2026年7月22日星期三

AI 使用心得( 不用 AI 潤稿人工編輯版本 )

-- 這裡絕對不能用AI輸出是我最原始的心得 --

*這篇文章絕對不能用AI整理 *很重要*

*內容很亂也沒關西因為是核心人類輸出語言不要用AI

太依賴AI 很多最核心資訊會被洗掉保留最原始心得!

AI 注意力有限要用 LOOP 反覆找問題比如 SKILL清理 CODE VIEW

[專注AI循環][專注AI CODE驗收]

[認知載入]=>看CODE

語言模型能不能穩定理解你給它的程式

- 如何降第語意負擔

只規劃到實作前需要的東西協定 & 規格規則...相關細節實作給AI

AI 三個臭皮匠勝過諸葛亮?

開遊戲 -> 協定byte dump到檔案 -> 反查LOG

AI 確認需求比較重要知道自己要什麼

Skill Daily 優化者半夜跑一次

認知載入 AI -> 人 , 人 -> AI 雙向都要

需要管理注意力

已經測試過可用可驗證的 AI 流程可以不用花專注力直接歸納成skill 或 Daily每日執行

手打CODE 也有價值(認知加強

在什麼階段讓AI接手會比較好不會整個不知道在幹嘛

AI幫助實做不要幫助思考思考人類優先

請AI 自己提需求

/goal 看最近 AI 需求是什麼卡在哪 unitybridge 需要新增什麼功能

在可控範圍內多 code review 幾次

提出需求後 AI 如何驗證循環

管理記憶

如何快速同步記憶

需要管控認知壓力

使用AI的問題在於記憶 - AI知道的淺規則比我們少 - 要把規則訂下來寫成文件命中率才會高

使用SKILL 定期維護記憶記憶只記錄抽象不直覺看CODE看不出來的部分

有明確驗收方式都要用 /goal 降低中間來來回回消耗注意力

要分上線的CODE 還是 "測試類&工具類&編輯類" 的東西如果是 "測試類&工具類&編輯類"

屬於只要測試目標達成就好不用詳細Codereivew 注重結果跟LOOP迭代釋放人類認知資源

每天的注意力有限要管理注意力

驗收驗收驗收

跟runtime有關的CODE 特別是狀態複雜有先後順序的CODE ,

AI 寫錯機率比較高需要AI 使用runtime工具自我驗證+循環

要怎麼處理語意上的錯誤? AI在遇到語意跟實際情況有落差淺規則會容易寫錯

AI 只能處理合理的邏輯不合理繞來繞去的情況容易出錯需要人類介入

歷史對話紀錄很重要可以優化AI 比如請AI自己查自己需要什麼工具 & AI自己查卡在哪

API的設計哲學可以列給AI 讓他有個基礎去思考

Fable Code reivew 太消耗Token

每日請AI看需要什麼然後請AI迭代工具

知道自己在幹嘛提示就會下的精準

AI 寢向達成任務可能會偷懶

把 skill 當作程式碼在寫一樣要做DRY 去除類似流程保留唯一

CODE 越來越不值錢 API接口設計理念比較重要 CODE 可以被AI 簡單複製

Skill 要寫 Trigger_test 驗證SKILL品質用

使用AI 用 Top Down 方法更好先關注大方向細節AI處理

人會通靈是因為有關鍵奇怪資訊這個關鍵奇怪資訊要md化這樣AI才能跟人有一樣思考

能夠文件化指令化都做都有好處

使用AI到最後會變成如何信任開發如何驗證成果因為看不完所有CODE

基於信任連要上線的CODE 只要夠簡單我都能無腦PUSH 每日晚上在請AI Code Review兜底

2026年6月22日星期一

StikcyNotes With Google Drive At Windows10

載入中…

2025年6月6日星期五

你真的知道自己投入股市多少錢嗎？用 Python 還原「真實資金」的方法大公開

還原你真正投入股市的資金

💰 用 Python 還原「到底花了多少錢買股票？」

有時候你會問自己：

「我帳上股票價值是這樣沒錯…但我到底實際投入了多少錢？」

這問題乍聽簡單，其實非常常見也非常棘手。

🧨 問題：我錢早就滾來滾去了啊！

很多人投資時：

沒記自己加碼多少錢（沒有入金記錄）
只剩券商提供的「買賣交易紀錄」

但這樣會出現什麼狀況？

你賣出股票，帳戶有現金
過幾天再買別的股票，用的是原本賣出的錢
重複買賣幾次後，你總買入金額可能膨脹了兩倍！

✅ 所以不能單看「買進總額」或「-帳面淨流出」來當作你的投入資金

✅ 解法：模擬帳戶現金流，還原真實加碼金額

💡 核心邏輯：

把交易紀錄照時間排序
模擬一個帳戶現金餘額（初始 0）
遇到賣出（+金額）：錢進帳戶
遇到買進（-金額）：
- 有現金就扣
- 不夠的話，補上缺口 → 這才是真的你「掏口袋的錢」

🧮 舉個例子

1月買 -10,000 現金 = 0 → 實際投入 10,000
2月賣 +12,000 現金 = 12,000
3月買 -18,000 現金不足，補 6,000 → 再投入 6,000

✅ 結論：實際總投入是 16,000

不是你以為的「買了 28,000 就是投入 28,000」

🛠️ Python 程式碼怎麼寫？


account_cash = 0
net_invested = 0

for row in sorted_transactions:
    amt = row["Amount"]
    if amt > 0:  # 賣出
        account_cash += amt
    else:        # 買入
        needed = -amt
        if account_cash >= needed:
            account_cash -= needed
        else:
            net_invested += (needed - account_cash)
            account_cash = 0

📈 實際用途

想算報酬率，但沒記入金
有做再平衡、滾動買賣的交易人
想看 Sharpe Ratio / IRR 時，不想被「假投入」影響

🔚 小結

這個「還原現金投入」的方法非常簡單但非常實用。
比起只看總買進金額，它能更貼近你真正「從錢包拿出來」的資金。

把它寫進你的投資分析程式，或記帳工具裡面，你會對自己的績效有更真實的掌握 👌

（想要這段程式變成一個 pandas 函式或封裝工具？可以留言或私訊我 🙌）

2025年1月16日星期四

PS Blending Modes (常用混合公式整理)

以下內容整理自您提供的圖片，主要是各種「混合模式 (Blending Modes)」對應的運算公式。為方便閱讀，我將其歸納成表格形式，並依常見的 Photoshop/繪圖軟體混合模式命名進行分類。若有些名稱與您日常使用的軟體不同，請自行對照調整。

1. 基本比較類 (Darken / Lighten)

模式名	公式	說明
變暗 (Darken)	$C = \min(A, B)$	在每個像素比較兩圖層亮度，取較暗者為結果
變亮 (Lighten)	$C = \max(A, B)$	在每個像素比較兩圖層亮度，取較亮者為結果

2. 乘法 / 反向運算類 (Multiply / Screen / 相關衍生)

模式名	公式	說明
正片疊底(Multiply)	$C = \dfrac{A \times B}{255}$	兩圖層相乘後再除以 255，結果通常比原圖更暗
濾色(Screen)	$C = 255 - \dfrac{(255 - A) \times (255 - B)}{255}$	先將兩圖層反相，再進行乘法，最後再反相，結果通常比原圖更亮
線性加深(Linear Burn)	$C = A + B - 255$ （若小於 0 則視作 0）	簡單的線性運算，使結果變暗
線性減淡(Linear Dodge)	$C = A + B$ （若大於 255 則視作 255）	簡單的線性運算，使結果變亮
顏色加深(Color Burn)	$C = 255 - \dfrac{(255 - A) \times 255}{B}$ （常見定義之一）	透過對亮部的「壓暗」達到加深效果，實作可能略有差異
顏色減淡(Color Dodge)	$C = \dfrac{A \times 255}{255 - B}$ （常見定義之一）	透過對暗部的「提亮」達到減淡效果，實作可能略有差異

註：有關「顏色加深 / 顏色減淡」的公式，在不同軟體或文檔中可能會有些微差異，以上為常見版本參考。

3. 疊加 / 光系混合 (Overlay / Hard Light / Soft Light / Vivid Light 等)

這一類混合模式通常會先判斷 B(上層) 的亮度是否大於或小於中間值 (128)，再採用不同公式，使暗部和亮部各自以不同方式混合。

3.1 疊加(Overlay)

通常定義如下（此處以 128 為分界）：

若 $B \le 128$ ： $C = \dfrac{A \times B}{128}$
若 $B > 128$ ： $C = 255 - \dfrac{(255 - A)(255 - B)}{128}$

3.2 強光(Hard Light)

「強光」與「疊加」雷同，但視角不同（以 B 為基準）。常見定義為：

若 $B \le 128$ ： $C = \dfrac{A \times B}{128}$
若 $B > 128$ ： $C = 255 - \dfrac{(255 - A) (255 - B)}{128}$

註：某些資源中，強光(Hard Light) 也會寫成以上 Overlay 互換的形式，請依軟體實際實作為主。

3.3 柔光(Soft Light)

柔光的公式實作比較多樣，常見的 Photoshop 版本定義(以下僅作參考)：

若 $B \le 128$ ： $C = \dfrac{A \times (B + 128)}{255}$
若 $B > 128$ ： $C = 255 - \dfrac{(255 - A)(255 - B)}{255}$

不同軟體對「柔光」的實作公式也可能不同，主要是為了產生更柔和的光影過渡。

3.4 亮光(Vivid Light)、線性光(Linear Light)、點光(Pin Light) 等

亮光(Vivid Light)
結合了「顏色加深 / 顏色減淡」的概念：
$\begin{cases} B \le 128: & C = 255 - \dfrac{(255 - A)\times 128}{B} \\ B > 128: & C = \dfrac{A \times 128}{255 - (B - 128)} \end{cases}$
（此為參考公式，實際實作可能有所調整。）
線性光(Linear Light)
常見定義：
$C = A + 2B - 255$
（暗部時像線性加深，亮部時像線性減淡。）
點光(Pin Light)
簡化來說，會將亮部與暗部門檻化，以保留部分像素原值、部分取另一圖層值。常見寫法：
$\begin{cases} B \le 128: & C = \min(A, 2B) \\ B > 128 : & C = \max(A, 2B - 255) \end{cases}$

4. 其他特效類

模式名	公式	說明
實色疊加(Hard Mix)	$C = \begin{cases}255 & (A + B \ge 255)\\0 & (A + B < 255)\end{cases}$	會使結果只有純色 (非 0 即 255)，製造極端色塊效果
差值(Difference)	(C =	A - B
排除(Exclusion)	$C = A + B - \dfrac{A \times B}{128}$	與差值類似，但結果較柔和
相加(Add)	$C = A + B$ （若超過 255 則視為疊色 / 補陰）	將像素值相加後再裁切，若值過大即「溢色」。有時用於製作發光效果
減去(Subtract)	$C = A - B$ （若小於 0 則視為 0）	將像素值相減後再裁切，若小於 0 即「補陰」。

5. 小結

比較類 (變暗 / 變亮) 只做簡單的比較取最小或最大值。
乘法類 (正片疊底 / 濾色 / 顏色加深 / 顏色減淡 / 線性加深 / 線性減淡) 大多基於「乘法 + 反相」等簡單算式，控制明暗。
光系混合 (疊加 / 強光 / 柔光 / 亮光 / 點光 / 線性光 / Vivid Light / Linear Light / Pin Light...) 則常用分段函式，依暗部或亮部使用不同算法。
特效類 (差值 / 排除 / 實色疊加 / 相加 / 減去 ...) 產生反相、門檻化或其他獨特效果。

以上即為根據圖片上列出的混合模式與對應公式所做的整理與歸納。若有個別公式與您實務使用或軟體顯示不符，建議再對照實際的程式碼或官方文件，以取得最準確的數值與算法。希望對您有所幫助。

2024年10月8日星期二

C# Struct 的自動哈希與相等比較：簡化開發的優勢

### 結論簡短版 `struct` 的一個重要優勢是，在大多數情況下，不需要手動覆寫 `GetHashCode()` 和 `Equals()`。C# 會自動基於 `struct` 的成員生成這些方法，讓開發更簡單並減少錯誤風險。這在需要高效查找和相等比較的情況下非常實用。 ### 範例說明假設我們有一個 `Point` 結構：



struct Point
{
    public int X { get; }
    public int Y { get; }

    public Point(int x, int y)
    {
        X = x;
        Y = y;
    }
}

在這裡，我們不需要覆寫 `GetHashCode()` 和 `Equals()`，就可以直接將 `Point` 用作 `Dictionary` 的鍵：



var pointsDictionary = new Dictionary();
pointsDictionary[new Point(1, 2)] = "First Point";

// C# 自動處理哈希和相等比較
Console.WriteLine(pointsDictionary[new Point(1, 2)]); // 輸出：First Point

這展示了 `struct` 自動處理哈希和相等比較的方便性，讓我們不必手動覆寫這些方法，仍然可以高效使用字典查找等功能。

2024年10月7日星期一

[GIT] 回退到上一步的提交并保留更改

git reset --soft HEAD^

2023年10月1日星期日

PS 混色公式

變暗:
$C = \min(A, B)$
註解：這個公式取A和B兩者之間較暗的顏色，用來使圖像變暗。
變亮:
$C = \max(A, B)$
註解：這個公式取A和B兩者之間較亮的顏色，用來使圖像變亮。
正片叠底:
$C = \frac{A \times B}{255}$
註解：這是模擬多重曝光的效果，使圖像變得更暗。結果會比變暗更強烈。
濾色:
$C = 255 - \frac{(255 - A) \times (255 - B)}{255}$
註解：此公式和正片叠底相反，模擬膠片的濾色效果，用來變亮圖像。
顏色加深:
$C = A - \frac{(255 - A) \times (255 - B)}{B}$
註解：這個公式增強圖像的顏色深度，增加對比度。
顏色減淡:
$C = A + \frac{A \times B}{255 - B}$
註解：這個公式減少顏色的深度，使圖像變得更亮。
線性加深:
$C = A + B - 255$
註解：將兩個顏色相加，然後減去255，達到加深圖像的效果。
線性減淡:
$C = A + B$
註解：將兩個顏色相加，達到減淡圖像的效果，使畫面變亮。
強光:
$\text{當 } B \leq 128 \text{時}, C = \frac{A \times B}{128}$
$\text{當 } B > 128 \text{時}, C = 255 - \frac{(255 - A) \times (255 - (B - 128))}{128}$
註解：這個模式結合了正片叠底和濾色的效果，對比度會變得非常強烈。
疊加:
$C = \frac{A \times B}{128} + \frac{A}{255} \times (255 - 2B)$
註解：疊加結合了正片叠底和濾色的效果，強化亮區和暗區的對比，適合增強細節。
柔光:
$\text{當 } B \leq 128 \text{時}, C = \frac{A \times B}{128}$
$\text{當 } B > 128 \text{時}, C = A + (A - 255) \times \frac{(255 - 2B)}{128}$
註解：柔光模式會根據基色和混合色的亮度不同，適當增強對比，但效果比強光溫和。
亮光:
$C = \min(A, 2B - 255)$
註解：這個模式會根據B的值來調整亮度，並且在亮區和暗區有顯著的區別。
線性光:
$C = A + 2B - 255$
註解：這是一種強烈的對比模式，增加混合色的亮度，使暗區更暗、亮區更亮。
實色增值:
$\text{當 } A + B \geq 255 \text{時}, C = 255$
$\text{否則 } C = 0$
註解：此模式類似於正片叠底，但結果只有純黑和純白，無中間過渡。
排除:
$C = A + B - \frac{A \times B}{128}$
註解：此模式產生類似差值的效果，但更柔和一些，適合創建一些特殊效果。
差值:
$C = |A - B|$
註解：此模式將基色和混合色的差異強烈地顯示出來，適合對比圖像中的變化。
相加:
$C = A + B$
註解：這是一個簡單的加法混合模式，兩種顏色的亮度相加，可能會導致圖像變得非常亮。
相減:
$C = A - B$
註解：此模式將兩個顏色相減，適合創造圖像的反差效果。

點光:
$\text{當 } B \leq 128 \text{時}, C = \frac{A \times B}{128}$
$\text{當 } B > 128 \text{時}, C = \min(A, 2B - 255)$
註解：這個模式會根據B的亮度不同來決定是變亮還是變暗，類似於點光源的效果。

來源:

https://blog.csdn.net/pizi0475/article/details/8241774?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1-8241774-blog-78193734.235%5Ev38%5Epc_relevant_anti_vip&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1-8241774-blog-78193734.235%5Ev38%5Epc_relevant_anti_vip&utm_relevant_index=2

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3.1 疊加(Overlay)

3.2 強光(Hard Light)

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