布萊恩的創業小窩

首篇Python控制結構教學,先來學學入門的學問-布林值的True 和False大解密! Python 程式語法中的其中一種，就是布林代數 (Boolean algebra)，而 Python教學 就會告訴你，它布林型態為 bool。 說到布林值（Boolean value），它僅有兩種： True 和 False。 而布林值可以藉由關係運算子 (Relational operator) 來建立。例如：兩個等號 == 用來比較兩個值，如果相等，回覆 True，否則就回覆 False： >>> Megadeth = True >>> bool(Megadeth) True >>> bool(2==3) False >>> bool(3==3) True >>> bool("Hangar 18"=="Hangar 18") True >>> bool("Return to Hangar"=="Return to Hangar") True 與兩個等號「==」相反的關係運算子「!=」，也是用來比較兩個值，如果「不」相等就回覆 True，否則回覆 False： >>> bool(2!=3) True >>> bool(2!=2) False >>> bool("Megadeth"!="Megadeth") False >>> bool("megadeth"!="Megadeth") True Python教學 中應該都有提到，在  Python 中， 大小寫是不能視為相等的 。所以上方最後兩個例子雖然字母都一樣（都為 “Megadeth”)，但是後一個例子的開頭字母大小寫不同，所以就被視為「不」相等。 比較兩個數值（不限整數或是浮點數）大小的運算子「>(大於)」、「<(小於)」、「>＝(大於或等於)」、「<＝(小於或等於)」 請看以下例子： >&

在SEO中,知道如何分析競爭者網站的數據本來就超重要,快點學免得被對方反將一軍! SEO 優化，可說是與其他網站競爭排名的比賽。在前一篇文章【 SEO前，先分析競爭者的網站(一)誰是你的競爭者? 】中，我們已經了解到：找出誰是自己網站的競爭對手的方法。接下來，我們就要分析這些網站的各項重點數據。方法如下：   第二步：分析競爭者網站的數據 一、網站速度 網站的載入速度，會影響到搜尋引擎排名。要了解對手的網站速度，我們可在 Google 提供的免費線上工具「 PageSpeed Insights 」中鍵入對手網站的 URL，即可獲得概略的數據以及改善建議。 二、使用者習慣經由哪種管道來接觸這個網站？ 在你完全不知道如何增加點閱率時，就可以參考對手多是經由哪些管道，來吸引使用者點入。在此，我們可以使用 SimilarWeb 來查看。承第一步的例子，你想知道使用者都是透過何種管道進入東森、UDN 等新聞網站，使用 SimilarWeb 查看後結果如下： 由上圖可以看出，UDN 的讀者來源，大部分來自 Search （搜尋引擎）輸入特定關鍵字後，進到 UDN 的網頁；而東森新聞雲的讀者最多都是從 Facebook 等 Social 社群網站的連結進來。 參考兩者，現在回到你自己經營的新聞網站，要增加點閱數，你有兩件方向可以做：做好 SEO 以增加 Search 流量以及經營 Facebook、IG 來增加 Social 流量。 流量管道的資料表現，會因著產業的不同而有著不同的流量結構。你可以在將預算花下去之前，先了解對手有在經營哪些流量管道。 假如所有的對手都在做 SEO，而比較不偏重於 Facebook 的經營時，你是否該跟隨他們加入 SEO 的戰場，殺個你死我活，還是先專注在社群經營，走出一條新路？ 另一方面，若情境相反，今天你對手都沒有在做 SEO（恰巧跟你產業有關的關鍵字都有一定的搜尋量時），你就可以考慮一下是否可靠著 SEO 找到藍海。 若你的產業是真的真的非常 Social 導向的， 你就可以觀察頂尖對手的 FB 經營策略（廣告投遞模式、辦過哪些活動、多久貼文一次等等），並且看他們的粉絲團按讚數以及貼文按讚數、哪種貼文獲得比較好的共鳴、參考他們是如何跟粉絲互動等等。 三、反向連結流

在做SEO之前,你得找出你的競爭者,才能對症下藥,對吧!? SEO 優化，可說是與其他網站競爭排名的競爭。因此你的 SEO 必須要先了解競爭網站的狀況，才會知道如何準備這場比賽。 然而，有許多 SEO 人員在忙碌之中，粗心忽略了對競爭對手的分析。 至於競爭網站有哪些呢？其實，只要該網站被 Google 收錄的關鍵字是與你重疊的，都可以算是你的競爭網站。而這些競爭網站有可能是你的同業對手，也有可能不是。 分析競爭對手的目的，是了解他們的 SEO 操作手法、優點與弱點。但是千萬別把他們當成自己的門檻、或是完全模仿複製，例如某些老闆會缺乏遠見地說：「同業的網站都沒有 RWD，我們也就先不用 RWD 了，只是多此一舉罷了！」。 另外在現實生活中，我們也經常看到：同個行業，不同商家，但是網站、文案都很類似，人們往往分不清楚哪個網站是哪家公司的。 第一步：誰是我的競爭者網站？ 要找出競爭網站很容易，我們可以從這些方向著手： 一、現實生活中的兢爭對手網站 二、經由 Google 等搜尋引擎中輸入關鍵字，排名在你附近或是你前面的網站 三、被收錄於 Similar Web 或 Alexa 等流量排行榜中你的同業網站。 例如，你的網站是新聞網，則現實生活中的對手可能是東森、中時、三立、UDN 等新聞網；而經由 Google 搜尋「國內新聞」、「國外新聞」等關鍵字，排名在你前面的新聞網站，大多都可說是你的競爭對手（當然也有例外狀況：如路線跟你不同的傳媒網站，像是科技類傳媒、重機傳媒等）。 另外，你還可以從 SimilarWeb 、 Alexa 等流量排行榜中，擷取出的與你網站同類型的新聞網站，將之視為競爭對手。  SEO 可參考 SimilarWeb 的流量排行榜，找出競爭對手網站 找出了你的競爭對手之後，下一步就要接著分析他們的重點數據，知己知彼，才能百戰百勝，擬定出自己的 SEO 作戰策略！至於有哪些重點數據要分析呢？請見下篇【 SEO前，先分析競爭者的網站(二)分析競爭者網站的數據 】 延伸閱讀文章： SEO攻略-分析競爭者的網站是首要之務!(下)競爭者網站的數據 之前提到的SEO優化的結構化資料,這次直接教你如何快速上手!  必學八個圖片SEO基本功(1)圖檔

在Python中只有加法可以用原地運算符嗎?再不進來惡補基本常識就太晚啦! 你知道嗎？ Python 中的原地運算符 (In-place operators) 可以用來精簡代碼，例如，「x=x+3」就可以精簡為「x+=3」。而且，不只加法，只要是加減乘除都可以用喔！ >>> x = 70 >>> print(x) 70 >>> x += 7 >>> print(x) 77 >>> x = 70 >>> print(x) 70 >>> x *= 7 >>> print(x) 490 另外， Python 中的原地運算符 (In-place operators) 除了用在數值外，碰到字串時也可以使用它。 >>> x = "cat" >>> print(x) cat >>> x += "meow" >>> print(x) catmeow >>> x = "cat" >>> print(x) cat >>> x *=3 >>> print(x) catcatcat 延伸閱讀文章： 搞懂這些,Python變得好實用!(6)串接字串運算子 搞懂這些,Python變得好實用!(7)-類型轉換 搞懂這些,Python變得好實用!(8)-變數 美國上市公司達內教育攜手惠普英特爾一起培育下一代IT人才! 暑假快到了！與其讓兒子盲目拚學測，我寧可讓他先選擇人生方向~ 你還搞不清楚前端工程師和後端工程師的差異嗎!? NOWnews 今日新聞

這篇再來繼續帶你看這個麻將人工智慧,它後面更多不為人知的發展和秘密,看完讓你恍然大悟! 為何我們會想寫這篇文章? 讀者看到了這篇文章： AI人工智慧又贏了!微軟Suphx突破日本麻將最高紀錄,打敗人類頂尖玩家 時，可能會立即聯想到 Google 開發的圍棋 人工智慧 Alpha Go 於兩年前以近乎完美姿態打敗人類選手李世乭和柯潔的新聞。根據微軟所說：研發麻將 AI 人工智慧的技術門檻可說是比研發圍棋、德州撲克等棋牌、博弈類的遊戲難多了！是真的嗎？這篇取材自微軟亞洲研究院的新聞稿，解釋為何同樣是 人工智慧 ，為何研發 AI 麻將技術門檻就是比 Alpha Go 等棋類 AI 高的還多！     「全新機制、教練先知、全面預測」對付麻將AI研發瓶頸   全新機制應對「巨大的狀態空間」 例如，為了應對「巨大的狀態空間」，研究團隊引入了全新的機制：對探索過程的多樣性，進行動態調控，讓 Suphx 可以比傳統算法更加充分地試探牌局狀態的多種可能。另一方面，一旦某一輪的底牌給定，其狀態子空間會大幅縮小；所以研究團隊讓Suphx 在推理階段根據本輪的牌局，來動態調整策略，對縮小了的狀態子空間進行更有針對性的探索，從而更好地根據本輪牌局的演進做出自適應的決策。   「先知教練技術」應對「非完美資訊」 其次，針對「非完美訊息」博弈的挑戰，Suphx 創新性地嘗試了先知教練技術來提升強化學習的效果。其基本思想是在自我博弈的訓練階段，利用一些不可見的隱藏訊息，來引導 AI 人工智慧 模型的訓練方向，使其學習路徑能更加清晰、更加接近完美資訊意義下的最佳路徑，從而讓 AI 人工智慧 模型能更加深入地理解可見信息，從中找到有效的決策依據。   「全盤預測技術」理解「復雜的獎勵機制」 另外，對於麻將復雜的牌面表達和計分機制，研究團隊還利用全盤預測技術搭建起每輪比賽和8輪過後的終盤結果之間的橋樑。這個預測器通過精巧的設計，可以理解每輪比賽對終盤的不同貢獻，從而將終盤的獎勵信號合理地分配回每一輪比賽之中，以便對自我博弈的過程進行更加直接而有效的指導，並使得Suphx可以學會一些具有大局觀的高級技巧。 得益於以上新技術和其他方面的創新，自今年 3 月進入天鳳平台以來，Suphx 在與人類玩家的對局中，學得非常快。目前，在平衡攻擊和防

圍棋的人工智慧算什麼,先前提到的麻將AI"Suphx",它的技術可是高出許多呢! 為何我們會想寫這篇文章? 讀者看到了這篇文章： AI人工智慧又贏了!微軟Suphx突破日本麻將最高紀錄,打敗人類頂尖玩家 時，可能會立即聯想到 Google 開發的圍棋 人工智慧 Alpha Go 於兩年前以近乎完美姿態打敗人類選手李世乭和柯潔的新聞。根據微軟所說：研發麻將 AI 人工智慧的技術門檻可說是比研發圍棋、德州撲克等棋牌、博弈類的遊戲難多了！是真的嗎？這篇取材自微軟亞洲研究院的新聞稿，解釋為何同樣是 人工智慧 ，為何研發 AI 麻將技術門檻就是比 Alpha Go 等棋類 AI 高的還多！   微軟：麻將變動度，更勝圍棋德州撲克等 微軟的新聞稿上提到了開發麻將 AI 人工智慧 「Sphix」難度與象棋、圍棋、德州撲克等棋牌類遊戲相比，麻將具有更復雜的隱藏信息和更高的難度。總言而之，麻將 AI 人工智慧主要面臨以下挑戰：   巨大的狀態空間： 和只有 52 張牌的德州撲克相比，136 張麻將牌的排列組合擁有更多的可能性。同時，麻將中同一個玩家在兩次出牌之間，夾雜了其他 3 個玩家的出牌和自己摸的底牌，可能出現的不同局面數目非常巨大！ 值得提出的是，在麻將中，4 位玩家的出牌順序是不固定的，任意一位玩家的「吃」、「碰」、「槓」都有機會改變出牌順序，導致遊戲順序的不規則和莫大的變化。靠著這些變動，就能使麻將很難直接利用 AlphaGo 等棋盤遊戲 人工智慧 常用的蒙特卡洛樹搜索算法。   非完美資訊遊戲： 你聽過賽局理論嗎？在賽局理論中，資訊集合是指對於特定的參與者，建立基於其所觀察到的所有賽局中可能發生的行動的集合。如果賽局是完美資訊的，每個資訊集合只能有一個參與者，並顯示賽局所處的階段。否則，有的參與者可能就不知道賽局的狀態，以及自己周圍的形勢。 象棋和圍棋屬於完美資訊遊戲，玩家可以看到棋局中對方玩家的落子。麻將則存在大量的隱藏資訊。具體而言，麻將中每個玩家可以有 13 張手牌，另外還有 84 張底牌。對於一個玩家而言，他只知道自己手裏的 13 張牌和之前已經打出來的牌，卻無法知道別人的手牌和沒有翻出來的底牌，所以最多可以有超過 120 張未知的牌。這麽多的未知資訊，使得麻將的難度非常高。一方面

今天這篇要教你如何建立.指定.命名變數!別錯過啦! Python 的變數 在 Python 中要建立變數，無需宣告型態，只要命名變數並指定值給它，就可引用在該程式中的其他地方。 要指定變數，其實只要使用一個等號（＝）即可。 >>> x = 7 >>> print(x) 7 >>> print(x + 9) 16 >>> print(x) 7 如看不懂下面例子的人，建議可看這篇： Python基本概念第六課-字串運算子的串接 (concatenate) 中的「字串的複製」 >>> cat = "meow!" >>> print(cat * 3) meow!meow!meow! 變數的值可依照實際需要，而被重新定義。 在 Python 中，變數沒有特定的類型，因此可以給變數定義為某個數值，然後再將同個變數重新定義為另一個字串，如下例所示： >>> x = 7.1 >>> print(x) 7.1 >>> x = "meow" >>> print(x + "!") meow!   為變數命名 Python 的變數命名，可以用字母、數字和底線來表示。注意！但是開頭不能使用數字，且名字中間不能有連字號或空白。以下為錯誤命名的範例： >>> 123abc = 7 SyntaxError: invalid syntax >>> spaces are not allowed SyntaxError: invalid syntax >>> a-variable-name SyntaxError: invalid syntax 這裡再提供你一個進階用法：你可以為變數定義的值為使用者輸入的值（輸入的用法請參照： Python基本概念第五課-輸入與輸出 ，如下例所示： SyntaxError: invalid syntax >>> meow = input("Enter a n

學會Python的類型轉換,之後遇到操作不順的情況,就能"信手拈來"啦! 類型轉換 在 Python 中無法完成某些操作，常常是因為類型不同而導致。例如類型為字串的'1'和'1'加在一起無法產生 2，只能產生'11'。 若你希望'1'+'1'產生 2 的話，那就要進行類型轉換（Type Conversion）的程序了。在此例中，使用的「int」函數如下所示： >>> "1" + "1" '11' >>> int("1") + int("1") 2 >>> int("1" + "1") 11 這裡提供 Python 類型轉換的另一個例子：將用戶輸入（輸入的用法請參照： Python基本概念第五課-輸入與輸出 ）的為字串轉換為 浮點數 ，並計算： >>> float(input("Enter a number: ")) + float(input("Enter another number: ")) Enter a number: 70 Enter another number: 7 77.0 小試身手，來挑戰看看：【選擇題】在以下 Python 程式碼中輸入 2 ，最後的結果會是: [1]222 [2]222.0 [3]111111.0 [4]"111111" >>> float("111" * int(input("Enter a number:" ))) Enter a number: 2 提示：該題目有套用到 Python基本概念第六課-字串運算子的串接 (concatenate) 中的「字串的複製」 延伸閱讀文章： 搞懂這些,Python變得好實用!(6)串接字串運算子 搞懂這些,Python變得好實用!(8)-

這篇文章要教你的是有關python的串接字串漢字串的複製,一起來學學這超方便的功能! 字串的串接 在 Python 中， 字串 可由文字、整數、 浮點數等組成。我們也可以使用「+」串接字串。串接字串時，雙引號的字串可以與單引號的字串混合串接。 >>> "Ｗord" + 'Press' 'WordPress' >>> print("First string" + ", " + "second string") First string, second string 即使您的字串包含數字，它們仍將被視為字串，而不是數字。將字串添加到數字會產生錯誤，即使它們看起來很相似，但它們是兩個不同的實體。例如，我們串接兩個「2」，兩個「2」都是以字串的方式輸入（有加單引號或是雙引號）如下： >>> "2" + "2" '22' 承上例，若其中一個「2」以數字（沒有加引號），而不是以字串的方式鍵入，在 Python  就會產生如下所示的錯誤： >>> 2 + "2" Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'   字串的複製 Python 的字串當然是可以複製的！我們可以採用「字串*倍數」或是「倍數*字串」的方式讓字串重複複製，一起來看看下面的例子： >>> print("meow" * 3) meowmeowmeow >>> 3 * '7' '777' 倍數的部分，是不能以字串屬性表示（加單或雙引號），也不能以浮點數的方式表示： >>> &

Python輸出輸入的函數你知道嗎?這篇用簡單幾句就把你教會! Python 的輸出函數：print 通常工程師在寫程式時，程式接受所輸入的訊息，數理過後再輸出，稱為「output」。在 Python 中，輸出（output）的函數為「print」，print 函數可以將輸出的內容以文字的方式，展示在螢幕上。 >>> print(2 + 1) 3 >>> print("He said,\n\"Welcome!\"") He said, "Welcome!" Python 的輸入函數：input 要從 Python 中取得用戶輸入的訊息，你可以使用直覺命名的「input」函數。該函數會提示用戶輸入訊息，再以字串形式回傳他們輸入的內容（內容自動編碼）。 就如以下所示： >>> s = input("Enter something please: ") print(s) 之後你輸入了「something」，Python 程式就會將它輸出（print），而螢幕顯示就如以下所示： Enter something please: something 延伸閱讀文章： 搞懂這些,Python變得好實用!(4)Strings字串 搞懂這些,Python變得好實用!(6)串接字串運算子 搞懂這些,Python變得好實用!(7)-類型轉換 人工智慧一如往常打敗人類紀錄?來看看它在麻將領域的表現!(3) SEO優化網路行銷課程加碼篇(上):加碼主關鍵字，吸睛率也跟著加碼? 暑假快到了！與其讓兒子盲目拚學測，我寧可讓他先選擇人生方向~ 達內課程先就業再付款- 中時電子報