說到最夯的人工智慧,你不可不知Python!!(下)

說到最夯的人工智慧,你不可不知Python!!(下)
說到最夯的人工智慧,你不可不知Python!!(下)

想從事人工智慧相關產業就一定要知道Python!!對AI有興趣的你不要錯過今天的文章喔~(下)

本篇為下篇,上篇請點此說到最夯的人工智慧,你不可不知Python!!(上)

要乘上人工智慧趨勢浪端,優先上手什麼程式語言呢?

人工智慧是相當廣闊的領域,其實有很多程式語言都可以開發,但總有優劣之分,在講求效率開發上,節省時間精力就更顯關鍵了,那為什麼首推 Python 呢?

Python人工智慧研究的前沿語言,這是擁有最多機器學習和深度學習框架的語言,也是 AI 研究者幾乎都掌握的語言。Python 除了是人工智慧領域使用最廣泛的程式語言之一,還能無縫與數據結構、其他AI 算法一併使用,在學習面向又更容易上手(相較 C++ 和 Java 等語言要簡單),亦是一款便攜語言 (在 Linux、Windows、MacOS 和 UNIX 平台上都能使用)。

就更不用說對開發人員善意滿滿,允許創建交互式、可解釋式性、模塊化、動態,並可移植和高級的代碼,及本身的可擴充性;而程式設計師也能夠輕鬆地使用 C、C++、Cython 來編寫擴充模組,再來是 Python 編譯器本身也可以被整合到其它需要手稿語言的程式內,因此 Python 很常被視為「膠水語言」使用,將其他語言編寫的程式在裡面進行整合和封裝。

而近期 Python 為 AI 趨勢龍頭程式語言的背書,不外乎是 Facebook 開源 Pytorch 的消息,更讓Python 穩坐 AI 時代的第一把交椅。種種便利與特性使得 Python 比其他語言更獨特、更具優勢,更不用說還有取之不盡的大量現成函式庫了,綜合各項特點讓不論初學者,或想跨入大數據、AI 領域的開發人員都能快速上手,在學習和交流上不僅可親,且在未來發展應用上深具優勢,這就是 Python 成為進入人工智慧首選程式語言的理由。


▲ 手機上撰寫Python程式碼示意圖(Photo:Pixabay)

Coding 已經在 108 年的國高中課綱裡開始落實,甚至能藉由 APCS 檢定多一項管道申請入學,程式語言與邏輯思維也都成為未來棟樑的基礎素養之一,不可逆的趨勢更注定了人工智慧的發展,

資料參考網站

 

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Javascript新手上路(十七):物件介紹

Javascript新手上路(十七):物件介紹
Javascript新手上路(十七):物件介紹

時下最熱門的程式語言之一JavaScript開始學了嗎?正式上課前先看看我們為你準備的文章吧!!(十七)

JavaScript的變數(variable)可被比喻成用來盛裝「值(value)」的容器。本篇介紹的「物件(objects)」就是變數(variable)的一種,且可以承裝多個值(value)。

一個物件(objects)可以被比喻成一張列有多個值(value)的清單,清單上每個物件的格式為「屬性:屬性值」。所有的屬性、屬性值均以冒號為區隔,範例與說明(「//」開頭的橫行為說明文字) 如以下所示:

See the Pen JavaScript 17-Objects-1 by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

結論:JavaScript 的物件 Objects 就像是容器,能裝多個「有名字」的值。

物件屬性(object property)

JavaScript 中,要存取物件的屬性(object property),有兩種寫法:

  1. 物件名.屬性名
  2. 物件名[‘屬性名’]

以上兩種的範例與說明(「//」開頭的橫行為說明文字)如以下所示:

See the Pen JavaScript 17-Objects-2 by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

順帶一提,JavaScript 有內建「length」屬性,可以計算屬性名稱的字數。承上例,「length」屬性如下所示

See the Pen JavaScript 17-Objects-3 by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

 

物件方法(object method)

JavaScript 中的物件方法(object method)是一個含有「函式定義( function definition)」的屬性,存取物件方法(object method)的寫法如以下所示:

  • 物件名.方法名

如同大家都知道的,document.write() 會顯示資料的內容,這個 write()函式就是物件「document」的方法。「document.write()」就是一個物件方法(object method) 的例子。

 

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說到最夯的人工智慧,你不可不知Python!!(上)

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現今無所不在的 AI,原來曾被冷落 50 多年!

AI (人工智慧) 近年最為耳熟能詳的科技技術,但詞彙其實早在 1950 年便誕生了,不過當時人工智慧僅用來跑寫好的邏輯程式、處理數學定理等,用途仍不廣泛,且當時電腦技術也讓 AI 的發展之路困難重重。沉寂好一段日子後,直至近幾十年,電腦在儲存與運算性能上有巨大突破,再加上Python才讓人工智慧才又得以回歸主流,成為科技的發展重點。

雖然生活中似乎並不是那樣具體有感,但其實 AI (人工智慧) 蹤跡早已無孔不入的充斥生活裡,其中不外乎常見的 Youtube、Spotify 精選,甚或 Google Map 規劃的最佳路線,但除了這些之外,人工智慧將帶領人類走向什麼樣的未來呢?


▲ 人工智慧機器人機器人示意圖( Photo : unsplash)

從智能家居到產業創新 人工智慧無所不在

人工智慧的蹤跡從人手一台的智慧型手機、現正熱門的自動駕駛,到未來即將在 AIot (人工智慧物聯網) 智慧型家電與穿戴裝置等上實現,更將在各產業革命,顛覆原本的運作模式。

由 Google、Apple、Amazon 以及 Zigbee Alliance 共同成立的工作小組,計畫開發並推廣採用新的免權利金連接標準,以提升智慧家電產品間的相容性。不久的將來,各大品牌的智慧家電產品便可串連、交互使用。有一天,你也可以在下班前先用手機或其他穿戴裝置遠端操控這些家電,返家後就能享受已開啟的 Dyson 淨暖氣、聆聽著 Apple Home Pod 播放的爵士樂放鬆放鬆、還有 Sakura 熱水器放好的熱水讓你馬上泡澡⋯⋯這樣的畫面將不再是電影願景,而是真真實實的實現於日常生活中!

 

▲ AIot影片

除了日常生活,人工智慧將更廣泛運用於各項產業,大致可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。


▲ AI智慧型農業(Photo :Unsplash)

「產業人工智慧化」是產業藉人工智慧轉型,並導入各行業如金融、零售、物流、服務、製造、農林漁牧等,藉此升級轉型,並提升競爭力與產業價值。

而「人工智慧產業化」是指,將人工智慧技術元件、服務化後,以產業形式輸出,輔助各行業將產業人工智慧化,而基本上這兩者環環相扣,在互相作用之下,加速並擴大各產業人工智慧化。

又譬如農業如美國新創公司 Blue River,以圖形識別與機器學習,讓機器判斷作物與雜草區別,在機器確認雜草位置後施以除草劑,之後再持續追蹤相同位置的施藥狀況,藉此減少大面積除草劑的開銷,有效減少農作物被雜草稀釋養分的狀況。當然,這樣的紀錄又能成為人工智慧自我優化的數據庫,推進並加速優化各產業。

 

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關於人工智慧在汽車產業的創新你還只知道特斯拉嗎?今天要來跟大家介紹特斯拉以外的新應用!!快來看看吧~(下)

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6. Zoox : 100% 全自製自駕車

 

▲ Zoox 無人車於夜間通過兩側都有停車的狹小街道的影片

Zoom – 這家比起其他自駕車業者,卻相對低調的公司,接收了 80 位 Tesla 頂尖工程師、 17 位蘋果工程師,成立 4 年就估值超過 300 億台幣

曾被封為「矽谷最神秘獨角獸」的 Zoox ,一向在業界裡走低調路線,曾發下要在 2020 達到「全自動出租車」的願景。

Zoom 的車體設計也走極簡路線:精簡了車頭車尾(因此外型像是 Mini Cooper 的頭尾相接)、每個輪胎都裝上馬達讓車子可雙向行駛,方便停車、車上也沒有方向盤與儀表板等等,因此有更寬敞的乘坐空間。不僅如此,乘客上下車時還能看到有貼心的問候語;可見 Zoom 想超越 Google、Tesla 等「前輩」的決心有多大。

目前大部分的自駕車公司都是為已有的車輛裝載人工智慧自駕系統,但 Zoox 正在從頭開始「全自造」打造自己的自駕車(2012 年創辦人之一 Tim Kentley-Klay 曾經嗆 Google 當時正在計劃 的無人車是「傳感器架在一台老車上」)。不僅如此, Zoox 想讓電動、自駕、叫車三個願望一次滿足:在電動車領域顛覆特斯拉、在自動駕駛技術上對抗 Waymo 、在叫車方面挑戰 Uber 。

Zoox 也是加州首個核發許可執照、准許可載客的自動駕駛服務商,將先藉由先導測試計畫,以免費搭乘方式確認自駕車運作過程是否需作進一步調整。

產業影響:Zoox 目前正在努力在 2020 年實現成熟的自駕車出租服務

術業有專攻 自駕車得益於人工智慧技術的另一種方式

除了專攻自動駕駛系統與自駕車本身的公司,也有因AI驅動系統與機器學習使使汽車生產線更高效的公司、以及在ADAS(先進駕駛輔助系統)中應用AI,而使道路更安全的公司:

  

7. DataRPM:通過人工智慧技術預測機器故障

DataRPM 的母公司為 Progress Software Corporation,主要服務為全球各產業提供異常檢測和軟體解決方案。

而 DataRPM 的人工智慧機器學習技術能夠預測機器可能發生的問題和故障,從而節省了時間和金錢;另外,其傳感器數據來優化功能的技術,減少了突發性故障造成的停機時間,增加了設備壽命和運營效率的同時也提高了設備效率。

產業影響:一家英國車廠為了降低發動機製造的成本與提高效率,而找上DataRPM,在找出是哪些因素影響生產效率後, DataRPM 幫助製造商使用機器學習技術前幾週預測機器故障。

8. CarVi :保障駕駛安全、改善不良駕駛習慣

 

▲ Carvi 的前方碰撞預警系統前方碰撞預警系統可以檢測到前面的汽車並對其進行連續監控,以防止事故發生。

CarVi 使用人工智慧提供駕駛分析和實時警報,以警告駕駛員可能發生的危險,例如其坑洞探查( Pothole Detection )技術,該技術能採集路面坑洞數據,升道路安全性的同時也授權給各州政府,方便當局進行道路維護;同時也能提醒車輛已偏離車道,即將與其他車輛發生碰撞事故。

CarVi 製造的 ADAS 可用於個人車輛、車隊、共乘或汽車保險公司,並且還加裝評分系統,對駕駛技能進行評分,並幫助駕駛員改善危害安全的駕駛行為。

產業影響:CarVi 的 ADAS 可幫助追蹤車輛、接收即時路面報告、提供事件的行車記錄,使自駕車整體上更安全。

9. Nauto:分析駕駛員行為以確保車隊駕駛安全

 

▲ Nauto 是 AI 驅動的即時駕駛行為學習平台,可預測、預防並減少移動生態系統中的高風險事故

Nauto 的人工智慧傳感器技術能檢測駕駛員行為數據,智慧駕駛員系統還可通過評估駕駛員的行為,提醒駕駛員保持足夠的注意力,探測酒後駕駛和開車打手機等行為,避免發生碰撞和交通事故,同時也能幫助車險公司評估風險。

Nauto 利用攝像鏡頭、面部識別和 AI 技術去分析駕駛員的行為,可以幫助公司更有效地向保險公司申請索賠。2016 年,豐田、寶馬以及汽車保險公司 Allianz 宣布獲得 Nauto 技術的授權。

產業影響:一家明尼蘇達州的運輸公司旗下車隊有 99% 的車輛都安裝了 Nauto。該公司採用了 Nauto 的技術來訓練、評估駕駛員,以確保安全與減少碰撞帶來的保險費用。

以上就是在自動駕駛產業中佔有一席之地、前景不可量的新創公司。可以看到無論公司主要業務是什麼、是否跟自駕車有直接關聯,AI人工智慧技術都是十分重要的一環,可以說是技術在手,就無須擔心無用武之地了。

 

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初學Java的同學有福了!!免費開發工具懶人包在這!!

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剛學完或正在學Java的同學有福啦!!免費的開發工具讓你們不用再擔心利息問題嘍!!

對於初學Java的同學來說了解一些免費的Java開發工具讓我們工作、學習更順暢,那麼免費Java開發工具有哪些?針對這點達內教育的小編匯總了一些,可供參考。

1、Java免費開發工具:JDK(Java開發工具包)

如果你打算用Java開發一些小程式和應用程式,那麼首先得給自己準備一個類似於JDK的工具,其中包括必要的Java Complier、Java Runtime Environment(JRE)和Java API。這是開始Java之旅的第一步。

2、Java免費開發工具:Eclipse IDE

如果諮詢一些經驗豐富的Java開發人員關於他們最喜歡的Java Integrated Development Environment(IDE)是什麼,不少人會告訴你是Eclipse IDE。 Eclipse能提供關於代碼完成、重構和語法檢查這些急需的幫助。它還能提供JDT的一系列工具,包括各種插件工具來幫助開發各種Java應用。

此IDE的真正優勢是它允許開發人員使用不同的語言支持,如它也可以提供C/ C++和PHP 的IDE。這使得它成為了Java開發的一個一站式資源。

3、Java免費開發工具:NetBeans

這又是一個IDE,提供了功能全面的陣列,如轉換器,編輯器和代碼分析器,這些工具可以幫助你使用最新的Java技術實現應用程式。工具範圍相當廣泛,而且IDE背後的團隊也在不斷地改進。此外你還可以得到靜態分析工具的幫助——編寫出無bug的代碼。

4、Java免費開發工具:IntelliJ IDEA 13.1

據傳它有“最智慧的Java ide”之稱。如果你嘗試過後,就會發現它所言不虛,因為它能幫助開發人員拿出最具有創造性的解決方案。它的“Smart Code Completion”和“On-the-fly Code Analysis”功能等可以提高開發人員的工作效率,並且還提供了對web和移動開發高級支持。所以,不妨試試這個好助手。

5、Java免費開發工具:Oracle JDeveloper

如果你正在尋找一個免費的IDE來構建一個面向服務的架構,那沒有比JDeveloper更好的了。它支持完整的開發生命週期,這意味著你可以放心自豪名正言順地使用Java解決方案。

6、Java免費開發工具:JUnit

這是一個可以幫助開發人員編寫和運行測試的單元測試框架。但是JUnit和市場上一些類似的框架還有著本質的區別。你可以一次測試一個代碼塊,而不需要等待該模塊在運行測試前完成。實際上就是你可以“先測試,然後寫代碼”,這意味著對於應用程式的最終功能如何你可以先放下心中的大石了。

7、Java免費開發工具:Apache ANT™

這是一個開源工具,其最大的優勢就是簡單。關鍵是可以實現開發人員處理複雜和重複性任務的目標。 ANT™,可以自動執行此類任務。這還只是其眾多簡化功能之一而已。

8、Java免費開發工具:JRAT(Java Runtime Analysis Toolkit)

如果你想要評測應用程式的性能,那麼就必須具備JRAT這個分析工具。有了這個工具,你可以找出潛在的可能會影響應用程式性能的問題域。

9、Java免費開發工具:Apache JMeter™

這是Apache的另一種工具,主要用於測試。它可以評測功能行為以及網站、數據庫、Web服務等的性能。它有一個易於理解的GUI,這一事實意味著你可以輕鬆地構建測試計劃並迅速調試應用程式。

10、Java免費開發工具:Apache Maven

上面曾提到過Apache ANT™,而現在的Maven能幫助你做同樣的事情。不過,很多開發人員表示相比ANT™,Maven前進了一大步。在依賴管理、構建行動、調試和協作方面,它都比ANT™略高一籌。簡單地說,如果你正在使用ANT™,那麼你需要告訴它到底應該怎麼做:你需要提供資源的確切位置,分配生成的位元碼的存儲位置以及用JAR文件打包。

Maven,換句話說,則簡化了這些東西。

11、Java免費開發工具:Gradle

如果你想要有這樣一種工具,可以結合ANT™和Maven的優點,那麼你一定會喜歡Gradle。有了Gradle,你就可以在Groovy編碼——這是一個巨大的優勢,因為它允許你編寫任何代碼。這個工具的第二大優勢是,它支持慣例優先配置的模式。

12、Java免費開發工具:Clover

該工具提供了Java和Groovy代碼覆蓋。 Clover能讓你直接瞄準問題可能性最大的部分,確保測試側重於特定代碼。

13、Java免費開發工具:YourKit

這是一個Java分析工具,允許在開發或生產過程中按需分析:這意味著你可以確保你的產品符合最高的質量標準。按需分析指的是,被分析的應用程式可以在不產生任何費用的情況下運行。

14、Java免費開發工具:Mockito

如果你想用乾淨和簡單的API編寫測試,Mockito應該就是你的首選。 Mockito本質上是一個模擬庫,可以幫助你創建、驗證和清除模塊——Java開發的幾個重要方面。

15、Java免費開發工具:FindBugs的™

Java代碼有bug?如何才能找到它們呢?——沒錯,就是FindBugs的™。它不但免費,還易於操作,真心很不錯!

以上內容是一些免費Java開發工具希望對你有所幫助,如果你想學習Java開發不妨來達內教育試聽一下免費課程,填寫下面的表單即可獲得Java免費體驗課

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AI 人工智慧在全球科技浪潮下一直是最備受注目的,人工智慧的應用百花齊放,成為人們對未來生活想像中重要的一環。而儘管 AI 技術在各個領域都迅速應用發展,汽車產業也已在想盡辦法在每個步驟都使用 AI ;但到了 2020 年,要如何拓展人工智慧 應用的新可能?在電動車和自動駕駛技術已成為市場趨勢的現在,這成為了最新的熱門話題。

餐飲、房產、家庭裝修甚至國防安全,許多產業都將受到自動駕駛技術影響,而改變原有的產業策略,自動駕駛技術成為討論各種產業問題時密不可分的重要因素,而汽車產業本身也圍繞著自駕技術、湧現了許多目標方向相同的新創公司。

來看看這些公司如何將人工智慧應用汽車的油門踩到底吧!

各有巧妙不同 新創公司們的獨門絕活

雖然幾大汽車製造商都在努力創造自己的自駕車和駕駛系統,但我們將注目於新創的科技公司。

無論其技術是用於公共交通,乘車共享還是個人需求,以下公司都處於自駕技術的最前線:

1. nuTonomy:專注解決複雜的都市交通挑戰,推出無人計程車

 

▲ nuTonomy 與東南亞版的 Uber「Grab」合作,在新加坡推出無人駕駛的計程車

坐落於波士頓,擁有 MIT 麻省理工學院的團隊背景,專注於研究無人駕駛技術的整體解決方案,目標是在交通繁忙的地方提供無人駕駛車隊,以確保更安全的道路,更便捷的交通和更少的污染。nuTonomoy 的技術「nuCore」始操控車輛變得靈活,該技術使車輛即使在最複雜的交通情況下也能導航。

2016年開始, nuTonomy 開始在新加坡試測試無人駕駛計程車,更與叫車軟體 Grab 合作,成為全球第一個向大眾開放的無人駕駛測試專案。

產業影響:近期 nuTonomy 與提供網路叫車服務的公司 Lyft 合作在波士頓海港區進行駕駛測試,以期未來能替 Lyft 用戶提供服務,因改變大眾的出行方式而獲得了更多的關注。

2. AutoX :全球第一個有送貨服務的自駕車

 

▲ AutoX 推出全球第一個自駕車送貨服務

AutoX 提供自駕軟體的解決方案,對硬體的要求非常低,只有數個攝影鏡頭,不需要LiDAR、超聲波裝置、或者差分 GPS 定位系統,硬體成本不到 50 美元。在行車安全方面,該公司的車輛結合了人工智慧技術,透過傳感器、實時攝像鏡頭和許多真實測試里程,以確保能在旅途中做出安全的決策。

當前,AutoX 正致力發展無人車貨物配送,用戶可以通過搭配之APP選擇商品並進行配送,並可以在配送時繼續在移動商店上瀏覽選購。

產業影響:AutoX 最近在美國加州舊金山灣區的聖荷西(San Jose)啟動了他們的試點計劃,在地理圍欄區域內測試服務,併計劃每隔幾週擴大該區域。

3. Drive.ai :解決人機溝通難題,用螢幕讓自駕車「說話」

 

▲ 自駕車 drive.ai 於下雨的夜晚,在舊金山灣區流暢地行走

Drive.ai 創立於 2015 年,因使用人工智慧深度學習來識別與迴避道路上的障礙物而聲名鵲起。

Drive.ai 車隊的日產 NV200 車身主體顏色爲橘色,帶有一條波浪形的藍色條紋。這些車輛不僅是自動駕駛,還能與附近的駕駛員和行人進行通信:全車配備了四個 LED 螢幕,能向行人顯示車輛當前的意圖,例如「等待」、「開始」、「進入」或「退出」。

產業影響:2018 年 5 月, Drive.ai 宣布在德克薩斯州的弗里斯科測試自助駕駛服務,在無人類干預之下、進行自動駕駛汽車的公共道路固定路線測試(如以下影片)。

 

▲ drive.ai 自駕系統在德州運作

4. Optimus Ride:第一個在紐約推自駕服務、安全穩定的低速自駕車,

 

▲ Optimus Ride 為第一個在紐約推自駕服務的業者

來自 MIT 的 Optimus Ride 專注在為社區和城市之間提供安全穩定又便利的運輸方式。該公司的人工智慧電動車提供高效率又便捷的自動駕駛,並且與 Velodyne Lidar 合作:採用其雷達感測器感應自家車隊後,讓「即時障礙物」、「空間」方面的偵測、導航安全與操作的可靠性等,都更上一層樓。

Optimus Ride 在特定的「地理圍欄(註:Geo-Fencing,指在特定區域如社區和城市內,的自動駕駛區域)」經營低速接駁車的服務。

產業影響:Optimus Ride 的車隊目前除了在麻州南韋茅斯的波士頓海港區部署運行之外,還因其卓越的安全特性,取得在紐約上線的資格(過去因為法律限制,紐約一直被認為是自駕車的禁地) ,活動範圍為有 300 英畝的「布魯克林海軍船塢」的封閉工業區執行,乘客可乘坐 Optimus Ride 在海軍船塢的入口與紐約東河輪渡碼頭之間來回。

5. Waymo (Google 無人車): 使用自家研發零件,包含 360 度光學雷達

 

▲ Google 無人車 Waymo 的 360 度光學雷達體驗

Waymo 誕生於 2009 年,原本只是 Google 的一項自動駕駛汽車計劃,到了 2016 年才獨立成為 Alphabet 公司旗下的子公司。2018 年底,Waymo 推出首款自駕叫車服務「 Waymo One 」,標誌著自駕車正式上路。

迄今為止, Waymo 車隊的自動駕駛里程已超過 800 萬英里,其光學雷達的 360 度感知技術可檢測多達 300 碼外的行人,生成周圍環境精確的 3D 地圖,辨識人類、分類物體並預測下一步動作。

 

▲ 乘坐 Waymo 自駕車示範影片

產業影響:Waymo 在亞利桑那州鳳凰城提供自駕車共乘服務至今。如今也正式在 iOS、Google Play 商店上推出 APP 以供下載,該 App 目前有 1500 位月活躍用戶,總計搭乘數超過 10 萬次。Waymo One 也打算在 2020 年添加更多新功能。

 

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深藏不漏的Python還有隱藏技能?!今天這篇可千萬不能錯過呀!!(下)

本篇為下篇,上篇請點此六種非學不可的Python隱藏技能一次學!!(上)

4. 自動寄送 Email

既然電腦都能自動操作了,那當然也要介紹自動寄送 Email 的模組: Python 的「 Smtplib 」。他是 Python 內建 的 SMTP(簡單郵件傳輸協定,Simple Mail Transfer Protocol )模組,可以傳送純文字郵件、HTML 郵件以及帶附件的郵件。

使用 Python 的 Smtplib 傳送郵件十分簡便易學,只要掌握了各種郵件型別的構造方法,正確設定好函數,就是一種寄送 Email 的方便途徑。

對於需要每天發送好幾百份相同、不同 mail 的工作,藉助 Python 來自動發送 mail 絕對能讓你事半功倍。除了自動寄送,還有如定時寄送,正文添加圖片,附件添加圖片和編寫圖形化介面等等的功能都可以由 Smtplib 簡單達成。

5. 整理電腦檔案

平時放鬆滑手機時、你會不會感覺自己就像隻倉鼠,看到什麼新鮮有趣的圖片、音樂跟影片就下載,而且還放在不同資料夾,想著「之後再一次整理就好」,就越放越多、更不知道怎麼整理呢?

Python 的 OS 模組一定是你最好的整理幫手,OS 模組包含普遍的作業系統功能,在系統檔案和目錄操作中是很方便的模組,可以處理幾乎所有跟檔案、副檔名、資料夾的移動、刪除、複製、重新命名等等。例如哪一天想把手機裡散落在各資料夾的圖片檔都整理到電腦,就可以透過 OS 模組,省下一個一個資料夾翻找的時間囉!

OS 模組是 Python 標準庫中一個典型的跨平台模組,支援 Windows 和 Linux 等系統操作,無需修改任何程式碼,也不會產生錯誤。就算是無需太深入操作的初學者,也能透過常見函式來快速處理完,今後就把檔案大掃除交給 Python 吧。

6. Python 變身告白神器

Python 編程界中有個浪漫的故事:有個電腦專業的朋友,靠對 Python 的熟悉設計了一個小程式,將一串數學難題的運行過程與結果以愛心造型呈現出來,因此打動了一位數學系女孩的芳心,二人因此成為羨煞旁人的情侶,跌破親朋好友的眼鏡。

即使這個小故事的真實性難以查證,但也的確是很有趣的告白道具喔!

這個靠 Python 做出來的愛心圖形是由一系列的點 (X,Y) 構成的曲線,X,Y 又滿足一定的關系,這樣可以確定出一個表達式 Expression,然後就是兩個 for 循環(for y in range;for x in range)逐行逐列地開始列印,滿足條件 expression 的列印出字元,否則列印空格。

如果只需要最陽春的愛心圖形,只要一行代碼就可以輸出了,在這邊提供給大家:

print('\n'.join([''.join([('Love'[(x-y) % len('Love')]if ((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)**3-(x*0.05)**2*(y*0.1)**3 <= 0 else ' ')for x in range(-30, 30)])for y in range(30, -30, -1)]))

以上就是推薦給所有 Python 使用者的生活小應用,也十分推薦大家揮灑自己的創意,做出其他讓人會心一笑的小設計!

使用Python一行代碼就能畫出Love組成的心型代碼

▲ 使用 Python 一行代碼就能畫出Love組成的心型代碼(圖片取自網路)

 

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無所不在的人工智慧為什麼和Python關係密切?(下)

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想了解人工智慧和Python之間的關係嗎?那就一定要看看這篇為大家準備的文章!!(下)

本篇為下篇,上篇請點此無所不在的人工智慧為什麼和Python關係密切?(上)

要乘上人工智慧趨勢浪端,優先上手什麼程式語言呢?

人工智慧是相當廣闊的領域,其實有很多程式語言都可以開發,但總有優劣之分,在講求效率開發上,節省時間精力就更顯關鍵了,那為什麼首推 Python 呢?

Python人工智慧研究的前沿語言,這是擁有最多機器學習和深度學習框架的語言,也是 AI 研究者幾乎都掌握的語言。Python 除了是人工智慧領域使用最廣泛的程式語言之一,還能無縫與數據結構、其他AI 算法一併使用,在學習面向又更容易上手(相較 C++ 和 Java 等語言要簡單),亦是一款便攜語言 (在 Linux、Windows、MacOS 和 UNIX 平台上都能使用)。

就更不用說對開發人員善意滿滿,允許創建交互式、可解釋式性、模塊化、動態,並可移植和高級的代碼,及本身的可擴充性;而程式設計師也能夠輕鬆地使用 C、C++、Cython 來編寫擴充模組,再來是 Python 編譯器本身也可以被整合到其它需要手稿語言的程式內,因此 Python 很常被視為「膠水語言」使用,將其他語言編寫的程式在裡面進行整合和封裝。

而近期 Python 為 AI 趨勢龍頭程式語言的背書,不外乎是 Facebook 開源 Pytorch 的消息,更讓Python 穩坐 AI 時代的第一把交椅。種種便利與特性使得 Python 比其他語言更獨特、更具優勢,更不用說還有取之不盡的大量現成函式庫了,綜合各項特點讓不論初學者,或想跨入大數據、AI 領域的開發人員都能快速上手,在學習和交流上不僅可親,且在未來發展應用上深具優勢,這就是 Python 成為進入人工智慧首選程式語言的理由。


▲ 手機上撰寫Python程式碼示意圖(Photo:Pixabay)

Coding 已經在 108 年的國高中課綱裡開始落實,甚至能藉由 APCS 檢定多一項管道申請入學,程式語言與邏輯思維也都成為未來棟樑的基礎素養之一,不可逆的趨勢更注定了人工智慧的發展,

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深藏不漏的Python還有隱藏技能?!今天這篇可千萬不能錯過呀!!(上)

很多人都知道 Python 在 AI 中的優勢,可以說是坐穩人工智慧、資料分析和機器學習第一首選語言的位置,但卻沒想過 Python 也可以幫你告白、幫你整理電腦檔案、自動收發信件等,幫助提升自己的生活品質。

一般大眾覺得程式語言離自己遙遠又艱深,但隨著科技的進步,可以靠寫程式做到的事情越來越多了,除了那些最前線的高科技外,也有很多貼近生活、既有趣又實用的小程式可以嘗試喔!

不管你是未學過 Python、好奇 Python 除了 AI 還能做什麼;或是 Python 初學者,想找能學習、更能從中累積成就感的小專案練練手;或是學了 Python 一段時間,好奇還有什麼新花樣的朋友,以下都是適合推薦給你的 Python 應用:

1. Word Cloud 文字雲

文字雲,一般認為就是將出現頻率較高的「關鍵詞」突出表現,以關鍵詞當元素建構出如雲朵般的圖片,既能幫助讀者一眼就可以領略主旨、又能當成配圖繽紛文字資料。但它並不是僅要將「頻率高的字顯示得比較大」而已!文字雲其實是自然語言處理(NLP)會遇到的的項目之一,除了計算詞的頻率,組成的形狀、字該如何擺放的樣式都是學問。

而如此內藏學問的文字雲,用 Python 來做十分輕鬆簡便,最簡潔的文字雲只需要 10 行 Python 程式碼即可產生,而且展示效果也非常好。

如果是臉書、IG 或是任何社群小編,學會了這個簡單又實用的 Python 應用,以後就不用擔心配圖生不出來了啊!

2. OCR 光學文字識別

OCR 即是將圖片辨識成文字的技術,只要說起 OCR ,就不得不提目前公認最優秀、最精確的開源 OCR 系統──Tesseract。

Tesseract 是一個光學字元辨識引擎,支援多種作業系統。,自 2006 年起由 Google 贊助開發,除了極高的精確度,Tesseract 也具有很高的靈活性,只要通過訓練,就能識別出任何字型及 Unicode 字元。而其底下的 pytesseract 模組就如同 Tesseract 的 Python 包裝器。

Pytesseract 基本使用方法非常簡單,讓人可以輕易透過 Python 來實現 OCR。

這樣一來,舉凡老闆傳了一份文章的照片要你打成文字檔、或是自己想把書中文字電子化,都可以透過這個 Python 應用輕鬆解決。

3. 滑鼠鍵盤自動化

偶爾在辦公或日常操作電腦時,會遇到需要大量重複做一個動作──例如不斷按右鍵、一直按 Enter 或是重複的繁瑣操作,是不是很煩躁無聊呢?

這時候就要介紹 Python 一個強大的模組:PyAutoGUI。它能控制鍵盤和滑鼠的操作,做自動化操作,能應用在軟體測試、自動存圖,也可以用來寫遊戲的自動化程式……沒錯,就是自製遊戲外掛啦。

而在 Python 環境下 PyAutoGUI 的使用也十分直白易懂,透過定位滑鼠、鍵盤 (x, y) 座標的方式,搭配幾組常用函数,就能先悠閒地泡杯咖啡,讓電腦自動幫你完成了任務了。

 

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現今無所不在的 AI,原來曾被冷落 50 多年!

AI (人工智慧) 近年最為耳熟能詳的科技技術,但詞彙其實早在 1950 年便誕生了,不過當時人工智慧僅用來跑寫好的邏輯程式、處理數學定理等,用途仍不廣泛,且當時電腦技術也讓 AI 的發展之路困難重重。沉寂好一段日子後,直至近幾十年,電腦在儲存與運算性能上有巨大突破,再加上Python才讓人工智慧才又得以回歸主流,成為科技的發展重點。

雖然生活中似乎並不是那樣具體有感,但其實 AI (人工智慧) 蹤跡早已無孔不入的充斥生活裡,其中不外乎常見的 Youtube、Spotify 精選,甚或 Google Map 規劃的最佳路線,但除了這些之外,人工智慧將帶領人類走向什麼樣的未來呢?


▲ 人工智慧機器人機器人示意圖( Photo : unsplash)

從智能家居到產業創新 人工智慧無所不在

人工智慧的蹤跡從人手一台的智慧型手機、現正熱門的自動駕駛,到未來即將在 AIot (人工智慧物聯網) 智慧型家電與穿戴裝置等上實現,更將在各產業革命,顛覆原本的運作模式。

由 Google、Apple、Amazon 以及 Zigbee Alliance 共同成立的工作小組,計畫開發並推廣採用新的免權利金連接標準,以提升智慧家電產品間的相容性。不久的將來,各大品牌的智慧家電產品便可串連、交互使用。有一天,你也可以在下班前先用手機或其他穿戴裝置遠端操控這些家電,返家後就能享受已開啟的 Dyson 淨暖氣、聆聽著 Apple Home Pod 播放的爵士樂放鬆放鬆、還有 Sakura 熱水器放好的熱水讓你馬上泡澡⋯⋯這樣的畫面將不再是電影願景,而是真真實實的實現於日常生活中!

 

▲ AIot影片

除了日常生活,人工智慧將更廣泛運用於各項產業,大致可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。


▲ AI智慧型農業(Photo :Unsplash)

「產業人工智慧化」是產業藉人工智慧轉型,並導入各行業如金融、零售、物流、服務、製造、農林漁牧等,藉此升級轉型,並提升競爭力與產業價值。

而「人工智慧產業化」是指,將人工智慧技術元件、服務化後,以產業形式輸出,輔助各行業將產業人工智慧化,而基本上這兩者環環相扣,在互相作用之下,加速並擴大各產業人工智慧化。

又譬如農業如美國新創公司 Blue River,以圖形識別與機器學習,讓機器判斷作物與雜草區別,在機器確認雜草位置後施以除草劑,之後再持續追蹤相同位置的施藥狀況,藉此減少大面積除草劑的開銷,有效減少農作物被雜草稀釋養分的狀況。當然,這樣的紀錄又能成為人工智慧自我優化的數據庫,推進並加速優化各產業。

 

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