[IoT] Raspberry Pi 2 使用 picamera 錄影與預覽 取得連結 Facebook X Pinterest 以電子郵件傳送 其他應用程式 6月 01, 2015 使用器材:Raspberry pi 2 相機模組:Pi NoIR Camera Board 參考資料 http://picamera.readthedocs.org/en/latest/recipes1.html python 的 with as 是一種簡化的 try catch 用法 錄影: 錄完後要播放剛剛路的檔案的話 下指令: 沒hdmi: omxplayer video.h264 有hdmi: omxplayer -o hdmi video.h264 預覽: 練習:寫一個程式,可以預覽10秒後錄影10秒 取得連結 Facebook X Pinterest 以電子郵件傳送 其他應用程式 留言
[筆記] CRLF跟LF之區別 --- 隱形的 bug 5月 27, 2016 最近在當助教時,偶然間遇到一個隱形的Bug 為什麼稱之為隱形呢? 請見下面兩張圖 說明:answer.txt 與 answer_test.txt 這兩個檔案的內容用文字編輯器打開時,完全一模一樣,但是我在使用 diff 指令的時候居然出現判定為每一行都不一樣的情形 指令 diff answer.txt answer_test.txt 由最上面第一張圖中可以注意到,answer.txt 的檔案大小是 958 byte answer_test.txt 的檔案大小則為 924 byte 此時不禁讓我疑惑到,兩個檔案內容相同,空白數量也完全相同的情況下,造成檔案大小不同的原因是什麼呢? 下圖說明了一切 原來在 answer.txt 檔案當中,他的換行是採用 CRLF 而 answer_test.txt 的換行則是一般UNIX的情形 LF # 以下感謝梁浩穎同學解釋 CRLF 就是 \r\n 是只有在 windows 系統在用的形式 所有的 UNIX 系統都是用 \n (的確,上圖中的 answer.txt 是用windows 7系統的記事本所編輯的,answer_test.txt 則是用 mac 系統透過 sublime text 所編輯的) CR是carriage return的意思, 也就是\r LF是line feed的意思,也就是\n 這就是為什麼有些檔案從unix系統拿去windows上面看 會變成全部都在同一行 因為只有LF 他不知道是換行 windows只吃CRLF 除了一些比較聰明的文字編輯器會 分的出來 不過其實,CRLF才是真正的打字機運作方式,你可以想像:打字機打到最右邊,要先return到最左邊之後,再往下一行, 所以是CRLF 如果想要清空 answer.txt 裡面所有的 \r 的話,可以使用以下指令 tr -d '\r’ answer.txt # 遇到這個隱形的bug真是難得的好玩經驗,分享給大家 :) Read more »
[筆記] pandas 用法 (2) 讀寫檔 合併 concat merge 圖表 6月 06, 2017 pandas 用法 (2) * 本篇資料來源為莫煩 python: https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/ pandas 讀寫資料檔案 首先準備一個 student.csv 檔 裡面資料長這樣 Read more »
[ML筆記] Batch Normalization 2月 03, 2018 Batch Normalization 本篇為台大電機系李宏毅老師 Machine Learning and having it Deep and Structured (2017) 課程筆記 上課影片: https://www.youtube.com/watch?v=BZh1ltr5Rkg 先從 Feature scaling 或是稱作 Feature Normalization 說起 假設 x1 跟 x2 的數值差距很大 x1 值的範圍 1,2,3,4, ... x2 值的範圍 100, 200, 300, … x1 的 weight 是 w1,x2 的 weight 是 w2 w1 前面乘的值比較小,所以他對於結果的影響比較小 w2 前面乘的值比較大,所以他對於結果的影響比較大 Read more »
[教學] 使用Audacity分離左右聲道製作伴唱帶 3月 20, 2014 step 1: file -> Import -> Audio 選要編輯的檔案 step 2: 按一下曲名 選 Split Stereo Track 成功! step 3: 把右聲道(人聲)按下 x 刪除! step 4: 再把左聲道轉成mono,原本只有左喇叭有聲音,這樣兩個喇叭才都會有聲音! step 5: 最後把它匯出即可完成! [補充] 剪輯! 有時MV前面有一段劇情,是不想要的 這時就需要想要的選取片段來輸出就好! step 1: 播放歌曲,聽到想要剪的起始點按下 ctrl + m, 繼續聽到結束點再一次 ctrl + m 如此會有下面一條區塊,可以用滑鼠拖動做調整 step 2: 用滑鼠按著,操縱下面那條,將想要匯出區塊的選起來 step 3: 匯出選 Export Selection 完成! Read more »
[筆記] pandas 用法 (1) 基本功能 indexing 設值 6月 06, 2017 pandas 用法 (1) * 本篇資料來源為莫煩 python: https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/ pandas 跟 numpy 的使用情境: numpy 用來替代 python 當中的 list (陣列,矩陣) pandas 用來替代 python 當中的 dictionary (字典) pandas 基本功能 Pandas Series Read more »
[ML筆記] Ensemble - Bagging, Boosting & Stacking 1月 08, 2018 ML Lecture 27: Ensemble 本篇為台大電機系李宏毅老師 Machine Learning (2016) 課程筆記 上課影片: https://www.youtube.com/watch?v=tH9FH1DH5n0 課程網 (投影片出處): http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html Ensemble 方法其實就是 “團隊合作” 好幾個模型一起上的方法 假如我們手上有一堆 Classifier ,這些 Classifier 每個都有不同的屬性, 要把他們集合起來一起合作,集合再一起需要用比較好的方法 以下來介紹一些 Ensemble 的方法 Bagging Read more »
[筆記] The Illusion of Thinking 6月 15, 2025 https://www.arxiv.org/pdf/2506.06941 Apple 在 2025 6月份 發布的 paper 主要探討當前 LLM 當中所謂的 Resaoning Model (像是 claude-3.7-sonnet-thinking 跟 DeepSeek-R1 ) 是否真的具有 思考 (thinking) 能力? 評測方法最直觀的思路就是舉一反三,做泛化能力的測試: 如果 LLM 在解謎遊戲中,會解困難較低的題目,那麼,不改變解謎遊戲規則,只是單純增加難度的話,應該可以依循同樣的思路下去順利解掉,只需要增加運算時間跟運算長度即可。 但如果當遊戲困難度提升後,LLM 卻出現了停止思考,或是完全解不出來的現象,那就可以合理懷疑,LLM 可能不是透過真正的思考過程來解謎,而是基於過往訓練時有看過的解法來解。 以上這是本篇快速的重點 Abstract KEY: 「數據污染(data contamination)是傳統 benchmark 面臨的一大問題,訓練資料可能早已涵蓋考題範例」 使用可控的 Puzzle 問題依照複雜度分類做測試,可以避免受到數據污染的影響: 可控制任務難度可分成低複雜度問題,中複雜度問題,高複雜度問題 現在的 Large Reasoning Model (LRM) 到底有沒有真實的 reasoning (或是所謂的 thinking) 能力還是一個問號 LRM 之所以看起來有 thinking 能力,可能僅是因為透過 reasoning 的 data 訓練做出類似 reasoning 的表現型而不是像人類那樣具有泛化能力! 「模型在面對更高複雜度時,出現推理中斷或完全失敗的現象,就值得懷疑其是否真具備泛化的推理能力」 比較 thinking v.s non-thinking LLM 在數學考試上的表現 上圖比較了 thinking v.s non-thinking 兩種模型 在 MATH-500 (大概是小學數學程度) 以及 AIME24 與 AIME25 (高中奧林匹克) 的表現 所謂的 thinking model 就是訓練模型有 reasoning 能力的 claude-3.7-sonnet-thinking 跟 DeepSeek-R1 non... Read more »
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