MATLAB 教學
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BigData
定義的大數據 大數據的確切定義如下： 種類更多樣化 (variety)、數量不斷增加 (volume) 且產生速度越來越快 (velocity) 的數據。以上三個特徵又稱為「三個 V」。 簡而言之，「大數據」是指更龐大且更複雜的資料集， https://www.inside.com.tw/feature/ai/9745-big-data HADOOP 分散式檔案系統（HADOOP DISTRIBUTED FILE SYSTEM, HDFS）： – HADOOP MAPREDUCE： MapReduce 是一種計算模型，分為 Map 和 Reduce 兩項功能。 「Map」功能會先將大資料拆成小資料，並以 Key-Value 格式備用。 比如有數千萬份的資料傳入，Map 會計算每個字出現的次數；比如 computer 這個字出現了一次、便以（computer, 1）這樣的（Key, Value） 格式表示。 「Reduce」則是彙整，意即彙整所有相同的 Key 並計算出現的總次數 事實上近兩三年來，Apache 軟體基金會另一個新星「Spark」隱隱有取代 Hadoop MapReduce 的態勢。 在大規模資料的計算、分析上，排序作業的處理時間，一直是個重要的指標。相較於 Hadoop MapReduce 在做運算時需要將中間產生的數據存在硬碟中，因此會有讀寫資料的延遲問題。 Spark 使用了記憶體內運算技術，能在資料尚未寫入硬碟時即在記憶體內分析運算，速度比 Hadoop MapReduce 可以快到 100 倍。 作為與 Hadoop 相容而且執行速度更快的開源軟體，來勢洶洶的 Spark 想取代的其實是 Hadoop MapReduce。 另一方面，Spark 提供了豐富而且易用的 API，更適合讓開發者在實作機器學習演算法。 資料分析 – 機器學習 介紹完了 Hadoop 基礎架構後，讓我們來看看資料分析上的最熱門技術──「機器學習」。 如何從大數據中挖掘資料規律，以改善科學或商業決策，以手動方式探索資料集的傳統統計分析，已難以應付大數據的量與種類。唯有透過「機器學習」，以電腦演算法達成比以往更深入的分析。 資料溝通 – 資料視覺化 隨著「數據導向決策」的時代來臨，資料科學家在分析完數據後，如何成功地將分析結果傳遞出去、使企業接收到該...
python 入門
https://www.learncodewithmike.com/2019/11/python2-visual-studio-code-python.html https://www.learncodewithmike.com/2019/11/python3-python.html 1.Python 安裝 2.VS code 安裝python 環境 3.寫python https://www.youtube.com/watch?v=zdMUJJKFdsU https://www.codingspace.school/blog/2021-04-07
黑眼圈
黑眼圈一般來說，可以分成三種類型：色素型、血管型、結構型。但最多的狀況是「混合型」，也就是混合上述的多種因素。 色素型黑眼圈治療-黑眼圈雷射有沒有用？ 當然有人一定會說「啊我就已經色素沉積了怎麼辦？」如果是因為發炎這類的原因引起，在控制發炎反應之後，可以選用一些有美白成份的保養品，哪些是美白成份呢？含有維生素Ｃ、杜鵑花酸、熊果素…這類成份的都行。但在選用時，務必注意是否有全成分標示，也要注意是否適合自己膚質。嚴重一點的話，可由醫師開立淡化色素外用藥膏， 血管型黑眼圈成因：其實不只有過敏 血管型黑眼圈主要是因為「眼周血液循環不良」。眼睛表皮的血液循環跟鼻部的血液循環是相通的，所以鼻子過敏腫脹，導致鼻部血液循環不佳，就會間接導致眼表血液循環不佳。血流不順，就會瘀塞，長期就會血管擴張。 血管型黑眼圈預防及保養-黑眼圈熱敷有沒有幫助？ 如果你是過敏引起的血管型黑眼圈， 那「控制過敏」是首要工作！ 其他你可以做的是： 避免用眼過度。每三十分鐘最好就有五分鐘的休息時間。 不要吃太鹹。這不只對水腫有幫助，對身體也好。 大哭你可能難以避免，但別熬夜你一定行。 適度輕輕按摩，也能緩解局部水腫。切勿重壓，反而會惡化喔！ 熱敷也能幫助血液循環，但「溫」就好 ，不必到「熱」啊！ 多數人都是混合型，怎麼知道我是哪一型？ 用手摸摸黑眼圈 如果有粗糙、脫屑，比較會是色素型。如果摸到一小塊脂肪凸起，那比較偏向眼袋造成的結構型。 用手壓壓黑眼圈 如果輕輕按壓，發現顏色會變淡，那就偏向血管型。因為微血管再按壓的狀況下，血液被擠開，顏色就會變淡。但是如果已經很嚴重的血管型，就不一定有辦法這樣測試。但嚴重到這種程度，通常你仔細看，就真的看得到血管了… https://www.medpartner.club/dark-circles-cause-prevention-treatment/ https://health.tvbs.com.tw/regimen/325703 認識黑眼圈 黑眼圈的原因與分類 眼眶四周皮膚不但特別薄弱，皮下組織也特別少，聚集在此的血管又多，皮下血流的顏色容易呈現在眼皮上。 眼皮每天要眨動一萬次以上，加上眼皮內的膠原蛋白及彈性纖維隨時間流失，於是皺紋容易形成。眼皮除了附著於提眼瞼肌筋膜、眼周閘肌之外，沒有可支撐之處，所以易受地心引力的影響而產生下垂與眼袋。皺紋與眼袋都會加深...
JMP 15
https://www.youtube.com/watch?v=xge-f1KV_oc&t=392s https://www.youtube.com/watch?v=5Ww_jNjRD3A JMP 基本學習: https://jmp-marketing.teachable.com/courses/enrolled/1622945
Python 自學
8種Python自學資源推薦，「非」工程背景也能輕鬆學！ https://tammy-discovery.com/best-python-resources/ 深度學習與機器學習的差異 機器學習運用了許多複雜的數學運算與編碼，才能實現像手電筒、汽車或電腦螢幕一樣的機械功能。 當我們說某個物件能夠進行「機器學習」時，是指 該物件使用接收的資料執行功能，而且這項能力會隨著時間日益熟練。 深度學習是機器學習的分支領域，而且是以「層」的概念來建構演算法，進而創造出能夠自主學習並做出智慧決定的「人工神經網路」。 雖然基本的機器學習模型在功能上會越來越精進，但還是需要人為介入指引。 如果人工智慧演算法傳回不準確的預測，工程師就要介入並進行調整。 在深度學習的模型中，演算法可透過自有的神經網路自行判定預測結果是否準確。 複習兩者間的差異： 機器學習使用演算法剖析資料，然後吸收資料，並根據學習到的知識與資訊做出明智完善的決定。 深度學習則將演算法按「層」的概念建構，打造出可自行學習並做出明智決定的「人工神經網路」。 深度學習是機器學習的分支領域。 雖然廣義上來說，兩者均屬於人工智慧，但深度學習能夠發揮最近似於人類思考邏輯的人工智慧功能 https://www.zendesk.tw/blog/machine-learning-and-deep-learning/
大數據 能力
https://www.iiiedu.org.tw/bigdata/ 雲端運算、大數據、物聯網，是過去五年最熱的議題，也是未來五年會繼續延燒下去的議題。不過，這三件事並不是獨立存在的：它們是一體的，環環相扣的。 如果把雲端運算比擬為人的身體，提供一個良好的基礎建設，物聯網就是幫身體加上各式各樣的感官，從外界接受各種資料。那大數據呢？ 大數據就好比是人的腦袋，除了有一個可以儲存 2.5 PB 資料的 NoSQL 之外，還有數百億個神經元可以幫忙分析判斷這麼龐大的資料。 但是，怎麼取得資料？清理資料？儲存資料？處理資料？分析資料？呈現資料？ 歡迎參加「Big Data 巨量資料分析就業養成班」課程說明會！