線性迴歸總是跑不準？這份「模型進化指南」教你如何從數據處理到特徵工程全進化
你是不是也跟我以前一樣，剛學機器學習的時候，第一個接觸的就是「線性迴歸」（Linear Regression）？
那時候覺得這東西超簡單，不就是畫一條線穿過一堆點嗎？model.fit(X, y) 一行程式碼就收工了。但等我真的把這套東西拿到實戰場景，不管是預測公司的電商銷量，還是分析產品的轉化率，我才發現，現實數據根本不聽話。
麥特資料探險
告別過度思考：從 0 到 1 的 MVP 實戰指南，把你的時間變成「資產」
你有沒有過那種感覺？洗澡的時候想到一個超棒的點子，熱血沸騰，覺得這東西做出來一定會中。結果隔天坐在電腦前，開始想：網域要叫什麼？Logo 是不是要找人設計？如果用戶很多，資料庫撐得住嗎？
然後，一個月過去了，那份專案資料夾還是只有一個 `README.md`，甚至連寫都沒寫。
這種「想太多、做太少」的症狀，我以前天天都在發生。身為工程師，我們最擅長的就是「把簡單的事情變複雜」——我們會去研究最新、最潮的技術棧，卻忘了最重要的一件事：你的產品到底有沒有人要用？
欄位太多模型算不動？五種「過濾法」幫你精準抓出數據裡的關鍵訊號
嘿，你曾經遇過這種狀況嗎？
當你拿到一份資料集，滿心期待地想跑個機器學習模型，結果打開檔案一看——欄位（Features）多到要橫向捲動好幾秒才看得完。這時候，如果你直接把這幾百個欄位全部丟進模型裡，通常會發生兩件事：第一，你的電腦風扇開始狂轉，模型跑得比烏龜還慢；第二，預測結果爛得一塌糊塗，因為裡面充斥著太多無關的「雜訊」。
品牌可以取笑消費者嗎？研究告訴你可以，但千萬不要太過份
前幾天我看到一篇發表在《Journal of Consumer Research》的新研究，主題超有意思：
品牌透過「取笑消費者」反而能建立更好的關係？
第一個浮現的例子，大概就是 Wendy’s、RyanAir、Postmates 這類「嘴很賤但大家又很愛」的品牌。
但問題來了——
👉 這真的有用？
還是只是少數品牌運氣好、剛好沒翻車？
這篇研究直接用 11 個研究、實驗＋真實社群數據，幫我們把這件事分析明白。
為什麼我做了一個 App，卻沒有人來問？
如果你有做過工具、App、或某種自動化服務，可能會遇到一個很常見的情況：
你覺得這東西很好用，但分享出去之後，卻幾乎沒有任何人詢問。
我自己在分享一些工具或自動化服務時，也遇到過一樣的狀況。
一開始我會懷疑：
是不是產品不夠好？
是不是我找錯客群？
還是其實大家根本不需要這個東西？
後來我慢慢整理出一個比較清楚的邏輯。
很多時候問題不是產品本身，而是使用者還沒走到「理解產品價值」的階段。
政府也在用 AI？一篇看懂公部門人工智慧懶人包
你可能聽過 AI、ChatGPT，也知道 AI 很厲害，但你有想過
政府其實也正在使用 AI，來改善你我的生活嗎？
為了讓政府機關在使用 AI 時更安全、負責任，也真正「用在對的地方」，數位發展部特別整理了一份《公部門人工智慧應用參考手冊》。以下就用最白話的方式，帶你快速看懂重點。
用 venv 方式建立 Python 虛擬環境
如果你在公司環境或是你在維護舊專案。
如果你不想安裝任何新工具。
那你一定要會：
venv
這是 Python 內建的虛擬環境工具。
讓你可以無痛建立獨立虛擬環境，不影響現有電腦，快速進行開發。
用 uv 建立超快速的 Python 開發環境
uv 是一個用 Rust 寫的 Python 套件與虛擬環境管理工具。
特色：
速度極快（比 pip 快很多）
內建 venv 功能
可取代 pip + virtualenv + pip-tools
支援鎖定依賴（類似 poetry）
如果你是新專案開發，我會優先推薦 uv。
2025 年樂齡與數位結的旅程 – 講師隨筆
2025 年，對我來說，是一段把「陪伴、學習、創作與科技」慢慢串起來的旅程。
這一年，我以樂齡講師的身分，走進不同的社區與教室，陪伴長輩動手做、實際操作，也在一次次的互動中，重新體會什麼叫做「學習被真正理解、真正感受到」。
錯誤處理與除錯：確保工作流的穩定性【n8n 基礎篇08】
當我們開始用 n8n 建立越來越多的自動化流程後，很快就會發現一件事：錯誤，一定會發生。
不論是 API 回傳 500、資料格式不一致，還是自己打錯變數名稱，錯誤處理與除錯（Debug）能力，其實是讓一條工作流能「長期穩定運作」的關鍵。
今天這篇，我就來跟你分享我自己在實作 n8n 流程時，最常用的錯誤處理與除錯技巧，幫你省下大量抓 bug 的時間。
n8n 處理圖片二進位資料時遇到 filesystem-v2 解法【n8n 進階篇】
如果你是 自架 n8n（Docker / VM / 本機），
其實 n8n 裡面提到的 Extract From File、Convert to File 那些 workaround通通都可以不用。
因為 n8n 本來就有提供一個「開關」，
可以直接決定 binary 要不要用 filesystem-v2。
工程師必收免費 AI 課程：Anthropic《Claude Code in Action》在教什麼？
最近在寫程式的時候，你有沒有一種感覺：
「不是我不會寫，是我不想再自己全部寫一遍了。」
AI 已經很明顯地改變了工程師的工作方式，但問題從來不是「要不要用 AI」，而是——
怎麼用，才是真的在幫你省時間，而不是多一個干擾來源。
這也是為什麼我最近特別注意到 Anthropic 推出的一門免費課程：
《Claude Code in Action》