[PyCharm] 中使用 Profile 功能分析程式效能
在開發程式的過程中，我們除了小心翼翼地解決程式當中的 Bug 外，在寫好程式、能夠正常運行以後，我們也常常會憂心於程式的『執行效率』。
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[Linux ]在 Ubuntu 18.04 配置 Qt Designer 來開發 Python 的 GUI 介面
在 Python 當中，開發圖形化界面時使用 PyQt5 這個框架可說是再方便不過。從前我也紀錄過在 Windows + PyCharm 底下配置的方法：《PyQt5 基本教學 (1) 安裝 PyQt5，印出 Hello World!》，如果有類似的需求可以參考這篇。
若是想要更加了解何謂 PyQt5，可以參考這裡：https://pypi.org/project/PyQt5/
在 Linux 的系統底下安裝方法其實又更簡單了，以下簡單紀錄一下。
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[Python] 使用遞迴程式進行數獨解題（優化版）
過去，大概在一年多以前，在我初學 Python 的時候，我寫了個『數獨解題程式』來當作練習，在那之後，我曾經有短暫地 Clean Code，不過並沒有對這個程式有太多的優化。
Read More »[Python] 使用遞迴程式進行數獨解題（優化版）[已解決][PyCharm] 新增虛擬環境直譯器時發生: ModuleNotFoundError: No module named 'distutils.core'
事情是這樣的: 昨天我趁著有空新裝了個新的作業系統，然後下載我寫程式用的 IDE —— PyCharm，然後 Clone 我在 Github 上的專案。
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[Linux] 使用 Cython 加速純 Python 程式
在我們撰寫 Python 程式的時候，寫到後頭，如果程式的規模越來越大，我們會開始嘗試各式各樣『加速』的方法。
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[PyTorch] 將 Sigmoid 的輸出設定閥值（threshold）並轉成二元值
在使用 PyTorch 當中的 Sigmoid 當我們的激活函數時，比如說接在模型的最後一層當二元分類的輸出，畢竟 Sigmoid 可以將數值壓在 [0-1] 之間，我們只要設定個閥值 (Threshold) ，比如說 0.5，就可以將數值分成倆類。
Read More »[PyTorch] 將 Sigmoid 的輸出設定閥值（threshold）並轉成二元值[PyTorch] 將 Tensor 型態轉換成 One-Hot Encoding 型態
在處理進行 Machine Learning 的資料時，我有著『將 Labels 轉成 One-Hot Encoding 型態』這樣的需求。我本來想得很單純，就將 Tensor 轉成 Numpy，再由 Numpy 轉成 One-Hot —— 就像我在這篇《在 Numpy 中將數值轉成 One-Hot 型態》中講述的一樣。
Read More »[PyTorch] 將 Tensor 型態轉換成 One-Hot Encoding 型態[Python] 在 Numpy 中將數值轉成 One-Hot 型態
Numpy 是在 Python 處理資料時不可或缺的重要模組，常用於進行各種資料分析的工作。
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[Machine Learning] NLLLoss 函式介紹與程式實作
NLLLoss 是一個常用於多分類（Multi-classes Classification）任務的 Loss function，其意義為將 『Softmax』 過後的機率值『取 Log』並將正確答案的『機率值』加總取平均。
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[Keras] 如何架構多標籤分類 (Multi-label Classification) 模型
最近遇到了一個要進行『多標籤分類』(Multi-label Classification) 的任務，這才驚覺自己從來沒碰過這方面的模型。
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