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超簡單! 一文理解如何使用私有大型語言模型LLM - Ollama＋Open WebUI篇
步驟 安裝 Docker Desktop 使用wsl2 使用 docker compose 2 使用WSL2 打開命令提示字元或Terminal，鍵入: wsl --install 3 使用 docker compose 安裝 3.1 安裝 NVIDIA Container Toolkit讓GPU可以使用 curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \ sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit # Configure NVIDIA Container Toolkit sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker sudo systemctl restart docker # Test GPU integration docker run --gpus all nvidia/cuda:11.5.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi 後續步驟有影片可以對照參考：200 秒內帶你進入私有大型語言模型LLM的世界 - Ollama + Open WebUI
October 3, 2024
inferencing-llm
## mac 安裝 pip install mlx-lm 使用 mac cli python -m mlx_lm.generate --model mlx-community/Phi-3-mini-4k-instruct-4bit --prompt "how are you" import bs4 from langchain import hub from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader from langchain_chroma import Chroma from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough from langchain_openai import OpenAIEmbeddings from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter import getpass import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-proj-"#getpass.getpass() from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader loader = PyPDFLoader("files/替代役管理作業規定.pdf") pages = loader.load_and_split() from langchain_community.llms.mlx_pipeline import MLXPipeline llm = MLXPipeline.from_model_id( "mlx-community/quantized-gemma-2b-it", # pipeline_kwargs={"max_tokens": 512, "temp": 0.1}, pipeline_kwargs={"temp": 0.1}, ) from huggingface_hub import login login(token="") import os docs = loader.load() text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200) splits = text_splitter.split_documents(docs) vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=OpenAIEmbeddings()) # Retrieve and generate using the relevant snippets of the blog. retriever = vectorstore.as_retriever() prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") def format_docs(docs): return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs) rag_chain = ( {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()} | prompt | llm | StrOutputParser() ) question = "替代役管理作業規定是依據甚麼法律?" rag_chain.invoke(f"{question} ") # ' 根據上述法律，替代役管理作業規定主要依據兵役法第 26條。' Ollama 使用 Ollama 執行 TAIDE 的 TAIDE-LX-7B-Chat-4bit 大語言模型 ollama create taide-lx-7b-chat-4bit:latest -f Modelfile 介紹好用工具：Ollama 快速在本地啟動並執行大型語言模型 透過Ollama在本機電腦執行大型語言模型（LLM）：Windows與VS Code篇 Ref
July 4, 2024
20240409-你要如何衡量你的人生
人生方向 樂在工作、挑戰、個人成長、有意義 家庭 婚姻 孩子：學做困難事、價值觀 家庭文化、行為準則 個人：道德原則、不妥協 職涯發展 5特質 Spiritual Heart Abilities Personality Experience 作者是 Rhodes Scholar 牛津讀博 運動、政治、寫作、社區 股市大盜：Dan of thieves 如何知道工作生涯何以成功、快樂 如何知道自己與配偶、兒女、朋友可以快樂 如何知道一生堅守原則，免於牢獄 破壞性創新 - Andy Grove 創新的兩難 理論的Value：從經驗學cost大 每天一睜眼可以為自己喜歡社情欣喜 誘因理論 Michael Jemsem Agent Theory Willian Meckling Two-Factor Theory 動機（發自內心）vs 應因 動機理論 Frederiok Herzberg hygrene factor 保健 e.g. 地位穩定 motivation factor 動機 e.g. 有挑戰性 策略 Hery Mintzberg deliberate strategy 審慎策略 （可預期） emergement strategy 應急策略（不可預期） Walmart 只在小鎮，支援方便，避免削價競爭 發現導向（計畫）- 檢驗哪一比的收穫大 -> 哪些假設新證明為真 重要不確定 vs 不重要但確定 創新的困難 e.g. SonoSite 資源分配的重要 投資困境：為什麼雪球滾不大 （書） 好資金 （少、慢、考慮獲利）、壞資金（大、急於成功） 孩子溝通時要使用：如果…、你還記得… 30個月多說話 公司能力：資源、流程、企業優先順序 Ship of Theseus 人才『書』展翅高飛：培養下一代領導者 經驗的重要 文化的制定 Ref
June 16, 2024
國外工作
歐洲 根據 歐洲資訊科技產業協會: 的資料，歐洲軟體工程師最需要的領域包括： 雲端計算和分散式系統 人工智慧和機器學習 網路安全 大數據和資料分析 軟體開發和工程 行動應用程式開發 遊戲開發 嵌入式系統 這些領域的軟體工程師都比較容易獲得歐洲簽證，因為這些領域的職缺很多，而且這些職缺通常需要高技能的員工。 以下是歐洲一些提供軟體工程師簽證的國家： 德國：德國的藍卡計畫讓高技能的非歐盟公民可以獲得工作簽證。藍卡的申請人必須有大學學歷，並有至少 56,400 歐元的年薪。 Opens in a new windowwww.germany-visa.org Germany visa 荷蘭：荷蘭的知識型移民計畫讓高技能的非歐盟公民可以獲得工作簽證。知識型移民計畫的申請人必須有大學學歷，並有至少 48,000 歐元的年薪。 Opens in a new windowen.siu.com.cn Netherlands visa 英國：英國的全球人才簽證計畫讓高技能的非歐盟公民可以獲得工作簽證。全球人才簽證的申請人必須有大學學歷，並有至少 25,600 英鎊的年薪。 Opens in a new windowwww.gov.uk UK visa 法國：法國的科技人才簽證計畫讓高技能的非歐盟公民可以獲得工作簽證。科技人才簽證的申請人必須有大學學歷，並有至少 30,000 歐元的年薪。 Opens in a new windowrjfmac.com
February 27, 2024
20240227-huggingface-nlp
transformers models NLP challenge 人可以很快知道詞相似 Transformers, what can they do? Working with pipelines https://huggingface.co/models from transformers import pipeline classifier = pipeline("sentiment-analysis") classifier("I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.") # [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9598047137260437}] available pipelines
February 27, 2024
20240211-taiwan-job-insights
網頁互動版 資料來源：Levels Fyi 台灣 在台灣 軟體工程師 做什麼最賺錢？ Android先猜應該是因為Google的關係拉高平均，Testing有點意外，Backend也是常常被提到成長幅度較大的，Networking先猜應該是網通廠MTK之類的。 AI 天花板高一點，但整體比做產品、嵌入式系統低。 在台灣 軟體工程師 做什麼底薪最好？ 起薪最高Android，但成長幅度最高是Backend，但只有很少一部分 在台灣 Android 去哪間？ 果然Google最高，但起薪是MTK比較高，之前不知道MTK也有Android，以前以為只有網通 從看到一些強者從Google跳槽到NV後，這張圖好像不會很意外。 這個問我爸後，原來Android不只有手機，許多如smart TV等底層很多都是Android 在台灣 Testing 去哪間？ 原來Testing是被Apple拉高，大部分頂級外商也都有Testing職位 在台灣 ML/AI 去哪間？ 在台灣ML給最高是Amazon，意外的是街口竟然比外商及半導體公司高 在台灣 Production 去哪間？
February 11, 2024
20240209-job-insights
system design1. Scope the problem 可以知道現在有什麼工作機會、該公司位於總體的薪水級距 可以知道最近就業市場中需要的工作技能 如何讓自己更搶手、薪水更高？ 技能vs薪水級距 2. Reasonable Assumptions 雇主資料每天會更新一次 刪除大於半年以上的 job 高價值產業、薪水頻繁更新，其餘不一定 3. Key Component 探索資料 Taiwan 資料：[[20240211-taiwan-job-insights]] 全球 找地區 (reddit) Do most software engineers eventually make $200K+ Occupational Employment and Wages, May 2022 (bls.gov) (reddit) Aren’t EU salaries are too low compared to Eastern European? 全球公司產業排名
February 9, 2024
20240113-data-pay
以下內容為該影片的筆記： 中國經濟變差 政府監管 員工信心 全球資產配置 美股 賺美元全權資產配置 大廠 推行要一年 大廠大家做得跟核心業務沒關 數據 有博士會有加成、做得好不需要博士、性價比不高 有用的DS? 第一份工作很重要 拿到最好的工作 儘早感受真實世界在想什麼比較重要 面試 business sense 統計、SQL、python、analyical、business（商業問題化成數據可解決）、product sense（找重點） 有沒有思考足夠多的trade-off 有沒有把東西推到落地 這個方法的理解是否是本質的理解 ＤＳ學徒制學習 統計理論很重要 Scientist：用科學方法論理解世界、data & model 只是輔助 ML scientist pay 會多一些 很多聰明人擠 apply跟發揮價值很少 懂業務的analytics非常少 Ref https://youtu.be/A8GWS00nYDQ?si=mv4ORUgu4cxO45d1
January 13, 2024
20240108-attention
公司 → 搶奪注意力 太多分心事 克服 決心、自我反省 why? 手機成癮 多巴安 → 採取行動獲得獎勵 看手機→獎勵→空虛 （重複）久了會疲乏 →思考力下降 高度專注任務難以進行 因為需要相同刺激 多巴安排毒 = 減少外在刺激 （激烈）24-48 小時內 斷絕 網路 社群媒體 手機遊戲 ，使用散步 冥想替代 部分排毒：找出最容易分心刺激來源，有意識限制，減少使用時間 找出最容易成癮的 逛網購、短影音 找出想分析原因 戒掉衝動 想為什麼想滑？吸引？當下事情太困難 解決可以解決當前問題的替換事項 找到有停止點的替換事項 e.g. 書 拉筋 放鬆 保持客觀、不批判 感受情緒 延遲享樂 自我控制 現代 太習慣立即性獎賞 滑手機 太習慣立即性想法 影響人際 思考現在的事情對長遠影響 好的留不好的改 有意識計劃每一天：減少分心 早晨看 計畫 e.g. notion ，而不是看email等 → 都在處理別人事情的陷阱 明確的目標、計畫 把零碎時間填滿 Ref https://youtu.be/gvOOgqcpbvU?si=GVwLMdc0DqtdpWC2
January 8, 2024
80分鐘快速了解大型語言模型-5-30有咒術迴戰雷
客製化GPT https://openai.com/blog/introducing-gpts 串接dalle 自動生成頭像 GPT: Generative Pre-trained Transformer others Google Bard anthropic Claude GPT 訓練：文字接龍 e.g. 台灣大->chatGPT-> 學 台灣大->chatGPT-> （機率）學10% 歌、6% https://platform.openai.com/docs/tokenizer ChatGPT目前可以讀300頁pdt chatgpt可能跟 Instruct gpt有關 gpt 3.5 人類去調整
November 10, 2023
20231023-learning
小林說：分享有關於金融背景的ytr，分享得很棒 我是如何快速学习一个领域的 (15:49) Sumary 結構化思維可以幫助記憶，How? 方法 可信、簡短、品質好的來源，一文理解XX、八分鐘釐清 問ChatGPT 如何梳裡架構 多問為什麼：思維的捷徑 -> 帶目的搜索 沿著時間線：一個東西發展很複雜，剛起步開始講，挖掘中間怎麼發展 從結果導向的數據e.g. 股價，反應看哪個時間的事件重要 重要 找一手訊息：從底層挖掘 國家：基礎CPI、就業率 公司：年報、訪談 流程化思維 記憶大師 記52章牌：聯想法 > 找到結構 search 搜尋 問題：資料太多 整理框架 < 結構化思維 參考別人的框架 看書目錄、框架 可信來源 + 一文讀懂OOO AI (chatgpt) 會錯 > 不斷交互問 省略細節、注重重點 製作影片有樹枝 > 塞細節 一直問為什麼 帶目的搜尋，忽略不重要的部分 時間線 起源 太多資訊？ 找重點=> 結果導向數據 e.g. 大波動、市場真實反映=>股價 一手訊息 流程化思維 大神有框架 有知識樹，問知識樹 整理 長文 讀兩次 第一次忽略所有細節，找關鍵性框架訊息 整理： 根據問題 想知道什麼細節 補充進去 輸出 複習 蓋起來重劃 這概念有點類似覆盤
October 23, 2023
20220811-LINE-Blockchain-Developer-Intern
為何想去實習？ 知道業界缺乏什麼樣的人才？ 了解學界、業界差異 累積實戰經驗 同學都有好幾段實習經歷 看看自己的市場價值 我怎麼準備？ 目標 Blockchain、雲端相關、Application 當時準備 ALG、DS、Behavior 檢討 但可能比較重要還是 Side Project及你準備一下有多想進你申請公司的一些準備 雖然我沒花啥時間準備Side Project的面試，原本想說都我寫的問不倒，但其實很多問題不是當下你的Project做了什麼，而是面試官會希望你講一下你可以怎麼優化你的Side Project跟旁敲側擊技術難度 我很幸運因為那時剛好是Blockchain牛市，Blockchain人才非常稀缺，我剛好很幸運拿到趨勢及LINE的Offer 投遞 Intern 目標：選可以學到最多的，讓自己成為很厲害的工程師 指標 實習時間 成長性 未來發展 機會 趨勢Web3 Team(暑期2 month) vs. LINE Blockchain Dev (一年期) 最後選擇 LINE，因為我爸在美商從小嚮往像我爸公司的外商文化及實習時間長（預期可以學到比較多東西），但如果可以重新選我可能會選趨勢，因為那個比較偏分析交易+點一些Infra技能。 其她 中研院：放棄 一階過後放棄 台灣微軟：未錄取 4/28電話面試，BQ > 5/6 說明演算法、中英自我介紹（萬寶華） 大概面到第四輪，應該是沒有Team match被刷，當時偏向找AR/VR。 其實我不太喜歡他們委託給其他人力公司，很難從面試官獲得反饋，面試很像在跟沒靈魂的機器人對答。 群暉 iOS/Android：無聲 3/18 投遞 > 4/12 一面線上考 Link List > 4/21 二面考Tree 樹遍歷，不用queue等資料結構 面到第三輪，考很細，都考DS的問題，因為是面Application所以LeetCode沒有很難，問很多OS、OOD及記憶體管理問題，無聲。 Garmin：無聲 我實驗室同學(博翔)很早就上了，所以沒有機會ＱＱ Amazon：沒上 Coding沒寫完。 Intel：放棄 原本有TME(Technical Marketing Engineer)機會，但因為LINE先上＋我爸覺得年輕人做這沒有很好（他之前幹過這），所以婉拒。 ASUS：5/19 二面沒上 趨勢：放棄 3/25 Codility (120min) > 4/15通知二面 > 4/21 主管聊天（專案） 緯創：放棄 LINE Blockchain：錄取 3/19 投遞 > 4/28面試（聊履歷） > 5/11 確認錄取 結論 感覺有什麼機會還是看當時就業市場需要什麼 關於 LINE Blockchain Dev Background LINE的組織架構很複雜…，從上到下都是，因為避稅關係，好像設立地點是在某太平洋小島，總之我算是在LINE做Blockchain的子公司LINE Next，底下的DOSI Store產品，主要就是NFT交易市場Team。 因為我們的Product Owner是KR，所以Deadline很死、很操、沒辦法negotiate。 Pros 學習資源很多，LINE的Engineer文化就是分享（尤其是日本），Global Dev Relation很活躍會一直去邀請大佬來分享，有很多讀書會，裡面的人也熱愛分享。 主管級很有Business的Sense，也會在讀書會跟員工討論分享，也不會有主管架子，新人意見可以很有效傳達到上面。 Cons 組織很扁平，可能會一直被skip(大主管)敲，Context Switch要很好。 會議很多，跟KR、讀書會、自己Team，我感覺大概工作有一半時間都在開會 @@ 總結 LINE 是一間很大的新創公司，相對其他大公司變動很快，無時不刻在創新。 想比較多產品參與感可能要去比較在地化的Team，LINE Today、Travel、Music之類，否則還是去LINE Fukuoka（福岡）、LINE Tokyo（東京）、LINE Global(韓國)比較好 我學到了什麼？ 使用 Monorepo Development 打造 Scalable Frontend [[20220811-monorepo-development]] Why? Re-use Code How? 由很像JSON結構去生前端，其實美商很多都這樣，這邊可能用graphql比較好 Web2 公司如何做、進入Blockchain/web3 公司私鏈、COSMOS（LINE Blockchain底層使用） 公司運作 Business 避稅 各國文化差異 日本：嚴謹，重Testing 韓國：做事很快、嚴格 軟體開發 Dev Flow: 開發流程 增進Frontend (Alvin推薦) clean code: design clean architecture: refactor clean architecture white_check_mark eyes raised_hands You Don’t know JS https://github.com/getify/You-Dont-Know-JS https://medium.com/%E6%89%8B%E5%AF%AB%E7%AD%86%E8%A8%98/react-swr-485b8e41ef78 https://medium.com/starbugs/%E9%96%8B%E6%BA%90%E5%B0%88%E6%A1%88%E8%AE%80%E8%B5%B7[…]1%E4%B8%8D%E8%A6%81%E6%9B%B4%E6%96%B0%E7%9A%84-swr-d02dadc1116b https://medium.com/hulis-blog/frontend-engineer-guide-297821512f4e https://roadmap.sh/frontend https://www.tenlong.com.tw/products/9786263332577 https://en.wikipedia.org/wiki/Multitier_architecture https://en.wikipedia.org/wiki/Model%E2%80%93view%E2%80%93viewmodel https://www.guru99.com/mvc-vs-mvvm.html https://www.tutorialspoint.com/What-is-the-difference-between-session-and-cookies 我在實習做了什麼？ 升級project workspace to React 18 [[20220721-upgrade-nx-repo-to-react-18]] 認知反直覺的事 景氣不好因為招聘放緩所以不太會裁員（台廠思維） 廣告的收益並不好 管理學第一步是要從自身利益開始 認識/厲害的人 George (UIT Eng manager) 中央資管 (Skip) 半導體pm > LINE日本UIT > LINE TW 以前是LINE日本的，後來來台灣是UIT的頭，我很常被他抓去討論Blockchain的事情😂。 Coke (UIT Team Lead) 中央資管碩畢 我的直屬主管，常常在開會的時候分享Code怎麼寫比較安全、我覺得他蠻棒ㄉ，資源也很Support，我那時說想去碰K8s他也給我一個K8s Task，也會跟我講要做哪些Task可以讓自己未來比較值錢，講話很好笑。 Eric (Mentor) 交大資工實務組，yoe~1y 交大實務組碩畢業，實作很強，但講話有點太直接。好像同時也在創業，很厲害的人。 Alvin (UIT Senior) 輔大資工，YOE 5+ 算蠻資深UIT，以前在趨勢，他之前推薦我很多FE的學習資源，以及講解整個Project的架構、歷史，真的很抱歉打擾他很多時間XD Evan (Dev Rel Lead) 東吳資管(?)，yoe 10+ 應該軟體開發圈沒人不認識他，Golang社群很活躍，以前在DSC也常常聽他分享學生該怎麼樣讓自己更有競爭力！ Tom (DOSI ServerSide) 黑客松夥伴，很Carry，也指出了我一些Project的 Water (Travel Team ServerSide Intern) 台大資工所 我學姊ＸＤ 實驗室也很近，之前常常和她請教BE的一些技術、該學哪些之類，還有叫我不要延畢XD TU (Mobile Team Intern) 北科資工 -> 英國碩 可能因為他實習時間待比較長？跟他聊蠻多Mobile方面還有業界比較看什麼 Cipto (UIT) 北科互動，yoe 10+ 之前是Designer後來轉FE，之前有關UI問題都問他XD Steve (UIT Intern) 雲科電機 有很多我不知道問題可以找誰的時候都是直接問他 Jerry (QA Intern) 政大資管 沒有很熟，之前Intern月會有小聊Blockchain，以前他在OurSong，但後來去日本露天 Jonny (SRE Team Lead) 之前K8s不知道怎用的時候都是去請教他，很厲害的人，人也很好，以前在騰訊 Steve (SRE Intern) 只有吃過幾次飯，sitcon 裡大神，貌似是大一休學 Kyle (UIT Lead) 政大資管學 yoe 3-5y FE 大佬，有出書很厲害，但後來貌似也不在LINE了 Brian (Staff Engineer (?), Platform) DevOps大佬，之前在IBM，上過他的內部training學到很多DevOps知識 Penny (ML Team Lead) 外國碩->TSMC->LINE 之前在TSMC，很厲害 Tom (UIT Infra) UIT 優化、Infra很厲害 Joey (Strategy) 黑客松夥伴，對於Presentation 很厲害，很Carry YiHan TW Intern -> LFK（福岡） OO (Blockchain) ?? 從幣安跳來LINE Ref
August 11, 2022
20210820-開發mcu-up-銘傳金手指3-0-的那些事兒
請參考：銘傳金手指 Photo by joanna, from upMCU MCU-up，一個專屬銘傳人的選課評價網站。 為甚麼會想做此專案?大學四年邁向尾聲時，我開始思考做過的事情。從 創立MCU開源社 把校內對資訊有興趣的同學可以有個地方聚在一起討論進步。那我是否可以藉由自身的資訊專長造福更多人，於是 MCU-up 這個專案就此誕生了😆 from Dcard — 金手指…他回來了？ 我如何開發這個專案?首先，我找了社團對於改善學校選課系統有興趣的社團幹部-徐友笙，組織了MCU-up讀書會，並藉由讀書會的時間去閱讀許多學校如NCTU+、NTU Sweety Course、CLASSIN等使用的技術，嘗試找出他們使用的技術、及遇到的問題，同時也透過謝育平老師得知了之前的金手指作者-曾信傑，學長也熱心提供了之前的2000筆評論資料。 銘傳金手指 BY 曾信傑 from dcard 為了保持彈性及希望使其網站可以永續經營，我們使用了最多人且歷史悠久 NodeJS+Express+MongoDB的技術，並依照最小可行性產品的原則做出了初版MCU-up網站。 初版MCU-up(銘傳金手指3.0)網站 基本的網站功能(使用者驗證、留言）完成後，由於需要將此專案推行到一般使用者及使團隊背景更多元，我找了2nd社員(現3rd副社長，資工系)-張智仁來一同改善前端顯示的部分、何靖嫻(1th 社員，設計學院) 來討論及設計前端介面。組別也增編了設計組讀書會，來討論此網站想帶給同學的功能，及頁面顯示的強化。此時 view engine也從原本的EJS改成PUG。並且找了幾個對資安比較有興趣的子軒(3rd社長)、龍成(2nd社長)來討論改善資安問題，並找到同屆DSC — 楊毅(中興 GDSC Lead 2019)Flutter開發手機端程式。 MCU-up(銘傳金手指3.0) v0.1.1-alpha 總結此專案最終在7/30正式上線，很高興開發組(張智仁、徐友笙、子軒、龍成)、設計組(何靖嫻)、謝育平老師、學長(曾信傑、小喵) 的各位來支持一同完成這項任務，沒有你們就沒有今天的MCU-up。從此專案磨練並學習到很多不僅是技術或開發方面的知識，更多是如何將不同領域背景的人聚在一同完成專案。接下來此專案將由MCU開源社共同維護所以看到這篇文的銘傳學弟妹，想學背後的相關技術就加 MCU開源社吧! 社團會在下學期社課教導背後的相關技術，如果你是其他學校想一起合作也歡迎留言或者直接私訊粉專(Link在下面)，讓我們一起來讓這個開源專案更好！ 特別感謝 謝育平老師：分享他在CPE瘋狂程設剛開始的開發故事，並鼓勵我們勇於嘗試及討論此專案的一些方向。 曾信傑學長(金手指作者)：提供了金手指過去的2000筆資料，及教導過往金手指的技術實作細節。 小喵學長：教導了我們一些比較業界方面在專案管理上的一些知識、工具及方法。 鏈結 銘傳金手指 為什我會成為DSC Lead及怎麼申請 Ref https://medium.com/@alanhc/%E9%96%8B%E7%99%BCmcu-up-%E9%8A%98%E5%82%B3%E9%87%91%E6%89%8B%E6%8C%873-0-%E7%9A%84%E9%82%A3%E4%BA%9B%E4%BA%8B%E5%85%92-5214e62aca80
August 20, 2021