ตัวอย่างโค้ด AI (ปัญญาประดิษฐ์)
สำหรับงาน machine learning + deep learning โดยเฉพาะ
จริงๆ แล้วโค้ดหลายโปรเจค
ก็เคยแชร์โค้ดไปนานแล้ว
แม้ว่าจะเก่าหน่อย แต่ก็ยังใช้ได้
.
แต่เนื่องจากการเซทอัพโปรเจคในเครื่องตัวเอง
มันแสนยุ่งยาก เวอร์ชั่นไลบรารี่เปลี่ยนทีชีวิตเปลี่ยน
ผมเลยทำตัวอย่างการเขียนไว้บนเว็บ (colab)
เพื่อนๆ จะได้ลองศึกษากันได้ไปเลย
สามารถ Ctrl+C และ Ctl+v เอาไปใช้ได้
แต่ขอให้เครดิตกันก็พอ
.
อันนี้เป็นเพียงบางส่วน
ส่วนโปเจคที่เหลือเดี่ยวจะมาทยอยอัพเดตในโพสต์นี้แหละ
.
☑ พื้นฐานเขียนโปรแกรมของเด็กม.ต้น ถ้าไม่มีก็เขียน AI ไม่ได้นะ
https://colab.research.google.com/drive/1rm-kW7Nh5q3kk9JsnvBea2oUr42W9GIF
.
☑ พื้นฐาน Tensorflow
https://colab.research.google.com/drive/1iX9d2bl1ogh2qo2U-NTot_XuVbfAqKi9
.
☑ พื้นฐาน PYTorch
https://colab.research.google.com/drive/1BtVCWpwWovcVqkvEX5HaUAIyUOlekC0m
.
☑ พื้นฐาน Pandas (Dataframe)
https://colab.research.google.com/drive/1LpF3_oz2QIqBIkc1Q8opZyVzujW6Jsq2
.
☑ พื้นฐาน numpy ( อาร์เรย์หลายมิติ)
https://colab.research.google.com/drive/1u93d1Tm60YCKUY6CLGz9242NdQNWAQEA
.
☑ พื้นฐาน matplotlib เอาไว้พล็อตกราฟ
https://colab.research.google.com/drive/1BPi8jv--sKUSu9apCdYziDptHMtBY_16
.
☑ Basic machine learning concept ตั้งแต่
Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, K-NN (K-Nearest Neighbors), Kmeans และอื่นๆ
https://colab.research.google.com/drive/1ZRMW3fXGWUvkeFPM07qtFXoSbLmuMpO1
.
☑ ตัวอย่าง deeplearning การเรียนรู้ขั้นสูง ได้แก่ neural network, CNN, RNN จากภาพตัวเลข
https://colab.research.google.com/drive/1KsGnaw9jE4wnmXK2mf2C4-Ylnj6nXbFw
.
☑ AI สัญชาติไทยจาก NECTEC ได้แก่
- BASIC NLP: ประมวลผลภาษาไทย
- TAG SUGGESTION: แนะนำป้ายกำกับ
- MACHINE TRANSLATION: แปลภาษา
- SENTIMENT ANALYSIS: วิเคราะห์ความคิดเห็น
- CHARACTER RECOGNITION: แปลงภาพอักษรเป็นข้อความ
- OBJECT RECOGNITION: รู้จำวัตถุ
- FACE ANALYTICS: วิเคราะห์ใบหน้า
- PERSON & ACTIVITY ANALYTICS: วิเคราะห์บุคคล
- SPEECH TO TEXT: แปลงเสียงพูดเป็นข้อความ
- TEXT TO SPEECH: แปลงข้อความเป็นเสียงพูด
- CHATBOT: สร้างแช็ตบอต
colab.research.google.com/drive/1LRPpzzwJwLIZIy3t7CxljhDjgLq-Z1Ha
.
☑ แยกแยะภาพจากโจทย์ Image Net ของโมเดลชื่อดัง เช่น Xception, VGG16, VGG19, ResNet50 และ InceptionV3
(รอก่อน)
.
☑ ใช้ AI ตัดคำในภาษาไทย
https://colab.research.google.com/drive/1tLrKRFR6i4TAzrbJ8wgsp4aihfWnMgnT
.
☑ Principal_Component_Analysis (PCA)
https://colab.research.google.com/drive/1FoGtB5xW1aWeQ7hlTmuB1AhXuFMx-jTo
.
☑ genetic algorithm :
อัลกอริทึมที่มีแรงบันดาลใจมาจากทฤษฎีวิวัฒนาการจากชีววิทยาของ ชาลส์ ดาร์วิน
เพื่อหาเส้นทางสั้นที่สุดในการเดินทางข้าม 20 จังหวัดของประเทศไทย
(รอก่อน)
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection โดยใช้ imageai
https://colab.research.google.com/drive/1uQnZfPlRhplvcZKWiXn1jeytJIFEVLkV
.
☑ ใช้ AI ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ โดยใช้ pixellib
https://colab.research.google.com/drive/1llWzReE3rS9wDfSGGm8M7RQ25jeEfSIi
.
☑ ตัวอย่าง API ของ Google เป็น tensorflow
https://colab.research.google.com/drive/12K-4uQ1tAvOukLb1-lwXx4bnXkeQupTk
.
☑ การใช้ AI ของ Facebook ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection , Segmentation, Pose Estimate
https://colab.research.google.com/drive/1jnWFADFdZHz1LSyfXVKHY3fIwuY5F_uo
.
☑ ใช้โมเดล Mask RCNN ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection , Segmentation
https://colab.research.google.com/drive/1JGRIMQ1YSdMXkEZdC6QNGbI722tEQJTE
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับการเคลื่อนไหวของมนุษย์แบบเรียบไทม์ (real time)
https://colab.research.google.com/drive/1zWplcKN6ElL1eJmwKj3IqGFy3gg9Neus
.
☑ การใช้ AI จำใบหน้าคนในรูป ในวีดีโอ
https://colab.research.google.com/drive/1MnypOHemKhMEXCaWOgm6-ViYqF7GENWH
.
☑ หาจุด landmarks บนใบหน้าแบบ 2 มิติกับ 3 มิติ
https://colab.research.google.com/drive/1MDRYnhhPb2l3w0QIjV9beuc26Ng5BOPc
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับภาพโป้ 18+ ในรูป หรือแม้กระทั่งภาพการ์ตูนก็ทำได้
https://colab.research.google.com/drive/1aFQgXH9WAvA_aJiZU4GZppWrLnZNJ7Hh
.
☑ การใช้ AI แต่งประโยคขึ้นมาเอง
https://colab.research.google.com/drive/1lZoaSLo2Ip-mlBNUFpjKhVAPWDenbRCu
.
☑ Google Translate API
ตัวอย่าง Python
https://colab.research.google.com/drive/1aca28YHet8DZ3jw-3wCx-Y40XR-6hpDJ
ตัวอย่าง JavaScript
https://github.com/adminho/javascript/blob/master/examples/google_translate/translate_general.html
.
☑ การใช้ AI วินิจฉัยโรค Covid-19 จากภาพเอกซ์เรย์ปอด
https://colab.research.google.com/drive/11ohI5nJiLVc23t2LRUfUmOYBvPYHJDnX
.
☑ ใช้ AI ตรวจจับภาพใบหน้าคนถูกแต่งด้วย Phtotoshop หรือไม่
https://colab.research.google.com/drive/1y4zN4AHhx0NYYx7szfW6C5aWsFdZZvml
.
☑ ใช้ AI วาดรูปเลียนแบบศิลปินชื่อดัง ( Artistic style)
(รอก่อน)
.
☑ ใช้ AI เขียนหนังสือภาษาไทย
(รอก่อน)
.
☑ การนำเอา AI มาใช้ในตลาดหุ้นไทย
https://github.com/adminho/trading-stock-thailand
.
☑ นำ AI มาเล่นเกมเอง
(รอก่อน)
.
☑ การรู้จำเสียงพูดโดยใช้ Google API (Speech Recognition)
- ใช้ javascript+HTML
https://github.com/adminho/javascript/tree/master/examples/speech-recognition/web
- ใช้เสียงควบคุมเกม https://github.com/adminho/javascript/tree/master/examples/speech-recognition/game
.
☑ ใช้ AI แต่งดนตรีเอง
(รอก่อน)
.
.
.
++++ประชาสัมพันธ์+++++++++++++
หนังสือ "AI ไม่ยาก เข้าใจได้ด้วยเลขม.ปลาย"
จะเข้าร่วมแคมเปญลดราคาในวันที่ 7 เดือน 7
ในช่วงวันที่ 7-11 ก.ค. 2564
ของแพลทฟอร์ม meb - mobile e-books
.
อุดหนุนกันได้ที่
👉 https://www.mebmarket.com/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ
.
ถ้าซื้อผ่าน Web,Android ราคาปกติ 295 บาท เหลือ 221 บาท
ถ้าซื้อผ่านราคา Apple ราคาปกติ $10.99(฿329) ลดเหลือ $7.99(฿249)
.
.
วิธีการซื้อ
1) สมัครเป็นสมาชิกเว็บ www.mebmarket.com ก่อน
2) ดาวน์โหลดแอพของ meb ค้นหาชื่อ meb นี้แหละ (ถ้าจะอ่านบน desktop ก็ดาวน์โหลดโปรแกรมาก่อน)
3) แล้วสั่งซื้อ โอนเงินก็ตามรายละเอียดที่เว็บแนะนำครับผม
4) จากนั้นก็ใช้โปรแกรม หรือแอพของ meb เปิดอ่านหนังสือครับผม
5) ถ้ามีปัญหาติดต่อทางทีม support@mebmarket.com เขาจะให้คำตอบคำผม
(พอดีฝากขายที่นี้ด้านเทคนิคพวกนี้ผมจะไม่รู้ครับ)
.
ถ้าเพื่อนๆ ที่อ่านหนังสือผ่านระบบ iOS
เวลาจะชำระเงิน ไม่ควรจ่ายผ่านบัตร
เพราะจะซื้อหนังสือแพงขึ้นครับ
.
แนะนำให้ชำระเงิน
- โดยให้เปิดเว็บ https://www.mebmarket.com
- แล้ว login ด้วย username เดียวกับที่เราใช้ใน app บน iOS
- หลังจากนั้นก็เลือกซื้อหนังสือปกติ
.
ซื้อเสร็จแล้วมันจะไปโผล่ใน app บน iOS
จากนั้นเพื่อนสามารถเข้าใช้งานด้วย username และ password อันเดียวกันกับหน้าเว็บเลยครับ
จะซื้อได้ในราคาที่เห็นตามเว็บนี้ (ไม่แพง)
.
.
สำหรับวิธีอ่านอีบุ๊กเล่มนี้
ก็ต้องเลือกโปรแกรม/แอพ ให้เหมาะกับระบบที่เราใช้อยู่
วิธีอ่านอีบุ๊กก็ตามลิงก์ต่อไปนี้
https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vSI4hZgymHgbqhX3CA6anA_18wRy-iXU9oIlupUr-KwAWvJyxI9zdLrJcPUW77xz8lbvRFfW10747Oe/pub
.
.
👉 สารบัญ:
https://drive.google.com/file/d/1L6-XYMVCWYNkvYXZYP9kOuzAIzPfHuaf/view?usp=sharing
.
👉 ตัวอย่างแต่ละบท
ตัวอย่างบทที่ 1 แนะนำ AI
📗 https://drive.google.com/file/d/19kzbuRtN14eDEYhNewBh4ZUCa6sexaIf/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 3 แนะนำ machine learning
📗 https://drive.google.com/file/d/1pe8ty5hVZS0M3zGZe5WliOOTm6Cqv1Ti/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 4 เรื่อง linear regression
📗
https://drive.google.com/file/d/1ju_wF6c9CNiYWfSzIIuqV9aUuEa4eurh/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 8 เรื่อง CNN
📗 https://drive.google.com/file/d/1lGqsfXs16mV2IbEJx-4IgDslaHOut1kC/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 9 เรื่อง RNN, LSTM
📗 https://drive.google.com/file/d/1dxEhj7syoXFAfQB9bqmwXGrfhgz3M7GQ/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 10 เรื่อง Deep Q Learning
📗 https://drive.google.com/file/d/129-FPDP-9FJrMNsVqWMJdER762jOzs9G/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 11 เรียนรู้แบบไร้ครูผู้สอน
📗 https://drive.google.com/file/d/15njvUq8Vbq3SRA-PHxVGq8Isr1cL3F3d/view?usp=sharing
.
👉 youtube: https://youtu.be/rLo-XdToGFI
👉 รีวิวหนังสือจากผู้เขียนตำราเทพเอกเซล https://www.facebook.com/thepexcel/posts/1424798431031509/
.
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
同時也有12部Youtube影片,追蹤數超過12萬的網紅prasertcbs,也在其Youtube影片中提到,Visual Studio Code เป็นหนึ่งใน text editor ที่ได้รับความนิยมสูงมากในหมู่นักพัฒนาโปรแกรม เนื้อหาในคลิปจะสอนถึงวิธีการใช้ conditional breakpoint เพื่อ d...
「python tree」的推薦目錄:
- 關於python tree 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的精選貼文
- 關於python tree 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的精選貼文
- 關於python tree 在 Taipei Ethereum Meetup Facebook 的最佳解答
- 關於python tree 在 prasertcbs Youtube 的最佳貼文
- 關於python tree 在 prasertcbs Youtube 的最讚貼文
- 關於python tree 在 在地上滾的工程師 Nic Youtube 的精選貼文
- 關於python tree 在 How can I implement a tree in Python? - Stack Overflow 的評價
- 關於python tree 在 Python grammar for tree-sitter - GitHub 的評價
- 關於python tree 在 Introduction to Tree Models in Python - GitHub Pages 的評價
python tree 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的精選貼文
ตัวอย่างโค้ด AI (ปัญญาประดิษฐ์)
สำหรับงาน machine learning + deep learning โดยเฉพาะ
จริงๆ แล้วโค้ดหลายโปรเจค
ก็เคยแชร์โค้ดไปนานแล้ว
แม้ว่าจะเก่าหน่อย แต่ก็ยังใช้ได้
.
แต่เนื่องจากการเซทอัพโปรเจคในเครื่องตัวเอง
มันแสนยุ่งยาก เวอร์ชั่นไลบรารี่เปลี่ยนทีชีวิตเปลี่ยน
ผมเลยทำตัวอย่างการเขียนไว้บนเว็บ (colab)
เพื่อนๆ จะได้ลองศึกษากันได้ไปเลย
สามารถ Ctrl+C และ Ctl+v เอาไปใช้ได้
แต่ขอให้เครดิตกันก็พอ
.
อันนี้เป็นเพียงบางส่วน
ส่วนโปเจคที่เหลือเดี่ยวจะมาทยอยอัพเดตในโพสต์นี้แหละ
.
☑ พื้นฐานเขียนโปรแกรมของเด็กม.ต้น ถ้าไม่มีก็เขียน AI ไม่ได้นะ
https://colab.research.google.com/drive/1rm-kW7Nh5q3kk9JsnvBea2oUr42W9GIF
.
☑ พื้นฐาน Tensorflow
https://colab.research.google.com/drive/1iX9d2bl1ogh2qo2U-NTot_XuVbfAqKi9
.
☑ พื้นฐาน PYTorch
https://colab.research.google.com/drive/1BtVCWpwWovcVqkvEX5HaUAIyUOlekC0m
.
☑ พื้นฐาน Pandas (Dataframe)
https://colab.research.google.com/drive/1LpF3_oz2QIqBIkc1Q8opZyVzujW6Jsq2
.
☑ พื้นฐาน numpy ( อาร์เรย์หลายมิติ)
https://colab.research.google.com/drive/1u93d1Tm60YCKUY6CLGz9242NdQNWAQEA
.
☑ พื้นฐาน matplotlib เอาไว้พล็อตกราฟ
https://colab.research.google.com/drive/1BPi8jv--sKUSu9apCdYziDptHMtBY_16
.
☑ Basic machine learning concept ตั้งแต่
Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, K-NN (K-Nearest Neighbors), Kmeans และอื่นๆ
https://colab.research.google.com/drive/1ZRMW3fXGWUvkeFPM07qtFXoSbLmuMpO1
.
☑ ตัวอย่าง deeplearning การเรียนรู้ขั้นสูง ได้แก่ neural network, CNN, RNN จากภาพตัวเลข
https://colab.research.google.com/drive/1KsGnaw9jE4wnmXK2mf2C4-Ylnj6nXbFw
.
☑ AI สัญชาติไทยจาก NECTEC ได้แก่
- BASIC NLP: ประมวลผลภาษาไทย
- TAG SUGGESTION: แนะนำป้ายกำกับ
- MACHINE TRANSLATION: แปลภาษา
- SENTIMENT ANALYSIS: วิเคราะห์ความคิดเห็น
- CHARACTER RECOGNITION: แปลงภาพอักษรเป็นข้อความ
- OBJECT RECOGNITION: รู้จำวัตถุ
- FACE ANALYTICS: วิเคราะห์ใบหน้า
- PERSON & ACTIVITY ANALYTICS: วิเคราะห์บุคคล
- SPEECH TO TEXT: แปลงเสียงพูดเป็นข้อความ
- TEXT TO SPEECH: แปลงข้อความเป็นเสียงพูด
- CHATBOT: สร้างแช็ตบอต
colab.research.google.com/drive/1LRPpzzwJwLIZIy3t7CxljhDjgLq-Z1Ha
.
☑ แยกแยะภาพจากโจทย์ Image Net ของโมเดลชื่อดัง เช่น Xception, VGG16, VGG19, ResNet50 และ InceptionV3
(รอก่อน)
.
☑ ใช้ AI ตัดคำในภาษาไทย
https://colab.research.google.com/drive/1tLrKRFR6i4TAzrbJ8wgsp4aihfWnMgnT
.
☑ Principal_Component_Analysis (PCA)
https://colab.research.google.com/drive/1FoGtB5xW1aWeQ7hlTmuB1AhXuFMx-jTo
.
☑ genetic algorithm :
อัลกอริทึมที่มีแรงบันดาลใจมาจากทฤษฎีวิวัฒนาการจากชีววิทยาของ ชาลส์ ดาร์วิน
เพื่อหาเส้นทางสั้นที่สุดในการเดินทางข้าม 20 จังหวัดของประเทศไทย
(รอก่อน)
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection โดยใช้ imageai
https://colab.research.google.com/drive/1uQnZfPlRhplvcZKWiXn1jeytJIFEVLkV
.
☑ ใช้ AI ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ โดยใช้ pixellib
https://colab.research.google.com/drive/1llWzReE3rS9wDfSGGm8M7RQ25jeEfSIi
.
☑ ตัวอย่าง API ของ Google เป็น tensorflow
https://colab.research.google.com/drive/12K-4uQ1tAvOukLb1-lwXx4bnXkeQupTk
.
☑ การใช้ AI ของ Facebook ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection , Segmentation, Pose Estimate
https://colab.research.google.com/drive/1jnWFADFdZHz1LSyfXVKHY3fIwuY5F_uo
.
☑ ใช้โมเดล Mask RCNN ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection , Segmentation
https://colab.research.google.com/drive/1JGRIMQ1YSdMXkEZdC6QNGbI722tEQJTE
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับการเคลื่อนไหวของมนุษย์แบบเรียบไทม์ (real time)
https://colab.research.google.com/drive/1zWplcKN6ElL1eJmwKj3IqGFy3gg9Neus
.
☑ การใช้ AI จำใบหน้าคนในรูป ในวีดีโอ
https://colab.research.google.com/drive/1MnypOHemKhMEXCaWOgm6-ViYqF7GENWH
.
☑ หาจุด landmarks บนใบหน้าแบบ 2 มิติกับ 3 มิติ
https://colab.research.google.com/drive/1MDRYnhhPb2l3w0QIjV9beuc26Ng5BOPc
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับภาพโป้ 18+ ในรูป หรือแม้กระทั่งภาพการ์ตูนก็ทำได้
https://colab.research.google.com/drive/1aFQgXH9WAvA_aJiZU4GZppWrLnZNJ7Hh
.
☑ การใช้ AI แต่งประโยคขึ้นมาเอง
https://colab.research.google.com/drive/1lZoaSLo2Ip-mlBNUFpjKhVAPWDenbRCu
.
☑ Google Translate API
ตัวอย่าง Python
https://colab.research.google.com/drive/1aca28YHet8DZ3jw-3wCx-Y40XR-6hpDJ
ตัวอย่าง JavaScript
https://github.com/adminho/javascript/blob/master/examples/google_translate/translate_general.html
.
☑ การใช้ AI วินิจฉัยโรค Covid-19 จากภาพเอกซ์เรย์ปอด
https://colab.research.google.com/drive/11ohI5nJiLVc23t2LRUfUmOYBvPYHJDnX
.
☑ ใช้ AI ตรวจจับภาพใบหน้าคนถูกแต่งด้วย Phtotoshop หรือไม่
https://colab.research.google.com/drive/1y4zN4AHhx0NYYx7szfW6C5aWsFdZZvml
.
☑ ใช้ AI วาดรูปเลียนแบบศิลปินชื่อดัง ( Artistic style)
(รอก่อน)
.
☑ ใช้ AI เขียนหนังสือภาษาไทย
(รอก่อน)
.
☑ การนำเอา AI มาใช้ในตลาดหุ้นไทย
https://github.com/adminho/trading-stock-thailand
.
☑ นำ AI มาเล่นเกมเอง
(รอก่อน)
.
☑ การรู้จำเสียงพูดโดยใช้ Google API (Speech Recognition)
- ใช้ javascript+HTML
https://github.com/adminho/javascript/tree/master/examples/speech-recognition/web
- ใช้เสียงควบคุมเกม https://github.com/adminho/javascript/tree/master/examples/speech-recognition/game
.
☑ ใช้ AI แต่งดนตรีเอง
(รอก่อน)
.
.
.
++++ประชาสัมพันธ์+++++++++++++
หนังสือ "AI ไม่ยาก เข้าใจได้ด้วยเลขม.ปลาย"
จะเข้าร่วมแคมเปญลดราคาในวันที่ 7 เดือน 7
ในช่วงวันที่ 7-11 ก.ค. 2564
ของแพลทฟอร์ม meb - mobile e-books
.
อุดหนุนกันได้ที่
👉 https://www.mebmarket.com/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ
.
ถ้าซื้อผ่าน Web,Android ราคาปกติ 295 บาท เหลือ 221 บาท
ถ้าซื้อผ่านราคา Apple ราคาปกติ $10.99(฿329) ลดเหลือ $7.99(฿249)
.
.
วิธีการซื้อ
1) สมัครเป็นสมาชิกเว็บ www.mebmarket.com ก่อน
2) ดาวน์โหลดแอพของ meb ค้นหาชื่อ meb นี้แหละ (ถ้าจะอ่านบน desktop ก็ดาวน์โหลดโปรแกรมาก่อน)
3) แล้วสั่งซื้อ โอนเงินก็ตามรายละเอียดที่เว็บแนะนำครับผม
4) จากนั้นก็ใช้โปรแกรม หรือแอพของ meb เปิดอ่านหนังสือครับผม
5) ถ้ามีปัญหาติดต่อทางทีม support@mebmarket.com เขาจะให้คำตอบคำผม
(พอดีฝากขายที่นี้ด้านเทคนิคพวกนี้ผมจะไม่รู้ครับ)
.
ถ้าเพื่อนๆ ที่อ่านหนังสือผ่านระบบ iOS
เวลาจะชำระเงิน ไม่ควรจ่ายผ่านบัตร
เพราะจะซื้อหนังสือแพงขึ้นครับ
.
แนะนำให้ชำระเงิน
- โดยให้เปิดเว็บ https://www.mebmarket.com
- แล้ว login ด้วย username เดียวกับที่เราใช้ใน app บน iOS
- หลังจากนั้นก็เลือกซื้อหนังสือปกติ
.
ซื้อเสร็จแล้วมันจะไปโผล่ใน app บน iOS
จากนั้นเพื่อนสามารถเข้าใช้งานด้วย username และ password อันเดียวกันกับหน้าเว็บเลยครับ
จะซื้อได้ในราคาที่เห็นตามเว็บนี้ (ไม่แพง)
.
.
สำหรับวิธีอ่านอีบุ๊กเล่มนี้
ก็ต้องเลือกโปรแกรม/แอพ ให้เหมาะกับระบบที่เราใช้อยู่
วิธีอ่านอีบุ๊กก็ตามลิงก์ต่อไปนี้
https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vSI4hZgymHgbqhX3CA6anA_18wRy-iXU9oIlupUr-KwAWvJyxI9zdLrJcPUW77xz8lbvRFfW10747Oe/pub
.
.
👉 สารบัญ:
https://drive.google.com/file/d/1L6-XYMVCWYNkvYXZYP9kOuzAIzPfHuaf/view?usp=sharing
.
👉 ตัวอย่างแต่ละบท
ตัวอย่างบทที่ 1 แนะนำ AI
📗 https://drive.google.com/file/d/19kzbuRtN14eDEYhNewBh4ZUCa6sexaIf/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 3 แนะนำ machine learning
📗 https://drive.google.com/file/d/1pe8ty5hVZS0M3zGZe5WliOOTm6Cqv1Ti/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 4 เรื่อง linear regression
📗
https://drive.google.com/file/d/1ju_wF6c9CNiYWfSzIIuqV9aUuEa4eurh/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 8 เรื่อง CNN
📗 https://drive.google.com/file/d/1lGqsfXs16mV2IbEJx-4IgDslaHOut1kC/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 9 เรื่อง RNN, LSTM
📗 https://drive.google.com/file/d/1dxEhj7syoXFAfQB9bqmwXGrfhgz3M7GQ/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 10 เรื่อง Deep Q Learning
📗 https://drive.google.com/file/d/129-FPDP-9FJrMNsVqWMJdER762jOzs9G/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 11 เรียนรู้แบบไร้ครูผู้สอน
📗 https://drive.google.com/file/d/15njvUq8Vbq3SRA-PHxVGq8Isr1cL3F3d/view?usp=sharing
.
👉 youtube: https://youtu.be/rLo-XdToGFI
👉 รีวิวหนังสือจากผู้เขียนตำราเทพเอกเซล https://www.facebook.com/thepexcel/posts/1424798431031509/
.
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
python tree 在 Taipei Ethereum Meetup Facebook 的最佳解答
📜 [專欄新文章] [zkp 讀書會] Cairo 語言介紹
✍️ NIC Lin
📥 歡迎投稿: https://medium.com/taipei-ethereum-meetup #徵技術分享文 #使用心得 #教學文 #medium
Cairo 是 STARK 證明系統的其中一個編程語言,讓開發者能透過 Cairo 來使用 STARK,撰寫效能更高的 Dapp
Photo by Simon Berger on Unsplash
Warning:本篇會保持在 high level 的介紹,實際深入的部分請見文內附上的文檔或是官方開發者文件
背景介紹
建構於密碼學的零知識證明能提供計算的隱私性,但同時在區塊鏈生態系也被用來提升 Scalability — 我可以用 10 秒的運算資源來驗證原本耗費 1000 秒運算資源的計算過程
如同更多人熟悉的 SNARK,STARK 也是一個零知識證明的證明系統,但當前的 STARK 著重的是在 Scalability ,而非大家比較習以為常零知識證明提供的隱私性特質
其實目前基於 SNARK 的 Rollup 項目,例如 zkSync、Loopring、Aztec、zkopru,除了 Aztec 外,其他都是利用 SNARK 來增加 Scalability — 這些 Rollup 上資料都還是公開、沒有隱私性的
StarkWare 是目前唯一基於 STARK 的開發團隊
STARK 要加上隱私保護不會太難,只是 StarkWare 還沒有把這項功能放在未來規劃中
Cairo 簡介
標榜為圖靈完備的零知識證明系統語言,Cairo 對原本熟悉 Solidity 的開發者來說還是會感到比較難上手和陌生的。再加上套件庫還不夠充足,目前支援的雜湊函式是 Pedersen,數位簽章演算法是 ECDSA(相對於 SNARK,EdDSA 的效能反而比較差所以沒有支援)。
但 Cairo 還在早期開發的階段,相信開發體驗會越來越好的。
另外需要注意的是作為一個證明系統,會有 Prover 和 Verifier 的角色。而 STARK 的 Verifier 是公開的,但 Prover 軟體預計會有 License 保護。Prover 一般情況下不得用於商業用途,除非將 proof 上傳至官方的 Verifier。
最後要提及的是,第一版的 Cairo 是設計來方便開發者將 Dapp 的運算遷移至鏈下。不同於 Rollup,這個鏈下只會有它自己一個 Dapp。這個 Dapp 的項目方自己維護自己 Dapp 的 state。( Rollup 則是 operator 維護所有 Dapp 的 state,Dapp 開發者不需自己操煩)
這可能有點難懂。如果你有在寫 Solidity,想像一下今天你在合約要用到合約裡宣告的 storage 變數時,你要自己提供 merkle proof 上來,證明這個storage 變數真的是這個值。這個就是開發者要自己維護 state 的意思。
而第二版的 Cairo 則是 StarkNet 裡使用的 Cairo(第一和第二版是不同編譯器),這版的 Cairo 就是作為 Dapp 在 Rollup 開發所使用 — 開發者可以在合約裡宣告變數,變數的值不需開發者維護,可以直接假設存在。
註1:StarkWare 不喜歡 Rollup 這個詞,他們覺得 Data Availability 的需求是一段光譜:不一定得要把 data 全都送上 L1,中間有其他方式可以做不同層級的 Data Availability。
註2:第一版和第二版實際上在官方版本裡是 0.0.1 及 0.0.2,在撰文當前最新版即是 0.0.2
官方網站:https://www.cairo-lang.org
開發者文件:https://www.cairo-lang.org/docs/
開發環境
Cairo 有提供像是 Remix 的瀏覽器 IDE:playground。裡面提供各種範例練習和挑戰,除了可以編譯,還可以直接生成並上傳 proof。
註:但有些功能還是沒辦法在 playground 裡使用,例如要給你的程式 custom input 時。這時候只能在本地端開發才能使用這個功能。
開發 Cairo 要先安裝python,我將開發者文件整理出來的資料統整在這個 hackmd 文檔裡:https://hackmd.io/w690dpAQTsKeKZv3oikzTQ
裡面包含簡介、設置本地開發環境以及 Cairo 基礎(因為篇幅原因,所以不將內容複製到這裡)
註:我把開發者文件裡的代碼整理到這裡:https://github.com/NIC619/cairo_practice/tree/master/practices
如果不想在研究開發者文件過程中,還要自己手動拼湊裡面例子的話,可以直接用整理好的代碼來執行。同時 repo 裡還有包含一些額外自己測試 Cairo 功能的範例。
深入 Cairo
在那份 hackmd 文檔裡的開頭,可以連結到第二部分 — 深入 Cairo 的部分。裡面也是從開發者文件裡擷取出來我覺得比較重要的部分。如果你要讀開發者文件的話,我建議從 Hello Cairo 開始,它會從例子切入,會比較好知道 Cairo 怎麼使用。接著如果要更深入了解,再去讀 How Cairo Works。
StarkNet Cairo
第二版的 Cairo 其實功能和第一版的 Cairo 是差不多的,所以不必擔心在開發者文件裡學到的 Cairo 在 StarkNet 版本會不能用或差很多。在讀完 Hello Cairo/How Cairo works 後,就可以接著看 Hello StarkNet。會很順利的切換到 StarkNet 版本的 Cairo。
註1:我整理的文檔裡是按照第一版 Cairo 所寫的
註2:如果你從開發者文件一路看下來,體驗過非 StarkNet 版的 Cairo,那你在體驗 StarkNet 版的 Cairo 時一定會發現這更像一般智能合約的使用方式 — 你可以用 view 函式查詢 storage 變數,可以用 external 函式去執行合約(非 StarkNet 版本不是這樣操作 Dapp 的,這邊因為篇幅原因沒有詳細介紹)。
非常建議嘗試兩種版本的 Cairo,你會知道 1. 操作一個單獨在 L2 的 Dapp 和2. 操作與其他 Dapp 共存在 Rollup 上的 Dapp 的不同。這對了解 L2 怎麼運行、需要哪些資料、為什麼需要這些資料非常有幫助。
0.0.2 版的 StarkNet Cairo 目前還缺少一些功能:
函式還沒辦法宣告陣列或 struct 型態的參數
合約和合約之間還沒辦法互動
L1 沒有辦法讀取到 L2 的資料,L2 也沒辦法讀取到 L1 的資料。如果要建立跨 L2 Bridge,這個功能非常重要。
補充及個人心得
STARK 的 proof size 相比於 SNARK 系列的 proof size 大很多,又其證明所包含的交易數量對 proof size 和驗證時間的影響不大,所以把很多筆交易一併做一個 proof 會是對 STARK 非常有利、節省成本的方式(SNARK、STARK 比較表)。但這同時也是一個缺點,如果你的 Dapp 或 Rollup 的 TPS 不高,那就只能等更久時間搜集多一點的交易,要不然就只能提高成本來維持驗證 proof 的頻率。
StarkWare和 zkSync 一樣都有 Rollup 宇宙的概念( Rollup 宇宙的用詞並不精確,因為在他們的宇宙中不會所有子鏈都是 Rollup,而是會有依照 Data Availability 程度不同所區分的子鏈,像是 Validium、zk Porter 的設計),個人覺得能夠有(針對 Data Availability 程度的)選擇是會比只有一個選擇(完全 Data Available) 還好的方式,但實際上的可行性就要等其團隊釋出更多的資訊。
在 Rollup 越趨成熟的情況下,能夠提供快速跨 Rollup 服務的流動性提供者的角色會越來越重要。zk Rollup(StarkNet、zkSync、etc…)比 Optimistic Rollup (Optimism、Arbitrum、etc…)有著短上許多的 finalize 時間,這對降低流動性提供者的風險有很大的幫助,但目前 zk Rollup 支援合約功能甚至 L1 <-> L2 互動的完成度都比 Optimistic Rollup 還低上許多。短期內快速跨 Rollup 的服務應該還是侷限在 Optimitic Rollup 之間。
abbrev
[zkp 讀書會] Cairo 語言介紹 was originally published in Taipei Ethereum Meetup on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.
👏 歡迎轉載分享鼓掌
python tree 在 prasertcbs Youtube 的最佳貼文
Visual Studio Code เป็นหนึ่งใน text editor ที่ได้รับความนิยมสูงมากในหมู่นักพัฒนาโปรแกรม
เนื้อหาในคลิปจะสอนถึงวิธีการใช้ conditional breakpoint เพื่อ debug โปรแกรม
ดาวน์โหลดโค้ดที่ใช้ในคลิป ► https://github.com/prasertcbs/python_tutorial/tree/master/debug_example
เชิญสมัครเป็นสมาชิกของช่องนี้ได้ที่ ► https://www.youtube.com/subscription_center?add_user=prasertcbs
สอนการใช้งาน Visual Studio Code เบื้องต้น ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GEo8pnhJb-m-MGVGDvGb4bB
สอนภาษา Python ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GH4YQs9t4tf2RIYolHt_YwW
สอนภาษาไพธอน Python OOP ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GEIZzlTKPUiOqkewkWmwadW
สอน Python 3 GUI ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GFB1Y3cCmb9aPD5xRB1T11y
สอน git เบื้องต้น ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGsV1ZAyP4m_iyAbflQrKrX
#prasertcbs #prasertcbs_visual_studio_code
python tree 在 prasertcbs Youtube 的最讚貼文
ดาวน์โหลดโค้ดที่ใช้ในคลิป ► https://github.com/prasertcbs/python_tutorial/tree/master/debug_example
เชิญสมัครเป็นสมาชิกของช่องนี้ได้ที่ ► https://www.youtube.com/subscription_center?add_user=prasertcbs
สอนการใช้งาน Visual Studio Code เบื้องต้น ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GEo8pnhJb-m-MGVGDvGb4bB
สอนภาษา Python ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GH4YQs9t4tf2RIYolHt_YwW
สอนภาษาไพธอน Python OOP ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GEIZzlTKPUiOqkewkWmwadW
สอน Python 3 GUI ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GFB1Y3cCmb9aPD5xRB1T11y
สอน git เบื้องต้น ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGsV1ZAyP4m_iyAbflQrKrX
#prasertcbs #prasertcbs_visual_studio_code
python tree 在 在地上滾的工程師 Nic Youtube 的精選貼文
硬核的知識也許不是每個工程師都能夠在職涯發展中完全運用到,但無論是本科系、轉職、自學成為工程師的朋友,都應該要知道,這些紮實的背景知識提早學習起來,在未來的日子裡,只有好沒有壞。
就透過本影片我的真實經驗分享,告訴你這些我在大學時期看似枯燥乏味的理論,其實就是程式設計內功,而日後沉睡已久的內功卻又恰巧的在職涯旅途中碰上用處。
章節:
00:00 學這些有用嗎
00:52 我與速成班的距離
04:45 業務增長後的影響
06:36 基本功知識科普
喜歡影片的話!可以幫忙點個喜歡以及分享、訂閱唷!😘
━━━━━━━━━━━━━━━━
⭐ 蝦皮賣場: https://shopee.tw/bboyceo
⭐ instagram (生活日常): https://www.instagram.com/niclin_tw/
⭐ Facebook (資訊分享): https://www.facebook.com/niclin.dev
⭐ Blog (技術筆記): https://blog.niclin.tw
⭐ Linkedin (個人履歷): https://www.linkedin.com/in/nic-lin
⭐ Github: https://github.com/niclin
⭐ Podcast: https://anchor.fm/niclin
━━━━━━━━━━━━━━━━
🌟 任何問題或合作邀約信箱: niclin0226@gmail.com
#資料結構 #演算法 #計算機概論 #前端 #後端 #工程師
python tree 在 Python grammar for tree-sitter - GitHub 的推薦與評價
Python grammar for tree-sitter. Contribute to tree-sitter/tree-sitter-python development by creating an account on GitHub. ... <看更多>
python tree 在 Introduction to Tree Models in Python - GitHub Pages 的推薦與評價
Introduction to Tree Models in Python. Decision trees are a family of algorithms that are based around a tree-like structure of decision ... ... <看更多>
python tree 在 How can I implement a tree in Python? - Stack Overflow 的推薦與評價
... <看更多>
相關內容