Python 微服務架構中的 API 設計與實作
本文深入探討 Python 微服務架構中 API 的設計與實作，涵蓋自訂 Middleware、CORS 管理、路由設定、請求處理、訊息加解密、Jinja2 範本引擎、靜態資源設定、OpenAPI 規範應用及擴充套件，並結合 Piccolo ORM 與 SymPy 進行科學計算和資料分析，最後簡述企業工作流程管理系統設計與 BPMN、GraphQL 的應用。
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。
物聯網應用中影像與語音識別技術探討
本文探討了影像識別和語音識別技術在物聯網應用中的應用，涵蓋了資料收集、預處理、模型訓練和評估等關鍵環節。文章以路面坑窪檢測和固體廢物分類為例，討論瞭如何使用深度學習模型（如 MobileNet V1 和 Inception V3）進行影像識別。此外，文章還介紹了語音識別技術在智慧家居等場景中的應用，並提供了使用 Python 和深度學習框架實現影像和語音識別 …
根據CNN的音訊增強技術進展
本文探討根據卷積神經網路（CNN）的音訊增強技術最新進展，特別聚焦於 GCT-Net 和 CTS-Net 兩種模型在單/多音訊語音增強的應用。實驗結果顯示，CTS-Net 在多數情況下效能優於 GCT-Net，多音訊訓練資料集能有效提升模型在多音訊場景下的表現。
Python 非同步資料函式庫操作與 Keycloak 身份驗證整合
本文探討如何使用 Python、FastAPI 與 MongoDB 進行非同步資料函式庫操作，包含模型層建立、CRUD 事務執行，並整合 Keycloak 進行身份驗證與授權，涵蓋基本驗證、摘要式驗證、OAuth2 授權流程與範圍設定，最後探討 FastAPI 中 coroutine 與事件驅動交易的應用，提升系統效能。
深度學習模型效能評估與物聯網應用挑戰
本文探討深度學習模型效能評估的挑戰，包括資料質量、模型複雜度和評估指標的選擇。同時，也探討了深度學習在物聯網應用中的限制與挑戰，例如物聯網裝置的資源限制和模型部署的挑戰。最後，本文也介紹了深度學習在物聯網中的應用，例如影像識別、語音識別和預測維護等。
深度學習模型最佳化與訓練技術探討
本文深入探討深度學習模型的最佳化與訓練技術，包含 Adam 最佳化演算法的優點、步驟及 Python 實作，並介紹深度學習最佳化器的演進，如 AdamW 和 ZeRO。同時，文章也涵蓋了分散式深度學習模型的訓練、混合精確度訓練、大語言模型的訓練和應用，以及 Transformer 架構中的自注意力機制等關鍵技術。
微服務架構中的資料函式庫操作與非同步 CRUD 交易實踐
本文深入探討微服務架構中資料函式庫操作的最佳實踐，涵蓋公共閘道、主端點、微服務 ID 等關鍵概念，並詳細介紹如何使用 SQLAlchemy 和 GINO 等 Python ORM 框架實作高效的 CRUD 交易，包含非同步操作的程式碼範例和 Mermaid 圖表說明，同時也探討了 Pony ORM 和 Peewee 的應用。
智慧家居語音控制與深度學習應用
本文探討了語音控制技術在智慧家居系統中的應用，包括語音控制智慧燈和家居出入等用例。同時，也深入探討了深度學習技術在語音識別中的應用，特別是 CNNs 和轉移學習的應用，以及如何收集、探索和預處理語音資料，並訓練和評估深度學習模型。此外，文章還討論了室內定位技術在物聯網中的應用，包括根據無線電和根據感測器的定位方法，以及深度學習在室內定位中的應用。
使用 ONNX 實作深度學習模型跨框架轉換與佈署
本文介紹了使用 ONNX 將深度學習模型從一個框架（如 PyTorch）轉換到另一個框架（如 TensorFlow）的方法，以及如何利用 LangChain 和 MLOps 簡化模型開發和佈署流程。文章涵蓋了 ONNX 的基本概念、使用方法、運運算元以及模型建立、序列化和反序列化的步驟，並提供程式碼範例和圖表說明。
Kubernetes 應用程式佈署與管理策略
本文深入探討 Kubernetes 應用程式佈署的最佳實務，涵蓋 Docker 映像建構、推播與佈署組態、滾動更新策略、自動擴充套件設定、多雲佈署管理、Helm 套件管理器應用，以及監控、日誌和安全性等關鍵導向，提供全面的 Kubernetes 應用程式佈署與管理。
物聯網平臺架構設計與核心技術探討
本文探討物聯網平臺的設計與實現，涵蓋平臺架構、資料處理與儲存、安全性和可擴充套件性等關鍵面向。從感知層到應用層，闡述資料流動與處理流程，並以智慧城市案例說明平臺應用價值，為物聯網平臺搭建提供參考。
深度學習模型訓練與啟用函式及正則化技術探討
本文探討深度學習模型訓練中的啟用函式選擇、過擬合問題及正則化技術。討論 ReLU及其變體的優缺點，以及 Softmax 在分類別問題中的應用。同時，分析 L1/L2 正則化、Dropout、批次/層次歸一化等技術如何應對過擬合，並以 PyTorch 和 Keras 框架實作手寫數字識別模型為例，展現深度學習模型的建構與訓練流程。
Kubernetes 多雲端安全與佈署實戰
本文深入探討 Kubernetes 在多雲端環境下的佈署、安全與管理挑戰，涵蓋 RBAC 授權、網路政策組態、Secret 管理、Open Policy Agent 合規性驗證等關鍵技術，並提供實務案例與操作步驟，協助讀者掌握多雲端 Kubernetes 的最佳實踐。
IoT 平臺資料刪除與規則引擎設計實踐
本文探討在 IoT 平臺中設計資料刪除和規則引擎的實務方法，涵蓋 Purge API 的 Python 實現、時間戳微服務的建立與 Rust 結合 Hugging Face Transformers 的應用、隨機程式碼產生器和 UUID 生成器的 JavaScript 實現，以及根據 Node-RED 的規則引擎設計與身份驗證邏輯的 Python 實現，並提 …
深度學習技術應用於心電圖訊號處理
本文探討深度學習技術如何應用於心電圖訊號處理，包含訊號預處理、特徵提取、特徵選擇，並深入剖析卷積神經網路（CNN）、迴圈神經網路（RNN）及混合模型的應用，闡述其在心臟疾病診斷中的潛力。
多雲端 Kubernetes 佈署與管理實務
本文深入探討多雲端 Kubernetes 的佈署與管理，涵蓋架構設計、關鍵概念、佈署流程、叢集管理及擴充套件等實務層面。從多雲端佈署的優勢與挑戰出發，逐步解析 Kubernetes 的核心元件，並提供詳細的佈署步驟、管理技巧以及 Helm 等工具的應用，協助讀者掌握多雲端 Kubernetes 的實務操作。
Ubuntu 伺服器架設網頁及 IoT 平臺實戰
本文提供 Ubuntu 伺服器架設網頁和 IoT 平臺的完整，涵蓋 Apache、MySQL、PHP、SSL 設定、以及 Node.js 和 Node-RED 的安裝與配置，逐步引導讀者建構安全穩定的網路應用程式。
物件導向程式設計的封裝與類別設計
本文探討物件導向程式設計中封裝性、類別組織、存取修飾詞和 this 參考的應用，闡述如何透過封裝提升程式碼安全性、可維護性及可擴充套件性，並以 Java 程式碼範例說明如何設計類別結構、管理資料欄位和方法，以及 this 參考在例項方法中的作用。
Python 除錯技術核心概念與方法探討
本文深入探討 Python 除錯的核心技術與方法，涵蓋程式、執行緒、堆積疊追蹤、GDB 等關鍵概念，並解析 AI 與機器學習在除錯中的應用，包括智慧程式碼修復、自然語言查詢、視覺化除錯洞察等，旨在提升開發者的除錯效率和程式碼品質。
Zigbee 無線通訊協定技術詳解與應用
本文深入探討 Zigbee 無線通訊協定，涵蓋網路架構、封包路由方法、安全模型、裝置型別和網路拓撲等關鍵技術，並解析其在物聯網、智慧家居和工業自動化等領域的應用。文章重點闡述 Zigbee 的低功耗、低成本特性，以及其 Mesh 網路架構如何提升網路可靠性和覆蓋範圍。同時，也探討了 Zigbee 的安全模型，包括應用層和網路層的安全機制， …
團隊合作與創新：從古希臘到現代軟體開發
本文探討了團隊合作如何激發創新，從古希臘的柏拉圖學院到現代軟體開發的極限星期二俱樂部，分析了不同時代的團隊合作模式。文章深入探討了社群、液態網路、創新採納曲線等概念，並提出了社會債務和社群惡臭等團隊合作中的挑戰。最後，文章強調了良好的團隊合作對於創造力和生產力的重要性。
二進位與ASCII編碼：電腦資訊處理基礎
本文探討電腦資訊處理的基礎，包括二進位系統、ASCII 編碼以及其他相關編碼標準如 Unicode 和 EBCDIC。從基礎的二進位運算到字元編碼的原理，闡述電腦如何使用二進位數值表示和處理資訊，並解釋不同編碼系統的應用場景和重要性。
網際網路安全協定與物聯網安全技術探討
本文探討了網際網路工程任務組（IETF）在維護網際網路安全、穩定和可擴充套件性方面的工作，並深入研究了網際網路安全協定（IKE）和物聯網（IoT）安全。文章涵蓋了區塊鏈技術、數位貨幣和資料分析在IoT中的應用，以及常見的網路安全威脅型別、特點和防禦策略，並提供了最佳實務建議。此外，文章也探討了物聯網安全挑戰和解決方案，以及物聯網在各個領域的應用案例和技術。
大語言模型 LLM 技術應用綜述
大語言模型（LLM）已成為當今人工智慧領域的熱門技術，本文將深入探討 LLM 的多種應用，包含文字生成、影像分類別、物體檢測、影像生成以及模型微調等導向。同時，也將介紹如何應用 Vision Transformer 和 Stable Diffusion 等模型，並探討 LangChain 框架的應用價值，最後將會探討一些根據 Transformer 的影像檢 …
LangChain 框架：構建 LLM 應用程式的終極
LangChain 是一個強大的框架，旨在簡化根據大語言模型（LLM）的應用程式開發。它提供了一系列工具和元件，例如提示範本、鏈、代理和檢索器，使開發者能夠構建複雜的工作流程、整合外部資料來源和建立智慧代理。本文將深入探討 LangChain 的核心概念、元件和應用，並提供實用的程式碼示例和案例研究，幫助讀者理解如何利用 LangChain …
非對稱加密與金鑰交換技術應用於物聯網安全
本文探討非對稱加密演算法如 RSA 與金鑰交換技術如 Diffie-Hellman 和 ECDH 在物聯網安全中的應用。文章涵蓋了 AES-CCM 模式、RSA 演算法的原理、程式碼範例以及在 IoT 和 Edge 安全中的實際應用場景，並深入探討了區塊鏈技術如何提升物聯網安全，以及政府監管和安全標準的重要性。
物件導向程式設計與模組化應用策略
物件導向程式設計和模組化是提升軟體開發效率的關鍵方法。物件導向程式設計著重於將程式碼組織成具有屬性和方法的物件，而模組化則強調將程式碼分解成獨立的模組，兩者結合能提升程式碼的可讀性、可維護性和可重複使用性，對於建構複雜系統至關重要。
大語言模型：技術與實踐應用
本章深入探討大語言模型的技術細節、實踐應用與發展趨勢，涵蓋模型架構、提示工程、檢索增強生成、微調與佈署等關鍵技術，並提供多個實際案例，引導讀者理解與應用大語言模型，最終開發出可靠且高效的 AI 產品。
5G 網路架構、技術與應用場景剖析
本文深入探討 5G 網路架構、關鍵技術和應用場景，包含 LTE 演進、頻譜分配、載波聚合、網路拓撲、安全機制、通訊協定，以及 5G 與 LTE 的比較、5G 核心網路架構、安全性、低延遲通訊等。並分析了 5G 在不同領域的應用，例如遠端醫療、自動駕駛和物聯網。
二元神經網路硬體加速器設計與效能分析
本文探討根據FPGA的二元神經網路（BNN）硬體加速器設計與效能評估。我們分析了BNN架構在不同層級的資源佔用，並在Zynq 7000 SoC平臺上實作了該架構。實驗結果顯示，該加速器在CIFAR-10資料集上達到了87.82%的準確率，吞吐量為每秒342,156張影像，展現了其在深度學習應用中的潛力。
DevSecOps 安全工具與實踐
本文探討 DevSecOps 的核心概念、實踐方法與常用工具，涵蓋動態應用程式安全測試（DAST）、基礎設施即程式碼（IaC）、互動式應用程式安全測試（IAST）等關鍵技術，並提供相關案例與最佳實務，協助開發團隊將安全性整合至軟體開發生命週期，提升軟體品質與安全性。
IoT 平臺整合規則引擎與身份驗證機制
本文探討如何利用 Node-RED 建構規則引擎，並整合多種身份驗證機制（基本驗證、API 金鑰、OAuth）確保 IoT 平臺安全。文章涵蓋 Node-RED 中介軟體設定、MySQL 資料庫整合，以及 Swagger 檔案化和測試 API 等實務技巧，並以智慧捕鼠器案例說明 IoT 平臺的設計、開發與部署。
情緒辨識技術進展與應用綜述
本文探討情緒辨識技術的最新進展，尤其關注根據卷積神經網路 (CNN) 的方法在表情辨識上的應用。CNN 模型在準確率、精確率和時間效能方面展現出顯著優勢，可應用於人機互動、市場研究和心理健康等領域，提升使用者經驗和服務品質。
Kubernetes 多雲佈署與 FluxCD 持續交付實踐
本文探討 Kubernetes 多雲佈署的挑戰和解決方案，並深入介紹如何利用 FluxCD 實作 GitOps 協同多雲環境的持續交付流程。同時，文章也涵蓋了監控、日誌記錄、安全等重要議題，以及虛擬 Kubelet 的應用和伺服器less 叢集的佈署，提供全面的 Kubernetes 多雲管理策略。
MQTT 訊息代理伺服器設定與 REST API 設計
本文探討如何設定 MQTT 訊息代理伺服器 Mosquitto，並使用 Forever 工具確保其穩定執行。同時，文章詳細說明如何設計 REST API 來存取和管理 IoT 平臺的時間序列資料，包含資料查詢、過濾、刪除以及身份驗證等關鍵功能，並提供程式碼範例和流程圖。
程式設計核心概念與技術探討
本文探討程式設計的核心概念，涵蓋除錯技術、資料結構與演算法、物件導向程式設計、程式設計基礎概念、封裝技術等關鍵導向，並深入探討程式設計與軟體開發的關聯，以及系統維護和更新的重要性，提供程式設計師在軟體開發生命週期中所需的知識框架。
Python 多執行緒除錯與分析模式解析
本文深入探討 Python 多執行緒程式碼的除錯與分析模式，涵蓋 Spiking、Active、Blocked Thread 等執行緒狀態，同步模式、死鎖、活鎖、記憶體洩漏等常見問題，並結合 GDB、top 等工具，提供實務案例與程式碼片段，有效提升多執行緒程式碼的除錯效率。
Node-RED 與 MQTT 整合打造 IoT 平臺
本文闡述如何利用 Node-RED 和 MQTT 建構安全的 IoT 平臺，涵蓋 Node-RED 安裝設定、Mosquitto 訊息代理的部署及安全強化，以及兩者間的整合。文章詳細說明瞭設定 HTTPS、配置跨域資源共享、保護 Node-RED 編輯器，並以實際案例展示如何使用 FileZilla 修改設定檔、設定防火牆規則等，確保平臺的穩定性和安全性。
軟體除錯模式與技術解析
本文深入探討軟體除錯的關鍵技術與模式，包含堆積疊追蹤解析、符號檔案應用、記憶體分析技巧，以及模式導向除錯法的概念與實踐。從基礎詞彙到進階模式，提供全面的軟體除錯知識，協助開發者提升除錯效率。
深度解析神經網路的數學基礎與矩陣運算
本文深入探討神經網路的數學基礎，涵蓋線性代數核心概念，如向量、矩陣、張量及其運算，並闡述這些概念在神經網路架構中的應用。同時，文章也詳細解釋了矩陣乘法、轉置等操作，以及它們在深度學習中的重要性，並輔以程式碼示例和圖表說明，幫助讀者更好地理解。