Jesse Codes the World

從 `from __future__ import annotations` 開啟 Python 型別提示的未來

深入探討 Python 中的 `from __future__ import annotations`，解析 PEP 563 與 PEP 649 的差異，說明循環引用的解決方案、延遲評估的實務應用，以及在大型專案中的最佳實踐。

在圖片標籤中指定寬度與高度的原因與效果

在網頁中為 <img> 標籤明確指定寬度與高度，可確保佈局穩定、降低 CLS、提升使用者體驗與 SEO 分數。本文從技術層面詳細說明其原因與實用技巧，幫助開發者優化頁面效能與可及性。

[網頁文件上傳簡化] Dropzone.js 完全攻略指南

Dropzone.js 是一款輕量級的 HTML5 檔案上傳函式庫，本文從 CDN、NPM 安裝到基本使用、進階自訂化、伺服器整合與實戰技巧，配合範例程式碼，幫助初學者快速掌握並提升使用者體驗。

年末伺服器檢查清單：10項必備設定

隨著年末臨近，伺服器面臨突發故障風險升高。本文整理了在假期期間確保伺服器穩定運行的十項必檢設定，涵蓋磁碟使用、備份恢復、SSL 憑證續期、防火牆、SSH 金鑰管理、cron 排程、資源峰值、依賴服務狀態、錯誤通知測試及文件化等，讓您安心度…

從零開始重新學習 Django：以 HTTP 為起點的學習路線圖

想從零開始重新學習 Django？先從 HTTP 協議說起，循序漸進地掌握 FBV、CBV 與 DRF，並深入理解網頁與 HTTP 的運作流程。這份指南適合初學者與中級者，提供實戰技巧與學習重點。

日志尾随的美学：服务器上穿梭的机器人世界

实时监控服务器日志，分析通过 `tail -f` 命令出现的各种机器人流量。本文整理了礼貌型搜索引擎、攻击性爬虫及其 IP 范围，帮助你快速了解机器人对服务器的影响，洞察服务器与外部世界的互动。

梯度消失（Vanishing Gradient）— 深度學習為何會「短期記憶喪失」

探討深度學習中梯度消失（Vanishing Gradient）現象的成因，說明 Sigmoid 與鏈式法則如何導致問題，以及 ReLU 與 ResNet 如何有效解決，並提供實務應用建議。

透過 Docker 守護進程全域設定統一開發環境

透過 Docker 守護進程全域設定檔 daemon.json，統一團隊的 DNS、日誌驅動、代理、insecure registry 等關鍵選項。本文說明設定位置、範例、驗證流程，並闡述對個人開發者與 DevOps 團隊的實際效益，協助…

反向傳播（Backpropagation）：AI 如何追蹤錯誤的「罪魁禍首」

透過反向傳播（Backpropagation），AI 如何追蹤錯誤的根源，鏈式法則（Chain Rule）與 PyTorch Autograd 如何自動計算梯度，並說明深度網路中梯度消失（Vanishing Gradient）問題及其解決…

深度學習中為什麼需要微分？（線性代數？）

本文從開發者角度解釋深度學習中微分的必要性，說明線性代數與非線性激活函數結合後，微分如何成為減少誤差的指南針，並透過梯度下降法與反向傳播高效學習。

深度學習程式碼中常見的 NumPy 與 PyTorch：實際關係與學習順序指南

對於深度學習開發者而言，NumPy 與 PyTorch 的關係常令人困惑。本文清晰說明 NumPy 主要用於 CPU 數值計算、資料前處理與視覺化，而 PyTorch 則負責 GPU 張量運算與自動微分。兩者可共享記憶體，實務中需頻繁轉換…

NumPy 基礎運算在深度學習中的應用：+、-、*、/、**、比較、sum/mean/max/min 與 axis

NumPy 的基礎運算（+、-、*、/、**）、比較運算、聚合函數（sum、mean、max、min）以及 axis 概念，從深度學習角度詳細說明。透過實例學習元素級運算、標量運算、遮罩、feature‑wise 與 sample‑wis…

NumPy 索引與切片：自由切割張量的方法

本篇文章以實例說明 NumPy 與 PyTorch 中張量的索引與切片技巧，從 1 維到 4 維以上，涵蓋視圖與複製、布林索引、整數陣列索引，協助讀者快速掌握深度學習資料前處理與模型操作。

適合深度學習初學者的 NumPy `ndarray` 基礎：`array`、`dtype`、`shape`、`reshape`、`astype`

深入探討 NumPy 的核心概念 ndarray，從 array 建構、dtype 指定、shape 讀取、reshape 變形到 astype 型別轉換，配合實例說明，為深度學習初學者提供完整且易懂的基礎知識。

NumPy：深度學習初學者必備的基礎，先學它再學 PyTorch

對於剛接觸深度學習的人，本文簡單說明了為什麼 NumPy 是必備的，以及它與 PyTorch 的關係。通過範例整理向量化、廣播、線性代數等核心概念，幫助你在使用框架前打下堅實的數學基礎。