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前言 因為求職需求，需要把網站轉換成英文，但是也想保留中文，開始尋找方法可以做中英文切換。 剛好看到 Hexo - Butterfly 官方網站，發現他們的網站就有中英文切換的功能，但是找遍了各個網站都沒有人說明。 所以只好看source code來了解是怎麼做的。 奮鬥了 2 天，終於找到方法了，以下是我整理的方法。 Step 1. 開設一個 private en repository 參考：完美的Hexo多语言解决方案 靈感主要參考上述連結，主要運作原理就是透過建立多個 GitHub Pages，基本上會有一個專門運行中文的 repository，另外再開設一個專門運行英文的 repository，透過設定不同的 config.yml 和 _config.butterfly.yml來達到中英文切換的效果。 以下是我建立的兩個 repository 建立特定語言的 GitHub Pages Step 2. 設置 [en/zh] config 先用_config.yml複製出兩個檔案分別是 config-en.yml跟config-zh.yml檔案，並且做以下設定。 ...

Install Java Open a terminal and execute java. It should redirect you to a download site (if you haven’t installed it already) Python 3 如果你透過 homebrew 安裝，或 conda 可以跳過此步驟。 Browse to https://python.org/downloads, get a 3.x version (latest is 3.12.0.). Install the pkg. Spark/Pyspark Go to https://spark.apache.org/downloads.html and download Spark. Use Spark 3.5.0 for Hadoop 3.3 執行以下指令，我們把 spark 移動到 /usr/local 底下，通常 /usr/local 是使用者自己手動下載的非系統預設軟體，這個folder由用戶自己管理。 123# Untar Archive with: tar xfz ...

前言 本篇文章主要的目的是在整理 Spark: The Definitive Guide 這本書的內容，並且加上自己的理解，讓自己更加熟悉 Spark 的基本概念。 Spark Application 取自：Spark: The Definitive Guide Spark Application mainly consist of two processes: Driver process： executing main() function, sits on a node in the cluster maintaining information about the Spark Application responding to a user’s program or input analyzing, distributing, and scheduling work across the executors Executor process： executing code assigned to it by the driver reporting the stat ...

前言 最近選了一堂AI課程，這是第六個作業，主要教授內容為以下主題： 學會使用 LSTM 使用SpaCy 作業要求 Train a text classification on the TweetEval emotion recognition dataset using LSTMs and GRUs. 建立LSTM模型：Follow the example described here. Use the same architecture, but: only use the last output of the LSTM in the loss function use an embedding dim of 128 use a hidden dim of 256. 使用SpaCy切割字：Use spaCy to split the tweets into words. 挑選Top5000的字：Limit your vocabulary (i.e. the words that you converted to an index) to the most frequen ...

前言 最近選了一堂AI課程，這是第四個作業，主要教授內容為以下主題： Download Coco dataset User pre-trained version of Faster R-CNN to predict the bounding box Calculate IoU 作業要求 下載coco資料集：Download the file „2017 Val images [5/1GB]“ and „ 2017 Train/Val annotations [241MB]“ from the Coco page. You can use the library pycocotools to load them into your notebook. 隨機從dataset選擇十張：Randomly select 10 images from this dataset. 使用pre-trained模型FasterR-CNN預測bbox：Use a pre-trained version of Faster R-CNN (Resnet50 backbone) to predict t ...

前言 最近選了一堂AI課程，這是第四個作業，主要教授內容為以下主題： Pick a dataset and train a model on it. Transfer Learning - Fine Tuning. Batch Normalization in CNN. 主要參考以下網站： Flower102 Dataset Transfer Learning DataSet of Pytorch Models for transfer learning Shannon’s Blog of Transfer Learning Resnet18 作業要求 Task: 選擇一個DataSet： Check out the torchvision DataSet of Pytorch and decide one dataset that you want to use (no CIFAR, no ImageNet, no FashionMNIST). 印出圖片和資料大小：Show some example images of the dataset in the notebook ...

前言 最近選了一堂AI課程，這是第三個作業，主要參考以下網站： 教授如何使用 Pytorch 搭建 CNN：Pytorch Tutorial 教授如何使用 TensorBoard：Pytorch TensorBoard Tutorial 在 CoLabe 使用 TensorBoard 教學：TensorBoard in CoLabe Tutorial 本篇的主要目的是理解 CNN，並試圖搭建更深層的 Network，並使用GPU加快效率，最後將結果 Loss 與 猜錯的結果 顯示在 TensorBoard 上。 環境設置與作業要求 環境設置： Python 3.10.9 Pytorch 2.0.1 作業要求 Task: 先建立一個CNN：Train the same network as in the PyTorch CNN tutorial. 建立出CNN滿足以下要求：Change now the network architecture as follows and train the network: Conv layer with 3x3 kernel and ...

前言 因為在做資料庫的零信任相關研究，在這篇適用於應用程式AP與資料庫DB之間的零信任架構(ZTA)原則 - 總整理篇有提到幾點跟資料保護重要的技術，也就是DLP跟DRM。為此，本篇主要就是總結目前Survey與DLP相關的文獻。 主要目的是可以找出以下議題的相關論文，並擁有一定的了解： DLP 在做什麼？ DLP 的相關技術？ DLP 跟 Data Risk Labeling 的結合？ DLP 跟 Access Control 的結合？ DLP 關於 Machine Learning 的應用？ DLP 在做什麼？

Reference Ref:很詳細說明Titanic資料裡面的結構狀態 前言 最近選了一堂AI課程，有一個作業是我們寫出一個Nerual Network，並且使用Titanic Dataset來訓練，並且透過增加 hidden layer 跟 neurons 的方式實現overfitting，並透過 dropout 或其他方法來消除 overfitting 的影響。 在此紀錄ㄧ下作業撰寫的過程。 環境設置與作業要求 環境設置： Python 3.10.9 Pytorch 2.0.1 作業要求 Write a custom dataset class for the titanic data (see the data folder on GitHub). Use only the features: “Pclass”, “Age”, “SibSp”, “Parch”, „Fare“, „Sex“, „Embarked“. Preprocess the features accordingly in that class (scaling, one-hot-encoding ...

參考資料 mac m1,m2 安装 提供GPU支持的pytorch和tensorflow Accelerated PyTorch training on Mac Mac OS 在 PyTorch 啟用 GPU 因為我本身使用我重新基于Anaconda安装了一下GPU支持的Pytorch，你不確定是否有安裝Conda可以使用指令conda --version查看是否有安裝。如果成供輸出帶有本身有安裝，如果沒有請至Anaconda官網下載。 （可選）如果想要分開環境，特別建立一個支援GPU的python env，可以使用以下指令 12345678# 建立一個 torch-gpu 的環境 使用 python 3.10.9conda create -n torch-gpu python=3.10.9# 啟用該環境conda activate torch-gpu# 查看 所有環境 conda env list # 查看目前的 python 版本與啟用的 env python 版本是否相同python --version 根據 Pytorch 官網選擇對應的版本，複製安裝指令 您 ...