s716134

@s716134

一點一滴,記錄自己的成長。我可能不是最優秀的,但可以是最投入的。

Joined on Apr 22, 2019

  • 電子書製作工具分享-EPub Checker [TOC] 1.功能 EPub Checker是一套用來檢查EPub是否合乎標準規範的工具。透過檢查EPub規範,可以提升製作出來的EPub品質(註:應該說降低劣質的風險比較貼切)。這裡將會依照使用的方式,將其區分為指令工具以及圖形化工具,如果比較排斥使用 命令提示字元(cmd) 的人,建議可以直接跳到3.圖形化工具 閱讀。 指令工具(彈性大、較輕量、便於自動化) 圖形化工具(操作簡單、快速、且介面友善) 2.指令工具
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  • 探索藏在Git當中的Git Hook 如果希望在git生命週期中,在本機增加一些CI[^CI]任務的話,或許可以不必特地架一台CI Server[^CI_SERVER]去處理,只需要使用到本篇的主角「Git Hook」,就可以達到基本的CI任務了。 [TOC] 1. 什麼是Git Hook? Git提供的一組客製化條件觸發腳本的規則,統稱這個規則為Git Hook。這些規則適用於Git的幾個重要操作環節,例如: 提交(commit)、合併(merge)等[^CUSTOMIZING_GIT]。 提交流程觸發(Committing-Workflow Hooks)
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  • 使用Sigil製作電子書系列(1) 如何在Mac上安裝Sigil [TOC] 1. 該去哪裡下載Sigil呢? Google Code(after v0.7.4)版本比較舊
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  • 資料視覺化 老實說,我認為自己對於資料分析與視覺化,沒有什麼天份。這篇筆記僅憑藉自己的熱情,胡搞瞎搞一段時間後,所歸納出的一點小小心得。雖然這篇筆記可能有交代的不清楚的地方,又或者觀念不夠正確。但我還是希望透過這篇筆記,陪伴那些即將踏入資料科學,特別為從未接觸過資料視覺化或是資料分析的菜鳥所準備。希望大家或多或少,都可以在這裡有所收穫。有空閒我就會添加繼續新的內容,如果有任何的疑問,歡迎來信指教。✉️m0661007@g2.usc.edu.tw tags: 資料視覺化 實踐大學 資訊科技與管理學系 企業管理學系 :::spoiler 1.想知道如何使用Hack MD請前往下面連結:https://hackmd.io/@hackmd/BJvtP4zGX 2.如何使用 Hack MD 的簡報(Slide)功能請前往下面連結:https://hackmd.io/@hackmd/HJO6srUx 3.歡迎將我的Markdown語法套用在自己的HackMD。 4.筆記上請尊重各來源的原作者,盡量註明出處。
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  • 【Python技巧分享 (一)】 September, 4, 2019 Lai-Chun-Jing 序言     看到許多人力銀行所開出的需求,發現在台灣市場如果要走數據分析或資料科學這塊,企業似乎都比較偏愛Python,於是我決定重拾這個被我冷落許久的語言。我使用的是Macbook,雖然內建Python2.7,但現在比較新的開發工具與教學都以Python3.X為主,所以我又另外安裝了Python3.6。但是這時發現了一個很惱人的現象。 問題發現     在同一個作業環境底下,如果同時有Python2.7與Python3.X兩種版本的情況下,在Terminal下:
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  • 【Fast.ai技巧分享(一)】 September, 18, 2019 Lai-Chun-Jing     會寫這篇的啟發是來自於在Slack的群組上Fast.ai-taiwan(general_中文版) 的版主Nick-chho1229所提供存取Fast.ai教材的方法。我個人覺得這個方式不錯,所以想說放上來不僅可以提供給其他學習者,順便記錄起來自己以後忘記可以翻閱(記性很差)。本來是想直接插在【入門文】Fast.ai學習筆記(一)建立環境裡面的,但是我後來覺得那篇的內容已經不少了,還是盡可能單純化讓文章可閱讀性高一點,這篇就讓另外有興趣的人自己嘗試看看吧。 1. 前置作業     很簡單,就是要更懶更方便的查閱Fast.ai教材。不然每次都一個一個的點,也是很麻煩,所以索性將整個Github上的教材直接clone到Google drive上,Fast.ai也有教學,不過步驟有點差別可以自行參考。要做這件事之前,我們要確認要有一個屬於自己的Google drive(※推薦可以如下圖,直接下載雲端硬碟串流,蠻方便的)。
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  • 【Fast.ai學習筆記(一)】 September, 12, 2019 Lai-Chun-Jing     因緣際會下,有幸參加 台北敏捷AI社群 的第四次Workshop。在這次小聚當中,發起人Jason講的主題是 —— Fast.ai深度學習課程。Fast.ai是一套對非程式開發人員十分友善的入門課程,這次小聚中,我們透過Google所開發的雲端Jupyter Notebook環境,拆解成幾個簡單的步驟來完成一個基礎的ResNet模型。 1. Fast.ai課程簡介     Fast.ai是KaJeremy Howard(同時也是Kaggle的總裁&首席科學家)所創辦。.ai其實是英國海外屬地安圭拉(Anguilla)國家及地區頂級域(ccTLD)的網域名稱,管理者為安圭拉政府,如果想要讓自己有AI的感覺也可以去註冊,不過據說不便宜就是了。Fast.ai不僅僅是一門課程,他更建立一套基於Pytorch的函數庫(Library),有點類似TensorFlow與Keras的關係。
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