網站願景：
將艱澀難懂的科學技術知識以白話文與圖像等淺顯易懂的方式傳達給大家了解，並分享以我自己角度，欣賞科學技術之美的方式。
科學技術是有溫度的，只要學會欣賞，才有所謂的熱愛，沈浸在科學技術當下是幸福的！
誠摯希望大家可以因為我的分享，而變得更好！
網站介紹：
以我的專長而言，目前著重在分享科學技術的領域為力學方面，人工智慧技術，以及鋰離子電池原理。
科學技術知識內容放在科學與技術基礎，科學原理，技術分享的類別。
科學與技術之美則是講述我如何欣賞科學技術的方式。
在產品開箱與生活反思類別，是以自己受過的理工思維訓練，將理工思考應用在生活當中，所看到的事情，分享給大家參考。
網站更新紀錄：
網站創立時間: 2021/12/16
*2024/05/12 發表文章Label Encoding與One-Hot Encoding介紹
*2024/05/08 發表文章GCP平台—VM開啟教學
*2024/05/02 發表文章批次與隨機梯度下降法(Batch, Mini-Batch and Stochastic Gradient Descent)
*2024/04/22 發表文章機器學習平台Anaconda安裝教學與Spyder IDE使用
*2024/04/13 發表文章梯度下降法
*2024/04/03 發表文章機器學習應用在電池健康度檢測
*2024/03/23 發表文章淺談Lasso, Elastic net, Ridge方法
*2024/03/14 發表文章DBSCAN分群是什麼?可應用在什麼樣的場景?
*2024/02/29 發表文章用類比法帶您快速了解Attention機制的關鍵概念—Query, Key, Value
*2024/02/02 發表文章白話文範例帶您了解Transformer核心原理: 從三個Multi-Head Attention角度出發
*2024/01/13 發表文章探索物理領域的資料擴增技術：提升機器學習效能的關鍵要素
*2023/12/16 發表文章Transformer介紹:為何它是現今NLP技術發展的基石?
*2023/11/27 發表文章從鳶尾花範例帶您了解深度學習(Deep Learning)、機器學習(Machine Learning)、規則為主方法(Rule-based Method)
*2023/11/10 發表文章從BERT到GPT模型帶您綜觀大型語言模型(LLM)：編碼器(Encoder-only)，編碼器解碼器(Encoder-Decoder)，解碼器方法(Decoder)
*2023/10/21 發表文章機器學習基礎—特徵歸一化(feature normalization)
*2023/09/29 發表文章判斷模型對於回歸問題的好壞—精確度(均方根誤差,MSE)與穩健度(全距,Range)的考量
*2023/09/11 發表文章揭密大型語言模型(large language model, LLM) 變成萬事通的關鍵技術: 提示工程(prompt)
*2023/08/19 發表文章分群演算法(cluster analysis)
*2023/08/03 發表文章揭密大型語言模型(large language model, LLM) 變成專家的關鍵技術: 微調技巧(fine-tuning)
*2023/07/21 發表文章自編碼器介紹(Autoencoder)
*2023/07/07 發表文章規則為主的方法(rule-based method)是什麼? 與機器學習(machine learning)的差異為何?它們的應用場景是在哪裡?
*2023/06/17 發表文章從自編碼器(autoencoder)到ChatGPT架構:探索大型語言模型(LLM)的原理與基本概念
*2023/05/28 發表文章淺談超參數：控制機器學習模型性能的關鍵因子
*2023/05/19 發表文章淺談關於機器學習訓練—不可不知的事情
*2023/05/09 發表文章機器學習訓練完成的陷阱：何謂局部最小值?如何避免陷入局部最小值？
*2023/05/01 發表文章機器學習訓練: 批次訓練(mini-batch)是什麼?為何它可解決龐大數據面臨的痛點?
*2023/04/22 發表文章ChatGPT是什麼？探索GPT原理：遷移學習(transfer learning)的奧秘—微調(fine-tuning)技巧
*2023/04/05 發表文章從ChatGPT探索GPT的原理概念:少量數據的解方—遷移學習技巧
*2023/04/01 發表文章類神經網路—啟動函數介紹(四): 如何選擇最適當的啟動函數？用一統整表格讓您輕鬆掌握
*2023/03/23 發表文章類神經網路—啟動函數介紹(三): 掌握多元分類的核心技術：不可不知的softmax函數原理
*2023/03/12 發表文章類神經網路—啟動函數介紹(二): 回歸 vs. 分類: 線性函數與Tanh函數之原理探索
*2023/02/28 發表文章機器學習面臨的問題種類介紹:回歸與分類
*2023/02/13 發表文章類神經網路—反向傳播法(五): 用等高線圖讓您對學習率更有感
*2023/02/13 發表文章改變的過程—從不認真到認真唸書的轉變過程
*2023/02/05 發表文章淺談最近非常火紅的ChatGPT背後可能原理機制為何?
*2023/02/05 發表文章機器學習訓練原理大揭秘：六步驟帶您快速了解監督式學習的訓練方法
*2023/01/26 修改文章類神經網路(Deep neural network, DNN)介紹
*2023/01/21 發表文章類神經網路—反向傳播法(四): 揭開反向傳播法神秘面紗
*2023/01/20 發表文章流體力學—-連續方程式(一): 用一範例帶您了解連續方程式的樣貌
*2023/01/15 發表文章生活反思—文創商品的啟發
*2023/01/08 發表文章類神經網路—反向傳播法(三): 五步驟帶您了解梯度下降法
*2022/12/24 發表文章類神經網路—反向傳播法(二): 淺談梯度
*2022/12/04 發表文章類神經網路—反向傳播法(一): 白話文帶您了解反向傳播法
*2022/11/26 發表文章(i)類神經網路—前向傳播法 (ii)Rule-based v.s. AI方法比較
*2022/11/21 發表文章類神經網路—啟動函數介紹(一): 深入解析Relu與Sigmoid函數：如何影響類神經網路的學習效果？
*2022/11/08 發表文章類神經網路—揭開網路架構調整秘辛
*2022/10/30 發表文章遞迴類神經網路(Recurrent neural network,RNN)介紹
*2022/10/15 (i)調整選單項目，把一些類別移除，讓整體網站更精簡(ii)發表文章卷積類神經網路(Convolution neural network,CNN)介紹
*2022/09/27 發表文章(i)[科學基礎] 物理描述方式 (ii)尤拉觀點 (ii)[科學基礎] 拉格朗日觀點與尤拉觀點比較
*2022/08/24 (i) 調整選單項目 (ii) 發表文章Colab基礎教學(i)
*2022/08/16 發表文章類神經網路(Deep neural network, DNN)介紹
*2022/08/07 加入網站介紹與狀態