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從 2022 年我剛三十歲的時候發佈了這系列的第一篇文章《我三十歲的時候（上）——毀滅與重生？》，以及在三十歲的最末之時發佈了續篇的《我三十歲的時候（中）——生存回報》。在這兩篇文章之中，先是回顧了二十歲末步入職場後的許多大事件，包括持續影響我至今的「夥伴」——憂鬱症。續篇則著重在中間這些時間遇到的波瀾與挫折，尤其是當初在三十歲的尾聲毅然決然選擇了離職的決定，殊不知這又是一連串煎熬又挫折旅程的開始。
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在過去一年的觀察下來發現有許許多多的公司或集團，當跨過數位化的門檻且資料量成長到一定程度以後，建立一個 Data Team 就變成許多公司會認真考慮的選項了，但在此時也遇到了許多的困境。
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一般的異常偵測 (Anomaly Detection) 系統中，最基礎的就是用靜態閾值 (Static Threshold) 來作為判斷異常的基準，如記憶體使用率超過 85%、硬碟使用量超過 90% 等，但時常需要有經驗的人提供一個「看起來合理的範圍」。本篇是由 NASA 噴射推進實驗室所發表的 paper，示範了他們使用的動態閾值的方法 (Dynamic Threshold)。 如果用在產品中的話，應該可以在說明中加上一行告示「本系統包含 NASA 噴射推進實驗室之技術」
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在這個資訊超載的年代，使用者有限的注意力也成為各種串流平台、網路廣告、電商等數位服務的兵家必爭之地。這篇文章將會概略的談論推薦系統常見的幾種方式。 本篇內容節錄自我在 DataCon.TW 2019 的分享《推薦系統：從 Data Pipeline 到 Machine Learning》
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在 2017 年中的時候，社群網站上流行過一個話題是「我三十歲的時候…」，以此來述說對當時的回顧及對比現在的種種改變，於是我當初便發了一篇「我三十歲的時候…等我五年後才能說」，而時間就默默地到了現在。 技術上來說接下來一整年依舊是我的三十歲生活，但是為了避免被久等的朋友（？）們蓋布袋，姑且還是先從這五年來的故事開始說起吧。
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