LLM Quantization GGUF Open Source Contribution คืออะไร — ทำความเข้าใจอย่างครบถ้วน
LLM Quantization GGUF Open Source Contribution เป็นหัวข้อที่ได้รับความสนใจอย่างมากในปัจจุบัน ไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่หรือผู้มีประสบการณ์ การทำความเข้าใจ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution อย่างลึกซึ้งจะช่วยให้คุณนำไปประยุกต์ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
บทความนี้จะอธิบาย LLM Quantization GGUF Open Source Contribution อย่างละเอียด ตั้งแต่ความหมาย หลักการทำงาน วิธีใช้งาน ไปจนถึงเทคนิคขั้นสูง พร้อมตัวอย่างจริงที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ทันที เขียนโดย อ.บอม ผู้ก่อตั้ง SiamCafe.net ที่อยู่ในวงการ IT มากว่า 30 ปี
ในยุคที่เทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การเรียนรู้สิ่งใหม่ๆ อย่าง LLM Quantization GGUF Open Source Contribution ไม่ใช่แค่ "ดีถ้ามี" แต่เป็น "ต้องมี" สำหรับทุกคนที่ต้องการก้าวทันโลก
อ่านเพิ่มเติม: |
ทำไม LLM Quantization GGUF Open Source Contribution ถึงสำคัญ — 6 เหตุผลที่คุณต้องรู้
ทำไม LLM Quantization GGUF Open Source Contribution ถึงเป็นสิ่งที่คุณควรให้ความสนใจ? ต่อไปนี้คือเหตุผลหลัก:
- เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน — LLM Quantization GGUF Open Source Contribution ช่วยให้คุณทำงานได้เร็วขึ้น มีคุณภาพมากขึ้น และลดข้อผิดพลาด ในยุคที่ทุกอย่างต้องเร็วและแม่นยำ นี่คือข้อได้เปรียบที่สำคัญ
- ลดต้นทุน — การเข้าใจ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution ช่วยประหยัดทั้งเวลาและทรัพยากร ไม่ต้องลองผิดลองถูก ไม่ต้องจ้างคนอื่นทำ
- แข่งขันได้ในตลาด — ในตลาดที่มีการแข่งขันสูง คนที่มีความรู้เรื่อง LLM Quantization GGUF Open Source Contribution จะมีข้อได้เปรียบเหนือคนอื่น
- พัฒนาทักษะและเพิ่มรายได้ — ทักษะด้าน LLM Quantization GGUF Open Source Contribution เป็นที่ต้องการในตลาดแรงงาน ช่วยเพิ่มมูลค่าให้กับตัวคุณ
- แก้ปัญหาได้อย่างเป็นระบบ — เมื่อเข้าใจ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution คุณจะมีเครื่องมือและความรู้ในการรับมือกับสถานการณ์ต่างๆ ได้อย่างมั่นใจ
- สร้างโอกาสใหม่ๆ — ความรู้เรื่อง LLM Quantization GGUF Open Source Contribution อาจเปิดประตูสู่โอกาสที่คุณไม่เคยคิดมาก่อน ไม่ว่าจะเป็นงานใหม่ โปรเจคใหม่ หรือธุรกิจใหม่
วิธีเริ่มต้นกับ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution — Step by Step Guide
ขั้นตอนที่ 1: ศึกษาพื้นฐานให้แน่น
เริ่มจากการทำความเข้าใจแนวคิดหลักของ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution อ่าน documentation อย่างเป็นระบบ ดูวิดีโอสอนจาก YouTube และลองทำตามทีละขั้นตอน อย่ารีบข้ามไปเรื่องยากๆ ก่อนที่พื้นฐานจะแน่น
แหล่งเรียนรู้ที่แนะนำ:
- Documentation อย่างเป็นทางการ — แหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือที่สุด
- YouTube tutorials — เรียนรู้แบบ visual ง่ายต่อการเข้าใจ
- Online courses (Udemy, Coursera) — เรียนรู้อย่างเป็นระบบ
- หนังสือ — เนื้อหาลึกและครบถ้วนกว่า
ขั้นตอนที่ 2: ลงมือปฏิบัติจริง
ความรู้ทฤษฎีอย่างเดียวไม่เพียงพอ ต้องลงมือทำจริง สร้างโปรเจคเล็กๆ ทดลองใช้งาน LLM Quantization GGUF Open Source Contribution ในสถานการณ์จริง ทำผิดไม่เป็นไร เพราะการเรียนรู้จากข้อผิดพลาดคือวิธีที่ดีที่สุด
ขั้นตอนที่ 3: เรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญ
เข้าร่วม community ถามคำถาม แลกเปลี่ยนประสบการณ์ อ่าน blog ของผู้เชี่ยวชาญ ติดตาม SiamCafe.net สำหรับบทความคุณภาพสูงเกี่ยวกับ IT และเทคโนโลยี
ขั้นตอนที่ 4: นำไปใช้จริงและวัดผล
เมื่อมั่นใจแล้ว นำ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution ไปใช้ในงานจริง เริ่มจากโปรเจคที่ไม่ซับซ้อนก่อน วัดผลลัพธ์ ปรับปรุง และขยายขอบเขตการใช้งานเมื่อพร้อม
อ่านเพิ่มเติม: |
เทคนิคขั้นสูงสำหรับ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution
เมื่อคุณเข้าใจพื้นฐานของ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution แล้ว ก้าวต่อไปคือการเรียนรู้เทคนิคขั้นสูงที่จะช่วยให้คุณใช้ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution ได้อย่างเต็มศักยภาพ:
- Automation (ระบบอัตโนมัติ) — ทำให้กระบวนการที่ทำซ้ำๆ เป็นอัตโนมัติ ลดงาน manual ลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ เพิ่มความเร็วและความสม่ำเสมอ
- Optimization (การปรับแต่ง) — ปรับแต่งให้ทำงานได้เร็วขึ้น ใช้ resource น้อยลง ผลลัพธ์ดีขึ้น วัดผลด้วย metrics ที่ชัดเจน
- Integration (การเชื่อมต่อ) — เชื่อมต่อ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution กับเครื่องมือและระบบอื่นๆ เพื่อสร้าง workflow ที่ครบวงจร
- Monitoring (การติดตาม) — ติดตามผลลัพธ์อย่างต่อเนื่อง ตั้ง alert เมื่อมีปัญหา ปรับปรุงจาก data จริง
- Scaling (การขยายขนาด) — เมื่อความต้องการเพิ่มขึ้น คุณต้องรู้วิธีขยายระบบอย่างมีประสิทธิภาพ ทั้ง horizontal scaling และ vertical scaling
- Security (ความปลอดภัย) — ทุกระบบต้องคำนึงถึงความปลอดภัย ตั้งแต่ authentication, authorization, encryption ไปจนถึง audit logging
FAQ — คำถามที่ถามบ่อยเกี่ยวกับ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution
Q: LLM Quantization GGUF Open Source Contribution เหมาะกับมือใหม่ไหม?
A: เหมาะครับ เริ่มจากพื้นฐานแล้วค่อยๆ เรียนรู้เพิ่มเติม ใช้เวลาประมาณ 1-2 สัปดาห์สำหรับพื้นฐาน
Q: ต้องใช้เวลาเรียนรู้นานแค่ไหน?
A: ขึ้นอยู่กับพื้นฐานและเป้าหมาย พื้นฐาน 1-2 สัปดาห์ ขั้นกลาง 1-3 เดือน ขั้นสูง 6-12 เดือน
Q: มีค่าใช้จ่ายไหม?
A: มีทั้งแบบฟรีและเสียเงิน เริ่มจากแบบฟรีก่อนได้ (documentation, YouTube, free courses) เมื่อต้องการเนื้อหาลึกขึ้นค่อยลงทุนกับ paid courses หรือ certification
Q: มี community ภาษาไทยไหม?
A: มีครับ ทั้ง Facebook Group, LINE OpenChat, Discord และ SiamCafe.net Community
Q: ใช้ร่วมกับเทคโนโลยีอื่นได้ไหม?
A: ได้ครับ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution สามารถใช้ร่วมกับเทคโนโลยีอื่นๆ ได้อย่างดี ยิ่งรู้หลายเรื่องยิ่งได้เปรียบ
สรุป LLM Quantization GGUF Open Source Contribution — Action Plan สำหรับผู้เริ่มต้น
LLM Quantization GGUF Open Source Contribution เป็นหัวข้อที่คุ้มค่าที่จะเรียนรู้ ไม่ว่าจะเพื่อพัฒนาตัวเอง เพิ่มรายได้ หรือนำไปใช้ในงาน การลงทุนเวลาเรียนรู้ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution จะให้ผลตอบแทนที่คุ้มค่าในระยะยาว
- ศึกษาพื้นฐานให้แน่น — อย่ารีบข้ามขั้นตอน
- ลงมือปฏิบัติจริง — ทำโปรเจคจริง ไม่ใช่แค่อ่าน
- เข้าร่วม community — เรียนรู้จากคนอื่น แบ่งปันความรู้
- เรียนรู้อย่างต่อเนื่อง — เทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
- แบ่งปันความรู้ให้ผู้อื่น — การสอนคือวิธีเรียนรู้ที่ดีที่สุด
"First, solve the problem. Then, write the code." — John Johnson
อ่านเพิ่มเติม: |
ข้อมูล เพิ่มเติม เกี่ยวกับ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution ที่ ควร รู้
การ ทำ ความ เข้าใจ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution อย่าง ลึกซึ้ง นั้น ต้อง อาศัย เวลา และ ความ อดทน ใน การ ศึกษา ผู้ เชี่ยวชาญ หลาย ท่าน แนะนำ ว่า การ เรียน รู้ ที่ ดี ที่สุด คือ การ ลงมือ ทำ จริง ไม่ ใช่ แค่ อ่าน หรือ ดู วิดีโอ เพียง อย่าง เดียว ต้อง นำ ไป ปฏิบัติ จริง ถึง จะ ได้ ผล ลัพธ์ ที่ ดี ใน การ ศึกษา เรื่อง นี้ ควร เริ่ม จาก พื้นฐาน ก่อน แล้ว ค่อยๆ เพิ่ม ความ ยาก ขึ้น ทีละ น้อย จน เข้าใจ อย่าง ถ่องแท้ การ เรียน รู้ อย่าง เป็น ระบบ จะ ช่วย ให้ จดจำ ได้ ดี ขึ้น และ นำ ไป ใช้ งาน ได้ อย่าง มี ประสิทธิภาพ มาก ขึ้น
แหล่ง เรียน รู้ ที่ แนะนำ สำหรับ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution
สำหรับ ผู้ ที่ ต้องการ ศึกษา LLM Quantization GGUF Open Source Contribution อย่าง จริงจัง มี แหล่ง ข้อมูล มากมาย ที่ สามารถ เข้าถึง ได้ ฟรี หรือ เสีย ค่า ใช้ จ่าย ไม่ มาก เว็บไซต์ เอกสาร อย่าง เป็น ทางการ เป็น แหล่ง ที่ ดี ที่สุด เพราะ ข้อมูล ถูก ต้อง และ อัปเดต อยู่ เสมอ นอกจาก นี้ ยัง มี คอร์ส ออนไลน์ จาก Udemy Coursera edX ที่ มี ทั้ง แบบ ฟรี และ เสีย เงิน บาง คอร์ส ยัง มี ใบ ประกาศนียบัตร ให้ ด้วย ซึ่ง สามารถ นำ ไป ใช้ ใน การ สมัคร งาน ได้ อีก ด้วย การ เรียน จาก หลาย แหล่ง จะ ช่วย ให้ ได้ มุมมอง ที่ หลากหลาย และ เข้าใจ ได้ ลึก ซึ้ง ยิ่ง ขึ้น
- เอกสาร อย่าง เป็น ทางการ : แหล่ง ข้อมูล ที่ ดี ที่สุด สำหรับ การ เรียน รู้ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution เพราะ มี ข้อมูล ที่ ถูก ต้อง แม่นยำ และ อัปเดต ล่าสุด อยู่ เสมอ ควร อ่าน อย่าง เป็น ระบบ ตั้งแต่ เริ่มต้น ไป จนถึง ขั้น สูง
- YouTube : ช่อง สอน ทั้ง ภาษา ไทย และ ภาษา อังกฤษ มี มากมาย ให้ เลือก ดู การ เรียน รู้ แบบ วิดีโอ จะ ช่วย ให้ เข้าใจ ง่าย ขึ้น เพราะ มี ภาพ ประกอบ และ การ สาธิต ให้ ดู
- ชุมชน ออนไลน์ : Facebook Group Discord Server LINE OpenChat เป็น สถาน ที่ ดี สำหรับ การ ถาม คำถาม และ แลกเปลี่ยน ประสบการณ์ กับ ผู้ อื่น ที่ สนใจ เรื่อง เดียวกัน
- หนังสือ : ยัง คง เป็น แหล่ง เรียน รู้ ที่ ดี เพราะ มี เนื้อหา ที่ ละเอียด และ เป็น ระบบ มาก กว่า บทความ ออนไลน์ ทั่วไป
แนวโน้ม อนาคต ของ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution ใน ปี 2026 ถึง 2027
ใน ช่วง ปี 2026 ถึง 2027 เรื่อง LLM Quantization GGUF Open Source Contribution มี แนวโน้ม ที่ จะ เปลี่ยนแปลง ไป ใน ทิศทาง ที่ น่า สนใจ หลาย ประการ ดังนี้ ประการ แรก คือ การ ผสาน ปัญญา ประดิษฐ์ หรือ AI เข้า มา ช่วย ใน การ ทำ งาน ให้ มี ประสิทธิภาพ มาก ขึ้น ทั้ง การ วิเคราะห์ ข้อมูล การ ตัดสินใจ อัตโนมัติ และ การ คาดการณ์ แนวโน้ม ต่างๆ ประการ ที่ สอง คือ กฎ ระเบียบ และ ข้อ บังคับ จะ เพิ่ม ขึ้น เรื่อยๆ ทั้ง ใน ประเทศ ไทย และ ต่าง ประเทศ ทำให้ ผู้ ที่ มี ความ รู้ ด้าน กฎหมาย ร่วม ด้วย จะ มี ข้อ ได้ เปรียบ อย่าง มาก ประการ ที่ สาม คือ การ เข้าถึง จะ ง่าย ขึ้น เรื่อยๆ ด้วย เครื่อง มือ ที่ ทันสมัย มาก ขึ้น
- AI Integration : ปัญญา ประดิษฐ์ จะ เข้า มา มี บทบาท สำคัญ มาก ขึ้น ใน ทุก ด้าน ของ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution ช่วย ให้ ทำ งาน ได้ เร็ว ขึ้น แม่นยำ ขึ้น และ ลด ข้อ ผิดพลาด จาก มนุษย์ ได้ อย่าง มาก
- Automation : การ ทำ งาน อัตโนมัติ จะ กลาย เป็น มาตรฐาน ใหม่ ผู้ ที่ เข้าใจ การ สร้าง ระบบ อัตโนมัติ จะ มี ข้อ ได้ เปรียบ เหนือ ผู้ อื่น อย่าง ชัดเจน
- Security : ความ ปลอดภัย จะ เป็น เรื่อง ที่ สำคัญ มาก ขึ้น เรื่อยๆ ทั้ง data privacy encryption และ compliance ต่างๆ
- Globalization : ตลาด จะ เปิด กว้าง มาก ขึ้น ผู้ ที่ มี ทักษะ ด้าน นี้ สามารถ ทำ งาน จาก ที่ ไหน ก็ ได้ ใน โลก รับ ค่า ตอบแทน จาก บริษัท ต่าง ประเทศ ที่ จ่าย สูง กว่า ตลาด ใน ประเทศ หลาย เท่า
กรณี ศึกษา จาก ผู้ ที่ ประสบ ความ สำเร็จ ใน สาย งาน นี้
มี ตัวอย่าง มากมาย ของ ผู้ ที่ ใช้ ความ รู้ เรื่อง LLM Quantization GGUF Open Source Contribution สร้าง ความ สำเร็จ ทั้ง ใน เรื่อง อาชีพ และ การ เงิน หลาย คน เริ่มต้น จาก ศูนย์ ศึกษา ด้วย ตัว เอง ฝึกฝน อย่าง สม่ำเสมอ และ ค่อยๆ พัฒนา ทักษะ จน กลาย เป็น ผู้ เชี่ยวชาญ ที่ ได้ รับ การ ยอมรับ ใน วงการ สิ่ง ที่ พวก เขา มี เหมือน กัน คือ ความ อดทน ความ มุ่งมั่น และ การ ไม่ หยุด เรียน รู้ ตลอด เวลา นัก พัฒนา ซอฟต์แวร์ คน ไทย หลาย คน ที่ เริ่ม จาก การ เรียน รู้ ด้วย ตัว เอง ปัจจุบัน ทำ งาน ให้ กับ บริษัท ระดับ โลก มี ราย ได้ หลัก แสน ถึง หลัก ล้าน บาท ต่อ เดือน พวก เขา ไม่ ได้ เก่ง ตั้งแต่ แรก แต่ เรียน รู้ อย่าง ต่อ เนื่อง สร้าง ผล งาน จริง และ พิสูจน์ ความ สามารถ ผ่าน โปรเจกต์ ต่างๆ
แผน ปฏิบัติ การ 30 วัน สำหรับ ผู้ เริ่มต้น
หาก คุณ จริงจัง กับ การ เรียน รู้ เรื่อง LLM Quantization GGUF Open Source Contribution นี่ คือ แผน ปฏิบัติ การ 30 วัน ที่ แนะนำ สำหรับ ผู้ เริ่มต้น ดัง ต่อ ไป นี้
- สัปดาห์ ที่ 1 : ศึกษา เอกสาร พื้นฐาน อ่าน บทความ แนะนำ ดู วิดีโอ สอน 3 ถึง 5 ชิ้น ทำ ตาม แบบฝึกหัด อย่าง น้อย 2 ครั้ง จด บันทึก สิ่ง ที่ เรียน รู้ ตั้ง คำถาม ที่ ยัง ไม่ เข้าใจ อย่า กลัว ที่ จะ ถาม
- สัปดาห์ ที่ 2 : สร้าง โปรเจกต์ เล็กๆ ด้วย ตัว เอง ไม่ ต้อง ซับซ้อน แค่ ใช้ สิ่ง ที่ เรียน รู้ มา เจอ ปัญหา ให้ ค้นหา วิธี แก้ ด้วย ตัว เอง ก่อน แล้ว ค่อย ถาม ผู้ อื่น
- สัปดาห์ ที่ 3 : ศึกษา เทคนิค ขั้น กลาง ลอง ทำ โปรเจกต์ ที่ ซับซ้อน ขึ้น อ่าน บทความ ของ ผู้ เชี่ยวชาญ เข้า ร่วม ชุมชน ออนไลน์ อย่าง จริงจัง ช่วย ตอบ คำถาม คน อื่น ด้วย
- สัปดาห์ ที่ 4 : ทบทวน สิ่ง ที่ เรียน รู้ มา ทั้งหมด สร้าง portfolio ผล งาน เขียน บทความ สรุป สิ่ง ที่ เรียน รู้ วาง แผน ขั้น ตอน ถัด ไป สำหรับ 90 วัน ข้าง หน้า
คำ แนะนำ จาก ผู้ เชี่ยวชาญ
อาจารย์ บอม กิตติทัศน์ เจริญ พนา สิทธิ์ ผู้ เชี่ยวชาญ ด้าน IT Infrastructure มา กว่า 30 ปี แนะนำ ว่า สิ่ง สำคัญ ที่สุด ใน การ เรียน รู้ เทคโนโลยี ใดๆ ก็ ตาม คือ ต้อง ลงมือ ทำ จริง ไม่ ใช่ แค่ อ่าน หรือ ดู วิดีโอ เท่านั้น ผม เห็น คน มากมาย ที่ มี ความ รู้ ทฤษฎี เยอะ แต่ ไม่ เคย ลงมือ ทำ สุดท้าย ก็ ไม่ ได้ อะไร เลย ใน ทาง กลับ กัน คน ที่ ลงมือ ทำ จริง ทุก วัน แม้ วัน ละ 30 นาที ภายใน 6 เดือน ก็ จะ มี ทักษะ ที่ แข็งแกร่ง กว่า คน ที่ อ่าน อย่าง เดียว 2 ปี อย่า รอ ให้ พร้อม เพราะ ไม่ มี วัน ที่ พร้อม จริงๆ หรอก เริ่มต้น วัน นี้ เลย
สำหรับ ผู้ ที่ สนใจ ต่อ ยอด ความ รู้ ไป สู่ การ สร้าง รายได้ แนะนำ ให้ ศึกษา ระบบ เทรด อัตโนมัติ จาก iCafeForex ที่ ใช้ เทคโนโลยี ขั้น สูง ใน การ วิเคราะห์ ตลาด รวม ถึง XM Signal สำหรับ สัญญาณ เทรด คุณภาพ และ Siam2R สำหรับ ความ รู้ เรื่อง การ เงิน การ ลงทุน แบบ ครบ วงจร อุปกรณ์ IT คุณภาพ สามารถ หา ได้ จาก SiamLanCard ที่ ให้ บริการ มา นาน กว่า 25 ปี
สิ่ง ที่ ควร หลีกเลี่ยง เมื่อ เรียน รู้ LLM Quantization GGUF Open Source Contribution
- อย่า เรียน รู้ แบบ ข้าม ขั้น ตอน : หลาย คน อยาก ไป ถึง ขั้น สูง เร็วๆ แต่ ไม่ มี พื้นฐาน ที่ แข็งแกร่ง ทำให้ เจอ ปัญหา ภายหลัง เริ่ม จาก พื้นฐาน ให้ มั่นคง ก่อน แล้ว ค่อย ต่อ ยอด
- อย่า ยอมแพ้ เร็ว เกิน ไป : การ เรียน รู้ สิ่ง ใหม่ ย่อม มี อุปสรรค เป็น เรื่อง ปกติ ที่ จะ เจอ ปัญหา ที่ แก้ ไม่ ได้ ใน ตอน แรก แต่ ถ้า พยายาม ต่อ ไป จะ ผ่าน ไป ได้ แน่นอน
- อย่า เรียน รู้ คน เดียว ตลอด : การ มี เพื่อน ร่วม เรียน หรือ ชุมชน ที่ ปรึกษา ได้ จะ ช่วย เร่ง การ เรียน รู้ ได้ อย่าง มาก และ ลด ความ เหงา ใน การ เรียน รู้
- อย่า ลอก งาน โดย ไม่ เข้าใจ : การ copy paste โค้ด หรือ วิธี การ โดย ไม่ เข้าใจ ว่า มัน ทำ งาน อย่างไร จะ ไม่ ช่วย ให้ พัฒนา ทักษะ เลย
สรุป ท้าย บทความ
LLM Quantization GGUF Open Source Contribution เป็น หัว ข้อ ที่ มี ความ สำคัญ อย่าง มาก ใน ยุค ปัจจุบัน ไม่ ว่า คุณ จะ เป็น นัก ศึกษา ผู้ เริ่มต้น หรือ ผู้ ที่ มี ประสบการณ์ แล้ว การ เรียน รู้ อย่าง ต่อ เนื่อง จะ ช่วย ให้ คุณ ก้าว หน้า ใน สาย อาชีพ ได้ เร็ว ขึ้น จำ ไว้ ว่า ความ สำเร็จ ไม่ ได้ มา จาก พรสวรรค์ เพียง อย่าง เดียว แต่ มา จาก ความ พยายาม อย่าง สม่ำเสมอ ทุก วัน ขอ ให้ คุณ สนุก กับ การ เรียน รู้ และ ประสบ ความ สำเร็จ ใน เส้นทาง ที่ เลือก ครับ หาก มี คำถาม เพิ่มเติม สามารถ ติดตาม บทความ อื่นๆ ได้ ที่ SiamCafe.net ซึ่ง มี บทความ IT คุณภาพ สูง ภาษา ไทย อัปเดต สม่ำเสมอ เขียน โดย อาจารย์ บอม ผู้ เชี่ยวชาญ IT กว่า 30 ปี