NumPy 1.14 教學 – #09 ix_( )函數、線性代數(Linear Algebra)、重複(Repeat)、堆疊(Stack)

NumPy提供了一個很有趣的函數 ix_ ,一剛開始還有點看不太懂官方文件到底是想表示什麼?
仔細閱讀其他的範例之後發現原來 ix_ 函數的用途應該算是很多樣的。
此外還會介紹np.repeat、np.tile、np.hstack、np.vstack等用法。
本文#09應該算是 NumPy教學系列文的最後一篇。
不過,未來若有碰到什麼奇妙的用法也還是會一併補充上來。 😀

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NumPy 1.14 教學 – #06 簡易指定(Simple Assignments), 檢視(Views), 深度拷貝(Deep Copy)

NumPy提供了簡易指定Simple Assignments、檢視View、深度拷貝Deep Copy等方法,本文就會針對這幾種方法的差異做介紹!
這是因為陣列這類包含大量指標的變數,對於程式語言來說,通常會兩種複製的方法,一種是類似於捷徑的做法,另一種則是以建立完整的內容來達成相同的效果。但兩者在使用上會有不同的效果!在撰寫時也必須要視情況而定!

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NumPy 1.14 教學 – #01 基礎, 建立陣列的方法

NumPy中的陣列和Python內建的陣列有什麼不同呢?
本文將介紹NumPy的陣列和Python的陣列不同之處、以及建立陣列或矩陣的方法以及基本操作。
NumPy的array是NumPy中名為ndarray的Class所定義的,而這個array當然支援多維度陣列,也可以說它是一個支援矩陣(Martix)的類別!然而,Python的array則是標準函式庫內建的類別,叫做array.array。而Python的array能支援單維度(1維)的陣列,而且提供的功能選項也比NumPy來得少!

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使用 Ubuntu 作為 深度學習/機器學習/人工智慧之 平台

人工智慧相關的新興職業將會在未來五到十年內爆炸式增加,尤其一個更是未來不可或缺的職業——“AI訓練師”。(正面迎擊人機合作的時代:AI時代3大關鍵人才)
小弟我是不太敢確定AI訓練師這個職業會不會在台灣火熱地成長,不過,很確定的是以全球來說,至少中國、歐美、新加坡絕對是如此!
如此明顯的大趨勢之下,還不來學學這些新東西嗎?

本篇文章之目的為詳列系統環境建置的步驟、相關文章以及相關troubleshooting!
【環境建置】:Ubuntu 17.10 + CUDA Toolkit 9.0 + cuDNN + Anaconda 3 + Python 3.5 + Tensorflow
【相關文章】:Python基礎教學

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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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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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