Ubuntu 17.10 安裝 CUDA Toolkit 9.0

近年來很火紅的新IT趨勢——深度學習。專為深度學習設計的開發套件也是百花齊放,
其中最有名的莫過於Google開發的Tensorflow,然而Tensorflow除了CPU版之外,同時也開發了一個以NVIDIA CUDA作為底層框架的GPU版。
既然如此,若欲使用運算速度比CPU快上百倍的GPU替你的深度學習專案進行運算,就要必須安裝NVIDIA CUDA Toolkit在執行Tensorflow-GPU的電腦上!

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Ubuntu 17.10安裝 CUDA Toolkit 9.0 遇到錯誤“Toolkit: Installation Failed. Using unsupported Compiler.”

『Toolkit: Installation Failed. Using unsupported Compiler.』
這是Ubuntu 17.10正在安裝CUDA Toolkit 9.0的時候跳出來的錯誤訊息…而且幾乎是回答完所有問題的瞬間!

但幾乎可以確定在Ubuntu 16.04 LTS上安裝CUDA Toolkit 9.0是不會遇到這個問題。
原因就是Ubuntu 16.04 LTS的gcc, g++皆6.x版,剛好就是CUDA Toolkit 9.0編譯時所使用的那個版本,所以不會跳出這個錯誤唷!

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Mac 使用 Git 連接 GitHub, Bitbucket

在Mac上使用Git連接GitHub, Bitbucket的流程基本上是有八成像!
本篇將會介紹使用自定義的key來連接。
畢竟有可能需要使用多組key連去不同的Repository,或是需要將連接GitHub和Bitbucket的SSH key分開!
但如果想知道git基本指令的話,可以參考這兩篇:Git 讀書會、連猴子都能懂的Git入門指南

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如何使用certbot自動更新SSL憑證 (CentOS 7, CentOS 6, Ubuntu)

現在Google Chrome以及Firefox等瀏覽器大品牌都很要求網站本身的SSL憑證,只要是非經第三方認證的https網站,輕則顯示驚嘆號『!』,重則顯示紅色還幫你加上一個斜槓,光看就讓瀏覽者感到不安全!
還好這世界上還有佛心公司 Let’s encrypt 提供免費的SSL憑證申請服務!但是,透過此公司申請到的憑證僅有3個月的有效期限,短短三個月就又要申請一次實在是麻煩!
有鑑於此,本次要介紹一套能夠自動更新Let’s encrypt核發SSL憑證的軟體——Certbot!

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Apache 2.2/2.4 效能調校 #01 Worker MPM

都架好Apache Server,卻還是使用預設值運行的話,那還真是浪費!
枉費你花了時間架設Linux、過多的記憶體、這麼好的CPU!
都架好之後當然就是要把硬體效能壓榨出來,當然要選擇適合現代硬體配備的Worker MPMs!
ps. 其實網路頻寬夠大的話,少少4GB記憶體就能跑出驚人效能!
(本篇以CentOS 7和CentOS 6.8為例,但是修改方法適用於所有Linux上的Apache!)

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Google Colaboratory – Google提供的免費 Python + Tensorflow-GPU 開發環境

哪裡有免費的Python + Tensorflow-GPU 開發環境?
答案是Google Drive就有了!而且還免費!他叫做:Google Colaboratory
這個功能實在是讓所有Python的教學者提供了一大福音!
因為,不需要浪費時間在環境建置上,可以讓學生馬上進入狀況!
至於環境建置的部分可以讓遇到問題的學生在課餘時找解答就好!如果想要建置私有的Tensorflow開發環境,可以參考這篇:使用 Ubuntu 作為 深度學習/機器學習/人工智慧之 平台

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CentOS 7 安裝 Bitbucket 自動更新教學 #1

有時候會把團隊的程式放在Bitbucket上,並直接用Server將Bitbucket上的Repository拉到Server上!
這就可以達成自動化更新Server上的程式!
但是本篇將介紹的是Git和Bitbucket基礎環境設定。把這些都設定好,才能達到自動化的目標!
自動化的設定在下一篇喔!敬請期待!
(本設定適用於CentOS 7, CentOS 6.8)

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Python3 教學、筆記

從零開始學習Python的完整筆記都在這了!
Python教學:
變數使用、流程控制(for, while, if)、資料結構(List, Dictionary, Truple, Set)、模組(import)、檔案編輯(open, write, read, JSON)、錯誤處理(Try-catch)、顯示(print, format, repr, codec)、類別(建構子, 繼承, 覆載, 多型, 特殊用法)
NumPy教學:
建立陣列/矩陣、客製輸出(set_printoptions)、矩陣乘法(dot)、矩陣索引(indexing)、矩陣切片(slicing)、重新塑形(reshpe)、矩陣堆疊、矩陣分割(splitting)、檢視(view)、深度拷貝(deep copy)、使用陣列選取矩陣內容、使用布林矩陣選取矩陣內容、ix_函數、重製(repeat/tile)、堆疊(hstack/vstack)、線性代數、…

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