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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。

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‑wise 統計，快速將數學公式轉為 NumPy/PyTorch 代碼，實現損失、準確率、正規化等核心計算。

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。

走过GGUF时代，用DGX Spark开启本地AI研究的新视野

这篇文章探讨了本地AI研究的新视野，利用DGX Spark超越GGUF模型。介绍了最新的Flux模型、本地环境构建方法、性能比较及实际应用案例。

LoRA 微調的開始永遠是數據集

成功進行 LoRA 微調的關鍵在於準備數據集。提供有關圖片解析度、比率、一致性、標題撰寫和數據數量的實用指南。

AI 時代的網站服務 - 為什麼需要階段環境？初學者和獨立開發者必讀的指導

這篇文章闡述了在 AI 時代下，為初學者與獨立開發者解釋階段環境建立的重要性。階段環境是在與實際運行環境相同的條件下進行測試，以提前發現錯誤並在部署前保證穩定性的一個階段。提供了階段環境設置方法、工具選擇、與 CI/CD 管道的集成，以及實際案例，以便能夠立即應用於實務中。

從CPU到GPU的權力移動 - AI為什麼愛好「矩陣」？

隨著從CPU轉向GPU，探討AI模型為何偏好矩陣運算的原因及性能提升案例。闡述GPU加速如何提升深度學習的性能及矩陣運算的效率。

AI 模型存儲的新標準：概念與優勢

.safetensors 格式作為 AI 模型存儲的新標準，介紹其概念和優勢，本文章詳細說明了 .safetensors 格式的好處及其應用案例。

LoRA 模型更新的秘密 - 忘却與複習，仿似人類記憶的微調技術

探討 LoRA 模型更新的秘密，通過忘卻與複習機制來模擬人類記憶的微調技術。本文介紹了基於 LoRA 模型的有效更新策略和實際應用案例，為 AI 開發者和研究者提供實質性的見解。

FLUX1-dev. 12B LoRA 微調結果分析 - 250 與 1000 步驟，究竟誰勝出？

比較 FLUX1-dev 12B 模型在 250 步與 1000 步下 LoRA 微調的結果，分析其性能差異。通過學習速度、內存使用量和最終性能指標，提出最佳步驟數並總結 LoRA 微調的優缺點。

DGX Spark上進行FLUX 1-dev 12B LoRA微調實戰經驗 - 低功耗高效能學習的明與暗

分享在DGX Spark ARM基礎上對FLUX 1-dev 12B模型的LoRA微調實戰經驗，包括1000步、100個Epoch的學習過程、OOM問題、電力效率、CPU瓶頸等詳細分析及未來的改善方案。

高效AI微調的核心 - LoRA完全整理

這是一篇整理如何在大型語言模型時代中有效使用LoRA（低秩自適應）進行微調的方法的部落格文章。通過LoRA的原理、優點及實際應用例子，讓您一目了然PEFT技術的優勢。

圖像生成模型的隱藏助手 - CLIP與高級提示策略

介紹使用CLIP和雙重編碼器進行圖像生成提示優化的策略。說明T5-XXL和CLIP-L的角色及有效的句子和關鍵字組合方法，提供高質量圖像的實用指導。

完全理解 Docker 共享內存 (shm_size 和 ipc)

這篇文章整理了在 AI 和大數據工作負載中，如何完全理解和應用 Docker 共享內存(shm_size)以及 ipc 設置，以解決 OSError: No space left on device 的問題。

NVIDIA挑戰CPU市場，超越GPU！AI時代的新‘超級晶片’策略

掌握GPU霸主的NVIDIA，如今也瞄準CPU市場！透過Grace CPU和超級晶片策略，深入分析NVIDIA在AI計算時代的願景及其周圍的競爭局勢。

堅持手動編程的開發者，對 AI 編程感到震驚，生產力超乎想象！

曾經無視 AI 編程工具的開發者，驚人的首次使用經驗！這位自豪於手動編程的人遇見 Copilot 後完全改變了思維，分享其背後隱藏的開發生產力真相。

AI 時代，Django 再次受到矚目的原因

在 AI 編寫程式碼的時代，開發者應以什麼角色生存？這篇文章提供了為何現在需要像 Django 這樣的整合型框架的洞見。

AI工作自動化工具比較：從GPT-4o到o1-pro的最佳模型選擇指南

從GPT-4o到o1-pro，分析ChatGPT Enterprise的AI模型，探討每個模型的自動化及內容應用策略。

DGX Spark vs RTX 4090 – 企業在考慮本地AI基礎設施時的合理選擇

對比分析DGX Spark與RTX 4090的AI基礎設施性能及效率，提供關於選擇本地AI基礎設施時的考量要點及行業應用指南。

NVIDIA DGX Spark - 企業級 AI 基礎架構的新標準

NVIDIA DGX Spark 是針對企業級 AI 基礎架構設計的緊湊型 GPU 伺服器，專為邊緣 AI 和本地推理環境進行最佳化的高效能 AI 系統。

Mistral Small 3.1 分析 – 高性能小型 LLM 的標準

Mistral Small 3.1 是一款支持文本和圖片多模態，擁有 128K 上下文長度的高性能開源 LLM。通過主要基準得分和競爭模型的比較進行分析。

Conda 命令技巧表

整合 Conda 使用時有效管理虛擬環境和套件所需的核心命令技巧表。

Anaconda 和 Miniconda，進入 Conda 的世界

Conda 是什麼？ Anaconda 和 Miniconda 的區別，與 venv 的比較，安裝方法等，整理了入門 Conda 環境的核心概念。

為AI開發構建CUDA環境

為AI深度學習開發詳細介紹在Ubuntu上安裝CUDA、cuDNN的過程，並建立GPU環境的親切指導。初學者也能輕鬆跟隨的實戰指南。

CUDA是什麼？GPU與並行計算的開始

CUDA是NVIDIA的並行計算平臺，對於利用GPU進行高速運算是必不可少的技術。介紹其概念和結構。

深度學習與TensorFlow的困擾

深度學習與TensorFlow的學習困擾？探討利用AI API進行快速開發與自行構建模型技能之間的實際考量。為希望創造自己的AI的開發者提供方向性建議。

使用 Python TensorFlow 迈出深度学习的第一步 - 开发笔记

探索基于 TensorFlow 的深度学习概念和线性回归模型实现。通过实践理解张量和计算图的原理、数据预处理、模型选择、学习及优化过程。

AI、機器學習與深度學習的概念及深度學習框架介紹

整理AI、機器學習與深度學習的區別，介紹TensorFlow、PyTorch、Keras等主要深度學習框架，探討各框架的特點和應用案例，幫助選擇適合的深度學習工具。