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1. N_Queens N_Queens Public

   在統一的 60 秒時間預算下比較爬山演算法、模擬退火與基因演算法求解 N 皇后問題：360 次可重現實驗，量化三者的成功率、求解時間與失敗模式。

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2. Algorithm_Analysis Algorithm_Analysis Public

   六個經典演算法的 Python 手寫實作：每一個都附與內建實作對照的正確性測試、理論複雜度推導，以及跨輸入規模與分佈的實測曲線對照分析，並由此延伸出檔案壓縮與行級差異比較兩個命令列工具。

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3. Medical_Time_Prediction Medical_Time_Prediction Public

   端到端機器學習專案：以去識別化醫院營運資料預測手術時間（迴歸）與門診看診延誤（分類）。8 個科別 × 5 種模型，依驗證指標自動選優，統一 pipeline 完全可重現，服務用 bundle 隨 repo 版控。

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4. Stock_ETL_Pipeline Stock_ETL_Pipeline Public

   台股資料爬蟲與 ETL Pipeline：以 requests／Selenium 整合證交所、期交所、集保三個官方來源，fetch／parse／storage 分層設計，冪等增量寫入，附離線測試與每日排程 CI。

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5. F1_Race_Analysis F1_Race_Analysis Public

   以 FastF1 官方計時資料驅動的 F1 賽後分析與社群文案自動化管線：數據交叉驗證 → 唯一事實來源摘要 → Gemini 生成 FB/IG 文案，再經三道防幻覺守門（靜態規則／數字溯源／LLM 審核員），任一關不過即拒絕輸出。冪等設計可排程重跑，附離線端到端測試。

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6. F1_LapTime_Prediction F1_LapTime_Prediction Public

   兩組對稱的機器學習研究，量化風與溫度如何改變 F1 單圈時間：共用同一組控制基線與時序切分，只有因果變數不同；下游的進站策略層在條件超出訓練支撐區間時拒絕預測，而不是默默外推。

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