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cat - 串接或輸出檔案內容 語法：cat ...選項：-A, --show-all：等價於-vET。-b, --number-nonblank：從1開始對每一行編號，空白行跳過。-e：等價於-vE。-E, --show-ends：在每一行末端加入$。-n, --number：從1開始對每一行編號。-s, --squeeze-blank：將連續的空白行壓縮至一條空白行。-t：等價於-vT。-T, --show-tabs：以^I取代TAB。-v, --show-nonprinting：除了LFD及TAB之外，使用^及M-表示法顯示字元。--help：列出幫助資訊。--version：列出版本資訊。 若無指定檔案或檔案為-，則讀取標準輸入(standard input)。若只指定一個檔案，則預設為輸出內容。 常用指令範例： 指定一個檔案就會輸出內容 下圖為輸出所有副檔名為py之檔案內容 下圖將兩個檔案內容串接並輸出至自訂檔案grandpa.txt 也可搭配選項將檔案輸出，下圖將bench.py檔案加上每行編號輸出至newbench.py 最後這個也很實用，直接把input輸出至自訂檔案下圖我使用cat - > custom.txt代表把input輸出至custom.txt注意：input打完記得Ctrl+D結束 有任何問題歡迎留言唷～ ...

cal - 列出行事曆 語法：cal 年]選項：-m：設禮拜一為每週的第一天。-j：列出儒略日（從１月１號為第一天，計算總共過了幾天）。-y：列出一整年的行事曆，若沒指定年份則預設為今年。 若只輸入一個參數，則為四碼年份(1~9999)，兩個參數則依序為月(1~12)及年(1~9999)。不輸入參數則預設為列出當月行事曆。 常用指令範例： cal cal 1998 cal 05 1998 cal -m cal -j ...

alias - 將指令簡化，使其在使用上更方便 語法：alias ...]unalias 選項：-p：列出所有的名稱及其對應的值。-a：移除所有aliases。 名稱不可以是alias或unalias。值不可以包含任何位置參數($1 etc)，只可使用一般指令(ls, cd etc)。 常用指令範例： 使用alias時，若未輸入任何參數，則功能與-p相同 如果常用ls -al但又不想每次都打那麼長，我們可以設置alias，下列範例只要輸入la就等於輸入ls -al 我們可以使用unalias來移除單一或所有alias 使用alias指令來建立的alias並不會永久保存，Terminal重開就會發現之前建立的都不見了。若想要將alias永久保存，請按照下面步驟： １．打開Terminal並且瀏覽HOME目錄 ２．輸入ls -a指令來查看所有隱藏檔案，若資料太多難以查看可以改用ls -al指令 ３．使用自己喜歡的文字編輯器修改.bash_aliases或.bash_profile或.bashrc其中之一，若沒有任何上述檔案可以使用touch指令建立其中一個，例如：touch .bash_aliases我這邊使用nano來修改.bash_profile 進入編輯後，在中間空白處加上自己的alias，語法與上面相同我這邊加入了la及grandpa兩個alias ４．儲存並回到Terminal後，使用source指令重新載入檔案 ５．source指令跑完後記得使用alias指令查看有沒有成功唷～ ...

cd - 切換工作目錄 語法：cd 選項：-P：不跟隨符號連結(Symbolic Link)。-L：跟隨符號連結。（預設） 常用指令範例： 若存在目錄參數，則切換至指定工作目錄。若不存在，則切換至HOME。 下圖中，Python2資料夾為Python的符號連結。 可以發現如果加入-P選項，則不會跟隨符號連結，而是直接切換至此連結指向的資料夾。 若在指令後使用-或../，則會切換至上層目錄。 ...

看完文章將會學到 如何在 TensorFlow 2 將訓練好的 Model 保存下來 如何在 TensorFlow 2 讀取之前保存下來的 Model Github 程式碼 Jupyter Notebook Github程式碼 Save Model 保存模型 在 Tensorflow 裡面，Save Model 可以代表兩件事： Checkpoints Checkpoints 包含了在 Model 裡面每個參數（ tf.Variable 物件）的 "值"，但是不包含這個 Model 的架構，因此會使用 Checkpoints ...

前言 - 阿嬤碎碎念 這篇文章將教大家如何使用 tf.GradientTape 和 tf.function Decorator 裝飾器，同樣是上次的 MNIST ，這次我們使用進階的寫法。請跟隨程式碼上的註解閱讀理解，並可以至 Github 上將Jupyter Notebook 程式碼下載下來，實際跑跑看。 Github 程式碼 Jupyter Notebook 程式碼 重要觀念 GradientTape training 基本流程tf.function (decorator)training data shape Jupyter Notebook 程式碼 ...

TensorFlow2 教學系列 : 這篇文章會整理 TensorFlow2的特性、學習資源，並且持續更新...... https://www.youtube.com/watch?v=lEljKc9ZtU8 前言 這篇文章將跟大家介紹 TensorFlow 2 的特點，所有想入門 TensorFlow 2 的人都建議閱覽過這篇文章，建立一個Big Picture。TensorFlow 2 在今年推出，目前已經推出到 RC 版本(Release Candidate)。TensorFlow 2 跟 TensorFlow 1最大的差別是變得更容易使用、寫起來更 "Pythonic"。 TensorFlow2 特色 1. API clean up: TensorFlow 2 整理了之前為人詬病的 ...

前言 - 阿嬤碎碎念 這篇文章我們將使用 Keras 搭配 MNIST 手寫數字資料來搭建一個數字辨識模型，一步步帶你使用 TensorFlow2 實做數字辨識，請跟隨程式碼上的註解閱讀理解，並可以至 Github 上將 Jupyter Notebook 程式碼下載下來，實際跑跑看。 Github 程式碼 Jupyter Notebook — Github程式碼 MNIST 手寫數字圖片 在安裝完 Tensorflow2 後，我們就可以開始打造我們的第一個數字辨識模型。這是簡單版的數字辨識模型，之後會寫文章介紹如何打造更好的模型（同時學習深度學習概念），以及使用客製化的方式打造自己的模型。   MNIST 裡面涵蓋的圖片包含手寫數字 0 ~ 9，共 10 個class，每張圖片的大小為 28 X ...

前言 TensorFlow2 最近出了 RC 版本 (Release Candidate) (2020年7月更新，目前版本已經來到tensorflow2.2, tensorflow2.3在RC階段 ) 今天來教大家如何安裝 TF2 CPU版本，GPU版本比較複雜，需安裝 Cuda，之後再發文章給大家教學。若想體驗一下 Deep Learning、TensorFlow，CPU版本是很足夠的，簡單上手。 第一步 建立 Conda Environment 我們可以先創一個 Conda Environment 來管理套件，請見 : Python教學：Anaconda Navigator 或者是使用以下的指令： 使用conda創建一個環境，名稱叫"tf2": $ conda create --name tf2 activate 剛剛創的環境: $ ...

ls - 顯示檔案的資訊 語法：ls ... ...選項：-a, --all：列出所有檔案，包含.開頭的隱藏檔案。-A, --almost-all：列出所有檔案，包含.開頭的隱藏檔案。（.與..兩個目錄除外）-b, --escape：顯示脫離字元。-B, --ignore-backups：忽略備份的文件及目錄。-d, --directory：列出目錄，其餘不顯示。-D, --dired：以Emacs的模式產生文件及目錄列表。-f：效果等同於使用-aU。-F, --classify：在檔案名稱後面加上類型標示字元。-G, --no-group：不顯示群組名稱。-h, --human-readable：檔案大小將轉為易讀取的形式。-H, --si：與-h類似，但是-H是以1000進位而-h是以1024進位。-i, --inode：列出每個檔案的索引節點。-l：列出檔案的詳細資訊。-m：將每個檔案緊密排列，並使用逗號隔開。-n, --numeric-uid-gid：顯示使用者的UID與群組的GID值。-N, --literal：列出文件和目錄的名稱，包含控制字元。-o：與-l類似，但不顯示群組名稱。-p, --file-type：與-F類似，但不會在可執行檔後面加上*符號。-q, --hide-control-chars：列出文件和目錄的名稱，並用?來取代控制字元。-Q, --quote-name：將文件及目錄名稱用雙引號標示起來。-r, --reverse：將檔案以反向的順序排列。-R, --recursive：以遞迴的方式列出所有子目錄的檔案。-s, --size：列出檔案的大小。(in blocks)-S：按照檔案大小來做排序。-t：照最後一次修改時間來做排序。-u：按照最後一次存取時間來做排序。-U：按照資料夾裡的順序逐一列出，不做排序。-v：按照版本來做排序。-w, --width=COLS：設置每列的最大字元數。-X：按照檔案的副檔名來做排序。-1：每個檔案使用一列的方式逐一列出。--help：列出幫助資訊。--version：列出版本資訊。 常用指令範例： ls ls -al ls -hl ls -m ls -l與ls ...

今天要跟大家介紹Anaconda裡一個非常好用的軟體: Anaconda Navigator，基本上下載完Python 後，想要熟悉 Python 的環境、套件、編輯器、Virtual Environment 等等，從 Anaconda Navigator 開始真的是你最好的選擇 Anaconda Navigator 主要有以下非常好用的特點: Anaconda Navigator 是一個圖形界面（GUI）管理 Conda packages管理 Conda environments Anaconda 如果你還沒安裝 Anaconda，請先至官方網站下載安裝檔，你也可以參考 Python教學：在 Windows 安裝 AnacondaPython教學：在 Ubuntu 安裝 Anaconda Anaconda Navigator 對於剛開始接觸 Python 的人來說，Anaconda Navigator ...

Anaconda 提供了一個非常好的環境讓我們可以無後顧之憂的學習Python, 現在市面上的書籍、網路教學也幾乎都會推薦我們安裝Anconda! 裡面提供套件管理的功能、虛擬環境。安裝 Anaconda 也可以無縫接軌 Jupyter Notebook、Spyder 等等很好用的 Coding 環境！ 讓我們開始吧～ 第一步 先進到Anaconda官網的下載頁面: https://www.anaconda.com/distribution/ 選擇 Python3 下載，非常重要 : 記得在頁面中間點選擇作業系統，這邊以 Linux (Ubuntu)為例    Anaconda下載頁面，中間記得選擇作業系統，這邊下載的是Linux版本 第二步 下載下來應該長這樣:                 這時，請叫出你的 Terminal: Ctrl + Alt + ...