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如何在NetBeans中設定Git的遞交者? / How to change author of Git commits in NetBeans

如何在NetBeans中設定Git的遞交者? / How to change author of Git commits in NetBeans

13-NetBeans_Git_How_to_change_author.png

ALOHA~~這裡是灌新電腦後要重設設定就會非常苦惱的布丁。

NetBeans具備了版本控制工具Git的功能,不過預設Git在遞交的時候,它會用你電腦的使用者帳號名稱跟電腦名稱作為作者的資訊。這時候其實我們可以從「Open Global Configuration」來手動設定Git遞交的作者資訊喔。讓我們來看看怎麼操作吧。

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如何合併多個純文字檔案並加上換行:使用Notepad++ / How to merge plain files in a single file with broken lines: Using Notepad++

如何合併多個純文字檔案並加上換行:使用Notepad++ / How to merge plain files in a single file with broken lines: Using Notepad++

12-Notepad_How_to_merge_plain_files.png

ALOHA~~我是就算為了一個小小的合併檔案工作也不想寫程式的布丁。

我們很多時候需要將大量的純文字檔案合併成一個檔案,並且希望在各個檔案之間加上換行。單純將純文字檔案合併成一個檔案的做法很多,但是要能夠正確識別中文編碼,還要在合併的檔案之間加上斷行,那就不太容易了。

令人意外的是,Windows上好用的純文字編輯器Notepad++,它的Combine外掛居然有合併多個純文字檔案的功能。讓我們來看看怎麽操作吧。

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Weka簡介與實作:資料探勘的分群、異常偵測、關聯規則探勘、分類 / Practice Data Mining with Weka: Clustering, Outlier Detection, Associations and Classification

Weka簡介與實作:資料探勘的分群、異常偵測、關聯規則探勘、分類 / Practice Data Mining with Weka: Clustering, Outlier Detection, Associations and Classification

11-Weka_Practice_Data_Mining_with_Weka.png

啊囉哈~~這裡是整理投影片整理得超久的布丁。

今天要來談的Weka是知名的資料探勘自由軟體,它含括了資料探勘中的三大議題:分群(clustering)關聯規則探勘(association rule mining)以及分類(classification)。想要學習資料探勘的基本概念,並快速開始進入資料探勘實作的話,Weka是個不需要寫程式也可以輕鬆上手的好方法。

這一篇是我在2019年研習班中講授的課程投影片。這篇的做法改進了我之前製作的「巨量資料探勘與統計應用」課程內容,不僅更加掌握Weka的功能與參數,也直接採用ODS開放文件格式試算表作為練習資料的格式。如果你對資料探勘有興趣的話,不妨也試著一起玩玩看吧。

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數位學習平臺介紹:KALS和PBL / Introducing to Online Learning Environments: KALS and PBL

布丁布丁吃布丁

數位學習平臺介紹:KALS和PBL / Introducing to Online Learning Environments: KALS and PBL

10-KALS_PBL_IDSR_Introducing_to_KALS.png

大家晚安,這裡是平安渡過颱風、但是學業上不太平安的布丁。

在2018年的一個工作坊中,我跟實驗室的同事們用英文做了閱讀知識合作標註學習系統KALS (Knowledge-based Annotation Learning System)以及問題導向學習環境PBL (Problem-based Learning)的介紹投影片。這篇文章是將這兩個投影片記錄一下,供有需要的人取用。

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如何建構響應式的HTML表格:表格縮圖響應式設計方案 / How to Create a Responsive Table using Table Thumbnail

如何建構響應式的HTML表格:表格縮圖響應式設計方案 / How to Create a Responsive Table using Table Thumbnail

7-HTML_How_to_Create_a_Responsive.png

啊囉哈~~這裡是剛剛才發現在米塔颱風中曬衣服是不行的布丁。

為了因應大小不一的螢幕尺寸,現代的網頁都強調必須具備響應式設計(responsive web design)。響應式設計可以讓網頁在大螢幕上面看起來很自然,在小螢幕裡面也不會看起來太過彆扭。網頁上各種不同的元素都有其響應式設計的做法。其中最具爭議性的,就是表格元素<table>的響應式處理。

有別於主流的捲軸方案或是重新排版的CSS方案,這邊我要提出一種特別適合部落格文章的表格縮圖響應式設計方案。此做法是在小螢幕時以表格縮圖取代原本的表格,而使用者點選表格縮圖時,就會開啟一個新網頁,裡面呈現完整的表格內容。下面就讓我們來看看表格縮圖響應式設計方案怎麽運作的吧。

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初探網頁前端框架Svelte / Preliminary Study of Svelte, a Front-end Framework

初探網頁前端框架Svelte / Preliminary Study of Svelte, a Front-end Framework

6-Svelte_Preliminary_Study_of_Svelte.png

最近嘗試摸索了號稱簡短程式碼就能運作網頁前端框架Svelte,一開始我的確為它的簡潔所吸引,嘗試架了一個Svelte專案來跑跑看。不過實際摸索後,若從開發大型複雜專案的角度來看,Svelte無法將腳本與樣式拆開成獨立檔案、也難以抽出額外的圖片檔案等不足,使得它仍然比不上Vue.js好用。

這篇先給大家準備一個我嘗試Svelte的試作專案,再來談談我對Svelte的使用感想。如果對Svelte有興趣的人,說不定也能基於我的試作專案再來改造,改善我對Svelte的批評呢。

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打造獨特的EXE檔案:在AutoIt編譯時加上圖示 / Compile AutoIt into an EXE file with specific Icon

布丁布丁吃布丁

打造獨特的EXE檔案:在AutoIt編譯時加上圖示 / Compile AutoIt into an EXE file with specific Icon

5-EXE_AutoIt_Compile_AutoIt_into_an.png

哈嚕~~我是非常喜歡為各個網站加入特製腳本跟樣式表、讓網站用起來更順手的布丁。今天要來介紹的是如何為AutoIt編譯的exe檔案指定特定圖示的做法。做法很簡單,只要在開頭加上「#pragma compile(Icon, 'icon.ico')」語法即可。讓我們以archive-util-7z.au3為例子,看看怎麽在AutoIt程式裡面加上指定圖示的語法吧。

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NetBeans整合GitHub Issues / Integrate GitHub Issues into NetBeans Tasks

NetBeans整合GitHub Issues / Integrate GitHub Issues into NetBeans Tasks

3-NetBeans_GitHub_Issues_Integrate.png

大家晚安,我是電腦重灌後很多設定一天沒還原到位,就一天覺得渾身不對勁的布丁。今天要跟大家介紹的是NetBeans跟GitHub Issues的整合:GitHub Issues外掛。NetBeans可以透過安裝GitHub Issues外掛,再並加上一些設定,就能讓GitHub Issues問題回報系統整合到NetBeans之中。如果你使用NetBeans做開發、也用GitHub做版本控制的話,非常推薦你試試看這個功能。讓我們來看看怎麽做吧。

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工具開發閒聊:從AutoIT到Electron / DIY Tools: From AutoIT to Electron

工具開發閒聊:從AutoIT到Electron / DIY Tools: From AutoIT to Electron

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最近在重灌電腦之後興起了使用AutoIT和Electron各種小工具的念頭。這篇並不是特別介紹或教學關於這些開發技術的方法,只是想要記錄一下我到底用AutoIT和Electron開發的過程,以及這些過程的想法。

這篇混雜了大量我的自言自語跟技術名詞,請不要勉強看懂,或著說,其實也沒什麼必要看吧?

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用Weka找出最特別的文本:局部異數因素之異常偵測 / Mining the Special Text with Weka: Local Outlier Factors (LOF) for Anomaly Detection

用Weka找出最特別的文本:局部異數因素之異常偵測 / Mining the Special Text with Weka: Local Outlier Factors (LOF) for Anomaly Detection

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我們要如何在大量文本當中,快速找出談論內容與眾不同、別有見地的文本呢?字數長短可能會被灌水,從字詞內容著手,也許是個合理的開始。本篇將應用資料探勘中異常偵測(anomaly detection)常見的演算法:局部異數因素(Local Outlier Factor, LOF),在Weka中找出用詞最為與眾不同的文本。

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