透過採集社群網絡的即時訊息和緊急中心的位置資訊，我們可以建立一個即時的災害預警系統，從而拯救更多人的生命。如果政府能夠建立起這樣的系統，許多人就可以從毀滅性的災害中得救。現在，由於社群網絡的普及，人們可以更容易地傳播即時訊息，如此一來，我們就可以向政府報告國內發生的災害情況。此外，我們還可以整合開放數據的資訊，使人們可以找到最近的緊急中心或避難所尋求幫助。因此，我們建立了Buzz Alert，一個基於社群媒體的預警地圖系統，可以自動從社群網絡收集意見數據，並將災害訊息標示為地圖上的亮點。同時，我們還從開放數據中收集官方緊急中心 醫院和消防機構的位置資訊，並標示在地圖上。我們最大的願望是，全球的政府都能使用Buzz Alert來拯救未來任何災害中的人們。
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輸出格式是將數據以特定方式呈現給使用者的方法。Python 提供了多種控制輸出格式的方法，包括使用 print() 函數和格式化輸出。這些技巧能夠幫助資料科學家更好地呈現數據，提高工作效率。
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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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這個章節將深入探討Python中的運算式和陳述。運算式是由值 運算子和函數組成的程式碼片段，用於執行特定的計算。我們將學習使用算術 比較和邏輯運算子來建立運算式。陳述是以關鍵字和內容為基礎的語句，用於執行特定操作。我們將學習各種陳述，包括條件陳述 迴圈陳述以及函數定義和呼叫。
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迭代器是Python中的一種機制，用於遍歷容器對象而不需要生成全部元素。每個迭代器都有兩個基本方法：__iter__()和__next__()，分別返回迭代器本身和容器中的下一個元素。使用迭代器可以節省內存空間並提供方便高效的元素訪問方式。
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生成器是一種特殊的函式，可以逐步生成數據。它使用yield關鍵字返回數據，而不是使用return。這種方式可以節省內存空間，適用於處理大量數據的情況。生成器可以通過for迴圈遍歷數據，也可以使用next()函式獲取下一個數據。每次調用生成器時，它會從上次yield所在位置繼續執行，直到遇到下一個yield或結束。
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本文介紹如何使用Python中的第三方套件打造一個真實的對話機器人。對話機器人可以進行自然的對話，並根據使用者的輸入提供適當的回應。文章提到可以使用NLTK或spaCy等自然語言處理套件來處理和分析使用者的輸入。同時，可以使用GPT模型等語言模型生成自然流暢的回應。另外，也可以使用SpeechRecognition等語音辨識套件實現語音輸入功能。文章指出，這些套件能夠讓應用程序能與使用者進行自然且有意義的對話。
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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![[ChatGPT] 利用 ChatGPT 打造萬用網路爬蟲追蹤最新機票價格](https://img.youtube.com/vi/IMHKew03DTc/0.jpg)
本教學將教您如何使用Selenium自動瀏覽Expedia網站，並利用LangChain和ChatGPT的Extraction功能，自動解析半結構化資料。最後，使用Pandas將半結構化資料轉換為結構化資訊。透過ChatGPT和LangChain的幫助，我們可以省去編寫網路爬蟲時需要觀察元素的麻煩。再加上Selenium可以模擬人類操作，我們能夠簡化網路爬蟲的過程，輕鬆地獲取所需的網頁資訊。期待著中秋節的到來，並希望能在日圓跌至新低的時候，節省機票費用，享受一趟愉快的旅程。
開始上課![[ChatGPT] 如何利用Meta開源的Llama2模型，打造屬於自己的ChatGPT](https://img.youtube.com/vi/i6xZJTRv_z0/0.jpg)
ChatGPT是一個強大的語言模型，不僅可以寫信、摘要文章、翻譯，還能協助寫程式。然而，與ChatGPT對話時也引發了擔憂，擔心機密或敏感資料可能因此外流。所幸，Meta公司推出了開源的Llama2模型，可以在本地部署並在離線環境下使用。這個模型減少了與外部服務的數據傳輸，提高了安全性。本課程介紹了在Colab上使用Llama2模型的示範，包括下載、使用transformers套件載入模型以及生成對話結果。
開始上課![[ChatGPT] 運用微調之力！如何將 ChatGPT 訓練成公司的客服助理](https://img.youtube.com/vi/HwkCbag4Qzk/0.jpg)
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！
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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。
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