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pie showData title 2021 消防機關水域救援統計 "浮屍": 312 "自殺": 211 "翻船": 112 "失足": 109 "戲水": 49 "垂釣": 37 "工作": 34 "其他": 26 "潛水": 17 "交通事故": 8 "戲水(浮具)": 6 "救人": 5

最近天氣炎熱。到水邊消消暑是很熱門的選擇。但是隨之而來在水域活動發生意外,而需出動救援的新聞也層出不窮。我很好奇到底是怎麼樣的狀況需要出動水域救援?救援的結果如何?使用 SUP / 獨木舟這樣的浮具親水,是否一樣危險?

於是我找到了政府開放資料平台上的「消防機關水域救援統計」。這邊可以取得各年份的救援統計資料。目前最新的資料只更新到 2021 年份,因此使用此資料進行統計(注意這份統計資料呈現的是在政府 2020 後宣告開放山林海域的狀況)。 (因為使用的圖表問題,手機版網頁需要橫著看,才會顯示分類細目。)

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以前要嘗試 Python 的各種函式庫時,會用 virtualenv 或 docker 來產生專用的獨立環境。 但 Python 版本更新也算快,若想用特定 Python 版本執行,還需再搭配 pyenv 來確認運行環境,這些套疊讓環境設定變得更複雜。

現在已有 miniconda 工具,只要用 brew 就可以安裝

brew install --cask miniconda

使用體驗相當好,節省了許多學習與設定的時間,也可以安心的去嘗試各種函式庫。

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上週在聚會中分享學習 deeplearning.ai 推出的 ChatGPT 相關短課程的心得。(簡報在此),課程中為了介紹 ChatGPT API 的應用,使用了一些 Python 程式碼。由於預期聚會參與者對 Python 不熟悉,所以嘗試用 Google Colab 簡單的介紹 Python 3,希望能在幾分鐘內對 Python 程式的基本語法有個概念。

Python 3 超入門 互動式筆記在此。

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部分人可能還停留在使用ChatGPT 的網頁介面,但其實已經漸漸有些工具將 Open AI 整合進平常使用的工具中。

例如 Raycast 新版本,在呼叫 Raycast 視窗後,按一下 Tab 鍵就可以直接輸入要問 AI 的事情,使用的便利度又提升一個台階。

以下是我目前使用的 AI 工具。

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ChatGPT 在去年橫空出世後得到了廣泛關注,它讓一般人可以在聊天界面中,使用各種語言自然的與機器對話,並得到還不錯的回答。以前想要得到答案,需要先在搜尋網站下關鍵字找關聯網站或文章,查看內容中提取需要的關鍵資訊,再組合出需要的答案。現在則可以在 ChatGPT 中問問題,並期待直接得到解答。更少的中間步驟,更好的使用者體驗 😎。

作為資訊相關從業人員的我並沒有 AI 相關的工作背景,因此本文純粹就是我的瞎子摸象 🐘,以個人體驗的角度,來描述我如何理解和看待 ChatGPT。