All Posts

為什麼我們總是緊抱著虧損的股票不放？為什麼看了一場爛電影卻硬要坐到最後？這都源於大腦的「一致性傾向」與「確認偏誤」。當我們投入了時間、金錢與心力後，我們就越來越難回頭。學會斷尾求生，是避免越陷越深的關鍵。

古希臘政治家狄摩西尼曾說：「沒有什麼比自我欺騙更容易了。因為每個人心裡希望什麼，他就會相信那是真的。」面對威脅我們利益或自尊的現實時，大腦會本能地扭曲事實以減輕痛苦。學習直面殘酷的真相，是避免投資與人生重大災難的第一步。

YOLO 能精準抓出車輛位置，但它卻無法知道「這台車是不是剛剛那一台」。本篇將帶你認識多目標追蹤 (MOT) 技術，透過賦予 AI「記憶」，實作車流量統計與軌跡追蹤！

S-1 是美國企業準備上市 (IPO) 時向 SEC 提交的「招股說明書」。這篇文章將以預期的 SpaceX (SPCX) 招股書為例，拆解 S-1 的核心架構，建立正確的 IPO 投資導航圖。

為什麼我們寧願跟著群眾一起犯錯，也不願孤獨地正確？為什麼一個瞎扯的「因為」，就能讓我們讓步？拆解社會認同、權威與大腦的合理化機制。

電腦不僅能看懂圖片裡有什麼，還能「讀懂」圖片裡的文字！本篇將帶你認識光學字元辨識 (OCR) 技術，並以最經典的「自動車牌辨識 (ALPR)」為案例，帶你拆解從車輛偵測到讀出車牌號碼的完整 AI 流程。

為什麼我們總是很難拒絕「免費試用」？為什麼別人的一句讚美，就能讓我們改變決定？拆解互惠與喜愛傾向，看懂隱藏在社交直覺背後的行為操控。

除了知道圖片裡「有什麼」，我們還想知道它「在哪裡」與「是什麼形狀」。本篇將帶你了解影像分割的經典模型 U-Net，並透過 Python 與 PyTorch 實作，從零訓練一個模型來抓出圖片中的物件輪廓。

在深度學習爆紅之前，曾經統治了機器學習界長達 20 年的分類器。本篇深入探討 SVM 的核心哲學：最大化邊際 (Margin)，以及處理非線性問題的神奇魔法——核函數 (Kernel Trick)。