Python
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阿明老師說：同學們～我們今天要來試試看寫一「Python 程式」！
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
針對其中一個範例，GPT-4 的回覆為：
這個例子說明了基礎模型在向功能性 AGI 發展過程中所具有的令人難以置信的潛力，對於該領域的非專家來說，困難在於信任 L
上一篇淺談完物件導向的概念之後，要來講一下比較進階的用法啦！這次來講一下「繼承（Inheritance）」～
想一下當不同類別之間重複性很高，每當創建一個類別，就需要重複寫好多一樣的程式碼，此時就能讓子類別直接繼承父類別的所有屬性跟方法（是為了方便維護，決不是懶喔😂
最近感覺有點瓶頸的感覺，來練習Leetcode並做筆記記錄下來。
128. Longest Consecutive Sequence
Given an unsorted array of integers nums, return the length of the longest consec
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
如果不想透過 AI說書 - 從0開始 - 451 | GPT 提問與回覆紀錄於網頁的函數撰寫 來檢視結果，這裡提供結果的下載方式，供直接檢視：
!curl -L .g
今天終於要開始進入到大家最期待的（其實並沒有）物件導向啦！
本篇作為物件導向系列的第一篇，我們就簡單介紹一下物件導向是什麼？有哪些元素？馬上來一探究竟吧！
有差嗎？不就是資料的擺放方式不一樣而已…針對不同的問題，使用不同的資料結構，在程式運行的效率上會有顯著的影響～今天就來談談：堆疊、隊列、鏈結串列！
歡迎來到Scikit-learn教學系列的第六篇文章！這一篇將進入非監督學習的領域，聚焦於聚類與降維。我們將介紹非監督學習的基本概念、使用Scikit-learn實現常見的聚類與降維演算法，並通過實作範例展示如何應用這些技術分析無標籤資料。準備好探索資料的隱藏結構吧！
舉個例子，有一本 50 萬字的英文小說，要把裡面 t 開頭 e 結尾的單字全部列出來，於是首先我們要訂個規則叫「t 開頭 e 結尾」，然後讓程式依循這個規則把所有字找出來，而這個 “規則” 就是正規表達式。
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我想將 GPT-4 提問的問題與回覆紀錄於網頁中，因此撰寫以下函數：
from Ipython.core.display import display, HTML