首頁內容關於
甘果的沙龍
Top 5
退休是一個重要的轉變，從薪資所得轉為資產所得意味著需要有更周全的財務規劃。文章探討了退休初期保護資金、維持穩定現金流以及不同投資手段的風險，並強調創造良好的退休生活品質是對財務安全與投資策略的挑戰，特別是在面對非預期支出時。除了投資，退休者還需注意子女教育基金、緊急預備金、保險及住房問題等多方面。
在現代快節奏的生活中，很多人常常忽略了退休準備的重要性。這篇文章深入探討瞭如何在繁忙的工作和家庭生活中，合理積累退休金。透過具體的資金計算，文章提供了一個清晰的退休準備策略，幫助讀者理解所需的儲蓄及投資計劃，以便在未來達到理想的退休生活。提早規劃與持續的資金投入是實現財務自由的關鍵。
本文探討半導體產業工程師在退休前的財務準備與生活考量。隨著年齡增長，許多人開始重新思考退休的意義與準備，包括必要的財務數字和適合的退休時機。文章中詳述在臺灣不同地區的退休金需求。文末，作者分享了自身的退休經驗，並呼籲重視教育基金的準備，以減輕退休後的生活負擔。
退休是一個重要的轉變，從薪資所得轉為資產所得意味著需要有更周全的財務規劃。文章探討了退休初期保護資金、維持穩定現金流以及不同投資手段的風險，並強調創造良好的退休生活品質是對財務安全與投資策略的挑戰，特別是在面對非預期支出時。除了投資，退休者還需注意子女教育基金、緊急預備金、保險及住房問題等多方面。
在現代快節奏的生活中，很多人常常忽略了退休準備的重要性。這篇文章深入探討瞭如何在繁忙的工作和家庭生活中，合理積累退休金。透過具體的資金計算，文章提供了一個清晰的退休準備策略，幫助讀者理解所需的儲蓄及投資計劃，以便在未來達到理想的退休生活。提早規劃與持續的資金投入是實現財務自由的關鍵。
本文探討半導體產業工程師在退休前的財務準備與生活考量。隨著年齡增長，許多人開始重新思考退休的意義與準備，包括必要的財務數字和適合的退休時機。文章中詳述在臺灣不同地區的退休金需求。文末，作者分享了自身的退休經驗，並呼籲重視教育基金的準備，以減輕退休後的生活負擔。
本文介紹如何使用Python、PyTorch和yfinance建立三層式類神經網路模型預測股票價格，並結合管制圖進行數據健康性檢視，有機會提供更全面的投資分析參考。
本文介紹如何使用 PyTorch 建立一個三層式反饋類神經網路模型來預測股價。文章涵蓋了資料取得 、資料預處理 (正規化)、GPU 資料轉換、模型訓練、模型預測以及結果評估等步驟。透過將模型預測結果與原始股價資料繪製比較圖表，並結合統計指標例如「95%區間」來分析模型的準確性和可靠性。
本文介紹如何使用yfinance函式庫取得臺灣股票市場資料(例如加權指數或個股)，並利用這些資料繪製圖表。同時，也說明如何安裝yfinance函式庫、取得最新版本以及設定圖表顯示中文的方法。
蘋果M系列晶片採用統一記憶體架構 (UMA)，不同於NVIDIA CUDA常用的獨立顯示卡記憶體架構。本文以PyTorch 撰寫測試M4晶片CPU和GPU矩陣運算效能程式，結果顯示不管GPU或是CPU的結果，運算效能驚人，非常適合教學及小型研究用途。
本文章說明如何在已安裝 Python 3.9 的 iMac mini 上設定 Python 虛擬環境，以及如何使用 venv 工具、安裝常用函式庫（如 numpy、pyTorch 等），並設定 Jupyter 連動不同 Python 虛擬環境。
這篇文章說明如何在iMac mini M4上設定Jupyter Notebook作為遠端程式設計伺服器，方便使用iPad進行程式開發。文章涵蓋Jupyter Notebook的安裝、設定遠端連線以及建立可執行的shell script，讓伺服器能持續運作。
本文介紹如何將蘋果iMac mini作為CP值最高的人工智慧程式設計伺服器，搭配 iPad 進行遠端程式設計工作。文章說明瞭啟動遠端服務、連接SSH伺服器、使用外接硬碟及連接FTP伺服器等步驟，並推薦了相關應用 app。
在上一篇的強韌學習中，可以看到行為 (action) 的主要還是依據 Q-Table 的最大數值來決定；而 Q-Table 中的數值是依照過去的行為經驗累積而來；在經驗累積的過程中，每次單純累計回饋 (reward) 的數值；所以，可以觀察到最後形成的 Q-Table 各個數值內容會逐漸地累計而出現
本文介紹如何使用 OpenAI Gym中的Frozen Lake環境，利用Q-table學習機制提升機器人成功率。文章首先說明基本隨機移動機器人的方法，接著說明如何建立Q-table學習機器人，並透過實驗數據展示學習機制的效果。
本篇文章介紹如何使用Python和OpenAI Gym在Nvidia Jetson Orin Nano上實作強化學習，並以Frozen Lake遊戲為例，說明如何透過學習機器的行為與環境互動，來逐步提升學習機器的能力。
本文介紹如何使用Python、PyTorch和yfinance建立三層式類神經網路模型預測股票價格，並結合管制圖進行數據健康性檢視，有機會提供更全面的投資分析參考。
本文介紹如何使用 PyTorch 建立一個三層式反饋類神經網路模型來預測股價。文章涵蓋了資料取得 、資料預處理 (正規化)、GPU 資料轉換、模型訓練、模型預測以及結果評估等步驟。透過將模型預測結果與原始股價資料繪製比較圖表，並結合統計指標例如「95%區間」來分析模型的準確性和可靠性。
本文介紹如何使用yfinance函式庫取得臺灣股票市場資料(例如加權指數或個股)，並利用這些資料繪製圖表。同時，也說明如何安裝yfinance函式庫、取得最新版本以及設定圖表顯示中文的方法。
蘋果M系列晶片採用統一記憶體架構 (UMA)，不同於NVIDIA CUDA常用的獨立顯示卡記憶體架構。本文以PyTorch 撰寫測試M4晶片CPU和GPU矩陣運算效能程式，結果顯示不管GPU或是CPU的結果，運算效能驚人，非常適合教學及小型研究用途。
本文章說明如何在已安裝 Python 3.9 的 iMac mini 上設定 Python 虛擬環境，以及如何使用 venv 工具、安裝常用函式庫（如 numpy、pyTorch 等），並設定 Jupyter 連動不同 Python 虛擬環境。
這篇文章說明如何在iMac mini M4上設定Jupyter Notebook作為遠端程式設計伺服器，方便使用iPad進行程式開發。文章涵蓋Jupyter Notebook的安裝、設定遠端連線以及建立可執行的shell script，讓伺服器能持續運作。
本文介紹如何將蘋果iMac mini作為CP值最高的人工智慧程式設計伺服器，搭配 iPad 進行遠端程式設計工作。文章說明瞭啟動遠端服務、連接SSH伺服器、使用外接硬碟及連接FTP伺服器等步驟，並推薦了相關應用 app。
在上一篇的強韌學習中，可以看到行為 (action) 的主要還是依據 Q-Table 的最大數值來決定；而 Q-Table 中的數值是依照過去的行為經驗累積而來；在經驗累積的過程中，每次單純累計回饋 (reward) 的數值；所以，可以觀察到最後形成的 Q-Table 各個數值內容會逐漸地累計而出現
本文介紹如何使用 OpenAI Gym中的Frozen Lake環境，利用Q-table學習機制提升機器人成功率。文章首先說明基本隨機移動機器人的方法，接著說明如何建立Q-table學習機器人，並透過實驗數據展示學習機制的效果。
本篇文章介紹如何使用Python和OpenAI Gym在Nvidia Jetson Orin Nano上實作強化學習，並以Frozen Lake遊戲為例，說明如何透過學習機器的行為與環境互動，來逐步提升學習機器的能力。
本文深入探討 OpenClaw 的 Agent Loop 架構；實現高安全性的人動互動機制，並透過與雲端服務（如 Google Maps/Weather）整合，為使用者打造差異化、在地化的智慧服務；實際操作調用 Google Cloud Platform 串接 OpenClaw 提供使用者導向服務。
本文深入探討了 AI 模型蓬勃發展的現狀，以及 OpenRouter 如何透過聚合眾多 AI 模型，為使用者提供「一站購足」的解決方案。文章詳細介紹了 OpenRouter 的自動模型調用、免費模型調用以及 BYOK (Bring Your Own Key) 指定模式等服務。
本文利用 AI 助理 OpenClaw 整合 Google 辦公室的工具，完成人機協作的操作流程，展示如何讓 AI 助理協助整理資料、美化格式、匯出寄送郵件。強調與傳統商業 AI 工具，OpenClaw 像是一位有學習能力的「工作夥伴」，提供人性化的協作體驗。
本文詳細介紹如何透過 OpenClaw 整合 gogcli 工具，自動化操作 Gmail 和 Google 日曆。從 gogcli 的安裝、Google OAuth 權限申請，到授權 gogcli 操作帳戶，再到實際應用 Gmail 和 Google 日曆的範例，一步步引導讀者完成設定。
本文介紹了 OpenClaw 的強大功能，它能以自然語言理解網頁操作，自動搜尋、收發電子郵件、整理資料並生成報告。文中詳細闡述了 OpenClaw 啟動網頁操作能力、整合外部資源、建立非結構性知識庫、網頁及郵件權限管理以及資訊安全，並進行 OpenClaw 的自我學習。
本文深入探討了在使用 OpenClaw 作為 AI 助理時所面臨的「內部溝通成本」與「外部搜尋成本」。內文章分析了不同 AI 模型的計費方式、優缺點，並提供了從免費方案升級至付費方案的考量，以及如何修改設定來整合不同的 AI 模型。另外也提到於搜尋引擎的額度限制；更有效地管理 AI 助理的運行成本。
本文詳細介紹如何透過OpenWCLaw設置個人化的AI助理，涵蓋透過Telegram進行溝通（如同AI助理擁有電話）、使用Samba共享目錄作為辦公桌（便於文件往來），以及如何將AI助理的工作成果（如PDF報告）透過Telegram傳輸，讓你隨時隨地都能掌握AI助理的進度。
本文分享如何為 openClaw 建立 PDF 讀寫及 Office 文件檔（docx/pptx）的能力，以解決其原生僅支援純文字輸出的限制。作者透過安裝 linux 套件實現 PDF 讀檔及寫檔功能。文中記錄了開發過程、遇到的問題及與 AI 助理的互動，打造了個人化的檔案處理能力。
本文提供在 Ubuntu 環境中，透過 SSH 遠端安裝 OpenClaw 的詳細步驟和個人經驗分享。從安裝必要的 curl 工具，到 OpenClaw 的首次設定，包含 API Key 設定、模型選擇、搜尋引擎及技能搭配等。並說明如何透過 Web UI 進行操作。
本文將詳細介紹如何將老舊的 2018 年 Intel Core i5 iMac mini 改造為 Ubuntu Linux 伺服器，以運行 OpenCLAW AI agent。讓您能充分利用舊設備，打造專屬 AI 工作站。
本文深入探討 OpenClaw 的 Agent Loop 架構；實現高安全性的人動互動機制，並透過與雲端服務（如 Google Maps/Weather）整合，為使用者打造差異化、在地化的智慧服務；實際操作調用 Google Cloud Platform 串接 OpenClaw 提供使用者導向服務。
本文深入探討了 AI 模型蓬勃發展的現狀，以及 OpenRouter 如何透過聚合眾多 AI 模型，為使用者提供「一站購足」的解決方案。文章詳細介紹了 OpenRouter 的自動模型調用、免費模型調用以及 BYOK (Bring Your Own Key) 指定模式等服務。
本文利用 AI 助理 OpenClaw 整合 Google 辦公室的工具，完成人機協作的操作流程，展示如何讓 AI 助理協助整理資料、美化格式、匯出寄送郵件。強調與傳統商業 AI 工具，OpenClaw 像是一位有學習能力的「工作夥伴」，提供人性化的協作體驗。
本文詳細介紹如何透過 OpenClaw 整合 gogcli 工具，自動化操作 Gmail 和 Google 日曆。從 gogcli 的安裝、Google OAuth 權限申請，到授權 gogcli 操作帳戶，再到實際應用 Gmail 和 Google 日曆的範例，一步步引導讀者完成設定。
本文介紹了 OpenClaw 的強大功能，它能以自然語言理解網頁操作，自動搜尋、收發電子郵件、整理資料並生成報告。文中詳細闡述了 OpenClaw 啟動網頁操作能力、整合外部資源、建立非結構性知識庫、網頁及郵件權限管理以及資訊安全，並進行 OpenClaw 的自我學習。
本文深入探討了在使用 OpenClaw 作為 AI 助理時所面臨的「內部溝通成本」與「外部搜尋成本」。內文章分析了不同 AI 模型的計費方式、優缺點，並提供了從免費方案升級至付費方案的考量，以及如何修改設定來整合不同的 AI 模型。另外也提到於搜尋引擎的額度限制；更有效地管理 AI 助理的運行成本。
本文詳細介紹如何透過OpenWCLaw設置個人化的AI助理，涵蓋透過Telegram進行溝通（如同AI助理擁有電話）、使用Samba共享目錄作為辦公桌（便於文件往來），以及如何將AI助理的工作成果（如PDF報告）透過Telegram傳輸，讓你隨時隨地都能掌握AI助理的進度。
本文分享如何為 openClaw 建立 PDF 讀寫及 Office 文件檔（docx/pptx）的能力，以解決其原生僅支援純文字輸出的限制。作者透過安裝 linux 套件實現 PDF 讀檔及寫檔功能。文中記錄了開發過程、遇到的問題及與 AI 助理的互動，打造了個人化的檔案處理能力。
本文提供在 Ubuntu 環境中，透過 SSH 遠端安裝 OpenClaw 的詳細步驟和個人經驗分享。從安裝必要的 curl 工具，到 OpenClaw 的首次設定，包含 API Key 設定、模型選擇、搜尋引擎及技能搭配等。並說明如何透過 Web UI 進行操作。
本文將詳細介紹如何將老舊的 2018 年 Intel Core i5 iMac mini 改造為 Ubuntu Linux 伺服器，以運行 OpenCLAW AI agent。讓您能充分利用舊設備，打造專屬 AI 工作站。
