LF notes

這一次完成了C-Class的安裝了隔音條，我是在武分舖安裝的，其實他們的隔音條都是自己設計的，原本他們是用現成的，但是他發現不是很好用，如果是通用的話會很多地方不適合，所以他們自己去開模請人代工，我去看他們安裝的時候，覺得也非常的專業雖然說看起來沒什麼跟自己要學...

刻意練習 這本書的研究成果很多人引用，其中最著名的就是要成為一個傑出的專家需要一萬小時的練習。這本書說明了要如何成為傑出專家的研究。其中有一項研究讓我特別印象深刻，就成為一個專家，相對應的腦區會明顯變大，也就是說大腦的練習會物理上的對大腦有改變，並且...

pip install numpy scipy pip install scikit - learn pip install pillow pip install h5py pip install keras https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py

I am going to practice my wirting skill. Therefore, I will write an article a day to improve my writing skill. First of all, there are two rules need to be followed. Rule number 1: Set a target number of words to be writen down. Rule number 2: Set a time limit to finish the article. By using the two rules, these can help me to  consentrate and focus on practicing.

https://medium.com/@kuza55/transparent-multi-gpu-training-on-tensorflow-with-keras-8b0016fd9012 https://github.com/kuza55/keras-extras/blob/master/utils/multi_gpu.py import numpy as np import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense model = Sequential() model.add(Dense(4000, input_dim=8000, activation='tanh')) model.add(Dense(2000, input_dim=8000, activation='relu')) model.add(Dense(500, activation='relu')) model.add(Dense(300, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) print (model.summary()) model = make_parallel(model, 4) optimizer = keras.optimizers.Adam(lr=0.0001) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) x = np.random.rand(131072, 8000) y = np.random.randint(0, 2, (131072, 1)) model.fit(x, y, batch_size=2048*4 )

記得先安裝Anaconda，這是一個好用的python環境 安裝python 3.5 >> conda install python=3.5 再來安裝tensorflow，並建立一個獨立的環境tensorflowproject >> conda create -n tensorflowproject python=3.5 tensorflow ipython 啟動tensorflowproject >> source activate tensorflowproject 安裝spyder就可以很方便地使用tensorflow了 >> conda install -c anaconda spyder >> spyder 想要測試的話去下載 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.2/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_softmax.py 這是一個簡單的文字辨識範例

這本書主要是在說台灣的小吃它的由來，及各種小吃食物名的來由， 很多事情其實我們都不知道說原本他可能是外來語，或者是他原本就是台語，或者是說原本只有台灣才有的東西，這本書會告訴我們他的由來。 就像是紅標米酒日據時代就有了，但是紅標米酒特別在用了蜜糖酒精，蜜糖而是甘蔗做出來的，也就是說其他地方的米酒呢都沒有甘蔗的成分，但是只有台灣的紅標米酒會用，這才是讓台灣小吃就變得這麼特別的原因。 蜜糖酒精，本身成本比較低，但是在製作的時候跟傳統的釀造方式會不太一樣，是蒸餾法，也就是說，如果我們使用蒸餾法就會跟其他的傳統的釀造酒就會有很大的不一樣。 而台灣傳統上的料理人常常會使用到紅標米酒，這也是讓台灣料理特別不一樣的地方，因為紅標米酒原本就是台灣的特產，不管是成分製作方式都與其他傳統的酒類是不一樣的。 把台灣普通的食物，一部分一點點的娓娓道來，是這本書最迷人的地方