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頹廢細胞vs積極細胞
生活在我城
半島師奶・2019-02-03

最後施欣俾被我提早開年，現在正努力清理中。

施欣的多功能細佬
生活在我城
半島師奶・2019-01-18

施欣的多功能細佬。 #施欣細個玩跑車 #施明細個玩芭比公仔 #施明係出色嘅

圖文不相符
生活在我城
半島師奶・2019-01-04

新年未到，年獸先至。他們是已變種的草泥馬，鳴槍都唔驚。

2018師奶心目中的大事回顧
生活在我城
半島師奶・2018-12-31

2018就完了，今年真的發生了很多事，當中有好有不好，希望下年大家都會幸福。

自戀家庭
生活在我城
半島師奶・2018-12-04

有人覺得沖涼後照鏡時，鏡中的自己特別靚呢？我哋一家都覺得沖涼後的自己好正。

未來的夢
生活在我城
半島師奶・2018-11-23

昨晚發了個有關未來的夢，結果嚇醒了。

Bye Bye Bobo
生活在我城
半島師奶・2018-11-21

其實我一直都好想攬攬您，希望在另一個世界可以攬您。

揪車
生活在我城
半島師奶・2018-11-16

施欣做事喜愛靠自己，雖然這只是她自我安慰的講法。

私人空間
生活在我城
半島師奶・2018-07-16

廁所可能是最令人安心的地方，同時都是最私人的空間，大家都能在這喘口氣，雖然空氣並不清新。

佛系中暑
生活在我城
半島師奶・2018-05-22

近幾年佛誕都很熱，今年更加熱，真是佛都有汗。而我大概是頭一年覺得舞醉龍時被噴酒是件舒服的事吧。

［感人MV］大家要拎定紙巾
其他
Johnny・2017-11-23

今天中午同D同事去一間韓式餐廳食飯, 播緊一首好耐之前的韓文歌! 呢首歌好多年前第一次睇個MV時已經睇到眼濕濕, 今次聽返又諗起個超感人MV,等我現在分享比大家睇下~ I Am Woman - KISS

生活AI 應用筆記
科技新知
MacauYeah・2025-07-22

上週六（7月19日），筆者參加了聖公會的一門講座「AI時代，父母的教養實戰新教程」，學習如何利用AI輔助小朋友的教育。雖然課題如此，但課堂還是以感受AI的使用方式為主，之後大家就好好利用AI這個知識庫去激發新思維。課堂上，文字、語音、動畫都有示範，但筆者感受到文字AI的部分最為深刻。 在過去一兩年，筆者曾略微使用AI，但即使在DeepSeek出現後，筆者仍覺得幫助有限。這主要是因為筆者身處科技行業，AI給出的答案不夠精準，難以協助開發，還可能導致一堆無法延續的結果，因此筆者甚少使用。然而，上課的主題並非針對本業使用AI，而是探討如何利用AI為生活注入更多新感受。 AI或許無法取代專業，但可以幫助你引入跨界元素，讓思考模式或你的作品更加多樣化。課堂中，學員將自己創作的家書放入AI，請它協助轉換成不同年齡層的人用詞、改編為劇本或變成辯論議題等。當然，並非每個方向都能產生合理的結果，例如家書轉為辯論，明顯會顯得不合適。但由於轉換的成本低，你可以透過少量提詞，得到多樣不同的呈現效果，激發新的思維。這就像在創作前，你可能會參考大量同類型的作品，去取得靈感。 筆者也簡單分享一些使用文字AI創作的方向，希望大家能有所收穫。 首先，準備好自己的原稿，這個原稿必須是由自己親自起草的，而非AI生成的主題方向。起草時，不必過於拘泥於前後文法，只需有一個大概方向即可。 將原稿交給AI，請它幫忙修改。AI會協助你修正一些口語或錯字問題。 嘗試請AI給你一些建議，或者請它幫你補充段落。筆者認為，請AI給建議會更好一些，因為有時補充段落可能會顯得過於機械。 除此之外，文字AI在日常生活中還做得不錯的實例 整理文章重點，重新以不同的方式演繹 整埋文章重點，筆者在大學的教育中，就經常看到以條列重點去取得原本書的教學方式。所以針對中小學教育，或新知識的學習，都可以試試用AI來整理大意，提升學習效率。 更強的是，如果你還是看不懂，可以叫AI以更多例子，深一點或淺一點去解釋一次。 禮物準備 有時物輕情義重，如果你身邊的親友很重儀式感，那麼使用AI的搜集及變化能力來幫你多樣化禮物的準備，相信可能為你加入更多新元素。 計劃旅行 計劃旅行，過去一般都參考他人的行程分享。過去就一篇一篇地逐篇閱讀，個人歸納。現在你可以先問AI，再去覆核。過去自行搜尋的方式，可能會被一些旅遊網站的文章所佔據，而現在改用AI，配合不同的提詞（prompt），你還可以多一些不同的參考角度。 註：本文僅使用AI修正用字，並未生成任何插畫或議題。

用Trading View寫Machine Learning算法(二)｜將簡單訊號變成實用策略｜Random Forest (隨機森林)｜動態計算訊號權重｜麥振威
創富坊
程式交易 www.quants.hk (導師: 財經書藉作家: 麥振威)・2025-03-11

用Trading View寫Machine Learning算法(二)｜將簡單訊號變成實用策略｜Random Forest (隨機森林)｜動態計算訊號權重｜麥振威 上一段影片已介紹了KNN算法，自己一直也強調有很多的演算法其實也適合用來設計交易策略。要學習AI、Machine Learning就要明白各種的演算法，這次介紹的Random Forest也是常用的演算法，若配合「權重投票」，可以寫成很多不同的策略。 雖然大部份人都會運用Python來寫Random Forest，但我們可用Trading View 的pine script，配合array的寫法，不斷「動態」去計自每個入市訊號的權重。 例如以下四個十分簡單的入市準則: 1)MACD的快線是否高於慢線? 股價是否上升/下跌? 2)Zero lag MACD的快線是否高於慢線? 股價是否上升/下跌? 3)RSI升穿或跌穿50? 股價是否上升/下跌? 4)ATR是否升穿或跌穿其SMA(10)? 股價是否上升/下跌? 例如MACD的快線升穿慢線，其後股價真的上升的話，這個訊號的的權重就會增加0.1，若果股價下跌，這個訊號的權重就減0.1，不斷「動態」咁去計算每個入市準則既權重，權重越高，之後再有訊號出現時，重要性就越高。用這種方法，一樣可以有Random Forest的效果，而且一些好簡單的入市準則，只要經過這個步驟來組合之後，效果都可以提升。 重點是用「動態」的方法去計算每個入市訊號的權重，只要學懂這種方法，過去大家想過很多的交易策略，都可以嘗試去改良。例如你同時運用了1分鐘圖、5分鐘圖、15分鐘圖、小時圖的訊號綜合一齊變成一個買入策略，但有時候1分鐘圖、5分鐘圖的訊號配合，股價便已上升，但有時候則確實要四個timeframe的訊號也配合才算準確，原因就是市場的波幅會不斷變化，透過「動態」的方式去計算毎個timeframe的訊號權重應多大，整個策略的效果就會有很大的不同。

github flow - github 開發流程
科技新知
MacauYeah・2024-06-20

那些年那個很穩定卻又不受歡迎的 git flow 開發流程 多年前，朋友就向筆者介紹git的團隊整操作流程。筆者深思過後，的確實用，那些年的git-flow，很美滿，由開發、測試，到發佈、修補漏動（backport），都有清楚明確的指引。 原作者連結：git-flow 大家如果沒有更複雜的需求，真的可以照搬，筆者也很推這一個模型。 但在長期推廣下，筆者發現大部份人其實都不熟git的基本操作，什至連git graph也不看，現在看git flow，就更不可能接受。那怕是有常用git的個人團隊，也是不怎使用分支模型。 前一兩年，筆者也不懂，筆者也努力地簡化git flow。例如把master和develop合而為一，但最後也是少有人可以接受，很多人還是卡在分支那邊，對checkout、merge還是很陌生。在跟更多不同人的協作過後，筆者總於意會到一件事。其實大部份人，只想知道最後、最新的狀態，只會更新 master / main ，也因為個人開發，所以連衝突也不會有，更不需要使用merge。那怕是少型團隊，頂多也是維護main的衝突，間中用用merge，而checkout還是用不著。 其實這個情況，並不限於小型團隊。因為 web app 和 DevOps 的流行，所以越來越少機會要維護多個舊的穩定版本。大家都專心於最後一個開發及發佈版本就完事，用戶的某個版本有問題？更新到最新版本吧。（註：越底層的應用開發模式，因為相容性問題，不可能只保留一個穩定版本。） 那麼我們就大力簡化吧 - github flow 開發流程 既然大部份情況，大家都只在乎 main / master / 預設分支，那我們也沒有必要跟著複雜的 git flow 走。但在 DevOps 的角度下，為保證 main / master 穩定性，大家還是至少要遵守branching 、pull (merge) request 、code review 、auto test 原則 。 github就最簡單的branching 、pull request 、code review 提出了它們的 github flow。 簡而言之，就是每個人在開發時，都先從 main 起一個新分支，不斷更新。待合適的時候，就透過 pull requst，向原項目負責人提出申請，只要項目負責人點頭，就可以把改動傳入 main 中。又因為Github 原本的定位在於個人與個人之間的協作，初時已經需要通過fork建立獨立的倉庫，那怕你不愛分支也必需分支。所以 pull request，code review 的作用更明顯，後逐的協作更理所當然。 但若果回到公司團隊協，Github flow 就應該像筆者之前提出協作方案，各自起分支，最後由某個人守門，把所有結果放到 main 中。（前文連結）

如何衡量課金制遊戲的價值
手機‧電玩
MacauYeah・2024-03-05

筆者因為作息調整，可以花時間花資源去深玩的遊戲越來越少，需要專攻一款價值高的遊戲是一個很重要的課題。隨着年紀增長，家庭環境改變，大家都可能會遇到相同的問題。所以筆者很想探討一下，一年只玩一款遊戲的話，CP值是否有所保證？也就是滿意度和支出的比例是否保持一個高水平？ 好多老一派玩家會支持傳統主機遊戲，主要係因為免費課金制，品質很差。初時下載遊戲免費，但遊戲無法通關，過程也很重複無趣，所以滿意度很差。正好筆者最近重回手遊，就來分享一下時間和滿意度比例。 本文為了方便討論單一手遊的價值，先只以「不課金」，只討論時間成本支出。日後再以「課金上限」來對比不同的課金情況或是與主機遊戲對比。 定義 成本：時間 CP值 ⇒ 淨滿意時長 / 淨成本 ⇒ 即成本越高，每單位成本的滿意度越低。 CP值 = sum (分段內容時長 * 分段滿意度) / （時間 ） 註：分段滿意度可能為負，為方便倍數計算，最大為10，最少為-10。 崩壞：星穹鐵道 - 主觀評分 主線序+ 第一章：20小時 * 8 = 160 五角色養成，累積前70等的升級素材：30小時 * 2 = 60 因為很多時候都是內卦刷戰鬥，不怎開心，但還未至於要吐 第二章：15小時 * 8 = 120 筆者有幸以不課金的陣型，以完成主線第二章。主角（火）、娜塔莎（物理）、希露瓦（雷）、景元（雷，劇情指定角色）。除了主角滿級其他都很素。 角色養成，累積70-80（封頂等級）的升級素材：30 * 1 = 30 70-80等級就開始跳躍性質變，借助外援也無法快速囤積資源。 筆者只有主角的等級+存護命途可以練滿，另一角色也只有等級練滿。其他連突破70級的資源都不夠。 模擬宇宙部份挑戰：5小時 * 8 = 40 忘卻之亭部份挑戰：1小時 * 2 = 2 有難度，但沒什麼樂趣 淨滿意度·時長 ：160 + 60 + 120 + 30 + 40 + 2 = 412 淨成本：20 + 30 + 15 + 30 + 5 + 1 = 101 CP值 412/101 = 4.08 以上，就是星穹首年來的內容，對應六季的更新。目前遊戲新剛推出2.0更新，筆者也會花一點時間了解一下是否有等級門檻。 不過以長期遊玩的角度，還要考慮如何提升高等級刷素材的滿意度。