第25個冬天

  此次實驗採用 好讀平台 上面的 書名：機器人風波（The Soul of the Robot） 作者: 巴靈頓・貝雷（Barrington J.Bayley） 譯者：王凱竹 https://www.haodoo.net/?M=Share&P=1010490641#gsc.tab=0 作者簡介： 巴靈頓．貝雷 出生於英國伯明翰，一九六零年代科幻小說新浪潮運動在英國的推手之一。 寫作風格憂鬱、陰沉，影響後來多名英國科幻作家。 這個平台的定位有點類似台灣版本的 日本青空文庫 青空文庫是蒐集了日本國內著作權已經進入公有領域的文學作品的數位圖書館。 程式碼範例ver1. """ 【免責聲明 / Disclaimer】 1. 本程式僅供技術研究與學術交流使用，不保證程式碼完全無誤或適用於特定商業目的。 This code is for technical research and academic exchange only. There is no guarantee of accuracy or fitness for any particular purpose. 2. 使用者應確保所處理之 EPUB 檔案具備合法授權。本程式作者不承擔因非法使用版權 作品（如未經授權之重製、散佈或進行機器學習訓練）所產生之法律責任。 Users are responsible for ensuring they have legal authorization for the EPUB files. The author assumes no liability for legal issues arising from unauthorized use of copyrighted works (e.g., reproduction, distribution, or ML training). 3. 請遵守相關著作權法規。針對已受版權保護之作品，建議僅在「合理使用」範圍內操作。 Please comply with copyright laws. For protected works, operations should be limited to the sco...

Ruby預設環境會有類似node.js的npm install的cli  (定位就跟微軟開發者在用的nuget差不多、或python的pip install....) 叫做gem 相關Ruby開源套件貢獻者會在此網站平台做釋出 https://rubygems.org/ 在一些自然語言語料庫收集任務最為知名的就是維基百科 https://dumps.wikimedia.org/ 當然要注意的是wikimedia有對下載者進行了速率限制，並將每個 IP 位址的連線數上限設為 3 個。目的是確保每個人都能以合理的下載速度存取檔案。 在這邊要從官方網站的Database backup dumps進去 也就是所有跨語言的公開WIKI媒體資料完整副本，以嵌入 XML 的維基文本來源檔案和元資料形式提供。 官方有釋出dumps出來的文本壓縮檔無法直接解析需要特殊前處理 https://dumps.wikimedia.org/backup-index.html 看 Wikipedia 網域抓語言代碼： https://en.wikipedia.org/ → enwiki https://zh.wikipedia.org/ → zhwiki https://ja.wikipedia.org/ → jawiki 比方說 日本語言的最新dumps資料網址 https://dumps.wikimedia.org/jawiki/latest/ 英文語言的最新dumps資料網址 https://dumps.wikimedia.org/enwiki/latest/ https://dumps.wikimedia.org/enwiki/20260201/ 中文語言的最新dumps資料網址 https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/ https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/20260201/ 舉例這邊針對英文和中文各自bz2做下載 enwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 wiki中文語料庫僅3GB相較英文WIKI的23.2G來的小很多 Solution1. wp2txt 剛好涉及到裝wp2txt https://...

  用 Ultralytics YOLOv8 Pose 模型（yolov8x-pose.pt）搭配 AIGym 解決方案模組，對影片中的人物進行姿態辨識與伏地挺身（push-up）動作計數。 up_angle：如果角度超過這個值，代表身體在「上推」階段 down_angle：如果角度低於這個值，代表身體在「下壓」階段 kpts=[5, 7, 9]，分別是左肩（left shoulder）、左肘（left elbow）、左手腕（left wrist） 用這三個點計算手臂夾角，以判斷 push-up 是否完成一個動作。 偵測深蹲的話kpts 就可以類似改成 [11,13,15] https://github.com/Alimustoofaa/YoloV8-Pose-Keypoint-Classification?tab=readme-ov-file 測試程式 import cv2 from ultralytics import solutions MODEL_PATH = "yolov8x-pose.pt" #yolov8x-pose.pt , yolo11n-pose.pt VIDEO_PATH = "fuwocheng.mp4" gym = solutions . AIGym( model = MODEL_PATH, kpts = [ 5 , 7 , 9 ], # 指定關鍵點：左肩-左肘-左手 up_angle = 100 , down_angle = 80 , line_width = 2 , show = False ) cap = cv2 . VideoCapture(VIDEO_PATH) if not cap . isOpened(): print ( "Error: Could not open video." ) exit () # ===== 新增：控制視窗大小與位置 ===== window_name = "Processed Frame" cv2 . namedWindow(window_name, cv2 . WINDOW_NORMAL) cv...

  Yolo V8使用 pytorch 開發的，因此這邊採用Pycharm Community開發工具。 並進行Pytorch下載引入 開發測試環境Windows 11 電腦 Acer Predator PH315-54-72VQ 電競筆記型電腦 https://store.acer.com/zh-tw/ph315-54-72vq 處理器：Intel® Core™ i7-11800H 記憶體：32GB DDR4 3200MHz Memory 硬碟：512GB PCIe NVMe SSD 顯卡：NVIDIA® GeForce RTX™ 3070 記得先在Pycharm創建好Project-based的venv，這邊採用Python3.8。 之後依序執行已下指令把Pytorch需要的給裝一裝，安裝對應 CUDA 11.8 的 PyTorch 套件。 不要採用Anaconda內建虛擬環境提供的不支援GPU的Pytorch。 電腦有GPU顯卡用這下載方式的指令 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 --no-cache-dir 電腦無GPU顯卡只能用CPU跑用這下載方式的指令 pip install torch torchvision torchaudio --no-cache-dir YOLO在演進到6之後版本就交由ultralytics這間公司團隊繼續精進研發。 到了第八版算是成熟也十分多產品在使用的版本。(目前最新還有出到11的樣子) pip install ultralytics CUDA 與 cuDNN 的關係與角色 CUDA（Compute Unified Device Architecture） 是 NVIDIA 開發的一套平行運算平台與程式設計模型，底層是用 C/C++ 所實作，允許開發者撰寫程式碼，並將運算密集的任務交由 GPU（圖形處理器） 處理。 CUDA 提供一組 API，可以讓像 Python、C++ 等高階語言編寫的程式，透過 CUDA 將資料與任務分派到 GPU 執行。 當 Python 呼叫如 TensorFlow、PyTorch 等深度學習框架中的 GPU 運算時，其實是透過這些框架內部...