為什麼要學習Python?
Python是一種非常流行的程式語言,用於各種領域。學習Python的原因包括其簡單易學的語法,跨平台的特性,以及在資料科學和機器學習領域的廣泛應用。此外,Python擁有大量的資源和社區支持。學習Python對於資料科學家來說是必備技能之一,能夠快速開發和執行數據科學項目,並能夠與廣泛的工具和庫集成。
開始上課Python是一種非常流行的程式語言,用於各種領域。學習Python的原因包括其簡單易學的語法,跨平台的特性,以及在資料科學和機器學習領域的廣泛應用。此外,Python擁有大量的資源和社區支持。學習Python對於資料科學家來說是必備技能之一,能夠快速開發和執行數據科學項目,並能夠與廣泛的工具和庫集成。
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。
開始上課本篇文章介紹了如何使用Python的Requests模組來抓取三大法人買賣金額統計表。這是建立自己交易系統前需要的資料之一,作者提供了一步步的教學來引導讀者完成這個任務。這個教學對於想要學習如何使用Python來獲取金融相關資料的人來說很有幫助。
開始上課本文介紹如何使用OpenCV來完成臉部偵測,並製作出類似how-old.net的程式。how-old.net是一個能判斷臉部 年齡和性別的系統,儘管系統判斷的準確性可能有待商榷,但其呈現的臉部偵測技術令人驚訝。然而,臉部偵測的技術並不困難,這篇文章將教你如何只需幾行程式碼,製作出一個類似how-old.net的系統。
開始上課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。
開始上課本課程旨在提供使用Windows作業系統的用戶在Amazon EC2雲端主機上進行金鑰登入的全面指南。Amazon EC2是一個強大的雲端計算平台,提供可擴展的虛擬機器,而金鑰登入是一種安全且推薦的登入方式,可以取代傳統的使用密碼登入。
開始上課在資料科學中,套件 (Package) 是指一組相關的功能模組或程式庫,以協助資料科學家處理和分析數據。Python 是一個廣受歡迎的程式語言,擁有豐富的套件生態系統,對於資料科學家來說,這些套件不僅能節省開發時間,還能幫助處理龐大的數據集。
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。
開始上課此文章介紹了如何使用YOLOv3模型和攝影機畫面建立一個即時的口罩檢測系統。作者將原有的darknet模型改為使用opencv讀取,並結合opencv的攝影機擷取功能,讓人們可以即時檢測鏡頭下的人是否戴著口罩。此外,文章還提供了相關的影片和程式碼連結。文章標籤包括DeepLearning YOLO COVID19 新冠肺炎和口罩檢測。
開始上課這篇文章介紹了如何使用Selenium來解決爬取司法院法學檢索系統的問題。由於該系統使用了Iframe來嵌入檢索結果,常常造成爬蟲無法正確獲取內容。作者建議使用Selenium IDE來自動記錄抓取步驟,並將步驟轉換為Python腳本,使得抓取過程變得更加簡單。
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。
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