MaxChen隨筆

數值資料有哪些

2025-12-31T00:00:00+00:00

數值資料共有這四種

純量(Scalar) : 只有大小關係，如：質量(mass)，長度(length)，速率(speed)等。
向量(Vector)：除了大小關係還有方向性，如：位移(displacement)，速率(velocity)，加速度(acceleration)，力(force)等。

假設有一個向量x (d維的實數空間)，其數學向量表示法通常為：

d為非0的正整數，代表有d維特徵數，x則表示為一個d為的向量。向量一般用小寫粗體字表示。

向量的大小：以此點座標到原點的歐幾里得距離(Euclidean Distance)來表示，數學符號為，其值為

以幾何空間來說，當d=1，為數線，d=2為平面，d=3為3D空間，d>3則為高為度空間，無法畫圖呈現。

矩陣(Matrix)：多個向量的組合。

張量(Tensor)：多階陣列，可用來表示純量、向量與矩陣或是更高階的純量。

參考來源：機器學習的統計基礎：深度學習背後的核心技術

向量相乘的前提是前一個矩陣的「列數」（Columns）必須等於後一個矩陣的「行數」（Rows），否則皆不成立，為什麼？矩陣相乘為什˙麼跟向量內積是Duality？

2025-12-31T00:00:00+00:00

向量（或矩陣）相乘的前提是：前一個矩陣的「列數」（Columns）必須等於後一個矩陣的「行數」（Rows）。

運算過程的「對應關係」當我們計算兩個矩陣 A 與 B 相乘時，結果中的每一個元素都是由 A 的橫向列（Row）與 B 的縱向行（Column）進行「一般矩陣乘積」或「內積」得到的。(這裡其實有兩種乘法，一般矩陣乘積方法以及向量方法) 矩陣乘法
- 操作方式：你拿左邊的第一個數乘上右邊的第一個數，第二個乘第二個，依此類推，最後加總。
- 關鍵點：如果左邊橫向有 3 個數字（3 列），但右邊縱向只有 2 個數字（2 行），那麼左邊最後一個數字就會找不到對象可以乘。這就像是「拉鍊」：左右兩邊的齒數必須一樣多，拉鍊才能順利合上。
線性變換的「接力賽」在數學意義上，矩陣相乘代表的是連續的空間變換。假設向量 v 先經過矩陣 B 轉換，再經過矩陣 A 轉換，這寫作 A(Bv)。
- 矩陣 B 的輸出維度，必須等於矩陣 A 的輸入維度。
- 如果 B 把一個 2D 向量變成了 3D 向量（輸出 3 維），那麼接下來的 A 就必須有能力處理 3D 向量（輸入 3 維）。如果這兩個數字不相等，就像是你要把一個三孔插頭插進一個二孔插座，物理上（數學上）是無法銜接的。總結規則（口訣）假設矩陣 A 是 m * n，矩陣 B 是 p * q：
- 中間兩個數字必須相同：也就是 n = p（前寬等於後高）。
- 外側兩個數字決定結果：相乘後的結果矩陣大小會是 m * q。

向量内積代表投影但同時又是線性轉換？沒錯就是這樣，因為他們之間是Duality。

所謂Duality<=>Natural-but-surprising correspondence, 自然但出乎意料的一致。

向量內積定義

內積是向量與向量的乘積，其結果為一個純量。

幾何上，內積可以定義如下：

我的理解是這樣，向量內積a。b的定義就是b向量在a向量的投影量，然而其實說投影量不那麼準確，因為投影好像是如果b比a長，那麼最終還是不會超過a，但其實這樣忽略了向量的大小，所以上面向量內積更準確的定義是這樣寫的：

b向量在 a向量方向上的投影長度（同方向為正反方向為負號），與 a向量長度的乘積。

還有a向量長度的乘積。，也就是還要考慮到a向量的大小。

其實就等於再說有一個Transformation matrix b transform將a向量轉換為一維數線 <=> 或者有一個Transformation matrix a transform將b向量轉換為一維數線。

而投影就是降維，向量內積既降維又考慮原本大小，而Transdoemation matrix本身也是降維又考慮原本大小，所以兩者是Duality。

總結：矩陣相乘是「空間到空間」的映射，而向量內積是「空間到數線」的映射。兩者的前提條件（維度必須匹配）是一致的，因為它們本質上都是在處理「輸入」與「處理能力」之間的對接。因此矩陣相乘是「空間變換」的接力，那麼向量相乘內積其實可以看作是這種變換的一個極致簡化版，在線性代數中，這種關係被稱為「對偶性」（Duality）。

SQL is not Objective Oriented Programming, so the best test is integration testing but not unit test

2025-06-17T00:00:00+00:00

就算使用tsqlt，還是無法跨DB做Fake Table，這不像OOP一樣方便做Mock。

而且就算你強制做，做出來的Code也難以維護，因此做好的做法是測試結果，做整合測試。

就是：把sp結果塞到table，然後對其做各種測試。

認錯就可以溝通

2025-06-10T00:00:00+00:00

有時候誤會很深，沒有誰對誰錯，但走到最後一步的時候，我的經驗告訴我，認錯吧。

然後一切都會好起來。

聰明人如果沒有檢查清單，還是不會成功。

2025-01-24T00:00:00+00:00

這是查理蒙格說的，聽了這句很久，直到今天才有所體會。

其實上班族更能夠妥善運用，因為一定有些不能犯的錯，需要避免的，那些都是你的每日檢查清單。

打勾，下班。

做新項目的時候最重要的不是技術，而是目標客群是誰? 3W+1H 在加 1W

2025-01-23T00:00:00+00:00

誰要用(who)? 為什麼他們要用(why)? 什麼時候要用(when)? 他們要怎麼用(how)?

最重要的是，他們想要用嗎? (want?)

我認為加上want能夠提醒我們，其實最重要的是要讓顧客想要(want)用，這是最重要的。

我喜歡做解決方案，而且要有用。

2025-01-22T00:00:00+00:00

我覺得身為一個工程師技術是必備的，但能否往前再走一步，先洞察到真實需求再化身為工程師去解決，這樣子才是真正的有價值。

數據分析的信心：數據只是基礎事實，視覺化只是讓我們更認識到背後的事實，AI也是如此。解釋才是信心的來源。| 數據分析

2024-11-25T00:00:00+00:00

數據的變動背後是有原因的，而其原因才是我們信心的來源。

這也就是為什麼在做數據分析時總沒有信心的原因，因為只是知道數據的變動，而並不知道背後的原因。

因此數據分最重要的是去分析出背後的原因，而那些原因就是事件。

數據真正的用途應該是輔助你判斷這些事件，而不是完全用數據來解釋。

當然Chatgpt算是一個Bug，他的確產生了很多神奇的事，因為他是基於一個強大的算法，但仍然有許多不確定性。只是他的資料夠多，算法夠強大，帶給我們的信心更大了點，但我們仍然不知道原因，但它是一個很好的輔助，就像數據分析一樣。

但我還是不會完全相信他，因為最終的信心是相信你自己解讀(事件以及數據)後的判斷，而不是數據以及新聞說怎樣就是怎樣，最終的判斷應該是你來決定，而不是數據。

產生信心真正的流程是：你參考數據，然後做出判斷。

只相信數據所做出針對不確定性的判斷，並無法產生足夠的信心。

Day3 Visual Studio 開發及部屬第一個Excel Add-ins

2024-03-13T00:00:00+00:00

第一個Office 365 Plugins開發

這裡已經講得很清楚，就不再重複：Build an Excel task pane add-in

基本上就是兩個東西 manifest與web app.

我是使用Visual Sutido開發，你需要安裝Office套件(如果一開始沒安裝，在Visual Studio Installer可以安裝)。

Publish Office 365 Plugins Project

這裡也講得很清楚：Publish your add-in using Visual Studio

而Office 365 Plugins你會需要Publish兩個東西，一個是web project，一個是manifest。

Visual Studio Publish的操作可以參考。

Deploy and Publish Office 365 Plugins

可以參考這裡，我是使用sideload方式(因為公司限制，無法使用microsoft 365 developer的sandbox，很多種部屬方法也有限制，所以我是使用sideload的web方法測試，測試起來也方便)。

Test Office Add-ins

[Manually sideload an add-in to Office on the web] (內容擷取自) This method doesn’t use the command line and can be accomplished using commands only within the host application (such as Excel).

Open Office on the web. Open a document in Excel, OneNote, PowerPoint, or Word.
Select Home > Add-ins, then select More Add-ins.
On the Office Add-ins dialog, select the MY ADD-INS tab, choose Manage My Add-ins, and then Upload My Add-in.
Browse to the add-in manifest file, and then select Upload.
Verify that your add-in is installed. For example, if it has an add-in command, it should appear on either the ribbon or the context menu. If it’s a task pane add-in that has no add-in commands, the task pane should appear. 測試結果，成功！

IIS架設

關於IIS的架設可以參考：How to install IIS 這是Web結果，記得IIS架設時要使用SSL，否則將無法使用Excel plugin。 Requirements for running Office Add-ins

[註]IIS SSL設定

SSL Setting調整成如此
url binding到443並設定ssl憑證

Debug Office 365

可以參考Debug add-ins using developer tools in Microsoft Edge (Chromium-based)，基本上跟一般的Web debug一樣。

Reference: https://learn.microsoft.com/en-us/office/dev/add-ins/quickstarts/excel-quickstart-jquery?tabs=visualstudio Can i publish Office add-in without having a corporate/company?

Day2 Office Plugin 四種開發方法

2024-03-11T00:00:00+00:00

相較於使用 VBA、COM 或 VSTO 產生的加載項，Office 加載項提供下列優勢。

跨平台支援：Office 加載項在 Office web 版、Windows、Mac 和 iPad 中運作。

集中部署和分發：管理員可以跨組織集中部署 Office 加載項。

透過 AppSource 輕鬆存取：可透過將解決方案提交至 AppSource，使其可供廣大受眾使用。

基於標準 Web 技術：可以使用任何喜歡的程式庫來產生 Office 加載項。

以上內容取自Office 加載項平台概述

看來目前主流的Plug in 開發方法是使用web方法，崁入一個網頁的方式進行開發，且是利大於弊(完勝)。

https://learn.microsoft.com/zh-cn/office/dev/add-ins/develop/develop-overview

如果能打造出一個自動完成一些事情的ai那就很有價值了。

2024-02-28T00:00:00+00:00

我常在想究竟能夠如何幫助IT與用戶節省時間？用戶跟IT溝通完後，IT去幫用戶完成一些事情。如果用戶能夠直接跟AI說，讓AI去幫用戶完成，而IT則專注於提供更好的AI產品? 以後用戶不用與IT溝通，只要跟AI溝通就可以了，或是跟IT說AI哪裡不夠好，讓IT去修正。

Day1 怎麼開發Microsoft 365？加入Microsoft 365 Developer Program - You don't current qualify for a Microsoft 365 Developer Program sandbox subscription

2024-02-28T00:00:00+00:00

要開始開發Microsoft 365，第一反應就是要怎麼開始開發？

Office 365 開發入門指南

原本想用自己的account加入Microsoft 365 Developer Program，不過根據最新文件指出，目前資格限制如下：

有資格獲得 Microsoft 365 E5 開發人員訂閱？任何擁有標準專業版或標準版或每月企業版訂閱的 Visual Studio 訂閱者都有資格獲得自動續訂的訂閱。此外，以下Microsoft AI Cloud 合作夥伴計畫參與者可以聯絡其 Microsoft 合作夥伴，將其新增至允許清單中，以獲得對開發人員訂閱的存取權： ISV 成功解決方案合作夥伴專業/專家管理合作夥伴高級或統一支援計劃成員我們正在試行一種新的驗證流程，該流程將允許更多會員類型有資格獲得訂閱。新流程將使開發人員計劃成員能夠請求 Microsoft 365 E5 訂閱、完成驗證流程並接收設定訂閱的邀請。如需最新更新，請關注Microsoft 365 開發人員部落格。

所以如果需要使用我會回頭使用公司的帳號，或者訂閱下去。

Microsoft 365 vs Office 365？ Office 365 這次改名為 Microsoft 365，代表著為了雲端訂閱版的 Office 軟體正名，成為真正的全雲端智慧化的 Office 辦公室軟體。

我希望透過資訊科技幫助人們解決任何無效率的事

2024-02-15T00:00:00+00:00

踏入IT領域接近六年，我一直在其中探索，最後理解到，在這IT領域中我希望做到的是能夠利用IT的力量，解決世界上任何無效率的事情。

老年人與年輕人不應該要有對立，就像公司與顧客，公司與員工也不應該有對立。

2024-01-20T00:00:00+00:00

常常聽見年輕人嫌老人留下的債令新世代很辛苦，老年人抱怨年輕人不努力。

其實雙方可以不用將彼此分類，我們不因年齡上的差距，就變成對立的族群。

年齡只是外在因素，我們都是人，都是動物，都是這世界上的一份子。

如果雙方都可以站在對方的觀點，多為彼此想一想，那麼整個社會會持續的向雙贏的局面走，而不是一方贏，一方输，產生對立，彼此抗衡。

這種思維也可以用在商業上，公司與顧客/公司與員工的確是利益交換，但不代表彼此在進行利益掠奪，我們可以製造雙贏，共同始使社會更好。

獲取或特定應用程式的PID，並強制關閉 [Powershell]

2023-07-07T00:00:00+00:00

以excel為例

# 獲取所有 Excel 進程
$excelProcesses = Get-Process -Name "excel" -ErrorAction SilentlyContinue

# 终止每個 Excel 進程
if ($excelProcesses) {
    foreach ($process in $excelProcesses) {
        $processID = $process.Id
        Write-Host "Terminating Excel process with PID: $processID"
        $process.Kill()
    }
}
else {
    Write-Host "No Excel processes found."
}

Throw vs Write-Error 有何差別？ [Powershell]

2023-07-07T00:00:00+00:00

throw 和 Write-Error 是在 PowerShell 中處理錯誤的不同機制。

throw 關鍵字用於拋出異常，它會中斷當前的代碼執行，並將控制權交給上層的 catch 塊或調用棧中的異常處理程序。當使用 throw 拋出異常時，你可以選擇指定一個異常消息，以提供關於異常原因的信息。

Write-Error 是用於在控制台輸出錯誤消息，並且不會中斷代碼的執行。它通常用於在出現非致命錯誤或異常情況時提供警告或記錄錯誤信息。 Write-Error 不會中斷代碼執行，因此在執行 Write-Error 後的代碼仍然會繼續執行。

下面是這兩種機制在使用上的一些差別：

throw 關鍵字用於拋出異常，可中斷代碼執行並將異常傳遞給上層處理程序。
Write-Error 用於輸出錯誤消息，不會中斷代碼執行。
throw 可以自定義異常類型，可以在 catch 塊中捕獲並進一步處理。
Write-Error 輸出的錯誤消息可以在控制台中看到，但不能在調用棧中捕獲。

在異常處理的過程中，你可以根據情況選擇使用 throw 或 Write-Error：

如果遇到需要立即停止代碼執行並將控制權傳遞給上層處理程序的嚴重錯誤或異常，使用 throw 拋出異常是一個更好的選擇。
如果你只需要在控制台輸出錯誤消息或記錄錯誤信息，而不需要中斷代碼執行，可以使用 Write-Error。

Feedburner vs Feedly 有什麼差別 [Blog]

2023-07-07T00:00:00+00:00

FeedBurner 和 Feedly 是兩個不同的工具，提供了不同的功能和用途：

FeedBurner：FeedBurner 是一個由 Google 提供的 RSS 訂閱管理工具。它允許網站所有者創建和管理 RSS 訂閱供應資料，並提供統計和追蹤訂閱數據的功能。網站所有者可以使用 FeedBurner 生成自己的 RSS 供應資料並將其提供給讀者訂閱。FeedBurner 還提供一些其他功能，如跟踪訂閱者數量、瀏覽數、點擊數等統計數據。它主要專注於管理和分發 RSS 訂閱供應資料。
Feedly：Feedly 是一個網路內容聚合工具，用於讀者方便地訂閱和閱讀多個網站的內容。使用 Feedly，你可以添加你感興趣的網站的 RSS 訂閱供應資料，然後在 Feedly 的界面中統一閱讀這些網站的最新內容。Feedly 提供了一個直觀和個性化的閱讀體驗，讓你可以輕鬆管理和瀏覽多個網站的更新。它還提供了標籤、保存、分享和搜索等功能，使閱讀更加方便和有組織。

總結來說，FeedBurner 是一個用於管理和分發 RSS 訂閱供應資料的工具，主要針對網站所有者。而 Feedly 是一個網路內容聚合工具，用於讀者方便地訂閱和閱讀多個網站的內容。它們的目的和使用情境有所不同，FeedBurner 側重於網站管理和分發，而 Feedly 側重於讀者的閱讀體驗和內容聚合。

A workaround of Complex Power BI Desktop is So Slow When Developing [Power BI]

2023-07-07T00:00:00+00:00

這陣子接觸到一個龐大又複雜的REPORT，有很多Hide pages and bookmarks，利用button轉換頁面。

然而每次轉換都耗費很久時間，開啟Performance Analyzer每次點一次button甚至要等到50s。

我找到的解法是去改 Loading tables simultaneously，將其調整到能夠吃最多資源。

每台電腦不同，最佳配置也不同，需自行測試。

並且把自動interact關掉，否則每次點到，又要load一次。

我也同時把一些自動偵測關掉。 I got better performance by turning off all the auto detect features in settings. You will need “Auto date/time” on if you do not have a designated Date Table/Dimension.

調整後大約每點一次5秒，算順暢了。

https://community.powerbi.com/t5/Desktop/Power-BI-Desktop-is-So-Slow-Developing-Making-Model-Changes/m-p/842011