AFM – Atom Force Microscope
AFM(atom force microscope). Capable to measure surface profile in Nano meter (0.000000001mm) An Atomic Force Microscope (AFM) is a complex piece of equipment that consists of several key components: Probe:…
AFM(atom force microscope). Capable to measure surface profile in Nano meter (0.000000001mm) An Atomic Force Microscope (AFM) is a complex piece of equipment that consists of several key components: Probe:…
在與AI系統工作的過程中,我體會到一些有趣的觀察,不僅幫助我更了解AI學習的本質,也讓我重新審視人類成長與學習的模式,甚至是我們與世界連結的方式。AI的學習過程某種程度上反映了我們的生活:如何接觸新事物、建立自我價值觀、進行深度思考,並理解我們和周遭世界的關聯。 持續接觸新事物,模型才能成長 AI訓練離不開新的數據,若只是反覆使用固定的訓練集,模型的成長很快會停滯。這點讓我聯想到人,成長的過程中若無法不斷接觸新事物,我們的思維也會固定,變得難以應對變化。所以,保持開放的心態、多接觸新鮮的體驗,相當於給自己加入新的“訓練數據”,更新認知,豐富心智模式。 學會選擇合適的「模型」 AI學習的成效取決於選擇的模型是否合適,在生活中,我們同樣需要找到適合的學習方法或思維方式。合適的學習模式可以讓成長更順利,而不恰當的方法只會浪費時間。因此,不必盲目跟隨他人的成功模式,找到適合自己的方法才能更高效地成長。 重要的「指導」與成長質量 AI在有監督的學習下,比無監督模式能更快提升質量,因為有指導會幫助它聚焦於正確方向。在生活中也一樣,適當的指導和點撥能讓我們少走彎路,提升學習的準確度,尤其在面對新挑戰時,明確的引導會加快我們的成長速度。 多層次推論:快思與慢想的平衡 AI訓練中常加入多層次的推論過程,讓模型進行更細膩的判斷。這讓我想到心理學中的“快思慢想”:快速反應提供直覺上的靈敏度,而深度思考則讓我們在複雜情境中做出更穩定、全面的決策。AI在增加推論步驟後,結果通常會更準確,而人類也一樣,培養對事物的深層理解,不僅依靠直覺反應,加入慢想的過程,能讓我們的判斷更全面。 建立屬於自己的「心智模式」 AI經過訓練後會建立屬於自己的「模型參數」,這些參數幫助它理解世界的規則。對人而言,我們的經歷和學習也形塑了個人獨特的「心智模式」。這套模式決定我們如何看待世界、面對挑戰。每個人的心智模式都是獨特的,它由我們在成長過程中的經歷、情感和選擇共同構成。 神的概念:一種「理解世界的心智模式」 最後,我有時會思考“神”這個概念。當我們在探索世界的根本時,也許“神”不僅是一個存在,更是一種宏觀的理解方式,是我們心智模式的一種終極呈現。正如AI在模型訓練中經由無數數據點串聯出的模式,“神”或許是我們所能理解的最大範圍內的智慧與連結。 AI的學習過程讓我反思人類成長中的智慧,而人類自我提升的需求也讓我更了解AI的發展之路。AI與人類有著微妙的相似,在成長與學習的探索中,我們看到了對自我、世界的理解如何逐步深化。
在 NVIDA 的深度學習培訓中心 和 飛槳AI studio 的幫助之下,我從零開始學習了AI的基礎知識,並逐步深入了解了機器學習 (Machine Learning) 和深度學習 (Deep Learning) 的核心概念。這些平台提供的分步教學和實際操作,讓我在雲端伺服器上直接練習,減少了設備的限制,同時加速了我的學習進程。 Machine Learning 與 Deep Learning:理論與實作並行 學習的第一步是掌握機器學習的基礎概念。從數據預處理、特徵工程到模型的訓練與評估,每個步驟都非常重要。在這些平台的指導下,我逐步建立了對機器學習模型(如線性回歸、決策樹等)的理解。隨後,深度學習的引入開啟了另一個世界,我學習了神經網絡的結構,並了解了如何設計和訓練深度神經網絡(如卷積神經網絡CNN),這些技術是圖像識別和語音識別等應用的核心。 深入理解 CNN 和 LLM 卷積神經網絡 (CNN) 是深度學習中專門用於圖像處理的網絡結構。通過大量的實踐操作,我學會了如何設計和訓練 CNN,用它來識別和分類圖像。從基礎層的卷積層到池化層,學會調整每個參數來優化模型的準確度,讓我對深度學習模型有了更直觀的理解。 近期最熱門的話題之一是大型語言模型 (LLM, Large…
室內設計的流程通常需要大量的圖像參考來協助設計概念。然而,使用一般的圖像生成AI,生成的效果圖往往會改變原本的空間結構或家具布局,難以用於實際參考。Stable Diffusion 加上 ControlNet 可以解決這個問題,因為它可以保持空間的結構並生成具體且有參考價值的設計效果圖。以下是詳細的使用方法和流程。 目標 本文將涵蓋: 安裝和設定 Stable Diffusion 與 ControlNet。如何使用 ControlNet 保持空間結構生成設計效果圖。生成效果圖的參數設置與提示詞技巧。 一、安裝 Stable Diffusion 和 ControlNet 1. 安裝 Stable Diffusion 要使用 Stable Diffusion,你可以選擇 Automatic1111 的 Web UI,這是目前最受歡迎且易於安裝的用戶介面。…
在看美國一些大公司的income statement chart, 覺得使用Sankey Diagram 來呈現現金流的方式可以很清楚的看到錢流到那去了, 於是便寫一個小工具,可以把家庭收支以Sankey Diagram來呈現。 把家庭收支填入後按下方的綠色按鈕便可以出現像是下面一樣的家庭收支圖 Family Income Statement Sankey Diagram Family Income Statement Sankey Diagram Income Sources Primary Salary: Secondary Salary: Investment Income: Rental Income: Other…
試著用html寫一個關於現金流的小遊戲。 建立一個自動賺錢的系統來達到財務自由應該是很多人的夢想。 一開始沒錢的時候其實會發現怎麼投資也賺不了多少錢。 應該把錢花在投資自己,提高自己的財商和工作收入。 漸漸有錢了就要開始建立自己的被動收入系統,祝自己也祝大家能一步步達到財務自由! Compact Cash Flow Game Cash Flow Game How to Play Manage your finances by making decisions that affect your income from work and assets, and…
最近執行專案時發現現場人員會使用Web camera 來monitor 電腦螢幕,因為Web camera 有連到Server, 可以遠端監控,且有記錄和回放功能。當下覺得實在太好笑了,為何不直接把電腦畫面直接傳到Web Camera server 就好了。 了解後才發現螢幕監控記錄系統要額外花錢,現場人員等於是在不增加太多成本的方式來延用舊有系統。 個人覺得這件事沒那麼困難,於是便在下班時間寫了一個可在背景執行的程式,可以把當下電腦畫面模擬成IP camera的串流訊號。如此一來,只要把這個IP camera 加入Web camera server,就可以把電腦畫面送到Server了! 下面是 Python code 提供參考: import cv2 import numpy as np import pyautogui import…
建立好習慣也算是建立一個能讓自己不斷進步的自動化系統。 最近開始執行早起跑步唸書的好習慣,主要是讀了"原子習慣"和“早上黃金一小時"這兩本畫。 身為一家之主,二寶老爸,能有自己的時間實在是太難得了。 早上家人起床前的黃金一小時就是一個完全屬於我自己的時間! 下面是讀完"原子習慣"這本書記下的重點: ### 1. **改變身份認同**改變習慣的根本在於改變對自己的認識,習慣最終會幫助我們成為想要成為的人。因此,與其只專注於目標,我們應該專注於養成能反映我們期望身份的習慣。 ### 2. **結果是習慣的落後指標**我們看到的結果其實是過去習慣的積累,因此,重點應放在打造良好的系統,而非僅僅追求某個特定目標。透過構建系統,結果會自然而然地顯現。 ### 3. **讓好習慣顯而易見,壞習慣隱而不見**習慣的養成依賴於環境設計。我們應該設計一個促進好習慣的環境,例如把運動裝備放在顯眼的地方,或者遠離壞習慣的誘因,如移除垃圾食物。這樣的設計可以大大減少執行習慣的阻力。 ### 4. **頻率比時間更重要**習慣的養成取決於重複的次數,而非持續時間。做得夠多次,習慣自然會形成。因此,與其苦思如何完美計畫,不如立刻開始行動,讓重複帶來自然的改變。 ### 5. **利用即時獎勵與懲罰**行為如果帶來即時的獎賞,更容易被重複,反之則會被避免。比如說,在完成運動後給自己一個小小的獎勵,或者制定一個習慣契約,讓壞習慣當下感到痛苦,能幫助我們更好地堅持。 ### 6. **成功感是維持習慣的關鍵**習慣的維持在於成功感的持續。即便是小規模的成功,也會增強信心與動力。習慣追蹤工具或App可以幫助可視化進度,並形成連續不斷的正向循環。 ### 7. **找到自己的「賽道」**找到適合自己的「賽道」至關重要。那些對別人來說很辛苦的事情,對你來說卻能激發熱情且輕鬆自如,這就是你應該發展的方向。當你沉浸於其中,時間流逝都會變得不重要。 ### 8. **習慣+刻意練習=精通**單靠習慣不會使人精通,還需要刻意練習。這意味著我們不僅要建立良好的習慣,還需要不斷挑戰自我,以精進技能。 ###…
40歲自動化工程師的未來發展方向 身為在自動化產業深耕10年的40歲工程師,您擁有豐富的實務經驗,這無疑是您未來發展的堅實基礎。面對快速變化的產業趨勢,以下幾個方向可以供您參考: 1. 深化專業,成為領域專家 專精特定技術: 選擇一個您最有興趣或最具優勢的領域,例如機器視覺、機器學習、PLC程式設計等,深入鑽研,成為該領域的專家。取得認證: 透過取得相關專業認證,如SCADA、DCS等,提升您的專業價值,增加就業競爭力。參與學術研究: 與學術界合作,參與研究專案,不僅能拓展知識,還能建立學術人脈。 2. 跨領域整合,提升價值 結合軟硬體: 自動化產業正朝向軟硬整合的方向發展,您可以將既有的硬體知識與軟體開發能力結合,成為全方位工程師。導入AI技術: 將人工智慧技術應用於自動化系統,提升系統的智能化程度,例如預測性維護、智慧決策等。雲端應用: 學習雲端平台的應用,將自動化系統與雲端技術結合,實現遠端監控、數據分析等功能。 3. 轉型管理職,帶領團隊 培養領導能力: 透過培訓課程或參與專案,提升您的領導能力、溝通能力和團隊合作能力。擴大視野: 參與跨部門的合作專案,了解整個公司的運作模式,為未來擔任管理職做好準備。學習商業知識: 除了技術能力,您還需要具備一定的商業知識,例如成本控制、績效管理等。 4. 創業,實現自我價值 發揮創意: 基於您的專業知識和經驗,您可以創立一家專門提供自動化解決方案的公司。尋求合作夥伴: 尋找具有互補優勢的合作夥伴,共同創業。善用政府資源: 政府提供許多創業輔導和資金支持,您可以善加利用。 5. 持續學習,保持競爭力 追蹤產業趨勢: 定期關注自動化產業的最新發展動態,參加業界研討會、展覽等。線上學習平台:…
As a seasoned system engineer, I've witnessed the transformative power of technology in various industries. Here’s a glimpse into what I believe will shape the future of our field: 1.…
Here are some specific ways that you can use ChatGPT to improve your work efficiency as a project manager: Use ChatGPT for quick research on specific project-related topics.Use ChatGPT to…