Shannon's Blog 🐟 技術 | 生活 | 旅行

前言 看到 演算法學習之-Leetcode-破關總指南我覺得整理的非常好，準備開始作為之後刷LeetCode的指南。 本篇的所有內容非出自於我手，而是整理自 演算法學習之-Leetcode-破關總指南 的文章，我只是將他們的文章整理成一篇，方便之後查閱。 正確心態 不要硬去挑戰難題然後又硬要自己想出來才肯罷休，這樣的學習效率會很差，甚至學不到重點反而歪掉。好好把握你能抓得住的那一部分就好，吃不下去的就先放寬心不要著急。你的大腦仍然會或多或少的在背景運作吸收，並在未來的某一天有需要的時候，讓你想起來好像曾經聽過那個什麼，跟現在這件事有點關聯，但記不清楚了，只要這時候再重新好好補上就很完美了。 自己挑題目最重要原則：寧可太簡單，不要太難，太簡單還可以緩步提升難度，太難有可能一下把自己的正循環打斷，拖延症就容易趁機發作而不想學習，得不償失。 也不用太強求要把每個資料結構理解到最底層去，有大致理解他們各種操作的時間複雜度特性後，就可以先往下一關邁進了。 刷題順序 挑一個關鍵字找教材、影片或上課直到完全弄懂做法與時間複雜度的分析 去 Leetcode 找相同關鍵字的 Easy 題或簡單的 M ...

如果你喜歡的我文章，希望你可以到我的 github 給我一個 star ⭐️ Blog Repo 1. 基本介紹 Hash Table 的日常應用 Hash Table（哈希表）是一種高效的數據結構，用於在平均時間複雜度 O(1) 的情況下進行查找、插入和刪除操作。這使得 Hash Table 在許多日常應用中得到了廣泛使用，最長薦的就是密碼的存儲在安全應用中，Hash Table 可以用來存儲密碼的哈希值，從而保護用戶密碼的安全。其他狀況還有： 緩存（Cache）：在網頁瀏覽器或數據庫中，Hash Table 用於實現緩存機制，快速檢索和存儲最近使用或最常用的數據。 數據庫索引：許多數據庫使用 Hash Table 來實現索引結構，以提高查詢速度。 Hash 的重要基本特性 不可逆（Irreversible）：這是密碼學中的一個重要特性，Hash 函數是一種單向函數，無法通過哈希值反推原始密碼，儲存在資料庫的密碼通常是已經hash過後，使得沒有人知道原本的密碼長什麼樣子，除非用暴力破解，找到一組字串經過hash得到與原始密碼hash過後相同的值，通常是發生碰撞或是真的猜到密碼 ...

TL;DR Test-Driven Design的作者 Kent-Beck說過 “Write tests until fear is transformed into boredom.” 在進行重構時，每次最害怕的莫過於改了一個地方，其他地方就壞掉了。這時候，單元測試就是你的好幫手。你可以透過點擊一下按鈕，就能知道你的程式碼是否有問題。以前都寫java的單元測試，現在開始學習機器學習的相關領域，覺得也要培養寫測試的習慣。 Pytest vs Unittest Ref: 熱門 Python 測試框架: Pytest & Unittest 的差異 Ref: Pytest vs. Unittest: Which Is Better? 以 Python 後端來說，眾多測試框架裡最熱門的當屬下面兩者: 第三方 Pytest Pytest 不需要把測試的 function 封裝在類別(class)之中，你可以更加自由地定義你的測試案例 e.g. 不需要放unittest.TestCase class TestAddition(unittest.TestCase) 僅僅需要在 ...

Introduction 這邊主要是教如何在Tensorflow上使用GPU，網路上有很多安裝教學，但是當你按照官方教學依序安裝，最終發現還是沒有成功，但霧沙沙的安裝了以下內容: CUDA 11.2 或是更高的版本 CUDA Toolkit 11.2 或是更高的版本 TensorFlow 直接安裝最新版本(沒選版本號) 你發現執行以下程式碼時卻列印出0，那麼這篇文章就是你需要的。 12import tensorflow as tfprint("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU'))) # Num GPUs Available: 0 通常遇到這個問題的主要原因是: 安裝的CUDA版本不對，一定要去看官方指定的版本確認當前使用Tensorflow的版本所對應的Python版本、CUDA版本和cuDNN版本 若安裝的Tensorflow版本不對，也會導致GPU無法使用 Prerequisite Anoconda 在開始前先確保安裝好Anocon ...

參考連結: https://github.com/zedr/clean-code-python Clean Code Variables 相同型態的變數名稱命名要一致12345678910111213141516171819202122232425262728## Bad: user, clilent, customer但都是userdef get_user_info(): passdef get_client_data(): passdef get_customer_record(): pass## Good: 一致的使用userdef get_user_info(): passdef get_user_data(): passdef get_user_record(): pass## Even Better: 使用class# - 添加property定義的方法可以像訪問屬性一樣訪問 User().data# - 使用Union[Record, None]表示回傳值可能是Record or None# - 使用Dict[str, str]表示回傳值是key, value都是st ...

前言 AWS Textract 是用於從 pdf（或圖片）中擷取文字的 AWS 工具。最好的情況是您的原始文件只有一欄，例如一本書。當您有多個專欄（例如報紙文章）時，事情處理起來會更加複雜。所以這次來分享一下如何使用 Amazon Textract 來處理多欄位的文字排序。有參考這篇AWS Textract: how to detect and sort text from a multi-column document做一些改良。 我的來源是一篇報紙文章，版面如下： Textract Response format Textract 輸出是由各種 BlockType 分層排列形成的 JSON。一個BlockType的「Page」由多個「Line」組成，而「Line」又由多個「Word」組成。在這些回應中，您看不到任何結構資訊，無法將多列文字僅排序為一列。但是可以知道的是，Textract在解析文字時，是由上到下，且一排排的解析，可以參考下圖中的編號的第27~48，您可以發現儘管是在不同的Column，但是Textract解析的順序是由左到右依序往下解析。 Solution 我們所 ...

建議閱讀網站 DetectDocumentText關於Line和Word的相關介紹，包含關係圖：https://docs.aws.amazon.com/zh_tw/textract/latest/dg/how-it-works-lines-words.html 文檔上的目標位置怎麼看？：https://docs.aws.amazon.com/zh_tw/textract/latest/dg/text-location.html 請求的格式說明：start_document_text_detection - Boto3 1.34.68 documentation (amazonaws.com) 安裝包 ref: Textract/Quickstart 123456# 習慣建立一個獨立的環境conda create -n textract python=3.12 conda activate textract# 安裝 boto3 為了可以使用aws的服務pip install boto3 本地權限設置 根據官方說法，要先設定以下： 先建立一個IAM使用者，該使用者必須擁有4個權限 ...

前言 在德國讀雙聯終於考完期末考時，那時是二月初。我們想著要怎麼規劃一個月的寒假，剛好小夥伴們在我家討論想去的國家時，大家都有相同的願望就是去冰島看極光，剛好極光最適合觀賞的月份是10月~3月，因此我們就開啟了Flyscanner搜尋哪一天的機票最便宜，看了看發現2/26的去程跟3/7回程最便宜，二話不說就訂機票了，訂完機票我們就會有動力來開始計劃11天10夜的行程！ 那這篇文章主要記錄了當時我們的行程規劃、預算規劃、自駕注意事項、保險、意外事件等等，希望對大家有幫助！ 因為文章很長，建議根據旁邊的目錄來找你想要了解的章節…跳過去直接看比較快。 如果你滿足以下情境，那麼這篇文章對你來說就是一個很好的參考： 我想要環島，但是不知道該怎麼規劃行程？ 查看：01-行程安排 必須下載的App和網站有哪些？ 查看：02-必備App和網站 我是來歐洲交換的窮學生，希望可以省錢又可以玩得開心（預算在5萬內含機票）查看：03-開銷花費 雪地自駕跟租車有什麼需要注意的？ 查看：04-自駕注意事項 汽車的保險該怎麼買？ 查看：05-保險 如果自駕發生意外該怎麼辦？ 查看：06-意外事件 冰川健行和藍冰 ...

前言 這是為了準備IT Project Management的期末考而整理的重點。 Agile vs Waterfall Agile Methodology Ref: 敏捷式開發(Agile)、瀑布式開發(Waterfall) 、敏捷式UX、Lean UX。兜幾？ 敏捷的原則：減少浪費、快速產出、不斷循環、快速學習 敏捷是目前在軟體開發的趨勢，因為軟體開發的需求會隨著時間改變，所以需要一個可以快速產出並且可以快速改變的開發方法。 Positive Side of Agile 客戶會需要與團隊緊密合作，客戶獲得了strong sense of ownership。 如果有上市時間更重要，敏捷可以更快的上市產出基本版本。 Negative Side of Agile 有時候會因為衝刺到後面跟一開始的目標偏離，讓產品缺乏一致性，硬體產品也較不適用於此方法，畢竟硬體做出來就不能一直更改。 客戶可能沒這麼多時間 因為Agile專注在time-boxes交付和頻繁的重新確定優先順序，某些準備交付的項目可能無法在規定的時間內完成。可能需要額外的衝刺Spring（超出最初計劃的衝刺），從而 ...

Job, Stage, Task Ref: [看图说话] 基于Spark UI性能优化与调试——初级篇 Ref: 理解spark中的job、stage、task 本篇主要會記錄使用Spark的一些觀察日誌，希望可以了解以下問題： Q: stage, task, job, partition 之間的關係？ Q: 何時會需要 Shuffle? Shuffle 是如何運作的？ 簡單來說，一個 Spark Application 被提交之後，會根據 Action 的觸發產生 Job，每個 Job 根據 Shuffle 的分界點，又會被分成多個 Stage，而每個 Stage 預設會根據核心大小、資料大小，包含多個 Partition，也就是Task，以加快運算。大概是以下這種感覺： Job 首先，Spark 中的數據都是由 RDD 組成的，而 RDD 是由 partition 組成的，每個 partition 代表一個數據塊。RDD 支援兩種操作分別是 Transformation 和 Action，Transformation 並不會讓程式馬上執行，而是會返回一個新的 RDD，而 ...