Spyder 操作簡介
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。
開始上課本文介紹了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。
開始上課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。
開始上課比特幣快速突破歷史新高後,開始快速回檔。因此,有人打算透過 Python 分析比特幣的買賣點,以引領獲利。他們首先教大家使用Poloniex的API獲取歷史報價資訊,並用Plotly將數據繪製成K線圖。影片和程式碼可以在相應的鏈接中找到。
開始上課這篇文章介紹了如何使用Scrapy爬蟲框架進行網站爬蟲的步驟。首先,我們需要在spiders目錄下建立一個Python檔案,並在其中定義一個class,指定爬蟲的名稱 起始網址以及解析函數。最後,執行指令"scrapy crawl 爬蟲名稱"來運行爬蟲。
開始上課最近爆出鈕承澤一案,引起人們對於屈中恆 宋少卿和鈕承澤的驗證碼的關注。為此,研究人員提出利用深度學習的卷積神經網絡讓電腦自動識別圖片中的人物。他們使用Python網絡爬蟲從Google圖片搜索中抓取這三位明星的圖片,並存檔。然後,他們使用這些素材來建構人臉識別模型。你可以查看他們的程式碼。
開始上課本文介紹了在客戶不斷修改需求的情況下,如何進行版本管理,以及在多人共同開發項目中,如何解決同一個檔案的合併問題。作者提出了使用版本控制管理系統的解決方法,並預告了接下來將介紹如何使用git進行版本控制。
開始上課這篇文章介紹了使用gTTS套件將文字轉換成語音,並透過pygame進行音檔播放的方法。作者表示對於這樣的技術非常興奮,並表示自己也可以成為一名資訊編輯。
開始上課文章中提到,僅整理一季的資料無法完整進行房價分析,因此需要將歷年的實價登錄資訊存放在不同的目錄夾中。接著,使用Pandas的Data Frame將各季的資料讀入,再使用Concat指令合併所有的Data Frame。以此,可以選擇使用describe指令獲得敘述性統計,或使用to_excel功能將資料寫入Excel檔案中。
開始上課Scrapy 的 items.py 可以將爬蟲爬取到的資料結構化,爬蟲主程式隨後可建立物件來存放爬取下來的資料。最後,透過指令 "scrapy crawl apple -o
開始上課OpenAI最近發布了自動語音辨識模型Whisper API和ChatGPT API,讓付費企業和開發人員更輕鬆地使用AI模型。這兩個API提供了快速摘要YouTube影片的功能,使用者只需生成API金鑰,下載音頻檔案並將其分割為小檔案後,就可以使用Whisper API將影片轉換為文字,再使用ChatGPT API將文字轉換為摘要。使用AI摘要影片的好處包括節省觀看時間 更準確地捕捉重點,且這兩個API的收費非常便宜。這可以是一個簡單而有效的方法,同時還能創造更多有趣的應用。
開始上課本文介紹了一個優秀的專案Spark Notebook,該專案可以使用Jupyter Notebook的形式存取Spark並生成可互動的視覺化圖表。除了可以使用WISP來使用d3.js生成SVG圖檔外,還支持使用筆記本形式來進行資料分析。這將為使用者提供更多的工具來進行Spark的操作和視覺化。
開始上課本文介紹了在Jupyter中引入pylab進行繪圖 類Linux指令觀看當前目錄的檔案 執行Python程式,以及使用MathJax繪製數學方程式的方法。Jupyter是開發和維護Python程式的好工具。
開始上課這篇文章提到隨著YouTube影片的普及,語音轉文字的需求也相應增加。文章介紹了如何使用Python調用Whisper API將YouTube影片轉錄成字幕,並利用Pysrt合併和修改字幕時間。同時還比較了這種轉錄方式與剪映的差異。影片和程式碼也提供了相關連結,以便讀者更深入了解。該文章還以標籤形式列出了相關的主題,如語音識別 YouTube字幕生成等,方便讀者查找相關資訊。
開始上課本章節將介紹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。
開始上課最近香港發生一起利用AI技術的詐騙案,歹徒使用Deepfake技術製作假影片,冒充公司財務長詐騙兩億港幣。這引起了大家對AI模仿能力的疑慮。為展示AI換臉有多麽容易實作,我們將使用Python的Roop套件,並以賈伯斯的照片創造深度偽造影片。希望能用這個範例提高大家對AI詐騙的警覺
開始上課本文介紹了在使用程式語言連結到資料庫時可使用的兩種方法:ODBC和JDBC。同樣地,R語言也提供了RODBC和RJDBC兩種方法供使用者選擇。本文將教您如何下載JAR檔和設定連線資訊,使得R可以通過RJDBC連結到資料庫,並獲取資料庫中存放的三大法人買賣資訊。
開始上課這段文字介紹了在Python中處理檔案的基本操作,包括打開 讀取 寫入和關閉檔案,並介紹了處理CSV和JSON格式檔案的方法。另外,它還提到了Python語言的哲學和風格,包括編碼風格指南和如何寫出乾淨 易讀且可維護的程式碼。最後,這個章節進行了Python基礎知識的回顧,並透過解決程式設計問題來測試學習者對於Python的理解和應用能力。
開始上課光學字元辨識(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。
開始上課Google最近發布了新的開源大型語言模型Gemma,似乎是為了與Meta的Llama2與OpenAI展開競爭。Google 此次提供了2B和7B兩種模型,目的在應用於較低配置的運行環境上離線使用,彰顯了Google想在邊緣AI領域獨佔鰲頭的野心。以下我們將一起探討如何在個人電腦上快速利用LM Studio 部署Gemma 2B,讓大家親身體驗這款先進語言模型的卓越性能吧!
開始上課Ollama是一款能在個人電腦上輕鬆部署和使用語言模型的工具,透過Ollama,我們便能在終端機使用:1. 聯發科的 Breeze 7b 模型、2. 利用 Python 接合 Ollama 的端口,3. 甚至使用 Llava 模型智慧地重命名文件中的圖片。透過本地端部署的大型語言模型,便能在保障隱私與安全的前提下,有效能夠提高工作效率。
開始上課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。
開始上課本文介紹了如何使用img2pdf將漫畫圖檔合併成PDF,以方便流暢地觀看。同時提供了一個影片和程式碼的連結,用於解釋和實踐這個功能。本文也涉及RPA和Python自動化相關的主題。
開始上課在 [ 如何使用ChatGPT 快速翻譯 PDF 文件? ] 的影片中,我們探討了如何使用ChatGPT來翻譯文件。許多觀眾提問,表示他們有大量的論文儲存在自己的電腦或Google Drive上。因此,今天我們將展示如何有效利用我們的程式來翻譯這些文件。我們將直接從Google Drive存取文件,並使用ChatGPT進行翻譯。今天的教程不僅是對之前程式的改良,我們還將介紹一種更強大的PDF解析器。以往,我們使用了PyPDF來處理PDF文件,但由於PDF的結構複雜,我們今天將引入一個更專業的工具—LamaParse,這是由知名的RAG套件Lama Index所提供。讓我們開始今天的教程吧!
開始上課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ChatGPT的Code Interpreter能自動撰寫和執行Python程式碼,使用者可以快速分析各種ETF的優缺點,並比較各種定期定額投資策略。該功能還具有檔案上傳功能,可以直接分析來自Yahoo Finance的數據,並提供統計和視覺化報告。它甚至可以模擬不同的ETF定期定額投資策略,計算各種策略的成本、收益和收益率。Code Interpreter可以幫助投資者進行專業的投資策略分析,無需寫任何程式碼,甚至可以充當資料科學家的角色。
開始上課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。
開始上課解密微調:定制專屬於你的大型語言模型!🚀 想知道如何提升ChatGPT模型性能、節省成本,還能獲得更快的回應速度嗎?透過微調(Fine-Tuning),我們為你展現客製化模型的強大之處,讓你掌握產生高品質回應的關鍵技術!不要錯過這場關於AI革命的探索之旅,立即點擊觀看!
開始上課本文介紹了網路爬蟲的另一個功能,即抓取並存儲網路上的圖片。作者透過設定stream = TRUE後,使用shutil的copyfileobj功能將圖片存儲為檔案,並建立一個能夠存儲blob資料的資料表。這樣,我們便能夠將圖片存儲到資料庫中。
開始上課本教學將手把手教學如何從GoodInfo網站獲取臺積電財報數據外,還將進一步利用ChatGPT的GPT-4 API解讀財報,判斷公司是否值得投資。影片內容涵蓋了爬蟲、資料處理、API註冊、提示詞設計、財報分析等詳細步驟,幫助您掌握快速取得股票財報和AI輔助投資決策的方法。
開始上課這篇文章介紹了如何使用Python網路爬蟲來抓取雙十一購物狂歡節活動網頁中的商品列表。雖然淘寶的網頁改版後讓資料抓取變得困難,但這不會阻止我們追求購物資訊的熱情。文章將教你如何使用Python網路爬蟲來解決這個問題。
開始上課自從看了GPT-4o的一個發表會以後,大家是不是對多模態模型都感到非常興奮呢?雖然我們現在可以在ChatGPT Plus使用到GPT-4o,但它並沒有展示會中所展示的語音輸入和輸出功能。 幸好的是,最近Google的Gemini也推出了多模態模型,而且也可以接受語音輸入。我就想,不如把這個技術結合語音合成,打造一個即時口語翻譯系統,而且更進一步,用自己的聲音翻譯!本影片將手把手教您如何使用Google的Gemini和ElevenLabs服務,讓AI自動翻譯您講的內容,並用你自己的聲音說出翻譯後的內容,大大降低溝通門檻。
開始上課這篇文章介紹了如何使用網路爬蟲蒐集圖片檔案,並提及了使用 streaming 的資料抓取 binary 寫檔以及 shutil 套件來完成任務。作者希望將自己最喜歡的雪芙女神照片收集起來,並表示可以在 Gamebase
開始上課這篇文章介紹了如何使用Selenium撰寫一個爬蟲,將slides.com上製作的HTML網頁投影片自動轉換成圖檔,然後結合起來匯出成PDF檔。這樣一來,就可以不需要花錢升級會員,也能將投影片匯出為PDF檔。
開始上課本文提及在建立完訓練模型後,我們需要將模型儲存成pickle檔,以方便系統再次讀取使用,進而破解驗證碼並進行爬蟲,以抓取公司及分公司的基本資料。同時提供相關程式碼與學習資源連結。
開始上課本文章提到了爬蟲不僅可以擷取網頁的資訊,還可以下載csv檔案。作者在探索過程中發現,證交所使用了base64編碼將網頁內容放在post參數中,讓人感到十分困惑。然而,通過直接抓取網頁中的隱藏輸入欄位,再將資料進行base64編碼,作者成功地下載了csv檔案。
開始上課這堂免費課介紹了如何使用Python爬蟲抓取YouTube影片並進行下載。不同於一般的爬蟲,要抓取實體影片連結,需要使用正規表達式和查詢字符串解析函數。接著,使用二進制編碼的方式,可以下載Girl's day Expectation的音樂影片串流。這篇文章提供了一個實際的例子來示範如何下載YouTube影片。
開始上課在網路爬蟲的世界裡,我們經常會遇到各種反爬蟲機制。🛡️其中,Cloudflare的5秒挑戰(5-second Cloudflare Challenge)是一個常見的障礙。當我們使用普通的requests請求時,往往會被擋下來,無法取得想要的內容。🚫這次,我們將介紹如何使用pyppeteer和pyppeteer_stealth 這兩個強大的工具來突破這個限制。
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