基於數十年的商業經驗,為所有渴望創辦科技公司的人提供重要建議。
Continue reading “電子書 – Tech Startup Toolkit 如何強勢起步,高報酬退出”目前主要的 Generative AI 模型和 AI Agent 框架
以下整理至 2026 年 3 月主要的 Generative AI 平台,和常見的 AI Agent 框架 。 也包含應用場景,尤其在程式開發時考量 benchmark 和 token 可以運用的組合參考。
Continue reading “目前主要的 Generative AI 模型和 AI Agent 框架”R 語言程式設計-R 語言入門教程
R 語言程式設計課程,適合所有人,無需任何程式設計經驗或統計學背景
Continue reading “R 語言程式設計-R 語言入門教程”向量資料庫的強大功能(針對絕對初學者)
對於絕對初學者來說向量資料庫的力量 掌握人工智慧應用的特徵向量、向量嵌入、向量搜尋和向量資料庫的基礎知識
Continue reading “向量資料庫的強大功能(針對絕對初學者)”Nano Banana Gemini PRO 指南:終極 AI 影像工作流程
BONUS NANO BANANA PRO 更新:10 分鐘學會使用 Google Whisk:創造風格統一的角色,打造強而有力的提
Continue reading “Nano Banana Gemini PRO 指南:終極 AI 影像工作流程”大型語言模式(LLM)與生成式 AI:它們有什麼不同?
原文 : Large Language Models (LLMs) vs. Generative AI: What’s the Difference?
💡 加深對大型語言模型(LLM)和生成式 AI 的理解,並探索它們在各個行業的應用。
大型語言模型 (LLM) 有助於建構生成式 AI 應用。兩者之間的主要區別在於,生成式 AI 專注於基於訓練數據生成新內容,而 LLM 則專注於從資料中學習和解釋數據,從而產生可靠的文字輸出。作為開發者,您將使用海量資料訓練 LLM,該模型會對資料進行解釋和分析,以幫助生成式 AI 應用程式創建內容,並像人類一樣回應使用者的查詢和提示。探索 LLM 和生成式 AI 的基礎知識,了解它們的關鍵應用,並深入了解它們的潛在優勢和劣勢。
Continue reading “大型語言模式(LLM)與生成式 AI:它們有什麼不同?”運用 Model Context Protocol 和 Typescript 的 AI Agent 專業課程
運用 TypeScript 和 MCP( Model Context Protocol ,模型情境協定) 建立可靠的 AI Agent。 掌握 TypeScript 和 MCP 模式,建構可靠且可用於生產環境的 AI Agent。
Continue reading “運用 Model Context Protocol 和 Typescript 的 AI Agent 專業課程”敏捷分析:現代商業分析師指南。 21 個 PDU
21 個 IIBA® PDU。認證課程。敏捷商業分析的精髓:理論、實務與個案研究。
Continue reading “敏捷分析:現代商業分析師指南。 21 個 PDU”Google 專業雲端安全工程師完整課程 2026
完整的考試課程,包含詳盡且注重實作的學習內容,涵蓋 GCP 雲端安全的所有面向。
Continue reading “Google 專業雲端安全工程師完整課程 2026”x64dbg 腳本程式設計用於逆向工程
如何使用 xdbg 腳本自動執行逆向工程、記憶體破解和測試保護機制
Continue reading “x64dbg 腳本程式設計用於逆向工程”