AI 時代的軟體工程師面試觀察：效率、邏輯與開發能力的新標準
這幾天在跑線上面試馬拉松，過程中有些感觸，整理幾點心得做個反思。 具備運用 AI 工具迅速產出 Prototype 的能力，是主管和老闆非常重視的技能 這不僅能顯著提升你
Posted on Feb 15, 2025 by Amo Chen ‐ 2 min read
MyApollo
輕鬆學習程式語言和最新技術趨勢，踏上從小工到大師之旅！
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Posted on Feb 15, 2025 by Amo Chen ‐ 2 min read
GitHub 近日針對 Copilot 更新不少新功能，頗有與 Cursor 互別苗頭的意味。 語言模型的部分，支援 OpenAI 的 GPT-4o, o1, o3-mini, Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 等語言模型之外，也加入 Google 的 Gemini 2.0 Flash。
Posted on Feb 11, 2025 by Amo Chen ‐ 1 min read
儘管 Jupyter Notebook 已經是 Python 社群廣為人知的互動式開發工具，但我覺得大家也可以試試看 Marimo。 p.s. Marimo 是毬藻的意思 Marimo 是開源的新一代 Python Notebook，有著
Posted on Jan 23, 2025 by Amo Chen ‐ 1 min read
不知道你是否曾好奇，像 Google 或 Bing 這類搜尋引擎，是如何辨識你輸入的錯別字？例如，當你輸入 “seperate”（錯誤拼字）時，搜尋引擎能夠自動修正為正確的 “separate”，並以正確拼字進行搜尋和呈現結果。
本文將介紹一種演算法 — Levenshtein Distance（或稱萊文斯坦距離）！透過這個演算法，我們可以了解搜尋引擎如何尋找相似的單字，而且這個演算法也被知名的 Elasticsearch 所使用，相當值得認識！
接下來，本文將從編輯距離(edit distance)的概念出發，逐步帶你深入了解 Levenshtein Distance。
在軟體開發實務中，經常需要為不同環境撰寫不同的 Dockerfile，例如，本地開發環境通常需要啟用自動偵測程式碼變動並自動重新載入的功能 (通常稱為 reload 功能)，而生產環境則不需要這類自動重新載入的機制。
有些人可能會使用 multi-stage build 的方式，從共用的 base image 繼承並擴充。不過，本文將介紹另一種方法，使用 Dockerfile+做到 Dockerfile 的繼承與擴充。
Last updated on Nov 15, 2024 by Amo Chen ‐ 3 min read
談到登入認證時，SSO 和 OAuth 等技術名詞經常出現，這些名詞不僅可能在面試中聊到，它們也常是日常工作的一部分。
本文將從 SSO (Single Sign-On) 開始，深入探討 SAML (Security Assertion Markup Language) 如何實現 SSO，並最後釐清 SSO 與 OAuth 之間的差異。
Last updated on Nov 2, 2024 in 後端面試準備 by Amo Chen ‐ 7 min read
AI 時代，打不贏就加入它！
所以個人認為學會 LangChain 之類的框架，在未來可能會是每個程式設計師不可或缺的技術，也就是說除了寫程式之外，你可能還需要用 LangChain 之類的框架做出適合自己的工具，幫助提升效率與生產力，藉此增加自身的職場優勢。
本文將介紹 LangChain 結合 llama 語言模型如何使用的入門教學。
p.s. 使用開源語言模型的 llama 的好處在於不用付費，輸出品質也有一定保證
Posted on Feb 2, 2024 in LangChain , Python 程式設計 - 高階 by Amo Chen ‐ 5 min read
自從 Python 3.4 推出 asyncio 模組之後，開發者在提升 Python 程式效能的解決方案上又多了 1 種選擇。
不過相較於較為人所熟知的 multiprocessing 與 threading 而言，大多數初學者並不習慣非同步式(asynchronous)式的開發思維，但只要能夠掌握 asyncio 模組中幾點重要的概念，即使是從未接觸過的初學者，也能夠慢慢掌握 asyncio 的使用方式。
本文將重點介紹 asyncio 模組中的重要概念，並透過實際範例理解 asyncio 的運作，從而學會如何使用 asyncio 模組。
Last updated on Jul 1, 2024 in Python 程式設計 - 高階 by Amo Chen ‐ 13 min read
Python 內建的 multiprocessing 是相當重要的模組，如果有平行(parallelism)處理的需求，除了內建的 threading 模組之外，另一個就屬 multiprocessing 。
使用 multiprocessing 的好處在於能夠很大程度避開 Python GIL 對於程式效能的影響，但壞處則是對於記憶體的耗用程度也較高，即便如此也是一個必須了解的模組。
本篇將實際透過幾個範例學習如何使用 multiprocessing 模組。
Last updated on Aug 8, 2023 in Python 程式設計 - 初階 by Amo Chen ‐ 5 min read