🔒 阿Han的軟體心法實戰營
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嗨！ 大家好，我是阿Han，歡迎來到「🔒 阿Han的軟體心法實戰營」，這裡將會手把手帶你系統化的學習軟體開發技能，並透過實戰來加深學習成效，邊學邊做能夠讓您在職涯上一帆風順，成為獨當一面的技術專家。
這裡主要會以Python程式語言進行示範。
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我們在「【🔒 MLOps - Airflow】使用docker compose架設Airflow」有教您如何使用Docker來架設Airflow的環境， 而這個章節我們準備在DAG的流程中設計一個呼叫Docker去執行作業的節點， 這對於我們容器化的工作流會非常有幫助， 而且運行過程中也減少對主機
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為什麼我們只推薦docker的環境？ 因為透過容器化可以讓我們各個組件安裝的套件各自獨立， 不會發生早期常常衝突的狀況， 當然我們也可以用conda來隔開， 但它的層面僅限於python環境， 我們需要的是整個os環境， 因此docker會是我們優先考慮的選項之一。
👉 在我們開始之前…
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我們在「【MLOps - MLflow】AI模型實驗管理的超入門簡介」有介紹到模型實驗的追蹤管理平台， 雖然可以幫助我們自動化記錄實驗參數、模型…等數據， 但我們也會希望模型的訓練可以更加的自動化， 而Airflow正好就具備流程設計與管理的功能， 我們可以彈性的設計在某個時間點從某個數據集自動訓練
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Generator能夠讓我們在需要資料時才產生資料， 原理很像Kafka的Consumer， 它在處理大量數據時非常的有幫助， 讓我們資料一小塊一小塊的流到目的地， 流式的設計對於串流的應用程式來說非常的重要， 如果您正在設計一套串流的應用程式， 那麼學好Generator會非常的重要， 除了讓
謝謝分享，這是對很多想學Python的人來說，是很好的文章。
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上集回顧「【🔒Message Queue - Kafka】Schema Registry EP.1 傳輸訊息的標準格式制定者 」， 我們在文章中有提到當Schema升級時， 會衍生一些問題， 那這些問題主要是Schema Registry會根據我們的相容性策略來驗證新版的Schema是否合法， 這
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我們在「【Message Queue - Kafka】串流時代的超入門簡介」有介紹到關於Kafka的基礎概念， 那麼本章節主要著重於生產者(Producer)的面向來細部探討， 看看生產者(Producer)究竟是什麼？ 有哪些應該要注意的？
我們今天的主題除了說明生產者(Producer)的
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我們在「【Message Queue - Kafka】不斷的試誤…, 用Docker來嘗試安裝Kafka」有介紹如何架設kafka， 其中我們使用環境變數來進行kafka的配置， 但除了環境變數之外， 其實還能夠用檔案配置的方式來對kafka進行配置， 如此一來我們就可以將配置檔與啟動檔完全分開，
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序幕
又來到一年一度的年中的時刻了， 不免得要來復盤一下今年的軟體學習與開發上面有了哪些的進步與轉變， 很有意思的是今年加入了AI的元素， 其實早在去年我們就分享了一篇「【🔒 江湖一點訣】關於寫作，你不需要很厲害才開始，但你從現在開始就可以很厲害」， 裡面包含了我們長期累積的心得之外， 早就已經
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上集回顧
上集我們提到「【語音辨識引擎sherpa-onnx CPU上篇】讓您輕鬆體驗語音辨識功能(Docker架設)」， 相信大家對於sherpa-onnx具備一定的基本概念並學會如何架設了吧！ 如果還不會的兄弟姊妹們別擔心， 歡迎底下留言， 我們會盡量的協助您直到學會為止， 那麼雖然CPU版本
還記得我們之前介紹過「【Google Colab Python系列】 初探Whisper: 來一段Youtube影片進行語音辨識吧！」這套語音辨識引擎， 那為什麼我們又要教這一套? 因為我們也可以將whisper的模型轉換成onnx的格式， 輕鬆移植到各種平台， 且效能更佳。
語音辨識的熱門組件之
