為什麼產線也要應用Digital Twins優化

有幸在某個面試中了解到大陸產線的作業已經開始導入Digital Twins(模擬製作),為了更真實描繪工廠情境並預測即將發生的事情。 簡單的說就是使用開放式模型化語言,輕鬆建立連線環境的模型並以數位方式呈現。建立大樓、工廠、農場、能源網路、鐵路、運動場,甚至是整個城市的模型。利用即時執行環境,在健全的事件系統上建立動態商務邏輯及資料處理,來呈現這些數位分身。 也可以理解成現在的元宇宙(Metaverse),用來描述未來全場景虛擬網際網路的環境,在共享、持久的3D虛擬空間內,組成一個可感知的虛擬宇宙。 沒錯,這確實是工業4.0一個很重要的環節。以我的經驗來看,目前的產線結合主要是數據的搜集等,如果真能被廣泛應用在工廠場域的三維模擬是一個突破,也是撇除數據基本分析外,更進一步探討預測...

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淺談Chromebook在台發展

還記得Computex 2011談到Google要在台灣成立ChromeOS團隊並與ODM/OEM密切合作的新聞嗎? 如今時空一轉,來到2021年了,度過疫情的一年讓我們先從產品面探討Chromebook對於使用者的影響以及相較於Windows系統有什麼差別吧。 Chromebook? 即開即用,不會有等待開機的問題 即開即連,設定好厚,開機即連線。強調線上作業和雲端整合 電力充足,由於主要操作模式都在聯網狀態下,以現行市面上的Chromebook,不需要使用高效能CPU

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為什麼用Hexo製作網站,圖片無法顯示呢?

當用Hexo成功搞定個人部落格後,發現圖片都無法顯示怎麼辦? 一剛開始爬文發現很多人可以直接建立 new post, 再把圖片放進相對應的post folder. 所以我也多方嘗試了以下幾個方式 放到相對應資料夾,直接寫入filename(本地相對路徑)1![pic description](file name.png) 放到相對應資料夾,寫入folder名稱(本地絕對路徑)1![pic description](folder name/file name.png) 利用src寫入1![pic description](https://XXX.jpg) 最後,這幾個連結的方式皆無法呈現我的本地照片,因此下面是我的解決方法 Solution:找到線上圖片存放網站,把圖片統一存放...

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Hexo deploy Error Spawn failed解決方案 - Part2

作業系統:macOS機台:MacBook Pro 繼之前 Hexo deploy Error Spawn failed解決方案 - Part1 之後,我立馬又遇到困難導致寫的部落格無法deploy 這一次的error log 1Please make sure you have the correct access rights and the repository exists. 幾經操作後,終於解了我這兩個禮拜的困擾。原來這有可能是ssh設定的問題,可能等級太低,我發了一番工夫才debug成功。 如果你剛好遇到這個問題,請發漏以下步驟試看看可以節省很多時間~ 首先,進入terminal > 重新產出 ssh key 1ssh-keygen -t ed25519 -C...

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五分鐘看懂Google Analytics

Google分析是一個由Google所提供的網站流量統計服務。Google 分析現在是網際網路上使用最廣泛的網路分析服務。 讓我們快速browse GA的應用面,看完就可以實作專案監測網站的瀏覽人數囉~ 1. 先來了解一下GA介面的四大報表 目標對象 客戶開發 行為 轉換 用戶在瀏覽網站時候的用戶體驗,如何定義「好的」用戶體驗?1.該網頁就可以滿足訪客所有需要知道的資訊需求?2.某網站全站只有一頁(如現在的瀑布流… 故這樣也就無法換頁..)3.Google Analytics 追蹤程式碼安裝未完全?4.該頁面上有部長度不到30分鐘的 Flash 或影片播放且還沒看完就突然要關掉視窗…..?5.也如剛剛提到.. 因為網站 SEO 做太好所導致… 2. 追蹤原理網站安裝GA代碼(J...

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Err Unexpected Numeric Constant(R)

當table的column name出現數字的時候,舉例:年份, 年齡…If command 表格$年份 Then it occurs 1Error: unexpected numeric constant in "... 以下表格出現數字的欄位名稱,當要選取欄位的時候,會出現錯誤Error: unexpected numeric constant 假定表格如附圖Solution只要在欄位名稱加上“”,就能解決this error message

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Python || Local Minima

Local minima: 指的是在做梯度下降時,最佳點落在了局部最低處,而非 Global Minima。可以用 Momentum 來降低困在 Local Minima 的機率。 123456789101112131415161718192021def FindLocalMinima(numbers): minima = [] length = len(numbers) if length >= 2: if numbers[0] < numbers[1]: minima.append(numbers.index(numbers[0])) if length > 3: for i in range(1, le...

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修正模型:減少模型Overfitting

在搭載神經元網絡開始訓練模型同時,可能會面臨平常都執行得好好的,為何在評估資料時卻沒有達到預期效果? 你可能面臨了『過度配適』(Overfitting),當模型過度擬合的同時,無法同時達到模型最佳化以及泛化(Generalization).這也是個常見的補償現象。 如果你的模型過度擬合訓練資料(train data),可以試著降低模型彈性,像是: 特徵選擇:考慮使用較少的特徵組合、減少 n 元語法的大小,以及減少數值屬性分箱數。 增加使用的正規化數量(Normalization/Regularization)

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