Machine Learning Fundamentals 機器學習基礎知識Training data 訓練數據ML 模型的好壞取決於用於訓練它的數據。 Labeled datais a dataset where each instance or example is accompanied by a label or target variable that represents the

呈上篇爬蟲新聞資料後總結重點每日匯報-ai總結篇 接下來要將打抓下來重點總結的資訊做顯示，這邊因為我常用語言是java 所以就採springboot 快速建立一個頁面 repo: https://github.com/shengshengyang/news-display-service 首先建立news 跟 summary 的 table 的 entity EntityNews12345678

標籤的結構及重點1. 根標籤及命名12345<manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" package="com.example.myapp"> <!-- 其他內容 --></manifest> xm

延續上篇，來講重點總結的部分，主要透過openai api 來做總結 tiktokenhttps://github.com/openai/tiktoken主要是用來計算送出的字數，由於爬來的新聞量大，有時有可能會超過單次api 可送出的token 數 123456789101112import tiktoken# 定義一個函數來計算輸入文字的 token 數量# 參數:# - text: 需要

先上專案https://github.com/shengshengyang/news-crawler-service 起因是因為覺得新聞太多，想要透過大語言模型來做統整根分類，讓我們快速閱讀並且獲得一些建議以下是分類新聞的流程圖: graph TD A(開始) --> B(爬取鉅亨網當天新聞) B --> C{是否爬取成功?} C -- 否

nvm（Node Version Manager）是一個管理 Node.js 版本的工具，它允許你在同一台電腦上安裝和切換多個 Node.js 版本。 安裝特定版本的 Node.js1nvm install <version> 例如： 1nvm install 16.13.0 列出已安裝的 Node.js 版本1nvm list 1nvm ls export： 123456C:

建立及執行虛擬環境（venv）的步驟1. 確認已安裝 Python 3在建立虛擬環境之前，請先確認電腦中已安裝 Python 3。可以使用以下命令檢查： 1python --version 2. 建立虛擬環境Windows / Mac / Linux1python -m venv myenv 3. 啟動虛擬環境Windows:1myenv\Scripts\activate

概述微服務架構是一種設計模式，將應用程序分解成小的、自主的服務，每個服務都負責特定的業務功能。K8s 與微服務的關係密切，因為 kubernetes 提供了一個理想的環境來運行和管理微服務。 容器化微服務通常被打包成容器，這使得它們能夠在 kubernetes 平台上輕鬆部署和管理 自動化運維kubernetes 自動化部署、滾動更新和自我修復功能，這些功能對於微服務架構的高可用性和穩定性至關重要

github 連結https://github.com/mingrammer/diagrams 安裝Graphviz開源的圖形可視化軟件，專門用來表示結構化數據，特別是圖和網狀結構。它由AT&T Labs Research開發，基於GNU通用公共許可證發布。 這專案需要先安裝 Graphviz才能使用 python至少3.7以上 12345678# using pip (pip3)$

Pods： Kubernetes 中最基本的部署單位，它代表了在集群中運行的一組一個或多個容器。每個 Pod 都會分配到一個特定的節點（Node）上運行。 Pod 內的容器共享相同的 IP 地址、Port 範圍，並能夠彼此透過 localhost 通訊。 如果 Pod 遭到節點故障或其他原因導致失效，它不會自動重新創建。 123456789apiVersion: v1kind: Podmetad