行有餘力則以學文

2024年12月14日星期六

chkdsk c: /r #時不時硬碟就要來檢查一下

參了解Chkdsk指令程式並在Windows上用CHKDSK診斷和修復磁碟機 - iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天

Chkdsk命令用於執行廣泛的磁碟機的檢查，尋找檔案系統中的實體磁片錯誤，並嘗試從任何受影響的磁片磁區復原資料。其中c可替換成其他需要檢查的磁碟機代號。

若修復成功，但出現"存取被拒"訊息，請參外接硬碟無法存取別擔心丨6+方法輕鬆修復中的"修復3. 獲取外接硬碟的權限"，新增使用者權限；"群組或使用者名稱"中若無"Authenticated Users"，則按"新增"，手動增加一個。

2024年12月10日星期二

ckiptagger 在 Google Colab 上出現 `LSTMCell` is not available with Keras 3 錯誤

參 https://www.facebook.com/groups/pythontw/posts/10163853295558438/

改用 ckip-transformers

安裝指令(colab中)

!pip install -U ckip-transformers

引入模組

from ckip_transformers.nlp import CkipWordSegmenter

宣告實例

ws_driver  = CkipWordSegmenter(model="bert-base",device=0)

執行分詞

word_sentence_list = ws_driver(sentence_list, delim_set = {...},use_delim=True)

又做了一早的 Monkey Patching ，頭腦都變好了呢(並沒有)

2024年11月3日星期日

NotebookLM 初探--分析 http://introtodeeplearning.com/ 頁面

摘要

「MIT 深度學習 6.S191」是一個由麻省理工學院提供的入門深度學習課程，涵蓋了電腦視覺、機器人學、醫學、語言、遊戲和藝術等多個領域。課程以密集的訓練營形式進行，旨在讓學員快速掌握深度學習的基本概念。除了課程內容之外，網站上也提供了一些資源，像是講義、影片、程式碼和論文。课程還邀请到了来自Google DeepMind、Comet ML 的演讲者分享他們在深度学习领域的成果和应用，分别探讨了生成式 AI 在音频、图像和视频方面的研究进展以及在生产环境中应用机器学习模型的挑战和最佳实践。

MIT 6.S191 深度學習入門常见问题解答

關於課程

1. 什麼是 MIT 6.S191 深度學習入門？

MIT 6.S191 深度學習入門是一個密集且高效率的短期課程，旨在以最快速度教授深度學習的基礎知識。課程涵蓋深度學習算法的基礎知識、構建神經網絡的實踐經驗以及大型語言模型和生成式 AI 等尖端主題的理解。課程結束時會舉辦專案提案競賽，並由工作人員和行業贊助商小組提供反饋。

2. 課程時間和地點？

2024 年的實體課程已結束，於每週一的美國東部時間上午 10 點在 MIT 32-123 教室舉行。線上課程則於每週一的美國東部時間上午 10 點直播。您可以訂閱頻道以接收新課程發布的通知。

3. 課程需要哪些先修知識？

我們期望學生具備基本的線性代數和微積分知識，例如如何進行矩陣乘法、求導數和應用鏈式法則。熟悉 Python 也會很有幫助，但並非必要條件。該課程對初學者很友善，因為我們有許多來自電腦科學以外領域的註冊學生。

4. 是否有課程郵件清單可以加入？

如果您想接收相關更新和課程資料，請訂閱我們的 YouTube 頻道並註冊我們的郵件清單。

課程資料

5. 課程資料是否為開源？

所有資料均免費向全世界開源，並受 MIT 許可證版權保護。如果您是講師，並且想使用本課程中的任何資料（幻燈片、實驗室、程式碼），則必須在每張幻燈片上添加以下參考：

6. 如何引用這些資料？

所有資料均受版權保護，並根據 MIT 許可證獲得許可。如果您是講師，並且想使用本課程中的任何資料（幻燈片、實驗室、程式碼），則必須在每張幻燈片上添加以下參考：

參與課程

7. 如何參與課程教學？

如果您是 MIT 學生、博士後、教職員工或附屬機構，並且想參與本課程，請發送電子郵件至 introtodeeplearning-staff@mit.edu。我們隨時歡迎新的申請加入課程團隊。

8. 如何成為課程贊助商？

本課程的順利進行離不開我們出色的贊助商，Google、IBM、NVIDIA、Microsoft、Amazon、LambdaLabs、騰訊 AI、安永和 Onepanel 都曾贊助過本課程。如果您有興趣以贊助商的身份參與本課程，請通過 introtodeeplearning-staff@mit.edu 與我們聯繫。