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Studycamp Taiwan 線上學習論壇
Taiwan
เข้าร่วมเมื่อ 9 เม.ย. 2022
線上學習大小事：分享、討論、推薦，一站到位。
共同學習：選定課程募集夥伴，每週線上導讀、討論、筆記分享。兩年來已陸續舉辦 Flutter入門、Flutter進階、Scrapy爬蟲（兩屆）、Python百日馬（兩屆）、Python全攻略（三屆）、深入Python（三屆）、網頁開發全攻略、機器學習和資料科學大師班 等課程。
讀書會：超速學習、原子習慣、問題解決力、如何閱讀一本書。
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讓我們一起，每天都比昨天進步一點。
祝大家學習順利大成功！
論壇網址：vip.studycamp.tw/
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【CS224W：GML 】Week 18 - Deep Generative Models for Graphs
▌導讀：spencer
2024/12/9 PM 8
▌本次主題：
15. Deep Generative Models for Graphs
▌課程共同學習主頁：
vip.studycamp.tw/t/topic/7398/1
▌筆記：
▌線上討論及補充：
• Ting Howard:
VAE syd 應該很熟
2024/12/9 PM 8
▌本次主題：
15. Deep Generative Models for Graphs
▌課程共同學習主頁：
vip.studycamp.tw/t/topic/7398/1
▌筆記：
▌線上討論及補充：
• Ting Howard:
VAE syd 應該很熟
มุมมอง: 11
วีดีโอ
【W&B AI Academy MLOps & LLMOps】Week 8 - Data Validation in Production ML Pipelines
มุมมอง 117 ชั่วโมงที่ผ่านมา
▌導讀： 2024/12/8 PM 8 ▌本次主題： W&B AI Academy: Data Validation in Production ML Pipelines ▌課程共同學習主頁： vip.studycamp.tw/t/topic/7396/1 ▌筆記： ▌線上討論及補充： • Ting Howard: www.coursera.org/learn/introduction-to-machine-learning-in-production • Ting Howard: github.com/NannyML/nannyml • Ting Howard: github.com/NannyML/The-Little-Book-of-ML-Metrics
【Machine Learning Zoomcamp】Week 11 - Serverless Deep Learning
มุมมอง 97 ชั่วโมงที่ผ่านมา
▌導讀： 2024/12/7 PM 8 ▌本次主題： 9. Serverless Deep Learning ▌課程共同學習主頁： vip.studycamp.tw/t/topic/7485/1 ▌筆記： ▌線上討論及補充：
【LLM／RAG Zoomcamp】Week 4 - vector search（上）
มุมมอง 2814 ชั่วโมงที่ผ่านมา
▌導讀：Lance 2024/12/5 PM 10 ▌本次主題： 3.vector-search（上） ▌課程共同學習主頁： vip.studycamp.tw/t/topic/7625/1 ▌筆記： ▌線上討論及補充： • Ting Howard: word2vec 的問題是它是 static embedding
第四屆【Python 全攻略】Week 9 - I/O in Python（上）
มุมมอง 1614 ชั่วโมงที่ผ่านมา
▌導讀：Yennefer 2024/12/4 PM 8 ▌本次主題： Chapter 5. I/O in Python (82-87) ▌課程共同學習主頁： vip.studycamp.tw/t/topic/7566/1 ▌筆記： vip.studycamp.tw/t/topic/7675/1 ▌線上討論及補充： • Yen: import locale default_encoding = locale.getpreferredencoding() print(f"系統的預設編碼是：{default_encoding}") • 萍: 系統的預設編碼是：UTF-8 • Yen: with open('testFile.txt', 'w', encoding='utf-8') as file: #寫入檔案 # 寫入一行文字 file.write("覆蓋 python! ") #再讀取顯...
【Python Deep Dive 3】Week 9 - Serialization and Deserialization（4/4）
มุมมอง 1614 ชั่วโมงที่ผ่านมา
▌導讀：Robert 2024/12/3 PM 10 ▌本次主題： Section 7: Serialization and Deserialization (55-60) ▌課程共同學習主頁： vip.studycamp.tw/t/topic/7461/1 ▌筆記： ▌線上討論及補充： • 大昌: 後端 前端 加減用到 • Rafael Chen: 不過 json 很常看到 • 大昌: 就傳資料阿~ 打 API 傳回來的格式很常見 JSON • 大昌: 資料很多可能直接傳檔吧? • 大昌: 爬蟲 XDDDDD
【Algorithmic Trading】Week 15 - Momentum/Contrarian Strategies, Mean-Reversion Strategies (Bollinger)
มุมมอง 2214 ชั่วโมงที่ผ่านมา
▌導讀：Dan 2024/12/3 PM 10 ▌本次主題： • Defining and Backtesting simple Momentum/Contrarian Strategies • Defining and Backtesting Mean-Reversion Strategies (Bollinger) ▌課程共同學習主頁： vip.studycamp.tw/t/topic/7399/1 ▌筆記： harvest-hugger-a99.notion.site/Section-17-Section18-14f26c4a4e4c80b9ae66d3a69f17a986 ▌線上討論及補充：
【Logistic Regression in Python】Week 4 - Project: Facial Expression Recognition
มุมมอง 33วันที่ผ่านมา
▌導讀： 2024/12/2 PM 10 ▌本次主題： • Project: Facial Expression Recognition • Background Review ▌課程共同學習主頁： vip.studycamp.tw/t/topic/7623/1 ▌筆記： ▌線上討論及補充： • Aggie: 那我們是不是要討論一下接下來 • Aggie: 之前 howard 最早建議的有兩條路線 • Aggie: 一個是 ML 一個是 DL • Aggie: 兩條路線前兩個都一樣 XD • FengYou Wu: 再來 CNN?RNN? • FengYou Wu: RNN 有被其他東西取代 • Ting Howard: 先看要 ML 還是 DL 吧 • Ting Howard: RNN 只是 NLP 領域被取代 • Ting Howard: 不是所有領域都被取代 • Aggie: ...
【CS224W：GML 】Week 16 - Colab 3 & Colab 4
มุมมอง 17วันที่ผ่านมา
▌導讀： 2024/11/25 PM 8 ▌本次主題： Colab 3 Colab 4 ▌課程共同學習主頁： vip.studycamp.tw/t/topic/7398/1 ▌筆記： ▌線上討論及補充：
【CS224W：GML 】Week 17 - Traditional Generative Models for Graphs
มุมมอง 24วันที่ผ่านมา
▌導讀：syd 2024/12/2 PM 8 ▌本次主題： 14. Traditional Generative Models for Graphs ▌課程共同學習主頁： vip.studycamp.tw/t/topic/7398/1 ▌筆記： ▌線上討論及補充：
【Clustering And Dimensionality Reduction】Week 20 - Wrap-Up
มุมมอง 22วันที่ผ่านมา
▌導讀：syd 2024/11/30 PM 10 ▌本次主題： Wrap-Up ▌課程共同學習主頁： vip.studycamp.tw/t/topic/7288/1 ▌筆記： ▌線上討論及補充： • Yuk Ted: review? • Yuk Ted: 然後好像，在生物或人類方面，沒有人去想過 P 0.05 和 interaction 背後的意義 • syd&SHM: 確實，很多都只看有沒有顯著性
【Machine Learning Zoomcamp】Week 10 - Neural Networks and Deep Learning
มุมมอง 24วันที่ผ่านมา
▌導讀： 2024/11/30 PM 8 ▌本次主題： 8. Neural Networks and Deep Learning ▌課程共同學習主頁： vip.studycamp.tw/t/topic/7485/1 ▌筆記： ▌線上討論及補充：
【Python Deep Dive 2】Week 8 - Iterables and Iterators（中）
มุมมอง 12วันที่ผ่านมา
▌導讀：YWH 2024/11/29 PM 10 ▌本次主題： Iterables and Iterators(40~46) ▌課程共同學習主頁： vip.studycamp.tw/t/topic/7498/1 ▌筆記： ▌線上討論及補充：
【LLM／RAG Zoomcamp】Week 3 - Open-Source LLMs Models（下）
มุมมอง 24วันที่ผ่านมา
▌導讀：Ethan 2024/11/28 PM 10 ▌本次主題： 2.6-2.9 Other Open-Source LLMs Models ▌課程共同學習主頁： vip.studycamp.tw/t/topic/7625/1 ▌筆記： docs.google.com/document/d/1hE60fbMUB9ZEm3zmNNh65K5dtqQiV5ZWHE7wVdi91kU/edit?usp=sharing ▌線上討論及補充：
第四屆【Python 全攻略】Week 8 - Miscellaneous Information & Coding Practice
มุมมอง 29วันที่ผ่านมา
▌導讀：胖胖 2024/11/26 PM 8 ▌本次主題： • Chapter 4.5. Miscellaneous Information (65-67) • Coding Practice (71-81) ▌課程共同學習主頁： vip.studycamp.tw/t/topic/7566/1 ▌筆記： 筆記 hackmd.io/@2YdnUWD8RpK3RWxZlSeg8Q/r1vXdCv30 Colab colab.research.google.com/drive/1_h_p1H4lDl7bsYVdn0UEi_ZxQekE8rse?usp=sharing ▌線上討論及補充：
【Algorithmic Trading】Week 14 - Defining and Backtesting SMA Strategies
มุมมอง 15วันที่ผ่านมา
【Algorithmic Trading】Week 14 - Defining and Backtesting SMA Strategies
第二屆【Python Deep Dive 3】Week 8 - Serialization and Deserialization（3/4）
มุมมอง 25วันที่ผ่านมา
第二屆【Python Deep Dive 3】Week 8 - Serialization and Deserialization（3/4）
【W&B AI Academy MLOps & LLMOps】Week 7 - Effective MLOps: Model Development（下）
มุมมอง 2414 วันที่ผ่านมา
【W&B AI Academy MLOps & LLMOps】Week 7 - Effective MLOps: Model Development（下）
【Clustering And Dimensionality Reduction】Week 19 - Graph based clustering（下）
มุมมอง 2314 วันที่ผ่านมา
【Clustering And Dimensionality Reduction】Week 19 - Graph based clustering（下）
【Machine Learning Zoomcamp】Week 9 - Midterm Project 第三次討論
มุมมอง 3414 วันที่ผ่านมา
【Machine Learning Zoomcamp】Week 9 - Midterm Project 第三次討論
第三屆【Python Deep Dive 2】Week 7 - Iterables and Iterators（上）
มุมมอง 1214 วันที่ผ่านมา
第三屆【Python Deep Dive 2】Week 7 - Iterables and Iterators（上）
【LLM／RAG Zoomcamp】Week 2 - Open-Source LLMs（上）
มุมมอง 4214 วันที่ผ่านมา
【LLM／RAG Zoomcamp】Week 2 - Open-Source LLMs（上）
第四屆【Python 全攻略】Week 7 - Functions and Methods
มุมมอง 2521 วันที่ผ่านมา
第四屆【Python 全攻略】Week 7 - Functions and Methods
【Algorithmic Trading】Week 13 - Advanced Topics, Creating a Financial Analysis Class (OOP)
มุมมอง 1921 วันที่ผ่านมา
【Algorithmic Trading】Week 13 - Advanced Topics, Creating a Financial Analysis Class (OOP)
【Logistic Regression in Python】Week 3 - Practical concerns, Checkpoint and applications
มุมมอง 1721 วันที่ผ่านมา
【Logistic Regression in Python】Week 3 - Practical concerns, Checkpoint and applications
第二屆【Python Deep Dive 3】Week 7 - Serialization and Deserialization（2/4）
มุมมอง 921 วันที่ผ่านมา
第二屆【Python Deep Dive 3】Week 7 - Serialization and Deserialization（2/4）
【Logistic Regression in Python】Week 2 - Solving for the optimal weights
มุมมอง 3121 วันที่ผ่านมา
【Logistic Regression in Python】Week 2 - Solving for the optimal weights
【CS224W：GML 】Week 15 - Community Structure in Networks
มุมมอง 1221 วันที่ผ่านมา
【CS224W：GML 】Week 15 - Community Structure in Networks
【Logistic Regression in Python】Week 1 - What is linear classification, relation to neural networks?
มุมมอง 3521 วันที่ผ่านมา
【Logistic Regression in Python】Week 1 - What is linear classification, relation to neural networks?
【Clustering And Dimensionality Reduction】Week 18 - Graph based clustering（上）
มุมมอง 2621 วันที่ผ่านมา
【Clustering And Dimensionality Reduction】Week 18 - Graph based clustering（上）
心累了不想再碰了，okx钱包还剩89usdt懒得提了，这是okx钱包的助记词(<pride>-<pole>-<obtain>-<together>-<second>-<when>-<future>-<mask>-<review>-<nature>-<potato>-<bulb>，送各位有缘刷到的朋友。
跟着朋友一块交易USDT因为点事闹掰了 她给了我个OKX钱包的码 pride pole obtain together second when future mask review nature potato bulb 说让我把剩下的USDT提出来 这是什么啊 怎么搞啊 求各位告知下
Thanks for the analysis! A bit off-topic, but I wanted to ask: My OKX wallet holds some USDT, and I have the seed phrase. (alarm fetch churn bridge exercise tape speak race clerk couch crater letter). How should I go about transferring them to Binance?
Thank you for reaching out. Unfortunately, we don't have information on that topic.
想問一下會建議rna的分析全都用python做嗎？包括bulk rna在用的deseq2或單細胞用的scanpy？因為高分數期刊幾乎都是用R來做
已協助詢問資料科學版版主。很抱歉沒有辦法回答你的回答，因為不是研究生物這個領域的，不確定其原因。從他的角度看，只有工具符不符合需求的問題。
讲话没有气力
歡迎參加共學一起分享討論
58:13 weight decay 應該加在 loss function，這邊寫錯了，notebook 有修正
感謝 Spencer 兄補充，已新增至影片說明。
38:25 這邊 error 跟 norm 的定義關係，後來我筆記有作一些修改；原本看公式覺得這兩個應該是一樣的東西，後來發現還是有一些小地方的差異 (norm 是取 summation、error 是取 mean) 1:00:45 我這邊說錯了，SGD accuracy 的計算是假設 prediction > 0 表示為 y == 3 digit 然後 Howard 說得很對喔 ("機器學習其中一個有難度的地方就是當設計新的loss function時，要證明它能引導model到它的訓練目標")，我之所以覺得這個專案有意思的地方是因為，它對 baseline、model prediction、loss 的巧思設計，是一般可能講理論的書看不到的東西 作者由一個專案，涵蓋了底層的功能實現 (linear、neural network) -> PyTorch、fastai module 置換使用 -> 高階的使用 pretained model 來做 transfer learning，讓我有種見樹又見林的視野