![[AI人工智慧] 你也能成為編曲大師！探索如何運用 AudioCraft 以文字創造音樂](https://img.youtube.com/vi/7iVDHZhUTzo/0.jpg)
現今人工智慧的進步為我們的生活帶來了前所未有的變革。你或許已熟悉使用ChatGPT創作文章、寫信、翻譯或是使用MidJourney、DALL-E以文字產生千變萬化的圖片，但今天，我們要談論的不僅僅是生文、生圖，我們要談論的是如何利用文字生成音樂！有了AudioCraft，現在你不需要專業的音樂背景，只要提供文字，AudioCraft就能為您生成旋律，音樂家可以獲取新的靈感，而中小企業主也可以輕鬆地為他們的廣告增加配樂，相信有了AudioCraft，再搭配自己的音樂品味，相信在不久的將來，大家都可以成為音樂創作大師！
開始上課![[Scrapy 爬蟲] 什麼是Scrapy以及為什麼要用Scrapy 爬取網頁?](https://img.youtube.com/vi/0pWJHy_fNWA/0.jpg)
Scrapy是一個網路爬蟲框架，可以幫助我們撰寫具有非同步請求能力的爬蟲，避免重造輪子。安裝Scrapy的步驟包括下載並安裝Anaconda，使用Anaconda Command Prompt安裝Scrapy，以及開啟爬蟲專案。
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本章介紹了Anaconda的安裝與簡介。Anaconda是一個功能強大的Python資料科學平台，提供許多預裝的資料科學工具和套件。本章中，我們將介紹如何下載 安裝Anaconda，以及探索Anaconda所提供的各種功能。
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本文介紹了Spyder作為一個針對資料科學家所設計的整合開發環境(IDE)的功能。從安裝和設定開始，探索Spyder的介面和佈局，並介紹了新建 開啟 儲存和執行Python檔案的方法。此外，還介紹了變數瀏覽器 錯誤檢查 調試功能以及使用內置控制台進行交互式編寫和測試的方法。最後，聚焦於Spyder的潛力，提高資料科學工作效率和加速開發和測試過程。
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本文介紹了在「給資料科學家的Python課程」中，第一章的內容，該章節主要介紹了PyCharm的安裝與操作。PyCharm是一個功能強大的Python集成開發環境，它提供了許多提升開發效率的功能。文章首先介紹了如何下載和安裝PyCharm，並提供了不同環境下的安裝步驟。接著，文章介紹了如何建立新的Python項目並編寫第一個Python程式。然後，文章詳細介紹了PyCharm的編輯器功能，包括代碼自動完成 語法檢查和代碼重構工具。此外，還介紹了如何使用調試器進行錯誤排除和跟踪代碼執行，以及如何使用版本控制工具來管理程式碼。整體而言，本章節提供了全面的指南，讓讀者能夠開始使用PyCharm來開發和執行Python程式。
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這個章節介紹了如何安裝和使用Visual Studio Code（VSCode）。 VSCode是一個免費且開源的程式碼編輯器，適用於各種程式語言。安裝非常簡單，只需要從官方網站下載安裝檔進行安裝。它提供了很多方便的功能，如自動完成 語法檢查 變數跳躍等。並且支援許多擴充套件，可以根據需要進行自定義配置。你可以安裝相關的擴充套件，如語言支援 程式碼格式化工具 Git整合等等，以提高編程效率。這個章節將帶領你了解如何安裝和操作VSCode，方便快速上手並提高程式碼編寫的效率。
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Colab是由Google提供的基於瀏覽器的Python環境，旨在為數據科學家和機器學習研究者提供便利。使用者可以在雲端一鍵執行Python程式碼，無需安裝任何軟體或配置硬體。Colab支援Python 2和Python 3，內建許多熱門的Python庫。同時，Colab也支援GPU和TPU加速，可以提高運算速度。操控Colab非常容易，只需登錄Google帳戶，即可使用Google Drive儲存和管理代碼和數據，還能創建 編輯和共享Colab筆記本。
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本地端啟用Spark非常簡單，只需要透過apt-get指令安裝Java Scala等語言，然後使用預先編譯過的Spark版本開始使用。
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這篇文章介紹了如何在Windows中下載和安裝Git，首先進入http://git-scm.com/，然後點擊Windows的下載連結，按照安裝選單的步驟進行安裝。
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RStudio 是一個強大的集成開發環境，專為R語言而設計。它可以提供更豐富的功能和工具，使開發和維護R代碼更加靈活和高效。RStudio的界面友好，使用起來非常方便，同時提供了許多實用的功能，如代碼編輯器 語法高亮顯示 調試工具等。使用RStudio，無論是初學者還是高級用戶，都能更好地管理和執行R程式。
開始上課![[深度學習] 如何建構深度學習模型分辨誰是屈中恆、宋少卿、鈕承澤 (2)?](https://img.youtube.com/vi/IS-uQL665Tk/0.jpg)
這篇文章介紹了如何使用OpenCV和Haar分類器來擷取圖像中的人臉。作者提供了程式碼和相關連結，並提到了一些相關的主題，包括大數軟體 鈕承澤 卷積神經網路 Python網路爬蟲和深度學習。
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這篇文章介紹了使用Python編寫網路爬蟲的開始步驟，其中需要安裝兩個Python套件：Requests和BeautifulSoup4。Requests是一個用於網路資源擷取的套件，而BeautifulSoup4則是一個用於HTML剖析的套件。
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本章節將介紹Python中的模組 套件以及第三方套件。模組是一個Python檔案，可以包含變數 函式 類等程式碼，我們可以透過import語句引入使用。套件則是由多個模組組成的集合，方便共享和重複使用程式碼。常見的Python套件有math datetime random等。除了內建的模組和套件外，我們還可以使用第三方套件來擴展Python功能。第三方套件是由其他開發者開發的，可在官方網站或第三方網站下載和安裝。這章節將教你如何使用模組及套件，並安裝和管理第三方套件，提升Python程式開發效率。
開始上課![[交易系統] 如何操作SQLite ?](https://img.youtube.com/vi/1abCpam-SQs/0.jpg)
本文介紹了如何使用Firefox的SQLite Manager擴充插件來操作SQLite數據庫，以儲存爬取的三大法人統計資訊。相較於安裝和配置MySQL PostgreSQL等數據庫，SQLite Manager的簡單易用讓資料儲存變得輕鬆方便。SQLite Manager提供了一個直觀的用戶界面，讓您可以輕鬆創建 編輯和查詢數據庫表格，並支持導入和導出數據等功能。讀者可以通過本文學習如何使用SQLite Manager進行數據庫操作，輕鬆管理爬取資料。
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R可以搭配Web自動化測試工具Selenium進行網頁抓取，只要使用RSelenium進行安裝和使用，就能在Firefox瀏覽器中使用R腳本抓取網頁內容。這樣的功能不僅僅只有Python才能實現。
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結巴斷詞（jieba）是一個常用的中文中文字斷詞的Python套件。該套件可以將中文文本進行分割，分離出詞彙的單位，方便進行文本分析 文字處理等自然語言處理任務。想使用結巴斷詞套件，需要先安裝並匯入該套件。以下有安裝指令和匯入代碼的示例。透過結巴斷詞可以將中文句子斷詞為詞彙的單位，方便後續的處理和分析。
開始上課![[AI人工智慧] EasyOCR v.s. PaddleOCR 誰才是圖片轉文字(OCR)的最佳神器?!](https://img.youtube.com/vi/wWhampV9ebM/0.jpg)
光學字元辨識(OCR)能夠將紙上文字數位化，使得資訊管理變得更加方便，例如：將書籍掃描成電子版、識別及翻譯外國的路標或菜單，以及將手寫筆記快速轉化成文字檔。本文介紹如何透過 Python使用EasyOCR和PaddleOCR兩種開源工具，可以簡單地識別圖片中的文字。同時，影片中亦比較了兩個套件與不同類型文字的識別準確率。
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Spark最近版本中收錄了R語言的SparkR，這讓R語言的資料分析能夠與Spark進行無縫整合。在RStudio下的安裝過程經過實測後發現，非常簡單且與使用RHadoop撰寫MapReduce非常相似。然而，研究後發現部分機器學習的功能仍需自行撰寫，無法直接呼叫MLlib，這是目前讓人最失望的部分。
開始上課![[深度學習] 如何使用 YOLO 製作即時口罩檢測系統(一) - YOLO簡介?](https://img.youtube.com/vi/vGhIhitQHBE/0.jpg)
為了減少檢測人力，作者介紹了一個口罩檢測系統的建構方法，使用YOLO (You only look once)來快速檢測是否每個人都有配戴口罩。文章提到了YOLO的介紹以及在Colab上安裝YOLO的步驟。作者也提供了相關的教學影片和程式碼連結。這個系統有助於確保大家的健康，尤其在新冠肺炎持續延燒的情況下。
開始上課![[AI人工智慧] 運用 Whisper 輕鬆打造即時字幕轉錄神器！😎](https://img.youtube.com/vi/im0HZkboPZA/0.jpg)
今天要帶大家挑戰用 Whisper 和 PyAudio 打造即時字幕轉錄功能！😲 先安裝必要套件，寫個錄音函數把聲音切成小片段，讓 Whisper 辨識語音轉文字，最後用無窮迴圈讓錄音、辨識輪番上陣，就能創造即時語音轉文字的魔法！🎉 最後還用 OpenAI CEO Sam Altman 的片段實測給你看！想要更精準的結果可選用更大的模型，但要有 GPU 硬體才能兼顧速度和準確度喔！😉跟著這個教學，你也可以輕鬆用 Whisper 做出自己的即時語音轉文字應用！
開始上課![[深度學習] 如何使用 YOLO 製作即時口罩檢測系統(二) – 建立口罩檢測模型?](https://img.youtube.com/vi/C0Otd6_jGmE/0.jpg)
本文介紹了如何使用YOLOv3建立口罩檢測模型。首先，需要下載Kaggle上的口罩資料集並將其上傳至Google Drive。然後，將標註好的Label XML檔案轉換為YOLOv3可接受的格式。接下來，設定模型所需的設定檔案並下載預訓練模型darknet53.conv.74。最後，開始訓練口罩檢測模型。附帶的影片和程式碼提供了更詳細的操作步驟。
開始上課![[深度學習] 如何在Google Colab上安裝與使用 YOLOv4 ?](https://img.youtube.com/vi/Gmnes-RcquU/0.jpg)
YOLOv4 以比 EfficientDet 更快的速度和相等的效果出現了，對人們來說相當吸引人。這篇文章給出了在 Google Colab 上安裝並調用 YOLOv4
開始上課![[ChatGPT] 個人化Llama2 ！如何在Colab中運用自己的資料集微調 Llama2 模型](https://img.youtube.com/vi/NqIEJAy09o4/0.jpg)
LLaMA-Efficient-Tuning 是一個簡易的大型語言模型微調框架，能夠進行PEFT並支援訓練多種大型語言模型，如LlaMA2、BLOOM、Falcon 和 Baichuan。微調步驟包括安裝 LLaMA-Efficient-Tuning、調整 dataset_info.json 加入自己的資料集描述、導入自己的監督式微調資料集、以及使用內建指令進行監督式微調和預測生成。有了Llama2，再搭配自己的資料集，相信在不久的將來，大家都可以使用LLaMA-Efficient-Tuning快速有效地微調Llama2模型以適應特定需求。
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文章介紹了在Windows上使用Numpy和Pandas進行資料分析時，如果不想使用Anaconda安裝Python套件的解決辦法。作者建議安裝Microsoft Visual C ++ Compiler for Python 2.7，這樣就可以解決套件安裝的問題。
開始上課![[爬蟲實戰] 如何破解高鐵驗證碼 (1) - 去除圖片噪音點?](https://img.youtube.com/vi/6HGbKdB4kVY/0.jpg)
這篇文章介紹了如何使用opencv的fastNlMeansDenoisingColored函數來去除圖片中的噪音點，以提升驗證碼圖片的清晰度。文章提供了程式碼和相關資源的連結。
開始上課![[爬蟲實戰] 如何使用機器學習方法破解驗證碼 (1) ? – 安裝opencv3](https://img.youtube.com/vi/lXEGO2OoL34/0.jpg)
這篇文章介紹了使用機器學習中的類神經網路方法破解驗證碼的技術。為了建立模型，需要在Anaconda Python 3.6上安裝Opencv3，並使用Opencv3來切割出驗證碼的數字，然後建立分類模型以使機器可以自動辨識驗證碼。
開始上課![[爬蟲實戰] 如何使用機器學習方法破解驗證碼 (2) ? – 切割出驗證碼中的各個數字](https://img.youtube.com/vi/dcvTM4O0wiM/0.jpg)
這篇文章提到了如何使用Python和OpenCV來爬取經濟部公司資料的驗證碼，並使用OpenCV的findContours功能進行切割和儲存驗證碼中的數字。
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![[爬蟲實戰] 如何抓取MoneyDJ 文章中的人氣指數?](https://img.youtube.com/vi/CDwUsqpgYpU/0.jpg)