tomkuo139.blogspot.com Open in urlscan Pro
2a00:1450:4001:80b::2001  Public Scan

Form analysis
1 forms found in the DOM

https://tomkuo139.blogspot.com/search

<form action="https://tomkuo139.blogspot.com/search" class="gsc-search-box" target="_top">
  <table cellpadding="0" cellspacing="0" class="gsc-search-box">
    <tbody>
      <tr>
        <td class="gsc-input">
          <input autocomplete="off" class="gsc-input" name="q" size="10" title="search" type="text" value="">
        </td>
        <td class="gsc-search-button">
          <input class="gsc-search-button" title="search" type="submit" value="搜尋">
        </td>
      </tr>
    </tbody>
  </table>
</form>

Text Content

skip to main | skip to sidebar

 * 
   昭佑.天翔
   * 撲克 App
     * 撲克排七
       
     * 大老二
       
     * 撿紅點
       
     * 拱豬
       
     * 更多 App ...
       
   * 益智 App
     * 知識達人
       
     * 點點對號入座
       
     * 台灣景點通
       
     * 超大中字
       
     * 更多 App ...
       
   * Oracle ERP
     * eForm 線上簽核
       
     * ERP 萬用編碼
     * Graphic Alert
       
     * Import Excel
     * 更多客制化 ...
   * Oracle PL/SQL
     * SQL Tuning
       
     * 發送 Mail
       
     * 產生 Excel
       
     * 更多 ...
   * AI
     * 用 MLP 辨識數字
       
     * 用 MLP 辨識物體
       
     * 用 CNN 辨識物體
       
     * Google
       機器學習課程




我的第三個 AI：利用「CNN 卷積神經網路」針對「CIFAR10」資料集，訓練「辨識物體圖片」


在研究 AI 課題上,

會從最多學習資源, 且簡單易學, 又支援多種程式語言, 所以選擇 Google TensorFlow,

而 Keras 又是基於 TensorFlow, 提供更高階 API, 相對於 TensorFlow 更易學習,

且 Keras 本身也內建提供了 AI 訓練資料集 (英文官網、中文官網),

節省了 AI 初學者準備大量資料的時間,

而這次是利用 Cifar10 物體圖片集,

也就是要讓 AI 辨識圖片是什麼物體, 範例如下 :


至於「AI 與機器學習」的觀念, 可以參考 Google 釋出的內部培訓教材 :

點選此處: 《Google 內部培訓教材》Machine Learning Crash Course 機器學習速成課程（影片可選擇顯示中文字幕）.

點選此處: 《Google 內部培訓教材》Learn with Google AI（影片可選擇顯示字幕；若無中文字幕，也可選擇自動翻譯字幕）.

點選此處: TensorFlow 支援 Python 最完整, 且 Python 易學、應用廣泛, 建議學習.


那就開始用「CNN 卷積神經網路」來辨識「Cifar10 物體圖片集」, 其參考步驟, 如下 :



閱讀全文 »
標籤： 我的 AI, AI, Keras, python, TensorFlow



我的第二個 AI：利用「MLP 多層感知」針對「CIFAR10」資料集，訓練「辨識物體圖片」


在研究 AI 課題上,

會從最多學習資源, 且簡單易學, 又支援多種程式語言, 所以選擇 Google TensorFlow,

而 Keras 又是基於 TensorFlow, 提供更高階 API, 相對於 TensorFlow 更易學習,

且 Keras 本身也內建提供了 AI 訓練資料集 (英文官網、中文官網),

節省了 AI 初學者準備大量資料的時間,

而這次是利用 Cifar10 物體圖片集,

也就是要讓 AI 辨識圖片是什麼物體, 範例如下 :


至於「AI 與機器學習」的觀念, 可以參考 Google 釋出的內部培訓教材 :

點選此處: 《Google 內部培訓教材》Machine Learning Crash Course 機器學習速成課程（影片可選擇顯示中文字幕）.

點選此處: 《Google 內部培訓教材》Learn with Google AI（影片可選擇顯示字幕；若無中文字幕，也可選擇自動翻譯字幕）.

點選此處: TensorFlow 支援 Python 最完整, 且 Python 易學、應用廣泛, 建議學習.


那就開始用「MLP 多層感知」來辨識「Cifar10 物體圖片集」, 其參考步驟, 如下 :



閱讀全文 »
標籤： 我的 AI, AI, Keras, python, TensorFlow




我的第一個 AI：利用「MLP 多層感知」針對「MNIST」資料集，訓練「辨識數字圖片」


在研究第一個 AI 課題上,

會從最多學習資源, 且簡單易學, 又支援多種程式語言, 所以選擇 Google TensorFlow,

而 Keras 又是基於 TensorFlow, 提供更高階 API, 相對於 TensorFlow 更易學習,

且 Keras 本身也內建提供了 AI 訓練資料集 (英文官網、中文官網),

節省了 AI 初學者準備大量資料的時間,

而這次是利用 Mnist 數字圖片集,

也就是要讓 AI 辨識圖片是什麼數字, 範例如下 :


至於「AI 與機器學習」的觀念, 可以參考 Google 釋出的內部培訓教材 :

點選此處: 《Google 內部培訓教材》Machine Learning Crash Course 機器學習速成課程（影片可選擇顯示中文字幕）.

點選此處: 《Google 內部培訓教材》Learn with Google AI（影片可選擇顯示字幕；若無中文字幕，也可選擇自動翻譯字幕）.

點選此處: TensorFlow 支援 Python 最完整, 且 Python 易學、應用廣泛, 建議學習.


那就開始用「MLP 多層感知」來辨識「Mnist 數字圖片集」, 其參考步驟, 如下 :



閱讀全文 »
標籤： 我的 AI, AI, Keras, python, TensorFlow




透過 ANACONDA 安裝 TENSORFLOW 與 KERAS



在 Google 官網 https://www.tensorflow.org/versions/master/install/ 中,

有介紹如何安裝 TensorFlow,

首先選擇您要在哪個 OS 安裝 TensorFlow, 官網截圖如下 :


選擇好 OS 之後, 官網介紹兩種安裝 TensorFlow 方式, 如下 :
● "native" pip
● 透過 Anaconda

因為 Anaconda 會幫您安裝一些 AI 常用的套件, 同時 Anaconda 可以建立多個虛擬環境, 對於有不同 Python 環境需求時,
是個非常好的解決方案,

以下介紹如何透過 Anaconda 來安裝 TensorFlow, 參考步驟如下 :



閱讀全文 »
標籤： AI, Anaconda, Keras, TensorFlow




LINUX 的 FIREFOX BROWSER 介面中文化


Linux 內建的瀏覽器為 Firefox,

但其介面一開始為英文介面,

若要更換為中文介面,

可以開啟【Terminal 終端機】, 輸入以下指令 :

繁體中文: sudo apt-get install firefox-locale-zh-hant

簡體中文: sudo apt-get install firefox-locale-zh-hans

然後, 重新開啟 Firefox 即可.


昭佑.天翔


標籤： Firefox, Linux



在 LINUX 利用 WINE 安裝 MS OFFICE


通常會想在 Linux 安裝 MS Office,

無非就是 MS Office 檔案的排版在 LibreOffice 開啟後亂掉,

而要安裝 MS Office 有幾種方式 :

方式一) 安裝 Linux 與 Windows 雙系統, 不過, 就為了 MS Office 而裝兩個 OS, 似乎太大費周章, 而且切換 OS
就要重新開機一次, 也挺麻煩的.

方式二) 在 Linux 安裝 VirtualBox 虛擬機, 然後在 VirtualBox 內安裝 Windows, 這樣就可以在 Windows 內安裝
MS Office, 不過因為虛擬機會瓜分掉電腦資源而影響效能, 所以前提是您的電腦效能要夠好.

方式三) 在 Linux 安裝 Wine, 透過 Wine 直接安裝 MS Office, 直接在 Linux 執行 MS Office,
這是目前最好也是最有效率的解決方式.


所以, 以下將介紹在 Linux Mint 安裝 MS Office, 參考步驟如下 :


閱讀全文 »
標籤： Linux, MS Office




手機透過 FTP 無線連線到 ANDROID 手機存取檔案



當您想到將 Android 手機上的檔案, 複製到其他手機,

除了透過上傳到雲端（缺點：還要多一個中介端）, 或 Bluetooth 藍芽直接點對點連線（缺點：傳輸速度慢）之外,

目前無線連接方式, 我常用的就是 FTP 連線（傳輸速度快）,

這篇文章, 就是介紹手機如何透過 FTP 無線連接到另一台手機, 進行檔案的存取,

參考方式, 如下 :

1) 首先, 手機要先安裝 File Manager + 這個 App,

它除了是檔案管理員之外, 也可以是音樂播放器, 還可以將 App 匯出成 APK, 另外雲端連線、電腦連線都有支援,

相當非常好用.


2) 手機與電腦需連線到同一個行動網路, 若您手機有行動網路, 則開啟 "無線基地台", 然後其他手機連線到這個 WiFi.



閱讀全文 »
標籤： Android



電腦透過 USB 連接到 ANDROID 手機，但在手機看得到的資料夾與檔案，卻在電腦看不到



在 Android 手機透過 USB 連接線連到電腦上,

因為是透過 "MTP 協定" 進行檔案傳輸,

這基本上就有一個問題,

電腦看到的資料夾與檔案, 是手機上暫存區的資料夾與檔案,

您若在手機上新增的資料夾或檔案, 將不會在電腦上同步顯示, 如下圖 :
（電腦顯示）


（手機顯示）（電腦沒有顯示紅框線的資料夾與檔案）



目前的解決方案有四種 :

方案一) 一般人常用的方式, 就是 USB 連接線拔掉,  然後重新接上, 看看電腦是否已有同步更新, 不過這方式不是對所有手機都有效.



閱讀全文 »
標籤： Android



電腦透過 FTP 無線連線到 ANDROID 手機存取檔案



當您想到將 Android 手機上的檔案, 複製到電腦,

除了透過 USB 連接線將手機與電腦連線之外,

若手邊剛好沒有 USB 連接線, 這時候可以透過無線連接方式,

無線連接方式, 目前我常用的就是藍芽連線（傳輸速度慢）, 或者 FTP 連線（傳輸速度快）,

這篇文章, 就是介紹電腦如何透過 FTP 無線連接手機, 進行檔案的存取,

參考方式, 如下 :

1) 首先, 手機要先安裝 File Manager + 這個 App,

它除了是檔案管理員之外, 也可以是音樂播放器, 還可以將 App 匯出成 APK, 另外雲端連線、電腦連線都有支援,

相當非常好用.


2) 手機與電腦需連線到同一個行動網路, 若您手機有行動網路, 則開啟 "無線基地台", 然後電腦連線到這個 WiFi.



閱讀全文 »
標籤： Android




ANDROID STUDIO (BASE ON INTELLIJ IDEA) 自訂程式風格



在 Android Studio 或者 IntelliJ IDEA 中,

其 Java 預設的程式風格, 有些緊湊, 如下範例, 雖然有些人喜歡, 但有些人就不是很喜歡 :


可以在 Menu: File > Settings 作業中進行設定修改, 參考步驟如下 :


閱讀全文 »
標籤： Android

較舊的文章 首頁

訂閱： 文章 (Atom)
 * Mobile ▼
   Android 技術分享 (161)
   
   
   ANDROID 撲克牌
   
    * 排七
    * 大老二
    * 撿紅點
    * 十三支
    * 拱豬
    * 九九
    * 抽鬼牌
    * 吹牛
    * 心臟要強
    * 二十一點
    * 十點半
    * 梭哈
    * 傳統接龍
   
   
   ANDROID 益智
   
    * 知識達人
    * 猜數字達人
    * 點點對號入座
    * 形狀數謎
    * 台灣景點通
    * 大陸景點通
    * 世界景點通
    * 大人國之超大中字
    * 大人國之超大圖案
    * 3D 滑塊拼圖

   
 * Oracle ▼
   
   
   ORACLE DB
   
    * Oracle DB (163)
    * Oracle DBA (15)
    * My DB Package (9)
   
   
   ORACLE ERP
   
    * Alert (20)
    * Flexfield (15)
    * Form (28)
    * Interface (8)
    * Report (3)
    * SSWA (2)
    * System Profile (3)
    * Workflow (15)
    * ERP SQL 語法 (20)
    * ERP 套件 (1)
    * ERP 問題處理 (25)
    * ERP 專案客制化 (61)
    * ERP 相關資訊 (10)
   
   
   ORACLE EPM
   
    * EPMA (2)
    * HFM (5)
    * Hyperion (20)
    * Smart View (4)
    * Web Analysis (5)
   
   
   ORACLE BI
   
    * Oracle BI (3)
   
   
   綜合不分類
   
    * Data Modeler (1)
    * Oracle 相關資訊 (9)

   
 * 其他 ▼
   
   
   AI
   
    * AI (4)
    * TensorFlow (4)
    * Keras (4)
    * Anaconda (1)
    * 我的 AI (3)
    * Learn with Google AI
    * Google 機器學習課程
   
   
   JAVA
   
    * Java 技術分享 (44)
    * Java Plugin (7)
    * Java 專案 (9)
    * JSP (11)
    * Resteasy (2)
    * Restful (2)
   
   
   WEB
   
    * Apache (3)
    * Java Script (5)
    * jQuery (4)
    * JSON (1)
    * JSP (11)
    * Node.js (4)
    * PHP (17)
    * Restful (2)
    * Tomcat (6)
    * ZK (6)
    * Web 問題處理 (15)
    * 網站使用心得 (36)
    * 部落格心得 (37)
   
   
   綜合不分類
   
    * Data Integration (10)
    * Eclipse (69)
    * Firefox (19)
    * Game Engine (4)
    * Google Glass (4)
    * Kettle ETL (10)
    * Moto 360 (1)
    * MS Office (10)
    * MySQL (3)
    * OpenOffice (14)
    * PowerDesigner (32)
    * Python (9)
    * Smart Watch (1)
    * SVN 版本管控 (5)
    * Thunderbird (14)
   
   
   綜合不分類
   
    * Cardboard (10)
    * VR 虛擬實境 (10)
    * 自由軟體 (25)
    * 軟體使用心得 (77)
    * 應用資訊 (8)
    * 佑遊記 (23)
   
   
   OS
   
    * Linux (71)
    * Windows (22)

   







站內搜尋






站內搜尋 2





總瀏覽量

3092990



欣賞

One Family under God

主我敬拜你





好站推薦-心靈糧食

 * 心靈音樂 - 讚美之泉
 * 聖經讀經網
 * 靈命日糧




好站推薦-無分類

 * Mobile01
 * Stack Overflow
 * JavaWorld - Android
 * Oracle Technology Network
 * Oracle 中國論壇
 * 湘 Oracle ERP Blog
 * 羅傑農場 ~ 自然農法


 

Diese Website verwendet Cookies von Google, um Dienste anzubieten und Zugriffe
zu analysieren. Deine IP-Adresse und dein User-Agent werden zusammen mit
Messwerten zur Leistung und Sicherheit für Google freigegeben. So können
Nutzungsstatistiken generiert, Missbrauchsfälle erkannt und behoben und die
Qualität des Dienstes gewährleistet werden.Weitere InformationenOk