深度學習模型在自然語言處理 (NLP) 領域中扮演著重要的角色，而調整模型的參數可以影響生成的文字風格和品質。在大語言模型中，Temperature、Top-P 和 Top-K 是常見的參數，用於控制文字生成過程中的隨機性和創造性。我自己在開發 LLM 應用時，主要也都只會去調整 Temperature 而已，其實 Top-P 與 Top-K 很少去調他，因為每次調整都沒有什麼好結果，之前因為不太理解這兩個參數的真正含意，最後還是回歸預設值處理。這篇文章我打算好好的理一理這幾個參數的真正含意。
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當我在研究 ASP.NET Core 的 Response compression (回應壓縮) middleware 時，發現了 ASP.NET Core 內建支援各種 MIME Types 的相關支援，這篇文章我大致整理一下幾個常見的用法。
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昨晚 OpenAI 的 2024 春季更新發佈會，宣布了最新的 GPT-4o 模型，其中最讓我好奇的地方是，他將 Tokenizer 的詞彙表擴充了兩倍之多，理論上整體的文字處理速度會提升，且呼叫 API 的成本也會大幅降低。我就好奇到底他們增加了哪些詞彙？這篇文章將介紹如何用 Python 取得這個詞彙表的內容。
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我之前有在我的 YouTube 頻道發佈過一部《示範 VS Code 強大的多重游標編輯能力》影片，當時有提到「資料行選取模式」(Column Selection Mode) 的功能，但是沒有特別說明如何正確啟用這個功能。重點是，我自己每次要找這個啟用的設定都要找個老半天，因為 VSCode 會自動同步設定，只要登入就會自動復原，而我上次調整這個設定已經是很多很多年前的事了。我為什麼還要找這個設定呢？因為有上課的學員會來問我，但我每次都找不到！所以我決定寫一篇文章來記錄這個設定。
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這應該算是 .NET Core 的歷史包袱吧，任何軟體都一樣，沒有人可以預料未來的需求，所以當初設計的時候，多多少少一定會遇到一些不合理的地方。然而，因為當年 .NET Core 算是有承諾「絕對不會」有破壞性的 API 變更，所以一些早期設計不當的 API 全部都留下來了，也因為這樣，.NET 就需要設計一些新的 API 來取代「包裹」舊的 API，雖然會帶來一些困擾，但是只對老人困擾而已，對新人來說，這些都是「新」的 API，所以不會有任何問題。這篇文章我要來介紹 .NET 7 / 8 通常該如何初始化應用程式，以及跟舊版有什麼不一樣的地方。
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我之前寫過一篇鉅細靡遺的如何透過 FFmpeg 將 SRT 字幕檔寫入到 MP4 影片檔中文章，也寫過一篇如何使用 FFmpeg 進行圖片壓縮與製作家庭影片文章，我覺得已經涵蓋了許多應用情境了。前陣子嘗試用 Gemini API 翻譯國外知名的 Podcast 節目，想說把翻譯好的轉錄稿直接跟 MP3 聲音檔結合，配一張圖片，就可以輸出個含字幕的 MP4 影片了，方便我邊聽、邊看字幕、邊學英文，誰知道 AI 問個老半天都問不出來。最終我還是搞定了這個需求，這篇文章來記錄一下重要的背景知識與觀念。
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我現在幾乎所有的 Side Project 都是在 LINQPad 寫的，因為實在是太方便，不但啟動速度快，而且也很好管理，萬能的 Dump() 方法有好多神奇用法，實在讓人愛不釋手。除此之外，你其實也可以拿 LINQPad 來寫「腳本」(C# Script)，使用上雖然不能直接編譯成 *.exe 可執行檔，但是搭配 lprun8 來執行其實也不會很麻煩，對於需要快速 Prototyping 的時候，使用 LINQPad 不失為一個好選擇。
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在 .NET 要呼叫 REST API 時，最常使用的就屬 HttpClient 類別莫屬，但有時候真的想看他到底送出了什麼 HTTP 封包，或是收到了什麼 HTTP 回應 (原始內容)，這時候就需要一個方法來攔截並記錄實際 HTTP 傳送的 Request 與 Response 封包內容。其實是有方法的，這篇文章就來介紹如何實作。
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我們公司主要採用 Microsoft 365 (M365) 為主要的協作平台，背後自然使用的是地表最強大的 Microsoft Entra ID 服務。我們上個月有位同事被 Entra ID 判定有 MFA 異常登入的狀況，導致帳號被鎖定，無法使用 MFA 登入，因此導致他完全無法使用任何 M365 服務。我當時也不知道怎樣處理的，可能是設定讓他重新設定 MFA 之類的，反正他就正常可以登入了。結果過了一個多月，就在前幾天，同一個人，他的帳號又再次被鎖定，這次鎖的更緊了，害我怎樣都解鎖不了，還必須要動用微軟技術支援中心才能解決。這次我還是認真做一下筆記好了，以免日後再有同仁遇到帳號被鎖定的狀況。
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