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鐵人賽 自我挑戰組 DAY 19
從零開始學習前端 系列 第 19 篇

技術 #從零開始1️⃣8️⃣:寫CSS寫的心好累-SCSS、OOCSS、BEM設計模式(下)

OOCSS(Object-Oriented CSS) OOCSS(Object-Oriented CSS)強調了分離結構和外觀的概念。以下是 OOCSS...

鐵人賽 AI & Data DAY 18
機器學習不難嘛 系列 第 18 篇

技術 Day18-認識MLP

接下來就要進入我們的第一個例子: 如果我告訴你下面這張圖片的值是0到9的任意一個數字但不告訴你正確的值,你會知道這是一張數字5的照片嗎?為什麼呢? 你當然會知...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 18
從零開始學習前端 系列 第 18 篇

技術 #從零開始1️⃣7️⃣:寫CSS寫的心好累-SCSS、OOCSS、BEM設計模式(上)

在前端開發中,CSS 的組織和管理變得至關重要,特別是當項目變得越來越龐大時。為了使 CSS 更易於維護、擴展和協作,有三種常見的設計模式被廣泛使用:SCSS、...

鐵人賽 Software Development DAY 16

技術 Day16: 後端工程師的好朋友 - SQLite

SQL SQL(Structured Query Language,結構化查詢語言)是一種特定目的程式語言。用來和資料庫互動,做到 拿取 / 更新 / 刪除...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 10

技術 《Elegant Code:提高C#程式碼的可讀性和維護性》

撰寫優雅且高品質的C#程式碼是每個開發者的目標。這篇文章將分享一些提高C#程式碼可讀性和維護性的最佳實踐和風格建議。 有意義的變數和函數命名選擇描述性的變數和...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 17

技術 Day 17 Storage

網路太難,短時間理解不完 QQ先來寫別的題目 當 Pod (App) 在運行時是需要保存狀態的,就需要考慮資料保存的問題。例如資料庫要保存寫入的資料,總不能...

鐵人賽 AI & Data DAY 18

技術 [Day 18] CNN:卷積深度神經網路的解釋方法

在當今的深度學習領域中,卷積神經網路(CNN)已經成為許多電腦視覺任務的首選模型,例如圖像分類、物體偵測、語意分割、動作偵測等,這些重大突破都歸功於卷積神經網路...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 16

技術 Day16. 樹的深度與平衡二元樹(Balanced Tree)

看過層級遍歷後,我們來看下一個主題:樹的深度相關的主題。平衡二元樹的特性也與樹的深度相關,在切入正題之前,我們先來題簡單的深度計算熱熱手。 Maximum De...

鐵人賽 Mobile Development DAY 22
iOS軟體開發 系列 第 22 篇

技術 天氣api

今天我們接天氣API所用的值是用中央氣象局的資料想要接受他的資料我們需要先到他的官網申請一個帳號 https://www.cwb.gov.tw/V8/C/S/e...

鐵人賽 Mobile Development DAY 21
iOS軟體開發 系列 第 21 篇

技術 Timer使用

今天我們來介紹在時間裡蠻重要的一個東西,那就是Timer,什麼是Timer,他在計時器裡用來當計時用,當然他除了計時,當我們要重複執行某一樣東西時,也可以用到T...

鐵人賽 Modern Web DAY 17
前端入門,入門前端 系列 第 17 篇

技術 Day17 【前端入門,入門前端】CSS 偽類別 Pseudo Class

前端入門,入門前端。學前端,如標題簡單。 嗨大家好,前兩天學了很多選取器,相信我們已經可以選到各種我們想要的元素了。雖然這麼說,但仔細想想好像有些元素,或者說有...

鐵人賽 Modern Web DAY 20

技術 Laravel-前端CSS顯示不出來啦!Bug Day-Day19

Debug的一天! 先說如果你在local做了變化,畫面卻看不到的話,請善用php artisan view:clear他會清除在storage/framewo...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 16

技術 [Day16] 使用Canva製作YouTube縮圖進階版

繼前天介紹完使用模板創建一個簡易的YT縮圖,昨天介紹完製作特效字後,今天我想要介紹的是使用那些特效字來製作YT縮圖,因為現在很多Youtuber並不太會使用模板...

鐵人賽 Software Development DAY 16

技術 失控的理智 X 到底有多少需求和條件

當我們想要整理和分類物品的時候,會有許多判斷和想法,通常會將物品按照特定的步驟分類 依照類型: 把不須冷藏食物放櫃子、需冷層或冷凍食物放在冰箱中 依照大小:...

鐵人賽 Cloud Native DAY 16

技術 可觀測性宇宙的第十六天 - Grafana 入門介紹

概論 在上一章,我們深入探討了 Prometheus 的實作細節,而其中不難發現,Prometheus 與 Grafana 之間有著密不可分的關聯。Grafan...

鐵人賽 Web 3 DAY 16
Web3新手初探筆記 系列 第 16 篇

技術 DEX & Defi ep.4

質押獎勵 (Stacking rewards) 如投入LP代幣可以獲得獎勵 其計算是假設總獎勵是1000,週期是10秒,所以每秒獎勵是100,第一秒A投入10...

鐵人賽 Software Development DAY 17
Java基礎筆記 系列 第 17 篇

技術 Java的抽象Abstract

抽象 Java抽象的概念,分別有抽象類別以及抽象方法;其中的關聯是,若該類別擁有抽象方法,就必須宣告為抽象類別(加上abstract)。抽象類別的用途是,當類別...

鐵人賽 DevOps DAY 21
CI/CD 系列 第 21 篇

技術 Day21:PROJECT_variables

CI_PROJECT_DIR:這是持續整合/持續部署系統中正在運行的項目的目錄路徑。在持續整合過程中,通常你的原始碼庫(repository)會被克隆到這個目錄...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 30

技術 DAY30-結語

結語:經過了這一個月的自主學習之後,我感到非常滿足和充實。這個過程讓我獲得了許多寶貴的經驗和知識,自我學習確實需要更多的自主性和自律,因為沒有老師或學校的監督。...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 29

技術 DAY29-Haar特徵分類器(Ⅲ)

正樣本的數量越多,Haar特徵分類模型表現的效果越好,但是要獲取大量的照片是一件非常麻煩的事,因此我們需要利用程式來幫助我們產生更多的照片。 增加車牌數量將四個...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 28

技術 DAY28-Haar特徵分類器(Ⅱ)

正樣本中要被偵測的物件要被框選出來,這個過稱我們稱為標記,標記的正確性對Haar特徵分類器模型影響極大,因此我們需要顯示出正樣本框選的區域。 顯示框選區域 清空...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 27

技術 DAY27-Haar特徵分類器(Ⅰ)

Haar是一種在視覺和圖像處理中常用的特徵檢測技術,可以在圖片中偵測特定物件是否存在,這個特定物件可以是人、貓、狗、交通號誌以及車輛等等。 要做偵測物件的圖片時...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 26

技術 DAY26-臉部辨識

人臉比對 import requests from json import JSONDecoder 定義一個函數,用於比較兩個圖像的人臉相似度 def com...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 25

技術 DAY25-股票走勢分析(下)

今天來利用RNN的LSTM訓練模型,來預測股票吧! 我們以元大50 2022年1-12月的收盤價作為訓練資料。 import pandas as pd impo...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 24

技術 DAY24-股票走勢分析(上)

股票是許多人投資重要的標的,取得投資訊息也使許多人關心的,就讓機器學習來幫我們分析吧! 查詢最近元大台灣50(0050)收盤價 import twstock...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 23

技術 DAY23-自然語言處理(wordcloud模組)

WordCloud 是一個用於創建文字雲的Python模組,它可以將一個文本中的單詞按照它們在文本中的頻率產生一個視覺化的圖示。文字雲通常用於視覺化文本數據中的...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 22

技術 DAY22-自然語言處理(jieba模組)

jieba模組是一個用於中文分詞的Python庫,特別設計用於將中文切割成單詞或詞語的工具。jieba模組可以幫助你處理中文數據,使其更容易進行文本分析、情感分...

鐵人賽 Mobile Development DAY 21

技術 開發學習之旅 Day21 - 記帳應用:Android端請求支出資料

建立ExpensesResponse 用於接收從 Spring Boot 返回的支出數據類別。當發出請求期望獲得關於支出的資訊時,Spring Boot 會將數...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 21

技術 DAY21-循環神經網路(RNN)(下)

資料預處理 from keras.datasets import mnist from keras.src.utils import np_utils # 載...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 20

技術 DAY20-循環神經網路(RNN)(上)

循環神經網絡(Recurrent Neural Network,RNN),主要用於處理序列數據,如時間序列、自然語言處理等,因為RNN前面的輸入和後面的輸入有關...