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https://fawenyo.github.io/2021/08/07/Self-attention-Transformer-%E7%AD%86%E8%A8%98/

筆記內容是參考 台大李宏毅老師 【機器學習 2021】自注意力機制 (Self-attention) (上) 、 【機器學習 2021】自注意力機制 (Self-attention) (下) 、 【機器學習 2021】Transformer (上) 和 【機器學習 2021】Transformer (下) 課程內容 Self-attention 為何需要 Self-attention ? 過去

https://fawenyo.github.io/2021/07/18/mongoDB-%E5%9F%BA%E7%A4%8E/

註冊如有私有伺服器可參考官網架設教學，這邊使用官方免費的 mongoDB Atlas 作範例 註冊 mongoDB Atlas 選擇 Shared 免費資料庫方案 選擇 資料庫位置，這邊以 Google Cloud 在台灣之伺服器作為示範選擇完點選建立完成註冊後等待約 3 分鐘建立 server 即可開始使用 取得連線連接 點選 CONNECT 設定連接資訊因環境 IP 不固定，測試階段可先開啟

https://fawenyo.github.io/line_bot_fastapi/

鑑於網路上目前大部分 Python LINE Bot 教學多半使用 Flask 框架作為範例，但由於 FastAPI 非同步特性的優勢，目前趨勢已經開始從 Flask 往 FastAPI 移動。 本篇文章主要面向新手教學，使用 Python FastAPI 框架為範例，帶領大家做出自己的第一個 LINE Bot。 目標 用 Python FastAPI 建立自己的第一個 echo bot (回聲

https://fawenyo.github.io/2021/08/13/LINE-Bot-FastAPI-%E6%95%99%E5%AD%B8/

鑑於網路上目前大部分 Python LINE Bot 教學多半使用 Flask 框架作為範例，但由於 FastAPI 非同步特性的優勢，目前趨勢已經開始從 Flask 往 FastAPI 移動。 本篇文章主要面向新手教學，使用 Python FastAPI 框架為範例，帶領大家做出自己的第一個 LINE Bot。 目標 用 Python FastAPI 建立自己的第一個 echo bot (回聲

https://fawenyo.github.io/2021/07/24/%E6%9B%B4%E5%84%AA%E9%9B%85%E7%9A%84-Python-Log-Loguru/

前言剛開始自學程式的時候，總想著用 print 大法一招打天下(謎之聲：簡單方便又能用，跟 log 比起來不香嗎((誤 ) 一直到最近幾次做有一定規模的專案時，才深刻理解到 print 的不足：很難被 traceback。 舉例而言，當用戶遇到 bug 的時候，埋 print 的情況就必須慢慢逐一檢查所有 print 的訊息，像是大海撈針一般，好不容易找到 print error 後還要再花上大半

https://fawenyo.github.io/2021/07/24/MongoDB-%E6%90%9C%E5%B0%8B%E9%99%84%E8%BF%91%E8%B3%87%E6%96%99/

前言某些 APP 中會有類似 “搜尋附近景點” 的功能需求，需要在資料中搜尋位於某一座標點若干距離內的資料，將整個資料庫數據 dump 出並分別計算距離的方法並不實際且效率很差，此時我們便可以利用 MongoDB 內建的 地理位置索引 功能實現。 資料庫結構我們的資料結構大致如圖 其中 loc 的結構為 [loc, lat]。 搜尋方法這邊我們使用 Python 作為示範教學，搜尋座標點附近 5

https://fawenyo.github.io/2021/07/24/Hexo-Butterfly-%E6%96%87%E7%AB%A0%E6%97%A5%E6%9B%86/

前言一開始是看到網路上一位名為 ouoholly 的 教學文章，看著覺得效果不錯便也想跟著修改，不過似乎是因為 Butterfly 3.0 大改版的關係，原文章的修改方法會一直出問題，本文章為紀錄 3.0 改版後 (當前示範版本: 3.8.1) 要如何在 Butterfly 主題中的側邊欄位上加入日曆插件 成果圖日曆的介面基本和 ouoholly 的內容是一樣的，感謝原文章分享！ 操作步驟1.

https://fawenyo.github.io/m1_tensorflow_install/

起源 前陣子因為舊筆電的電池續航完全崩盤，再加上零零總總的小問題，加上零零總總的小問題，因緣際會下入手了 Apple Macbook Air M1 筆電。 然而最近在訓練模型 (Tensorflow, PyTorch, XGBoost) 的時候，發現同樣的模型架構在 M1 和 Google Colab 上的運行結果卻天差地遠 (註：同樣的 Tensorflow 模型在 M1 上的結果相較 Goog

https://fawenyo.github.io/self-attention_transformer_note/

筆記內容是參考 台大李宏毅老師 【機器學習 2021】自注意力機制 (Self-attention) (上) 、 【機器學習 2021】自注意力機制 (Self-attention) (下) 、 【機器學習 2021】Transformer (上) 和 【機器學習 2021】Transformer (下) 課程內容 Self-attention 為何需要 Self-attention ? 過去

https://fawenyo.github.io/bert_note/

Cover image source： BERT: how Google changed NLP (and how to benefit from this) 本篇文章假設已經對 Self-attention 和 Transformer 模型有基本概念，若還不熟悉可以先閱讀前篇 Self-attention & Transformer 筆記 本篇筆記是參考 台大李宏毅老師 【機器學習

https://fawenyo.github.io/2021/07/18/MongoDB-%E5%9F%BA%E7%A4%8E/

註冊如有私有伺服器可參考官網架設教學，這邊使用官方免費的 MongoDB Atlas 作範例 註冊 MongoDB Atlas 選擇 Shared 免費資料庫方案 選擇 資料庫位置，這邊以 Google Cloud 在台灣之伺服器作為示範選擇完點選建立完成註冊後等待約 3 分鐘建立 server 即可開始使用 取得連線連接 點選 CONNECT 設定連接資訊因環境 IP 不固定，測試階段可先開啟