怎麼判斷自己的廠商是分散式架構還是單一主機撐很多客戶架構呢
在這個數位轉型與品牌經營日益重視的時代,網站速度、穩定性、SEO 排名表現已經成為所有品牌共同關心的議題。不論你是中小企業、企業官網、還是自己經營的個人品牌,都值得使用一個穩定、彈性且可擴展的架構,而不是與他人共用一台主機,讓別人的問題成為你網站的風險。
在這個數位轉型與品牌經營日益重視的時代,網站速度、穩定性、SEO 排名表現已經成為所有品牌共同關心的議題。不論你是中小企業、企業官網、還是自己經營的個人品牌,都值得使用一個穩定、彈性且可擴展的架構,而不是與他人共用一台主機,讓別人的問題成為你網站的風險。
在人工智慧(AI)迅速滲透軟體開發領域的2025年,一個全新的職業類別悄然興起——「Vibe Coding清理員」。這個聽起來有些戲謔的職稱,實際上反映了AI生成代碼技術的雙刃劍效應。隨著工具如Cursor、GitHub Copilot等AI輔助編程系統的普及,非專業開發者也能輕鬆生成程式碼,但隨之而來的混亂和錯誤,讓專業工程師成為了不可或缺的「後勤清潔工」。本文將探討Vibe Coding的起源、其帶來的挑戰,以及清理員在科技生態中的關鍵角色。
深度學習 (Deep Learning) 是什麼?本文將解釋神經網路、訓練過程與常見架構,帶你快速了解這門人工智慧的核心技術與限制。
2025年8月,Google宣布其V8 JavaScript引擎在最新版本13.8(對應Chrome 138)中,對JSON.stringify進行了重大優化,使物件序列化速度提升超過一倍。這項改進不僅讓網頁應用程式更快速流暢,也為Node.js開發者帶來顯著的性能提升。本文將深入探討這次更新的技術細節,以及對前端、後端開發的實際影響。
每天都要做簡報、提案、報告,卻總覺得從零開始排版既耗時又費力? 雖然 Canva、Pitch 等工具提供現成模板,但那些設計多半是別人的邏輯與風格,難以完全符合你的內容需求。
在極短的時間內AI技術以驚人的速度演進,從前高度仰賴人力的工作程序逐步被取代,尤其在翻譯方面,AI在各種語言間切換的能力已超越過往的翻譯工具。但在內容經營上,直接使用AI翻譯的圖文內容效果可能並不如預期。為了應對AI發展,搜尋引擎的演算法也正逐步修正,「SEO」和「使用者體驗」雙重檢驗標準變得更加嚴苛。本文將剖析現有的AI翻譯工具以及使用AI翻譯的策略,嘗試建構AI如何成為跨語言SEO的助力。
《Trends_Artificial_Intelligence》是由知名創投公司 BOND 於 2025年5月30日 所發佈的一份重磅報告,由 Mary Meeker 領銜撰寫,並聯合 Jay Simons、Daegwon Chae 與 Alexander Krey 共同執筆。此報告以宏觀視角、數據驅動的方式,全面剖析人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在當前與未來所扮演的關鍵角色,並延續 Meeker 在過去《Internet Trends》報告中的系統性敘事風格,成為 AI 領域的重大趨勢指標之一。
在人工智慧(AI)技術飛速進展的當下,許多產業正悄悄經歷一場轉型。對於軟體開發領域而言,這波浪潮已不再只是「輔助工具」層級的影響,而是從根本改變「開發流程」的本質。傳統的開發過程往往涉及大量重複性操作、除錯與文件撰寫,耗費開發者極多心力與時間。如今,隨著 AI 編輯器的興起,這些問題正逐步被重新定義與簡化。
Programmatic SEO是透過自動化方式,結合資料庫與模板,大量產生具備 SEO 價值的頁面,常用於電商、旅遊、金融等網站。這種策略能快速擴展內容並捕捉長尾關鍵字流量,但同時也存在內容品質低落、技術門檻高、以及可能觸發 Google 懲罰機制的風險,需在規劃與執行上保持品質與合規性,才能發揮最大效益。
在 AI 世界裡,「數學是萬物語言」這句話絕非空談。從圖像辨識、語音辨識到自動駕駛,背後都藏著一門經典卻強大的數學學科:線性代數。這門來自課本裡的知識,正默默成為 AI 革命的核心動力。
在數位轉型加速發展的時代,企業面臨越來越多來自市場、客戶與技術的挑戰。產品開發流程日益複雜,跨部門協作成為日常,而設計不再只是單一部門的事,更是品牌策略、用戶體驗與商業競爭力的核心。
在人工智慧 (AI)、機器學習 (Machine Learning)、以及深度學習 (Deep Learning) 快速發展的今天,GPU 已經成為訓練大型模型時不可或缺的工具。那麼,GPU 與 CPU 到底有什麼不同?為什麼現代的大型 AI 模型幾乎都使用 GPU 來進行運算?