Python文字分析詞頻分佈與資訊提取
本文介紹如何使用 Python 的 NLTK 函式庫進行文字分析，包含詞頻統計、長詞提取、詞語共現分析等技術。文章以《白鯨記》等實際文字為例，演示如何使用 FreqDist 函式計算詞頻分佈、繪製累積頻率圖，以及如何提取特定長度的詞彙，並探討詞語共現的分析方法，例如使用 bigrams 和 collocations 函式。此外，文章還示範如何統計詞語長度分 …
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。
Python比較運算子邏輯運算子與迴圈控制
本文深入探討 Python 中的比較運算子、邏輯運算子和迴圈控制，涵蓋數值與字串比較、邏輯運算子的組合應用、for 與 while 迴圈的實作細節，以及 break 陳述式的用法，最後示範如何定義與使用 Python 函式，提升程式碼的彈性與重用性。
解構生成式 AI 背後的大模型語言技術
生成式AI的興起改變了人機互動的方式，而大模型語言（LLMs）正是這場變革的核心動力。從自然語言處理到自動化創作，這些模型展現了驚人的語意理解與生成能力。本文將帶領讀者深入理解 LLM 的技術基礎、發展脈絡與應用挑戰，並探討其潛藏的倫理風險與未來可能的演進方向。
Linux BPF 程式設計入門與進階應用
本文深入探討 Linux BPF 技術，從程式設計基礎到進階應用，涵蓋 BPF 程式型別、地圖操作、XDP、網路安全等關鍵導向，並輔以程式碼範例和圖表說明，幫助讀者全面理解 BPF 的應用價值與實作技巧。
Python程式設計入門
本文介紹 Python 程式設計的基礎知識，涵蓋 Python 2 與 3 的選擇、Mu 編輯器的使用、程式執行方式、變數指定與輸出等核心概念，適合 Python 初學者快速入門，並提供程式碼範例與圖表說明，幫助讀者理解 Python 的基本語法和使用方法。
XDP程式開發與Linux核心安全機制探討
本文探討 XDP 程式開發流程，包含定義 XDP 函式、處理封包偏移與填充、實作封包處理邏輯，並搭配 Python unittest 框架進行測試驗證。同時深入解析 Linux 核心安全機制，包含 Capabilities、Seccomp 與 eBPF 安全 HOOK，探討如何限制程式許可權、過濾系統呼叫及確保 eBPF 程式安全性，並提供程式碼範例與測試案 …
Rust Trait 系統深入
本文探討 Rust 的 Trait 系統，涵蓋 Trait 的基本概念、不同形式、自動派生、最佳實踐以及 Trait 物件和向下轉型等進階議題。文章透過實際程式碼範例，詳細說明如何定義和實作 Trait，以及如何使用 Trait 約束泛型函式，並探討 Trait 在動態分派、異質集合和外掛系統等場景下的應用。此外，文章還提供使用 Trait 的最佳實踐，幫助 …
Linux 系統 SD 卡空間與 Raspbian 版本查詢更新
本文介紹在 Linux 系統下如何使用 df 命令檢查 SD 卡的可用空間，以及如何查詢和更新 Raspbian 版本，並說明如何使用 Kodi 打造媒體中心及使用 LibreOffice 辦公軟體。
向量搜尋技術與多模態模組化 RAG 架構應用
本文深入探討向量搜尋技術、多模態模組化 RAG 架構及其在資訊檢索中的應用。從特徵提取與生成、空間探索與搜尋技術、Kaggle 和 Kepler 太空望遠鏡應用，到知識圖與 RAG 架構、LLM 與列表索引查詢引擎，以及 Pinecone 和 ONNX 的整合，本文涵蓋了多個層面的技術知識，並以太空探索案例說明其應用價值。
提升提示工程品質的關鍵技術
本文探討如何提升提示工程的品質，涵蓋指定輸出格式的重要性、評估提示工程品質的方法，以及使用 OpenAI API 進行提示測試與回應評估的實作。文章提供程式碼範例，展示如何使用 Python 和 OpenAI API 進行提示測試、結果儲存和品質評估，並討論了自動化評估與人工評估的平衡。此外，文章也提供 JSON 格式範例，說明如何指定輸出格式以提高輸出的可 …
Python資料結構效能最佳化與應用場景
本文深入探討 Python 常用資料結構 (Tuple、List、Dictionary、Set、Queue) 的效能分析、最佳實踐與應用場景，包含時間與空間複雜度比較、程式碼範例與效能最佳化技巧，並以實際案例說明如何選擇合適的資料結構提升程式效能，最後探討佇列的實作、應用與效能最佳化策略。
Linux 核心 BPF 技術應用與實務探討
本文深入探討 Linux 核心 BPF 技術的應用與實務，涵蓋 BPF 程式型別、驗證機制、Maps 的概念與應用，並輔以實際案例說明，例如監控系統、DDoS 緩解、負載平衡和防火牆。藉由 BPF 和 XDP 等技術，開發者可以更有效地監控網路流量、提升系統效能，並強化安全防護。
駕馭 Terraform 建構企業級多雲與高可用性應用環境
本文探討 Terraform 的進階應用，涵蓋多雲端監控、自動化災難復原、高效能 Kubernetes 叢集建置，以及無伺服器應用程式佈署。玄貓（BlackCat）將分享實務經驗和最佳實務，協助您運用 Terraform 構建更穩健、彈性與高效的雲端架構。
API監控與記錄實踐
本文探討 API 監控與記錄的重要性，並提供 Python Flask 中介軟體實作範例，涵蓋記錄格式、監控工具、安全性考量以及最佳實踐，協助開發者建立更穩固的 API 生態系統。
Python 網路封包處理與 BPF 技術應用
本文探討使用 Python 進行網路封包處理，並深入研究 BPF 技術的應用，包含使用 http.server 模組建立簡易 HTTP 伺服器、使用 Scapy 操作網路封包、以及利用 XDP 進行高效能封包處理。同時，文章也涵蓋了 Socket Buffer 結構、BPF 程式設計、tc 工具、tcpdump 和 BPF 表示式等相關知識，並以圖表輔助說 …
Rust 程式語言入門與實踐
本文深入淺出地介紹 Rust 程式語言的核心概念、優勢、學習方法以及進階應用，涵蓋了 RAII、錯誤處理、智慧指標、生命週期、多執行緒等重要主題，並探討了程式碼可讀性、編譯速度和語言複雜度等 Rust 開發者可能面臨的挑戰。文章提供豐富的程式碼範例和圖表說明，幫助讀者理解 Rust 的設計理念和最佳實踐，並引導讀者逐步掌握 Rust 程式設計技巧。
資料函式庫交易 ACID 特性與 MySQL 實作
本文深入探討資料函式庫交易的 ACID 特性，並以 MySQL 為例，闡述原子性、一致性、隔離性與永續性在程式碼中的實作方式，同時比較不同隔離級別的影響，並提供最佳實踐建議，涵蓋自動提交模式的運用、交易控制方法以及錯誤處理策略，協助開發者確保資料函式庫操作的可靠性和一致性。
資料品質技術構建可靠資料系統
本文探討資料品質的重要性，特別是在資料網格、串流資料和資料湖倉一體等新興趨勢下，如何構建可靠的資料系統。文章涵蓋運算元據與分析資料的差異、延遲與吞吐量的權衡、資料倉儲和資料湖的比較，以及如何利用後設資料和程式碼範例進行資料品品檢查。
eBPF 安全性與應用：核心技術與實踐案例
本文深入探討 eBPF（Extended Berkeley Packet Filter）技術，涵蓋其在系統安全性的應用、核心技術概念如安全 HOOK、地圖型別與操作，並佐以 Sysdig 和 Flowmill 等實際應用案例，闡述 eBPF 如何強化系統監控與可觀察性。
Python技術革新 MLOps與DataOps實踐
本文深入探討 MLOps 和 DataOps 的實踐，並以 Python 為例，講解如何處理 JSON、控制 GPU 資源、讀取大型 CSV 檔案以及使用 Apache Flink 進行串流資料處理。同時，文章也闡述了 ChatGPT 的工作原理，並示範如何結合 Python 與 IaC 工具，例如 SaltStack，提升基礎設施管理效率。
DevOps 如何實踐堆積積疊模組化
隨著系統規模擴大，單一龐大的基礎設施堆積積疊往往會變得難以維護和更新。透過將基礎設施分解為小型、簡單的元件，我們能夠大幅提升系統的可維護性、可測試性和變更靈活度。
多模態模組化 RAG 系統設計與實作
本文探討如何設計與實作多模態模組化 RAG 系統，整合文字和影像資料，利用 LlamaIndex 和 OpenAI GPT 模型，實作更全面的資訊檢索和問答功能。文中以 VisDrone 無人機資料集為例，示範如何構建多模態查詢引擎，並結合邊界框技術提升影像資訊的理解和呈現。
大資料處理與人工智慧技術整合應用
本文探討大資料處理與人工智慧技術整合應用，涵蓋處理包含表情符號的 JSON 檔案、使用 Apache Flink 進行大資料流處理、ChatGPT 背後的技術原理，以及基礎設施即程式碼（IaC）與 Python 的整合應用，包含 SaltStack 和 Ansible 的使用。
RAG 管道建構：模組化設計與向量資料函式庫應用
本文闡述如何建構模組化的 RAG 管道，利用向量資料函式庫增強生成式 AI 模型效能。文章涵蓋資料收集、準備、嵌入、儲存及查詢等關鍵步驟，並提供程式碼範例與流程圖，引導讀者理解 RAG 管道的核心概念與實作技巧。同時，文章也探討了版本控制、環境設定、套件安裝等實務議題，提供開發者在建構 RAG 管道時的參考。
開源軟體於PolicyAsCode中之角色與應用
本文探討開源軟體在Policy as Code（PaC）中的關鍵角色，分析其優勢與挑戰，並提供有效利用開源軟體的策略。文章涵蓋開源軟體的成本效益、社群支援、安全性風險、授權許可等導向，並探討如何在PaC專案中選擇合適的開源軟體、管理依賴項以及建立風險管理機制。
樹莓派網路攝影機伺服器架設
本文介紹如何將 Raspberry Pi 設定為網路攝影機伺服器，利用 Motion 軟體串流影像，並涵蓋設定埠轉發及動態網域名稱服務，實作遠端監控。文章詳細說明安裝、組態 Motion，以及 Raspberry Pi Camera Module 的設定步驟，並提供存取攝影機畫面的方法。
RAG 技術深度解析與 Python 實作
本文深入探討 Retrieval Augmented Generation (RAG) 技術，解析其核心概念、實作方法與應用場景，並提供 Python 程式碼範例，示範如何運用 RAG 構建更精準、更具上下文感知的 AI 應用。涵蓋基礎 RAG、進階 RAG 和模組化 RAG 的實作，以及如何整合 OpenAI 的 GPT 模型進行文字生成。
圖資料函式庫連線與探索資料
本文探討圖資料函式庫的連線與探索資料，涵蓋圖形資料模型、圖形架構、遍歷方法、以及圖形與關聯式資料函式庫的差異。文章將闡述圖形資料如何提供更深入的洞察力與分析能力，並探討圖資料函式庫在實務應用中的優勢，例如在電影產業中分析演員、導演、電影型別等關係。
Linux命令列工具操作
本文介紹 Linux 命令列工具的使用，包含程式管理、檔案操作、USB 裝置偵測、日期時間設定以及背景執行程式等技巧，並搭配圖表和程式碼說明，幫助讀者快速上手 Linux 命令列操作。
Python 建立多模態向量索引與查詢引擎實作
本文探討如何使用 Python 和 LlamaIndex 建立多模態向量索引，並結合 VisDrone 資料集實作查詢引擎。文章涵蓋索引建立、查詢執行、結果顯示、影像儲存以及效能評估等關鍵步驟，並提供程式碼範例和圖表說明，闡述如何有效地處理文字和影像資料，實作多模態查詢功能。
Python高效程式設計實踐
本文深入探討 Python 高效程式設計的實踐技巧，涵蓋程式碼可讀性、Pythonic 思維、平行與並發程式設計、程式碼品質與測試、版本控制與協作等導向。文章將闡述如何選擇合適的資料結構、設計高效的函式、利用多執行緒和多程式提升效能、使用非同步程式設計增強回應速度，以及如何透過程式碼測試和版本控制確保程式碼品質和團隊協作效率。目標是引導讀者寫出更優雅、 …
Python 建立多模態模組化 RAG 系統與效能評估
本文深入探討如何使用 Python 建立多模態模組化 RAG 系統，整合 LlamaIndex、Deep Lake 和 OpenAI 等技術，實作高效的資訊檢索與生成。文章涵蓋向量儲存、索引技術、查詢引擎、效能評估指標等關鍵概念，並以無人機技術為例，展示多模態資料處理與應用。同時，文章也分析了不同索引技術（向量、樹、列表、關鍵字）的特性與效能差異，並提供程式 …
FastAPI非同步Web框架與RESTfulAPI開發
本文探討FastAPI框架的特性與應用，包含非同步程式設計、ASGI、RESTful API 設計、HTTP 請求方法、以及FastAPI核心元件 Starlette、Pydantic 和 Uvicorn 的整合運用。文章提供程式碼範例與圖表說明，逐步引導讀者建構高效能的 Web 應用和 API。
網路應用程式資料安全處理與儲存技術
本文探討網路應用程式資料安全處理與儲存的最佳實務。涵蓋輸入驗證與清理、敏感資料安全儲存、加密解密技術、密碼雜湊以及 API 金鑰管理等導向，提供 Python 程式碼範例與流程圖解說，協助開發者打造更安全的網路應用程式。
Redis 深入理解與應用技巧
Redis 是一種高效能的記憶體資料函式庫，支援多種資料結構，並提供持久化、複製和分片等功能。本文探討 Redis 的特性、優勢以及與其他資料函式庫的比較，並提供實際應用案例和程式碼範例，幫助讀者理解如何使用 Redis 解決各種問題，提升應用程式效能。
微服務設計模式：建構可擴充套件且可靠的系統架構
微服務架構的設計模式，涵蓋 API 組合、服務發現、負載平衡、斷路器等，探討如何建構可擴充套件、可靠且易於維護的微服務系統。本文深入解析各種設計模式的優缺點及適用場景，並提供程式碼範例和圖表說明，幫助開發者設計高效的微服務架構。
Python 建立文字向量儲存與 RAG 管道應用
本文探討如何使用 Python 建立文字向量儲存，並結合 RAG 管道應用於資訊檢索和分析。文章涵蓋向量儲存的建立、結構、應用，以及 Deep Lake 的資料探索與查詢功能。同時也示範了空間探索搜尋引擎的實作，包含使用者輸入處理、搜尋查詢和結果格式化。最後，文章討論了 Markdown 轉換、月球與火星探索，以及文字相似度計算方法與 RAG 管道的實作細 …
Python 金融資料分析與交易決策實作
本文示範如何使用 Python 進行金融資料分析和交易決策，包含資料預處理、特徵工程、模型訓練、交易策略實作以及監控系統設計，涵蓋機器學習模型應用、交易邏輯程式設計及 ZeroMQ 遠端監控等導向，提供金融資料分析和自動交易策略的實作範例。
Python多執行緒安全資源更新與錯誤處理策略
本文探討 Python 多執行緒環境中安全資源更新和錯誤處理的策略，涵蓋取消機制、鎖定機制、死結問題、平行處理最佳化以及 API 設計安全性與維護性等關鍵議題，提供實務程式碼範例與圖表說明，幫助開發者構建穩健且高效的多執行緒應用程式。