Python動態規劃解決機率路徑最佳化問題
探討如何使用動態規劃解決一個複雜的機率路徑問題，包含程式實作細節與效能最佳化策略。本文將帶領讀者理解問題本質，並透過 Python 程式碼實作完整解決方案。
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。
SonarQube 開發高品質程式碼技術解析
深入剖析 SonarQube 在程式碼品質管理中的應用，從環境建置、設定最佳化到實戰應用，幫助開發者建立完善的程式碼品質管控機制。文章涵蓋實用案例與效能調校技巧，適合期望提升程式碼品質的技術團隊參考。
使用patchelf極致最佳化IoT裝置的Docker映像檔
本文探討如何使用patchelf和strace工具來最佳化IoT裝置的Docker映像檔，實作36-91%的大幅縮減，同時保持應用程式功能完整性。針對資源受限的IoT環境提供實用的容器最佳化方案。
RUST 結合 PYTHON 發揮 OPENAI 與 FFMPEG 串流影音同步字幕 P5
本文探討如何結合 Rust 與 Python 的優勢，建立一套高效能的串流影音即時字幕系統。透過 gRPC、FastAPI、FFmpeg 與 OpenAI 語音識別技術，實作低延遲、高可靠性的多語言字幕處理方案。
RUST 結合 PYTHON 發揮 OPENAI 與 FFMPEG 串流影音同步字幕 P4
探討如何結合Rust與Python開發高效能的串流影音字幕同步系統，運用動態時間扭曲演算法解決HLS分段串流中的字幕時間偏移問題，並透過OpenAI與FFmpeg實作自動化處理流程。
RUST 結合 PYTHON 發揮 OPENAI 與 FFMPEG 串流影音同步字幕 P3
本文探討如何使用Rust和Python建立串流影音的即時字幕同步系統，從HLS串流基礎、字幕生成到同步處理的完整實作流程，並分享解決常見問題的實戰經驗。
Rust 結合 Python 發揮 OpenAI 與 FFmpeg 串流影音同步字幕 P2
本文探討如何結合Rust與Python的優勢，開發高效能的串流影音即時字幕系統。透過整合OpenAI Whisper的語音辨識技術與FFmpeg的HLS串流功能，實作專業級的影音內容自動字幕化處理流程。
Rust 結合 Python 發揮 OpenAI 與 FFmpeg 串流影音同步字幕 P1
本文探討如何結合Rust的高效能與Python的AI整合能力，建立一套完整的串流影音系統，自動生成同步字幕。從FFmpeg影片處理、HLS串流設計到OpenAI語音識別、字幕同步，完整解析跨語言整合專案的開發流程與技術挑戰。
實戰計商品價格監控的 Discord bot
本文詳細介紹如何使用 Python 開發一個 Discord 機器人，實作商品價格自動監控與即時通知功能。從環境建置、核心功能開發到雲端佈署，完整剖析關鍵技術重點。
Ansible 自動化管理：現代基礎架構自動化的關鍵工具
在管理現代 IT 基礎架構的過程中，自動化已成為不可或缺的一環。隨著系統規模不斷擴大，手動設定與維護不僅耗時費力，更容易引入人為錯誤。作為一名資深系統架構師，我見證了 Ansible 如何徹底改變系統管理的方式，讓複雜的佈署流程變得簡單與可靠。
容器技術的安全挑戰：DevOps 與 SRE 防禦策略
在現代雲端架構中，容器技術已成為基礎設施的核心元素。隨著DevOps與SRE實踐的普及，Docker與Kubernetes等容器平台在企業環境中的佈署率持續攀升。然而，這些強大的技術同時也帶來了全新的安全挑戰。
運用 Kubernetes 密封秘密保護料
探索如何使用 Bitnami 的 Sealed Secrets 保護 Kubernetes 應用程式中的機密資料，簡化機密管理流程，並整合 GitOps 工作流程，確保機密資訊的安全。
GitLab CI持續整合自動化測試框架的演進之路
本文探討如何建立與最佳化 GitLab CI 的自動化測試框架，從初始狀態到完整的測試流程建置，分享實戰經驗與解決方案，幫助團隊提升測試效率與品質。
Prometheus監控節點與容器標籤管理
本文探討如何使用 Prometheus 監控節點和容器，包含標籤重新標記、Node Exporter 和 cAdvisor 的使用，以及 PromQL 查詢技巧，涵蓋 CPU、記憶體和磁碟使用狀況監控，並提供預測磁碟空間耗盡和服務狀態監控的進階方法。
Docker 安全基礎：啟用使用者名稱空間
啟用使用者名稱空間 當我們執行 DOCKER Container時,該流程預設是在預設名稱空間下執行, 因此該流程被視為 root 使用者執行如圖所示. 如果發生 container breakout 的情況則可能會造成嚴重問題, 因為攻擊者可能會獲得主機上的 root 許可權. 啟用使用者命名空…
Docker 安全基礎：稽核與保護 Docker 平台及容器
Docker 安全基礎 前言 隨著越來越多的個人和企業採用 Docker 進行應用程式、資料函式庫和其他關鍵業務應用的容器化、佈署和代管，確保 Docker 平台的安全性變得至關重要。Docker 平台廣泛應用於各種場景，這也帶來了許多潛在的安全問題和陷阱。 當一項技術被廣泛使用時，其平台的安全性…
用 Google Sheets 建立 Telegram Bot 的輕量級資料函式庫
分享如何使用 Google Sheets 作為 Telegram Bot 的輕量級資料函式庫，不需要 ACID 交易，與希望能以簡單介面手動修改資料的情境。文章詳細說明瞭實作測試機器人的過程，包含資料結構設計、存取方式與佈署策略。
機器學習：神經網路訓練中的過擬合陷阱
神經網路訓練中的過擬合陷阱 在機器學習領域，特別是在訓練複雜的深度神經網路時，過擬合是一個揮之不去的問題。當我們觀察一個模型在訓練過程中的表現時，通常會看到訓練誤差不斷下降，但在某個時間點後，測試誤差卻開始上升。
機器學習：構建叢集的層次結構
階層式叢集：構建叢集的層次結構 問題情境 假設你正在分析基因表達資料，希望不僅找出基因群體，還想了解這些群體之間的階層關係，以便更深入地理解基因功能的組織結構。 解決方案：凝聚式階層叢集 凝聚式階層叢集（Agglomerative Clustering）是一種自下而上的方法，能夠構建叢集的層次…
機器學習：建立基準迴歸模型
建立基準迴歸模型 在評估任何複雜模型之前，建立一個簡單的基準模型是非常重要的。這不僅提供了比較的基準，還能幫助我們理解特徵的預測能力。 使用DummyRegressor建立基準 scikit-learn的DummyRegressor允許我們建立一個非常簡單的模型作為基準： 這段程式…
機器學習：連續特徵資料的高斯貝氏分類別
連續特徵資料的高斯貝氏分類別 連續特徵分類別題的解決方案 當處理連續型特徵資料時，高斯貝氏分類別（Gaussian Naive Bayes）是最適合的選擇。這種分類別假設特徵在每個類別中都遵循正態分佈。 以下是使用 scikit-learn 實作高斯貝氏分類別的範例： 這段程式碼首…
Prometheus監控節點與容器實戰
本文探討如何使用 Prometheus 監控節點和容器，涵蓋 Node Exporter 的安裝組態、cAdvisor 的使用、服務發現機制以及標籤管理策略。文章以實戰演練的方式逐步講解如何收集主機和容器指標，並提供最佳實務與組態範例，幫助讀者快速上手 Prometheus 監控系統。
機器學習：支援向量機的核心原理與運作基礎
支援向量機的核心原理與運作基礎 支援向量機（Support Vector Machines，SVM）是機器學習中最優雅的演算法之一。在開始探討之前，我們需要理解超平面（hyperplane）這個核心概念。形式上，超平面是 n 維空間中的 n-1 維子網路。這聽起來複雜，但實際上相當直觀： …
機器學習：如何讓模型專注於重要訊息
特徵選擇的藝術：如何讓模型專注於重要訊息 在機器學習的世界中，我常看到許多開發者直接將所有可用特徵丟入模型，期待演算法能自動找出重要的模式。然而，這種做法常導致模型過度複雜、訓練時間延長，甚至降低預測準確度。特徵選擇技術讓我們能夠在訓練前就識別並保留最有價值的特徵，為模型減輕不必要的負擔。…
機器學習：時間序列資料的缺失值處理策略
時間序列資料的缺失值處理策略 在資料分析與機器學習專案中，處理缺失值往往是最關鍵的前置工作之一。特別是對於時間序列資料，如銷售資料、感測器讀數或金融指標，缺失值不僅會影響模型的準確性，更可能導致錯誤的業務決策。本文將探討各種處理時間序列缺失值的技術，並分析它們的優缺點與適用場景。 缺失值填…
機器學習：詞性標註
詞性標註：文字結構的解構藝術 在自然語言處理中，詞性標註Part-of-Speech Tagging是一項基礎但極為重要的任務。當我們需要深入理解文字結構，或為後續的機器學習模型準備特徵時，詞性標註能夠提供關鍵的語法訊息。 使用NLTK進行詞性標註 NLTK提供了預訓練的詞性標註器，使用起來相…
在GitOps中整合Vault與外部秘密運算元的最佳實踐
探討如何在GitOps環境中結合Argo CD、Hashicorp Vault與外部秘密運算元(ESO)來管理機密資訊，包含自動化秘密更新與零信任架構的實務建議。
機器學習：文字結構的解構藝術
機器學習工程師的實用工具箱 在機器學習的世界中，理論與實踐之間總存在著一道鴻溝。許多專業人士在面對日常工作時，需要的不僅是深厚的理論基礎，更需要能夠立即解決問題的實用技巧。這篇文章的目標正是提供機器學習實踐者一套實用工具，幫助解決在建立模型過程中遇到的各種挑戰。 我將採用任務導向的方法，提供近…
Ansible 與 AWS：Playbook NetWork
本文是 playbook 在指定的公共子網中啟動一個 Open虛擬私人網路 例項。關鍵設定包括： - ：停用源/目標檢查，這對於 虛擬私人網路 或 NAT 例項是必須的 使用先前建立的安全群組 為例項設定有意義的標籤，便於識別和管理 - 最後，分配一個彈性 IP 地址 (EIP)，確保例項有一個固定的公共 IP 地址
Ansible 與 AWS：自動化基礎設施管理
主要探討使用 Ansible 自動化 AWS 基礎設施管理 雲端環境中的基礎設施管理往往需要反覆進行許多設定工作，而自動化這些流程不僅能提高效率，還能減少人為錯誤。在與 AWS 互動時，Ansible 憑藉其簡單易用的特性成為一個理想的自動化工具。本文將探討如何使用 Ansible 在 AWS 環境中設定和管理基礎設施，特別是 VPC 環境和安全遠端存取。
Python開發Telegram購物機器人
探討如何使用Python開發一個功能完整的Telegram購物機器人，從環境建置、資料函式庫到支付系統實作，最後佈署至雲端平台。本文結合玄貓多年開發經驗，提供最佳實務建議。
Ansible 與 AWS：自動化VPC和網路設定
主要探討自動化VPC和網路設定 下面的Playbook建立一個基本的VPC環境，包括子網、網際網路閘道和路由表： bash $ chmod 400 blackcat-key-pair-apsydney.pem bash $ ssh -i /path/key pair.
Ansible 與 AWS：ELB 與 Auto Scaling 實作自動擴充套件
主要探討ELB (Elastic Load Balancing)與Auto Scaling：實作自動擴充套件 ELB和Auto Scaling是構建高用性和可擴充套件性應用程式的核心服務。 ELB自動分配傳入的應用流量到多個目標，如EC2例項，可以跨多個可用區執行，提高應用程式的容錯能力。 Auto Scaling則可以根據需求自動調整EC2 …
Docker建構檢查：提升容器建置品質的關鍵工具
探討Docker建構檢查（Build Checks）功能，從實務角度分析如何運用這個強大的建置驗證工具來確保Docker容器的品質與安全性。本文將分享玄貓多年容器開發經驗，協助開發者建立更穩健的容器建置流程。