每當年假結束開工之時,總是有些朋友們會來信詢問,要如何才能成為IT工程師。其實,每次在回答這個問題之前,通常我都會先問對方:你為什麼想轉職成IT工程師?想當然爾,答案還真的是五花八門,從薪資、人事到職涯規劃等等,什麼理由、想法都有人回答,但是,卻總沒人告訴我,他們內心真正對自我的期許與夢想是什麼。 ■ 為什麼想轉職IT工程師 回首來時路,如果不是對IT這條路抱著夢想與期待,以及不斷的自我要求與向前邁進,或許在大學畢業後的幾年內,應該早早就遠離了這條路,往其它的方向走去。並不是這條路有多艱難,而是IT這產業的特殊性與具挑戰性,沒有一點耐心與毅力,沒有好奇心與夢想,是很難在這領域內攻上頂端,並且站好站穩。 IT 這個職類分布極廣,從程式設計師到雲端架構師,甚至到維修電腦這樣的職類,都算在內。不過,通常較為容易上手的路,都是從所謂的 IT Infrastructure (IT基礎架構)上來,而我也是從電腦維護出發,一路攀爬沿伸,逐漸的走到系統工程師、雲端架構師,並且涉獵了不少領域的知識。然而,每一個領域都有其深不可測的學問,但學得廣的優點,就是讓我更加的理解IT這行業的內容與實質本義。 本著回饋的心情跟大家分享一下,我是如何從一位IT小白走上IT工程師這條路,這過程之中,又學到了哪些基本知識與技能,希望提供大家前車之鑑,不要踩雷又傷心傷身。 ■檢視IT工作技能 接下來,先來為各位分析一下我所喜愛的IT工作技能內容,檢視這些技能所需要的相關知識,其分類大致如下: 1. 電腦硬體知識:現今硬體設備的進步,不外乎速度加快、製作愈來愈精密,不過其框架仍舊未有大改變,從網路媒體上仔細閱讀,其實是可以很快了解與吸收。 2. 網路運作知識:現今企業都是依賴網路進行日常工作,所以網路的理論與知識是基本配備。另外,如何設定Switch交換器、Router路由器設備,則是屬於技術面向,通常都會先依理論知識進行規劃後,再進行設備操作與驗證。 3. 作業系統相關知識:除了個人電腦上的作業系統之外,企業常用的伺服主機作業系統,也是必需了解。通常用的是 Windows Server,但因為 Linux 、VMware 系統崛起,以及諸如AWS、GCP、Azure雲端平台的發展,雲端現在已成主流項目,很多的觀念與做法,跟過去不同,所需要的維護方式也不盡相同。不過,作業系統基本的概念,仍然不會超脫現有硬體設備的框架,學習上的阻礙其實不多。 4. 網路服務相關知識:每一種網路服務如 Web、Email、LDAP/AD、DNS、VPN、Firewall、容器Docker/Kubernetes、OpenStack、OpenShift等等,都有其相關的設定、原理,用的也是網路知識與系統運作原理,只要懂得其運作原理,再透過文件的查閱,要掌握這些服務並維持運作並不難。 5. 程式與系統開發知識:這部份需要學習程式語法以及撰寫的技巧,當然,也需要了解基本的網路知識與系統運作方式,這樣寫出來的程式,才會能符合時代潮流,兼倶效率與可用性。另外,維護網路系統運作時,使用程式協助工作如Python,則事半功倍,可減輕不少工作壓力。 圖說:IT工作技能,五大能力缺一不可 當然,這些知識的背後,仍舊有更多更深入的探討內容,個人建議:在進入職場工作、有一定的操作技能之後,一定要回頭去看看學校教的學術理論,這對深化技能與發展,有十分重要的影響力,如同學會了降龍十八掌的招式,但沒九陽神功的內力支撐,一樣是無法成為武林高手。 ■如何有系統的學習與檢驗 在分析完工作技能所需的知識後,真覺得項目太多,有種無法下手、找不到頭緒開始的盲目感。其實,這時候回頭看看學校的課程安排,再看看那些資訊證照大廠所安排的證照課程,完全豁然開朗,原來按部就班的一步步學習,根本不用自己發愁學習的內容跟不上時代變化,也不用自己胡亂找資料亂讀一通。想要轉職、快速上手IT技能的新手們,不妨看看資訊大廠的課程安排,順瓜摸藤,常可以理出學習的順序,方便學習。這裡,我個人稍微提一下開頭,詳情可以參閱各大廠商的官方網站: 1. 網路知識與設備操作:從思科Cisco的CCNA課程開始,接觸基礎交換器、路由器的操作,逐漸向高階設備前進,學習網路知識與架構規劃。 2. 作業系統知識與操作:目光可以放在紅帽Red Hat 的訓練課程上,跟著課程上完 RHCSA / RHCE,就可以快速轉職。當然如果完成RHCA課程,除了可替企業建構與維護完整的IT系統,更可對接各式各樣的雲端平台,不管是容器、虚擬機,還是資料中心、AI支援運算,大概沒有任何企業系統可以難得倒。 3. 雲端系統與平台:首選是AWS,原因在於使用的企業很多,也很方便。 4. 軟體開發:如果是轉職就業,PHP與Python 會是首選。Python不但可開發任何款式的商用軟體,更內建AI相關函式,可直接使用應用。 每次完成一個課程之後,許多的大廠都會用考試的方式,來檢驗學習成果,並且給予證書。這些證照雖然所費不貲,但是其價值是無可比擬,除了可向自己交待學習成果,也向企業展現自己的能力,很多企業老闆對於有能力的員工,是十分重視的。 當然,在從事IT的這一路上,我個人拿下了CCNA、CCNP與網路相關的認證,也拿下RHCSA、RHCE、RHCA、MCP for SQL Server、MCSE等作業系統的認證,也取得 OCP Java、MySQL、Database 等與程式設計相關職類的認證,對於開展IT職類的視野與機會,十分的有幫助。 ■尋夢追夢要找對方法 從轉職IT工程師到現在,我仍持續觀察業界的動態與變化。從各大人力銀行的徵才資料上,有著許多IT的職缺,尤其是在 Infrastructure 資訊基礎架構上,常常看見雲端工程師、系統工程師、網路工程師、MIS資訊管理人員、甚至是資安工程師職缺,這些職缺的職務工作內容,常常就是以管理系統、網路知識為基底,再按不同企業與職務安排的需求,而有一些差異性。掌握基本的知識,配合不斷給自己精進、學習的安排,即使不是所謂的本科生,也依舊可以比本科生優秀,就看每個人的夢想是什麼,而且願不願意從事這方面的工作。 一般人通常在專業技能的學習上,比較缺乏學習的方向與學習內容的安排,這時候其實可以找找「聯成電腦」這家有著30年輔導經驗的教育訓練中心。「聯成電腦」有專業大廠的授權、有深入業界的資深授課講師,還有一流的訓練教室,任何的問題學習與就業的資訊,都可以幫忙指引一條路。在結訓之後更可以利用AI媒合職缺,結合多家廠商,找到適合自己未來發展的職業。 圖說:聯成電腦一條龍培訓就業服務 最後,我仍要回頭問一句:你為什麼想轉職成IT工程師?如果你已經可以講得出你的夢想是什麼,說得出你的抱負是什麼,那麼恭喜你,轉職IT工程師這條路上,你就不會再跟我一樣,走得跌跌撞撞了。 📖延伸閱讀:淺談區塊鏈 ─ IT工程師的另外一條路 👇如需了解更多資訊,請填寫下方表單👇 FB粉絲團:https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道:https://www.youtube.com/user/LccnetTaiwan 痞客邦Blog:http://lccnetvip.pixnet.net/blog
文、意如老師 自然語言處理(Natural Language Processing,簡稱NLP)是一個蓬勃發展的領域,致力於使電腦能夠理解、解釋、甚至生成人類語言。 自然語言處理的重要性 機器能夠理解、解釋、生成並與人類語言進行有效的互動。 1. NLP涉及處理和分析大量的自然語言數據提取重要訊息 這包括書面文字、語音和其他形式的人類溝通,也能了解文本中的情感傾向對於企業和品牌理解用戶滿意度和情感反饋至關重要。 2. NLP技術也支持機器翻譯系統 使不同語言之間的溝通變得更加容易和實用。 3. NLP可用於優化搜尋引擎 使其更好地理解用戶的搜索意圖,提供更準確的搜索結果。 4. 解讀報告和文本 醫療保健中,NLP可用於解讀患者的病歷、報告和文本,提供更好的診斷和治療建議。 NLP的發展使我們能夠更深入地理解和應用自然語言,從而推動了人機交互、數據分析和知識管理等領域的進步。 Python在實際NLP的應用 1. Python被廣泛應用於搜尋引擎優化(SEO)和信息檢索,這有助於提高網站在搜尋引擎中的排名並改進檢索效果 應用場景: 使用Python的自然語言處理庫,分析網頁內容,並優化關鍵字和內容以提高搜索引擎排名。 運用Python的機器學習算法,改進搜索引擎的推薦系統,提供更準確的搜索結果。 2. 情感分析是一項重要的NLP應用,尤其在監測社交媒體上的品牌聲譽和用戶情感 應用場景: 使用Python的情感分析庫,分析社交媒體上的用戶評論,識別情感傾向,了解公眾對產品或事件的反應。 應用機器學習模型,預測品牌聲譽的趨勢,及早發現和應對可能的危機。 3. Python在語音識別和虛擬助手的開發中扮演了關鍵角色,使得我們能夠通過語音與電腦進行交互 應用場景: 使用Python的語音處理庫,實現語音識別系統,例如將語音轉換為文字或控制應用程序。 開發虛擬助手,利用Python的自然語言處理技術,實現自然且智能的對話系統。 這些應用案例突顯了Python在NLP領域的靈活性和效能,使其成為許多成功項目的首選語言。 無論是在搜尋引擎的優化、情感分析的應用,還是深度學習的前沿,Python一直是NLP研究和實踐的得力助手,它不僅為開發者提供了豐富的函式庫,還推動了NLP技術的飛速發展,作為一個不斷演進的領域,NLP將繼續受益於Python強大的生態系統,為我們理解和利用自然語言的能力開辟更廣闊的可能性。 FB粉絲團:https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道:https://www.youtube.com/user/LccnetTaiwan 痞客邦Blog:http://lccnetvip.pixnet.net/blog
文、意如老師 譯、政勳老師 Python作為機器學習和人工智慧領域的首選語言之一,正以其簡潔、易讀和功能強大而蓬勃發展。 在這個數位時代,Python被廣泛運用於機器學習和人工智慧的開發領域。其廣泛的庫和豐富的工具集,如Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch等,為開發人員提供了強大的支持和便利。 本文將深入探討Python在機器學習與人工智慧中的角色,解析其為何成為這些領域的首選語言,以及它是如何驅動創新、塑造未來。 你可以在這篇文章完全了解(若要立即了解補助內容請往下到第四段) 一、Python在機器學習和AI的重要性 二、Python在這些領域中的廣泛應用 三、機器學習和人工智慧的基本概念 四、AI 學習補助與其他學習|線上資源 👉🏻 可購買的線上課程,先不要花大錢,先聽聽是否符合您的需求 一、Python在機器學習和人工智慧中的重要性 Python在機器學習和人工智慧領域中具有重要的地位和影響,作為機器學習的首選語言,易學易用以及廣泛的應用領域,擁有豐富多樣的機器學習和人工智慧庫,如Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorch、Keras等,這些庫提供了各種工具和模型,有助於開發者更有效率地構建、開發、測試和部署並訓練機器學習模型,此外擁有龐大的開源社群,數以千計的開發者、教育者和研究者共同貢獻了大量教程、文檔和解決方案,這種開放性和豐富的資源使得Python成為學習和開發機器學習和人工智慧應用的理想選擇。 Python不僅適用於機器學習和人工智慧的開發,也涵蓋了許多相關領域,例如數據處理、自然語言處理、圖像處理等。這種靈活性使得Python在不同應用場景中都能得到廣泛應用。 二、Python在這些領域中的廣泛應用 Python在機器學習和人工智慧領域中有廣泛的應用,涵蓋了多個方面,例如: 數據處理和分析大量數據,進行統計分析、視覺化和預測性建模、自然語言處理(NLP)進行情感分析、文本分類、語音識別、圖像分類、物體檢測和圖像生成,可用於訓練、測試和部署機器學習模型,包括神經網絡和深度學習模型,另外也可能輕鬆的開發智能裝置和自動化系統,如機器人、自動駕駛、智能家居設備等,其靈活性和簡單易讀的語法使得它成為構建各種智能系統的理想語言。 三、機器學習和人工智慧的基本概念 機器學習是一種人工智慧的分支,旨在使電腦能夠自動學習並改善其性能,無需明確的指令。它依賴於統計學、數學和計算理論,以使機器通過經驗不斷改進和進化。 1. 模仿人類學習的方式 通過對行為的反饋來學習,以取得最佳的行為方式,它依賴於對環境的感知和採取的行動來最大化所獲得的獎勵。 2. 模仿智能行為 人工智慧是一門涉及模擬和模仿人類智能行為的科學,它涉及到機器模擬人類思維、理解、學習、規劃和問題解決等方面。 這些基本概念是機器學習和人工智慧領域的基礎,它們為開發者提供了理解和應用這些技術的基礎。 結合其簡潔的語法、豐富的庫和持續不斷的社群支持,Python無疑是機器學習和人工智慧領域的利劍,其為開發人員提供了豐富的工具集和擴展性,使得各種複雜的機器學習和人工智慧任務變得可能,這個多功能性、易用性和強大性質,使Python在這個快速發展的領域中脫穎而出,因此,隨著機器學習和人工智慧領域的發展,Python將持續扮演著關鍵的角色,成為創新和技術發展的重要推動力。 四、AI學習補助與線上資源 👉🏻網路上一堆AI線上課程、資源,我該從哪裡開始? 👉🏻可以從文章開始暸解概況 不要急於花錢學 !! 1.Python辨識視覺化與機器學習課程不只能讓你輕鬆入門,還會帶著你考取國際證照! 如何在Python視覺化中使用OpenCV 與Dlib 開發人臉偵測程式,即時擷取網路攝影機串流影像,輸出人臉偵測結果。本課程之主軸將以python為主,希望藉由一免費且多數企業在使用之python軟體來協助企業分析資料以進行決策,另一方便也可減少企業在軟體上之投資。 2.Python【AI 人工智慧】用Python 掌握AI 的未來,助你成為AI 先行者! 生成式AI浪潮來襲!把握進修好時機,AI整合應用奪先機。精選6大領域課程:程式、影音、平面、插畫、遊戲、室內設計,資深業師乾貨不藏私,打造全領域 AI 通才,提升效率、引爆創意,擁抱AI並駕馭它,讓AI成為你的金牌助手! 3.Python是什麼?將是你的下一個必備技能 在過去的數十年中,Python已經從一個小小的程式語言成長為一個巨大的生態系統,它在科學、技術、商業和藝術領域都有著無數的應用,儘管它強大,但Python的魅力在於它的簡潔。 4.Python程式資料分析 人工智慧時代來臨,超夯AI人才培訓!深度學習:Python入門、程式資料分析、網路爬蟲開發、資料探勘、視覺辨識、機器學習,讓你真正奠定AI領域關鍵技術!打造軟硬整合的AI技能,最高3年不限次數免費重修,不怕學不會,立即養成AI時代下你要有的競爭力 5.Python 在數據科學領域的應用:從數據分析到機器學習 Python的函式庫如Pandas、NumPy和Matplotlib等提供了豐富的工具,使得開發者能夠輕鬆地進行數據分析和視覺化工作。例如,使用Scikit-Learn進行監督學習和非監督學習,使用TensorFlow和PyTorch進行神經網絡的構建和訓練,可以實現各種任務,如分類、回歸、聚類、圖像識別、語音識別等。 6.失業者培訓:Python數據分析養成班 『1.欲報名者,請來電詢問報名資訊並將資料郵寄/mail給承辦人 ;2.並於google表單填上資料:https://reurl.cc/xgzDWz』 👉🏻 以下是目前2024年政府針對AI線上學習給予的補助資源,填寫最下表先幫您確認資格 【求職應援 相約桃園】5大職場力課程,拓展職涯可能 桃園市政府青年事務局近期推出「求職應援,相約桃園」計畫,協助青年尋找職涯方向、接軌理想職場,更與聯成電腦、104人力銀行強強聯手。 超過1000個正職、兼職及新創實習職缺,與桃園地區大專院校的育成中心開辦新創實習、新創加速器及多家新創公司合作,藉由至少100小時實習,了解職場實際環境,提升求職實戰力,透過多元的AI職場增能一躍成為熱門趨勢產業專業人才!近期也將辦理實體徵才媒合會,協助青年根據自身的專業及興趣勇往職前,決定自己未來的樣子! 北市府創新創業獎勵補助再釋利多 主題式研發聚焦AI 每案補助200萬元 臺北市政府為加速推動創業家友善城市,以新創三箭「投資金」、「匯人才」、「促成交」作為政策施行重點,本(113)年度推出新一波政策利多。自113年3月1日起「創業補助」金額調整為每案新臺幣100萬元,並放寬「創新加速」補助申請資格,將設立8年以上企業納入申請對象。此外,本年度第一梯次「主題式研發補助」以「 AI創新應用」為主題,每案補助200萬元 台中市勞工大學 「AI智能生圖與影像後製」課程致力於教授勞工先進的人工智慧技術,讓他們能夠運用AI智慧生圖技巧和影像後製方法,創造令人印象深刻的視覺效果。 政府補助計畫- 高雄市提升產業競爭力輔導計畫 本計畫鼓勵與我國產業互補互利之跨國企業,規劃、開發超越目前我國產業水準之前瞻性技術、產業所需之關鍵性技術或整合性技術,與我國業者共同研發合作,共構我國產業生態系統,進而促成國際創新研發合作,延伸到新創事業及生產等更深層價值創造活動,創造雙贏之成果。 112年教育部補助中小學校人工智慧教育計畫開始收件囉! 教育部推動人工智慧教育 向下扎根,鼓勵中小學校依據自身學校願景、校本課程規劃、地域或人文特色,開授人工智慧相關彈性課程。並且鼓勵學校組成跨科教師團隊,規劃AI人工智慧特色課程,融入不同領域的知識及資料(例如:自然、生物、數學、語文、藝術等),讓學生體會人工智慧的跨領域運用特性。 FB粉絲團:https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道:https://www.youtube.com/user/LccnetTaiwan 痞客邦Blog:http://lccnetvip.pixnet.net/blog
文、意如老師 Python是當今機器學習和人工智慧領域的主導語言之一,其豐富的函式庫和框架提供了廣泛並且強大的工具,支持開發者建立並部署機器學習和人工智慧應用,也為開發者提供了無限的創造空間,讓我們深入探討Python在這些領域中的實際應用,以及它所帶來的影響和重要性。 ➣ 機器學習案例 ➣ 自然語言處理應用 ➣ 圖像識別和視覺技術 機器學習案例 機器學習在各個領域都有廣泛的應用。以下是幾個不同領域中機器學習的實際案例: 1. 機器學習被用於醫學影像分析 例如,X光、MRI、CT掃描等影像的自動分類和標記,它還可以幫助醫生提前發現疾病跡象或預測患者的病情發展。 2. 銀行和金融機構使用機器學習來評估信用風險 偵測欺詐行為、進行股票市場預測等,這些技術可幫助金融機構更好地管理風險並提供更準確的預測。 3. 自然語言處理,在NLP領域 機器學習被用於文字分析、情感分析、語音識別等,這些技術在翻譯應用、智能助手和大規模文本處理中得到廣泛應用。 4. 機器學習被用於交通控制、自動駕駛技術和交通流量管理中 這些技術有助於提高交通安全性、減少交通堵塞和改善交通效率。 5. 網站推薦系統 是其中一個重要的應用,利用機器學習來預測消費者喜好,進而為客戶提供個性化的產品推薦,這些都是機器學習在不同領域中的一些實際案例,展示了它對於解決各種問題和提高效率的潛力。 自然語言處理應用 自然語言處理的應用範圍非常廣泛,以下是幾個案例: 1. 機器學習可以幫助語音識別系統理解和轉換人類的語音 例如智能助手(如Siri、Alexa、Google Assistant)可以根據用戶的口頭指令執行各種任務,同時,語音合成技術可以將文字轉換為自然流暢的語音。 2. 情感分析 是評估文字中的情感色彩,用於了解人們對某一主題或產品的情感態度,這在社交媒體監控、產品評論分析等領域有廣泛應用。 3. 機器學習分類和標記 可以對大量文本進行分類和標記。這在垃圾郵件過濾、新聞分類、文件歸檔等場景中非常有用。 4. NLP 被廣泛用於自動翻譯,幫助人們跨越語言障礙,Google翻譯和其他機器翻譯工具就是基於NLP的。 5. 機器學習生成文章、摘要、對話 可以幫助生成文章、摘要、對話,甚至是自動寫作簡短的新聞報導等。 這些應用展示了NLP在文本處理和語言理解方面的廣泛應用,並表明了它對於提高人們生活品質和工作效率的重要性。 圖像識別和視覺技術 圖像識別和視覺技術主要利用了深度學習和計算機視覺技術。以下是一些圖像識別和視覺技術的應用場景: 1. 機器學習模型 可以訓練模型來識別圖像中的物體和場景,這在自動駕駛、工業自動化、安防監控等領域有著廣泛的應用。 2. 人臉識別技術 被用於身份驗證、解鎖手機和訪問控制等場景中,這在社交媒體的自動標記、犯罪偵查和安全監控中也有廣泛應用。 3. 機器學習醫療 可以幫助醫生和醫療專業人員分析和診斷醫學影像,如X光、MRI、CT掃描等,以幫助準確診斷疾病。 4. 生成對抗網絡(GANs)等技術 使得圖像生成和風格轉換成為可能,這些技術可以應用於藝術創作、影像風格轉換、遊戲開發等領域。 5. 圖像識別 在製造業中,可以用於產品檢測和品質控制,以幫助發現和修正生產中的問題。 圖像識別和視覺技術的應用不僅限於上述領域,還廣泛應用於娛樂、零售、農業和交通等領域,對於提升效率、改善生活品質和解決各種問題有著重要作用。 Python的廣泛應用和豐富的工具使其成為機器學習和人工智慧領域中不可或缺的一部分,這個多功能的語言和其相關框架為開發者提供了突破傳統界限的能力,為創新和改變打開了大門。 Python在這些領域中的實際應用將持續推動科學和技術的發展,並為未來帶來更多可能性。 FB粉絲團:https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道:https://www.youtube.com/user/LccnetTaiwan 痞客邦Blog:http://lccnetvip.pixnet.net/blog
文、意如老師 Django、Flask和FastAPI建立實際應用時,這些框架在不同領域有著多樣化的應用案例。 以下是這些框架在不同領域的使用示例: Django廣泛用於多種應用場景,其中包括建立電子商務平台,例如,Instagram等知名平台就是利用Django開發的,這類平台需要處理大量的用戶數據和互動功能。 在社交媒體領域,Django同樣被廣泛應用,例如Nextdoor社交平台,用於促進社區互動與連結。 此外,企業內部也使用Django來開發內部管理工具,例如ERP系統或CRM系統。 這些系統通常需要處理大量的企業數據,並提供用戶友好的界面來管理不同業務流程。 這些實際應用案例表明Django作為一個全功能性框架,能夠應對不同專案的需求,並為開發者提供一個穩固且功能完整的開發基礎。 Flask以其簡單性而聞名,廣泛應用於開發輕量級Web應用程式,例如靜態網站和部落格等。 這些專案通常不需要過多的複雜功能,Flask的精巧結構使得開發這類應用變得更靈活。 此外,在物聯網應用方面,Flask也有一些應用,例如監控系統,它被用於開發輕量級的物聯網應用,這些應用需要實時監控並提供簡單的數據交換。 另一個Flask廣泛使用的領域是構建API和微服務,尤其是在較小型專案中,Flask提供了輕量級且靈活的方法,使開發API和微服務更加便捷。 高性能的API服務(High-Performance API Services)是FastAPI的一大特色,它因出色的性能和自動文檔生成功能而廣泛用於構建高性能API服務,尤其適用於機器學習模型的部署。 FastAPI的高效能和現代化工具,使其在這方面備受開發者歡迎。 此外,FastAPI也被應用於建立即時數據分析和監控工具。例如,它可用於構建即時數據可視化工具或監控應用,能夠快速地處理和展示大量數據,提供即時的分析和監控功能。 這些僅是FastAPI的部分應用案例,這三個框架具有廣泛的應用範圍。 因此,根據具體專案的需求,選擇最適合的框架和工具將有助於提高開發效率和最終產品的性能和功能性。 在網頁應用程式的開發中,Django、Flask和FastAPI提供了多樣的工具和資源,各自擔任著獨特而關鍵的角色。 這三大框架為開發者提供了理想的平台,能夠建立出具備卓越功能和極致靈活性的精美網頁應用程式,無論您選擇哪個框架,都將有助於使您的專案更具競爭力並達到理想的成果。 FB粉絲團:https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道:https://www.youtube.com/user/LccnetTaiwan 痞客邦Blog:http://lccnetvip.pixnet.net/blog
如何利用AI🤖輔助人類發散收斂?
最近看到一則網路迷因:「人類期待AI洗衣掃地,我們就能寫詩畫畫,而現在卻是AI在寫詩畫畫,人類在洗衣掃地」。令人莞爾又諷刺,但這是誤解人類與AI應有的相處模式...
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