保護地球靠AI!效率竟比人類快3000倍?!(下)

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為什麼AI能夠拯救地球?而且效率竟比人類還要快3000倍(下)

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比人快 3,000 倍!Google AI 省時省力拚保育

過去假設以人力一張張辨識照片影像的話,每個小時最極限最多也只能處理 1,000 張照片。但如果用 Google Wildlife Insights AI,影像辨識分析的速度可達3,000 倍以上,等於每小時能處理多達 3 千 6 百萬張照片。

▲Google AI 可辨識出照片中的物種或空景。

當然,目前尚不能精準辨識出地球上所有物種,但其中 614 種物種如美洲豹、非洲象與羚羊等,Google AI 有最多達 98.6% 的準確度。而且最重要的是,若是沒拍到動物的空景,AI 可以快速地辨識出並且剔除,就已省下一大筆人工篩選時間了。

此外,AI 在辨識的同時也能統計相同區域中出沒的動物,計算出物種分布密度,提出一份較為精準的數據給予大眾使用。識別、分析和共享野生動物的數據,以近乎即時的方式揭示野生生物的現況。

只聞其聲不見其「魚」 Google AI 用音頻追蹤鯨魚

除了在陸地上跑跳的動物外,海中優游的座頭鯨也是 Google 關心的對象。

座頭鯨以其躍出水面姿勢、長長的胸鰭與富有深意的叫聲而聞名,被稱為「大海的歌唱家」。然而,隨著遠洋漁業的發展,座頭鯨曾一度被列為瀕危物種。根據《自然》雜誌發表的一篇報告指出,商業性捕魚已使近 90% 的大型掠食性魚類消失,其中就包括座頭鯨。

為了能夠保育面臨絕種危機的座頭鯨,第一步是要確認他們出現的位置和時間。Google 在東京舉行的「Solve with AI」論壇上,公開了 Google 與美國國家海洋暨大氣總署(NOAA)合作訓練神經網路模型的 AI,可自動偵測辨識座頭鯨的聲音,並進一步定位其所在地。

▲Google 與 NOAA 建立了網站「鯨魚之歌」,分享了數千小時的鯨魚歌聲。

要從這些錄音中辨識出座頭鯨的聲音並不簡單,水下錄音機會錄下各式各樣的聲音,而雨聲或是船隻的噪音,也常會混淆判斷。並且座頭鯨的叫聲特別難分辨,不如藍鯨、長鬚鯨等其他鯨類會發出固定的叫聲,座頭鯨的叫聲複雜且多變,更是加深辦識難度。

NOAA 過去已錄製了超過 17 萬小時的水下錄音,「若要人手處理,需要24 小時不眠不休地聆聽 19 年,要人手分析簡直是天方夜譚。」

Google AI 將這些水下聲音轉視覺化,以頻譜表示,不斷標記頻譜資料訓練,就能讓 人工智慧 更精準的標記出錄音中的座頭鯨聲音。現在 AI 已經可以根據錄音中的座頭鯨聲音,在地圖上標記出他們出現的時間地點,甚至得知牠們的遷徙途徑,用於保育和研究。

這些生活在地球已有 5000 萬年的大型哺乳動物,能否能夠繼續優游海洋,也許命運就交託在人工智慧手中。

 

 

 

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保護地球靠AI!效率竟比人類快3000倍?!(上)

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為什麼AI能夠拯救地球?而且效率竟比人類還要快3000倍(上)

 

人工智慧 AI 或許是應對氣候變化,除了個人力行友善地球的生活方式之外,另一個生態保育的關鍵技術呢!

如今,氣候變遷是人類面臨的最大挑戰之一,全球變暖、冰川消融、物種滅絕、海平面上升到極端天氣事件頻發等等,能挽回的時間越來越緊迫。也許我們可以借助於效率比人類快 3000 倍的 AI 人工智慧⋯⋯

「現代問題需要現代手段」

《自然氣候變遷》(Nature Climate Change)期刊研究生物多樣性資料庫中的 48,786 個動植物物種,並同時進行電腦氣候變遷模擬,而結果表明:如果無法有效減少溫室氣體排放,到時全世界 57% 的植物和 34% 的動物將會失去超過一半的家園。

這將對上萬種物種產生毀滅性的影響,常見、珍稀和瀕危物種都難逃一劫。而許多動物保育或環保團體正在抓緊時間,記錄下野生動物的姿態、習性乃至等聲音等資料。

但,先不管人工採集資料所需耗費的成本,以人力一項項辨識分析巨量的資料往往是事倍功半、耗時過久,此時 AI 的優勢變展現出來:經訓練的 AI 辨識資料的時間比人類少了 1/3000!等於人類辨識完一張相片的時間,AI 已經辨識完 3000 張了。

動植物資料庫最強救星 AI 輕鬆處理百萬張照片

在物種生態研究領域中「相機陷阱」(Camera Traps)是一種採集原始照片常用的方式。將鏡頭長期放置在大自然,再利用紅外線感應並自動拍攝的,時常被應用在觀察野生動物與尋找稀有物種上。

隨著相機畫質不斷提高,相機陷阱的運用也愈來愈盛行。然而,即使是被動拍攝,一年拍攝的照片也多達數百萬張,其中可能只拍到動物閃身而過、或是拍到空蕩蕩的背景,但也很可能能夠捕捉到珍貴的一幕。

為了處理這些人力無法負擔的百萬張照片,Google 成立了「Wildlife Insights」平台,並訓練了專責辨識照片的 AI。根據介紹,Google 用了 870 萬張動物圖像去訓練 AI,這比全世界博物館中的動物標本總和都還多。

任何人只要將相片上傳到此平台,AI 就會自動分析識別照片中有沒有拍到動物、是什麼動物。

▲相機陷阱如同人類在大自然中的眼睛,而 AI 則是過濾出有用資料的關鍵。

同時 Wildlife Insights 平台也匯總了來自世界各地的照片,統整出全球各地野生動物分布的即時數據並無償公開。目的是希望能結合生態保育、AI 尖端技術與大數據分析技術,不管是動保團體、生態動植物科學家或是一般民眾都共享這些自然生物的資料,在保育全球野生動植物種群的目標上功不可沒。

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如果你真的想學Python,或者你剛開始學習Python,那麼你可能會問:我能用Python做什麼?”這個問題說實話真的不好回答,因為Python用途太多了,以至於小編不知道如何回答,但是我可以告訴大家的是幾個主要用途,Python主要會有以下三大主要應用:

 

一、網頁開發

網頁框架可以幫助你用Python編寫伺服器端程式碼(後端程式碼)。這是在你的網頁伺服器上運行的程式碼,而不是運行在用戶設備和瀏覽器的程式碼(前端程式碼)

為什麼需要網頁框架?

因為用網頁框架可以更容易地構建通用後端邏輯。這包括將不同的URL映射到Python程式碼塊,處理資料庫以及生成用戶在瀏覽器中看到的HTML文件。

 

二、資料科學

資料科學,這裡包括機器學習,資料分析和資料視覺化。機器學習是什麼?假設你想開發一個能夠自動檢測圖片內容的程式,你希望程式識別這是一隻狗或者希望程式能識別這是一張桌子。

其實可以利用Python課程中所學的Python就可以做到,比如你可以寫一些程式碼。例如,如果圖片中有很多淺棕色像素,那麼可以識別是狗。或者可以檢測圖片中的邊緣,如果有很多直的邊緣,那麼就是桌子。但這種方法很快就不好用了。如果圖片中的狗不是棕色毛的怎麼辦?如果圖片只顯示桌子的圓形部分怎麼辦?

這裡就需要用到機器學習了。

機器學習通過實現算法,該算法能夠自動檢測輸入中的模式。例如,你將1000張狗的圖片和1000張桌子的圖片輸入給機器學習算法,讓它掌握狗和桌子間的區別。那麼當你給出新的圖片讓它識別是狗還是桌子時,它就能夠進行判斷。

這有點類似孩子學習新事物的方式。孩子是如何學習認知狗或桌子的呢?就是通過大量的例子。你不會明確告訴孩子:如果某個毛茸茸的東西有淺棕色的毛髮,那麼就可能是狗。你會說,這是狗,這也是狗。而這是桌子,那個也是桌子。

如何用Python學習資料分析/視覺化?

你首先應該了解資料分析和視覺化的基礎知識。在學習了資料分析和視覺化的基礎知識之後,學習統計學基礎知識也將會很有幫助。

 

三、腳本

什麼是腳本?腳本通常是指編寫能夠自動執行簡單任務的小程式。

我曾經在日本的一家小型創業公司工作,公司有郵件支持系統,這用來回复客戶通過郵件發送給我們的問題。

在那裡工作時,我的任務是計算包含關鍵字的郵件數量,以便分析我們收到的電子郵件。這可以手動完成,但我寫了一個簡單的腳本來自動執行此任務。當時我們使用了Ruby,但對於這類任務Python也是不錯的選擇。 Python適合這類任務,因為它語法簡單,易於編寫,而且進行測試也很快。

所以你覺得自己還有什麼理由不報名學習Python課程?快來一起學習吧!

 

 

 

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想要自學網頁前端嗎?本篇的分享就是要帶你認識display與visible屬性差異哦!

 本篇將會介紹網頁前端排版的兩個 CSS 屬性:display 屬性與 visibility 屬性。

CSS:display 屬性

display:block

對於 CSS 語法來說,網頁前端的每個元素都是一個矩形盒(rectangular box)模型。使用「display」屬性可以決定「盒(box)」的呈現方式。

又「區塊元素(block element)」則會佔用可用寬度的最大值,前後有換行符

以下的範例分別顯示了是否有將<span>元素顯示為區塊元素(block element)的結果。在下方的顯示視窗中,按「CSS」可以觀看 CSS 的語法如何設定。

See the Pen display: block by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

上述範例的網頁前端 CSS 語法設定如下:

span.block{
  display:block;
}

display:inline

inline 元素只佔用可用寬度的最大值,並不強制換行。

將上一段範例的<span>元素,CSS 換成「display: inline」的結果如下。跟上一個範例一樣,在下方的顯示視窗中,按「CSS」可以看出 CSS 的語法是如何設定的。

See the Pen display: block by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

上述範例的 CSS 語法設定如下:

span{
  display:inline;
}

display:none

「display:none」用來將元素隱藏使用,元素隱藏後就不佔用任何空間,在網頁前端頁面顯示時不會展現出來,就好像該元素不存在一樣。

以下範例中,我們將第 2、4 段設為「display:none」,其他設為「display:block」。

See the Pen display: none by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

上述介紹的「block」、「inline」、「none」都是最常用的 display 參數。display 還有很多其他次常用的參數值,如 list-item、table、table-cell、table-column、grid 等,會在往後的章節中一一介紹

visibility 屬性

visibility 屬性一般用於指定元素是可見的還是隱藏的。最常見的值是 visible 和 hidden

當我們想要隱藏園素食,有兩個方法可以執行:一是上一段介紹的,將「display」屬性設為「 none」參數;二是將「visibility」屬性設置為「hidden」來隱藏元素。

注意:以上兩個方法雖然都能將元素隱藏,但都呈現出不同的結果:

被「display:none」隱藏後的元素,就不會佔用任何的空間,就好像它從來都不存在一樣;而被「visibility:hidden」隱藏後的元素,雖然在網頁前端不會顯示,但仍佔用了對應的空間(就是被隱藏的元素有多大,網頁上空出來的空間就有多大),所以仍會影響排版。範例如下:

我們準備要將以下的例子,第一個<p>元素設為「visibility:hidden」、第二個<p>元素設為「display: none」。

See the Pen visible:hidden-before by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

將以上的第一個<p>元素設為「visibility:hidden」、第二個<p>元素設為「display: none」的結果如下:

See the Pen visible:hidden-after by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

由以上例子我們可知,同樣都是將元素隱藏,第一個<p>元素雖然被「visibility:hidden」隱藏了,但是仍遺留下空間;第二個被「display: none」隱藏的<p>元素則是完完整整的「被消失」,連原本的位置都不見了。

排版的另一個 CSS 屬性:Positioning Elements。網頁前端下一章我們將會一一介紹。

 

 

 

 

 

 

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定期飼主聚會、過世舉辦葬禮……走進人類生活的AI機器狗

隨著 aibo 銷量越來越高,同時也越普及,日常生活中有一隻機器狗相伴似乎已經不是稀奇事了。

日本一家位於東京阿佐谷的咖啡店 ペンギン カフェ (PENGUIN CAFE)特意延長開店時間,以舉辦名為「Aibo World」的聚會,供擁有機器狗狗的主人們交流。主人們一邊喝著茶,一邊聊著自己的 aibo 有什麼「喜好」,並且分享「餵養」心得,一如普通的寵物飼主聚會。而 「aibo 們」則在一旁玩耍,不小心摔倒或卡在一起時,主人便會走過來扶好它們。

然而,aibo 終究是機器,也會面臨無法再維修的故障。而為了悲傷的主人,位於千葉縣夷隅市的光福寺為「壽命以至」的 aibo 們舉行供祭法事,相當於替它們舉辦葬禮。

寺內住持大井文彥認為,不應該像普通法事那樣供祭鮮花水果,故祭壇上擺放的是鉗子、斜口鉗、萬用錶等等工具。另外,甚至準備了兩隻寫入念經的程式的 aibo,讓它們在法事上為自己的同胞誦經超渡。

▲光福寺 aibo 送葬法會。可見大井住持前安放各種不同型號的 aibo,一起接受誦經儀式。

大井文彥住持接受採訪時說到:「就算 aibo 是沒有感情的機器,它就像鏡子一般,映射出人類的情緒。」可以說是主人能透過 aibo 看到自己的內心。

人工智慧機器狗會變成人類更好的夥伴嗎?

正如大井文彥所言,其實有感情的不是 aibo ,是人們自己。

人們將自己的情感需求投射在 aibo 身上,然而無論有多以假亂真,終歸不能改變「aibo」是一塊冰冷金屬的事實。而創造出 aibo 獨特個性、動作反應與「靈魂」的AI 人工智慧 ,也是沒有情緒的科技技術而已。

▲ 影片中主人同時和 Aibo 與真實的小狗互動,不少網友看完後在影片下方留言:「機器狗永遠沒辦法取代真實的狗狗」

aibo 可說是要價不斐,零售價格為 2,900 美元,需要雲端儲存服務的話,還得另外每月繳納資費,若要使用某些如居家巡邏等功能,則一定要付費購買雲端服務;更別說其餘專屬配件如骨頭配件 aibone、骰子配件 Aidice 等,售價約 40 美元不等。長期下來真的是所費不貲。

再說「需要付費才能儲存的記憶」這樣說起你是不是也覺得有點怪怪的呢?它究竟是真的記憶、還只是一堆數據、成為商人貼標出售的商品?畢竟追根究柢,即使機器狗能藉由把記憶儲存在雲端,再傳輸進下一部機械身軀中,就真的能代表不死嗎?

更何況,與此同時台灣各地收容所中的許多貓狗,正在面臨「安樂死」……

別成為毛孩悲傷結局的幫兇 領養代替購買不只是口號

台灣大學獸醫專業學院費昌勇教授《十二夜完結篇:流浪動物之拯救方案》中統計,其實台灣的流浪狗總量從 1999 年開始就逐年減少,但是動物收容所內執行安樂死的數目並沒有減少。

這表示依然有許多流浪貓狗無人認養,導致狗狗們需在收容所內經歷生命倒數十二日的殘酷結局。

現今得力於動物福祉觀念更加進步,也有不少心疼毛孩的善心人士願意耗費自身的時間、精力與金錢成立「中途之家」,作為浪浪從街頭到找到家之前的中繼站;或是開設寵物咖啡廳,將營業所得作為醫療與照顧流浪動物的費用,甚至再將多餘的錢捐給其他幫助流浪貓狗的團體。

領養代替購買」是一句時常聽見的標語,但就算因為自身因素真無法接一隻浪浪回家,也有許多中途之家有「雲端認養」服務,可以透過網路介紹與照片認識其中的浪浪,再透過轉帳方式資助捐獻給浪貓浪狗,讓他們得到更好的照顧。

▲ 電影《十二夜》記錄收容所裡 12 天的血淚過程,希望喚起大眾關心流浪動物的命運。

若真心想養寵物,就請把精力與資源投在認養狗貓身上吧!畢竟當天氣變冷的時候,能用毛絨的身軀貼近你,溫暖你身心的是只有真實的狗狗;或是黏在你旁邊呼嚕呼嚕的真實的貓咪,而不是機器狗。

請大家以認養代替購買!請點此認養貓狗

 

 

 

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「AIBO」是 SONY 所研發的 AI 智慧機器狗,自從 1999 年推出至今廣受消費者好評,供不應求。

隨著功能提升,售價也持續攀升,小小身軀一隻要價近 3,000 美元(約新台幣 9 萬元);高昂的價格背後反映了 SONY 並不只是想打造精巧的玩具,而是讓「AIBO」成為家庭的一份子。然而,AIBO 真的有辦法取代真實的狗嗎?

擬真AI機器狗「aibo」 活潑可愛還能永生?

早在 20 年前,Sony 就推出小狗模樣的娛樂用機器人「AIBO」,命名來自「人工智慧 機器人」(AI roBOt),發音與日語的「夥伴」一詞相同。

可愛的造型讓 AIBO 發售後便擁有不少死忠的「狗小孩」粉絲。然而後續因 Sony 調整公司策略導致 AIBO 曾一度停產,歷經十二年之後,Sony 才再度宣布 AIBO 將重回消費者的懷抱。

2018 年重新歸來並改名為小寫的「aibo」,除了新增網路連線功能,更是搭載了AI 人工智慧 技術,在外型和動作上都更流暢自然,AI 技術也賦予了 aibo 學習能力與更多不同的互動功能,讓機器狗可以不斷地學會許多新把戲。

▲Sony 與日立(Hitachi)合作研究讓 aibo 化身智慧家居助理,與各種家電互動。

aibo 鼻子上有臉部辨識​用的相機,讓它可以辨識每個不同的家庭成員;多達 22 處的可動關節,活靈活現地模擬出真實小狗的姿態,搖尾乞憐、打滾撒嬌一應具全。而利用 OLED 螢幕的雙眼,也讓它得以變化眼神、表達情感。

更具特色的部分要屬 aibo 身上的 AI 技術,當主人與 aibo 互動時,AI 會分析主人的一舉一動,同時調整 aibo 的行為。長久下來,每隻 aibo 都會有各自的性格、喜好和特色,可以說是 AI 賦予了它們「靈魂」。

除此之外,aibo 的「記憶」會儲存在雲端,即便某日機體失去機能,可將舊 aibo 的雲端數據傳輸到新 aibo 機體上,「永生不死」。

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少走冤枉路!!自學Python必先看的24條建議!!

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想自學Python又希望少走冤枉路嗎?這24條建議真的一定要先看!

到底應該如何自學Python程式語言?有的人學Python程式語言3個月累到吐血還沒入門,到底是哪裡出了問題?他到底有哪些事情沒有做對?這裡有24條建議送給Python初學者做對照,也許是這些出了問題!

 

如何自學Python程式語言

 

1.不要看到別人的回覆第一句話就說:給個代碼吧!你應該想想為什麼。當你自己想出來再參考別人的提示,你就知道自己和別人想法上的差異。

 

2.初學者請不要看太多太多的書那會誤人子弟的,先找本系統的學,很多人用了很久都是只對部分功能熟悉而已,沒有系統還是不夠的。

 

3.看幫助,不要因為很難而自己是初學者所以就不看;幫助永遠是最好的參考手冊,雖然幫助的文字有時候很難看懂,總覺得不夠直觀。

 

4.不要被對象、屬性、方法等詞彙所迷惑;最根本的是先了解最基礎知識。

 

5.不要放過任何一個看上去很簡單的小問題–因為它們往往並不那麼簡單,或者可以延伸出很多知識點;如果不會舉一反三,你就永遠學不會。

 

6.知道一點東西,並不能說明你會寫腳本,腳本是需要經驗積累的。

 

7.學腳本並不難,JSPASPPHP等等也不過如此難的是長期堅持實踐和不遺餘力的博覽群書。

 

8.看再多的書是學不全腳本的,要多實踐。

 

9.把時髦的技術掛在嘴邊,還不如把過時的技術記在心裡。

 

10.學習腳本最好的方法之一就是多練習。

 

11.在任何時刻都不要認為自己手中的書已經足夠了。

 

12.看得懂的書,請仔細看;看不懂的書,請硬著頭皮看。

 

13.別指望看第一遍書就能記住和掌握什麼——請看第二遍、第三遍。

 

14.請把書上的例子親手到電腦上實踐,即使配套光盤中有源文件。

 

15.把在書中看到的有意義的例子擴充;並將其切實的運用到自己的工作中。

 

16.不要漏掉書中任何一個練習——請全部做完並記錄下思路。

 

17.當你用腳本到一半卻發現自己用的方法很拙劣時,請不要馬上停手;請盡快將餘下的部分粗略的完成以保證這個代碼的完整性,然後分析自己的錯誤並重新編寫和工作。

 

18.別著急,寫腳本確實不容易;水平是在不斷的實踐中完善和發展的。

 

19.每學到一個腳本難點的時候,嘗試著對別人講解這個知識點並讓他理解—-你能講清楚才說明你真的理解了。

 

20.記錄下在和別人交流時發現的自己忽視或不理解的知識點。

 

21.保存好你做過的所有的源文件—-那是你最好的積累之一。

 

22.對於網絡,還是希望大家能多利用一下,很多問題不是非要到論壇來問的,首先你要學會自己找答案,google、百度等都是很好的搜索引擎,你只要輸入關鍵字就能找到很多相關資料,別老是等待別人給你希望,看出你平時一定也很懶!

 

23,到一個論壇,你學會去看以前的帖子,不要什麼都不看就發帖子問,也許你的問題早就有人問過了,你再問,別人已經不想再重複了,做為初學者,誰也不希望自己的帖子沒人回的。

 

24,雖然不是打擊初學者,但是這句話還是要說:論壇論壇,就是大家討論的地方,如果你總期望有高手總無償指點你,除非他是你親戚!討論者,起碼是水平相當的才有討論的說法,如果水平真差距太遠了,連基本操作都需要別人給解答,誰還跟你討論呢 ! 

 

能找到很多相關資料,別老是等待別人給你希望,看的出你平時一定也很懶!

 

浮躁的人容易問:我到底該學什麼?別問,學就對了;

 

浮躁的人容易問:學腳本有錢途嗎?建議你去搶銀行;

 

浮躁的人容易說:我要中文版!我英文不行?不行?學呀!

 

浮躁的人分兩種:只觀望而不學的人;只學而不堅持的人, 浮躁的人永遠不是一個高手。

 

如果你想入行Python,建議最好當然還是有老師帶領學習,少走彎路,快速找到工作!

 

達內教育Python全新升級為5個月課程,緊跟企業實際招聘需求,從夯實基礎知識開始,到網站開發、人工智慧項目實踐,幫助0基礎學員快速達到一線工程師標準。達內教育的很多學員未畢業已經被企業搶定,這就是實力的見證。

 

 

 

 

 

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你也是想要零基礎學習Python程式語言嗎 ?到底怎樣才能快速掌握Python知識,甚至達到找工作、專業的水平呢?今天就來跟大家分享一下零基礎學習Python程式語言的進階之路,希望對你有所幫助!

 

零基礎學習Python程式語言的進階之路

 

Python比較簡單,是非常適合初學者入門的,內置了各種庫,還有豐富的大約13萬第三方庫,掌握了語法和程式思維後,可以直接使用這些庫做出自己的產品。

 

這篇 Python 入門學習指南,特別針對沒有任何程式經驗、從零開始學習 Python 的小白,不管學習的出發點是出於興趣、工作需要、還是想要轉行。

 

對於初學者,入門可說是至關重要,這關係到初學者是從入門到精通還是從入門到放棄。以下是結合自身的學習經驗,整理出的一條學習路徑,主要有四個階段。

 

NO.1 新手入門階段,學習基礎知識

 

總體來講,找一本靠譜的書,由淺入深,邊看邊練。

 

網上的學習教程有很多,多到不知道如何選擇。所有教程在基礎知識介紹方面都差不多,區別在於講的是否足夠細(例如運行原理)以及是否有足夠的練習。

 

目前推薦大家看書《Python程式語言從入門到實踐》,作者是美國教師,內容從基礎知識開始,循序漸進,層層深入,適合零基礎者。課程內容第二部分有三個項目實戰:外星人入侵、資料視覺化、Web應用程序。

 

不要看很多本,專注於一本,從頭到尾看下去,把裡面的例子和習題都動手練習一遍,搞懂為什麼。程式從一開始就離不開練習,光看是不可能看會的。只有你在電腦上一行一行的敲代碼,才會發現其中沒注意到的細節問題,才能有更深刻的理解。縮進、大小寫、括號、引號、代碼執行的方式等,都是早期學習的坑,切記,不要直接複製代碼,一定要手動去敲代碼、運行代碼。

 

這個階段最重要的就是:學好基礎知識。掌握了基礎之後,便可以開始做項目練習鍛煉程式思維了。

 

NO.2 做項目練習階段,鍛煉程式思維

 

掌握了Python的基礎知識後,你會寫代碼了,但是還無法掌握程式思維。因此需要更多的練習,來理解程序的結構設計、算法等,能用1行代碼解決的事情,堅持不用2行代碼;1秒運算完成堅決不用2秒。

 

網絡上有很多的的Python入門練手項目,例如知乎《Python的練手項目有哪些值得推薦》,裡面有很多的練手項目。練習項目,可以鍛煉自己的程式思維,同時了解Python的內置庫和第三方庫,開始學習如何使用這些庫。

 

程式入門最好能找一個已經會Python的人,在遇到問題時進行諮詢,可以少走很多彎路。但是,要學會查看官方文檔和搜索,學會如何更好地提問。沒人願意幫你寫作業或是回答那些“一搜便知”的問題。學會解決問題的方法很重要,這將伴隨你的程式生涯。

 

以下是部分項目練習:

 

take a break

 

破解隱秘信息

 

Turtle畫藝術感圖案

 

NO.3 真實的項目實戰階段,實際應用

 

經過一段時間的學習和練習,寫過一些小的程序之後,往往會陷入瓶頸,這個時候的你會寫代碼會做題,但是對於真實的項目開發依然缺少認識(例如如何開始寫遊戲外星人入侵“),一旦程序規模較大就無從下手,不知道從哪裡開始。這個時候可以去挑戰具體的項目了,爬蟲、web開發、數據分析、機器學習等廣闊的世界已經向你敞開。

 

在這個階段,需要有明確的開發目標,並且對目標做一定的設計和功能劃分,然後逐步開發直至完成。這其中會遇到各種問題,在不斷解決問題時,你的開發水平和問題解決能力也將隨之得到提高。

 

以下是部分實際應用,提供了解決思路和實現過程,不要問我為什麼總是抓美女圖片,技術本無罪(天真的笑臉)

 

抓取美女寫真圖片並保存

 

人臉識別抓取顏值大於70分的美女圖片

 

電影票比價網

 

這些案例基本可以算作完整的個人項目,甚至達到小的商業項目標準。

 

程式是個理論與實踐相結合的事情,並且實踐更重要。從簡單的程序開始,堅持練習。一定不能著急,欲速則不達。也不用太在意你做的項目本身是不是夠酷炫夠高大上。對學習階段來說,不管好項目壞項目,只要是在寫,都不浪費。當你的代碼行數積累的一定程度時,你會發現自己的程式能力已經和當年不是一個檔次了。

 

這些案例基本可以算作完整的個人項目,甚至達到小的商業項目標準,可以進行商業性探索,想想怎麼賺點外快。或者,可以投遞簡歷,找一份滿意的工作。

 

NO.4 進階提升,學習多線程和選擇方向

 

這個階段的你,已經可以寫項目了,但是對於底層可能了解的還不夠。例如,同樣的代碼量,如何使得代碼運行的效率更快更節省內存?這些需要不斷的提升,需要學習多線程和多進程。我目前處於這個階段,也處於學習狀態,所以講的可能不完全對,一起探索。

 

學習程式需要持之以恆,對於初學者需要選個感興趣的領域,選擇一個方向,專注的深入學習,努力成為該領域的專家。當然,大神一般都是個個領域都神通廣大,誰讓我們是菜鳥呢,還是先選個方向踏踏實實的努力吧。

 

但如果是你是完全沒有程式基礎的小白,那麼建議跟著老師學,才是最好的學習方式,少走彎路,學習效率高。在達內教育畢業前,還將有就業推薦,老師提前指導技術和麵試,不用費勁投簡歷找工作,何樂而不為?

 

如果你也想入門高薪Python人工智慧行業,歡迎你來到達內教育學習。

 

 

 

 

 

 

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Python首創”番茄鐘工作法”,有效提高遠距工作效率!(下)

Python首創"番茄鐘工作法",有效提高遠距工作效率!(下)
Python首創”番茄鐘工作法”,有效提高遠距工作效率!(下)

快來試試Python首創”番茄鐘工作法”聽說可以有效提高遠距工作效率!(下)

本篇為下篇,上篇請點此連結

自己用 Python 「寫」一個番茄鐘

現下無論是手機 APP 或是電腦桌面軟體都有番茄鍾可供下載,但如果想為自己量身打造一個專屬人工智慧番茄鍾,也可以參考 GitHub 上的「番茄鐘 Python 教學」:Python 番茄鐘「tomato-clock」教學網址請點此

假如你想要做的是最簡潔的番茄鐘的話,其實只要短短代碼就可以了。以下是原始碼:

$ ./tomato.py         # start a 25 minutes tomato clock + 5 minutes break
$ ./tomato.py -t      # start a 25 minutes tomato clock
$ ./tomato.py -t <n>  # start a <n> minutes tomato clock
$ ./tomato.py -b      # take a 5 minutes break
$ ./tomato.py -b <n>  # take a <n> minutes break
$ ./tomato.py -h      # help

教學內也提供使用 Python 套件管理工具 pip 安裝的程式碼:

$ tomato         # start a 25 minutes tomato clock + 5 minutes break
$ tomato -t      # start a 25 minutes tomato clock
$ tomato -t <n>  # start a <n> minutes tomato clock
$ tomato -b      # take a 5 minutes break
$ tomato -b <n>  # take a <n> minutes break
$ tomato -h      # help

「tomato-clock」 Ubuntu 系統桌面通知
▲ 「tomato-clock」 Ubuntu 系統桌面通知

想要一心多用?神經學家:大腦無法多工、甚至會損害大腦

腦科學與神經學家都已證實,人類其實是無法同時多工作業的。「一心多用」其實只是在多項任務中快速地切換,若長期強迫大腦快速切換任務,不只工作效率下降,甚至會改變大腦結構、讓「腦力」受損。

美國蘇塞克斯大學(University of Sussex)2014 年曾發表一篇研究,表明同時使用多種科技產品處理訊息,將會影響大腦的灰質區域,這個區域如果萎縮將會降低注意力、甚至引發抑鬱及焦慮、影響學習能力進而損及職場生涯。

陽明大學神經科學研究所副教授郭文瑞也表示:「人類大腦系統最有效率的運作方式,就是一次處理一件事。」

現在就來試試人工智慧「番茄鐘工作法」,一次只專注一件事,把工作處理到最好吧!

 

 

 

 

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遠距工作效率如何提高?試試人工智慧”番茄鐘工作法”!(上)

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快來試試人工智慧”番茄鐘工作法”聽說可以有效提高遠距工作效率!(上)

新冠肺炎疫情持續升溫,全球過百個國家相繼停班停課、甚至祭出封城以遏止疫情擴散,口罩等防疫必需品更是被哄至天價。

反觀台灣,防疫成果與策略得到世界讚揚,連微軟創辦人比爾.蓋茲、好萊塢天后芭芭拉·史翠珊等名人都公開讚賞,並且已有數個國家表示要學習台灣的「AI 口罩地圖」等科技防疫措施。

除了各國熱議的「台灣模式」,將 AI 人工智慧導入防疫的「IQ180 台灣天才 IT 大臣」唐鳳也吸引了全球目光,被全球媒體盛讚的她,工作技巧也成為大眾好奇的焦點。

與 AI 並肩防疫 台灣展現科技軟實力

「天才 IT 大臣」唐鳳自從擔任行政院政務委員後,便廣受台灣民眾認識,而原先就在網路上活躍、不吝於回答網友提問的她,擔任「數位政委」後也秉持一貫風格,以幽默又具專業說服力的風格,在此次台灣防疫之戰中扮演重要了的角色,更展現了台灣高科技 AI 人才的軟實力。

此次更挖出民間高手,找上開發「超商口罩現況回報地圖」的工程師吳展瑋等許多不同背景的工程師一起加入,導入 AI 人工智慧與大數據技術,研發「藥局版口罩地圖」,共同為台灣防疫把關。而吳展瑋後接受採訪時稱,過去致力打造南部科技社群,這次完成口罩地圖也是團隊之間「遠距協作」。

遠距工作好處多!唐鳳也用的「番茄鐘」幫你保持專注力

「在家工作」成為當前防疫的重要對策,且遠距工作、教學也漸漸成為未來趨勢,其實早在之前已有不少研究表明遠距工作好處多多,也有專家預測待疫情趨緩後某些企業或許會保留「遠距模式」。但,有不少人擔憂「穿著睡衣上班」,究竟該如何保持專注與效率?

唐鳳擁有超過 20 年的遠距工作經驗,卻能保持高效率的工作品質的訣竅是什麼?她表示:辦公都使用「番茄鐘工作法」,讓工作和休息時間保有彈性,並維持專注能力和自律。

▲唐鳳接受商業周刊採訪,分享自己的遠距工作心法。

什麼是番茄鐘工作法?

1987 年,弗朗切斯科.奇里洛(Francesco Cirillo)為了考試需要短時間唸完三本書,但苦於容易因外界干擾分心、無法專注。無意間,他注意到廚房裡烹飪用的番茄造型計時器,便設了一個 25 分鐘的鬧鐘,全心全意專注在書本上,25 分鐘後鬧鐘響起,就站起來動一動,休息 5 分鐘。

這個方法讓他得以專心讀書,最後順利通過考試。他把這一套時間管理法稱為「番茄鐘工作法」,並向全世界推廣。

▲ 番茄工作法的圖示說明(圖片取自網路)

經過許多實驗與驗證,「25 分鐘工作、5 分鐘休息,重複 4 到 5 個回合後,休息 15 分鐘」是最符合人類大腦運作、又能維持高效率的方式。

當有明確的時間限制、又有預定好的休息時間,大腦會更願意在短時間內集中精神,進一步達成高效率的成果,也有助於抵抗分心的誘惑。

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