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使用 environment.yml檔建立專案的 Conda 環境

  使用 environment.yml檔建立專案的 Conda 環境  📌 environment.yml 的目的總結: 是為了 重現一個完全一致的軟體環境 ,可在其他電腦上建立同樣的開發/執行環境,涵蓋: Conda 安裝的套件(含 C/C++、Python 模組) pip 安裝的 Python 套件 指定 Python 版本 指定套件來源 (可選)指定環境路徑(prefix) environment.yml 是 Conda 的 環境建構腳本 ,比單純的 pip install 多很多功能: 功能 pip install environment.yml 建立虛擬環境 ❌(需配合 venv) ✅ 自動建立並命名環境 安裝 Conda 套件(如 C++ 依賴) ❌ 無法使用 ✅ 有原生支援與優化版本(e.g. numpy , libx264 ) 套件來源可控(channels) ❌ 只看 PyPI ✅ 支援 conda-forge、defaults 等 同時支援 pip 安裝 ✅ ✅(用 - pip: 子區塊) 記錄所有套件版本(可重現性) 依賴 requirements.txt ✅ 可明確列出版本與平台需求   建置流程如下: 建立乾淨環境: conda create -n mlx-backend python=3.12 conda activate mlx-backend 安裝你需要的套件(逐一裝): conda install aiohttp uvicorn pip install chromadb torch 測試沒問題後,導出 environment.yml : conda env export --from-history > environment.yml ✅ 之後可在別的機器上復原這個環境: conda env create -f environment.yml 💡 Bonus:如何只導出 pip 套件(像 requirements.txt ) 如果你想只輸出 pip 安裝過的套件(像 requirements.txt ) pip freeze > requirements.txt

Notebook LM 使用指南

  一、Notebook LM 是什麼? Notebook LM(Language Model)是一種結合 筆記本與語言模型 AI 助理 的工具,可以根據您上傳的文件(例如論文、PDF、筆記)進行智能問答、摘要、比對、提問建議等互動。 它不只是「問 ChatGPT」,而是把 AI 和您自己的知識(文獻、講義、草稿)結合,形成個人化助理。 二、Notebook LM 的優點(對您特別有幫助的幾點) 功能 對教授的幫助 🔍 文件問答與摘要 幫您快速瀏覽、總結長篇文獻,或在自己的筆記中搜尋特定理論與數據。 🧠 多篇文獻比較 整理多篇論文的理論差異、方法異同、自動生成比較表。 📝 教學備課 輸入教材或講義後,可請 AI 幫您總結、設計考題、甚至生成教學 PPT 草稿。 📄 論文撰寫助理 幫您起草摘要、引言、相關研究回顧,或翻譯、改寫文句,使語言更符合 SCI/SSCI 風格。 💬 個人化對話記憶 Notebook LM 會「記得」您上傳的文件,您可以反覆詢問而不需重複背景說明。 三、怎麼使用 Notebook LM? 📌 1. 開始使用 目前 Notebook LM 屬於 Google Labs 項目,您可透過以下網址申請: 👉 https://notebooklm.google 目前開放地區為美國為主,若無法使用,可先改用 ChatGPT + 自建資料庫(我可幫您設計)達成類似效果。 🗂 2. 上傳資料來源 支援的格式: PDF(論文、教材) Google Docs(講義、計畫書) 純文字(.txt, .md) 上傳後,Notebook LM 會將資料進行語意分析並建構知識圖譜。 💡 3. 問問題或要求摘要 您可以像這樣提問: 「這篇論文的研究動機是什麼?」 「請摘要這份計畫書的目的與預期成果。」 「這三篇文獻的方法論有何差異?」 Notebook LM 會根據您上傳的檔案內容進行回覆。 📊 4. 應用情境建議 情境 Notebook LM 幫得上忙的地方 寫計畫書 自動整理背景文獻、找出研究缺口、撰寫目標描述。 與研究生溝通 將會議記錄與文獻結合,生成問答摘要,供學生複習。 審稿 快速分析文章架構,指出潛在問題與建議改善方向。 跨領域研究 快速理解陌生領...