Raspberry Pi OS 系統管理快速入門
本文介紹 Raspberry Pi OS 系統管理的基礎知識，包含檔案與目錄操作、指令使用技巧以及常見問題解答。文章涵蓋了核心概念、實務練習以及探討，旨在幫助初學者快速上手，並提升系統管理效率。此外，文章也提供了一些進階技巧和未來趨勢的探討，讓讀者對 Raspberry Pi OS 系統管理有更全面的認識。
嗨，我是玄貓！技術愛好者與開發者。
熱衷於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的學習心得。透過部落格記錄技術成長，同時幫助更多人學習新技能。
網站安全防護：CSRF 攻擊防禦與 CORS 設定
本文探討網站安全議題，涵蓋 CSRF 攻擊的防禦機制，包含 token 驗證、SameSite 屬性設定、Django 的 CSRF 保護機制，以及 CORS 的運作原理與 Django-CORS-Headers 的應用，說明如何設定 CORS 允許跨來源資源分享，提升網站安全性。
澳洲中小企業聊天機器人開發案例研究
本文探討 ARM Hub 如何利用 LLM 和 RAG 技術，為資源有限的澳洲中小企業開發聊天機器人，提升客戶服務效率並降低成本。案例研究涵蓋了聊天機器人架構、MLOps 應用以及技術選型考量，並分析了 LLM 在中小型製造業的應用前景。最後，文章提出了一些關於評估聊天機器人效能、改進對話管理和知識圖譜，以及 MLOps 跨領域應用的討論問題。
Rust 程式設計核心概念與技術應用綜述
本文綜述 Rust 程式設計的核心概念，涵蓋基礎資料結構與演算法、電腦系統基礎、正規表示式、錯誤處理及 Rust 語言特性等導向。藉由程式碼範例與技術說明，展現 Rust 在效能、平行處理和記憶體安全方面的優勢，並探討其在不同應用領域的實踐。
FastAPI 深度解析與實務應用
FastAPI 作為新興 Python Web 框架，以高效能、易用性和豐富特性著稱。本文探討 FastAPI 的核心概念、關鍵技術及其在實際專案中的應用，包含路徑操作、引數處理、資料驗證、資料函式庫整合、API 檔案生成、安全性、WebSockets 與測試佈署等導向，協助開發者快速掌握 FastAPI 的精髓並應用於實務開發。
AI系統倫理與價值觀及隱私保護實踐
本文探討AI系統的倫理與價值觀，聚焦於隱私和公平性議題，並深入解析如何在組織與技術層面實踐個資保護，包括LOCKED許可權的應用及基礎模型的隱私挑戰。文章強調平衡技術進步與倫理考量的重要性，並提供實務建議。
Python 加密雜湊函式與資料完整性驗證技術
本文深入探討 Python 加密雜湊函式的應用，涵蓋 SHA-2、SHA-3 和 BLAKE2 等安全雜湊函式家族，以及 MD5 等不安全選項。同時，文章也示範如何使用 Python 的 hashlib 和 hmac 模組進行雜湊計算和 HMAC 驗證，確保資料完整性和真實性，並提供程式碼範例和圖表說明。
Redis 公平訊號量與任務佇列實作
本文探討如何在 Redis 中實作公平訊號量和任務佇列，利用 Redis 的有序集合和列表資料結構，解決分散式系統中的同步和非同步任務處理問題。文章提供了 Python 程式碼範例，涵蓋了訊號量的取得、釋放、重新整理，以及 FIFO 佇列和延遲佇列的實作，並討論瞭如何處理多個任務和任務優先順序。
軟體專案需求管理與估算技術
本文探討軟體開發專案中需求管理與估算的最佳實踐，涵蓋親和圖、桶系統、三點估演算法、使用案例點和敏捷估算工具等技術，並深入剖析AI在需求收集、分析和專案管理中的應用。文章提供Python程式碼範例和Mermaid流程圖，闡述如何利用AI技術提升需求管理效率和準確性，並以金融科技案例說明多維度需求評估模型的實際應用價值。
微調技術最佳化動態RAG資料實踐分析
本文探討如何利用微調技術最佳化動態 RAG 資料，特別是在資料不斷更新的場景下，如何將穩定資料微調至大語言模型（LLM）中。文章以 SciQ 資料集為例，演示了資料準備、JSONL 檔案轉換、GPT-4o-mini 模型微調、模型評估以及訓練損失分析等關鍵步驟，並提供程式碼範例和圖表說明。此外，文章也探討了 RAG 技術在影片函式庫製作中的應用，包括影片生 …
Pandas資料處理流程最佳實踐鏈式操作
本文探討Pandas資料處理中變數重指定和鏈式操作的差異，分析其可讀性、記憶體使用和除錯難易度，並提供實作範例和效能考量建議。文章涵蓋電影資料分析、股票移動停損價格計算、棒球資料分析等應用場景，展示如何結合nlargest、nsmallest、cummax、cummin等方法進行資料排序、篩選和計算，並使用Mermaid圖表輔助說明資料處理流程。
Python 駭客與滲透測試技術實戰分析
本文探討使用 Python 進行駭客與滲透測試的技術，涵蓋基本概念、環境設定、常用工具如 Scapy 和 Netcat，並輔以程式碼範例和實務案例，解析 ARP 毒化、pcap 檔案處理、DNS 欺騙等攻擊手法，同時也探討了技術選型與未來趨勢，提供網路安全實戰。
網頁安全：CORS、CSRF、Clickjacking 與防禦策略
本文探討網頁安全議題，涵蓋 CORS、CSRF 和 Clickjacking 等常見攻擊手法，並深入解析其原理、防禦策略與 Django 實作方式。同時也提供安全資訊來源和最佳實務，協助開發者建構更安全的網頁應用程式。
金融業客戶流失預測MLOps實踐與挑戰
本文探討金融業中客戶流失預測的 MLOps 實踐，涵蓋資料前處理、模型訓練、佈署與監控等關鍵環節。文章深入剖析金融業應用 AI 的挑戰，例如資料隱私、模型可解釋性等，並以客戶流失預測案例說明 MLOps 如何提升模型效率和可靠性，確保預測系統符合金融監管要求。
PigLatin轉換器ARI指數計算實作
本文實作 Pig Latin 文字轉換遊戲與 ARI 可讀性指數計算，包含 Python 程式碼範例、流程圖表以及擴充套件功能的說明。Pig Latin 轉換器將單詞首個子音移至末尾並新增 ‘ay’，ARI 指數則透過平均字長和句長評估文字可讀性，並應用於 Brown 語料函式庫分析。
Django 網站安全設定與攻擊防禦策略
本文探討 Django 網站框架的安全設定與常見攻擊防禦策略，涵蓋 DATA_UPLOAD_MAX_NUMBER_FIELDS、DATA_UPLOAD_MAX_MEMORY_SIZE、FILE_UPLOAD_MAX_MEMORY_SIZE 等設定，並深入解析 Host Header 攻擊、Open Redirect 攻擊、SQL 注入攻擊和 XSS 攻擊的防 …
製造業大語言模型最佳化佈署策略
本文探討大語言模型（LLM）在製造業的應用，著重於模型最佳化與佈署策略。內容涵蓋Fine-tuning、Prompt Engineering、模型評估指標、MLOps 平臺應用及玄貓架構的說明，並深入探討如何整合結構化和非結構化資料以提升聊天機器人效能，以及如何利用 LLM-as-a-Judge 方法評估模型輸出品質。
Rust 程式宏與不可變性深入解析
本文探討 Rust 的程式宏機制，涵蓋函式式宏、派生宏和屬性宏，並以實際案例示範如何使用 syn 和 quote 函式庫簡化程式宏的開發。此外，文章也詳細介紹了 Rust 中的狀態機、協程以及 Prelude 模組的應用，並深入剖析不可變性在 Rust 中的重要性及其優勢，提供程式碼範例和圖表說明，幫助讀者理解並應用這些 Rust 的進階特性。
Rust 基礎：變數、數值與型別轉換
本文介紹 Rust 的基礎語法，包含變數宣告、數值型別、型別轉換、浮點數運算的陷阱以及如何使用 num 函式庫處理複數等進階數值型別。文章涵蓋了 Rust 的型別安全機制、as 運算子的使用、epsilon 值的應用以及 NaN 值的處理，並提供程式碼範例和圖表說明。
根據 RAG 的聊天機器人打造知識管理方案
本文探討如何利用大語言模型（LLMs）和向量搜尋技術，構建根據檢索增強生成（RAG）的聊天機器人，以提升知識管理效率。文章詳細介紹了 ARM Hub 聊天機器人的架構設計，包含 ETL 流程、檔案準備、向量索引、問答系統中的 RAG Chain 等關鍵環節，並提供程式碼示例和圖表說明。
AI 輔助程式設計：新世代開發者必備技能
本文探討 AI 輔助程式設計的技術與應用，涵蓋 GitHub Copilot、ChatGPT 等工具的實務操作，以及提示工程的技巧與策略。從程式語言的演進到 AI 工具的崛起，本文引導開發者適應新的開發模式，提升程式設計效率，並專注於更具創造性的軟體開發工作。本文適合各階段的開發者，無論是新手還是經驗豐富的專家，都能從中獲得啟發和實用技巧。
Rust 程式設計核心概念：資料處理、錯誤處理與檔案操作
本文深入探討 Rust 程式設計中的核心概念，包含資料處理、除錯技巧、錯誤處理機制以及檔案和儲存操作。文章涵蓋資料序列化與反序列化、特徵（Trait）應用、記憶體管理、以及如何在 Rust 中有效地操作檔案和進行資料儲存。此外，也提供實用的程式碼範例和圖表說明，幫助讀者更好地理解 Rust 的核心概念和應用。
機器學習模型佈署管線設計與生產應用
本文探討機器學習模型佈署管線的設計與實踐，涵蓋從模型訓練、評估、佈署到生產環境監控的完整流程。文章以根據 BERT 的模型為例，闡述如何使用 GitLab Runner 建構自動化佈署管線，並透過 Docker 容器化應用程式，最終佈署至 Harbour 登入。同時也強調了持續訓練、模型更新和與客戶溝通的重要性，以確保模型在生產環境中的可靠性和適應性。
向量資料函式庫與相似性搜尋應用
本文探討向量資料函式庫和相似性搜尋在 AI 應用中的革命性作用，涵蓋向量搜尋的原理、RAG 的關鍵角色、嵌入的生成與應用、向量資料函式庫的優勢以及 TF-IDF 和 Word2Vec 等技術的實作細節。文章提供 Python 程式碼範例，演示如何使用 OpenAI 和 Hugging Face API 取得向量嵌入，以及如何使用 Gensim …
Django 安全防護：實作內容安全政策（CSP）
本文探討在 Django 中實作內容安全政策（CSP）的策略，以有效降低跨站指令碼攻擊（XSS）風險。文章涵蓋 CSP 基本概念、指令設定、django-csp 套件應用、個體化政策設定及違規報告機制等，並提供程式碼範例及圖表說明，引導開發者逐步強化網站安全。
AI 系統觀測性實踐與案例探討
本文探討AI系統觀測性的重要性，並以弗勞恩霍夫研究所的案例，說明如何應用預訓練語言模型提升系統可靠性與效率。透過監控、SBOM及儲存庫模組收集分析資料，確保系統穩定。同時，文章也以電子元件供應商為例，探討AI在自動化招標流程中的應用。
人工智慧驅動數位鑑識技術與倫理挑戰
本文探討人工智慧在數位鑑識領域的應用，涵蓋法律檔案分析、網路攻擊偵測、惡意軟體識別、影像與影片分析等導向，並深入剖析自動化決策的倫理考量及未來發展趨勢。此外，文章也提供 Python 程式碼範例，展示如何在數位鑑識實務中運用機器學習和深度學習技術，同時強調資料品質、多樣性與持續監控的重要性，以確保 AI 系統的公平性、準確性及隱私保護。
Python 安全性：限制令牌與檔案系統授權控制
本文探討 Python 檔案系統授權、命令注入、跨站指令碼（XSS）和跨站請求偽造（CSRF）等安全性議題，涵蓋限制令牌存取範圍和時間、安全地開啟和建立檔案、執行外部命令，以及如何使用 Python 內建模組和第三方函式庫來防禦這些攻擊，確保系統安全。
AI 系統效能最佳化與精確度提升策略
本文探討AI系統的效能最佳化與精確度提升策略，涵蓋服務重新組態、基礎模型效能考量、準確度指標及評估方法。文章深入解析模型架構、超參數調整、資料準備等關鍵環節，並分析基礎模型在泛化性、一致性與測試資料選擇上的挑戰。
Rust 網路服務架構設計與實作
本文探討如何使用 Rust 構建高效能、可擴充套件的網路服務，涵蓋架構設計、Docker 容器化、API 設計、錯誤處理、設定管理以及長輪詢實作等關鍵技術。文章以五層架構模型為基礎，詳細闡述每一層的職責和實作細節，並搭配程式碼範例說明如何使用 serde 進行序列化、sqlx 進行資料函式庫操作以及 Warp 框架構建 API 路由。此外，文章還探討瞭如何利 …
Rust 流程控制與迴圈詳解：For、While、Loop 與 Match
本文深入探討 Rust 的流程控制機制，包含 For 迴圈的迭代技巧、While 迴圈的應用場景、Loop 迴圈搭配 Break 的伺服器設計，以及 Match 模式匹配的靈活運用，並提供程式碼範例與流程圖，幫助讀者掌握 Rust 流程控制的精髓。
AI 驅動專案規劃與資源排程最佳化
本文探討如何利用 AI 技術提升專案規劃與資源排程效率，涵蓋資源需求預測、角色分配、專案排程最佳化、預算管理、通訊策略制定及風險識別等導向。此外，文章也深入探討 AI 如何整合敏捷估算技術，例如規劃撲克和 T 恤尺寸估演算法，以提高估算準確性和團隊協作效率，最終提升專案交付價值。
Rust 多執行緒程式設計與同步機制應用
本文深入探討 Rust 語言的多執行緒程式設計，涵蓋同步機制、TcpStream、VGA Frame Buffer 操作以及時間管理架構等核心概念，提供實務程式碼範例，幫助讀者理解並應用 Rust 多執行緒開發技巧。
資料可靠性事件回應與緩解措施
本文探討資料可靠性中的事件回應與緩解措施，涵蓋事件事後分析、建立主動的資料可靠性方法、事件管理常規化、事件處理步驟以及未來發展方向。同時，分析如何利用 DevOps 最佳實踐擴充套件資料事故管理，並以 PagerDuty 為例說明如何應對資料挑戰，確保資料品質，並提升事件處理效率。
Pandas資料聚合轉換與對映技術詳解
本文深入探討Pandas資料分析中的聚合、轉換和對映技術，並輔以實際程式碼範例，講解如何使用agg、transform和map等方法處理Series和DataFrame資料。同時，文章也涵蓋了資料分箱技術，示範如何使用pd.cut函式和獨熱編碼技巧，並以流程圖清晰地展示了整個資料處理流程。
Rust 程式設計核心技術：指標、記憶體與網路程式設計
本文深入探討 Rust 程式設計中的核心技術，包含指標操作、記憶體分配、虛擬記憶體、智慧指標、錯誤處理、非同步網路程式設計以及時間處理等關鍵導向，並提供實務程式碼範例，協助讀者掌握 Rust 開發精髓。
UNIX 程式設計與系統管理核心技術剖析
本文探討 UNIX 系統的程式管理、記憶體管理、程式間通訊、網路程式設計和 Shell 編寫等核心技術。涵蓋 C 語言和 Bash 指令碼範例，並解析其運作機制，同時也探討了 Python 和 Go 語言作為現代 Shell 編寫的替代方案。
MLOps案例研究概念驗證到量產佈署
本文探討如何將 MLOps 應用於實際業務場景，從概念驗證到量產，涵蓋 NLP 任務、預訓練模型（如 BERT）的應用、規則和啟發式方法的整合，以及資料和 AI 基礎設施的挑戰。同時也探討瞭如何利用 MLOps 提升模型效能、確保可靠性，並為中小企業製造商提供 LLM 即服務，包含客戶支援、生產流程最佳化、預測性維護和品質控管等應用案例。
Styra DAS 與 MagTape OPA 集中式管理
本文探討 Styra DAS 和 MagTape 兩種 Open Policy Agent (OPA) 的集中式管理方案，比較其在 Kubernetes 環境中的應用與優劣。Styra DAS 提供完整的策略生命週期管理、合規包和集中式日誌記錄，適用於企業級佈署。MagTape 則以裝飾器模式擴充套件 OPA 功能，整合 Slack 通知機制，適合注重通知與 …