Jack's Space

前言新的系列開始囉！希望這次我可以堅持久一點（之前的極短篇只做兩篇 XD）。這次想做的是日文歌詞翻譯，主要想做的原因是我很喜歡聽歌，在聽的時候也會想知道他唱什麼；同時我也有學過一點基礎的日文，但很久沒複習了，想說透過這種方式來學習應該也不錯。第一篇想翻譯的歌詞是羊文学的光るとき，這首歌是日劇《平家物語》的主題曲，也是一首意境很美的歌。羊文學是我很喜歡的樂團，他們的歌詞都非常有文學感，也是我在聽這首歌的時候想到翻譯學習的這個 Idea。 歌詞翻譯羊文学 - 光るとき羊文學 - 閃耀之時 あの花（はな）が咲（さ）いたのは そこに種（たね）が落（お）ちたからで那朵花之所以會綻放 是因為種子落在了那裡 いつかまた枯（か）れた後（あど）で種（たね）になって続（つづ）いてく等到枯萎的那一天 會變為種子延續下去 君（きみ）たちの足跡（あしあと）は 進（すす）むたび変（か）わってゆくのに你們的足跡　明明隨著前進而不斷改變 永遠（えいえん）に見（み）えるものに苦（くる）しんでばかりだね卻永遠為了那些看得到的事物而感到痛苦呢 荒野（こうや）を駆（か）ける この両足（りょうあし）で用這雙腳...

前言隨著近年來 AI 模型的快速發展，以及各家開源廠商朝向「強力小模型」的趨勢，AI 應用已經不再是 Server 的專利，只要善加利用你我手中的 Macbook，便能在本地端運行具有一定水準的 AI 模型。 這篇文章會非常簡單的介紹兩個最主流的本地 AI 工具：LM Studio (LLM / VLM) 與 ComfyUI (Image / Video)。因為我最近主要在研究 LM Studio，這篇文章會花比較多篇幅在他上面。 為什麼要在本地跑 AI 模型?在本地跑 AI 模型有幾個好處： 隱私與資料安全：程式碼、文件、對話內容不會離開你的電腦，適合處理敏感資料。 零 API 費用：模型下載後可無限次使用，不用擔心 token 計費。 離線可用：沒有網路也能跑，適合出差或網路不穩定的環境。 客製化彈性：可以自由切換不同開源模型、調整參數，甚至微調(fine-tune)。 不過，在本地跑的模型能力通常不如 GPT-5、Claude 等雲端旗艦模型，且需要一定的硬體資源與設定門檻，運算時也會消耗較大量的電力。建議大家還是可以在雲端跟本地做取捨，或者是依情況...

嗨嗨！距離上次生活更新已經過一年了（撒花）！ 這一年發生了許多大大小小的事，感覺是時候再來個近況分享，也藉機對自己這一年做個總結（也許可以變成每年傳統？）。 關於碩士去年八月，我順利畢業了！我現在是臺大資工碩士了（驕傲）！還好後來在做實驗跟寫論文的過程中都很順利，運氣很不錯，也謝謝許永真教授的指導，讓我可以如期順利畢業～ 想了解更多我的碩論可以參考： 我的碩士論文 - AGTree：基於注意力引導的視覺概念分解 關於工作上次寫生活更新時，我還在 Appier 實習；現在我已經在 PicCollage 擔任正職了，職位是 Machine Learning Engineer。目前是我的第二個月（雖然中間隔了四個月當兵 XD），一切都很開心，不論是公司風氣或是工作內容都是我喜歡的，而且 PicCollage 是個很活潑有趣的公司，待在這邊很快樂（感謝當初有認真拼一把的自己）！ 關於我找工作的峰迴路轉，可以參考以下： 2025 年科技業正職預聘/研替面試心得（TSMC, Google, NVIDIA, Synology, MediaTek, Perfect Corp., ...

This is a note I wrote for my job about managing python environment with UV. What is UV? Github: https://github.com/astral-sh/uv Doc: https://docs.astral.sh/uv/ UV is just like poetry, but with powerful management on python version.Comparison with poetry: https://blog.kyomind.tw/introducing-uv/. Installing Trio‘s dependencies with a warm cache. Installation12345678910# Installing via pip is possible but not recommended.# On macOS and Linux.curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh# Upd...

嗨！這篇文章主要想把我的家教經歷放上來，讓有興趣的人可以參考。 如果你想學基礎的 Python 程式設計，或是更進階的資料結構、演算法，甚至是刷 Leetcode 等等，都非常歡迎透過 臉書 或 Email 來聯絡我，時間上許可的話我就會接！單純想聊聊的也歡迎聯絡我～～ 家教經歷姓名陳韋傑 Jack Chen 學習經歷國立臺灣大學 資訊工程學系研究所 畢業國立臺灣大學 資訊管理學系 畢業 修畢商業資料分析學程曾於英國伯明罕大學交換半年 主修 Computer Science臺北市立松山高中 市長獎畢業（班排第一） 其他經歷兩度獲臺大書卷獎，學士年均 GPA 4.07 / 4.3，系排 11%112 學年度碩士推甄獲臺大資管所優先錄取、臺大資工所正取碩士年均 GPA 4.2 / 4.3 教授科目Python入門、資料結構、演算法、Leetcode 期望待遇Python 入門：$1000+ / hr資料結構、演算法、Leetcode：$1250+ / hr（以上皆搭配自製講義授課，並會有上機操作與教學） 教學經驗國小生 - 全科陪讀、數學、競賽...

前言上次說到我找正職的故事，但其實還有後續。過了幾個月之後，不安分的我又去面試了 PicCollage 這間公司。這間也跟玩美移動類似，是做圖片相關的 App，我之前丟過好幾次他們的實習，但都是沒下文或直接感謝信。 起因是三月多去逛就業博覽會的時候，剛好遇到認識的朋友在裡面工作，就跟他聊了一下，畢竟我一直對這間公司很感興趣，雖然後來覺得有點懶所以沒丟。但過了一陣子之後又覺得很心動，不挑戰一下有點可惜，就去麻煩我朋友內推。又隔了一陣子他看到訊息之後，到五月初總算成功推到了，雖然時程上算是小晚，但想說我沒啥損失就還是面面看。 面試過程應徵職位：Machine Learning Engineer部門介紹：PicCollage MLAD - Medium 時程： 5/2 朋友幫忙內推完成 5/7 主管詢問畢業時間 5/20 收到一面邀請 5/27 ML Head + HR 線上一面 6/5 Engineer 線上二面 6/17 Engineer 線上三面 6/26 Engineer Director 線上四面 7&#...

Author國立臺灣大學 資訊工程學系研究所 R12 陳韋傑 Jack Chen Professors國立臺灣大學 資訊工程學系 許永真教授國立臺灣大學 資訊工程學系 鄭文皇教授長庚大學 人工智慧學系 楊智淵助理教授 AGTreeAGTree：基於注意力引導的視覺概念分解（AGTree: Attention Guided Visual Concept Decomposition） 摘要在設計嶄新的視覺概念時，設計師經常從既有的想法中汲取靈感，藉由重新組合各種元素，以創造出獨特且原創的作品。隨著文字轉圖像 (Text-to-Image, T2I) 模型的快速發展，機器現已能夠協助此一創作過程，特別是在分解複雜視覺概念並將其與現有概念重新組合方面。然而，現有的視覺概念分解方法通常依賴於多樣化的輸入圖像，當輸入圖像在視覺上過於相似時，這些方法往往難以將物體從顯著的背景中分離出來，導致所產出的結果難以理解或應用。 本研究揭示了被分解的視覺子概念與擴散模型中 U-Net 的交叉注意力 (cross-attention maps) 之間的強烈關聯。基於此觀察，我們提出了一種新方法:...

前言每年的面試分享文，似乎已經默默的成為我的某種習慣了（還沒看過我之前文章的，可以參考 2023 跟 2024 的分享）。但今年比較不同的是，我要碩士畢業了！因此本篇分享會從以往的實習轉成正職，職位的部分我大多都是找 ML 相關為主。 面試紀錄 投遞履歷：7 家公司 面試邀請：6 家公司 Offer Get：2 家公司 TSMC應徵職位：沒分，統一丟備註：有研替時程： 8/30 EPO interview invitation 9/12 EPO interview 10/1 EPO Thank you 9/16? 收到 IT 副理電話聊天詢問面試意願 9/23? 沒收到後續，打電話回去問，他好像說他忘記，當天就收到面試邀請 10/15 收到 IT 另一個處約時間，想約同天但卡到 10/18 IT interview (AAPD) 10/25 IT interview (MLAD) 11/1 收到資歷查核 11/5 資歷查核送出，有問是否需要廠測，對方說去年有紀錄不用 11&#x...

HackMD 完整版請點我 最大子數列問題 (Maximum Subarray Problem)最大子陣列問題是指在一個整數數列中，找出一段連續子陣列，使其元素總和最大。這是經典的動態規劃問題之一，常用於資料分析，如股價變動趨勢。 例子：給定一個陣列 [-2, -3, 4, -1, -2, 1, 5, -3]，找出總和最大的子陣列。 解答：最大子陣列為 [4, -1, -2, 1, 5]，其總和為 7。 Kadane’s AlgorithmKadane’s Algorithm 是一種專門用來解決此問題的演算法，可在線性時間內計算完成。要了解 Kadane’s Algorithm，讓我們從暴力法一步一步來看。 滴滴面试手撕算法题-kadane算法 暴力法：遍歷全部連續子陣列最簡單的方式，就是窮舉所有可能的連續子陣列，並計算每一個子陣列的總和，再從中找出最大值。 12345678def maxSubArrayBF(nums): max_sum = nums[0] n = len(nums) for i in range(n): for j i...

HackMD 完整版請點我 差分陣列（Difference Array） 差分陣列是一種快速處理區間更新的技巧，特別適用於頻繁對陣列特定區間進行加減的情境，其基於前綴和（Prefix Sum）的概念來輔助實現。 其核心概念是透過維護一個輔助陣列 diff，來記錄原陣列的數值變化，使得區間的加減可以在 O(1) 時間內完成，而最終結果則可透過前綴和的技巧來計算。 輔助陣列的建立輔助陣列 diff 的計算方法為：diff[0] = nums[0]diff[i] = nums[i] - nums[i-1] (i > 0) 以上圖來看，原陣列 nums 是 [8, 2, 6, 3, 1]：diff[0] = 8diff[1] = nums[1] - nums[0] = 8 - 2 = -6diff[2] = nums[2] - nums[1] = 6 - 2 = 4…diff = [8, -6, 4, -3, -2] 有注意到嗎？每個 diff 記錄的是「這個位置與上個位置的差異...