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鐵人賽 自我挑戰組 DAY 8
Angular 學習雜記 系列 第 8 篇

技術 Angular 學習雜記-Angular的服務(Service)元件

在Angular,為什麼需要服務(Service)元件,因為在元件(Component),不應該直接獲取或儲存資料,它們應該聚焦於展示資料,而把資料訪問的職責委...

鐵人賽 Modern Web DAY 8

技術 記帳程式 (08):vue-router 與 menu 串接

今天原本預計要開始進入第一個功能的開發了,因為第一步當然就是點 menu 的地方要可以連過去「月記帳本」這個 route,但發現昨天在左側選單的部分只暫時做出...

鐵人賽 Software Development DAY 8
這次我們不跳過 IDE 系列 第 8 篇

技術 Day 08: 手工打造專屬於自己的 Snippets(一)

前言 今天要跟各位介紹,關於如何製作程式碼片段,Snippets。之前我十分仰賴 extension,但是在使用上,總會感到有些許不便,不時會想說:「如果 XX...

鐵人賽 影片教學 DAY 9

技術 DAY 09 即將失傳的古老技藝之「Vim 之編輯文字」

嘿~~ 各位好,我是菜市場阿龍! 今天介紹如何在 Vim 裡進行編輯。 Youtube 頻道:https://www.youtube.com/playlist...

鐵人賽 Software Development DAY 23

技術 DAY22:緩解開發多緒程式的痛楚—std::thread

在 C++ 的情境下講的多緒程式設計,總會提到這篇有名的文章《The Free Lunch Is Over》,作者正是那位無人不知曉的 Herb Sutter,...

鐵人賽 AI & Data DAY 8

技術 隨機森林(Random Forest)-ML簡史

上篇文章我們討論了稍微有些抽象的核方法與核轉換,這節讓我們來看看鼎鼎大名的隨機森林算法! 集成方法與Dropout 在近數十年來,機器學習的研究隨著算力(...

鐵人賽 AI & Data DAY 9

技術 Day 9: TorchScript 實例操作

今天我們將會跟隨著 PyTorch 的官方腳步,先用 TorchScript 編譯一個模型,能夠在 C++ 的環境下執行。 第一步: 將你的 PyTorch 模...

鐵人賽 Software Development DAY 10
Ruby 研究 30 天 系列 第 10 篇

技術 Day 9 - Class - 物件導向

OOP 有非常多的文章在介紹 Ruby 時,會提到 Ruby 是一款物件化非常徹底程式語言,來看看OOP的定義: 物件導向程式設計(英語:Object-ori...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 9

技術 Day 9 - 小節

終於來到第九天,寫文章真的不是一件容易的事情,想在這此做一個小結,統整前面所講述關於作業系統的定位與概要,以及規劃下未來下一個part要寫的內容。(絕對不是要用...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 9

技術 嘗鮮ASP.NET Core 3.0 + Razor + Blazor + Entity Framework Core

就在昨天的.NET Conf 微軟正式發布了.NET Core 3.0 !!雖然微軟說11月的.NET Core 3.1 才會是LTS版本,但還是建議用戶先升級...

鐵人賽 DevOps DAY 8

技術 關於 GCP VPC 網路

我們都知道,電腦資訊的時代背後缺少不了網路,何況是雲端中的服務。 GCP 雲平台的基礎網路服務名稱為:虛擬私人雲端 (VPC) 此服務提供 Compute En...

鐵人賽 DevOps DAY 8

技術 Integrate:Code Coverage

本篇會簡單講述使用 Coverlet 為專案取得測試覆蓋率。 首先,先在測試專案中,新增 coverlet.msbuild 套件: # Location: ~/...

鐵人賽 AI & Data DAY 9

技術 R語言_目標編碼_2

之後就是把創建出來的資料集用left_join的方式把資料重新放回原本的資料集,讓每個數值都變成機率的概念。這次目標編碼的目的是要做xgb 極限梯度提升 「透過...

鐵人賽 AI & Data DAY 10
ROS新手挑戰AI&Data組 系列 第 10 篇

技術 [ROS#9]Laser Based 2D SLAM演算法實戰

參考資料:1. Itread01_ROS—SLAM與Navigation2. 【Tutorial】一起走進ROS的世界吧(3) - 小烏龜實作篇3. TB 專欄...

鐵人賽 Mobile Development DAY 8

技術 [Day8] Flutter 移動端儲存方案 SQLite。

因為今天有些臨時的事情,所以今天就來先介紹一下將來會用到的套件。 SQLite 在 flutter 套件叫做 sqflite,套件連結 找到 pubspec.y...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 9
JavaScript 新手筆記 系列 第 9 篇

技術 Day09 - 函數(02) - BMI

前言 這次主要是練習函數的例子,試著把 BMI 用函數表示 問題 function fun(x)裡面的 x 是什麼? 是參數( parameter ),不...

鐵人賽 Modern Web DAY 2

技術 DAY23- html的class標籤

svelte class tag 在說明完svelte的動態後,今天來分享一下html上常會用到的class標籤在svelte上的應用。 本文同步放置於此...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 8
資訊工程大補帖 系列 第 8 篇

技術 資工補帖-Day 8-物件導向

正文 整個課堂的前面比較像是 JAVA 的教學整個物件導向的精華就是這三個名詞:封裝、繼承、多型 關於變數的問題 區域變數 在函式中宣告,執行完這個函式...

鐵人賽 AI & Data DAY 8
蟲王養成 - scrapy 系列 第 8 篇

技術 DAY 08 : ppt內文爬取

先前發文DAY 01 : 參賽目的與規劃DAY 02 : python3 virtualenv 建置DAY 03 : python3 requestDAY 04...

鐵人賽 Security DAY 8
我是誰?我在哪? 系列 第 8 篇

技術 簡介編碼與加密

今天來討論概念上最好理解的編碼與加密。嚴格說起來編碼跟加密目的相差很多,但行為或過程有點類似,所以放在一起講。 編碼 編碼(encode)是把資訊轉換另一種格式...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 12
機器學習入門 系列 第 12 篇

技術 ML_Day12(SGD, AdaGrad, Momentum, RMSProp, Adam Optimizer)

簡單回顧在ML_Day10(Gradient Descent)有介紹什麼是SGD,就是只對一個example的loss做計算,求梯度最小值。也介紹什麼是Ada...

鐵人賽 Modern Web DAY 9

技術 Day 9:擷取!案例研究 1-2 擷取所有消息為例

前言 前一天提到,每個訊息分類可能載入的方式,因此在本日文章則是要做以下的事情: 以「最新消息」為例,把所有最新消息都擷取下來 搭配不同的「Form Data...

鐵人賽 Modern Web DAY 8

達標好文 技術 08. [JS] 請寫出間隔一秒印出 1, 2, 3, 4, 5 的程式碼。

相信稍有經驗的開發者多少都看過這題了,應該是彈指之間便能輕鬆解決;但初步接觸 JavaScript 的朋友,可能會撰寫出類似下面範例的程式碼: for(var...

鐵人賽 Modern Web DAY 8

技術 [DAY-8] Angular元件的互動-元件的輸入與輸出@Input, @Output

在第二篇,為什麼選擇選擇Angular的文章提到,Angular的其中之一個優點是高度模組化,可以像樂高一樣,高度與其他元件結合與抽離。而高度模組化的訣竅在於,...

鐵人賽 影片教學 DAY 9

技術 金魚都能懂的這個網頁畫面怎麼切 : 變化你的導覽列

大家好~ 我是 Amos,這次要跟大家分享的是切版的教學,如果您本身對於 HTML & CSS 的基礎還不了解的話,建議您可以先看去年鐵人的基礎教學金魚...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 8

技術 有買課但沒上課的線上課程,4 個你我都踩過的痛點

本篇文章是 2019 it 鐵人賽的 Day 8,我跟我的隊友們 ,會在30天內每人每天完成一篇 it 相關的文章。你現在看到的是 Hello, World...

鐵人賽 Modern Web DAY 16

技術 第 16 天:Heroku Postgres:CRUD

第 16 天:Heroku Postgres:CRUD   昨天我們從 Heroku 拿到了一個資料庫(database)並且創造了一個可以儲存草泥馬訓練資料的...

技術 【Day 11】RNN學習筆記II Part III

如果出現Gradient Vanishing的問題,就可以使用之前提到的LSTM來解決。 LSTM之所以可以解決Gradient Vanishing,是因為在...

鐵人賽 Software Development DAY 19
開源的GIS實作 系列 第 19 篇

技術 [day-19] K-means 分類法簡介

前言 什麼是K-means分類法呢?簡單來說即是將資料點自動分成一群一群的分類法,優點為只要設定好參數,不用給定訓練的樣本即可分類,可以省下人工選定樣本的時間與...