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！
好好寫 Pull Request 說明大概是每個工程師覺得需要花點時間的工作，不過現在其實已經可以借助語言模型的力量幫忙產生 Pull Request 說明囉！（真的超省時間！） 雖然 GitHub Copilot 已
Posted on Nov 6, 2024 by Amo Chen ‐ 1 min read
剛好看到人家在聊 GitHub 的 markdown 有支援 Alerts，如下圖。 Alerts 是基於 blockquote 語法的擴充，有 NOTE, TIP, IMPORTANT, WARNING, CAUTION 五種，使用也很簡單，範例如下： > [!NOTE] > Useful information that users should know, even when skimming content.
Posted on Oct 23, 2024 by Amo Chen ‐ 1 min read
如果你希望 AI 生成貼近台灣繁體中文的內容的話，可以閱讀讓 AI 使用台灣 IT 用語的探索之旅！ 作者提供的 prompt 很簡單（但也花了不少心力研究）： Use Traditional Chinese (Taiwan) IT terms: 程
Posted on Sep 26, 2024 by Amo Chen ‐ 1 min read
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。
Posted on Nov 2, 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
最近在研究 AutoGen 時有個奇想—「要是可以在 Google Colab 裝 Ollama 的話，不知道有多方便？」
想不到一查還真的有辦法可以在 Google Colab 執行 Ollama。
本文將分享如何在 Google Colab 上執行 Ollama 的詳細步驟。
Posted on Sep 25, 2024 by Amo Chen ‐ 2 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