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API是我們與其他系統介接的標準化規格, 那一份好的規格勢必要能夠達到引導與驗證的作用, 避免對方介接錯誤, 引發後續的災難性損失, 因此這一章節就是要教我們如何定義每個API的欄位怎麼填? 資料型態是什麼? 以及如何生成API文件。 我們在「【🔒 Python API框架篇 - Fas
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下圖為程式碼節錄 把 output 印出來看,會發現有五組數字,每一組數字依序對應到驗證碼圖片
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寫文章真的很容易虎頭蛇尾, 到最後都會想說自己看得懂就好。。。
資料集有了,模型兜好了,再來可以開始訓練了。 首先準備 train.py,下圖僅節錄部分程式碼。 圖中包含了大部分的程式和註解,整段 code 也幾乎是公版了,建議簡單看過再自己融會貫通,有問題可以根據執行時的 error log 去解決,也可以留言討論。 此時資料夾應該長這樣
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不太確定捲積式神經網路 (CNN) 的精確定義,但大致上是用捲積層 (convolution layer) 取代 DNN 中的幾個全連接層 (fully connected layer),這些捲積層概念跟 feature filter 類似。 先大概有個概念就夠,實作時跟前一篇 DNN 一樣,這些
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這篇會示範,只要稍微會寫 python,儘管對 AI 只有極淺的認識,也能輕易兜出一個,專家們眼中可能很白癡的 AI 模型。若題目不難、訓練資料夠多,這個白癡模型仍可以莫名其妙的變聰明。 全都的程式碼都在下圖,20行就能兜出一個全連層 (fully connected layer ) 組成的全
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抓圖&標記 沒別招,只能一張張把圖片抓下來,少說抓個幾百~幾千張吧。抓下來的圖可以用遞增數字當檔名。 再來這步更麻煩,標記。 新增一個文字檔,或跟我一樣用 label.csv 都可以,然後把一張張圖片上的驗證碼正確答案記錄下來。 儘管步驟再簡單,只靠自己人工抓圖和標記,既耗時又煩
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用 PyInstaller 打包一個簡單計算機應用 (GUI 使用 PyQt5) 本教學將帶您使用 PyQt5 建立一個簡單的計算機應用,並透過 PyInstaller 將其打包成執行檔(EXE)。 1. 安裝所需環境 在開始之前,請確保您已安裝以下工具: 必要套件 Python: 建
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使用 Selenium 自動滾動網頁並抓取文章連結 在網頁爬蟲開發中,我們經常遇到需要自動滾動頁面以加載新內容的場景,特別是在一些無限滾動的頁面中(例如新聞網站或社交媒體)。 本文將介紹如何使用 Python 的 Selenium 庫來實現這一需求,並抓取頁面中的VCC自己文章的連結。
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本文是以 Windows 電腦為主,但理論上 macOS 的步驟也差不多。 主要就兩個步驟 安裝 Python (我裝 3.12) 安裝 PyTorch
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1.python 3.1應該算蠻舊的的啦,我目前用3.8 2.我自己是用Conda+Jypyter notebook要除錯啥的很方便 3.我自己最近是在玩tensorflow,其實應該跟pytorch差不多,就一些指令不太一樣,反正問AI就好了XD e.g.我有以下程式碼:幫我換成pytorch (or其他語言) 4.你這個專案我之前有看過有開放的XD 麻煩的東西在蒐集那些圖示和做標記,應該找的到有人做好的包吧
最近工作剛好有用到 PyTorch,由於僅止於些簡單的功能和除錯,事後對這個熱門的 AI 框架還是一知半解。想了下,如果連用 PyTorch 做個簡單的 AI 模型都辦不到,不就浪費了這段時間的接觸? 於是訂個簡單的題目並試著去完成,順手做個紀錄。內容非常初階,篇幅也不多,主要著重在...
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