IDF
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當整個行銷界都在追逐AI的風口時，我卻在角落微笑。因為我早就知道，驅動這一切的底層邏輯，其實源自一個半世紀前的古老演算法。這不是一篇教你技術的文章，而是分享我如何基於一個核心洞察，打造了一套穿越數次演算法更迭、至今依然顛撲不破的品牌護城河策略。寫於 2025年7月，東京赤阪的辦公室，窗外是AI廣告看
Adaptive PID（比例-積分-微分）自適應 PID，在傳統 PID 控制器在工業與嵌入式領域應用廣泛，但固定參數難以應對動態變化的系統，調參往往耗時又不穩。Adaptive PID 則透過「根據誤差自動調整增益」來彌補這個問題，提供更聰明、更穩定的控制解法。
而更棒的是，我們可以用 E
LDA 主題模型宛如無師自通的內容編輯，可在龐大文本中自動抽取「隱藏主題」與關鍵詞，輸出文章-主題及主題-詞權重分佈，助你快速完成新聞分類、輿情監測與自動標籤。結合 TF-IDF 前處理與 pyLDAvis 視覺化，能進一步提升解析深度與趨勢洞察力。
「TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)」是一種在信息檢索 (IR) 和文本挖掘中廣泛使用的數值統計方法，用於衡量一個詞語對於一個文檔集合（語料庫）中的某個文檔的重要程度。
TF-IDF 的核心思想是：一個詞語在一個文檔中出現的頻率越高
「詞袋模型 (Bag-of-Words, BoW)」是一種在自然語言處理 (NLP) 和信息檢索 (IR) 中常用的文本表示方法。它的核心思想是將一段文本（例如一個句子、一個文檔）表示為其中所包含的詞語的集合，而忽略詞語的順序和語法結構。
你可以將詞袋模型想像成一個裝滿詞語的袋子。這個模型只關心袋
想讓AI模型更精準？關鍵就在特徵工程！從數值標準化、One-Hot到BERT向量，本篇教你把原始資料轉換成AI能讀懂的「黃金特徵」，大幅提升效能、降低過擬合。閱讀後，你將學會如何用好眼睛看數據，奪回專案主導權！
是說最近有一個網路政論節目，討論到台灣的空軍戰力，邀請到的軍事專家表示，台灣的空軍戰力接近日本航空自衛隊。關於軍力的對比，有許多不同的層面，切入的角度不同，就會有不一樣的結論，因此在此不深入討論。倒是日本航空自衛隊一直有一個非常為人所稱道的優點，是台灣望塵莫及的，那就是日本航空自衛隊的戰機妥善率..
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是說中科院發行的刊物，在封面上出現一款國人未曾見過的新型飛彈，引發媒體的諸多猜測，有報導認為這是新的天劍三型飛彈，推測是「國產天劍一型短程空對空飛彈的改良型，最高達4馬赫以上的速度，並配備向量噴嘴，能在空中大幅度轉彎，擁有高偏軸發射能力，性能類似AIM-9X。」不過，因為目前正值軍購高峰期.....
台灣IDF（Indigenous Defense Fighter）自製防禦戰機20年內將要逐漸到達機體壽限，會比F-16V20更快出現大量的接替需求，那麼接替者ADF：先進防禦戰機（Advanced Defense Fighter）可能會
