[已解決][Linux] Argument list too long ...
當我們在 Linux 系統中要一口氣處理大量文件的時候，比方說『複製』、『移動』、『刪除』...... 若是檔案數量真的太多且我們使用了萬用字元 * 來匹配任意檔案，那麼我們很有可能會看到以下這個報錯：
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[PyTorch] 使用 view() 和 permute() 轉換維度
PyTorch 是一個基於 Python 的深度學習框架，我們可以藉由 PyTorch 所包裝好的模組、函式，輕易地實作我們想要實現的模型架構。而說到深度學習，就不得不提到使用 GPU 的平行化運算，提到 GPU 的平行化運算，就一定得說到我們得將輸入神經元的『維度』固定，好實現平行化運算。
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[Python] 值得參考的 Coding Style 整理筆記
最近有個比較大一點的個人專案準備收尾，並準備交接給朋友接手，看他後續想要新增什麼樣的功能。有鑑於此，我開始考慮是否將程式碼做個徹底的整理。
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[Python] 使用 ShuffleSplit() 進行 cross-validation
Cross-validation (交叉驗證) 是機器學習中『切割資料』的一個重要的觀念。簡單來說，當我們訓練一個模型時，我們通常會將資料分成『訓練資料』(Training data) 和『測試資料』(Test data)，然後我們使用訓練資料訓練模型、並使用模型從來沒見過的測試資料評估模型的好壞。
Read More »[Python] 使用 ShuffleSplit() 進行 cross-validation[PyTorch] 如何使用 pad_packed_sequence 和 pack_padded_sequence 調整可變長度序列批次
在我們使用 PyTorch 搭建 RNN 與其各種變體 (比如 LSTM、GRU) 的模型時，若搭配 PyTorch 所提供的 Embedding 層當作模型第一層的嵌入層，那麼，我們經常會碰到不同長度序列的文章。
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[NLP][Python] 表示文件向量： Doc2Vec
之前我曾經紀錄過，如何使用 Python 的 Gensim 套件訓練一個 Word2Vec 模型，讓我們將『詞彙』轉成『向量』，而這些轉成的『向量』也並不是毫無道理，直觀理解上，是每一維度中包含著文本中的一個隱含主題 —— 至少人們是這樣希望模型學習到東西的。
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問題描述
今天，當我在嘗試著自己使用 nn.Embedding() 拼接並計算句向量的時候，我在自己預先準備的 DataLoader 上得到了這樣的一個報錯：
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[Word] 將中文字型與英文字型分開設定 (適用於 Word 2019)
在 Word 中，不論是編輯報告、心得、筆記 ...... 我們免不了經常在文章中同時使用中文與英文。然而，大部分的 Word 預設可以選擇的字型不外乎都只針對其中一種語言進行優化，導致另一種語言在同樣的格式下可能就沒那麼好看。
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[WordPress] 製作目錄跳轉功能，無須透過外掛
有時候當文章寫得太長時，會造成查找資料上的困難，尤其是像我這種只是幫自己紀錄筆記下來的人 —— 有時候我明明知道自己紀錄了哪些資訊在哪篇文章中，可是只要一打開，卻又要花一小段時間去查找我究竟紀錄在哪段敘述中。
Read More »[WordPress] 製作目錄跳轉功能，無須透過外掛[Linux] sh 和 bash 之間的差異
在我們操作 Linux 系統的時候，我們經常會使用 "sh" 這個指令來執行一些副檔名為 .sh 的檔案，這些 .sh 的檔案都是所謂的 Shell script，也就是在 Linux 系統當中常見的腳本檔案，透過在腳本中撰寫指令，並使用解釋器執行，就能完成各式各樣的功能，比方說資料處理、自動化執行、管理系統資源 ...... 而且寫成腳本檔之後就可以在有需求的時候直接執行，不用再重複編寫指令。
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