作者：Aaron Yu

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Claude Code 對話互動指南：Hugo 主題開發完整歷程

環境設定與工具整合

SuperClaude + MCP 工具鏈設定

1. 初始安裝對話

"我需要設定完整的 Hugo 主題開發環境，
請協助我安裝和配置以下工具：

1. SuperClaude 主系統
2. Context7 - 用於查找程式庫文件
3. Sequential Thinking - 用於複雜問題解決

請提供完整的安裝指令和驗證步驟。"

2. MCP 伺服器驗證對話

"設定完成後，請協助我驗證 MCP 工具是否正常運作：

驗證項目：
- Context7 能否正確查找 Hugo 和 DaisyUI 文件
- Sequential Thinking 能否進行複雜分析
- 各個 Persona 是否可以正常啟用

請提供測試指令和預期結果。"

3. 專案特定配置對話

"針對 Hugo + DaisyUI 主題開發，
請協助我配置最佳的工具組合：

需求：
- Hugo 官方文件快速查詢
- DaisyUI 元件文件整合
- Tailwind CSS 最佳實踐指南
- Go Template 語法參考

建議使用哪些 Persona 和 MCP 組合？"

核心指令系統整合

SuperClaude 指令在 Hugo 開發中的應用

# 主題架構設計
/persona:architect
/sc:design --theme --hugo --seq --c7

# 前端元件實作
/persona:frontend
/sc:build --daisyui --components --c7

# 效能分析與優化
/persona:performance
/sc:analyze --hugo-performance --seq

# 程式碼品質改善
/persona:refactorer
/sc:improve --quality --hugo-templates --seq

對話框架與策略

基本互動原則

1. 建立開發情境 (Context Setting)

"我正在開發一個 Hugo 部落格主題，使用 DaisyUI v5.x 作為 UI 框架。
專案目標是建立一個現代化、響應式的部落格系統，
支援多作者、分類標籤、搜尋功能。

請以 /persona:architect 身份協助我系統性地完成這個專案，
並使用 Context7 查找最新的 Hugo 和 DaisyUI 文件。"

2. 智能工具選擇策略

"根據以下任務類型，請建議最佳的 Persona 和 MCP 組合：

架構設計 → /persona:architect + --seq + --c7
前端實作 → /persona:frontend + --c7
效能優化 → /persona:performance + --seq
問題除錯 → /persona:analyzer + --seq + --c7
程式碼重構 → /persona:refactorer + --seq

請為我的 Hugo 主題開發制定類似的工具使用策略。"

3. 自動觸發機制理解

"請說明在 Hugo 主題開發中，哪些問題會自動觸發 MCP 工具：

Context7 自動觸發：
- "如何使用 Hugo shortcodes"
- "DaisyUI 元件最佳實踐"
- "use context7"

Sequential 自動觸發：
- 複雜的模板繼承設計
- 效能瓶頸分析
- "為什麼我的主題載入這麼慢？"

請協助我理解如何有效觸發這些自動化功能。"

專案初始化對話

第一輪對話：環境與架構理解

Step 1: 專案分析請求（結合 MCP 工具）

"/persona:architect
請分析我現有的專案結構，使用 Sequential Thinking 進行系統性分析：

1. 檢查 /themes/twda_v5 或 /themes/mida 的現狀
2. 評估 DaisyUI 配置是否正確
3. 識別需要優先處理的架構問題
4. 建議開發順序

同時使用 Context7 查找 Hugo 主題開發的最佳實踐。
請給我一個詳細的現狀報告和改進計劃。"

Step 2: 技術文件整合

"/sc:document --hugo-theme --c7
請協助建立完整的 CLAUDE.md 文件，
並使用 Context7 整合以下官方文件：

- Hugo 模板開發指南
- DaisyUI v5.x 元件文件
- Tailwind CSS 最佳實踐
- Go Template 語法參考

文件應該包含：
- 專案目標與範圍
- 技術架構決策（基於官方文件建議）
- 開發階段規劃
- 已完成功能清單
- 待解決問題清單"

Step 3: 開發標準制定

"/persona:qa + /sc:analyze --standards --hugo --c7 --seq
請為這個專案建立開發標準，結合官方文件和最佳實踐：

1. Hugo 模板的最佳實踐（use context7）
2. DaisyUI 元件使用規範（use context7）
3. 檔案命名與組織原則
4. 程式碼註解要求
5. 測試驗證方法

使用 Sequential Thinking 進行深度分析，
確保標準的完整性和可執行性。"

需求分析與規劃對話

功能需求對話模式

1. 需求收集對話（Context7 輔助）

"/persona:architect --seq --c7
基於現代部落格網站的標準，請使用 Context7 查找最新的設計趨勢，
並用 Sequential Thinking 分析以下需求的實作優先級：

核心功能：
- 文章列表與單頁顯示
- 分類標籤系統  
- 作者管理系統
- 搜尋功能

進階功能：
- 相關文章推薦
- 社群分享
- 評論系統
- 主題切換（日/夜間模式）

請查找 Hugo 和 DaisyUI 的官方建議，
給每個功能評估開發難度和時間需求。"

2. 技術架構討論（深度分析）

"/persona:backend --seq --c7
針對 Hugo + DaisyUI 的技術棧，
請使用 Sequential Thinking 深度分析以下架構決策，
並用 Context7 查找相關最佳實踐：

1. CSS 架構：是否需要客製化 DaisyUI 主題？
2. JavaScript 管理：Alpine.js vs Vanilla JS 的選擇
3. 響應式策略：mobile-first 的實作方法
4. 效能優化：資源載入與快取策略
5. SEO 考量：結構化資料與 meta 標籤

每個決策請基於官方文件提供理由和替代方案。"

3. 用戶體驗規劃（專家指導）

"/persona:frontend --c7
請協助規劃用戶體驗流程，並參考現代 UI/UX 設計指南：

1. 首次訪問者的引導流程
2. 文章閱讀的最佳路徑設計
3. 搜尋與發現內容的方式
4. 行動裝置的操作體驗
5. 無障礙設計的考量

請使用 Context7 查找 DaisyUI 的無障礙設計指南，
提供具體的 UX 改進建議。"

開發階段對話模式

迭代開發對話框架

Phase 1: 基礎架構建立（工具整合）

"/persona:architect --seq --c7
讓我們開始第一階段開發：基礎架構建立

使用 Sequential Thinking 制定系統性計劃：
1. 建立 Hugo 基本模板結構
2. 配置 DaisyUI 主題系統
3. 實作基礎的 Layout 模板

請結合 Context7 查找官方指南，逐步指導我：
- 首先檢查並修正 baseof.html（use context7 查找 Hugo Layout 最佳實踐）
- 然後優化 CSS 載入策略（use context7 查找 DaisyUI 配置指南）
- 最後驗證基礎模板是否正常運作

每完成一個步驟，請讓我確認結果再繼續。"

Phase 2: 核心功能實作（專家模式）

"/persona:frontend --c7 --seq
進入第二階段：核心功能實作

本階段重點：
1. 文章列表頁 (list.html)
2. 文章單頁 (single.html)  
3. 導航系統實作
4. 側邊欄組件

開發順序建議：
請先協助我分析現有的模板檔案，
使用 Context7 查找 Hugo 模板語法參考，
用 Sequential Thinking 識別需要修改的部分，
然後逐一實作每個功能。

我希望每個功能都能獨立測試驗證。"

Phase 3: 進階功能開發（深度分析）

"/persona:performance --seq --c7
第三階段：進階功能開發

包含功能：
1. 搜尋系統 (Fuse.js 整合)
2. 主題切換功能
3. 響應式導航
4. 社群分享按鈕

請使用 Sequential Thinking 為每個功能制定詳細的實作計劃：
- 技術選型理由（use context7 查找相關程式庫文件）
- 程式碼架構設計
- 測試驗證方法
- 與現有系統的整合方式"

功能實作對話範例

單一功能開發對話（Context7 輔助）

"/persona:frontend --c7
我們來實作文章卡片組件，請使用 Context7 查找最新的設計指南：

需求：
- 支援特色圖片顯示
- 顯示文章標題、摘要、發布日期
- 支援作者資訊和頭像
- 包含分類標籤
- 響應式設計

請協助我：
1. 設計 HTML 結構（use context7 查找 Hugo 模板語法）
2. 選擇適當的 DaisyUI 元件（use context7 查找 DaisyUI 卡片元件）
3. 處理圖片響應式顯示
4. 實作 hover 效果
5. 確保無障礙性

我希望這個組件可以在不同頁面重複使用。"

整合測試對話（系統性驗證）

"/persona:qa --seq
現在需要整合測試剛完成的組件，請使用 Sequential Thinking 制定測試計劃：

測試範圍：
1. 在首頁的顯示效果
2. 在分類頁面的列表顯示
3. 不同螢幕尺寸的適應性
4. 載入速度和效能
5. 瀏覽器相容性

請指導我建立系統性的測試流程，
包括需要檢查的項目和驗證標準。"

問題解決對話技巧

錯誤診斷對話模式

1. 問題描述框架（智能診斷）

"/persona:analyzer --seq --c7
遇到問題需要協助，請使用 Sequential Thinking 進行深度分析：

問題現象：
[詳細描述錯誤訊息和異常行為]

環境資訊：
- Hugo 版本：
- DaisyUI 版本：
- 瀏覽器：
- 作業系統：

重現步驟：
[列出導致問題的具體操作步驟]

已嘗試的解決方法：
[說明已經試過但無效的方法]

請使用 Context7 查找相關的官方故障排除指南，
並提供系統性的診斷和解決方案。"

2. 系統性除錯對話（多工具整合）

"/sc:troubleshoot --investigate --seq --c7
讓我們系統性地除錯這個問題：

請協助我：
1. 分析錯誤訊息的根本原因（use context7 查找錯誤代碼說明）
2. 檢查相關檔案的依賴關係
3. 驗證配置檔案的正確性
4. 測試最小可重現案例
5. 提供段階性的修復方案

使用 Sequential Thinking 確保診斷過程的完整性，
我希望不只解決問題，還要理解原因避免重複發生。"

3. 效能問題診斷（專家分析）

"/persona:performance --seq --c7
網站載入速度有問題，請協助優化：

目前狀況：
- 首頁載入時間：[具體數據]
- 資源檔案大小：[CSS/JS 檔案大小]
- 圖片最佳化狀況：[是否已處理]

請使用 Sequential Thinking 分析：
1. 效能瓶頸在哪裡？
2. 哪些資源可以最佳化？
3. 載入順序是否合理？
4. 快取策略是否有效？

同時使用 Context7 查找 Hugo 效能最佳化指南，
提供具體的優化建議和實作方法。"

品質保證對話

程式碼審查對話

1. 程式碼品質檢查（多角度審查）

"/persona:qa --seq --c7
請協助審查剛完成的程式碼，使用 Sequential Thinking 進行全面評估：

審查重點：
1. Hugo 模板語法是否正確（use context7 查找官方語法指南）
2. DaisyUI 類別使用是否恰當（use context7 查找元件最佳實踐）
3. JavaScript 程式碼品質
4. CSS 架構是否合理
5. 無障礙性是否符合標準

請提供：
- 具體的改進建議
- 最佳實踐的建議
- 潛在問題的警告
- 效能優化的機會"

2. 跨平台相容性檢查（系統化測試）

"/sc:test --e2e --seq
需要驗證跨平台相容性，請制定完整的測試計劃：

測試項目：
1. 不同瀏覽器的顯示效果
2. 行動裝置的操作體驗
3. 螢幕閱讀器的支援
4. 鍵盤導航功能
5. 載入速度在慢速網路下的表現

請使用 Sequential Thinking 制定完整的測試清單和驗證標準。"

文件與維護性對話

1. 文件完善性檢查（智能文件生成）

"/sc:document --api --readme --c7
檢查專案文件的完整性：

需要檢查：
1. README.md 是否詳細且最新
2. 程式碼註解是否充足
3. 配置說明是否清楚
4. 故障排除指南是否完備
5. 更新日誌是否維護

請使用 Context7 查找文件撰寫最佳實踐，
協助補強缺少的文件內容。"

2. 維護性評估（深度分析）

"/persona:architect --seq
評估專案的長期維護性：

評估重點：
1. 程式碼架構是否易於擴展
2. 依賴關係是否簡潔
3. 設定檔案是否易於調整
4. 新功能添加的難易度
5. 團隊協作的友善程度

使用 Sequential Thinking 提供改善建議以提高專案的可維護性。"

進階功能開發對話

複雜功能規劃對話

1. 搜尋系統實作（技術選型）

"/persona:backend --seq --c7
規劃進階搜尋功能的實作：

功能需求：
1. 全文搜尋能力
2. 分類/標籤篩選
3. 作者篩選
4. 日期範圍搜尋
5. 搜尋結果高亮

技術選型討論：
請使用 Context7 查找以下程式庫的官方文件：
- Fuse.js vs Lunr.js vs Algolia
- 前端搜尋 vs 後端 API
- 索引建立策略
- 搜尋效能優化

使用 Sequential Thinking 提供詳細的實作計劃和技術建議。"

2. 多作者系統設計（系統性架構）

"/persona:architect --seq --c7
設計完善的多作者系統：

系統需求：
1. 作者資料管理
2. 作者專頁設計
3. 文章歸屬關係
4. 作者權限控制
5. 社群資訊整合

資料架構討論：
- Front Matter 設計（use context7 查找 Hugo Front Matter 指南）
- Data Files 結構
- 模板繼承關係
- URL 結構規劃

請使用 Sequential Thinking 協助設計完整的多作者系統架構。"

3. 效能最佳化策略（專家級優化）

"/persona:performance --seq --c7
制定全面的效能最佳化策略：

最佳化目標：
1. 首頁載入時間 < 2 秒
2. 文章頁面載入 < 1.5 秒
3. 圖片最佳化率 > 80%
4. JavaScript 執行效率
5. SEO 評分 > 90

最佳化方法：
請使用 Context7 查找以下技術的實作指南：
- 資源壓縮與合併
- 圖片 lazy loading
- 關鍵 CSS 內聯
- Service Worker 快取
- CDN 配置

使用 Sequential Thinking 提供階段性的實作計劃。"

專案收尾與交付對話

最終檢查對話

1. 功能完整性驗證

"進行專案最終驗證：

驗證清單：
□ 所有規劃功能是否完成
□ 跨瀏覽器相容性測試
□ 行動裝置友善性檢查
□ 載入速度效能測試
□ SEO 最佳化驗證
□ 無障礙設計合規性
□ 安全性基本檢查

請逐項檢查並提供改進建議。"

2. 部署準備對話

"準備專案部署：

部署檢查：
1. 建置腳本是否正常
2. 環境變數配置
3. 靜態資源最佳化
4. robots.txt 和 sitemap
5. 404 頁面和錯誤處理
6. 快取策略配置

請提供完整的部署指南和注意事項。"

3. 交付文件整理

"整理專案交付文件：

文件清單：
1. 使用者手冊
2. 管理員指南
3. 開發者文件
4. 故障排除指南
5. 更新維護說明
6. 授權與版權資訊

請協助檢查文件完整性並補強缺漏。"

MCP 工具深度整合

Context7 在 Hugo 開發中的應用

自動觸發場景

# 以下問題會自動觸發 Context7：
"如何使用 Hugo shortcodes？"
"DaisyUI 元件最佳實踐是什麼？"
"Hugo 模板語法參考"
"use context7"  # 強制觸發

# 進階觸發範例：
"我想學習 Hugo 的 Page Bundles 功能，use context7"
"DaisyUI 的 responsive design 指南，use context7"

手動控制對話

# 強制啟用 Context7
/sc:analyze --hugo-templates --c7

# 禁用 Context7（僅使用原生知識）
/sc:implement --basic-layout --no-c7

# 查找特定版本文件
"我需要 Hugo 0.120.0 的模板語法參考，use context7"

Sequential Thinking 深度分析

自動觸發場景

# 複雜系統設計會自動觸發 Sequential：
"為什麼我的 Hugo 主題載入這麼慢？"
"如何設計可擴展的主題架構？"
"分析這個模板繼承結構的問題"

# 多步驟問題分析：
"我的 DaisyUI 主題在 dark mode 下有顯示問題，請深度分析原因"

手動控制對話

# 強制啟用深度思考
/sc:troubleshoot --complex-issue --seq

# 限制思考步數（避免過度分析）
/sc:analyze --brief --seq --max-steps 5

# 組合使用
/sc:design --architecture --seq --c7

Persona + MCP 最佳組合

Hugo 主題開發專用組合

# 架構設計
/persona:architect + --seq + --c7
適用於：系統設計、技術選型、架構重構

# 前端實作
/persona:frontend + --c7
適用於：UI 元件開發、DaisyUI 整合、響應式設計

# 效能優化
/persona:performance + --seq + --c7
適用於：載入速度優化、資源管理、快取策略

# 問題診斷
/persona:analyzer + --seq + --c7
適用於：bug 分析、效能瓶頸、相容性問題

# 程式碼重構
/persona:refactorer + --seq
適用於：程式碼清理、架構改善、最佳化

進階工作流程範例

完整主題開發流程

# 1. 專案分析與規劃
/persona:architect
/sc:analyze --project-structure --seq --c7

# 2. 技術文件整合
/sc:document --hugo-guide --c7

# 3. 基礎架構建立
/persona:frontend
/sc:build --hugo-theme --daisyui --c7

# 4. 核心功能實作
/sc:implement --blog-features --c7 --seq

# 5. 效能最佳化
/persona:performance
/sc:improve --performance --seq --c7

# 6. 品質保證
/persona:qa
/sc:test --comprehensive --seq

# 7. 部署準備
/sc:document --deployment-guide --c7

問題解決工作流程

# 1. 問題識別
/persona:analyzer
"描述具體問題現象..."

# 2. 自動深度分析（Sequential 自動觸發）
"為什麼會發生這個問題？"

# 3. 解決方案研究
/sc:troubleshoot --investigate --c7 --seq

# 4. 實施修復
/persona:refactorer
/sc:implement --fix --seq

# 5. 驗證結果
/sc:test --fix-validation --seq

效率提升技巧

Token 使用最佳化

# 簡化輸出模式
/persona:architect --compressed
/sc:analyze --minimal-output --c7

# 批次操作
/sc:analyze --security --performance --accessibility --c7 --seq

# 智能快取（避免重複查詢）
"基於之前的 Context7 查詢結果，實作這個功能..."

工作流程自動化

# 建立檢查點
/sc:git --checkpoint "重構前狀態"

# 自動文件更新
/sc:document --auto-update --c7

# 批次測試
/sc:test --all-browsers --mobile --seq

故障排除與最佳化

MCP 工具問題診斷

# 檢查 MCP 狀態
/mcp

# 重新啟動特定服務
claude mcp restart context7
claude mcp restart sequential-thinking

# 測試工具可用性
"測試 Context7 是否正常，use context7"
"測試 Sequential 思考模式是否運作正常"

效能監控

# 監控 Context7 查詢效率
/sc:analyze --mcp-performance --c7

# 追蹤 Sequential 思考品質
/sc:evaluate --thinking-quality --seq

# 整體工具使用統計
/sc:report --tool-usage --all-mcp

實戰案例應用

案例：DaisyUI 元件客製化

# 1. 查找官方指南
"我想客製化 DaisyUI 的 navbar 元件，use context7"

# 2. 分析設計需求
/persona:frontend --seq
"設計一個支援多層選單的響應式導航"

# 3. 實作與測試
/sc:implement --navbar-custom --c7
/sc:test --responsive --seq

案例：Hugo 效能問題診斷

# 1. 問題描述（自動觸發 Sequential）
"我的 Hugo 網站建構時間超過 2 分鐘，請分析原因"

# 2. 深度效能分析
/persona:performance --seq --c7

# 3. 最佳化實施
/sc:improve --build-performance --seq

# 4. 結果驗證
/sc:test --build-speed --seq

持續改進對話框架

後續維護對話

1. 效能監控設定（智能監控）

"/persona:performance --seq --c7
設定效能監控機制：

監控指標：
- 頁面載入時間
- 使用者互動反應
- 錯誤發生率
- 搜尋使用情況
- 熱門內容分析

請使用 Context7 查找效能監控工具的最佳實踐，
並用 Sequential Thinking 建議適當的監控工具和設定方法。"

2. 功能擴展規劃（戰略思考）

"/persona:architect --seq --c7
規劃未來功能擴展：

潛在功能：
1. 進階評論系統
2. 使用者帳號系統
3. 內容訂閱功能
4. 多語言支援
5. API 整合能力

請使用 Sequential Thinking 評估各功能的實作難度和優先級，
並用 Context7 查找相關技術的發展趨勢。"

對話技巧總結

有效對話的關鍵要素

明確的目標設定：每次對話都要有清楚的目標
結構化的問題描述：使用框架式的問題陳述
階段性的驗證：每個步驟完成後進行確認
記錄與追蹤：維護完整的開發記錄
主動的品質控制：定期進行程式碼和功能審查

對話效率提升技巧

批次處理相關問題：將相關的功能一起討論
提供充足的上下文：讓 Claude 充分理解專案狀況
明確的優先級設定：重要功能先行開發
預期管理：設定合理的開發時程和品質期望
學習導向：不只求解決方案，更要理解原理

通過這套對話框架，您可以與 Claude Code 進行高效的 Hugo 主題開發協作，確保專案的品質和進度控制。

2025-07-20

SuperClaude 完整使用指南：打造智能開發工作流程

SuperClaude 完整使用指南：打造智能開發工作流程

目錄
系統簡介與核心概念

SuperClaude 是什麼？

SuperClaude 是一個輕量級 AI 開發協作框架，透過純配置方式將 Claude Code 轉換為專門的開發夥伴。它整合了 Context7、Sequential Thinking 等 MCP Server，支援多 Persona 思維模式與智能調度，適合系統設計、技術決策、問題診斷、產品規劃等多種場景。
2025-07-20

Prometheus + Grafana 監控和警報系統學習地圖

🎯 課程目標

掌握現代化監控系統的完整技術棧，建立從數據採集到可視化告警的端到端監控解決方案。

📋 核心技能矩陣

技能領域	工具/技術	重要度	難度
數據採集	Telegraf	⭐⭐⭐⭐⭐	中等
數據儲存	Prometheus	⭐⭐⭐⭐⭐	中高
查詢語言	PromQL	⭐⭐⭐⭐⭐	高
可視化	Grafana Dashboard	⭐⭐⭐⭐⭐	中等
告警系統	Prometheus Alerting	⭐⭐⭐⭐⭐	中高

🚀 階段一：基礎環境建置 (第1章)

目標： 建立完整的學習和實驗環境 預計時間： 2-3天

2025-07-10

檢索增強生成 (RAG) 與代理式檢索增強生成 (Agentic RAG) 的深度比較研究

檢索增強生成 (RAG) 與代理式檢索增強生成 (Agentic RAG) 的深度比較研究

執行摘要

大型語言模型（LLMs）在多種應用中展現了卓越的能力，但其固有的知識過時、幻覺問題以及缺乏領域特定專業知識的限制，促使了檢索增強生成（RAG）技術的發展。傳統RAG透過在生成回應前從外部知識來源檢索相關資訊，有效地解決了這些挑戰。然而，其靜態且線性的「先檢索後生成」工作流程，使其在處理複雜、多步驟的查詢時顯得力不從心。

為克服傳統RAG的局限，代理式檢索增強生成（Agentic RAG）應運而生。Agentic RAG將自主AI代理整合到RAG流程中，賦予系統決策、規劃、工具使用和迭代改進的能力。這些AI代理能夠動態地管理檢索策略、精煉查詢並協調多個資訊來源，從而實現更準確、更具情境意識且適應性更強的反應。本報告將深入探討傳統RAG和Agentic RAG的核心原理、架構、優勢與挑戰，並分析兩者在不同應用場景下的適用性，同時展望未來的發展趨勢。研究表明，儘管Agentic RAG在處理複雜任務方面具有顯著優勢，但其帶來的更高複雜性、計算成本和潛在延遲，要求在實際部署中進行嚴謹的成本效益評估。

1. 檢索增強生成 (RAG) 介紹

1.1. 核心原理與基礎架構

大型語言模型（LLMs）雖然在廣泛領域中展現了強大的語言理解與生成能力，但其固有缺陷日益顯現。這些模型主要依賴靜態訓練資料，導致它們容易產生「幻覺」（即生成事實不準確或憑空捏造的資訊）、知識過時，以及在特定專業領域缺乏深度知識 1。為解決這些根本性問題，檢索增強生成（RAG）作為一種富有前景的解決方案應運而生，它賦予LLMs在查詢時即時存取、整合外部最新且可驗證知識的能力 1。
2025-07-09

Claude Code vs GitHub Copilot：AI 程式開發工具全面比較

Claude Code vs GitHub Copilot 詳細比較

項目	Claude Code	GitHub Copilot
工具類型	代理式命令列編程工具	IDE 整合式程式碼助手
運作方式	終端機中的對話式 AI 代理	即時程式碼建議與自動完成
定價模式	Claude Pro 訂閱 + 額外使用費	$10-20/月（個人版）$19/月（商業版）
成本特色	按使用量計費，可能較昂貴單次會話可能產生 $5+ 費用	固定月費，成本可預測

功能比較

功能領域	Claude Code	GitHub Copilot
程式碼生成	透過自然語言對話生成完整功能	基於上下文的即時程式碼建議
程式碼理解	深度理解整個程式碼庫提供詳細解釋和教學	基於當前檔案的上下文建議
工作流程	處理 Git 工作流程執行例行任務	專注於程式碼撰寫協助
整合方式	命令列工具	IDE 深度整合（VS Code、Visual Studio 等）

使用體驗

特點	Claude Code	GitHub Copilot
學習曲線	需要適應對話式編程模式	無縫整合到現有開發環境
互動方式	自然語言對話	程式碼提示與自動完成
上下文理解	自動收集專案上下文支援 CLAUDE.md 配置檔	基於當前編輯器內容
個人化	透過對話學習偏好	根據編程風格調整建議

適用場景

使用情境	Claude Code	GitHub Copilot
最適合	複雜專案理解程式碼重構學習新技術	日常編程快速程式碼完成樣板程式碼生成
工作模式	深度思考與解釋	快速建議與自動完成
程式碼品質	重視程式碼清潔與改進	重視開發速度與效率

技術規格

技術面向	Claude Code	GitHub Copilot
AI 模型	Claude 3.7 Sonnet	基於 Codex 的多模型支援
支援語言	廣泛程式語言支援	主流程式語言深度支援
本地化	雲端運算	混合式（本地 + 雲端）
安全性	企業級安全考量	GitHub 企業安全標準

優缺點總結

Claude Code

優點：

2025-07-02

Google Gemini 2.5 vs Claude 4.0：AI 模型全面比較與成本分析

目前所知的最新資訊 (2025年7月2日)，Anthropic 已經推出了 Claude 4.0 (包含 Sonnet 和 Opus 版本)，而 Google 的 Gemini 系列目前最新公開的穩定版本是 Gemini 2.5 (包含 Flash 和 Pro 版本)。因此，本比較將涵蓋這些最新模型。

以下表格將詳細比較 Google Gemini 2.5 Flash & Pro 與 Claude 4.0 Sonnet & Opus 在各方面的能力，特別側重於它們的特點和應用場景。

Google Gemini 2.5 Flash & Pro 與 Claude 4.0 Sonnet & Opus 比較

特性 / 模型	Google Gemini 2.5 Flash	Google Gemini 2.5 Pro	Claude 4.0 Sonnet	Claude 4.0 Opus
推出時間	2025年4月 (大致)	2025年3月 (大致)	2025年5月22日	2025年5月22日
主要定位	速度與成本效益優先，適用於高吞吐量、低延遲任務。	最強大的模型，專為複雜任務、深度推理和多模態理解設計。	速度、智慧與成本之間的平衡，適合廣泛的商業應用和程式碼工作流。	最智慧、功能最強大的模型，專為最複雜的任務和前沿 AI 代理設計。
上下文視窗	高達 100 萬個 token (與 Pro 相同)，可處理大量文本或程式碼。	高達 100 萬個 token (未來將擴展到 200 萬)，處理超長上下文的能力強。	20 萬個 token (支援長提示和長輸出)。	20 萬個 token (某些特定用例可擴展)。
思考能力 (Reasoning)	具有可控的「思考預算 (thinking budget)」，可在速度和智能之間調整。預設通常關閉思考以提高速度，可根據需求啟用。	具備動態思考能力，模型會根據任務複雜度自動調整思考深度，實現最高準確性。	具備「思考模式 (thinking mode)」，能夠進行更深入的分析和分步解決問題，提供詳細的執行計畫。	卓越的推理能力，在複雜任務和長運作代理工作流中表現市場領先。
程式碼生成	生成功能性程式碼片段，但可能在風格或細節上不如 Pro 精緻。適用於快速腳本和原型。	擅長生成複雜的網頁應用、遊戲、模擬等可執行程式碼，在 SWE-Bench 等程式碼基準測試中表現出色。	在程式碼生成方面有顯著提升，適合日常的程式碼編寫、編輯和重構任務。	被宣稱為「世界上最好的程式碼模型」，能在複雜、長時間的工程任務中提供連貫、符合上下文的解決方案，並支援後台任務。
偵錯與問題解決	能協助基礎偵錯，但可能需要更多提示才能達到完美。	優異的偵錯能力，能分析大型程式碼庫並識別、修復複雜錯誤，提供清晰的解釋。	提升了故障排除能力，尤其在修復開源程式碼庫中的錯誤方面表現突出。	在複雜的程式碼偵錯和優化方面表現卓越，能夠處理涉及數千個步驟的工程任務。
多模態能力	原生多模態，可理解文字、圖像、音訊和視訊輸入。適用於多媒體相關的程式碼任務。	原生多模態，能夠從各種輸入形式中提取資訊並進行推理，對於跨模態程式碼生成和理解有強大支持。	支援文字和圖像輸入，能夠解釋圖表、簡報、PDF 和圖像，並生成相關程式碼或內容。	具備最先進的多模態能力，特別在視覺理解和圖像內容的程式碼轉化方面表現優異。
速度與延遲	最快、延遲最低的模型，非常適合高吞吐量應用。	速度較 Flash 慢，但提供最高的智能和準確性。	相較於 Opus 更快，在速度和性能之間取得平衡，適合需要快速回應的商業應用。	為了最高智能和精確度，速度相對較慢，但對於需要深度分析和長時間執行的任務而言是值得的。
成本	相對低成本，為成本敏感型應用提供高效能。	成本較高，反映其卓越的智能和能力。	成本效益較高，適合廣泛的商業使用。	成本最高，適用於最前沿和需求最高的應用。
典型應用	高吞吐量分類、摘要、即時聊天機器人、內容翻譯。	複雜程式碼開發、大型數據分析、深度研究、複雜的 AI 代理。	程式碼助手、內容創作、數據分析、客戶服務自動化。	軟體架構設計、複雜的 AI 代理系統、深度研究與知識合成、高質量內容創作。
集成與可用性	可透過 Google AI Studio 和 Vertex AI 存取。	可透過 Google AI Studio 和 Vertex AI 存取，並整合到 Google Workspace 應用程式中。	可透過 Anthropic API、Claude.ai (部分免費/付費層級) 存取，並整合至 GitHub Copilot。	可透過 Anthropic API、Claude.ai (Pro/Max/Team/Enterprise 用戶) 存取，並整合至 GitHub Copilot (企業/Pro+ 計畫)。

主要觀察與重點：

2025-07-02

Ubuntu UFW 防火牆完整安全配置指南

Ubuntu UFW 防火牆完整安全配置指南

目標

僅允許特定 IP (xxx.xxx.64.97) 透過 SSH (埠號 22) 訪問 Ubuntu 主機，拒絕所有其他外部連線。

一、核心安全策略

採用「預設拒絕，例外允許」原則：
2025-06-14

FastAPI 入門教程：從零開始建立你的第一個 API

目標： 學習 FastAPI 的基本概念，建立一個簡單的 API，並了解其核心特性，如自動文件。

預計時間： 約 2 小時 (包含實際操作編寫和運行程式的時間)

參考文件： FastAPI 官方文件 - First Steps (https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/first-steps/)

教學大綱：

是什麼？為什麼用？ (約 10 分鐘)
- 什麼是 FastAPI？
- FastAPI 的優勢 (速度、易用性、標準化、自動文件)
- 與其他 Python 框架的比較簡述
環境準備與安裝 (約 15 分鐘)
- Python 版本要求
- 安裝 FastAPI 和 ASGI 服務器 (Uvicorn)
- 創建專案目錄
你的第一個 FastAPI 應用 (約 20 分鐘)
- 編寫 main.py
- 創建 FastAPI 實例
- 定義第一個路徑操作 (Path Operation - GET)
- 運行開發伺服器 (Uvicorn)
- 測試 API
自動 API 文件 (約 15 分鐘)
2025-05-19
GitHub Copilot：AI 輔助程式開發入門到進階教學

GitHub Copilot：AI 輔助程式開發入門到進階教學

第一部分：初識 GitHub Copilot 與基礎應用

1.1 什麼是 GitHub Copilot？

GitHub Copilot 是一款革命性的 AI 程式設計副駕駛（AI Pair Programmer），基於大型語言模型（LLMs）開發，由 OpenAI 的 Codex 模型驅動，該模型在海量的開源程式碼資料上進行訓練。它能夠根據上下文理解您的編碼意圖，提供智能化的程式碼建議。
2025-05-19
OpenAI 推出 AI 程式設計代理工具「Codex」研究預覽版

OpenAI 推出 AI 程式設計代理工具「Codex」研究預覽版

2025 年 5 月 16 日，OpenAI 發布了 AI 程式設計代理工具「Codex」的研究預覽版本，旨在提升開發者的工作效率。

Codex 概覽
- 模型驅動：Codex 由 codex-1 模型驅動，該模型是基於 OpenAI 的 o3 推理模型，專為軟體工程任務進行微調。
- 功能特點：
  - 生成更乾淨、精確的程式碼。
  - 能夠自動執行測試，直到通過為止。
  - 支援自然語言輸入，生成多種程式語言的代碼，包括 Python、JavaScript、Go 等。
- 運行環境：Codex 在受沙盒保護的雲端虛擬電腦中運行，與 GitHub 連接後，可預先載入儲存庫，支援自動化開發流程。
使用方式與可用性
- 存取方式：Codex 已向 ChatGPT Pro、Team 及 Enterprise 用戶開放，未來計劃擴展至 ChatGPT Plus 和 Edu 用戶。
- 操作方式：用戶可在 ChatGPT 側邊欄找到 Codex，輸入提示指令並點擊「Code」按鈕，即可指派編碼任務。
- 限制與計費：初期用戶可自由存取，未來數週內將施加速度限制，用戶可選擇購買額外點數繼續使用。
Codex CLI 更新

OpenAI 也更新了先前推出的開源編碼代理程式 Codex CLI，預設採用最新的 o4-mini 模型，透過 OpenAI API 提供服務，收費標準為每百萬個輸入詞元（token）1.5 美元、每百萬輸出詞元 6 美元。
2025-05-19
Make.com 核心工具介紹：Router、Aggregator 與 Iterator 的應用實例

Make.com 核心工具介紹：Router、Aggregator 與 Iterator 的應用實例

本篇 Make.com 的核心工具教學！我們將一步步學習如何使用 Make.com 的三大核心模組：Router、Aggregator 和 Iterator，並結合實際案例，幫助您快速掌握自動化流程設計的技巧。

🔀 Router 模組

📌 Router 是什麼？

Router（路由器） 是 Make.com 的一個模組，用來將資料流程分成多條支線。每條路徑可以設定自己的篩選條件（Filter），以便針對不同的資料進行個別處理。
2025-04-21

AI 工具功能與應用對照表（2025 年 4 月）

✅ AI 工具功能與應用對照表（2025 年 4 月）

工具名稱	類別	技術特性	強項	適合用途	成本 / 可用性
Kling 2.0	🎬 影片生成	高寫實 video diffusion 模型、支援複雜物理運動	超寫實影片生成、鏡頭邏輯佳	廣告片、科幻短片、虛擬拍攝	未公開；內測中
Seaweed AI（ByteDance）	🎬 影片生成	輕量影片合成、照片轉動畫、人臉驅動	快速生成、娛樂導向、社群風格	TikTok、社群影片、虛擬角色	未公開；預期整合 TikTok
Canva Visual Suite 2.0	🎬 影片 + 設計工具	AI 圖片/影片生成、排版轉換、Magic Switch	無需專業背景即可製作內容	簡報、社群圖文、行銷素材	免費版 / Pro $14.99/月
Codex (新版)	👨‍💻 寫程式助理	類 Devin agent，可讀 issue、自動修復與部署	自動開發流程、任務導向	開發者自動化、DevOps	尚未開放；預計屬於 API 付費服務
GPT-4.1 / o4-mini	👨‍💻+🧠 多模態 / 編程 / 助理	新一代 GPT-4 系列、速度更快、支援工具使用	編程、多模態推理、語意理解	Chatbot、Code Interpreter、日常自動化	ChatGPT Plus $20/月；API 分級計價
Claude Autonomous Research	👨‍💻+🧠 AI 助理 / 長任務研究	多日任務記憶、自主研究規劃、自動摘要	AI 助理 + 研究型用途	市場調查、法律摘要、研究助手	預計進入 Claude Pro / API 收費
Microsoft Copilot Vision	🧠 AI 助理 / 圖像理解	多模態 Copilot，支援螢幕截圖理解	Office 整合佳、圖像分析力強	報表分析、圖像摘要、PDF 理解	M365 Copilot $30/月
Grok Studio + Memories	🧠 個人 AI 助理	自創角色、自訂記憶、自我進化風格	個人化強、對話自然、可塑性高	聊天伴侶、任務提醒、定制 AI	X Premium+ $16/月
Gemini 2.5 Flash	🧠 即時助理	超高速小模型、低延遲	適合行動裝置與即時應用	Chatbot、智慧眼鏡、翻譯	預計 API 開放，成本低於 Gemini 1.5 Pro

📌 各類型推薦小結：

🎬 影片創作者首選

高寫實風格：Kling 2.0（類 Sora）
社群風格快速製作：Seaweed AI、Canva

👨‍💻 程式開發與自動化

進階 DevOps AI 工程師：Codex (新一代)
一般程式輔助與數據處理：GPT-4.1（或 Code Interpreter）
跨日研究分析任務：Claude Autonomous Research

🧠 智慧型 AI 助理

生活/個人任務 AI：Grok + Memories
文件與圖表理解高手：Copilot Vision
行動設備即時推理：Gemini 2.5 Flash

🎬 1. Kling 2.0（Kuaishou 快手）AI 影片生成

技術背景：
- 中國快手（Kuaishou）研發，類似 OpenAI 的 Sora。
- 使用類似 diffusion 模型與 video transformer 架構，支援長時序生成。
特性亮點：
- 可生成高達 1080p、2 分鐘長影片。
- 支援物理運動邏輯（如影子、重力）、連續鏡頭切換。
- 角色動作自然，包含跳舞、奔跑等複雜人體動作。
用途：影片製作、自媒體創作、社群內容、品牌宣傳片。
潛在應用：
- 替代初階動畫或概念影片拍攝流程。
現狀與成本：
- 目前為內部測試階段，未開放公測。
- 商業授權與 API 使用尚未公布，未來可能透過 B2B 模式營利。

🎨 2. Canva Visual Suite 2.0

技術背景：
- 整合自家 Magic AI 系列工具，擴充至設計、影片、簡報、文件等內容生成。
功能：
- Magic Media：圖像/影片生成。
- Magic Switch：一鍵格式轉換，如簡報轉 IG 影片。
- Magic Write：內建 AI 文字生成助手。
優點：
- 針對非設計師族群極為友好，整合 AI 設計建議、自動配色、社群排版。
使用情境：
- 社群小編、電商主圖設計、簡報製作、教育教案排版。
成本：
- 免費版已提供部分 AI 工具。
- Pro 版：$14.99/月（提供更多素材與商用授權）。

👁 3. Microsoft Copilot Vision

技術核心：整合 GPT-4 with Vision 模型（類似 GPT-4 Turbo 多模態），支援圖像輸入。
用途功能：
- 可識別截圖內容、PDF 表格、圖片中的流程圖。
- 例如：你貼上報表圖像，Copilot 可直接解讀並給分析摘要。
應用場景：
- 商務報表分析、教學材料理解、視覺文件摘要。
特色優勢：
- 深度整合 Office（Word、Excel、PowerPoint）與 Windows 12 系統。
成本：
- 屬於 Microsoft 365 E3/E5 方案（Copilot 要價 US$30/月/人）。

🤖 4. Grok Studio & Memories（X AI）

Grok Studio 特性：
- 用戶可自行創建 AI 助手角色（類似 ChatGPT 中的 GPTs）。
- 支援設定角色個性、資料來源、回答風格。
Memories 模組：
- 類似 ChatGPT 記憶功能：Grok 會記住你過去對話的偏好、資訊。
應用潛力：
- 長期陪伴型聊天、個人任務提醒、持續性的學習或訓練。
商業模型：
- 整合在 X Premium+（美金 $16/月）中，針對創作者與專業用戶開放。

💬 5. ChatGPT 4.1、o3 / o4-mini

GPT-4.1 特性（未正式發布）：
- 更快推理、更便宜 token 成本、工具使用更自然（例如 DALL·E、瀏覽器、自動 Code Interpreter）
o3/o4-mini：
- 為「小型 GPT-4 模型」，加速版與行動端部署版本。
應用領域：
- 更適合手機或 IoT 裝置內建 AI，推理速度快。
成本概況：
- 預期仍屬 ChatGPT Plus 訂閱（US$20/月），API 成本更低，未來有望用於嵌入式設備。

👨‍💻 6. OpenAI Codex（新一代 Coding Agent）

背景說明：
- 並非原 Codex 模型，而是類似 Devin 的全自動開發 AI。
- 可操作瀏覽器、執行測試、自動部署。
能力：
- 分析 GitHub issue → 撰寫修正程式 → 提交 PR → 驗證。
技術挑戰：
- 需要安全的 sandbox 執行環境、模擬 IDE 操作。
應用前景：
- 可作為中大型開發團隊的 DevOps 助理、bug 修正、文件整理。
可用性與價格：尚未對外，極可能整合於 OpenAI API / Pro 工作空間內。

🐚 7. ByteDance Seaweed AI Video

技術面：
- 聚焦輕量型影片生成，偏向娛樂性、虛擬形象生成。
- 特別擅長照片→動態短影片，類似表情合成或 AI 偶像化。
優勢：
- 生成速度快，適用於 TikTok 創作。
- 支援聲音合成、AI 角色演出。
預計應用：
- TikTok 創作者工具、虛擬主播、短劇剪輯。
價格：暫未公布，可能逐步開放 API 或僅內部使用。

🧠 8. Claude Autonomous Research

功能：
- 讓 Claude 自主執行研究任務（如：閱讀 PDF、大量網頁、整合多日筆記）。
- 任務持續數天，具備記憶與進度追蹤。
應用場景：
- 法律分析、學術整理、競品調查。
- 可成為 AI 研究助理，執行跨日任務。
優點：
- 使用 Constitutional AI 保守而穩定。
現狀與成本：
- 正測試中，將來可能整合至 Claude Pro（$20/月）或企業 API。

⚡ 9. Google Gemini 2.5 Flash

核心設計：
- 為低延遲任務優化的 Gemini 模型，適合 real-time chatbot、即時翻譯等。
- 較小參數量、優化語音與圖片輸入理解。
用途：
- 行動助理、Wear OS AI 應用、自駕儀表 AI。
優點：
- 執行速度極快，token 價格預計更低。
目前狀況：
- 預計很快會上架於 Gemini API，部分已在 Pixel 使用測試。

2025-04-19

本機自動化工具 macOS vs Windows 11：跨平台任務整合與 API 實戰

本機自動化工具對照表 macOS vs Windows 11

macOS 工具

工具名稱	是否內建	可錄製操作	可編輯邏輯	支援 Web 操作	可呼叫 API
Automator	✅ 是	⚠️ 部分支援	⚠️ 基本流程	❌	⚠️ 可搭配 Script
AppleScript	✅ 是	✅（可錄製 GUI 操作）	✅	❌	⚠️ 透過 `curl` 可整合
Hammerspoon	❌（需安裝）	❌（純程式控制）	✅ 可寫全邏輯	⚠️ 間接支援（需搭配 script）	✅ 完整支援 API 請求

Windows 工具

工具名稱	是否內建	可錄製操作	可編輯邏輯	支援 Web 操作	可呼叫 API
Power Automate Desktop	✅ 是（Pro/Enterprise）	✅ 支援完整錄製	✅ 條件邏輯強	✅ 支援 Web Automation	✅ 內建 HTTP 請求模組
AutoHotKey (AHK)	❌ 需安裝	❌ 無錄製器（可手寫操作模擬）	✅	⚠️ 需搭配瀏覽器自動化套件	⚠️ 手動整合 API

📌 任務說明解析：

每日任務：

2025-04-19

🚀 AI + 自動化工具設計核心需求

理解指令/輸入
規劃與推理
執行與生成
處理多模態資料
維持上下文
結構化輸出 (JSON 等)
成本效益與速度

📊 Gemini 2.5 Pro vs GPT-4o vs Claude 3 Sonnet 全面比較

特點	Gemini 2.5 Pro (Google)	ChatGPT API (GPT-4o - OpenAI)	Claude 3 Sonnet (Anthropic)	分析與自動化意義
核心模型能力	最新 Gemini 模型，增強推理、編碼與多模態理解能力。	GPT-4 智能水準 + GPT-3.5 的速度，全面升級。	高可靠性、長文本理解佳，在穩定性與準確性上持續領先。	三者皆強大：GPT-4o 全能、Gemini 2.5 多模態最廣、Sonnet 在穩定與長文本方面表現突出。
上下文長度 (tokens)	標準支援 1M tokens，企業版本支援至 2M。	128k tokens，速度快。	200k tokens，效能與長度兼顧。	Gemini » Sonnet > GPT-4o。自動化任務中若處理大量單次資料輸入，Gemini 最具優勢。
多模態能力	原生支援圖像、音訊、影片；文字理解外也擅長視覺/影片分析。	支援文字、圖像、音訊；可輸出語音與生成圖像。	支援圖像與文字輸入；暫無音訊/影片處理能力。	若任務包含影片分析 → Gemini。需語音輸出/圖像生成 → GPT-4o。圖像理解任務三者皆可勝任。
速度與效能	整體提速，效能大幅優化，但處理超長輸入時仍可能略慢。	極快的反應速度，等同 GPT-3.5，維持 GPT-4 的智慧。	表現穩定，效能強但略慢於 GPT-4o。	GPT-4o > Sonnet > Gemini（超長上下文場景除外）。對互動性強的自動化任務建議優先使用 GPT-4o。
成本結構與價格	約 $3.5/M input、$10.5/M output（標準）；多模態另計。	$5/M input、$15/M output；多模態另計。	$3/M input、$15/M output；圖像處理計價另算。	Sonnet 輸入成本最低、GPT-4o 綜合 CP 值最高。Gemini 若使用長上下文可節省 API 調用次數，總成本可能更低。
API 與整合	Vertex AI、Google AI Studio，JSON Mode、Function Calling 支援穩定。	OpenAI API + Azure 支援，開發資源最豐富，Function Calling 非常成熟。	支援 AWS、GCP 等多雲部署，Tool Use 逐步成熟中。	OpenAI 生態最成熟。Google 整合 Vertex AI 最深。Anthropic 提供跨平台彈性更強。
Function Calling	支援，逐步向 Agent 能力擴展。	非常成熟穩定，廣泛應用於工具調用與代理任務。	Tool Use 概念推行中，API 逐步成熟。	自動化工具高度依賴 Function Calling 時，目前 OpenAI 優勢最大，但其他兩者正在追趕中。
JSON Mode / 結構化輸出	支援 JSON Mode。	支援 JSON Mode，最穩定。	支援 JSON Mode。	對 AI 工具輸出格式要求高者，三者皆可勝任。
安全性與可靠性	有安全審查與過濾。	改進中，具備較高穩定性與透明度。	Constitutional AI 機制，強調模型可靠性與減害能力。	對企業自動化/客戶導向應用，Sonnet 的安全與可預測性設計最為理想。
社群與開發資源	成長中，依附 Google Cloud 生態系。	龐大的開發者社群與豐富資源支援。	快速擴張中，企業用戶導向，支援 AWS/GCP 等主流平台。	OpenAI 生態完勝，適合快速起步與學習。其他兩者則在雲平台整合與企業導向工具上有優勢。

✅ 優缺點總覽

Gemini 2.5 Pro

優點：
- 1M–2M Token 超長上下文支援
- 影片/音訊/圖像多模態最完整
- 與 GCP 整合佳，適合使用 Vertex AI 平台者
缺點：
- 生態尚在擴張，工具與社群略遜於 OpenAI
- 延遲可能高於 GPT-4o

GPT-4o (OpenAI)

優點：
- 極快速度 + GPT-4 級智慧
- 音訊輸出、圖像生成支援最佳
- 生態豐富，Function Calling 最成熟
缺點：
- 上下文限制 (128k tokens)
- 不支援影片處理

Claude 3 Sonnet

優點：
- 200k 上下文，穩定表現
- 可靠性與安全性極高
- 跨雲平台部署選擇多，輸入價格便宜
缺點：
- 無音訊/影片能力，圖像也僅支援理解
- 工具調用還在演進中，非最成熟實作

🎯 實務選擇建議

需求類型	推薦模型
超大文件 (1M+ Tokens) 處理	Gemini 2.5 Pro
安全與可靠性優先的流程（如內部法務）	Claude 3 Sonnet
快速交互式應用 (chatbot、workflow UI)	GPT-4o
圖像生成與語音輸出	GPT-4o
音訊/影片輸入分析	Gemini 2.5 Pro
成本敏感且以長文本輸入為主	Claude 3 Sonnet
雲平台限制或偏好 GCP / AWS	Gemini / Sonnet
高度工具整合/Function 調用需求	GPT-4o（現階段最佳）

🔍 最佳實踐建議

針對具體自動化任務進行小規模測試，評估效果與成本。
考慮混合模型架構：
- Gemini：長文本/影片預處理
- Claude Sonnet：摘要、安全輸出
- GPT-4o：快速互動、工具調用、語音輸出

根據以下三種角色需求，從開發者、設計美術、教學人員的視角，分析 Gemini 2.5 Pro / GPT-4o / Claude 3 Sonnet 的差異與優劣：

2025-04-18

工具名稱 (Tool)	最大優點 (Biggest Pro)	操作難度 (How Easy?)	費用 (Cost)	圖片感覺 (Image Vibe)	最適合誰？ (Best For Whom?)
ChatGPT (付費版)	超方便，用聊天就能做圖，很懂你的要求	⭐⭐⭐⭐⭐ (非常容易)	付費 (需訂閱 Plus)	品質好、可加文字、風格多元	ChatGPT 付費會員、想輕鬆出圖、需圖文並茂的人
Midjourney	藝術感和細節最強，風格獨特電影感	⭐⭐ (需要學指令)	付費 (不同等級方案)	頂級藝術感、細節驚人、風格強烈	追求最高品質、藝術家、設計師 (願付費學習)
Stable Diffusion (自己裝)	彈性最大、完全免費 (模型)、可高度客製化	⭐ (非常複雜)	免費 (但電腦要夠力)	完全自訂，從照片到動漫，品質上限高 (看技術)	技術高手、開發者、想完全控制、預算有限 (肯花時間)
Stable Diffusion (線上平台)	比自己裝簡單，功能多樣	⭐⭐⭐ (中等)	有免費額度 & 付費方案	品質好、風格多樣 (依平台提供模型)	想用 SD 強大功能又不想搞技術、需要特定模型的人
Adobe Firefly	商業安全 (版權風險低)，與 Adobe 軟體整合	⭐⭐⭐⭐ (容易)	有免費額度 & Adobe 付費方案	品質穩定、商業風格、安全合規	設計師、企業、Adobe 用戶、超級重視版權的人
Leonardo.Ai	功能豐富的 SD 平台，可自訓模型	⭐⭐⭐ (中等)	有每日免費額度 & 付費方案	品質好、模型選擇多、可訓練特殊風格	遊戲開發、藝術家、想在網頁上玩 SD 進階功能的人
Microsoft Copilot	免費使用 DALL-E 3，品質好又易用	⭐⭐⭐⭐⭐ (非常容易)	免費 (每日有限制)	品質好 (同 ChatGPT Plus)、理解力強	想免費體驗高品質 AI 繪圖的一般大眾、微軟用戶
Canva (Magic Media)	無縫整合 Canva，設計流程中快速加圖	⭐⭐⭐⭐⭐ (非常容易)	免費版次數少 & Canva Pro	中上 (夠用)，方便快速產出設計素材	Canva 用戶、做簡報/社群貼文、需要快速方便配圖的人

Apify vs. Firecrawl vs. Crawl AI：AI 網頁爬蟲服務與框架詳細比較

Apify vs. Firecrawl vs. Crawl AI - 詳細比較表

🎯 核心目標與定位

服務	定位
Apify (apify.com)	通用、可擴展的雲端平台，用於網頁抓取、資料提取、網頁自動化。提供基礎設施和開發工具。
Firecrawl (firecrawl.dev)	專注於為 AI/LLM 應用（特別是 RAG）提供乾淨、結構化的網頁內容。作為一個易於使用的 API 服務。
Crawl AI (crawlai.org)	開源 Python 框架/專案，目標是利用 AI/機器學習技術來優化和指導網路爬蟲的行為（例如，更智慧地決定抓取哪些連結）。

💻 主要可操作能力

Apify

✅ 複雜抓取：處理 JavaScript 渲染（Puppeteer/Playwright）、登入驗證、表單提交、無限滾動、點擊交互
✅ 資料提取：從 HTML 提取結構化數據（JSON, CSV, Excel）、提取純文字、下載檔案/圖片
✅ 自動化：執行任何瀏覽器內可完成的任務（填表、截圖、監控變化）
✅ 代理：提供大型、可輪換的代理池（數據中心/住宅）
✅ 排程與觸發：定時運行、Webhook 觸發
✅ 自訂邏輯：可使用 Node.js 或 Python 開發自訂爬蟲（Actors）

Firecrawl

✅ 單一 URL 抓取：傳入 URL，獲取頁面內容
✅ 網站爬取：給定起始 URL，爬取網站內的多個頁面
✅ 內容轉換：自動將 HTML 轉換為乾淨的 Markdown 或提取結構化數據（基於模式或 LLM）
✅ JS 渲染處理：可處理需要 JavaScript 渲染的頁面以獲取完整內容
✅ 代理與反封鎖：內建處理，用戶無需關心

Crawl AI

✅ 基礎抓取：依賴底層函式庫（如 Scrapy, Requests, Playwright）實現基本的 HTTP 請求和瀏覽器操作
✅ 智慧決策（核心理念）：利用模型（需自行訓練或配置）判斷連結的相關性、頁面內容的重要性，優化爬取路徑，避免無用頁面
✅ 高度自訂：由於是開源框架，理論上可以整合任何 Python 可實現的操作，但需要自行編碼

⚠️ 主要限制與不適用場景

Apify

❌ 成本：對於大規模或高頻率任務，成本可能較高
❌ 學習曲線：對於非開發者或複雜自訂任務，有一定學習門檻
❌ 非最佳 RAG 資料源：雖然可以提取文字，但不如 Firecrawl 針對性地優化輸出格式
❌ 廠商鎖定風險：過度依賴 Apify 平台特性（如其特定 Actor 實現）可能增加遷移成本

Firecrawl

❌ 功能單一：主要聚焦於獲取頁面內容並轉換格式，不適合複雜的交互式自動化（如模擬購物、複雜登入流程）
❌ 抓取邏輯客製化有限：無法像 Apify 或自訂程式碼那樣精細控制抓取邏輯（例如，只抓取特定模式的 URL、執行特定點擊序列）
❌ 非通用型爬蟲：不適用於需要下載大量檔案、進行複雜數據轉換或需要與多個外部系統深度互動的任務

Crawl AI

❌ 需要大量開發工作：沒有現成的 UI、託管、排程、代理管理等功能，一切都需要自行搭建和維護
❌ AI 模型效果依賴：“智慧"程度高度依賴所使用的 AI 模型及其訓練數據，效果可能不穩定或需要大量調優
❌ 成熟度和穩定性：作為開源專案，可能不如商業產品成熟穩定，遇到問題可能需要自行解決
❌ 基礎設施成本：雖然軟體免費，但運行大規模爬蟲所需的伺服器、代理、儲存等成本需自行承擔

🔄 處理複雜網站能力

服務	能力等級	說明
Apify	⭐⭐⭐⭐⭐ (強)	內建瀏覽器環境（Chromium），可執行 JS、處理 AJAX、應對大多數反爬機制（需配合良好代理策略）。可編寫程式碼處理登入、CAPTCHA（需整合第三方服務）。
Firecrawl	⭐⭐⭐⭐ (中等偏強)	可處理 JS 渲染網站。反封鎖能力內建，但對於極端複雜的登入流程或特定 CAPTCHA 可能無能為力（因為用戶無法直接干預過程）。
Crawl AI	⭐⭐⭐ (取決於實現)	需要自行整合 Playwright/Selenium 等工具來處理 JS 渲染。登入、CAPTCHA 等都需要自行編寫處理邏輯。

📊 資料提取能力

服務	能力等級	說明
Apify	⭐⭐⭐⭐⭐ (非常靈活)	可提取任何網頁元素，輸出多種格式（JSON, CSV, Excel, HTML, RSS 等）。可自訂提取邏輯。
Firecrawl	⭐⭐⭐⭐ (聚焦)	主要輸出乾淨的 Markdown（移除廣告、導航等雜訊）或基於提供的 Schema 提取結構化數據。格式為 AI/LLM 優化。
Crawl AI	⭐⭐⭐⭐⭐ (高度自訂)	可使用 Python 的各種解析庫（BeautifulSoup, lxml 等）提取任何數據，格式完全由開發者定義。

🤖 AI/LLM 整合性

Apify

作為數據源：可提供大量原始或結構化數據給 AI 模型
平台內應用：部分 Actor 使用 AI 進行特定任務（如分類、摘要、OCR）
間接整合：可透過 API/Webhook 將數據發送到 AI 平台

Firecrawl

核心目標：專門為 AI/LLM（特別是 RAG）提供優化的輸入數據
直接整合：提供易於整合的 API，可直接在 LangChain、LlamaIndex 等框架中使用
未來可能：可能會加入更多利用 LLM 的提取能力

Crawl AI

核心方法：將 AI/ML 應用於爬蟲過程本身，使其更智慧
作為數據源：爬取到的數據自然可以輸入給 AI 模型
整合方式：需要自行編碼將輸出數據傳遞給 AI 應用

🔌 整合生態系與 API/SDK

Apify - ⭐⭐⭐⭐⭐ (最完整)

📌 API：功能豐富的 REST API
📌 SDK：官方 Node.js 和 Python SDK
📌 Webhook：強大的 Webhook 功能
📌 預建整合：大量 Actor 市集、與 Zapier, Make (Integromat), Keboola, Airbyte 等平台整合
📌 數據目的地：Apify 數據集、Key-Value Store，可導出到 S3, Google Drive, Webhook 等

Firecrawl - ⭐⭐⭐⭐ (良好，API 導向)

📌 API：簡潔明瞭的 REST API
📌 SDK：提供官方 SDK（例如 Python, JavaScript）
📌 Webhook：提供 Webhook 功能用於爬取完成通知
📌 直接整合：強調與 LangChain 等 AI 框架的直接整合
📌 數據目的地：主要透過 API 返回數據

Crawl AI - ⭐⭐ (最弱，需自行構建)

📌 API/SDK：沒有官方託管 API 或標準化 SDK（因為是框架）。需要自己封裝 API（如果需要）
📌 Webhook：需要自行實現
📌 整合：需要使用 Python 的標準函式庫（如 requests, boto3）與其他服務整合
📌 數據目的地：完全由開發者決定如何儲存和傳輸數據

🚀 開發與部署

服務	開發模式	說明
Apify	雲端託管	無需管理伺服器。可在 Apify Cloud 運行。提供線上 IDE 和本地開發工具。需要編寫 JS/Python 或配置 Actor。
Firecrawl	API 服務	無需開發或部署爬蟲本身，只需調用 API。
Crawl AI	本地/私有部署	需要自行管理伺服器、依賴安裝、環境配置、部署流程。需要 Python 開發能力。

🔒 代理與反封鎖

服務	特性	說明
Apify	內建且可選	提供強大的內建代理服務（付費），也可接入第三方代理。提供多種反封鎖技術。
Firecrawl	內建且透明	代理和基本的反封鎖機制內建於服務中，用戶無需配置。
Crawl AI	需自行解決	需要自行購買和管理代理伺服器，並自行實現反封鎖策略（如 User-Agent 輪換、延遲、指紋模擬等）。

💼 使用者介面 (UI)

服務	UI	說明
Apify	有	提供 Web UI 用於管理 Actors、排程、查看結果、監控運行。
Firecrawl	有 (可能較簡單)	可能提供儀表板用於管理 API 金鑰、查看用量和請求歷史。主要交互通過 API。
Crawl AI	無 (預設)	作為開源框架，預設沒有圖形化使用者介面。

💰 成本考量

服務	成本模式	說明
Apify	資源使用量計費	基於資源使用量（計算單位、代理流量、儲存）的點數付費。有免費方案。總體成本可能較高。
Firecrawl	API 請求計費	基於 API 請求次數或點數的付費。有免費方案。對於目標明確的任務可能成本效益更高。
Crawl AI	基礎設施成本	軟體免費，但需要支付基礎設施（伺服器、帶寬、代理）和開發維護的人力成本。

🔍 選擇建議

服務	適合對象
Apify	適合需要功能全面、高度自訂、可擴展的通用爬蟲、數據提取和自動化任務，且願意投入學習成本或預算的團隊/個人。
Firecrawl	適合需要快速、簡單地為 AI/RAG 應用準備大量網頁文本內容，不想處理複雜爬蟲細節和基礎設施的開發者。
Crawl AI	適合技術能力強、希望完全控制爬蟲邏輯、探索 AI 驅動爬蟲技術、且願意自行承擔開發和基礎設施成本的開發者或研究團隊。

2025-04-17

Claude 3.7 Sonnet vs ChatGPT 4.1：程式開發與小說創作能力對比分析

在人工智慧快速演進的時代，頂尖語言模型之間的較量不僅是技術指標的競爭，更關乎實際應用場景中的表現差異。本文將深入分析 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet 與 OpenAI 的 ChatGPT 4.1（對應 GPT-4o）在程式開發與長篇小說創作兩大領域的表現。

模型概述

Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 最新推出的高階語言模型，承襲了 Claude 系列在推理能力、上下文處理與文字生成方面的優勢，同時大幅提升了運算速度。

ChatGPT 4.1（以 GPT-4o 為基礎）則代表了 OpenAI 目前最強大的多模態模型，以快速反應時間和全面的能力組合著稱。

I. 程式開發能力對比

程式碼生成

Claude 3.7 Sonnet: 在多項程式基準測試（如 HumanEval 和 MBPP+）上表現卓越。能精準理解複雜需求，生成更優化、符合慣例的程式碼。
ChatGPT 4.1: 作為程式碼生成領域公認的佼佼者，能處理多種語言和框架，並理解複雜指令。
比較: Claude 3.7 Sonnet 在複雜邏輯和演算法實現方面展現出微弱優勢，但差距並不顯著。在實際應用中，兩者都能滿足大多數開發需求。

除錯能力

Claude 3.7 Sonnet: 憑藉強大的推理能力，更精準地定位複雜錯誤，提供深入解釋及修復建議。
ChatGPT 4.1: 善於理解錯誤訊息，定位並修正常見問題。
比較: Claude 在處理細微和複雜邏輯錯誤方面略勝一籌，特別適合需要深度分析的除錯工作。

程式碼解釋

兩者均表現優秀：Claude 傾向提供更細緻、具洞察力的解釋，ChatGPT 則以清晰直接著稱。選擇取決於用戶偏好詳盡分析還是簡潔說明。

演算法與邏輯處理

Claude 3.7 Sonnet: 在需要複雜邏輯推理、演算法設計的任務上表現突出，能提出更創新或優化的解決方案。
ChatGPT 4.1: 處理複雜演算法問題的能力強，但有時需要更明確的引導。
比較: Claude 在複雜推理和從零設計系統方面展現明顯優勢，對解決棘手演算法問題特別有利。

多語言與框架支援

Claude 3.7 Sonnet: 支援主流程式語言和框架。
ChatGPT 4.1: 得益於更長的發展時間和龐大訓練數據，在冷門語言或特定框架上可能略有優勢。
比較: 實際差異不大，主流開發場景下兩者都能滿足需求。

處理程式碼複雜度

Claude 3.7 Sonnet: 在處理多文件、複雜依賴關係的專案時，展現出更佳的理解力和上下文掌握能力，特別是結合 Artifacts 功能時。
ChatGPT 4.1: 能處理複雜專案，但在極長或極複雜的依賴鏈中可能需要分解任務。
比較: Claude 在處理複雜互動和依賴方面略有優勢，這得益於其在複雜指令遵循和長上下文理解上的技術進步。

速度與互動性

Claude 3.7 Sonnet: 響應速度快，結合 Artifacts 功能可實現即時預覽和互動式開發。
ChatGPT 4.1: 以極快的響應速度著稱，是其核心賣點之一。
比較: ChatGPT 4.1 在原始響應速度上可能略快，但 Claude 結合 Artifacts 提供的互動式開發體驗是獨特優勢。

II. 長篇小說創作能力對比

情節生成與大綱

兩者均表現優秀：Claude 可能在生成具文學性或意想不到的情節轉折方面略有優勢，而 ChatGPT 在遵循用戶設定的類型化結構方面可能更直接。

角色發展

Claude 3.7 Sonnet: 擅長創造具深度、內在一致性、情感豐富的角色，能把握角色動機和成長弧線。
ChatGPT 4.1: 能創造符合設定的角色，但在極長篇幅中維持角色細微情感和行為一致性可能需要更多引導。
比較: Claude 在角色深度和一致性上表現更佳，更容易維持角色在長篇故事中的統一性。

散文品質與風格

Claude 3.7 Sonnet: 以細膩、富文學性的文筆著稱，能模仿多種寫作風格，生成自然流暢的文字，減少人工智慧痕跡。
ChatGPT 4.1: 文筆流暢，能適應多種風格，但有時略顯通用，需要更多調整才能達到特定文學效果。
比較: Claude 在散文品質和風格多樣性上評價更高，對追求特定文學風格的創作者更具吸引力。

一致性維持

Claude 3.7 Sonnet: 得益於較大的上下文窗口和更強的連貫性保持能力，在長篇寫作中維持情節、角色設定和語氣一致性方面表現較好。
ChatGPT 4.1: 雖有大上下文窗口（128k tokens），但在極長篇幅寫作中，可能出現前後矛盾或遺忘細節的情況。
比較: Claude 在長篇一致性維持上有明顯優勢，尤其是在需要精確回憶先前細節的情況下。

世界觀建構

兩者均表現優秀：Claude 的細膩描寫能力在呈現世界觀氛圍和細節上更有感染力。

對話生成

兩者均表現優秀：Claude 在微妙的對話互動和潛台詞表達上可能略勝一籌。

長上下文處理

Claude 3.7 Sonnet: 以長上下文處理能力著稱，在長文本中精確回憶和利用信息的能力強。
ChatGPT 4.1: 擁有128k Token的上下文窗口，理論上能處理很長的文本。
比較: Claude 在針對性測試（如"大海撈針"測試）中表現更為出色，能更精確地利用長篇文本中的特定信息。

III. 關鍵差異化因素

核心優勢領域:
2025-04-17
Cursor AI 編輯器完全指南：從安裝到進階應用全攻略

Cursor AI 編輯器完全指南

章節目錄
1. Cursor 基礎概念
2. 安裝與環境設定
3. Cursor 核心功能
4. AI 溝通與互動技巧
5. 上下文管理與文檔整合
6. Context 7 與外部工具整合
7. 任務管理系統
8. 實際專案開發流程
9. 進階應用與最佳實踐
10. 寫作與非程式開發應用
11. Cursor 免費使用與付費方案
12. Cursor 與其他工具比較
1. Cursor 基礎概念

1.1 什麼是 Cursor

Cursor 是一款基於 Visual Studio Code (VS Code) 的 AI 程式碼編輯器，透過深度整合 AI 功能來增強開發體驗。它不僅是一個程式碼編輯器，更是一個開發助手，能夠理解程式碼、回答問題並協助撰寫和修改程式碼。
Cursor 的核心價值在於：
2025-04-17
Firebase Studio 全面解析：Google 的 AI 開發新工具評測

Firebase Studio 全面解析：Google 的 AI 開發新工具評測

作為一名長期關注科技發展的評論者，我最近深入研究了 Google 的最新開發工具 Firebase Studio。這款工具被定位為 AI 驅動的全端開發環境，承諾讓開發流程更加簡單高效。本文將為您提供一個全面且客觀的評測，幫助您了解這款工具的實際表現。

Firebase Studio 是什麼？

Firebase Studio 是 Google 最新推出的雲端代理開發環境，它整合了 Firebase 生態系統和 Gemini AI 模型，旨在提供一站式的全端開發體驗。從定位上看，它類似於 Cursor 的免費替代品，但同時也融合了 V0.dev 或 Vercel 的部分特性，形成一種獨特的混合產品。

核心特點：
1. 完全雲端化 - 基於瀏覽器的開發環境，無需安裝軟體
2. 免費使用 - 提供三個免費工作區
3. AI 輔助開發 - 整合 Gemini AI 模型
4. 與 Firebase 生態整合 - 便於使用 Google 雲服務
5. 多平台支援 - 包括網頁前端、後端及移動端開發
用戶體驗與界面

Firebase Studio 提供了直觀的開發界面，包括：
2025-04-17
Hugo vs WordPress：AI 時代的全面比較

Hugo vs WordPress：AI 時代的全面比較

第一部分：基本概念與核心差異

Hugo 與 WordPress 代表了兩種完全不同的網站建設方法。理解它們的根本差異是做出明智選擇的第一步。

基本架構對比
```
graph TD
    subgraph "Hugo 架構"
        H1[內容: Markdown 文件] --> H2[Hugo 引擎]
        H2 --> H3[靜態 HTML 文件]
        H3 --> H4[訪問者]
    end
    
    subgraph "WordPress 架構"
        W1[後台管理介面] --> W2[PHP 程式]
        W2 <--> W3[(資料庫)]
        W2 --> W4[訪問者]
    end
```
Hugo 是一個靜態網站生成器，它預先將所有內容處理為靜態 HTML 文件。這意味著訪問者請求頁面時，伺服器只需提供已準備好的文件，無需即時處理或資料庫查詢。
2025-03-27

XPath 爬蟲實戰語法對照表

基本選擇器

用途	XPath 語法	說明	範例
選擇所有元素	`//tag`	選擇頁面上所有指定標籤的元素	`//div` 選擇所有 div 元素
根據 ID 選擇	`//*[@id='ID值']`	選擇具有特定 ID 的元素	`//*[@id='header']` 選擇 ID 為 header 的元素
根據 Class 選擇	`//*[contains(@class, 'CLASS值')]`	選擇具有特定 Class 的元素	`//*[contains(@class, 'btn')]` 選擇 class 包含 btn 的元素
選擇精確 Class	`//*[@class='CLASS值']`	選擇 class 屬性完全匹配的元素	`//*[@class='btn-primary']` 選擇 class 等於 btn-primary 的元素
選擇屬性	`//*[@屬性='值']`	選擇具有特定屬性值的元素	`//*[@href='https://example.com']` 選擇連結到 example.com 的元素

層級關係選擇器

用途	XPath 語法	說明	範例
子元素	`//父元素/子元素`	選擇直接子元素	`//div/p` 選擇所有 div 的直接子 p 元素
所有後代	`//父元素//後代元素`	選擇所有後代元素，不限層級	`//div//span` 選擇所有 div 內的 span 元素，不論層級
父元素	`//元素/..`	選擇元素的父元素	`//h1/..` 選擇所有 h1 元素的父元素
祖先元素	`//元素/ancestor::標籤`	選擇元素的祖先元素	`//li/ancestor::div` 選擇 li 元素的 div 祖先
上一個兄弟元素	`//元素/preceding-sibling::標籤[1]`	選擇緊鄰的前一個兄弟元素	`//li[3]/preceding-sibling::li[1]` 選擇第三個 li 前的一個 li
下一個兄弟元素	`//元素/following-sibling::標籤[1]`	選擇緊鄰的後一個兄弟元素	`//div/following-sibling::p[1]` 選擇 div 後的第一個 p 元素
所有兄弟元素	`//元素/following-sibling::標籤`	選擇所有後續兄弟元素	`//h2/following-sibling::p` 選擇 h2 後的所有 p 元素

文本與內容篩選

用途	XPath 語法	說明	範例
包含特定文本	`//*[contains(text(), '文本')]`	選擇包含指定文本的元素	`//*[contains(text(), '登入')]` 選擇包含「登入」文本的元素
精確文本匹配	`//*[text()='文本']`	選擇文本完全匹配的元素	`//*[text()='確認']` 選擇文本為「確認」的元素
屬性包含文本	`//*[contains(@屬性, '文本')]`	選擇屬性值包含特定文本的元素	`//*[contains(@href, 'product')]` 選擇 href 包含 product 的元素
元素內容為空	`//*[not(node())]`	選擇沒有子節點的空元素	`//div[not(node())]` 選擇所有空的 div 元素

位置與索引篩選

用途	XPath 語法	說明	範例
第一個元素	`(//元素)[1]`	選擇符合條件的第一個元素	`(//tr)[1]` 選擇頁面上第一個 tr 元素
最後一個元素	`(//元素)[last()]`	選擇符合條件的最後一個元素	`(//li)[last()]` 選擇最後一個 li 元素
指定位置	`(//元素)[位置]`	選擇特定位置的元素	`(//td)[5]` 選擇第五個 td 元素
位置範圍	`(//元素)[position() > N and position() < M]`	選擇位置在指定範圍內的元素	`(//tr)[position() > 1 and position() < 5]` 選擇第 2 到第 4 個 tr
奇數位置元素	`//元素[position() mod 2 = 1]`	選擇位置為奇數的元素	`//tr[position() mod 2 = 1]` 選擇奇數行
偶數位置元素	`//元素[position() mod 2 = 0]`	選擇位置為偶數的元素	`//tr[position() mod 2 = 0]` 選擇偶數行

複合條件選擇

用途	XPath 語法	說明	範例
AND 條件	`//元素[@屬性1='值1' and @屬性2='值2']`	同時符合多個條件	`//input[@type='text' and @required]` 選擇必填的文本輸入框
OR 條件	`//元素[@屬性1='值1' or @屬性2='值2']`	符合任一條件	`//button[contains(@class, 'submit') or contains(@class, 'save')]` 選擇提交或保存按鈕
NOT 條件	`//元素[not(@屬性='值')]`	不符合特定條件	`//div[not(contains(@class, 'hidden'))]` 選擇不包含 hidden 類的 div
多重條件	`//元素[條件1][條件2]`	依序篩選多個條件	`//div[contains(@class, 'product')][.//span[contains(@class, 'price')]]` 選擇包含價格的產品 div

常用爬蟲實例

用途	XPath 語法	說明
爬取表格數據	`//table[@id='data']//tr`	選擇特定表格的所有行
爬取產品列表	`//div[contains(@class, 'product-item')]`	選擇所有產品項目
爬取分頁連結	`//div[contains(@class, 'pagination')]//a`	選擇分頁區域的所有連結
爬取導航菜單	`//nav//li/a`	選擇導航菜單中的所有連結
爬取特定區塊	`//div[@id='content']//p`	選擇內容區域中的所有段落
爬取圖片連結	`//div[contains(@class, 'gallery')]//img/@src`	選擇圖庫中所有圖片的 src 屬性
爬取下拉選單選項	`//select[@id='options']/option`	選擇特定下拉選單的所有選項

特殊功能選擇器

用途	XPath 語法	說明	範例
獲取屬性值	`//元素/@屬性`	直接獲取元素的特定屬性值	`//img/@src` 獲取所有圖片的 src 屬性值
元素計數	`count(//元素)`	計算符合條件的元素數量	`count(//a[contains(@href, 'product')])` 計算產品連結數量
連接多個結果	`//元素1 \| //元素2`	合併多個 XPath 查詢結果	`//h1 \| //h2` 選擇所有 h1 和 h2 元素
選擇可見元素	`//*[not(contains(@style, 'display:none'))]`	選擇頁面上可見的元素	`//div[not(contains(@style, 'display:none'))]` 選擇可見的 div
獲取節點文本	`normalize-space(//元素)`	獲取元素的文本並去除多餘空白	`normalize-space(//h1)` 獲取 h1 標題的文本

動態頁面爬取技巧

用途	技巧	說明
等待元素加載	使用 WebDriverWait	設置顯式等待，直到特定 XPath 選擇器能夠找到元素
處理 iframe	先切換到 iframe 再定位	`driver.switch_to.frame(driver.find_element_by_xpath("//iframe[@id='content']"))`
處理 AJAX 加載	使用顯式等待	等待特定元素可見或可點擊，再進行後續操作
處理動態 ID	使用 contains 或 starts-with	對於動態生成的 ID，使用部分匹配而非精確匹配
處理浮動元素	使用相對位置定位	透過周圍的穩定元素來定位浮動元素

2025-03-24

基礎語法

正則表達式是一種強大的文本模式匹配工具，以下是基本語法元素的對照表：

字元	說明	實例	匹配結果
`.`	匹配任意單個字元(除換行符外)	`a.c`	abc, adc, a$c…
`\d`	匹配任意數字	`\d{3}`	123, 456…
`\w`	匹配字母、數字或下劃線	`\w+`	abc, a123, test_123…
`\s`	匹配空白字元(空格、製表符、換行符)	`a\sb`	“a b”, “a\tb”…
`^`	匹配字串開頭	`^Hello`	“Hello world”
`$`	匹配字串結尾	`world$`	“Hello world”
`*`	匹配前面的模式零次或多次	`a*b`	b, ab, aab…
`+`	匹配前面的模式一次或多次	`a+b`	ab, aab…
`?`	匹配前面的模式零次或一次	`colou?r`	color, colour
`{n}`	匹配前面的模式恰好n次	`a{3}`	aaa
`{n,}`	匹配前面的模式至少n次	`a{2,}`	aa, aaa, aaaa…
`{n,m}`	匹配前面的模式n到m次	`a{2,4}`	aa, aaa, aaaa
`	`	邏輯或	`cat
`[]`	字元集合，匹配括號內任意字元	`[abc]`	a, b, c
`[^]`	字元集合，匹配非括號內的任意字元	`[^abc]`	d, e, f…
`()`	捕獲組，可以提取匹配的內容	`(abc)`	提取 “abc”
`(?:)`	非捕獲組，不提取匹配的內容	`(?:abc)`	不提取 “abc”

匹配模式修飾符

修飾符	說明
`g`	全局匹配 (找出所有匹配項而非僅第一個)
`i`	忽略大小寫
`m`	多行匹配
`s`	使 `.` 可以匹配換行符

HTML 提取常用技巧

最小匹配: .*? 而不是 .* (貪婪匹配)
屬性匹配: [^>]* 可以匹配標籤內任意屬性
捕獲組: () 用於提取需要的內容

常用正則表達式範例

以下是 20 個實用的正則表達式範例：

2025-03-24

Notion 完整教案：從入門到精通

Notion 完整教案：從入門到精通

第一章：Notion 基本架構與概念

1.1 Notio 簡介

Notion 是一款多功能的工作空間工具，將筆記、資料庫、任務管理、文件協作等功能整合在一起。它可以用來管理個人事務、團隊專案、知識庫等多種用途。Notion 的特點是高度自定義和靈活性，使用者可以根據自己的需求打造專屬的工作環境。

1.2 Notion 的核心架構

1.2.1 工作區（Workspace）
- 定義：最頂層的組織結構，相當於一個公司或個人的所有內容集合
- 功能：可以設置不同的權限級別和成員管理
- 特點：一個帳號可以擁有多個工作區
- 註冊流程：用一個 Email 註冊，即可創建 Notion 帳號和工作區
1.2.2 頁面（Page）
- 定義：所有內容的基本容器
- 功能：可以包含文字、圖片、表格和其他頁面
- 特點：可以無限嵌套，形成樹狀層級結構
- 應用：筆記、文檔、專案管理、知識庫
1.2.3 區塊（Block）
- 定義：頁面中的內容元素，Notion 的最小組成單位
- 特點：可以自由拖曳、排序和嵌套
- 操作：可以在頁面中自由拖放調整位置
- 核心理念：所有內容都是區塊，可以靈活組合
1.2.4 資料庫（Database）
- 定義：用於存儲結構化資料的特殊頁面類型
- 特點：可以有多種視圖方式呈現相同的資料
- 應用：適合管理任務清單、專案追蹤、客戶資料等
- 形式：可以是表格、看板、日曆、列表、畫廊等
  圖1.1：Notion核心架構
1.3 Notion 的三大核心精神

1.3.1 簡化（Simplicity）
- 極簡的使用者介面
- 區塊化的內容設計
- 將多種工具整合為一體
1.3.2 破格（Innovation）
- 打破傳統的文件結構限制
- 提供多種視圖來查看同一資料
- 模糊了不同生產力工具之間的界限
1.3.3 靈活（Flexibility）
- 無限嵌套的內容組織
- 可完全自定義的工作流程
- 跨平台無縫適應
```
mindmap
  root((Notion核心精神))
    簡化(Simplicity)
      極簡的使用者介面
      區塊化的內容設計
      多種工具整合為一體
    破格(Innovation)
      打破傳統文件結構限制
      多視圖呈現同一資料
      模糊不同工具之間的界限
    靈活(Flexibility)
      無限嵌套的內容組織
      完全自定義的工作流程
      跨平台無縫適應
```
圖1.2：Notion三大核心精神
2025-03-23
AI Prompt 提詞技巧大全：從入門到精通

AI Prompt 提詞技巧大全：從入門到精通

 下載本文 PDF

目錄
1. 前言：AI提詞的藝術與科學
2. 生活中常用提詞範例
3. 提詞方法分析
4. 大型語言模型特性比較
5. 有效提詞的結構與技巧
6. CRAFT提詞架構深入解析
7. 綜合應用示例
8. 提詞技巧進階應用
9. AI模型能力開發方法
10. AI提詞方法由淺入深
11. 提詞方法對比與選擇指南
12. 提詞最佳實踐摘要
13. 生活應用50例
14. 總結：掌握AI提詞的未來
1. 前言：AI提詞的藝術與科學

人工智能時代，我們不只是AI的使用者，更是與AI共同創造的夥伴。提詞（Prompting）是我們與AI溝通的橋樑，是解鎖AI潛力的鑰匙。掌握提詞技巧，就像學習一門新的語言，能夠讓我們更有效地利用AI工具，提升工作效率，釋放創意潛能。
本書將系統性地介紹AI提詞的各種技巧，從基礎的零樣本提詞到進階的思維鏈提詞和元提詞，從實用的CRAFT框架到精準的角色設定。無論你是AI新手還是資深用戶，都能在本書中找到提升AI使用體驗的關鍵方法。
在數位轉型的浪潮中，提詞技巧不僅是個人技能，更是組織競爭力的重要組成部分。讓我們一起探索AI提詞的奧秘，解鎖無限可能。
2025-03-21
Python 資料視覺化入門：Matplotlib 與 Plotly 實戰教學

Python 資料視覺化入門 - Matplotlib & Plotly

目錄
1. 資料視覺化的重要性
2. 簡介 Matplotlib 和 Plotly
3. Matplotlib 基礎
4. Plotly 基礎
1. 資料視覺化的重要性

為什麼我們需要資料視覺化？
2025-03-20
Chart.js 互動式圖表入門教程

Chart.js 互動式圖表入門教程

第一部分：課程介紹與環境準備

課程簡介與 Chart.js 概覽

什麼是 Chart.js？ Chart.js 是一個簡單而靈活的 JavaScript 圖表庫，基於 HTML5 Canvas 元素，使網頁開發者能夠輕鬆在網頁中創建各種互動式圖表。

為什麼選擇 Chart.js？
2025-03-18
amCharts 互動式圖表與儀表板設計完全指南

amCharts 視覺化指南

1. amCharts 簡介

amCharts 是一套功能強大的 JavaScript 圖表庫，專為建立互動式、美觀的數據視覺化而設計。它提供了廣泛的圖表類型，從基本的柱狀圖和折線圖到複雜的地圖和儀表板。

主要特點
- 豐富的圖表類型：提供超過 40 種不同的圖表類型
- 高度可定制：幾乎所有元素都可以自訂
- 互動性：內建豐富的互動功能，如縮放、拖動和懸停效果
- 響應式設計：自動適應不同尺寸的螢幕
- 跨瀏覽器兼容：支援所有主流瀏覽器
- 簡單的 API：易於理解和使用的 API
amCharts 資料科學視覺化指南
2025-03-17
Markdown 入門指南：資料科學應用與視覺化

Markdown 基礎介紹

什麼是 Markdown？

Markdown 是一種輕量級標記語言，由 John Gruber 於 2004 年創建。它使用純文本格式，但可以轉換為結構化的 HTML 文件，非常適合撰寫文檔、筆記和網頁內容。

為什麼資料科學家需要學習 Markdown？
- 輕鬆撰寫具有結構的文檔
- 創建可重現的研究報告
- 在 Jupyter Notebook 和 R Markdown 中整合代碼與文本
- 撰寫清晰的分析說明
- 在 GitHub 等平台上展示專案
Markdown 的優勢
- 語法簡單，易於學習
- 純文本格式，跨平台兼容
- 可轉換為多種格式（HTML、PDF、DOCX 等）
- 與資料科學工具無縫集成
- 專注於內容而非排版
基本語法

標題
```
# 一級標題
## 二級標題
### 三級標題
#### 四級標題
##### 五級標題
###### 六級標題
```
文本格式
```
*斜體文本* 或 _斜體文本_
**粗體文本** 或 __粗體文本__
***粗斜體文本*** 或 ___粗斜體文本___
~~刪除線文本~~
```
列表

無序列表：
2025-03-17
Matplotlib 視覺化指南：結合 JSON 資料的完整實戰教程

好的，以下是您提供的 Matplotlib 視覺化指南內容，以 Markdown 格式重新輸出：

Matplotlib 視覺化指南

1. 通用的 Matplotlib 技巧

Matplotlib 是 Python 中最常用的 2D 繪圖工具，幾個核心概念包括：
- Figure（圖像）：整個視覺化畫布
- Axes（座標軸）：Figure 內的單個子圖
- Axis（軸）：x 軸和 y 軸
- Artist（繪圖元素）：圖形、標籤、圖例等
基礎設定
```
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import json

# JSON 資料範例：
# 從 JSON 字串載入資料
json_data = '''
{
  "x_values": [0, 1, 2, 3, 4, 5],
  "y_values": [0, 1, 4, 9, 16, 25]
}
'''
data = json.loads(json_data)

# 基本繪圖流程
plt.figure()
plt.plot(data["x_values"], data["y_values"])
plt.xlabel("X 軸")
plt.ylabel("Y 軸")
plt.title("從 JSON 資料繪製的基本圖表")
plt.show()
```
2. 買一送一的介面

Matplotlib 提供兩種繪圖 API：
2025-03-17
Mermaid 圖表入門與生成指南

Mermaid 圖表入門與生成指南

Mermaid 是一個輕量級的圖表生成工具，讓你可以使用簡單的文本語法來創建各式各樣的視覺化圖表。本指南將從基礎概念開始，逐步深入到進階應用，包括如何使用 Python 和 ChatGPT 來輔助生成 Mermaid 圖表。

1. Mermaid 基礎介紹

什麼是 Mermaid？

Mermaid 是一個 JavaScript 函式庫，允許使用者通過簡單的文本描述來生成圖表，類似於 PlantUML。這種「以程式碼繪製圖表」的方式非常適合在多種文本環境（如 Markdown 文件）中嵌入視覺化內容。
2025-03-17
Plotly 互動式圖表指南

Plotly 圖表教學指南

Plotly 是一個功能強大的 Python 資料視覺化函式庫，支援互動式與動態圖表，尤其適合用於網頁應用和資料分析。相較於 Matplotlib，Plotly 提供更豐富的互動性和美觀的預設樣式，能夠輕鬆製作出專業級的資料視覺化圖表。
本教學將從基礎到進階，示範如何使用 Plotly 繪製各種類型的圖表，並特別聚焦於如何從 JSON 資料中建立視覺化。

目錄
1. 基礎設定
2. 從 JSON 資料入手
3. 基本圖表類型
4. 進階圖表
5. 組合與交互式圖表
6. 自訂樣式與佈局
7. 匯出與分享
基礎設定

首先，我們需要安裝並匯入必要的套件：
2025-03-17
資料視覺化全攻略：從基礎概念到實際專案應用

課程綱要

課程簡介

資料視覺化是將複雜資料轉換成視覺圖形的過程，能夠幫助我們更有效地理解數據、發現趨勢與模式，並優化溝通效果。本課程將從基礎知識開始，逐步深入各種視覺化工具與技術，幫助學生掌握將資料轉化為有效視覺呈現的能力。

學習目標
- 掌握靜態與互動式資料視覺化的核心概念與原則
- 熟練運用多種視覺化工具與技術處理不同類型的資料
- 培養設計直觀且具吸引力視覺化的能力
- 結合程式設計與視覺化工具提升資料分析與溝通能力
- 實現從資料收集到視覺化呈現的完整工作流程
第一部分：視覺化基礎

單元2：Matplotlib 基礎

2.1 Matplotlib 入門
- 環境設置與基本架構
- Figure與Axes概念
- 基本圖表建立：折線圖、柱狀圖、散點圖
2.2 圖表樣式與格式設定
- 標題、軸標籤與圖例
- 顏色與樣式調整
- 網格與刻度設定
2.3 基礎實作
- 建立簡單線條圖與長條圖
- 實現多圖層疊加
- 解決常見問題與最佳實踐
單元3：Markdown & Mermaid 輕量級視覺化

3.1 Markdown基礎
- 基本語法與格式
- 在資料分析中的應用
3.2 Mermaid圖表入門
- 流程圖、時序圖基本語法
- 狀態圖與甘特圖設計
3.3 實作練習
- 使用Mermaid建立基本流程圖
- 結合Markdown與Mermaid製作分析報告
第二部分：進階視覺化技術

單元4：Matplotlib 進階技巧

4.1 複雜圖表設計
- 子圖與多面板圖表
- 數據分布視覺化：直方圖、箱型圖、小提琴圖
- 3D圖表與等高線圖
4.2 自訂與風格化
- 風格表與主題設定
- 自訂藝術風格
- 圖片輸出與儲存格式
4.3 進階實作
- 地圖資料視覺化
- 時間序列資料處理與視覺化
- 科學圖表與發布品質製作
單元5：Plotly 互動式視覺化

5.1 Plotly基礎
- 基本架構與運作原理
- 互動式圖表的優勢
- 基本圖表類型建立
5.2 互動功能實作
- 懸停資訊與工具提示
- 縮放與平移功能
- 選擇與過濾資料
5.3 資料整合技術
- JSON格式處理與視覺化
- API整合與資料獲取
- 動態資料視覺化
單元6：amCharts 多功能圖表設計

6.1 amCharts簡介
- 功能與架構概述
- 與其他工具的比較
- 開發環境設置
6.2 圖表類型與技術
- 基本圖表：圓餅圖、柱狀圖、折線圖
- 複合與進階圖表設計
- 動畫效果與轉場
6.3 客製化與進階應用
- 主題與外觀設計
- 反應式設計實現
- 即時資料更新實作
第三部分：整合應用與實戰

單元7：資料與視覺化整合設計

7.1 資料處理與視覺化準備
- 資料清理與轉換
- 資料與視覺化分離設計原則
- 大型資料集的高效處理
7.2 互動式儀表板設計
- 儀表板設計原則
- 多圖表協同設計
- 使用者體驗優化
7.3 視覺化自動化生成
- 使用Python自動化生成圖表
- 結合ChatGPT生成Mermaid圖表
- 批量圖表產生方法
單元8：綜合實戰專案

8.1 商業儀表板專案
- 需求分析與設計規劃
- 使用Plotly/amCharts建立互動式儀表板
- 案例研究與最佳實踐
8.2 金融資料視覺化專案
- 金融資料特性與挑戰
- 結合Matplotlib與amCharts視覺化股票資料
- 技術分析指標的視覺化
8.3 地理資訊視覺化專案
- GIS資料處理基礎
- 互動式地圖建立（以台灣露營區地圖為例）
- 位置資料的特殊視覺化技巧
單元9：專案管理與工作流程視覺化

9.1 專案規劃視覺化
- 甘特圖設計與實作
- 項目依賴關係圖
- 進度追蹤視覺化
9.2 系統與流程視覺化
- 系統架構圖設計
- 流程自動化視覺化
- 決策樹與邏輯圖表
9.3 綜合實例：專案全程視覺化
- 從需求到成果的視覺化記錄
- 問題分析與解決方案視覺化
- 成果呈現與溝通技巧
附錄：實用資源與工具
- 視覺化工具推薦與比較
- 開源資料集與範例
- 進階學習資源
- 專業視覺化社群與知識分享平台
實例詳解：台灣露營區地圖專案

背景與目標
- 建立全台露營資源互動式地圖
- 整合不同類型露營場地資訊
- 提供使用者友善的查詢與導航功能
資料收集與處理
- 露營區與野營地點資料收集方法
- 資料清理與標準化
- 位置資訊與屬性資料整合
視覺化實作
- 使用Google Maps API建立基礎地圖
- 資料分類與圖層設計
- 互動功能實現：過濾、搜尋、資訊顯示
成果與延伸
- 使用指南與功能說明
- 雲端分享與協作方式
- 未來可能的功能擴展與優化
實例詳解：其它實例

國家災害防救科技中心 - 3D災害潛勢地圖
2025-03-17
學習 NumPy：數據處理與分析基礎

課程目標
- 建立 NumPy 的基本知識。
- 學習使用 NumPy 進行高效的陣列操作。
- 掌握 NumPy 的進階功能，如廣播、索引、數學運算、統計分析和結構化陣列。
- 能夠運用 NumPy 解決實際資料科學問題。
- 實作 COVID-19 數據分析與視覺化
課程大綱
1. NumPy 簡介
  - 什麼是 NumPy？
  - NumPy 的優勢：高效的陣列運算
  - 安裝 NumPy
  - 導入 NumPy 模組
  - 查看 NumPy 版本
2. NumPy 陣列基礎
  - NumPy 陣列 (ndarray) 的概念
  - 從 Python List 建立 NumPy 陣列
  - 建立不同維度的 NumPy 陣列
    - 一維陣列
    - 二維陣列
    - 三維陣列
  - NumPy 陣列的屬性
    - 形狀 (shape)
    - 維度 (ndim)
    - 資料型態 (dtype)
    - 大小 (size)
    - 記憶體大小 (nbytes)
  - NumPy 陣列的資料型態
  - 創建特殊陣列
    - np.zeros() 零陣列
    - np.ones() 單位陣列
    - np.arange() 等差陣列
    - np.linspace() 線性等分陣列
3. NumPy 陣列的索引與切片
  - 存取單一元素
  - 多維陣列的索引
  - 切片操作
  - 布林索引
  - Fancy Indexing
4. NumPy 陣列的運算
  - 基本算術運算 (+, -, *, /)
  - Universal Functions (ufuncs)
    - 平方 (square)
    - 平方根 (sqrt)
    - 指數 (exp)
    - 對數 (log)
    - 三角函數 (sin, cos, tan)
  - 聚合運算
    - 總和 (sum)
    - 平均值 (mean)
    - 中位數 (median)
    - 標準差 (std)
    - 最大值 (max)
    - 最小值 (min)
5. NumPy 的廣播 (Broadcasting)
  - 廣播的概念與用途
  - 廣播的規則
  - 廣播的實際應用
6. NumPy 的進階應用
  - 陣列的重塑 (reshape)
  - 陣列的合併與分割
    - 水平合併 (hstack)
    - 垂直合併 (vstack)
    - 分割 (split)
  - 條件篩選與布林邏輯
    - 使用布林運算篩選陣列元素
    - np.where() 函數
  - 排序
    - np.sort() 函數
    - np.argsort() 函數
7. NumPy 的結構化陣列
  - 結構化陣列的概念
  - 定義結構化陣列的資料型態
  - 建立結構化陣列
  - 存取結構化陣列的欄位
  - 使用結構化陣列進行資料分析
8. NumPy 實例演練
  - 計算移動平均
  - 數據標準化
  - 線性回歸分析
  - 圖像處理
  - COVID-19 數據分析與可視化
課程內容詳解

1. NumPy 簡介

NumPy（Numerical Python 的簡稱）是 Python 中用於科學計算的核心函式庫。它提供了一個高性能的多維陣列對象 ndarray，以及用於處理這些陣列的工具。
2025-03-09

課程目標

本課程旨在幫助學員從零開始，掌握 Pandas 的基本操作與資料清理技巧，能夠運用 Pandas 進行資料分析與處理。

課程大綱

1. Pandas 簡介與環境設置

什麼是 Pandas？
Pandas 的優勢與應用場景
安裝 Pandas
匯入 Pandas 函式庫

import pandas as pd
import numpy as np  # 通常也會一起匯入 NumPy

2. Pandas 資料結構：Series

Series 的概念：一維標籤化陣列
建立 Series：
- 從 Python 列表建立

# 創建一個簡單的Series
data = [1, 2, 3, 4, 5]
series = pd.Series(data, name='Example Series')
print(series)

3. Pandas 資料結構：DataFrame

DataFrame 的概念：二維表格型資料結構
建立 DataFrame：
- 從字典建立
DataFrame 的基本屬性：
- shape：DataFrame 的形狀（列數、欄數）
- columns：欄位名稱
- index：列索引
DataFrame 的索引與選擇：
- 選擇欄位
- 選擇列
- 使用 loc 和 iloc 進行選擇
- 條件篩選
DataFrame 的基本操作：
- 新增欄位
- 刪除欄位
- 修改欄位

# 創建一個簡單的DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Score': [88, 92, 85]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 選擇欄位
print(df['Name'])

# 選擇列
print(df.iloc[0]) #選擇第一列

# 條件篩選
filtered_df = df[df['Age'] > 30]
print(filtered_df)

4. 資料載入與儲存

讀取 CSV 檔案： pd.read_csv()
儲存 DataFrame 為 CSV 檔案： df.to_csv()

# 讀取 CSV 檔案
# df = pd.read_csv('data.csv') # 假設有名為 data.csv 的檔案
# print(df)

# 儲存 DataFrame 為 CSV 檔案
# df.to_csv('output.csv', index=False) # 不儲存索引

5. 資料清理

處理缺失值：
- 判斷缺失值： isna()、 isnull()
- 填補缺失值： fillna()
- 刪除缺失值： dropna()
處理重複值：
- 判斷重複值： duplicated()
- 刪除重複值： drop_duplicates()
資料類型轉換： astype()

# 創建一個包含NaN的DataFrame
df_nan = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6]})
print(df_nan.isna()) # 判斷哪裡是NaN
print(df_nan.fillna(0)) # 將NaN替換為0

# 剔除缺失值
df_dropped = df_nan.dropna()
print(df_dropped)

# 判斷重複值
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3], 'B': [4, 5, 5, 6]})
print(df.duplicated()) # 判斷重複值

# 刪除重複值
df_dropped = df.drop_duplicates() # 刪除重複值
print(df_dropped)

6. 資料操作與變換

行的操作
列的操作
資料的聚合與群組運算
資料合併： concat 和 merge

# 範例資料集
data = {'類別': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        '數量': [10, 15, 10, 10, 20, 25]}

df = pd.DataFrame(data)

# 依據 '類別' 分組並計算每組的總和
grouped_df = df.groupby('類別').sum()
print(grouped_df)

# 新增一個欄位
df['數量_兩倍'] = df['數量'] * 2
print(df)

# 改變欄位名稱
df.rename(columns={'數量': '產品數量'}, inplace=True)
print(df)

# 合併兩個DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'Key': ['A', 'B', 'C'], 'Value': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'Key': ['A', 'B', 'D'], 'Value': [4, 5, 6]})
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='Key', how='inner')
print("\nMerge 合併後的 DataFrame:\n", df_merged)

7. 資料統計與分析

計算各列的平均值
計算每列的總和
值的排序
描述性統計
相關性分析
計算次數

# 範例資料集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 計算各列的平均值
mean_values = df.mean()
print(mean_values)

# 計算每列的總和
sum_values = df.sum()
print(sum_values)

# 根據列A排序
sorted_df = df.sort_values(by='A', ascending=False)
print(sorted_df)

# 描述性統計
print(df.describe())

# 相關性分析
print(df.corr())

8. 數據正規化

最小-最大正規化（Min-Max Scaling）

# 範例資料集
data = {'Salary': [50000, 60000, 70000], 'Score': [3.5, 4.2, 5.0]}
df = pd.DataFrame(data)

# 最小-最大正規化（Min-Max Scaling）
df['Salary'] = (df['Salary'] - df['Salary'].min()) / (df['Salary'].max() - df['Salary'].min())
df['Score'] = (df['Score'] - df['Score'].min()) / (df['Score'].max() - df['Score'].min())

print(df)

9. 時間序列資料處理 (基礎)

時間序列的建立： pd.date_range()
時間序列的索引與選擇
時間序列的重採樣： resample()
移動平均： rolling()

# 時間序列的建立
dates = pd.date_range('2025-01-01', periods=6, freq='D')
df = pd.DataFrame({'Date': dates, 'Sales': [200, 220, 250, 270, 300, 350]})
df.set_index('Date', inplace=True)
print(df)

# 移動平均
df['Moving Average'] = df['Sales'].rolling(window=3).mean()
print(df)

10. 資料視覺化 (基礎)

使用 Pandas 內建的繪圖功能
繪製線圖、散佈圖、長條圖、直方圖等

import matplotlib.pyplot as plt

# 繪製線圖
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 2, 9, 10]})
df.plot(x='A', y='B', kind='line')
plt.show()

# 繪製直方圖
df['A'].plot(kind='hist')
plt.show()

11. 向量化字串操作

# 範例
string_series = pd.Series(['apple', 'banana', 'cherry'])
upper_case = string_series.str.upper()
print("\n將字串轉為大寫:\n", upper_case)

12. 高效率 Pandas： `eval()` 和 `query()`

# 範例
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df['C'] = pd.eval('df["A"] + df["B"]')
print(df)

df_filtered = df.query('A > 1')
print(df_filtered)

13. 處理遺漏值與異常值 (進階)

使用中位數、平均值、眾數填補遺漏值
移除或更正異常值

# 範例
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
    'B': [5, np.nan, np.nan, 8, 9]
})

# 使用 fillna 填補遺漏值
df.fillna(value={'A': 0, 'B': 0}, inplace=True)
print(df)

# 移除或更正異常值
df = pd.DataFrame({
    'A': [10, 20, 30, 1000, 50],
    'B': [5, 5, 5, 5000, 5]
})
df[df > 100] = np.nan
print(df)

14. 數據正規化 (進階)

使用 scikit-learn 的 MinMaxScaler

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 範例
data = {'Salary': [50000, 60000, 70000], 'Score': [3.5, 4.2, 5.0]}
df = pd.DataFrame(data)

scaler = MinMaxScaler()
df[['Salary', 'Score']] = scaler.fit_transform(df[['Salary', 'Score']])
print(df)

2025-03-09

1. 簡介

提供了一個 DateConverter 類別，用於處理各種日期格式的轉換，包括：

民國年與西元年（公元年）的轉換
日期字串轉換為整數年、月、日
農曆年與天干地支年的轉換
國曆（西曆）與農曆日期的轉換

這個工具類別可以應用於需要處理不同日期格式的應用程式中，例如：歷史資料分析、多國語言日曆系統等。

2. 程式碼結構

DateConverter 類別包含多個靜態方法，每個方法負責一種日期轉換。

import datetime
from lunardate import LunarDate

class DateConverter:
    """
    日期轉換工具類別，提供多種日期格式的轉換方法。
    """

    # 民國年轉換為西元年
    @staticmethod
    def roc_to_ad(year):
        """將民國年轉換為西元年"""
        if year <= 0:
            raise ValueError("無效的民國年份: 年份必須大於0")
        return year + 1911

    # 西元年轉換為民國年
    @staticmethod
    def year_to_roc(year):
        """將西元年轉換為民國年"""
        if year < 1912:
            raise ValueError("年份不在有效範圍內: 民國年從1912年起始")
        roc_year = year - 1911
        return f"{roc_year}年"

    # 支援的日期格式
    _DATE_FORMATS = ['%Y-%m-%d', '%Y/%m/%d', '%Y年%m月%d日']  # 可擴展支持更多格式

    # 日期字符串轉換為整數型別的年、月、日
    @staticmethod
    def convert_to_int_date(date_str):
        """將日期字符串轉換為整數型別的年、月、日"""
        date = None
        for date_format in DateConverter._DATE_FORMATS:
            try:
                date = datetime.datetime.strptime(date_str, date_format)
                break
            except ValueError:
                pass
        
        if date is None:
            raise ValueError(f"無法解析日期：{date_str}，請檢查日期格式是否正確。")

        return date.year, date.month, date.day

    # 農曆年轉天干地支年
    @staticmethod
    def lunar_year_to_gan_zhi(year):
        """將農曆年轉換為天干地支年"""
        tian_gan = "甲乙丙丁戊己庚辛壬癸"
        di_zhi = "子丑寅卯辰巳午未申酉戌亥"
        
        gan_idx = (year - 4) % 10  # 天干循環
        zhi_idx = (year - 4) % 12  # 地支循環

        return tian_gan[gan_idx] + di_zhi[zhi_idx]
    
    # 天干地支年轉換為多個西元年份
    @staticmethod
    def gan_zhi_to_lunar_years(gan_zhi_year):
        """將天干地支年轉換為多個西元年份"""
        tian_gan = "甲乙丙丁戊己庚辛壬癸"
        di_zhi = "子丑寅卯辰巳午未申酉戌亥"
        
        gan = gan_zhi_year[0]
        zhi = gan_zhi_year[1]

        gan_idx = tian_gan.index(gan)
        zhi_idx = di_zhi.index(zhi)

        current_year = datetime.datetime.now().year
        year_list = []
        for i in range(current_year, current_year - 241, -1):  # 遍歷過去240年
            gan_idx_shift = (i - 4) % 10  # 根據天干的周期，向前位移4年
            zhi_idx_shift = (i - 4) % 12  # 根據地支的周期，向前位移4年
            if gan_idx_shift == gan_idx and zhi_idx_shift == zhi_idx:
                year_list.append(i)
            
        return year_list
    
    # 國曆日期轉換為農曆日期
    @staticmethod
    def convert_to_lunar_date(year, month, day):
        """將國曆日期轉換為農曆日期"""
        lunar_date = LunarDate.fromSolarDate(year, month, day)
        return lunar_date

    # 農曆日期轉換為國曆日期
    @staticmethod
    def convert_to_solar_date(year, month, day):
        """將農曆日期轉換為國曆日期"""
        lunar_date = LunarDate(year, month, day)
        return lunar_date.toSolarDate()

datetime 模組：用於處理日期和時間相關的操作。
lunardate 模組：用於處理農曆日期。

3. 各種日期轉換方法

3.1. 民國年與西元年轉換

roc_to_ad(year)：將民國年轉換為西元年。
- 如果輸入的民國年小於等於 0，則引發 ValueError。
- 西元年 = 民國年 + 1911
year_to_roc(year)：將西元年轉換為民國年。
- 如果輸入的西元年小於 1912，則引發 ValueError。
- 民國年 = 西元年 - 1911

    @staticmethod
    def roc_to_ad(year):
        """將民國年轉換為西元年"""
        if year <= 0:
            raise ValueError("無效的民國年份: 年份必須大於0")
        return year + 1911

    @staticmethod
    def year_to_roc(year):
        """將西元年轉換為民國年"""
        if year < 1912:
            raise ValueError("年份不在有效範圍內: 民國年從1912年起始")
        roc_year = year - 1911
        return f"{roc_year}年"

3.2. 日期字串轉換為整數年、月、日

convert_to_int_date(date_str)：將日期字串轉換為整數型別的年、月、日。
- 使用 _DATE_FORMATS 列表中定義的日期格式嘗試解析日期字串。
- 如果所有格式都無法解析，則引發 ValueError。

    _DATE_FORMATS = ['%Y-%m-%d', '%Y/%m/%d', '%Y年%m月%d日']  # 可擴展支持更多格式

    @staticmethod
    def convert_to_int_date(date_str):
        """將日期字符串轉換為整數型別的年、月、日"""
        date = None
        for date_format in DateConverter._DATE_FORMATS:
            try:
                date = datetime.datetime.strptime(date_str, date_format)
                break
            except ValueError:
                pass

        if date is None:
            raise ValueError(f"無法解析日期：{date_str}，請檢查日期格式是否正確。")

        return date.year, date.month, date.day

3.3. 農曆年與天干地支年的轉換

lunar_year_to_gan_zhi(year)：將農曆年轉換為天干地支年。
- 使用天干和地支的循環列表計算對應的天干和地支。
gan_zhi_to_lunar_years(gan_zhi_year)：將天干地支年轉換為可能的西元年份列表。
- 遍歷過去 240 年，找出符合給定天干地支的年份。

    @staticmethod
    def lunar_year_to_gan_zhi(year):
        """將農曆年轉換為天干地支年"""
        tian_gan = "甲乙丙丁戊己庚辛壬癸"
        di_zhi = "子丑寅卯辰巳午未申酉戌亥"

        gan_idx = (year - 4) % 10  # 天干循環
        zhi_idx = (year - 4) % 12  # 地支循環

        return tian_gan[gan_idx] + di_zhi[zhi_idx]

    @staticmethod
    def gan_zhi_to_lunar_years(gan_zhi_year):
        """將天干地支年轉換為多個西元年份"""
        tian_gan = "甲乙丙丁戊己庚辛壬癸"
        di_zhi = "子丑寅卯辰巳午未申酉戌亥"

        gan = gan_zhi_year[0]
        zhi = gan_zhi_year[1]

        gan_idx = tian_gan.index(gan)
        zhi_idx = di_zhi.index(zhi)

        current_year = datetime.datetime.now().year
        year_list = []
        for i in range(current_year, current_year - 241, -1):  # 遍歷過去240年
            gan_idx_shift = (i - 4) % 10  # 根據天干的周期，向前位移4年
            zhi_idx_shift = (i - 4) % 12  # 根據地支的周期，向前位移4年
            if gan_idx_shift == gan_idx and zhi_idx_shift == zhi_idx:
                year_list.append(i)

        return year_list

3.4. 國曆（西曆）與農曆日期的轉換

convert_to_lunar_date(year, month, day)：將國曆日期轉換為農曆日期。
- 使用 LunarDate.fromSolarDate() 方法將國曆日期轉換為 LunarDate 物件。
convert_to_solar_date(year, month, day)：將農曆日期轉換為國曆日期。
- 使用 LunarDate() 建立 LunarDate 物件，然後使用 toSolarDate() 方法轉換為國曆日期。

    @staticmethod
    def convert_to_lunar_date(year, month, day):
        """將國曆日期轉換為農曆日期"""
        lunar_date = LunarDate.fromSolarDate(year, month, day)
        return lunar_date

    @staticmethod
    def convert_to_solar_date(year, month, day):
        """將農曆日期轉換為國曆日期"""
        lunar_date = LunarDate(year, month, day)
        return lunar_date.toSolarDate()

4. 使用範例

以下是如何使用 DateConverter 類別中的方法的範例：

2025-03-09

MacBook Pro 2019 + RTX 3060 + Micron X9 設置與優化指南

硬體環境

MacBook Pro 2019（16GB RAM）
Ubuntu（建議 22.04 LTS）
外接顯卡（RTX 3060 12GB）
外接 SSD（Micron X9 2TB，USB 3.2）

1️⃣ 安裝 NVIDIA 驅動與 CUDA

安裝 NVIDIA 驅動

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y nvidia-driver-535
sudo reboot

安裝 CUDA 12（對應 PyTorch 和 DeepSeek）

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin
sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.2/local_installers/cuda_12.2.2_535.104.05_linux.run
sudo sh cuda_12.2.2_535.104.05_linux.run --silent --toolkit
export PATH=/usr/local/cuda-12.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

確認安裝成功

nvidia-smi
nvcc --version

2️⃣ 建立 SWAP 優化運行

創建 256GB SWAP（存放在 Micron X9）

sudo mkdir -p /mnt/ssd_swap
sudo fallocate -l 256G /mnt/ssd_swap/swapfile
sudo chmod 600 /mnt/ssd_swap/swapfile
sudo mkswap /mnt/ssd_swap/swapfile
sudo swapon /mnt/ssd_swap/swapfile

開機自動掛載 SWAP

echo '/mnt/ssd_swap/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab

降低 SWAP 頻率（減少 SSD 負擔）

echo 'vm.swappiness=10' | sudo tee -a /etc/sysctl.conf
sudo sysctl -p

3️⃣ 安裝 PyTorch、DeepSeek LLM、LangChain

安裝 Python 環境

sudo apt install -y python3-venv python3-pip
python3 -m venv ~/llm_env
source ~/llm_env/bin/activate

安裝 PyTorch（支援 CUDA 12）

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

安裝 DeepSeek LLM

pip install deepseek-llm

安裝 LangChain + FAISS（向量檢索庫）

pip install langchain faiss-cpu

4️⃣ 優化 DeepSeek LLM 運行

啟動 DeepSeek LLM（7B 版本）

from deepseek import DeepSeekModel
model = DeepSeekModel.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b")
model.to("cuda")  # 使用 RTX 3060

減少顯存占用（低 VRAM 優化）

from transformers import BitsAndBytesConfig
quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True)
model = DeepSeekModel.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b", quantization_config=quantization_config)

設定 `torch.compile()` 提高推理速度（需要 PyTorch 2.0 以上）

import torch
model = torch.compile(model)

5️⃣ LangChain + RAG 優化設置

使用 FAISS 來管理向量資料庫

from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

vector_db = FAISS.load_local("/mnt/ssd_swap/faiss_db", OpenAIEmbeddings())

減少 RAM 佔用（批量處理）

from langchain.document_loaders import TextLoader

loader = TextLoader("large_dataset.txt", chunk_size=512)
docs = loader.load()

啟用 Streaming 模式（避免載入太多內容到 RAM）

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model_name="deepseek-llm-7b", streaming=True)

6️⃣ 總結調校重點

✅ NVIDIA 驅動 ➝ 安裝 CUDA 12，確認 nvidia-smi 正常運行 ✅ 增加 SWAP ➝ 在 Micron X9 建立 256GB SWAP，並調低 swappiness=10 ✅ 安裝 PyTorch + DeepSeek LLM ➝ 用 CUDA 12 運行 ✅ 降低 VRAM 需求 ➝ 用 4-bit 量化（BitsAndBytesConfig） ✅ 提高推理速度 ➝ 用 torch.compile() 編譯模型 ✅ 優化 LangChain + FAISS ➝ 使用分批處理、Streaming API

2025-02-25

MacBook Pro 2019 安裝 Ubuntu 24.04 完整指南

以下是針對 MacBook Pro 2019（含 T2 安全晶片）安裝 Ubuntu 24.04 的操作程序整理，我會將步驟簡化並整合為清晰的指南。因為 MacBook Pro 2019 有 T2 晶片，安裝 Ubuntu 需要特別調整安全設定並準備適當的啟動媒體。請注意，Ubuntu 24.04 是較新的版本，T2 支援可能需要額外的内核修補或驅動程式，以下步驟假設你希望從外部磁碟啟動或安裝到內部 SSD。

操作程序：安裝 Ubuntu 24.04 於 MacBook Pro 2019 (含 T2 晶片)

準備工作

下載 Ubuntu 24.04 ISO
2025-02-25

Ubuntu BreezyVoice 從零開始完整安裝設定指南

Ubuntu BreezyVoice 從零開始完整安裝設定建議 (基於官方文件)

Step 1: 環境準備 (系統更新與基本工具安裝)

開啟 Ubuntu 終端機 (Terminal)：在 Ubuntu 桌面環境中，您可以透過應用程式選單搜尋 “Terminal” 或使用快捷鍵 Ctrl + Alt + T 開啟終端機。
更新系統套件列表與已安裝套件: 保持系統套件最新，有助於避免相容性問題。
```
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
```
安裝必要的系統工具: 這些工具包含程式碼下載、編譯以及套件管理所需的基礎工具。
```
sudo apt install -y git curl wget apt-utils
```

Step 2: 安裝 Python 3.10 環境

BreezyVoice 需要 Python 3.10 版本。請確認您的 Ubuntu 環境中已安裝或安裝正確版本的 Python。

1.  **檢查 Python 版本**:  先確認系統中預設的 Python 版本。

    ```bash
    python3 --version
    ```

    如果版本不是 3.10.x，您需要安裝 Python 3.10。

2.  **安裝 Python 3.10 (如果需要)**:  您可以使用 `deadsnakes` PPA 來安裝 Python 3.10。

    ```bash
    sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
    sudo apt update
    sudo apt install -y python3.10 python3.10-venv  # 同時安裝虛擬環境工具
    ```

3.  **確認 Python 3.10 安裝成功**: 再次檢查版本，確認已安裝 Python 3.10。

    ```bash
    python3.10 --version
    ```

4.  **設定 Python 3.10 為預設 (可選)**:  如果您希望之後直接使用 `python3` 指令就指向 Python 3.10，可以考慮設定預設版本 (請謹慎操作，可能影響其他系統工具)。

    ```bash
    sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.10 1
    python3 --version # 再次確認預設 python3 版本
    ```

Step 3: 下載 BreezyVoice 程式碼

2025-02-25

使用 CDC API 取得全球各國歷年 Covid-19 與流感數據並輸出 CSV 格式

使用 CDC API 取得全球各國歷年 Covid-19 與流感數據並輸出 CSV 格式

一、教學目標
1. 知識目標：認識 CDC（美國疾病管制與預防中心）提供的公開數據 API 及其應用。
2. 技能目標：學會使用 Python 與 requests 套件，從 CDC API 提取 Covid-19 與流感數據，並將其存為 CSV 格式。
3. 態度目標：培養學生對公共健康數據分析的興趣，並理解其在疫情監測與研究的價值。
二、前置準備

適用對象
- 對象：高中生、大學生或對公共健康、資料科學與 Python 有興趣的初學者。
- 先備知識：基礎 Python 知識（檔案操作、資料處理）。
所需軟硬體
1. 硬體：具備網路連線的電腦。
2. 軟體：
  - Python 3.x（建議搭配 Anaconda）。
  - Python 套件：requests、pandas。
  - 文字編輯器（如 VS Code 或 Jupyter Notebook）。
3. 其他：穩定的網路環境（API 需要線上存取）。
教師準備
- 預先安裝 requests 與 pandas，並測試程式碼。
- 準備 CDC API 的背景簡介（PDF 或投影片）。
- 提供範例數據解釋（如 Covid-19 與流感的欄位意義）。
三、教學流程

時間分配：總計 90 分鐘
- 導入（10 分鐘）
- 環境設定與 API 介紹（15 分鐘）
- Covid-19 數據實作（30 分鐘）
- 流感數據實作（25 分鐘）
- 總結與討論（10 分鐘）
1. 導入（10 分鐘）

活動：情境引導
- 教師提問：
  「如果要追蹤 Covid-19 或流感的全球趨勢，你會怎麼獲取數據？」
- 簡介 CDC API：
  - CDC 是什麼？（美國疾病管制與預防中心，提供公開健康數據）。
  - API 用途：透過程式獲取 Covid-19、流感等數據。
- 目標導引：
  「今天我們將學習如何用 Python 從 CDC API 提取 Covid-19 與流感數據，並存成 CSV 檔案，幫助你分析疫情趨勢！」
2. 環境設定與 API 介紹（15 分鐘）

講解（10 分鐘）
- 安裝套件：
  - 展示指令：
```
pip install requests pandas
```
  - 檢查安裝：import requests, pandas（無錯誤即成功）。
- CDC API 簡介：
  - 端點範例：Covid-19 (9mfq-cb36.json)、流感 (vh55-3he6.json)。
  - 數據格式：JSON，需轉換為表格形式。
實作活動（5 分鐘）
- 學生任務：
  1. 安裝 requests 與 pandas。
  2. 測試簡單請求：
```
import requests
url = "https://data.cdc.gov/resource/9mfq-cb36.json"
response = requests.get(url)
print(f"API 狀態碼：{response.status_code}")
```
- 成果檢查：確認返回狀態碼 200（表示成功）。
3. Covid-19 數據實作（30 分鐘）

講解（10 分鐘）
- 程式碼說明：
  - requests.get()：發送 API 請求。
  - pd.DataFrame()：將 JSON 轉為表格。
  - 欄位篩選與日期格式化。
- 展示範例：提取 Covid-19 數據並顯示前幾行。
實作活動（20 分鐘）
- 學生任務：
  1. 執行以下程式碼，獲取 Covid-19 數據：
```
import requests
import pandas as pd

# CDC Covid-19 API
url = "https://data.cdc.gov/resource/9mfq-cb36.json"

# 發送請求
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    df = pd.DataFrame(data)
    df = df[["submission_date", "state", "tot_cases", "tot_death"]]
    df["submission_date"] = pd.to_datetime(df["submission_date"])
    
    csv_filename = "covid19_cdc_data.csv"
    df.to_csv(csv_filename, index=False)
    print(f"已成功儲存 Covid-19 歷年數據至 {csv_filename}")
else:
    print(f"❌ API 請求失敗，狀態碼：{response.status_code}")
```
1. 打開 covid19_cdc_data.csv，檢查日期、州別與病例數。
- 成果檢查：確認 CSV 包含日期、州別、總確診與死亡數。
4. 流感數據實作（25 分鐘）

講解（10 分鐘）
- 程式碼說明：
  - 流感 API 的欄位（如 week、ili_activity_level）。
  - 與 Covid-19 程式碼的異同。
- 展示範例：提取流感數據並解釋活動等級。
實作活動（15 分鐘）
- 學生任務：
  1. 執行以下程式碼，獲取流感數據：
```
import requests
import pandas as pd

# CDC Flu API
flu_url = "https://data.cdc.gov/resource/vh55-3he6.json"

# 發送請求
response = requests.get(flu_url)

if response.status_code == 200:
    flu_data = response.json()
    flu_df = pd.DataFrame(flu_data)
    flu_df = flu_df[["week", "region", "ili_activity_level", "activity_level_label"]]
    
    flu_csv_filename = "flu_cdc_data.csv"
    flu_df.to_csv(flu_csv_filename, index=False)
    print(f"已成功儲存流感數據至 {flu_csv_filename}")
else:
    print(f"❌ API 請求失敗，狀態碼：{response.status_code}")
```
1. 檢查 flu_cdc_data.csv，找出流感活動等級最高的地區。
- 成果檢查：確認 CSV 包含週數、地區與活動等級。
5. 總結與討論（10 分鐘）
- 教師總結：
  - CDC API 可提供 Covid-19 與流感等多種數據。
  - CSV 格式便於後續分析（如 Excel 或 Python）。
- 學生討論：
  - 「你發現哪些州的 Covid-19 死亡數最高？」
  - 「這些數據能用來做什麼？（如疫情預測、健康政策）」
四、評量方式
1. 實作成果（70%）：
  - 成功生成 covid19_cdc_data.csv。
  - 成功生成 flu_cdc_data.csv。
2. 參與討論（30%）：
  - 在總結時分享觀察或提出問題。
五、延伸應用
1. 進階挑戰：
  - 修改程式碼，篩選特定年份（如 2023）的數據。
  - 使用 matplotlib 繪製 Covid-19 或流感趨勢圖。
2. 實務專案：
  - 比較美國各州的流感與 Covid-19 活動等級。
  - 分析某地區的疫情數據，撰寫簡易報告。
六、教學資源
- 參考連結：
- 附件：
  - 程式碼檔案（.py 格式）。
  - 欄位說明表（PDF）。
2025-02-23
使用 Google Trends API 擷取搜尋趨勢並輸出 CSV 格式

使用 Google Trends API 擷取搜尋趨勢並輸出 CSV 格式

一、教學目標
1. 知識目標：理解 Google Trends 的功能及其透過 API 提供搜尋趨勢數據的機制。
2. 技能目標：學會使用 pytrends 套件提取 LLM（大型語言模型）相關關鍵字的搜尋趨勢，並將資料輸出為 CSV 格式。
3. 態度目標：培養對資料分析與趨勢研究的興趣，並認識其在商業與科技領域的應用價值。
二、前置準備

適用對象
- 對象：高中生、大學生或對資料分析、Python 與 AI 趨勢有興趣的初學者。
- 先備知識：基礎 Python 知識（套件安裝、資料處理）。
所需軟硬體
1. 硬體：具備網路連線的電腦。
2. 軟體：
  - Python 3.x（建議搭配 Anaconda）。
  - Python 套件：pytrends、pandas。
  - 文字編輯器（如 VS Code 或 Jupyter Notebook）。
3. 其他：穩定的網路環境（Google Trends API 需要線上存取）。
教師準備
- 預先安裝 pytrends 並測試程式碼。
- 準備一份簡易安裝指南（PDF 或投影片）。
- 提供 LLM 相關背景資料（簡介 GPT-4、Llama 3 等模型）。
三、教學流程

時間分配：總計 90 分鐘
- 導入（10 分鐘）
- 環境設定與基本操作（20 分鐘）
- 搜尋趨勢數據實作（30 分鐘）
- 各國趨勢數據實作（20 分鐘）
- 總結與討論（10 分鐘）
1. 導入（10 分鐘）

活動：情境引導
- 教師提問：
  「你知道現在最熱門的 AI 模型是什麼嗎？如何用數據證明它的熱度？」
- 簡介 Google Trends：
  - 什麼是 Google Trends？（免費工具，顯示關鍵字搜尋熱度）。
  - 介紹 pytrends 套件如何透過 API 提取資料。
- 目標導引：
  「今天我們將學習如何用 Python 抓取 LLM（如 GPT-4、Claude 3）的搜尋趨勢，並存成 CSV，幫助你分析 AI 熱度！」
2. 環境設定與基本操作（20 分鐘）

講解（10 分鐘）
- 安裝 pytrends：
  - 展示指令：
```
pip install pytrends
```
  - 檢查安裝：import pytrends（無錯誤即成功）。
- 基本概念：
  - TrendReq：初始化 Google Trends API。
  - 參數說明：timeframe（時間範圍）、geo（地區）。
實作活動（10 分鐘）
- 學生任務：
  1. 安裝 pytrends。
  2. 測試簡單程式碼：
```
from pytrends.request import TrendReq
pytrends = TrendReq(hl="en-US", tz=360)
print("成功連接到 Google Trends API！")
```
- 成果檢查：確認程式運行無誤並顯示成功訊息。
3. 搜尋趨勢數據實作（30 分鐘）

講解（10 分鐘）
- 程式碼說明：
  - build_payload：設定關鍵字與搜尋條件。
  - interest_over_time()：獲取時間序列數據。
  - to_csv()：輸出為 CSV。
- 展示範例：以 LLM 關鍵字（如 GPT-4）展示結果。
實作活動（20 分鐘）
- 學生任務：
  1. 執行以下程式碼，獲取近 30 天 LLM 搜尋趨勢：
```
from pytrends.request import TrendReq
import pandas as pd

# 初始化 API
pytrends = TrendReq(hl="en-US", tz=360)

# 定義關鍵字
keywords = ["GPT-4", "Llama 3", "Gemini AI", "Claude 3", "Mistral AI"]

# 設定搜尋條件
pytrends.build_payload(kw_list=keywords, timeframe="now 30-d", geo="US")

# 獲取趨勢數據
trend_data = pytrends.interest_over_time()
trend_data = trend_data.drop(columns=["isPartial"])

# 輸出 CSV
csv_filename = "llm_trends.csv"
trend_data.to_csv(csv_filename)

print(f"已成功儲存 LLM 搜尋趨勢數據至 {csv_filename}")
print(trend_data.head())
```
1. 修改 geo="US" 為 "TW"（台灣）或 ""（全球），重新運行並比較結果。
- 成果檢查：打開 llm_trends.csv，確認包含日期與關鍵字搜尋熱度。
4. 各國趨勢數據實作（20 分鐘）

講解（10 分鐘）
- 介紹 interest_by_region()：
  - 用途：比較不同地區的搜尋熱度。
  - 數據結構：以國家為單位顯示熱度。
- 展示範例：顯示 LLM 在美國與台灣的搜尋差異。
實作活動（10 分鐘）
- 學生任務：
  1. 執行以下程式碼，獲取各國 LLM 搜尋趨勢：
```
# 取得各國趨勢數據
region_trends = pytrends.interest_by_region()

# 輸出 CSV
csv_filename = "llm_trends_by_country.csv"
region_trends.to_csv(csv_filename)

print(f"已成功儲存各國 LLM 搜尋趨勢數據至 {csv_filename}")
print(region_trends.head())
```
1. 檢查 llm_trends_by_country.csv，找出搜尋熱度前 5 名的國家。
- 成果檢查：確認 CSV 包含國家名稱與各關鍵字的熱度。
5. 總結與討論（10 分鐘）
- 教師總結：
  - interest_over_time() 適合分析時間趨勢。
  - interest_by_region() 適合比較地區差異。
  - 數據用途：市場分析、SEO、技術趨勢研究。
- 學生討論：
  - 「哪個 LLM 在你選擇的地區最熱門？為什麼？」
  - 「這些數據能用來解決什麼實際問題？」
四、評量方式
1. 實作成果（70%）：
  - 成功生成 llm_trends.csv（時間趨勢）。
  - 成功生成 llm_trends_by_country.csv（地區趨勢）。
2. 參與討論（30%）：
  - 在總結時分享觀察或提出問題。
五、延伸應用
1. 進階挑戰：
  - 修改 keywords，加入其他 AI 技術（如 “Quantum Computing”）。
  - 使用 timeframe="2023-01-01 2023-12-31"，分析 2023 全年趨勢。
  - 將 CSV 匯入 Excel 或 Tableau，製作視覺化圖表。
2. 實務專案：
  - 分析不同國家的 AI 教育熱度（如搜尋 “AI Course”）。
  - 研究某產品（如 “ChatGPT”）的全球市場接受度。
六、教學資源
- 參考連結：
  - Google Trends
  - Pytrends GitHub
- 附件：
  - 程式碼檔案（.py 格式）。
  - LLM 背景簡介（PDF）。
2025-02-23
使用 Python 爬取 BigGo RTX 4090 顯示卡價格資訊

使用 Python 爬取 BigGo RTX 4090 顯示卡價格資訊

一、教學目標
1. 知識目標：理解網站爬蟲的基本原理及靜態與動態網頁的差異。
2. 技能目標：學會使用 requests 與 BeautifulSoup 爬取靜態內容，以及 Selenium 爬取動態內容，並將資料整理為 CSV 格式。
3. 態度目標：培養學生對價格比較與市場趨勢分析的興趣，並認識資料擷取的實用性。
二、前置準備

適用對象
- 對象：高中生、大學生或對 Python、網頁爬蟲與電商數據有興趣的初學者。
- 先備知識：基礎 Python（檔案操作、套件使用），HTML 基本結構。
所需軟硬體
1. 硬體：具備網路連線的電腦。
2. 軟體：
  - Python 3.x（建議搭配 Anaconda）。
  - Python 套件：requests、beautifulsoup4、pandas、selenium、webdriver-manager。
  - 文字編輯器（如 VS Code 或 Jupyter Notebook）。
  - Google Chrome 瀏覽器（用於 Selenium）。
3. 其他：穩定的網路環境。
教師準備
- 預先安裝所有套件並測試程式碼。
- 準備 BigGo 網站結構簡介（HTML 標籤、動態載入說明）。
- 提供範例 CSV 檔案作為參考。
三、教學流程

時間分配：總計 120 分鐘
- 導入（15 分鐘）
- 方法 1：使用 requests 爬取（40 分鐘）
- 方法 2：使用 Selenium 爬取（50 分鐘）
- 總結與討論（15 分鐘）
1. 導入（15 分鐘）

活動：情境引導
- 教師提問：
  「如果你想買 RTX 4090 顯示卡，如何快速比較不同賣場的價格？」
- 簡介 BigGo 與爬蟲：
  - BigGo 是什麼？（台灣價格比較平台）。
  - 爬蟲用途：自動收集網頁資料（如價格、賣場）。
  - 靜態 vs 動態網頁：介紹 requests（靜態）與 Selenium（動態）的差異。
- 目標導引：
  「今天我們將學習兩種方法，從 BigGo 爬取 RTX 4090 價格，並存成表格，幫助你掌握市場動態！」
2. 方法 1：使用 requests 與 BeautifulSoup 爬取（40 分鐘）

講解（15 分鐘）
- 環境設定：
  - 安裝套件：
```
pip install requests beautifulsoup4 pandas
```
- 程式說明：
  - requests.get()：發送 HTTP 請求。
  - BeautifulSoup：解析 HTML，提取標籤內容。
  - pandas：整理資料並輸出 CSV。
- 展示範例：運行程式並顯示部分結果。
實作活動（25 分鐘）
- 學生任務：
  1. 執行以下程式碼，爬取 RTX 4090 價格：
```
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

URL = "https://biggo.com.tw/s/?q=RTX+4090"
HEADERS = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"
}

response = requests.get(URL, headers=HEADERS)

if response.status_code == 200:
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    products = soup.find_all("div", class_="Product")

    product_list = []
    for product in products:
        try:
            title = product.find("h2").text.strip()
            price = product.find("span", class_="price").text.strip()
            seller = product.find("span", class_="seller").text.strip()
            link = product.find("a", class_="title")["href"]
            product_list.append([title, price, seller, f"https://biggo.com.tw{link}"])
        except AttributeError:
            continue

    df = pd.DataFrame(product_list, columns=["商品名稱", "價格", "賣場", "連結"])
    print(df)
    df.to_csv("biggo_rtx4090_prices.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")
    print("✅ 已成功爬取並儲存 RTX 4090 價格資訊！")
else:
    print("❌ 無法取得 BigGo 網頁資料，請檢查 URL 或 Headers 設定。")
```
1. 檢查 biggo_rtx4090_prices.csv，確認包含名稱、價格等欄位。
- 成果檢查：若資料不完整，討論可能原因（如動態載入）。
3. 方法 2：使用 Selenium 爬取動態內容（50 分鐘）

講解（20 分鐘）
- 環境設定：
  - 安裝套件：
```
pip install selenium pandas webdriver-manager
```
  - WebDriver 說明：介紹 ChromeDriver 與 webdriver-manager。
- 程式說明：
  - webdriver.Chrome()：模擬瀏覽器。
  - --headless：無視窗運行。
  - find_elements()：動態提取資料。
- 展示範例：運行程式並比較與方法 1 的差異。
實作活動（30 分鐘）
- 學生任務：
  1. 執行以下程式碼，爬取動態數據：
```
import time
import pandas as pd
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager

chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument("--headless")
chrome_options.add_argument("--disable-gpu")
chrome_options.add_argument("--no-sandbox")

driver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()), options=chrome_options)
URL = "https://biggo.com.tw/s/?q=RTX+4090"
driver.get(URL)
time.sleep(3)

products = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "Product")
product_list = []

for product in products:
    try:
        title = product.find_element(By.TAG_NAME, "h2").text.strip()
        price = product.find_element(By.CLASS_NAME, "price").text.strip()
        seller = product.find_element(By.CLASS_NAME, "seller").text.strip()
        link = product.find_element(By.CLASS_NAME, "title").get_attribute("href")
        product_list.append([title, price, seller, link])
    except Exception as e:
        print(f"❌ 抓取錯誤：{e}")
        continue

driver.quit()
df = pd.DataFrame(product_list, columns=["商品名稱", "價格", "賣場", "連結"])
df.to_csv("biggo_rtx4090_prices_selenium.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")
print("✅ 已成功爬取並儲存 RTX 4090 價格資訊！")
```
1. 檢查 biggo_rtx4090_prices_selenium.csv，確認資料完整性。
- 成果檢查：比較兩種方法的 CSV，討論 Selenium 的優勢。
4. 總結與討論（15 分鐘）
- 教師總結：
  - 方法 1（requests）：適合靜態網頁，快速但受限於動態內容。
  - 方法 2（Selenium）：適合動態網頁，功能強大但較慢。
- 學生討論：
  - 「哪個賣場的 RTX 4090 價格最低？」
  - 「爬蟲數據可以用來做什麼？（如價格追蹤、市場分析）」
四、評量方式
1. 實作成果（70%）：
  - 成功生成 biggo_rtx4090_prices.csv（方法 1）。
  - 成功生成 biggo_rtx4090_prices_selenium.csv（方法 2）。
2. 參與討論（30%）：
  - 在總結時分享觀察或問題。
五、延伸應用
1. 進階挑戰：
  - 修改程式，爬取多頁資料（處理分頁）。
  - 加入時間戳記，定期爬取並追蹤價格變化。
  - 使用 matplotlib 繪製價格趨勢圖。
2. 實務專案：
  - 爬取其他商品（如 RTX 4080），比較價格差異。
  - 設計自動化腳本，定時更新價格並通知最低價。
六、教學資源
- 參考連結：
- 附件：
  - 程式碼檔案（.py 格式）。
  - HTML 結構解析範例（PDF）。
2025-02-23
使用 Selenium 爬取 Nasdaq 即時價格

教案：使用 Selenium 爬取 Nasdaq 即時價格

課程目標
- 了解如何使用 Selenium 進行網頁爬取。
- 學習 lxml 處理 HTML 資料。
- 熟悉 WebDriver 的基本操作。
- 掌握動態網頁數據爬取的技巧。
先備知識
- Python 基礎語法
- HTML / XPath 知識
- 瀏覽器開發者工具的使用
教學內容

1. 安裝相依套件

本程式使用 Selenium 來控制瀏覽器，lxml 來解析 HTML。請執行以下指令安裝必要的套件：
2025-02-23
使用 Yahoo Finance API 實現農產品交易數據的自動化擷取與儲存

使用 Yahoo Finance API 實現農產品交易數據的自動化擷取與儲存

一、教學目標
1. 知識目標：理解 Yahoo Finance API、FastAPI 服務及自動化工具（如 Make.com）的運作原理。
2. 技能目標：學會使用 yfinance 抓取農產品交易數據，建立 FastAPI 服務，並透過 Make.com 將數據自動存入 Notion。
3. 態度目標：培養學生對金融數據分析與自動化流程的興趣，並認識其在市場研究中的價值。
二、前置準備

適用對象
- 對象：大學生、資料科學初學者或對金融數據與自動化有興趣者。
- 先備知識：基礎 Python（函數、字典）、API 概念。
所需軟硬體
1. 硬體：具備網路連線的電腦。
2. 軟體：
  - Python 3.x（建議搭配 Anaconda）。
  - Python 套件：yfinance、fastapi、uvicorn、pandas、requests。
  - 文字編輯器（如 VS Code）。
  - Make.com 帳號、Notion 帳號。
3. 其他：
  - 穩定的網路環境。
  - Notion 資料庫（預先建立，包含相關欄位）。
教師準備
- 預先安裝所有套件並測試程式碼。
- 準備 Notion 資料庫範例（包含欄位：開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交量）。
- 提供 Make.com 操作截圖或影片。
三、教學流程

時間分配：總計 120 分鐘
- 導入（15 分鐘）
- 方法 1：使用 yfinance 抓取數據（30 分鐘）
- 方法 2：建立 FastAPI 服務（30 分鐘）
- 方法 3：使用 Make.com 自動化（35 分鐘）
- 總結與討論（10 分鐘）
1. 導入（15 分鐘）

活動：情境引導
- 教師提問：
  「如果你想追蹤農產品（如黃豆、玉米）的價格變化，如何快速獲取並記錄數據？」
- 簡介內容：
  - Yahoo Finance API：提供免費金融數據。
  - FastAPI：快速建立 API 服務。
  - Make.com：自動化工具，連接 API 與 Notion。
- 目標導引：
  「今天我們將學習如何用 Python 抓取農產品交易數據，建立 API，並透過自動化工具存入 Notion，實現全流程自動化！」
2. 方法 1：使用 yfinance 抓取交易數據（30 分鐘）

講解（10 分鐘）
- 環境設定：
  - 安裝套件：
```
pip install yfinance pandas
```
- 程式說明：
  - yfinance.Ticker()：獲取商品數據。
  - history()：提取 OHLC 與交易量。
  - 數據結構：字典格式。
- 展示範例：運行程式並顯示黃豆數據。
實作活動（20 分鐘）
- 學生任務：
  1. 執行以下程式碼，抓取黃豆、玉米、小麥數據：
```
import yfinance as yf
import pandas as pd

commodities = {
    "黃豆": "ZS=F",
    "玉米": "ZC=F",
    "小麥": "ZW=F"
}

def fetch_commodity_data():
    result = {}
    for name, symbol in commodities.items():
        data = yf.Ticker(symbol).history(period="1d")
        if not data.empty:
            latest = data.iloc[-1]
            result[name] = {
                "開盤": latest["Open"],
                "最高": latest["High"],
                "最低": latest["Low"],
                "收盤": latest["Close"],
                "成交量": latest["Volume"]
            }
    return result

data = fetch_commodity_data()
print(data)
```
1. 修改 period="1d" 為 "5d"，觀察多日數據變化。
- 成果檢查：確認輸出包含 OHLC 與成交量。
3. 方法 2：使用 FastAPI 建立 API 服務（30 分鐘）

講解（10 分鐘）
- 環境設定：
  - 安裝套件：
```
pip install fastapi uvicorn
```
- 程式說明：
  - @app.get()：定義 API 端點。
  - uvicorn.run()：啟動服務。
- 展示範例：啟動服務並用瀏覽器訪問 http://localhost:8000/commodities。
實作活動（20 分鐘）
- 學生任務：
  1. 執行以下程式碼，建立 API：
```
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
from your_module import fetch_commodity_data  # 假設前述函數在另一檔案

app = FastAPI()

@app.get("/commodities")
def get_commodities():
    return fetch_commodity_data()

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```
1. 在瀏覽器或工具（如 Postman）訪問 http://localhost:8000/commodities，檢查回傳數據。
- 成果檢查：確認 API 回傳 JSON 格式的交易數據。
4. 方法 3：使用 Make.com 介接並存入 Notion（35 分鐘）

講解（15 分鐘）
- Make.com 設定：
  - HTTP 模組：發送 GET 請求。
  - Notion 模組：連接資料庫並映射欄位。
  - 排程設定：每日更新。
- 展示範例：展示 Make.com 流程並檢查 Notion 更新。
實作活動（20 分鐘）
- 學生任務：
  1. 在 Make.com 创建流程：
    - 添加 HTTP GET 模組：
      - URL：http://localhost:8000/commodities（或公開伺服器 URL）。
    - 添加 Notion 模組：
      - 選擇已有資料庫，映射字段（如 開盤價 → Open）。
    - 設定排程：每日 UTC 23:00。
  2. 執行流程並檢查 Notion 是否新增數據。
- 成果檢查：確認 Notion 資料庫顯示最新交易數據。
5. 總結與討論（10 分鐘）
- 教師總結：
  - yfinance：快速獲取金融數據。
  - FastAPI：提供外部存取介面。
  - Make.com：實現自動化與資料整合。
- 學生討論：
  - 「哪種農產品的價格波動最大？」
  - 「這個流程可以用在哪些實際場景？（如投資決策、市場報告）」
四、評量方式
1. 實作成果（70%）：
  - 成功抓取並顯示交易數據（方法 1）。
  - 成功啟動 FastAPI 並訪問數據（方法 2）。
  - 成功設定 Make.com 並更新 Notion（方法 3）。
2. 參與討論（30%）：
  - 在總結時分享觀察或應用想法。
五、延伸應用
1. 進階挑戰：
  - 修改 yfinance 程式，抓取多月數據並計算平均價格。
  - 在 FastAPI 中新增端點（如 /commodities/weekly）。
  - 在 Notion 中加入圖表視覺化。
2. 實務專案：
  - 追蹤其他商品（如黃金、原油）的價格趨勢。
  - 設計每周市場報告自動生成系統。
六、教學資源
- 參考連結：
- 附件：
  - 程式碼檔案（.py 格式）。
  - Notion 資料庫範例（截圖或模板）。
2025-02-23
使用 yfinance 分析 NVIDIA 季度數據

使用 Python 與 yfinance 分析 NVIDIA 季度數據

課程目標
1. 精熟 yfinance 套件，高效獲取 NVIDIA 股票的歷史數據。
2. 深入理解季度交易數據，並進行財金視角的關鍵分析。
3. 熟練運用 matplotlib 和 pandas 進行專業數據可視化，解讀 NVIDIA 股價走勢。
4. 進一步分析NVIDIA的報酬率與移動平均線，並視覺化。
適用對象
- 具備 Python 基礎（變數、套件導入等）。
- 對科技股、半導體產業及財務分析有興趣的學員。
- 具備基礎pandas與matplotlib的操作經驗。
課程時間
- 約 90 分鐘（含講解與實作）
教案內容

一、課程簡介（5 分鐘）
- 主題介紹：本次課程將運用 Python 深入分析 NVIDIA 的季度數據，從財金角度解讀其股價表現，探討其在 AI 晶片市場的領先地位。我們將加入進階的資料視覺化，讓分析更具深度。
- 工具說明：使用 yfinance（獲取股票數據）、matplotlib（數據可視化）和 pandas（數據處理）。
二、環境準備（10 分鐘）

步驟 1：安裝 yfinance 套件
- 講解：於終端機執行以下指令，安裝 yfinance 套件：
```
pip install yfinance
```
- 實作：學員於終端機執行指令，確認安裝成功。
步驟 2：檢查 Python 環境
- 確認 matplotlib 和 pandas 已安裝，若未安裝，執行：
```
pip install matplotlib pandas
```
三、核心實作：抓取 NVIDIA 季度數據（15 分鐘）

程式碼講解與實作
- 程式碼：
```
import yfinance as yf

# 下載 NVIDIA（NVDA）股票數據
nvda = yf.Ticker("NVDA")

# 獲取歷年季度交易數據
df = nvda.history(period="max", interval="3mo")

# 顯示前 10 筆數據
print(df.head(10))
```
- 逐步解說：
  1. import yfinance as yf：導入 yfinance 套件。
  2. yf.Ticker("NVDA")：指定股票代號為 NVIDIA（NVDA）。
  3. .history(period="max", interval="3mo")：獲取最大時間範圍的季度數據。
  4. print(df.head(10))：顯示前 10 筆數據，確認數據獲取。
- 實作要求：學員執行程式碼，觀察 NVIDIA 自上市以來的股價數據。
- 範例輸出（部分）：
```
                 Open    High     Low   Close    Volume  Dividends  Stock Splits
Date
1999-01-01   0.424   0.449   0.364   0.403  66900000        0.0           0.0
1999-04-01   0.403   0.509   0.380   0.490  45800000        0.0           0.0
...
```
四、財金分析：解讀 NVIDIA 季度數據（20 分鐘）

情境設計：NVIDIA 財報分析
- 故事：假設我們是財金分析師，需要深入分析 NVIDIA 的季度數據，評估其投資價值。
- 程式碼：
```
import yfinance as yf
import pandas as pd

# NVIDIA（NVDA）股票數據
nvda = yf.Ticker("NVDA")

# 獲取季度數據
nvda_df = nvda.history(period="max", interval="3mo")

# 顯示最近 5 筆季度數據
print("NVIDIA 最近 5 筆季度數據：")
print(nvda_df.tail(5))

# 計算季度平均收盤價
quarterly_avg = nvda_df["Close"].resample("Q").mean()
print("\nNVIDIA 季度平均收盤價：")
print(quarterly_avg.tail(5))

# 計算季度報酬率
quarterly_returns = nvda_df["Close"].resample("Q").last().pct_change()
print("\nNVIDIA 季度報酬率：")
print(quarterly_returns.tail(5))

# 計算移動平均線 (2季)
nvda_df['2季移動平均'] = nvda_df['Close'].rolling(window=2).mean()

#計算移動平均線 (4季)
nvda_df['4季移動平均'] = nvda_df['Close'].rolling(window=4).mean()

print(nvda_df.tail())
```
- 講解：引導學員從收盤價、成交量、報酬率、移動平均線等數據，分析 NVIDIA 的營運狀況、市場情緒與趨勢。
- 實作：學員執行程式碼，觀察 NVIDIA 近期股價變化，並計算季度平均收盤價、季度報酬率與移動平均線。
五、進階可視化數據：繪製 NVIDIA 股價走勢與分析（30 分鐘）

程式碼講解
- 程式碼：
```
import matplotlib.pyplot as plt

# 繪製 NVIDIA 季度收盤價趨勢
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df.index, df["Close"], label="NVIDIA 收盤價")
plt.plot(df.index, df["2季移動平均"], label="2季移動平均線")
plt.plot(df.index, df["4季移動平均"], label="4季移動平均線")
plt.title("NVIDIA (NVDA) Quarterly Closing Prices with Moving Averages")
plt.xlabel("Year")
plt.ylabel("Stock Price (USD)")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

#繪製季度報酬率
plt.figure(figsize=(12,6))
quarterly_returns = df["Close"].resample("Q").last().pct_change()
quarterly_returns.plot(kind='bar', color='skyblue')
plt.title("NVIDIA Quarterly Returns")
plt.xlabel("Quarter")
plt.ylabel("Returns")
plt.grid(axis='y')
plt.show()
```
- 逐步解說：
  1. plt.plot()：繪製收盤價與移動平均線趨勢圖。
  2. plt.figure(figsize=(12, 6))：設定圖表大小。
  3. plt.title、plt.xlabel、plt.ylabel：添加圖表標題與軸標籤。
  4. plt.legend():加上圖示。
  5. plt.grid(True):加上網格線。
  6. quarterly_returns.plot(kind='bar', color='skyblue'):繪製季度報酬率的柱狀圖。
- 實作：學員執行程式碼，觀察 NVIDIA 季度股價走勢圖與季度報酬率，並分析移動平均線的交叉。
財金分析：解讀股價趨勢與報酬率
- 討論：引導學員從股價走勢圖、移動平均線與報酬率，分析 NVIDIA 的成長趨勢、波動性、買賣訊號與潛在風險。
六、課後練習與討論（10 分鐘）
- 作業：
  1. 分析其他科技股（如 AMD、TSM）的季度數據，比較其與 NVIDIA 的股價表現、報酬率與移動平均線。
  2. 嘗試計算 NVIDIA 的其他技術指標（如 RSI、MACD），並進行視覺化分析。
  3. 嘗試使用不同的資料視覺化圖表，例如盒鬚圖、散佈圖等，呈現 NVIDIA 的數據。
- 討論問題：
  1. 移動平均線的交叉，如何作為買賣訊號？
  2. 如何從報酬率分析 NVIDIA 的風險與報酬？
2025-02-23
學習資料科學：Python 網拍資料清洗實戰

Python 網拍資料清洗實戰課程

本課程將從零開始，帶領您學習如何運用 Python 的 pandas、NumPy、SciPy 和 re 等套件，清洗並整理網拍資料。您將在本課程中掌握資料清理的完整流程與實用技巧。

1. 準備工作與資料匯入

1.1 環境設定
- 確認 Python 版本：請確認您已安裝 Python 3.6 以上版本。
- 安裝必要套件：使用 pip 安裝 pandas、numpy、scipy、matplotlib、seaborn、scikit-learn 等套件。
```
pip install pandas numpy scipy matplotlib seaborn scikit-learn
```
1.2 匯入套件

在 Python 程式碼中導入課程中將使用的套件。
2025-02-23
學習資料科學：yfinance 金融數據擷取與 Pandas 分析實戰

yfinance 專案介紹與實作範例

本篇文章將根據 yfinance GitHub 連結介紹此專案，並示範如何使用它來擷取股票與期貨資料，並運用 Pandas 進行資料分析。

專案簡介

yfinance 是一個 Python 開源函式庫，其主要功能是從 Yahoo Finance! 網站上抓取金融市場數據。透過 yfinance，使用者可以輕鬆地取得股票、指數、貨幣、加密貨幣、ETF、基金以及期貨等金融商品的：
2025-02-23

學習資料科學：中央氣象署地震資料清理與分析實戰

中央氣象署地震資料處理

處理從中央氣象署開放資料平台取得的地震資料 JSON 檔案，並進行資料清理與統計分析。

API 參考連結:

中央氣象署開放資料平台 - 地震海嘯 API

範例 Curl 指令 (屏東縣):

curl -X 'GET' \
  '[https://opendata.cwa.gov.tw/api/v1/rest/datastore/E-A0015-001?Authorization=您的驗證碼&format=JSON&AreaName=%E5%B1%8F%E6%9D%B1%E7%B8%A3](https://www.google.com/search?q=https://opendata.cwa.gov.tw/api/v1/rest/datastore/E-A0015-001%3FAuthorization%3D%E6%82%A8%E7%9A%84%E9%A9%97%E8%AD%89%E7%A2%BC%26format%3DJSON%26AreaName%3D%25E5%25B1%258F%25E6%259D%25B1%25E7%25B8%25A3)' \
  -H 'accept: application/json'

Python 程式碼:

import json
import pandas as pd

def process_earthquake_data(filepath):
    """
    處理地震資料 JSON 檔案，進行資料清理和統計。

    Args:
        filepath: JSON 檔案路徑。

    Returns:
        一個字典，包含清理後的 DataFrame 和一些統計結果。
    """
    try:
        with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
            data = json.load(f)
    except FileNotFoundError:
        print(f"錯誤：找不到檔案 {filepath}")
        return None
    except json.JSONDecodeError:
        print(f"錯誤：{filepath} 的 JSON 格式無效")
        return None

    # 提取地震資料
    earthquake_list = []
    for earthquake in data['records']['Earthquake']:
        earthquake_data = {
            'EarthquakeNo': earthquake['EarthquakeNo'],
            'ReportType': earthquake['ReportType'],
            'ReportColor': earthquake['ReportColor'],
            'ReportContent': earthquake['ReportContent'],
            'ReportImageURI': earthquake['ReportImageURI'],
            'ReportRemark': earthquake['ReportRemark'],
            'Web': earthquake['Web'],
            'ShakemapImageURI': earthquake['ShakemapImageURI'],
            'OriginTime': earthquake['EarthquakeInfo']['OriginTime'],
            'Source': earthquake['EarthquakeInfo']['Source'],
            'FocalDepth': earthquake['EarthquakeInfo']['FocalDepth'],
            'Location': earthquake['EarthquakeInfo']['Epicenter']['Location'],
            'EpicenterLatitude': earthquake['EarthquakeInfo']['Epicenter']['EpicenterLatitude'],
            'EpicenterLongitude': earthquake['EarthquakeInfo']['Epicenter']['EpicenterLongitude'],
            'MagnitudeType': earthquake['EarthquakeInfo']['EarthquakeMagnitude']['MagnitudeType'],
            'MagnitudeValue': earthquake['EarthquakeInfo']['EarthquakeMagnitude']['MagnitudeValue'],
        }

        # 展開 Intensity 資料
        for area in earthquake['Intensity']['ShakingArea']:
            for station in area.get("EqStation", []):
                earthquake_data_copy = earthquake_data.copy()
                earthquake_data_copy['AreaDesc'] = area['AreaDesc']
                earthquake_data_copy['CountyName'] = area['CountyName']
                earthquake_data_copy['AreaIntensity'] = area['AreaIntensity']
                earthquake_data_copy['StationName'] = station.get('StationName')
                earthquake_data_copy['StationID'] = station.get('StationID')
                earthquake_data_copy['SeismicIntensity'] = station.get('SeismicIntensity')
                earthquake_data_copy['WaveImageURI'] = station.get('WaveImageURI')
                earthquake_data_copy['BackAzimuth'] = station.get('BackAzimuth')
                earthquake_data_copy['EpicenterDistance'] = station.get('EpicenterDistance')
                earthquake_data_copy['StationLatitude'] = station.get('StationLatitude')
                earthquake_data_copy['StationLongitude'] = station.get('StationLongitude')

                if 'pga' in station:
                    earthquake_data_copy['pga_EWComponent'] = station['pga'].get('EWComponent')
                    earthquake_data_copy['pga_NSComponent'] = station['pga'].get('NSComponent')
                    earthquake_data_copy['pga_VComponent'] = station['pga'].get('VComponent')
                    earthquake_data_copy['pga_IntScaleValue'] = station['pga'].get('IntScaleValue')
                    earthquake_data_copy['pga_unit'] = station['pga'].get('unit')
                if 'pgv' in station:
                    earthquake_data_copy['pgv_EWComponent'] = station['pgv'].get('EWComponent')
                    earthquake_data_copy['pgv_NSComponent'] = station['pgv'].get('NSComponent')
                    earthquake_data_copy['pgv_VComponent'] = station['pgv'].get('VComponent')
                    earthquake_data_copy['pgv_IntScaleValue'] = station['pgv'].get('IntScaleValue')
                    earthquake_data_copy['pgv_unit'] = station['pgv'].get('unit')
                earthquake_list.append(earthquake_data_copy)

            if len(area.get("EqStation", [])) == 0:
                earthquake_data_copy = earthquake_data.copy()
                earthquake_data_copy['AreaDesc'] = area['AreaDesc']
                earthquake_data_copy['CountyName'] = area['CountyName']
                earthquake_data_copy['AreaIntensity'] = area['AreaIntensity']
                earthquake_list.append(earthquake_data_copy)

    # 建立 DataFrame
    df = pd.DataFrame(earthquake_list)

    # 資料清理
    # 1. 轉換 OriginTime 為 datetime
    df['OriginTime'] = pd.to_datetime(df['OriginTime'])

    # 2. 轉換數值欄位為數值類型
    numeric_cols = ['FocalDepth', 'EpicenterLatitude', 'EpicenterLongitude', 'MagnitudeValue',
                    'pga_EWComponent', 'pga_NSComponent', 'pga_VComponent', 'pga_IntScaleValue',
                    'pgv_EWComponent', 'pgv_NSComponent', 'pgv_VComponent', 'pgv_IntScaleValue',
                    'BackAzimuth','EpicenterDistance','StationLatitude','StationLongitude'
                   ]

    for col in numeric_cols:
        if col in df.columns:
            df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce')

    # 3. 處理缺失值
    for col in numeric_cols:
        if col in df.columns:
            df[col].fillna(df[col].mean(), inplace=True)
    for col in df.select_dtypes(include=['object']).columns:
        df[col].fillna(df[col].mode()[0], inplace=True)

    # 統計分析
    # 1. 平均地震規模
    avg_magnitude = df['MagnitudeValue'].mean()

    # 2. 最大震度的地區
    max_intensity_area = df.groupby('AreaIntensity')['EarthquakeNo'].count().idxmax()

    # 3. 每個縣市的地震次數
    earthquake_count_per_county = df['CountyName'].value_counts()

    # 4. 地震總數
    total_earthquake_num = len(df.drop_duplicates(subset="EarthquakeNo"))

    #5. 最大PGA 的測站
    if 'pga_IntScaleValue' in df.columns:
      max_pga_station = df.loc[df['pga_IntScaleValue'].idxmax()]
    else:
      max_pga_station = None

    #6. 最大PGV的測站
    if 'pgv_IntScaleValue' in df.columns:
        max_pgv_station = df.loc[df['pgv_IntScaleValue'].idxmax()]
    else:
        max_pgv_station = None

    return {
        'cleaned_df': df,
        'average_magnitude': avg_magnitude,
        'max_intensity_area': max_intensity_area,
        'earthquake_count_per_county': earthquake_count_per_county,
        'total_earthquake_num':total_earthquake_num,
        'max_pga_station':max_pga_station,
        'max_pgv_station':max_pgv_station,
    }

# 範例使用
filepath = 'api_earthquake.json'
results = process_earthquake_data(filepath)

if results:
    print("清理後的 DataFrame：")
    print(results['cleaned_df'])
    print("\n統計結果：")
    print(f"平均地震規模：{results['average_magnitude']:.2f}")
    print(f"最大震度地區：{results['max_intensity_area']}")
    print(f"每個縣市的地震次數：\n{results['earthquake_count_per_county']}")
    print(f"地震總數(獨立編號)：{results['total_earthquake_num']}")
    if results['max_pga_station'] is not None:
      print(f"\n最大 PGA 的測站：")
      print(results['max_pga_station'])
    if results['max_pgv_station'] is not None:
      print(f"\n最大 PGV 的測站：")
      print(results['max_pgv_station'])

1. 導入函式庫

import json
import pandas as pd

import json: 導入 Python 的 json 模組，用於處理 JSON (JavaScript Object Notation) 格式的資料。JSON 是一種輕量級的資料交換格式，常用于 Web API 數據傳輸。
import pandas as pd: 導入 pandas 函式庫並簡稱為 pd。 pandas 是一個強大的資料分析函式庫，提供 DataFrame 資料結構，便於進行資料清理、轉換與分析。

2. 定義 `process_earthquake_data` 函式

def process_earthquake_data(filepath):
    """
    處理地震資料 JSON 檔案，進行資料清理和統計。

    Args:
        filepath: JSON 檔案路徑。

    Returns:
        一個字典，包含清理後的 DataFrame 和一些統計結果。
    """
    # ... 程式碼 ...

def process_earthquake_data(filepath):: 定義名為 process_earthquake_data 的函式，接受 filepath 參數，代表地震資料 JSON 檔案的路徑。
"""...""": 函式的docstring，用於說明函式功能、參數及回傳值，提升程式碼可讀性與維護性。
- Args:: 說明函式接受的參數，filepath 為 JSON 檔案路徑。
- Returns:: 說明函式回傳值，為一字典，包含清理後的 DataFrame 及統計結果。

3. 檔案讀取與錯誤處理

    try:
        with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
            data = json.load(f)
    except FileNotFoundError:
        print(f"錯誤：找不到檔案 {filepath}")
        return None
    except json.JSONDecodeError:
        print(f"錯誤：{filepath} 的 JSON 格式無效")
        return None

try...except: Python 的錯誤處理機制。try 區塊內程式碼會先執行，若發生錯誤，則會跳至 except 區塊執行相應的錯誤處理。
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:: 使用 with open() 語法安全地開啟檔案。
- filepath: 檔案路徑。
- 'r': 以讀取模式開啟檔案。
- encoding='utf-8': 使用 UTF-8 編碼讀取檔案，確保能正確處理包含中文的 JSON 檔案。
- as f: 將檔案物件賦值給變數 f。 with 語法確保檔案使用完畢後自動關閉，即使發生錯誤亦然。
data = json.load(f): 使用 json.load(f) 將檔案 f 中的 JSON 資料讀取到 data 變數中。
except FileNotFoundError:: 捕捉 FileNotFoundError 錯誤，即檔案不存在。若發生此錯誤，印出錯誤訊息並回傳 None。
except json.JSONDecodeError:: 捕捉 json.JSONDecodeError 錯誤，即 JSON 格式無效。若發生此錯誤，印出錯誤訊息並回傳 None。

4. 資料提取與轉換

    # 提取地震資料
    earthquake_list = []
    for earthquake in data['records']['Earthquake']:
        earthquake_data = {
            'EarthquakeNo': earthquake['EarthquakeNo'],
            'ReportType': earthquake['ReportType'],
            'ReportColor': earthquake['ReportColor'],
            'ReportContent': earthquake['ReportContent'],
            'ReportImageURI': earthquake['ReportImageURI'],
            'ReportRemark': earthquake['ReportRemark'],
            'Web': earthquake['Web'],
            'ShakemapImageURI': earthquake['ShakemapImageURI'],
            'OriginTime': earthquake['EarthquakeInfo']['OriginTime'],
            'Source': earthquake['EarthquakeInfo']['Source'],
            'FocalDepth': earthquake['EarthquakeInfo']['FocalDepth'],
            'Location': earthquake['EarthquakeInfo']['Epicenter']['Location'],
            'EpicenterLatitude': earthquake['EarthquakeInfo']['Epicenter']['EpicenterLatitude'],
            'EpicenterLongitude': earthquake['EarthquakeInfo']['Epicenter']['EpicenterLongitude'],
            'MagnitudeType': earthquake['EarthquakeInfo']['EarthquakeMagnitude']['MagnitudeType'],
            'MagnitudeValue': earthquake['EarthquakeInfo']['EarthquakeMagnitude']['MagnitudeValue'],
        }

        # 展開 Intensity 資料
        for area in earthquake['Intensity']['ShakingArea']:
            for station in area.get("EqStation", []):
                earthquake_data_copy = earthquake_data.copy()
                earthquake_data_copy['AreaDesc'] = area['AreaDesc']
                earthquake_data_copy['CountyName'] = area['CountyName']
                earthquake_data_copy['AreaIntensity'] = area['AreaIntensity']
                earthquake_data_copy['StationName'] = station.get('StationName')
                earthquake_data_copy['StationID'] = station.get('StationID')
                earthquake_data_copy['SeismicIntensity'] = station.get('SeismicIntensity')
                earthquake_data_copy['WaveImageURI'] = station.get('WaveImageURI')
                earthquake_data_copy['BackAzimuth'] = station.get('BackAzimuth')
                earthquake_data_copy['EpicenterDistance'] = station.get('EpicenterDistance')
                earthquake_data_copy['StationLatitude'] = station.get('StationLatitude')
                earthquake_data_copy['StationLongitude'] = station.get('StationLongitude')

                if 'pga' in station:
                    earthquake_data_copy['pga_EWComponent'] = station['pga'].get('EWComponent')
                    earthquake_data_copy['pga_NSComponent'] = station['pga'].get('NSComponent')
                    earthquake_data_copy['pga_VComponent'] = station['pga'].get('VComponent')
                    earthquake_data_copy['pga_IntScaleValue'] = station['pga'].get('IntScaleValue')
                    earthquake_data_copy['pga_unit'] = station['pga'].get('unit')
                if 'pgv' in station:
                    earthquake_data_copy['pgv_EWComponent'] = station['pgv'].get('EWComponent')
                    earthquake_data_copy['pgv_NSComponent'] = station['pgv'].get('NSComponent')
                    earthquake_data_copy['pgv_VComponent'] = station['pgv'].get('VComponent')
                    earthquake_data_copy['pgv_IntScaleValue'] = station['pgv'].get('IntScaleValue')
                    earthquake_data_copy['pgv_unit'] = station['pgv'].get('unit')
                earthquake_list.append(earthquake_data_copy)

            if len(area.get("EqStation", [])) == 0:
                earthquake_data_copy = earthquake_data.copy()
                earthquake_data_copy['AreaDesc'] = area['AreaDesc']
                earthquake_data_copy['CountyName'] = area['CountyName']
                earthquake_data_copy['AreaIntensity'] = area['AreaIntensity']
                earthquake_list.append(earthquake_data_copy)

earthquake_list = []: 建立空列表 earthquake_list，用於儲存提取出的地震資料。
for earthquake in data['records']['Earthquake']:: 迴圈遍歷 data['records']['Earthquake'] 中的每個地震資料。
earthquake_data = {...}: 建立字典 earthquake_data，儲存單個地震的基本資訊。
- 字典的 key 為欄位名稱，value 從 JSON 資料中提取。例如 'EarthquakeNo': earthquake['EarthquakeNo'] 將 JSON 資料中 earthquake['EarthquakeNo'] 的值存入字典，鍵為 'EarthquakeNo'。
for area in earthquake['Intensity']['ShakingArea']:: 迴圈遍歷每個地震的 Intensity 中的 ShakingArea，ShakingArea 包含特定區域的震度資訊。
for station in area.get("EqStation", []):: 迴圈遍歷每個 ShakingArea 中的 EqStation (地震站)。使用 .get("EqStation", []) 在 EqStation 不存在時提供空列表，避免程式錯誤。
earthquake_data_copy = earthquake_data.copy(): 複製原始地震資料至 earthquake_data_copy，以便在不影響原始資料下，新增或修改站點特定資訊。
earthquake_data_copy['AreaDesc'] = area['AreaDesc'] … earthquake_data_copy['AreaIntensity'] = area['AreaIntensity']: 將區域描述、縣市名稱及區域震度等資訊加入 earthquake_data_copy 字典。
earthquake_data_copy['StationName'] = station.get('StationName') … earthquake_data_copy['SeismicIntensity'] = station.get('SeismicIntensity'): 從 station 字典提取站點名稱、ID 及地震強度等資訊，加入 earthquake_data_copy 字典。使用 .get() 方法安全處理可能不存在的鍵。
if 'pga' in station: 和 if 'pgv' in station:: 檢查 station 字典是否存在 'pga' (峰值地面加速度) 或 'pgv' (峰值地面速度) 資訊。
earthquake_data_copy['pga_EWComponent'] = station['pga'].get('EWComponent') … earthquake_data_copy['pga_unit'] = station['pga'].get('unit'): 若存在 'pga' 資訊，提取東-西、南-北、垂直方向分量、強度比例值及單位，並加入 earthquake_data_copy 字典。使用 .get() 處理可能缺失的鍵。
earthquake_data_copy['pgv_EWComponent'] = station['pgv'].get('EWComponent') … earthquake_data_copy['pgv_unit'] = station['pgv'].get('unit'): 若存在 'pgv' 資訊，提取東-西、南-北、垂直方向分量、強度比例值及單位，並加入 earthquake_data_copy 字典。
earthquake_list.append(earthquake_data_copy): 將包含地震與站點特定資訊的 earthquake_data_copy 字典加入 earthquake_list 列表。
if len(area.get("EqStation", [])) == 0:: 檢查 area 中是否存地震站 (EqStation)。若不存在 (長度為 0)，執行後續程式碼，處理區域可能缺少地震站資料情況，仍將區域描述、縣市名稱、區域震度等資訊加入 earthquake_list，即使缺乏具體站點資料。
earthquake_list.append(earthquake_data_copy): 將包含地震與區域資訊的 earthquake_data_copy 字典加入 earthquake_list 列表。

5. 建立 DataFrame

    # 建立 DataFrame
    df = pd.DataFrame(earthquake_list)

df = pd.DataFrame(earthquake_list): 使用 pandas.DataFrame() 函式將 earthquake_list 轉換為 DataFrame。DataFrame 是一種表格型資料結構，方便後續資料清理與分析。

6. 資料清理

    # 資料清理
    # 1. 轉換 OriginTime 為 datetime
    df['OriginTime'] = pd.to_datetime(df['OriginTime'])

    # 2. 轉換數值欄位為數值類型
    numeric_cols = ['FocalDepth', 'EpicenterLatitude', 'EpicenterLongitude', 'MagnitudeValue',
                    'pga_EWComponent', 'pga_NSComponent', 'pga_VComponent', 'pga_IntScaleValue',
                    'pgv_EWComponent', 'pgv_NSComponent', 'pgv_VComponent', 'pgv_IntScaleValue',
                    'BackAzimuth','EpicenterDistance','StationLatitude','StationLongitude'
                   ]

    for col in numeric_cols:
        if col in df.columns:
            df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce')

    # 3. 處理缺失值
    for col in numeric_cols:
        if col in df.columns:
            df[col].fillna(df[col].mean(), inplace=True)
    for col in df.select_dtypes(include=['object']).columns:
        df[col].fillna(df[col].mode()[0], inplace=True)

df['OriginTime'] = pd.to_datetime(df['OriginTime']): 將 OriginTime 欄位轉換為 datetime 格式。 pd.to_datetime() 函式可將字串或數字轉為 datetime 格式，便於時間序列分析。
numeric_cols = [...]: 定義列表 numeric_cols，包含需轉換為數值類型的欄位名稱。
for col in numeric_cols:: 迴圈遍歷 numeric_cols 中的每個欄位名稱。
- if col in df.columns:: 檢查 DataFrame 是否存在該欄位。
- df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce'): 使用 pd.to_numeric() 函式將欄位轉為數值類型。errors='coerce' 設定轉換失敗時設為 NaN (缺失值)。
for col in numeric_cols:: 迴圈遍歷 numeric_cols 中的每個欄位名稱。
- if col in df.columns:: 檢查 DataFrame 是否存在該欄位。
- df[col].fillna(df[col].mean(), inplace=True): 使用平均值填補數值欄位的缺失值 (NaN)。fillna() 函式用於填補缺失值，df[col].mean() 計算欄位平均值， inplace=True 直接修改 DataFrame。
for col in df.select_dtypes(include=['object']).columns:: 迴圈遍歷 DataFrame 中所有字串類型的欄位。
- df[col].fillna(df[col].mode()[0], inplace=True): 使用眾數填補字串類型欄位的缺失值。 df[col].mode()[0] 計算欄位眾數，inplace=True 直接修改 DataFrame。

7. 統計分析

    # 統計分析
    # 1. 平均地震規模
    avg_magnitude = df['MagnitudeValue'].mean()

    # 2. 最大震度的地區
    max_intensity_area = df.groupby('AreaIntensity')['EarthquakeNo'].count().idxmax()

    # 3. 每個縣市的地震次數
    earthquake_count_per_county = df['CountyName'].value_counts()

    # 4. 地震總數
    total_earthquake_num = len(df.drop_duplicates(subset="EarthquakeNo"))

    #5. 最大PGA 的測站
    if 'pga_IntScaleValue' in df.columns:
      max_pga_station = df.loc[df['pga_IntScaleValue'].idxmax()]
    else:
      max_pga_station = None

    #6. 最大PGV的測站
    if 'pgv_IntScaleValue' in df.columns:
        max_pgv_station = df.loc[df['pgv_IntScaleValue'].idxmax()]
    else:
        max_pgv_station = None

avg_magnitude = df['MagnitudeValue'].mean(): 計算平均地震規模。df['MagnitudeValue'] 選擇 MagnitudeValue 欄位，.mean() 計算平均值。
max_intensity_area = df.groupby('AreaIntensity')['EarthquakeNo'].count().idxmax(): 找出最大震度的地區。
- df.groupby('AreaIntensity'): 依 AreaIntensity 欄位分組。
- ['EarthquakeNo'].count(): 計算每組別中 EarthquakeNo 的數量。
- .idxmax(): 找出數量最多組別的名稱 (即最大震度地區)。
earthquake_count_per_county = df['CountyName'].value_counts(): 統計每個縣市的地震次數。 df['CountyName'] 選擇 CountyName 欄位，.value_counts() 計算各縣市出現次數。
total_earthquake_num = len(df.drop_duplicates(subset="EarthquakeNo")): 計算地震總數 (獨立編號)，以 EarthquakeNo 去除重複地震。
- df.drop_duplicates(subset="EarthquakeNo"): 移除 EarthquakeNo 欄位值重複的列，僅保留首次出現的列。
- len(...): 計算 DataFrame 列數，即地震總數。
if 'pga_IntScaleValue' in df.columns:: 檢查 DataFrame 是否存在 pga_IntScaleValue 欄位。
- max_pga_station = df.loc[df['pga_IntScaleValue'].idxmax()]: 找出最大 PGA 的測站資訊。
  - df['pga_IntScaleValue'].idxmax(): 找出 pga_IntScaleValue 欄位最大值的索引。
  - df.loc[...]: 使用索引選擇 DataFrame 相應列，即最大 PGA 測站資訊。
- else: max_pga_station = None: 若 DataFrame 無 pga_IntScaleValue 欄位，max_pga_station 設為 None。
if 'pgv_IntScaleValue' in df.columns:: 檢查 DataFrame 是否存在 pgv_IntScaleValue 欄位。
- max_pgv_station = df.loc[df['pgv_IntScaleValue'].idxmax()]: 找出最大 PGV 的測站資訊。
  - df['pgv_IntScaleValue'].idxmax(): 找出 pgv_IntScaleValue 欄位最大值的索引。
  - df.loc[...]: 使用索引選擇 DataFrame 相應列，即最大 PGV 測站資訊。
- else: max_pgv_station = None: 若 DataFrame 無 pgv_IntScaleValue 欄位，max_pgv_station 設為 None。

8. 回傳結果

    return {
        'cleaned_df': df,
        'average_magnitude': avg_magnitude,
        'max_intensity_area': max_intensity_area,
        'earthquake_count_per_county': earthquake_count_per_county,
        'total_earthquake_num':total_earthquake_num,
        'max_pga_station':max_pga_station,
        'max_pgv_station':max_pgv_station,
    }

return {...}: 將清理後的 DataFrame 及統計結果以字典形式回傳。字典的 key 為結果名稱，value 為對應值。

9. 範例使用

# 範例使用
filepath = '/Users/aaron/Downloads/api_earthquake.json'
results = process_earthquake_data(filepath)

if results:
    print("清理後的 DataFrame：")
    print(results['cleaned_df'])
    print("\n統計結果：")
    print(f"平均地震規模：{results['average_magnitude']:.2f}")
    print(f"最大震度地區：{results['max_intensity_area']}")
    print(f"每個縣市的地震次數：\n{results['earthquake_count_per_county']}")
    print(f"地震總數(獨立編號)：{results['total_earthquake_num']}")
    if results['max_pga_station'] is not None:
      print(f"\n最大 PGA 的測站：")
      print(results['max_pga_station'])
    if results['max_pgv_station'] is not None:
      print(f"\n最大 PGV 的測站：")
      print(results['max_pgv_station'])

filepath = '/Users/aaron/Downloads/api_earthquake.json': 設定 JSON 檔案路徑。請確保路徑正確指向您的地震資料 JSON 檔案。
results = process_earthquake_data(filepath): 呼叫 process_earthquake_data() 函式處理資料，結果存入 results 變數。
if results:: 檢查 results 是否為 None。若非 None，表示資料處理成功，執行後續程式碼印出結果。
print("清理後的 DataFrame：") print(results['cleaned_df']): 印出清理後的 DataFrame。
print("\n統計結果："): 印出統計結果標題。
print(f"平均地震規模：{results['average_magnitude']:.2f}"): 印出平均地震規模。f 表示 f-string，用於格式化字串。 :.2f 保留兩位小數。
print(f"最大震度地區：{results['max_intensity_area']}"): 印出最大震度地區。
print(f"每個縣市的地震次數：\n{results['earthquake_count_per_county']}"): 印出每個縣市的地震次數。\n 表示換行。
print(f"地震總數(獨立編號)：{results['total_earthquake_num']}"): 印出地震總數 (獨立編號)。
if results['max_pga_station'] is not None:: 檢查 results['max_pga_station'] 是否為 None。非 None 表示找到最大 PGA 站點，執行後續程式碼。
- print(f"\n最大 PGA 的測站：")
- print(results['max_pga_station']): 印出 最大 PGA 測站資訊。
if results['max_pgv_station'] is not None:: 檢查 results['max_pgv_station'] 是否為 None。非 None 表示找到最大 PGV 站點，執行後續程式碼。
- print(f"\n最大 PGV 的測站：")
- print(results['max_pgv_station']): 印出 最大 PGV 測站資訊。

2025-02-23

學習資料科學：如何收集與整理資料

🎓 學習資料科學：如何收集與整理資料

你正在修一門 資料科學課程，但在「資料收集」這一環節遇到了困難。這裡會以 第一性原理 拆解你的問題，並給出清晰的學習與實作方向。

我們將探討了多種資料科學應用，涵蓋 開放數據擷取、API 介接、網頁爬蟲、資料處理與儲存技術。以下是摘要整理：

📊 開放數據與 API 介接
- 金融市場數據：示範如何使用 Yahoo Finance API 擷取黃豆、玉米、小麥等商品的每日交易行情（OHLC & 數量）。
- 趨勢分析：透過 Google Trends API 追蹤 LLM 領域（如 Qwen、DeepSeek、Claude）的熱門搜尋關鍵字與地區數據。
- 健康數據：使用 CDC API 獲取全球 Covid-19、流感歷史數據。
- 電商價格追蹤：串接 Keepa API（Amazon）與 PriceRunner API 追蹤 NVIDIA RTX 顯示卡價格與銷售波動。
🕵️‍♂️ 網頁爬蟲與自動化
- 價格追蹤爬蟲：示範如何用 Selenium 爬取 BigGo 上 NVIDIA RTX4090 顯示卡各電商的歷史價格與品牌型號。
- 資料擷取自動化：整合 Yahoo Finance API + FastAPI + Make.com + Notion，排程擷取並存入 Notion。
📄 AI 研究與文獻分析
- 使用 Deep Research 收集 LLM 相關研究，並爬取各作者歷年發表的論文與文獻。
- ArXiv 文獻翻譯與分析：
  - 使用 OpenAI API 識別 ArXiv PDF 文獻
  - 解析並翻譯標題、摘要、發表日期、引用數、關鍵字、作者、模型名稱
  - 透過 Google Scholar API 獲取引用數
  - 使用 LangChain 解析與翻譯大規模 PDF 文本
  - 最終結果存入 SQLite 或 Notion API 以便後續查詢
這些技術涵蓋 金融、電商、健康、學術研究 等領域，展示如何利用資料科學與 AI 工具來高效擷取、處理與分析數據，進一步實現自動化應用。
2025-02-23
學習資料科學：資料清理實戰指南

資料科學課程大綱

課程簡介： 本課程旨在深入探討資料科學的基礎工具與應用，從資料處理、資料清理，到API應用、金融資料分析等，逐步帶領學生熟悉如何使用Python工具解決實際的資料科學問題。

1. NumPy 數據處理與分析基礎
- 課程目標：了解並掌握NumPy的基礎操作，熟練使用其數組、矩陣處理能力。
- 內容涵蓋：
  - NumPy陣列與Python內建列表的區別
  - 基本數學運算與數組操作
  - 向量化運算與性能優化
  - 高階數學函式與隨機數生成
  - 與Pandas等其他庫的協同工作
2. Pandas 基本操作與資料清理
- 課程目標：學習如何使用Pandas進行資料操作，並了解資料清理的重要性。
- 內容涵蓋：
  - DataFrame與Series的基本操作
  - 資料的過濾、選擇與清理
  - 處理缺失資料、重複資料與異常值
  - 資料合併與連接
  - 文字資料的處理與轉換
3. 日期轉換工具
- 課程目標：學習如何處理和轉換時間戳記與日期資料。
- 內容涵蓋：
  - 使用Pandas的to_datetime函式轉換日期
  - 日期與時間的格式化與解析
  - 時間序列資料處理與分析
  - 時間區域與時區處理
4. API 應用-農產品交易行情-以甘藍為例
- 課程目標：學會如何從API獲取資料並進行分析。
- 內容涵蓋：
  - API概述與使用方式
  - 設計API請求與解析JSON格式回應
  - 以農產品甘藍的交易行情為例，抓取並清理資料
  - 分析與可視化農產品交易趨勢
5. API 應用-中央氣象局-顯著有感地震報告
- 課程目標：了解如何從中央氣象局API中提取並分析地震資料。
- 內容涵蓋：
  - API介面介紹與資料提取
  - 地震資料的解析與處理
  - 有感地震報告的分析與可視化
6. yfinance 金融市場函式庫
- 課程目標：學習使用yfinance來抓取金融市場資料並進行基本分析。
- 內容涵蓋：
  - 安裝與使用yfinance庫
  - 股票資料抓取與時間序列分析
  - 市場指標計算（如：移動平均線、相對強弱指標）
  - 分析個別股票或市場指數的表現
7. 實戰-網路拍賣資料清理
- 課程目標：通過實戰案例學習如何清理和處理網路拍賣資料。
- 內容涵蓋：
  - 抓取網路拍賣資料（例如：商品名稱、價格、賣家評價等）
  - 資料清理技術：處理缺失值、重複項目、資料轉換等
  - 透過Pandas進行資料篩選與清理
  - 分析拍賣資料，挖掘有價值的市場洞察
課程總結： 通過本課程的學習，掌握資料處理、API應用、資料清理及基本的資料分析技巧，並能將所學應用於真實的資料科學項目中，為未來的數據分析職業生涯打下堅實的基礎。
2025-02-23

學習資料科學：農產品交易資料清理實戰

1. 導入函式庫 (Import Libraries)

import requests
import json
import pandas as pd

import requests: 就像準備好了一支「網路請求工具」。 requests 是一個 Python 的函式庫，專門用來發送網路請求，例如我們今天要用的 GET 請求，去跟資料來源 (農業部的 API) 要資料。想像一下，你要去餐廳點餐， requests 就是幫你把菜單送到廚房的工具。
import json: 這個是「JSON 資料處理工具」。JSON 是一種常見的資料格式，很像字典或列表，但它是文字格式，方便在網路傳輸。API 回傳的資料通常都是 JSON 格式。 json 函式庫可以幫我們把 JSON 格式的文字轉換成 Python 可以讀懂的字典或列表，反之亦然。就像翻譯機，幫我們把外文翻譯成中文。
import pandas as pd: 這是「資料分析的瑞士刀」！ pandas 是 Python 最強大的資料分析函式庫之一。它提供了一個叫做 DataFrame 的資料結構，可以讓我們像操作表格一樣，輕鬆地整理、清理、分析資料。 pd 是 pandas 的簡稱，之後我們用 pd 就可以代表 pandas 這個函式庫了。
2025-02-23
擷取 Google 地圖圖資並輸出 CSV 格式

擷取 Google 地圖圖資並輸出 CSV 格式

一、教學目標
1. 知識目標：了解 Google 地圖資料的來源（Google My Maps 與 Google Maps API）及其應用場景。
2. 技能目標：學會使用兩種方法（KML 轉換與 API 抓取）從 Google 地圖中提取資料並輸出為 CSV 格式。
3. 態度目標：培養學生對地圖資料處理的興趣，並理解程式化工具在資料分析中的實用性。
二、前置準備

適用對象
- 對象：高中生、大學生或對 Python 程式設計與地圖資料有興趣的初學者。
- 先備知識：基本的 Python 程式設計能力（檔案讀寫、套件安裝）。
所需軟硬體
1. 硬體：具備網路連線的電腦。
2. 軟體：
  - Python 3.x（建議安裝 Anaconda）。
  - 必要 Python 套件：pykml（或 xml.etree.ElementTree）、requests。
  - 文字編輯器（如 VS Code）。
3. 其他：
  - Google 帳號（用於 Google My Maps）。
  - Google Cloud 帳號（申請 API Key）。
  - 可選：範例 Google My Maps 地圖（如自訂餐廳地圖）。
教師準備
- 準備一個範例 Google My Maps 地圖（至少包含 5 個地點）。
- 預先測試程式碼並確認環境可運行。
- 提供安裝套件與申請 API Key 的簡易指南（PDF 或投影片）。
三、教學流程

時間分配：總計 90 分鐘
- 導入（10 分鐘）
- 方法 1 講解與實作（30 分鐘）
- 方法 2 講解與實作（40 分鐘）
- 總結與討論（10 分鐘）
1. 導入（10 分鐘）

活動：情境引導
- 教師提問：
  「假設你想收集台北市所有咖啡廳的位置資料，然後分析它們的分布，你會怎麼做？」
- 簡介 Google 地圖資料：
  - 說明 Google 地圖的資料來源（Google My Maps 與 Places API）。
  - 介紹 CSV 格式的用途（可用於 Excel、GIS 軟體等）。
- 目標導引：
  「今天我們會學習兩種方法，從 Google 地圖提取資料並轉成 CSV，幫助你處理地圖資料！」
2. 方法 1：從 Google My Maps 下載 KML 並轉換為 CSV（30 分鐘）

講解（10 分鐘）
- 介紹 KML 檔案：
  - KML 是什麼？（Keyhole Markup Language，一種地圖資料格式）。
  - 如何從 Google My Maps 取得 KML。
- 展示步驟：
  1. 開啟範例 Google My Maps。
  2. 點選「選單 > 下載 KML」，儲存為 map.kml。
  3. 簡介 Python 程式如何解析 KML（名稱、經緯度）。
實作活動（20 分鐘）
- 學生任務：
  1. 使用教師提供的範例地圖，下載 KML 檔案。
  2. 執行以下程式碼，將 KML 轉為 CSV：
```
import csv
import xml.etree.ElementTree as ET

# 讀取 KML 檔案
kml_file = "map.kml"
tree = ET.parse(kml_file)
root = tree.getroot()

# 定義 KML 命名空間
namespace = {"k": "http://www.opengis.net/kml/2.2"}

# 找出所有地點
places = root.findall(".//k:Placemark", namespace)

# 存儲資料
data = []
for place in places:
    name = place.find("k:name", namespace).text
    coordinates = place.find(".//k:coordinates", namespace).text.strip()
    lon, lat, _ = coordinates.split(",")
    data.append([name, lat, lon])

# 輸出 CSV
csv_filename = "google_map_data.csv"
with open(csv_filename, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["Name", "Latitude", "Longitude"])
    writer.writerows(data)

print(f"已成功將 KML 轉換為 CSV：{csv_filename}")
```
- 成果檢查：學生打開生成的 google_map_data.csv，確認資料正確。
3. 方法 2：使用 Google Maps Places API 抓取地點資料（40 分鐘）

講解（15 分鐘）
- 介紹 Places API：
  - 什麼是 API？（應用程式介面，可從 Google 伺服器提取資料）。
  - 如何申請 API Key（簡述 Google Cloud Console 流程）。
- 展示步驟：
  1. 設定搜尋條件（經緯度、半徑、類型）。
  2. 使用 Python 發送請求並解析回傳資料。
- 範例展示：以台北 101 附近餐廳為例，生成 CSV。
實作活動（25 分鐘）
- 學生任務：
  1. 使用教師提供的 API Key（或自行申請）。
  2. 修改以下程式碼，搜尋自己感興趣的地區與類型（如景點、商店）：
```
import requests
import csv

API_KEY = "你的API金鑰"
LOCATION = "25.0330,121.5654"  # 台北101
RADIUS = 5000  # 搜尋半徑
TYPE = "restaurant"  # 可改為其他類型

url = f"https://maps.googleapis.com/maps/api/place/nearbysearch/json?location={LOCATION}&radius={RADIUS}&type={TYPE}&key={API_KEY}"

response = requests.get(url)
data = response.json()

# 存成 CSV
csv_filename = "google_places.csv"
with open(csv_filename, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["Name", "Latitude", "Longitude", "Address"])
    for place in data["results"]:
        name = place["name"]
        lat = place["geometry"]["location"]["lat"]
        lon = place["geometry"]["location"]["lng"]
        address = place.get("vicinity", "N/A")
        writer.writerow([name, lat, lon, address])

print(f"已成功擷取地點資料並存為 CSV：{csv_filename}")
```
- 成果檢查：學生檢視生成的 google_places.csv，確認包含地點名稱與座標。
4. 總結與討論（10 分鐘）
- 教師總結：
  - 方法 1 適合已有地圖資料，簡單快速。
  - 方法 2 適合動態搜尋，功能強大但需 API。
- 學生討論：
  - 「你覺得哪種方法更適合你的需求？為什麼？」
  - 「這些資料可以用來做什麼？（如地圖視覺化、商業分析）」
四、評量方式
1. 實作成果（70%）：
  - 成功生成 google_map_data.csv（方法 1）。
  - 成功生成 google_places.csv（方法 2）。
2. 參與討論（30%）：
  - 在總結時提出想法或問題。
五、延伸應用
1. 進階挑戰：
  - 在方法 2 中，加入「評分」「評論數」等欄位（查詢 Places API 文件）。
  - 將 CSV 匯入 Google Sheets 或 QGIS，製作地圖視覺化。
2. 實務專案：
  - 收集某城市所有學校位置，分析教育資源分布。
  - 搜尋旅遊景點，規劃旅遊路線。
六、教學資源
- 參考連結：
  - Google My Maps
  - Google Places API 文件
- 附件：
  - 範例 KML 檔案。
  - Python 程式碼檔案。
2025-02-23
第一性原理：從根本思考問題，打造創新解決方案

第一性原理（First Principles Thinking）簡介第一性原理是一種思維方法，核心在於將問題拆解到最基本、不可再簡化的原則，然後從這些基礎原則重新構建解決方案，而非依賴現有的經驗或假設。這種方法常用於科學、工程、創新及商業決策，例如伊隆·馬斯克（Elon Musk）在設計 SpaceX 火箭時，便應用了這種思維來降低製造成本。

第一性原理的 7 個步驟確定問題

明確定義你要解決的問題，確保問題本身不是基於假設或傳統思維，而是從最根本的層面來思考。拆解現有假設

檢視現有解法或傳統觀點，並挑戰其中的假設。例如，馬斯克認為「火箭必須昂貴」這個假設值得被質疑。分解到最基本元素（第一性原理）

把問題拆解到最基本的物理定律、數學原則或不可再簡化的事實。例如，火箭的基本組成是材料（如鋁、碳纖維、燃料）。建立新組合或解決方案

根據第一性原理，重新思考可能的解決方案，而不是沿用現有的做法。例如，SpaceX 直接購買原材料製造火箭，而非購買昂貴的成品。驗證可行性

透過數據、實驗或計算，確認新的解決方案是否實際可行。例如，計算製造火箭的成本是否低於市場價格。實施並快速迭代

開始執行並進行快速測試與優化，持續改進方案，確保它能夠解決問題。例如，SpaceX 透過多次測試改進火箭技術。持續反思與挑戰現狀

第一性原理並非一次性的過程，而是一種思維習慣，需要不斷挑戰現有解法，確保最佳解決方案持續演進。
2025-02-23
資料科學課程報告：以台灣環境為例設計戰時避難疏散路線指引

資料科學課程報告：以台灣環境為例設計戰時避難疏散路線指引
- 撰稿日期：2025年2月23日
- 作者：aaronyu
- 類別：資料科學、地理資訊系統、公共安全
- 標籤：Python、KML、地理數據、MongoDB、避難疏散、資料清理、路線規劃、台灣環境、宮廟資料
摘要

本報告利用資料科學方法，從「車床天地」的Google Map KML檔案提取數據，結合台灣政府開放資料平台（https://data.gov.tw）中的多項資料集（包括內政部的宮廟資料），設計一套適用於台灣環境的戰時避難疏散路線指引系統。系統基於車泊點與宮廟資料，加入避難相關元數據（如可容納人數、即時收容人數），並採用MongoDB作為資料庫，實現高效儲存與查詢。本報告刻意排除民防系統常見的學校與公園作為主要避難場域，並解釋其理由。內容涵蓋資料提取與清理、Metadata設計、路線規劃邏輯、資料庫設計，以及未來擴展建議，旨在提供一個具實用性與可擴展性的避難解決方案。

課程目標

利用資料科學技術，將車床天地KML檔案中的車泊點數據與政府開放資料（特別是內政部的宮廟資料）整合，設計戰時避難疏散路線指引系統。目標包括：
1. 整理並擴展車泊點與宮廟資料，適配避難需求。
2. 結合政府開放資料，提升系統的全面性與即時性。
3. 設計可擴展的資料結構與儲存方案，支援戰時應用。
4. 明確排除學校與公園作為主要避難場域，提供替代方案。
資料來源與背景

主要資料來源
- 車床天地KML檔案：
  - 內容：台灣各地車泊點的區域、名稱、經緯度座標（N,E）、地址及電話等基礎資訊。
  - 格式：Google Map KML（XML結構）。
  - 特點：涵蓋全台露營與車泊地點，多位於郊區或山區，具有避難潛力。
政府開放資料

從政府開放資料平台（https://data.gov.tw）獲取以下相關資料集，補充系統資訊：
2025-02-23

Anytype 推薦：去中心化的個人知識管理新選擇，重拾數據掌控權

Anytype：去中心化的個人知識管理新選擇

這十幾年來，文件和筆記散落在各大協作平台（Notion、Slack、Asana、Trello、HackMD、Evernote…），現在是時候搬家了！
考慮到這些平台即使是不公開的內容，仍有可能被賣給廣告商或用於 AI 訓練，Anytype 提供了一種真正 私密、安全、去中心化 的解決方案，讓你的數據掌控權回歸自己手中。

🔐 核心特性：真正的隱私與數據主權

1️⃣ 本地優先與 P2P 加密

Anytype 採用本地優先儲存，所有資料都保存在您的裝置上，不會被上傳到任何中央伺服器。
透過端對端加密（E2EE），所有數據都以你的裝置上的私鑰加密，只有你能解讀自己的資料。
這種加密方式與加密貨幣錢包的私鑰存儲機制相似，確保資料不會被第三方讀取或存取。

2️⃣ 靈活的資料管理與關聯性

Anytype 不只是筆記工具，而是 類似關聯式資料庫 的系統。
允許使用者創建 Object（物件），並透過 Relations（關聯）來連結不同物件。
例如，你可以將某篇筆記標記為「待辦事項」，同時與「專案計畫」關聯，甚至將筆記與日曆事件連接。

3️⃣ 無伺服器依賴的 P2P 同步

透過去中心化的 P2P 同步技術，在多台裝置間同步數據，無需依賴中央伺服器。
你可以在 手機、平板、電腦 等多個裝置上使用 Anytype，而所有數據依然由你掌控。

4️⃣ 支援 Markdown 與多種格式

原生支援 Markdown，適合技術人員與寫作愛好者。
可以內嵌 圖片、代碼塊、數據表、畫布、數學公式（LaTeX） 等多種內容格式。
介面靈活，既能當成筆記本，也能作為知識庫、待辦事項管理器或個人維基。

⚡ Anytype 與 Notion、Obsidian、Logseq 的比較

功能特色	Anytype	Notion	Obsidian	Logseq
本地優先存儲	✅ 是	❌ 否	✅ 是	✅ 是
P2P 去中心化	✅ 是	❌ 否	❌ 否	✅ 是
端對端加密	✅ 是	❌ 否	❌ 否	✅ 是
自訂資料結構	✅ 高	✅ 中	❌ 低	❌ 低
跨裝置同步	✅ P2P	✅ 雲端	✅ 本地插件	✅ P2P
API 支援	❌ 無	✅ 有	✅ 有	✅ 有

目前 Anytype 最大弱點 是 尚未開放 API，但官方已於 2024 年底開始開發，未來支援 API 後，將會是最完整的個人知識管理工具之一！
短期內 Notion 仍可用來處理 API 相關的需求，但當 Anytype API 穩定後，將能完全取代 Notion。

2025-02-22

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2025-02-11
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本站由 Aaron Yu 維護，Aaron 自 2000 年開始專注於內容管理型網站（CMS）的建置，累積了20餘年豐富的經驗，曾使用過如 PHPNuke、XOOPS、xt:Commerce、Drupal、Liferay、WordPress 等平台來打造各類型網站。

多年的網站建置經驗讓我們深感，隨著網路攻擊的日益嚴峻，尋找一個既高效又穩定的網站建置工具變得越發重要。在經過深度研究後，我們發現 Hugo 是一個尚未被大眾知曉，尚待推廣的寶石。Hugo 的靈活性與速度，使其在現今的網路環境中具備無可比擬的韌性，堅固抵擋各類網路攻擊，成為我們打造韌性網路的首選。

Hugo 靜態網頁佈署優勢

Hugo 是一個靜態網站生成器，與傳統的動態網站相比，其佈署優勢顯而易見：
1. 高效與快速
  Hugo 以極高的速度生成靜態網站，無需動態處理請求，因此在運行時幾乎不會消耗伺服器資源。這使得網站加載速度極快，且在訪問高峰期間也能保持穩定。
2. 簡單的佈署過程
  由於 Hugo 是生成靜態頁面，佈署過程非常簡單，您只需要將生成的靜態檔案上傳至任何一個支持靜態網站的伺服器或內容分發網路（CDN）即可，無需擔心伺服器配置或資料庫管理。
3. 無需後端伺服器
  靜態網站不依賴於伺服器端的運行環境，減少了伺服器攻擊的風險。這使得網站不僅更加安全，還能降低網站維護的複雜度。
4. 自動化建置
  Hugo 支援自動化建置與佈署流程，使得更新網站內容變得輕鬆且無痛。結合 CI/CD（持續集成與持續佈署）工具，您可以在每次內容更新後，自動生成並部署靜態頁面。
無依賴資料庫，輕鬆管理內容

Hugo 作為靜態網站生成器，完全不依賴資料庫。這意味著，網站的內容與資料儲存不是在伺服器上的資料庫中，而是以文件的形式儲存，通常是使用 Markdown 和 JSON 格式進行管理。
2025-02-11
Hugo 入門指南：從零開始架設你的靜態網站

Hugo 入門指南：從零開始架設你的靜態網站

什麼是 Hugo？

Hugo 是一款基於 Go 語言 開發的靜態網站生成器，以其 高效能 和 易用性 著稱。透過 Hugo，你可以快速建立部落格、技術文件網站或個人作品集，而無需使用後端伺服器或資料庫。

Hugo 的優勢
- 極速生成：Hugo 可在 毫秒級 內產生靜態頁面，特別適合大型網站。
- 簡單易學：基於 Markdown 撰寫內容，讓編輯變得直覺。
- 靈活的模板：支援多種 佈景主題，可自訂網站外觀。
- SEO 友善：內建 SEO 優化，如 Open Graph、Sitemap 及 JSON-LD 支援。
安裝 Hugo

1. 確認 Go 環境

Hugo 依賴 Go 語言，但大部分 Hugo 用戶不需要手動安裝 Go，因為 Hugo 提供 獨立二進位檔。
2025-02-01