Linux Command 命令列指令與基本操作入門教學

前言要成為一個真正的軟體工程師(Software Engineer)不一定一定要使用 vim 之類的編輯器進行開發,但熟悉使用終端機(terminal)操作和常用的 Linux 命令列指令碼操作則是必須的。因此接著我們將介紹軟體工程師在開發上常用的 Linux 命令列指令碼給讀者參考。若讀者使用的是 Windows 建議安裝 VirtualBox 並在上面跑 Linux/Ubuntu 來進行指令碼操作,或是使用像是 Cmder 的工具

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一起用 Google Calendar 與 D3.js 進行年終回顧吧!

前言大概是在 2016 年底的時候,我整個人的心理狀態很糟,一直覺得自己對生活的掌控力非常低落,庸庸碌碌的過著每一天,卻不曉得自己的目標在哪,對什麼都興致缺缺,似乎把生活遺失了。 我試著想從過往日常生活中的所作所為來找出一些癥結點,結果發現記憶有限,越想越覺得自己好像什麼都沒完成,接著就進入無止盡的負面迴圈… 為了打破這樣的心理狀態,我從 2017 年的一月開始記錄自己每天的生活,將一整天所做的事項記錄在 Google Calenda

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希望是最淺顯易懂的 RxJS 教學

前言關注 RxJS 已經好一段時間了,最早知道這個東西是因為 redux-observable,是一個 redux 的 middleware,Netflix 利用它來解決複雜的非同步相關問題,那時候我連redux-saga都還沒搞懂,沒想到就又有新的東西出來了。 半年前花了一些時間,找了很多網路上的資料,試圖想要搞懂這整個東西。可是對我來說,很多教學的步調都太快了,不然就是講得太仔細,反而讓初學者無所適從。 這次有機會在公司的新專案裡面

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Guided Policy Search 環境安裝

前言Guided Policy Search (GPS) 是一個滿酷的 policy search 方法,接下來我們會來介紹這個 package 的安裝還有啟動方法,讓大家好入個門。如果你不太了解什麼是 policy 跟 policy search,可以看看 這篇文章。 因為核心的安裝方法在網頁上已經寫得滿清楚,所以這篇文章主要是側重在幫大家整合一些可能需要的資源(因為安裝過程中可能會遇到一些問題)。 安裝方法首先,要先安裝一些基本的

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歡樂學 Python 位元組碼(byte code)

誰適合閱讀這篇文章:初階到中階 python 基礎的程式設計師,想深入淺出的了解 python 的位元組碼(bytecode) PyCon 2016 有一場很有趣的演講,內容是關於介紹 Python 位元組碼(Python Bytecode),演講名稱就稱為 “Playing Bytecode with Python”。這場演講有趣的地方,在於它完全表達了 Python 社群的精神,也就是以 “Monty Python” 的方式來表達一

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用 Python 自學資料科學與機器學習入門實戰:Scikit Learn 基礎入門

前言本系列文章將透過 Python 及其資料科學與機器學習生態系(Numpy、Scipy、Pandas、scikit-learn、Statsmodels、Matplotlib、Scrapy、Keras、TensorFlow 等)來系統性介紹資料科學與機器學習相關的知識。在這個單元中我們將介紹 scikit-learn 這個機器學習和資料分析神兵利器和基本的機器學習工作流程。接下來我們的範例將會使用 Ananconda、Python3

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用 CSS 畫畫的小技巧

前言我想每個人小時候應該都蠻喜歡畫畫的吧?在沒有遊戲機、沒有 iPhone 的年代,拿著畫筆跟一張紙就可以開心度過幾個小時,但不知道從什麼時候開始就忘掉了這份快樂。 今天想邀請大家把『快樂』找回來! 身為工程師,我們拿起畫筆可能畫不出一個漂亮的圓,但透過熟悉的 CSS 我們可以做到。 『等等,平常上班調 CSS 就已經夠耗神了,你還要拿來畫圖?這除了炫技以外,對專業能力有什麼實質幫助嗎?你看連知乎上也有人這樣想。』 那你滑 ig 對專業

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別猶豫了,來修 CS50 吧!

前言其實我之前就已經寫過一篇文章(如海洋般的程式課程:CS50 )大力稱讚過 CS50,但那篇比較凌亂一點,比較像是自己的筆記。 今年再修了一次之後,依然覺得這門課很棒,決定再次跟大家分享。 CS50 是什麼?CS50 的課程名稱叫做 Introduction to Computer Science,是一堂哈佛大學的通識課程,總之就是一門在介紹 Computer Science 的課。 而這門課程的所有資料都有公開在網路上,也有在 ed

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Open AI Gym 簡介與 Q learning 演算法實作

前言這次我們來跟大家介紹一下 OpenAI Gym,並用裡面的一個環境來實作一個 Q learning 演算法,體會一次 reinforcement learning (以下簡稱 RL) 的概念。 OpenAI Gym 是一個提供許多測試環境的工具,讓大家有一個共同的環境可以測試自己的 RL 演算法,而不用花時間去搭建自己的測試環境。 把 Gym 跑起來的最簡單範例一開始學習,範例總是越簡單越好,這樣才會有開始上手的成就感。 12345

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用 Python 自學資料科學與機器學習入門實戰:Pandas 基礎入門

前言本系列文章將透過 Python 及其資料科學生態系(Numpy、Scipy、Pandas、Scikit-learn、Statsmodels、Matplotlib、Scrapy、Keras、TensorFlow 等)來系統性介紹資料科學和相關的知識,透過 Python 帶領讀者進入資料科學的世界和機器學習的世界。在這個單元中我們將介紹 Pandas 這個基於 Numpy 的資料處理和分析神兵利器。 事實上,真實世界並非如此美好,大部

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