布萊恩的創業小窩

學習網頁前端時,CSS的排版屬性絕對不能不知道!今天就介紹兩個給你~ 如果你想開始學Python，或者你剛開始學習Python、上 Python課程 ，那麼你可能會問：“我能用Python做什麼?”，這個問題實在是很難回答呀～因為Python用途太多了！小編我根本不知道從何回答，但是我可以告訴你的是，它幾個主要的用途～ Python主要有以下三大主要應用： 一、網頁開發 網頁框架可以幫助你用Python編寫伺服器端程式碼（後端程式碼）。這是在你的網頁伺服器上運行的程式碼，而不是運行在用戶設備和瀏覽器的程式碼(前端程式碼)。 為什麼需要網頁框架？ 因為用網頁框架可以更容易地構建通用後端邏輯。這包括將不同的URL映射到Python程式碼塊，處理資料庫以及生成用戶在瀏覽器中看到的HTML文件。 二、資料科學 資料科學，這裡包括機器學習，資料分析和資料視覺化。機器學習是什麼?假設你想開發一個能夠自動檢測圖片內容的程式，你希望程式識別這是一隻狗或者希望程式能識別這是一張桌子。 學 Python課程 之後你就可以做到了！比如你可以寫一些程式碼。例如，如果圖片中有很多淺棕色像素，那麼可以識別是狗。或者可以檢測圖片中的邊緣，如果有很多直的邊緣，那麼就是桌子。但這種方法很快就不好用了。如果圖片中的狗不是棕色毛的怎麼辦?如果圖片只顯示桌子的圓形部分怎麼辦? 這裡就需要用到機器學習了。 機器學習通過實現算法，該算法能夠自動檢測輸入中的模式。例如，你將1000張狗的圖片和1000張桌子的圖片輸入給機器學習算法，讓它掌握狗和桌子間的區別。那麼當你給出新的圖片讓它識別是狗還是桌子時，它就能夠進行判斷。 這有點類似孩子學習新事物的方式。孩子是如何學習認知狗或桌子的呢?就是通過大量的例子。你不會明確告訴孩子："如果某個毛茸茸的東西有淺棕色的毛髮，那麼就可能是狗。"你會說，"這是狗，這也是狗。而這是桌子，那個也是桌子。" 如何用Python學習資料分析/視覺化？ 你首先應該了解資料分析和視覺化的基礎知識。在學習了資料分析和視覺化的基礎知識之後，學習統計學基礎知識也將會很有幫助。 三、腳本 什麼是腳本？腳本通常是指編寫能夠自動執行簡單任務的小程式。 我曾經在日本的一家小型創業公司工

還在考慮要不要學Ptyhon嗎?今天的文章介紹給你,說不定你就會迫不及待想趕快開始學啦! 如果你想開始學Python，或者你剛開始學習Python、上 Python課程 ，那麼你可能會問：“我能用Python做什麼?”，這個問題實在是很難回答呀～因為Python用途太多了！小編我根本不知道從何回答，但是我可以告訴你的是，它幾個主要的用途～ Python主要有以下三大主要應用： 一、網頁開發 網頁框架可以幫助你用Python編寫伺服器端程式碼（後端程式碼）。這是在你的網頁伺服器上運行的程式碼，而不是運行在用戶設備和瀏覽器的程式碼(前端程式碼)。 為什麼需要網頁框架？ 因為用網頁框架可以更容易地構建通用後端邏輯。這包括將不同的URL映射到Python程式碼塊，處理資料庫以及生成用戶在瀏覽器中看到的HTML文件。 二、資料科學 資料科學，這裡包括機器學習，資料分析和資料視覺化。機器學習是什麼?假設你想開發一個能夠自動檢測圖片內容的程式，你希望程式識別這是一隻狗或者希望程式能識別這是一張桌子。 學 Python課程 之後你就可以做到了！比如你可以寫一些程式碼。例如，如果圖片中有很多淺棕色像素，那麼可以識別是狗。或者可以檢測圖片中的邊緣，如果有很多直的邊緣，那麼就是桌子。但這種方法很快就不好用了。如果圖片中的狗不是棕色毛的怎麼辦?如果圖片只顯示桌子的圓形部分怎麼辦? 這裡就需要用到機器學習了。 機器學習通過實現算法，該算法能夠自動檢測輸入中的模式。例如，你將1000張狗的圖片和1000張桌子的圖片輸入給機器學習算法，讓它掌握狗和桌子間的區別。那麼當你給出新的圖片讓它識別是狗還是桌子時，它就能夠進行判斷。 這有點類似孩子學習新事物的方式。孩子是如何學習認知狗或桌子的呢?就是通過大量的例子。你不會明確告訴孩子："如果某個毛茸茸的東西有淺棕色的毛髮，那麼就可能是狗。"你會說，"這是狗，這也是狗。而這是桌子，那個也是桌子。" 如何用Python學習資料分析/視覺化？ 你首先應該了解資料分析和視覺化的基礎知識。在學習了資料分析和視覺化的基礎知識之後，學習統計學基礎知識也將會很有幫助。 三、腳本 什麼是腳本？腳本通常是指編寫能夠自動執行簡單任務的小程式。 我曾經在日本

本篇為下篇，上篇請點此 連結   AI讓我對未來的地球有希望啦!希望保育環境的工作能越來越順利! 比人快 3,000 倍！Google AI 省時省力拚保育 過去若以人力一張張辨識照片影像的話，每個小時最極限也只能處理 1,000 張照片。但如果用 Google Wildlife Insights AI ，影像辨識分析的速度可達3,000 倍以上，等於每小時能處理多達 3 千 6 百萬張照片。 ▲Google AI 可辨識出照片中的物種或空景。 當然，目前尚不能精準辨識出地球上所有物種，但其中 614 種物種，如美洲豹、非洲象與羚羊等，Google AI 有高達 98.6% 的準確度！且最重要的是，若是沒拍到動物的空景， AI  還能快速地辨識出並且剔除，光是這點就已省下一大筆人工篩選時間成本了！ 此外， 人工智慧 在辨識的同時也能統計相同區域中出沒的動物，計算出物種分布密度，提出一份較為準確的數據給予大眾使用。識別、分析和共享野生動物的數據，以近乎即時的方式揭示野生生物的現況。   只聞其聲不見其「魚」　Google AI 用音頻追蹤鯨魚 除了在陸地上跑跳的動物外，海中優游的座頭鯨也是 Google 關心的對象。 座頭鯨以其躍出水面姿勢、長長的胸鰭與富有深意的叫聲而聞名，被稱為「大海的歌唱家」。然而，隨著遠洋漁業的發展，座頭鯨曾一度被列為瀕危物種。根據《自然》雜誌發表的一篇報告指出，商業性捕魚已使近 90% 的大型掠食性魚類消失，其中就包括座頭鯨。 為了保育面臨絕種危機的座頭鯨，第一步是要確認他們出現的位置和時間。Google 在東京舉行的「Solve with AI 」論壇上，公開了 Google 與美國國家海洋暨大氣總署（NOAA）合作訓練神經網路模型的 AI ，可自動偵測辨識座頭鯨的聲音，並進一步定位其所在地。 ▲Google 與 NOAA 建立了網站「鯨魚之歌」，分享了數千小時的鯨魚歌聲。 要從這些錄音中辨識出座頭鯨的聲音可不是個簡單的任務！水下錄音機會錄下各式各樣的聲音，而雨聲或是船隻的噪音，也常混淆判斷。並且座頭鯨的叫聲特別難分辨，不如藍鯨、長鬚鯨等其他鯨類會發出固定的叫聲，座頭鯨的叫聲複雜且多變，更是加深辦識難度。 NOAA 過去已錄製了超過 17

AI也能和我們一起扛下保育動物及保護環境的責任!看看它怎麼幫我們~ 人工智慧 AI 或許是應對氣候變化，除了個人力行友善地球的生活方式之外，另一個生態保育的關鍵技術！ 如今，氣候變遷是人類面臨的最大挑戰之一，全球變暖、冰川消融、物種滅絕、海平面上升到極端天氣事件頻發等等，能挽回的時間越來越緊迫。也許我們可以借助於效率比人類快 3000 倍的 AI 人工智慧 ⋯⋯   「現代問題就是需要現代手段呀!」 《自然氣候變遷》（Nature Climate Change）期刊研究生物多樣性資料庫中的 48,786 個動植物物種，並進行電腦氣候變遷模擬，而結果表明：若無法有效減少溫室氣體排放，屆時全世界 57% 的植物和 34% 的動物將會失去超過一半的家園！這將對上萬種物種產生毀滅性的影響，常見、珍稀和瀕危物種都難逃一劫。而許多動物保育或環保團體目前正積極抓緊時間，記錄下野生動物的姿態、習性乃至等聲音等資料。 但，先不論人工採集資料所需耗費的成本，以人力一項項辨識分析，巨量的資料往往是事倍功半、耗時過久，此時 AI 的優勢就展現出來了：經訓練的 AI 辨識資料的時間比人類少了 1/3000！等於人類辨識完一張相片的時間， AI 已經辨識完 3000 張了。 動植物資料庫最強救星　 AI 輕鬆處理百萬張照片～ 在物種生態研究領域中「相機陷阱」（Camera Traps）是一種採集原始照片常用的方式。將鏡頭長期放置在大自然，再利用紅外線感應並自動拍攝的，時常被應用在觀察野生動物與尋找稀有物種上。 隨著相機畫質不斷提高，相機陷阱的運用也愈來愈盛行。然而，即使是被動拍攝，一年拍攝的照片也多達數百萬張，其中可能只拍到動物閃身而過、或是拍到空蕩蕩的背景，但也很可能捕捉到珍貴的一幕。 為了處理這些人力無法負擔的百萬張照片，Google 成立了「Wildlife Insights」平台，並訓練了專責辨識照片的 AI 。根據介紹，Google 用了 870 萬張動物圖像去訓練 AI ，這比全世界博物館中的動物標本總和都還多。 任何人只要將相片上傳到此平台， AI 就能自動分析識別照片中有沒有拍到動物，如果有動物，又是何種動物。 ▲相機陷阱如同人類在大自然中的眼睛，而 AI 則是過濾出有用資料的關鍵。

看來冷冰冰的人工智慧機器狗還是很難完全地取代真正的毛小孩 定期飼主聚會、過世舉辦葬禮……走進人類生活的AI機器狗 隨著 aibo 銷量越來越高也越普及，日常生活中有一隻機器狗相伴似乎已經不是稀奇事了。 日本一家位於東京阿佐谷的咖啡店 ペンギン カフェ （PENGUIN CAFE）特意延長開店時間，以舉辦名為「Aibo World」的聚會，供擁有機器狗狗的主人們交流。主人們一邊喝著茶，一邊聊著自己的 aibo 有什麼「喜好」，並且分享「餵養」心得，一如普通的寵物飼主聚會。而 「aibo 們」則在一旁玩耍，不小心摔倒或卡在一起時，主人便會走過來扶好它們。 然而，aibo 終歸是機器，也會面臨無法再維修的故障。而為了悲傷的主人，位於千葉縣夷隅市的光福寺為「壽命以至」的 aibo 們舉行供祭法事，相當於替它們舉辦葬禮。 寺內住持大井文彥認為，不應像普通法事那樣供祭鮮花水果，故祭壇上擺放的是鉗子、斜口鉗、萬用錶等等工具。另外，甚至準備了兩隻寫入念經的程式的 aibo，讓它們在法事上為自己的同胞誦經超渡。 ▲光福寺 aibo 送葬法會。可見大井住持前安放各種不同型號的 aibo，一起接受誦經儀式。 大井文彥住持接受採訪時說到：「就算 aibo 是沒有感情的機器，它就像鏡子一般，映射出人類的情緒。」可以說是主人能透過 aibo 看到自己的內心。 機器狗會變成人類更好的夥伴嗎？ 正如大井文彥所言，其實有感情的不是 aibo ，是人們自己。 人們將自己的情感需求投射在 aibo 身上，然而無論有多以假亂， 終歸不能改變「aibo」是一塊冰冷金屬的事實 。而創造出 aibo 獨特個性、動作反應與「靈魂」的 AI 人工智慧 ，其實也只是沒有情緒的科技技術而已。 ▲ 影片中主人同時和 Aibo 與真實的小狗互動，不少網友看完後在影片下方留言：「人工智慧機器狗永遠沒辦法取代真實的狗狗」 aibo 要價不斐，零售價格為 2,900 美元，若還需要雲端儲存服，還得另外每月繳納資費；若想使用某些如居家巡邏等功能，則一定要付費購買雲端服務；更別說其餘專屬配件如骨頭配件 aibone、骰子配件 Aidice 等，售價約 40 美元不等。長期下來真的是所費不貲。 再說，「需要付費才能儲存的記憶」這樣說起，你

 人工智慧機器狗"aibo"到底是怎樣的"生物"?說不定你還會想買一隻取代毛小孩! 第一篇先讓你知道這人工智慧機器狗的種種"功能"!說不定你也會受不了它的可愛~ 「AIBO」是 SONY 所研發的 AI 智慧機器狗，自 1999 年推出至今廣受消費者好評，供不應求。 隨著功能提升，售價也持續攀升，小小身軀一隻要價近 3,000 美元（約新台幣 9 萬元）；高昂的價格背後反映了 SONY 並不只是想打造精巧的玩具，而是讓「AIBO」成為家庭的一份子。然而，AIBO 真的有辦法取代真實的狗嗎？ 擬真AI機器狗「aibo」 活潑可愛還能永生？ 早在 20 年前，Sony 就推出小狗模樣的娛樂用機器人「AIBO」，命名來自「 人工智慧 機器人」（AI roBOt），發音與日語的「夥伴」一詞相同。 可愛的造型讓 AIBO 發售便擁有不少死忠的「狗小孩」粉絲。然而後續因 Sony 調整公司策略導致 AIBO 曾一度停產，歷經十二年之後，Sony 才宣布 AIBO 將重回消費者的懷抱。 2018 年重新歸來並改名為小寫的「aibo」，除了新增網路連線功能，更是搭載了 AI 人工智慧 技術，在外型與動作上都更流暢自然，AI 技術也賦予了 aibo 學習能力與更多不同的互動功能，讓機器狗可以不斷地學會新把戲。 ▲Sony 與日立（Hitachi）合作研究讓 aibo 化身智慧家居助理，與各種家電互動。 aibo 鼻子上有臉部辨識​用的相機，這讓它可以辨識每個不同的家庭成員；多達 22 處的可動關節，更是將真實小狗的姿態活靈活現地模擬出來：搖尾乞憐、打滾撒嬌等等一應俱全。而應用 OLED 螢幕的雙眼，也讓它得以變化眼神、表達情感。 更具特色的要屬 aibo 身上的 AI 技術，當主人與 aibo 互動時，AI 會分析主人的一舉一動，再調整 aibo 的行為。長久下來，每隻 aibo 都會有各自的性格、喜好和特色，可以說是 AI 賦予了它們「靈魂」。 除此之外，所有aibo 的「記憶」，都會儲存在雲端，這代表即使某日機體失去機能，我們仍可將舊 aibo 的雲端數據傳輸到新 aibo 機體上，也是「永生不死」的一種方式。 本篇為上篇，下篇

學習Python前該注意的事項,就整理在這24個建議裡了!一項也別漏掉! 如何自學Python程式語言？有的人學Python程式語言3個月累吐血還沒入門，到底是哪裡出了問題？他到底有哪些事情沒有做對？這裡有24條建議送給Python初學者做對照，也許是這些出了問題！ 如何自學Python程式語言 1. 不要看到別人的回復，第一句話就說：給個代碼吧！你應該自己想想為什麼。當你自己想出來再參考別人的提示，你便會知道自己和別人思路的差異。 2. 初學者請不要看太多太多的書，那會誤人子弟的，先找本書，系統地學，很多人用了很久都是只對部分功能熟悉而已，不繫統還是不夠的。 3. 看幫助，不要因為很難，覺得自己是初學者就不看；幫助永遠是最好的參考手冊，雖然幫助的文字有時候很難看懂，總覺得不夠直觀。 4. 不要被對象、屬性、方法等詞彙所迷惑了。最根本的，是先了解最基礎知識。 5. 不要放過任何一個看上去很簡單的小問題–他們往往並不那麼簡單！或者可以引伸出很多知識點。若不試著舉一反三，你就永遠學不會。 6. 知道一點東西，並不能說明你會寫腳本，腳本是需要經驗積累的。 7. 學腳本並不難，JSP、ASP、PHP等等也不過如此–難的是長期堅持實踐和不遺餘力的博覽群書。 8. 看再多的書是學無法學習完整的腳本的，要多實踐。 9. 把時髦的技術掛在嘴邊，還不如把過時的技術記在心裡。 10. 學習腳本最好的方法之一就是多練習。 11. 在任何時刻都不要認為自己手中的書已經足夠了。 12. 看得懂的書，請仔細看；看不懂的書，請硬著頭皮看。 13. 別指望看第一遍，就能從一本書上記住和掌握什麼——請看第二遍、第三遍。 14. 請把書上的例子親手到電腦上實踐，即使配套光盤中有源文件。 15. 把在書中看到的有意義的例子擴充；並將其切實地運用到自己的工作中。 16. 不要漏掉書中任何一個練習——請全部做完並記錄下思路。 17. 當你用腳本到一半卻發現自己用的方法很拙劣時，請不要馬上停手；請盡快將餘下的部分粗略地完成以保證這個代碼的完整性，然後分析自己的錯誤，並重新編寫和工作。 18. 別心急，寫腳本確實不容易；水平是在不斷的實踐中完善和發展的。 19. 每學到一個腳本難點的時候，嘗試著對別人講解這個知識

想到Python進階版就讓零基礎的你感到畏懼嗎?放心放心,抓住這篇幫你整理好的方向,你會順利走向進階版! 零基礎學習Python程式語言，怎樣才能快速掌握Python知識，甚至達到找工作、變現的水平呢?今天就來跟大家分享一下零基礎學習Python程式語言的進階之路，希望對你有所幫助! 零基礎學習 Python 程式語言的進階之路 Python比較簡單，非常適合初學者入門，內置了各種庫，還有豐富的大約13萬第三方庫，掌握了語法和程式思維後，可以直接使用這些庫做出自己的產品。 這篇 Python 入門學習指南，針對沒有任何程式經驗、從零開始學習 Python 的小白，不管學習的出發點是出於興趣、工作需要、還是想要轉行。 對於初學者，入門至關重要，這關係到初學者是從入門到精通還是從入門到放棄。以下是結合自身的學習經驗，整理出的一條學習路徑，主要有四個階段。 NO.1 新手入門階段，學習基礎知識 總體來講，找一本靠譜的書，由淺入深，邊看邊練。 網上的學習教程有很多，多到不知道如何選擇。所有教程在基礎知識介紹方面都差不多，區別在於講的是否足夠細（例如運行原理），以及是否有 足夠的練習 。 目前推薦大家看書《Python程式語言從入門到實踐》，作者是美國教師，內容從基礎知識開始，循序漸進，層層深入，適合零基礎者。課程內容第二部分有三個項目實戰：外星人入侵、資料視覺化、Web應用程序。 記住，千萬不要一次看很多本！ 請專注於一本，從頭到尾看下去，把裡面的例子和習題都動手練習一遍，搞懂為什麼。 學習程式語言，從一開始就注定離不開練習， 光看是不可能看會的 。只有你在電腦上一行一行的敲代碼，才會發現其中沒注意到的細節問題，才能有更深刻的理解。縮進、大小寫、括號、引號、代碼執行的方式等，都是早期學習的坑，切記，不要直接複製代碼，一定要手動去敲代碼、運行代碼。 這個階段最重要的就是：學好基礎知識。掌握了基礎之後，便可以開始做項目練習鍛煉程式思維了。 NO.2 做項目練習階段，鍛煉程式思維 掌握了Python的基礎知識後，你會寫代碼了，但是還無法掌握"程式思維"。因此需要更多的練習，來理解程序的結構設計、算法等，能用1行代碼解決的事情，堅持不用2行代碼;能1秒運算完成堅決不用2秒。 網絡

前端工程師還沒入門數學物件?這篇幫你做到! Math物件的屬性 Math 是 JavaScript 的原生物件，可進行多種數學運算。該物件不是用函式建構式來生成，所有的屬性和方法都必須在 Math 物件上呼叫。 Math 物件包含多種屬性，列舉如下表： 以上 Math 物件的屬性，範例如下： See the Pen The Math object by Tedutw ( @Tedutw ) on CodePen . Math物件的方法 Math 物件除了有許多屬性外，也有許多方法，列表如下： 以上 Math 物件的方法，範例如下（不包含三角函數）： See the Pen The Math object-method by Tedutw ( @Tedutw ) on CodePen . 除了給 前端工程師 ，其他人也可以嘗試的綜合練習！ 讓我們來撰寫一個 JavaScript 程式：首先彈出一個視窗，要求使用者輸入數字。使用者輸入數字後，即會出現警示視窗，顯示著該數字的平方根。 var x = prompt("請輸入一個數字",""); var answer = Math.sqrt(x); alert(x+" 的平方根是 "+ answer); 執行結果如下： 此時我們輸入「64」，則會有以下結果： JavaScript 的數學物件就介紹到此。若前端工程師能在 HTML 中善用數學物件，則可減省時間，根本不必自己寫函數啦！ 下一章我們將介紹另一個 JavaScript 的原生物件——日期物件。 延伸閱讀文章： 對JavaScript變數命名規範還是霧煞煞?這篇是你的救星! 總整理:免費的java開發工具推薦! 學了JavaScript,同時將許多功能攬上手! 人生是自己的, 達內教育評價要靠自己來體驗! 痛失英才！台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋辭世 用Python寫出唐鳳「番茄鐘工作法」程式，讓AI幫你集中注意力! 達內教育評價:別再抱怨不景氣了!高中生靠SEM接案創業每月額外收入7萬

台灣的人工智慧和科技界少了他會差很多!今天讓我們一起認識這位英才-陳昇瑋! 今天科技界、人工智慧領域發生了一件令人哀慟的事情。 台灣人工智慧學校宣布：創辦人陳昇瑋意外陷入昏迷，經醫師全力搶救仍無法挽回，不幸辭世。 （來源： 台灣人工智慧學校 ） 台灣知名的資料科學及人工智慧頂尖專家——陳昇瑋，是台灣大學電機工程學博士，同時擔任台灣 人工智慧 學校執行長、玉山金控科技長、財團法人科技生態發展公益基金會執行長、財團法人人工智慧科技基金會董事長暨執行長。也曾任台灣資料科學協會理事長、中央研究院資訊科學所研究員，創立資料洞察實驗室，至今發表超過 130 篇學術論文。 陳昇瑋的資歷豐富、在 AI 領域更是擁有許多豐功偉業：卓越的學術研究成果、深厚資訊技術能力及豐富產學合作經驗，曾榮獲李國鼎青年研究獎、傑出人才基金會年輕學者創新獎及 IEEE ComSoc MMTC Best Journal Paper Award 等眾多獎項。 秉持著「技術傳教士」的雄心壯志，陳昇瑋在 2014 年創辦「台灣資料科學年會」，之後成為台灣在資料科學及大數據領域的指標活動。2016 年成立「台灣資料科學協會」，結合台灣的學術界資源、人才，於 2017 年開始推動產業 AI 化。 在中央研究院及台灣重要企業的支持下， 他於 2018 年成立「台灣人工智慧學校」並擔任執行長，二年內為台灣培育超過 6,000 位人工智慧人才，全力達成產業 AI 化及轉型升級的使命，讓「找不到人才」不再成為產官學研各界發展人工智慧的障礙，建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術殖民的慣性，促成產業轉型，建立社會信心。 陳昇瑋著有《人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰》一書，內容集結了他多年對各種產業的觀察與思考，此書是第一本從台灣角度出發的 AI 轉型策略實用書。 感謝陳昇瑋執行長在台灣，從無到有開拓了人工智慧的領域、開啟了台灣產業 AI 化的新頁，陳昇瑋執行長為台灣產業的無私奉獻、充滿熱情的典範會永存在大家的心中！ 陳昇瑋生平（資料來源： 維基百科 ） 出生：1976 年 大學，國立清華大學，資訊工程學系，中華民國（1994/9–1998/6） 碩士，國立清華大學，資訊工程學研究所，中華民國（1998/9–2000/6） 博士，國立臺灣大