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三個你不能錯過的教學資訊

疫情之下，原本實體活動全都改成線上，活動分享全都在網路上很容易錯過，這邊整理了幾個跟數位教學相關的活動資訊給大家參考，分享順序為活動時間⏰ 1. Google Workspace技術整合術 Google Workspace for Education (原 G Suite 教育版) 能透過 Gmail、Google Drive、Google Calender、Google Meet 和 Classroom 等通訊與協作應用程式創造輕鬆與順暢的學習環境，並促進協同合作以提升數位學習與教學成效，而且還會為學校資料提供雲端安全性防護 !!! 但這麼多應用怎麼把它發揮最大效益呢？ 這裡推薦由國立華僑高級中學主辦的講座，將會由教學經驗豐富的盧承璿Alan老師，傳授Google Workspace工具整合術，給您的工作與教學大加分? ?活動時間： 7/21、8/11、8/18，13:00-16:00…
學程式助教
July 21, 2021
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Gather 教學應用全攻略：用虛擬校園打造 2026 最強線上教學體驗

隨著遠距工作與線上教學成為常態，傳統的視訊軟體如 Google Meet 或 Zoom 雖然解決了「看見彼此」的問題，但卻始終缺乏了一種靈魂——也就是那種「我們在同一個空間」的臨場感。實體的教室變成一格一格的畫面，原本吵雜的下課時間也變成掛斷通話的系統聲。 如果您還在尋找一種能讓學生（或團隊）真正「玩」在一起、學在一起的方案，那麼 Gather (原 Gather.town) 在 2026 年的今天，依然是虛擬空間領域的霸主。特別是在經歷了 2.0 版本的徹底重構後，它的表現更趨完美。 為什麼選擇 Gather？（2026 現代版亮點） 如果您直覺地把 Gather 只當作一個「有像素小人的視訊軟體」，那您可能錯過了它最迷人的核心： Gather 2.0 引擎重構：2025 年底推出的…
學程式助教
July 16, 2021
戰略紀錄

HTML語法整理! 3分鐘快速弄懂常用語法！

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> 網頁內容的主要呈現部分 </BODY> </HTML> 你可以看到網頁就是由一堆標籤(所謂標籤就是指被<>包起來的語法)集合起來的，透過瀏覽器的消化整理，就是我們所看到的網頁了。簡單而言，通常一份完整的網頁包含了二個部份：抬頭(HEAD)、文件本體(BODY)。而打在<TITLE></TITLE>這裡面的文字會出現在瀏覽器視窗最上頭藍色部份，當作一篇網頁的主題。而最上方及下方的HTML標籤，是為了告訴瀏覽器說這是一份HTML，但這個標籤不是必須的，不過通常都包在網頁的最上下兩端，將所有的原始碼都包起來。 看過上述內容你已經瞭解了一個最基本的HTML檔案格式是什麼樣子，接下來為各位整理了HTML基本語法，讓各位在開發時能更快速查詢自己想要的語法。…
jing
April 21, 2021
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邁向專家的第一步── Firebase AB Testing 的運用 EP.1 認識 AB Testing

哈囉大家好～我是Sunny，這次為大家帶來一系列的 AB Testing 教學，讓大家更知道什麼是 AB Testing，又該怎麼運用它向專家邁進一步！本系列文章內容是整理自 Firebase 的 Youtube 影片教學，那麼就廢話不多說，讓我們往下看下去吧！ 什麼是A/B Testing   A/B Testing，顧名思義即是測試A決策與B決策的兩個 Testing，通常發生於想要比較哪個決策在實際運用上是更有用的、更有效益的。當團隊有兩個或是多個以上的點子與決策想要實踐、卻不知道哪個為最佳選擇時，A/B Testing 是幫助篩選出最適合選項的一種測驗方式。 為什麼要做A/B Tesing   以一間軟體公司為例，製作出一項好用 app 時，必須要考慮到 app…
sunny
January 20, 2021
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Python機器學習EP. 2 感知器perceptron learning algorithm

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 Binary Classifiers)。 （圖片來源：課程截圖） 感知器學習演算法（PLA） 感知器中的所有集合H，代表了平面上許多不同條的直線。…
Teresa
December 29, 2020
戰略紀錄

Python機器學習EP. 3 機器學習的不同問題

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) 圖片辨識->動物、水果分類 郵件分類->垃圾郵件、促銷活動、重要的郵件等 迴歸分析 Regression： 輸出的標籤不同於其它分類問題為零散的值，迴歸問題的輸出值會是一個連續的範圍。…
Teresa
December 28, 2020
網頁日記

網頁日記 # 8｜Iris 程式小白

操作完簡單的 Javascript 實作後，馬上來進到下一步 —— 認識重量級函式庫！ 那～ 我們馬上來看看 React.js 能帶給我們哪些便利之處吧～ 本篇日記針對 React 的十大特點做概括性的介紹 希望新手朋友們看完此篇對於 React 就能有最基礎的認識＆了解 ?   1. React 超基本介紹 為 Javascript 的函式庫 用於建造可重複使用、元件化、具互動性的 UI…
iris
December 5, 2020
網頁日記

網頁日記 # 7｜Iris 程式小白

恭喜你們看到倒數第二集啦！ 可喜可賀?  相信你學 JS 的目的應該也是想走前端或是做出屬於自己香味的網頁吧～ 那這集就是你發揮所學的地方嘍（摩拳擦掌?  延續上集下拉式選單的精彩製作，這集要來教大家如何最簡單生出看起來好像很厲害的圖片輪播 Carousel！一起練功吧～   使用 Bootstrap 前注意事項： 使用前必須按指示寫入指定 CSS 和 JS 程式碼（如不清楚可回上一篇日記 review） Carousel 功能不會自動化調整輪播畫面尺寸，因此必須另行定義 Carousel default 功能無附加箭頭 (▶) 和指示…
iris
November 20, 2020
戰略紀錄

機器學習的介紹與應用-Python主題小聚直播回顧

哈囉，大家好，我是Teresa，10/29的晚上參加了機器學習的主題小聚，可真是收穫滿滿，講師說話非常有邏輯架構，在此感謝蝦皮的兩位工程師 Kevin和Vincent 蒞臨快樂學程式的主題小聚直播活動來和各位觀眾互動，更感謝有熱情的觀眾支持，讓這次的直播能圓滿落幕。 此篇會做主題小聚的重點摘要與回顧，如果喜歡、想追蹤我更多筆記，可以加入程式小白的 JS Python 學習群的社團。社團中也會有其他學習夥伴和你一起討論、交流、互動哦！ 什麼是Machine Learning？ 給機器或電腦資料並搭配相對應的看法，它能從過去人類給的資料中學習模式甚至預測，以做出比人類更好的行為或是技術。它的趨勢從2014年開始飆升，都要歸功於硬體技術的發展，讓過去沒辦法計算的部分都可以開始計算。 資料分析師：整理需求端的需求，並從資料庫中抓資料來分析 資料科學：用數學模型把分析完的結果做預測或自動化 ML：作資料的安排或API給後端或前端工程師取用 Machine Learning跟Deep Learning的差異： Machine Learning：人工智慧的一種方法 Deep Learning：指的是ML中的一種類型，如：人類神經元的模型 Machine Learning的三大主角 所有的機器學習都有共同目標：找一個對的 Y =…
Teresa
November 11, 2020