HTML入門&基本觀念介紹！ 構成一個網頁，最重要的就是他的結構，而HTML就像是他的骨架，而CSS就是像是我們身體上的肌肉一般，而JS則像是人體的神經、血管般調整著我們身體、傳遞訊息，那麼HTML究竟是指哪些語法呢？ 什麼是HTML? HTML全文又稱為HyperText Markup language ，也就是所謂的超文本標記語言，是網頁構成的基本要素，換言之，網頁就是由一堆html所構成，透過瀏覽器，顯示文字、圖片、以及其他相關我們可以在網頁上看見的基本元素。而對於剛學程式的朋友來說，HTML有以下幾個重點： HTML的基本架構： HTML的基本觀念與優點1.容易學習-HTML的文檔製作非常簡單易懂﹐功能強大之餘還支持不同格式的文件鑲入。2.製作門檻低-HTML是文本﹐它需要瀏覽器的解釋。只要你學會了HTML﹐你就可以直接在Windows的記事本或寫字版上進行製作和編輯﹐當然你也可以用WPS來編寫﹐只要注意在存檔的時候用.htm或.html來做檔名就可以了3.有利於搜尋引擎理解你的內容，透過HTML所構成的頁面被稱作所謂的”靜態頁面”﹐而Google爬蟲會優先收錄靜態網頁﹐所以HTML對於Google來說就像是鯊魚聞到血腥味一樣﹐有利於吸引Google爬蟲。4.加快瀏覽速度-因為靜態網頁無需連接數據庫﹐因此比打開動態網頁的速度較快﹐對於消費者體驗來說有所幫助。5.網站更安全-因為HTML頁面不會受Asp相關漏洞所影響。 HTML的缺點與限制 1.太簡單﹐不能適應現在越來越發達的網路世界和應用的需要﹐比如手機﹑PDA﹑信息家電等都不能直接顯示HTML2.太龐大﹐由於HTML代碼不規范﹑臃腫﹐瀏覽器需要足夠智能和龐大才能夠正確顯示HTML。顯然在你的PDA上裝一個IE6是不可能的。空間不夠﹐運算也跟不上3.數據與表現混雜。這樣你的頁面要改變顯示﹐就必須重新制作HTML。對不同的網路設備顯示同樣的數據都需要制作不同的HTML4.只能對文本進行排版﹐而且HTML樣式使用標準文本標識﹐不能創建一些特殊效果 所以我該如何學習HTML? 有什麼比較快的方法嗎？ 答案是沒有的﹐學習程式語言就像是學習廚藝一樣﹐只有透過不停的嘗試﹑嘗試和嘗試才能讓自己有所成長﹐並且慢慢強大。過程中你會一直遇上困難和失敗﹐但你在不斷解決困難的過程中能夠不斷發掘新的知識﹐從失敗中發才能不停的成長。無論你是學習那一種程式語言﹐都需要經歷困難和失敗才能讓自己更加強大﹐正所謂:不經一番寒徹骨，怎得梅花撲鼻香呢?對吧﹐我們能做的不是要找捷徑﹐而是透過不同的媒介和平台去不斷學習﹐那麼下面快樂學程式會為大家介紹一些很棒的程式教學網站﹐讓大家可以不斷提升自己。 1.w3schools.com- 語法練習的好地方這個網站是目前全球訪問量最大的網頁開發教程網站﹐網站裡有多種程式語言的教學﹐而且每種程式語言由淺到深的解說﹐從語言的介紹到不同的功能和方法都會分章節說明。所以無論你是從零開始學的白紙﹐還是已經在學習但遇到困難的新手都可以在這個網站上找到相關資訊﹐是個非常不錯的網站。那麼網址我們當然要雙手奉上﹐請慢用https://www.w3schools.com/ 2.CodeAcademy- 免費的教學網站這是全球其中一個最受歡迎的免費coding教學網站﹐已經有超過2400萬人透過這個網站學習到了如何去coding。這個網站是非常適合新手入門的同學去學習的﹐網站會一步一步仔細的教導而且還有實作﹐所以學習起來非常的快速! 3.StackOverflow- 實際案例與疑難雜症的解決處 這個網站比較適合一些已經有在嘗試動手實作的同學﹐當你在coding的時候遇上困難了﹐那麼你可以在這個可以解決超過80種程式語言問題的網站上找到答案﹐讓你的coding之路更加順暢。 如果你覺得爬網站麻煩又費時，不妨直接點擊快樂學程式的網頁前端課程，老師直接手把手帶你入門HTML ！完整的基礎入門課程省下你獨自摸索花費的時間！ 課程上架Udemy ! 準備一個輕鬆的週末，只要一天的時間，帶你建置靜態網頁。從實作中打開靜態網頁的大門，讓你的研究之路不是只有自己，有我們跟你一起努力！課程中你可以瞭解網站建置的世界觀與網站版型掌握HTML5的使用方式掌握 CSS3的使用方式使用Bootstrap處理前端UI框架現在開始上課！如果你的入門還在單打獨鬥，歡迎來到快樂學程式找到志同道合的夥伴，你的自學之路不孤單。快樂學程式
什麼是HTML? HTML全名是HyperText Markup Language，是一種描述超文件的註記語言SGML(Standard Generalized Markup Language)所制訂出的一種網頁語言，是編寫網頁的基本語言，基本上現行的瀏覽器都可以讀取HTML，使用HTML可以編輯設計出網頁，也可以在網頁中加入所有HTML語言可支援的方式，例如表格、表單、圖片、文字、連結、程式等等。 HTML介紹與基本語法整理 不管你是小時候從撰寫無名小站為了要修改你的樣式，而開始瞭解HTML和CSS為何物，或是長大因為介面設計或前端工程開始踏入網頁的世界。HTML和CSS對於網站的重要性經過多年依然歷久不衰。在本篇會對HTML進行基礎的介紹並幫你整理出基本語法提供你在寫網頁時的快速參考！ 編寫基本的HTML： 先讓大家看一下一個基本的HTML文件格式為： <HTML> <HEAD> <TITLE>網頁主題</TITLE> <Meta> </HEAD> <BODY>…
PHP是什麼?3分鐘PHP基本介紹！ 大家安安﹐快樂學程式這一次要跟大家分享PHP這種程式語言。希望幫助對於PHP有興趣的新手們可以透過我們的文章對這種語言有初步認識。一如以往﹐我們會分享以下幾項有關PHP的知識。 PHP是什麼? PHP語言的全名是(PHP: Hypertext Preprocessor)，和ASP、JSP等都是動態網頁開發語言，不過，PHP擁有跨平台的能力，無論是在Linux(最適合)、Unix、 Windows都可以執行運作，不像微軟 的ASP只能在Windows平台上執行，而且PHP是免費的，並可結合多種資料庫伺服器，如:MySQL、PostgreSQL、dBase、mSQL、Informix、ODBC、Oracle等。 PHP語言是伺服器端(Server)執行的網頁，不像一般HTML網頁，只要單機下開啟檔案就可以檢視網頁，PHP必須先在伺服器端執行完後，再將結果傳至使用者端(Client)的瀏覽器中檢視結果，所以必須使用網站伺 服器，且伺服器要支援PHP。 如何學好PHP? 要學好PHP，要有目的，要有一個想寫的東西，寫個學校網站，寫個校友系統，寫個簡單的新聞區或相簿...等，都可以，盡可能的和工作和生活結合，利用程式來簡化繁瑣的人工步驟，或者提昇工作效率，有目標，才會有動力，才會有想法。 學PHP不需要背，背不完的，只要懂就好了。像函數就不用背，常用的打久了你就背起來了，不常用的，等到要用時，知道去哪裡找就好。換言之，函數懂越多，功力越高強。 程式碼可以複製貼上，但一定要知道為什麼要這麼寫，不要傻傻的照著打，可以的話，自己打一遍最好，最上乘就是可以說出每一行程式碼的作用和前因後果。或者，故意打錯，看看會怎樣。錯誤訊息看久了，功力也就提昇了。 PHP程式碼執行方式 透過 Web Server 方式:例如利用 Apache…
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哈囉，大家好，我是Teresa，上週的筆記提到機器學習似乎不可行，但當統計上的資料還有演算法的選擇是「有限」個時，機器學習還是可行的。 那到底為什麼機器學習可以學到東西？當假說函式集合是無限大的時候，到底會發生什麼事情？ 複習機器學習的流程圖，一開始從資料出發，有一個機器學習的演算法，透過資料和它所看到的假說集合，從裡面選擇一個最終的假說函式。 上次加了一個假設是：我們訓練的資料跟最後測試假說的方法都來自同一個分配。 Ein是指在資料上假說的表現；Eout是指未來我們還沒有看過的資料在假說上的表現，我們用同一個分配來描述。 一、假說函數不多的情況 假如假說函式集合不多、資料量又夠多，不管演算法怎麼選擇假說，Ein跟Eout兩者的表現都會長得很像。如果都長得很像，那我們當然要選擇一個Ein最低的，很接近0。因為如果Ein很接近0，那個Eout很大概率機率會很接近0，這樣就達到了學習的效果。 從上述的說明中，機器學習可以分成兩個步驟： 第一個步驟是訓練，訓練是指演算法在跑的時候，我們要確保資料上的表現（Ein）很接近0。 但訓練還不夠，我們要確保這個假說函式在測試未來未知的資料上，Ein跟Eout也很接近。 二、回顧一下，前四集筆記中我們學到的概念： Ep. 1：提到機器學習想做的事情是有個未知的目標函式，希望演算法能找到假說函式，能和目標函式非常接近，錯誤率要越小越好，（也就是Eout要很接近0）。 Ep. 2：希望機器學習在我們已知的資料上做的盡量好就好，（也就是Ein要很接近0）。 Ep. 3：機器學習是在很特定的設定下做，像是批次的資料、監督式學習、二元分類。 Ep. 4：在假說函式有限個的狀況下，Ein跟Eout會很接近。 機器學習實際上拆成兩個問題：…
前言 大家好，我是Teresa，這集的學習筆記是要讓大家思考機器學習到底可不可行？那就讓我們開始吧！ 先來做個小測驗吧！若給你以下六張圖，它們分別被歸類為-1或+1，若再給你第七張圖，請你觀察前六張圖片來給定一個規則，你會將第七張圖歸類為+1或-1呢？ 若你的答案是+1，其實答案是+1，因為前三張圖片的最左上角都是黑色的，後三張圖片的左上角是白色的，因此這題的規則是左上角的格子若是黑色就是-1，若是白色就是+1。回到第七張圖，它左上角是黑色的，因此答案是-1。 若你的答案是 -1，其實答案是+1，因為前三張圖片沒有對稱，後三張圖都是對稱的，因此這題的規則是有對稱的為+1，沒有對稱的為-1。回到第七張圖，它是有對稱的圖形，因此答案是+1。 其實還有更多隱藏的規則。發現了嗎？不同人所看到的規則都不同，因此不管你說的答案是哪個，都可能是錯誤的。這樣看起來機器學習是不是不可行呢？ 如果從數學的角度來看另一個例子，若有3個位置而每個位置都只能有0或1，給定五筆資料，那你會怎麼決定這題的函式g呢？ 輸入 輸出 0, 0, 0 +1 0, 0, 1 -1 0, 1,…
哈囉，各位好，我是Teresa，本集的重點是二元分類問題，會說明感知器以及PLA演算法。以下先讓我們回顧上集說了什麼吧～ EP.1回顧 在機器學習中，為了找到一個最適合的假說，存在著演算法(Learning Algorithm A)和假說集合(Hypothesis Set H)。演算法A 從大量資料集合D 進行觀察，接著從假說集合H 中挑選一個最符合我們期望的函式g。 上集提到的例子是如果銀行想要做出一個機器學習來判斷：當客戶申請核發信用卡時，銀行應不應該發卡給該客戶。由這個例子我們可以清楚的知道此機器學習需要提供的答案只有兩種：發卡或是不發卡。這類型的問題我們可以稱為二元分類問題。從客戶提交的申請資料x中經過函式g，來得到y（發卡）或是n（不發卡）的結果。 完整筆記可點此連結 感知器假設集（Perceptron Hypothesis Set） 銀行從過往的經驗中掌握了客戶的屬性資料，如：性別、年齡、職業、薪資、信用狀況......。這些資料都可以轉換成以下式子。 銀行也能針對這些屬性資料進行重要性的排序，給予權重，例如：薪資權重給2，信用狀況如是負債權重給-1等等。 銀行會設立一個門檻值T(threshold)，當上述條件的總分大於門檻值，才會發卡給客戶，反之，則不發卡。雖然有機率總分會剛好等於門檻值，但機率非常小，可忽略不管。 為了方便識別，我們將輸出的結果y(發卡、不發卡、忽略不計)轉為符號表示，這樣的符號在機器學習裡被稱為label。 從算式中，我們很難直接知道畫面看起來是什麼樣子，如果應用在二維平面上，會如下圖，有一條直線將畫面切割成兩個平面，而資料中的點會落在線的兩側，一側為正；一側為負。而機器學習所期望的目標便是找出一條直線，能將不同的label正確劃分在兩個平面上。這樣的感知器便被稱作二元線性分類器(Linear…
哈囉，大家好，我是Teresa，這集的重點會在機器學習所要解決的問題依照不同的面向分類有哪些種類。如下圖，依照機器學習的不同問題，大致可以區分成四種面向：輸出的空間、資料的標記種類、輸入的資料、給電腦資料的方式，依照四種面向來一一詳述吧！ 一、根據輸出的空間不同 二元分類 Binary Classification： 二元分類的問題其實就像是非題，我們餵給機器的資料，經過假說的函式後僅會輸出是或否的兩種結果，以圖來表示的話便是將平面區分為兩個平面以表示是或否。 二元分類在機器學習當中是很基本、很核心的問題。是非題的應用相當廣泛，之後理論推導與實際的演算法都會由二元分類出發。 二元分類的應用如下： 信用卡核發（回顧上集） 垃圾郵件分類->是垃圾郵件或不是垃圾郵件 醫療上的診斷->生病或未生病 預算的投入->獲益或不獲益 答題->正確或不正確 多元分類 Multi-class classification： 輸出從原本二元分類中的是或否兩種結果，變為有多種結果，近似於單選題。多個選項經過假說的函式後會輸出其中的一種結果，常用在視覺或聽覺辨識。 多元分類的應用如下： 銅板分類（1元、5元、10元、50元） 數字辨識->郵遞區號辨識(0-9)…
前言 大家好，我是Teresa，前陣子因為一場線上小聚，讓我開始正式接觸機器學習，參與前和參與後都順手寫了一篇文章，連結在此附上，在開始閱讀此篇之前，可以先看看你有沒有理解文章中提到的概念。 機器學習從零開始-簡單認識基礎概念 | Teresa初學者筆記 機器學習的介紹與應用-Python主題小聚直播回顧 總之，在這場線上小聚過後，Teresa就決定要更深入的接觸機器學習，於是在Coursera上找了一堂基礎的機器學習線上課程，之後的筆記都會環繞在這堂課上，那就讓我們開始吧！ 每一個機器學習的使用者應該要知道什麼？ 哲學上機器學習的思想 數學上的工具 演算法的設計 它們的使用：包含什麼時候可以使用、為什麼可以使用、如何使用、如何會變得更好 什麼時候可以使用機器學習？ 在了解什麼時候可以使用機器學習之前，不妨先思考看看什麼是「學習」？ 以人類的角度，學習會從「觀察」出發（通過我們的五感）進而學習「轉化」成一項技巧 因此機器學習便是用電腦做為「學習主體」來「模擬」人類學習的過程 Note：觀察（資料）->機器學習（演算法）->技巧 技巧指的是「增進」某一方面的表現。 結論：機器學習的過程是從資料出發經過電腦的計算最終得到某種表現的增進。 若你想達成上述的目的，便可以使用機器學習。…