我經常利用不同的連結(Link)來管理檔案和目錄，以確保系統的設定隨時可以透過雲端硬碟同步與備份，相當便利。在 Windows 系統中有三種不同的連結方式，分別是 符號連結(Symbolic Link)、硬連結(Hard Link)和目錄聯接(Directory Junction)。這三種連結方式各有其特性和用途，所以我打算針對這三種連結方式進行比較，幫助大家更好地理解它們之間的差異。
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最近在嘗試微軟最近推出的 MarkItDown 工具，它使用 Python 開發，可用於將各種文件檔案轉換為 Markdown 格式，支援的文件格式也非常多，這在 AI 盛行的時代是非常有用的。因為文件換為 Markdown 格式之後，可以讓大語言模型進行分析。不過我在 PowerShell 底下使用的時候，沒有意外的又出意外了，因為它無法正確的處理 UTF-8 字元的輸入輸出，所以只要遇到中文就掛掉，真的很煩，這種問題都不知道處理幾次了。這篇文章我打算來介紹如何讓 Python 程式正確的處理 UTF-8 字元。
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在 VS Code 的「原始碼控制」窗格中，不僅僅可以用來做 Git 版控，你還能利用 GitHub Copilot 來產生即將 Commit 的程式碼變更的提交訊息，透過 AI 幫你自動撰寫 Git 的 Log 內容。事實上，在新版的 GitHub Copilot 中，你可以透過定義「自訂指令」(Custom instructions) 來「提示」GitHub Copilot 要如何產生 Log 訊息內容，你可以自己定義擁有團隊共識或大家希望的 Commit Log 風格，例如可以套用 Conventional Commits 風格等等。這篇文章我就來說說怎麼做！👍
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我們上周公司啟動了一個新專案，我們工程師拿到客戶的資料庫之後，發現客戶提供的預存程序無法順利執行，發生了資料庫定序 (collation) 的衝突問題。我們負責的工程師由於是第一次遇到這個狀況，所以鬼打牆了一段時間，因為我上周都在備課，所以我跟他講：「你直接移除重裝 SQL Server 並明確指定定序會比較快，我現在沒時間跟你講太多技術細節。」今天這篇文章我打算來說說這個問題背後的技術細節。
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我最近的課程因為都開始改用 Discord 來當成學員之間的互動介面，為了實現自動審核加入課程的學員，我們用 Rust 撰寫了一支程式來處理這個審核作業，並將程式跑在容器中，部署到 Azure App Service 上面執行。效能好就不用說了，主要是啟動速度快，記憶體使用量也很低，但唯一的缺點就是「可讀性」真的很差，主要是一個相對陌生的程式語言，但我今天在改功能的時候，用 GitHub Copilot 輔助我瞭解程式語法與結構，也用它來幫我完成一些任務，想不到非常順利。今天這篇文章，我打算來介紹如何在 Windows 作業系統上打造 Rust 開發環境，並透過 Visual Studio Code 來開發 Rust 程式。
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我們都知道 ChatGPT 在問答的過程中，不時會有「幻覺」的問題，也就是當 ChatGPT 在回答問題的時候，經常表現的自己很懂，但又常常被發現他其實是在胡說八道的狀況。最近 ChatGPT 正式推出了「搜尋」功能，我們終於可以讓 ChatGPT 基於「搜尋結果」來回答問題，如此一來不但可以避免 ChatGPT 的幻覺問題，也可以讓 ChatGPT 回答的更加準確。今天這篇文章，我打算來分享幾個使用 ChatGPT Search 的應用技巧，這也是我在 ChatGPT 錦囊妙計：掌握九大應用場景的創意用法 課程中跟學員分享的其中一個技巧。
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因為我所開辦的課程都會全程錄影，好讓學員可以複習課程內容，最近幾次的課程我還開始幫影片上字幕，讓大家在複習的時候，更能夠理解我在課程中提到的一些偏技術的「專有名詞」。有些不住在臺灣的學員，也有可能會聽不懂臺灣這邊經常聽到的時事或口頭禪，我時常會在課程中講一些「時事梗」來活絡氣氛，但是有些學員可能會聽不太懂，這些字幕就是為了讓大家更容易理解課程內容與笑點。我幾乎都是利用超大上下文視窗(context window)的 Google AI Studio 來幫我校正 Whisper 產生的字幕，這篇文章我就來教大家這個技巧。
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上周微軟的 Playwright 團隊推出了 v1.48 版本，我的 實戰 E2E 測試：使用 Playwright 測試框架 課程有位學員在我們的 Discord 課程專屬頻道中反應，說他沒辦法成功執行 Playwright 腳本，請我幫忙看看。因為要執行學員的程式，而我通常不喜歡在本機執行程式 (安全考量)，所以我就藉此玩了一下 Playwright 新版的 Docker 容器，順手寫了份筆記給大家參考。
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前幾天 OpenAI 悄悄的發佈了 Whisper 的最新 turbo 模型，這是一個多國語言的模型 (Multilingual model)，而且這個 turbo 模型是 large-v3 模型的優化版本，提供更快的轉錄速度，但準確性卻只有輕微下降，整體參數數量只比 medium 模型稍微大一點點而已。我特別為此打造了一個可以利用 NVIDIA 的 CUDA 加速執行的 Docker 映像檔，讓大家可以輕鬆的在自己的電腦上執行這個模型。
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