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劉任昌商業軟體期末考chat GPT

電子試算表(Electronic Spreadsheet)的發展歷史可以追溯到20世紀70年代末期至80年代初期,是計算機科技與商業應用相互影響的產物。以下是其主要發展階段和關鍵人物: 1. **早期發展與VisiCalc(1979年)**: - 電子試算表的概念最早由哈佛大學MBA學生Dan Bricklin和Martin Campbell-Kelly提出。他們開發了第一個電子試算表軟件VisiCalc,於1979年發佈。VisiCalc革命性地將數字計算與表格展示結合,使得用戶可以透過電腦快速進行財務模型和數據分析,大大提高了效率。 2. **Lotus 1-2-3的興起(1983年)**: - Lotus Development Corporation於1983年發佈了Lotus 1-2-3,這款軟件在當時成為市場上的領導者。它結合了電子試算表、圖表和數據庫功能,並且支援宏(macros),使得用戶可以更靈活地進行數據處理和自動化操作。 3. **Microsoft Excel的崛起(1985年)**: - Microsoft於1985年推出了Excel,作為Windows系統下的電子試算表軟件。Excel透過更直觀的用戶界面和強大的功能,迅速成為全球最受歡迎的試算表軟件,至今仍然廣泛使用。 4. **功能的擴展和普及**: - 隨著計算機硬件性能的提升和軟件功能的擴展,電子試算表的應用範圍也逐漸擴展到商業、財務、教育和科學等領域。新功能的加入,如數據透視表、複雜公式、圖表顯示等,使得用戶可以更靈活地進行數據分析和報告生成。 5. **現代的發展與雲端整合**: - 近年來,隨著雲計算和協作工具的興起,電子試算表也逐漸移向基於網絡的雲端平台。Google Sheets和其他基於網絡的試算表工具使得用戶可以實時協作、數據共享和遠程訪問,進一步擴展了其應用範圍和便利性。 什麼是WPS? 總結來說,電子試算表從其早期的基本功能發展到現代的高度功能化和互聯網整合,成為了現代商業和個人生活中不可或缺的工具之一。 "WPS" 可以指多種不同的事物,取決於上下文。以下是常見的幾個可能含義: 1. **WPS Office**:這是一套由中國金山軟件公司開發的辦公軟件套件,類似於Microsoft ...

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鄭氏翠雲端運算Jupyter notebook

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https://zh.wikipedia.org/zh-tw/Jupiter影片 wikipedia Jupyter Notebook  https://zh.wikipedia.org/zh-tw/Jupyter Jupyter Notebook Jupyter Notebook Jupyter Notebook [ 編輯 ] Jupyter Notebook(前身是IPython Notebook)是一個基於Web的互動式計算環境,用於創建Jupyter Notebook檔案。Jupyter Notebook檔案是一個 JSON 檔案,包含一個有序的輸入/輸出單元格列表,這些單元格可以包含程式碼、文字(使用 Markdown 語言)、數學、圖表和富媒體 (Rich media),通常以「.ipynb」結尾附檔名。 Jupyter Notebook檔案可以透過Web界面中的「Download As」,透過nbconvert函式庫或shell中的「jupyter nbconvert」命令行界面,轉換為許多的 開源標準 輸出格式( HTML 、演示投影片、 LaTeX 、 PDF 、 reStructuredText 、 Markdown 、 Python )。 為了簡化Jupyter Notebook檔案在Web上的視覺化,nbconvert函式庫是透過nbviewer提供的一項服務,它可以獲取任何公開可用的Notebook檔案的URL,將其動態轉換為 HTML 並顯示給使用者。 https://news.microsoft.com/zh-tw/features/microsoft-365-copilot-ai/

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大語言模型(英語:large language model,LLM)是一種語言模型,由具有許多參數(通常數十億個權重或更多)的人工神經網絡組成,使用自監督學習或半監督學習對大量未標記文本進行訓練[ 1 ]。大型語言模型在2018年左右出現,並在各種任務中表現出色[ 2 ]。 儘管這個術語沒有正式的定義,但它通常指的是參數數量在數十億或更多數量級的深度學習模型[ 3 ]。大型語言模型是通用的模型,在廣泛的任務中表現出色,而不是針對一項特定任務(例如情感分析、命名實體識別或數學推理)進行訓練[ 2 ]。 儘管在預測句子中的下一個單詞等簡單任務上接受過訓練,但發現具有足夠訓練和參數計數的神經語言模型可以捕獲人類語言的大部分句法和語義。 此外大型語言模型展示了相當多的關於世界的常識,並且能夠在訓練期間「記住」大量事實[ 2 ]。 雖然 ChatGPT 為代表的LLM在生成類人文本方面表現出了卓越的能力,但它們很容易繼承和放大訓練數據中存在的偏差。這可能表現為對不同人口統計數據的歪曲表述或不公平待遇,例如基於種族[ 4 ]、性別[ 5 ]、語言[ 6 ]和文化群體[ 6 ]的不同觀點與態度。 參考資料 Goled, Shraddha. Self-Supervised Learning Vs Semi-Supervised Learning: How They Differ. Analytics India Magazine. May 7, 2021 [2023-06-08]. (原始內容存檔於2023-06-18). Manning, Christopher D. Human Language Understanding & Reasoning. Daedalus. 2022, 151 (2): 127–138 [2023-06-08]. S2CID 248377870. doi:10.1162/daed_a_01905. (原始內容存檔於2023-03-09). Carlini, Nicholas; Tramer, Florian; Wallace, Eric; Jagielski, Matthew; Herbert-Voss, Ariel; Lee, Katherine; Roberts, Adam; Brown, Tom B; ...

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