Python
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我的開發環境是win11，python是3.10.7版本，kivy我設定在2.1.0版本，編碼的工具是Visual Studio Code(VS Code)，本篇說明如何調用類別中屬性(class property)來運用，就不用一一去修改.kv
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。
在 AI說書 - 從0開始 - 269 | 互動式 Transformer 視覺化介面 中，闡述了一項視覺化介面，其例子如下：
在 Transformer 架構中
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 266 | Transformer 視覺化透過 Dictionary Learning 中，介紹了 Dictionary Learn
在這篇文章中，我們將深入探討 Python 中的非同步程式設計，特別是使用 asyncio 模組來實現事件循環和協程。這將幫助你理解如何在 I/O 密集型任務中提高效率，並充分利用 Python 的非同步特性。
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 266 | Transformer 視覺化透過 Dictionary Learning 中，介紹了 Dictionary Learn
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Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) 是一種解釋機器學習模型的方法，特別是在處理複雜和黑箱模型，
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給定整數陣列nums，傳回所有三元組[nums[i], nums[j], nums[k]]，使得i != j, i != k, j != k，且nums[i ] + nums[j] + nums[k] == 0。
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Yun et al. (2021) 的論文探討了 Dictionary Learning 在深度學習和自然語言處理中的應用，Dictionary Learning 是一
在這篇文章中，我們將深入探討 Python 中的平行程式設計，特別是使用 threading 和 multiprocessing 模組來實現多執行緒和多進程的應用。這些技術可以幫助我們充分利用現代 CPU 的多核心架構，提高程式的執行效率。
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 261 | SHAP 數學計算 中，介紹了 SHAP 的數學，也在 AI說書 - 從0開始 - 262 | SHAP 數學實作 中，
