請在「Table」(表格) > 「Number Format...」(數字格式)裡面，將「Decimal places」(小數點)設為「1」。
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要記得在插入圖片的時候，修改圖片的錨點(Anchor)為「As Character」(在字元上)喔。
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如果有大量資料、或是無法一次產生而需要分段輸入的資料，可以使用這個技巧。
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要在「Styles」(樣式)裡的「Load Styles from Template」(從範本讀取樣式)設定喔。
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原來逗點符號看起來不一樣的原因，是因為語言設定需要調整。
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Paragraph Style > Indents & Spacing > Indent > First line: 你文字的兩倍大小。記得要取消打勾Automatic。
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確保ChatGPT整理的內容來自你提供的資料，這可能是使用ChatGPT相對合理的做法。
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雖然沒找到合理的解決方法，但重開機就正常了。
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LibreOffice是免費的，那我在公司機關裡面使用LibreOffice，會有什麼問題？
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這是以「可解釋機器學習：黑盒模型可解釋性理解指南」第二章「可解釋性」(interpretability)製作的投影片，供大家參考。
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儘管Summernote很難跟Vue整合，但獨立使用倒是挺方便的。
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Windows界的工具箱，我推薦用USBOX。那Linux界呢？首推Kali Linux。
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背後運算用Colab，前端顯示用JavaScript跟CSS，世界頓時開闊了起來。
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做了很多次了，赫然發現我還沒有好好記錄at的用法。
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活用Stable Diffusion的進階技巧中，製作mask (翻譯做遮色片或蒙版)是必備的技巧。想要快速地選取物件主題的mask的話，GIMP的Foreground Select (前景選取)工具是你必須學習的強力工具。以下我們就來練習用GIMP的Foreground Select選取圖片中的物件吧。
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這是我在2020年「大數據基本演算」系列課程中教授的「文本探勘實作」課程內容。以下是投影片跟相關教材的整理，供有需要的朋友參考。
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Stable Diffusion的outpaint在繪製部分物體的畫外畫時意外地很好用。這篇就記錄一下我的操作過程吧。
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這是我在2020年「大數據基本演算」系列課程中教授的「大數據時代下的文本分析」課程內容。以下是投影片跟相關教材的整理，供有需要的朋友參考。
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改用「ngrok http 80 --log=stdout > /tmp/ngrok.log &」即可。
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這是我在2020年「大數據基本演算」系列課程中教授的「比較性分析：關聯規則探勘之熱點分析」課程內容。以下是投影片跟相關教材的整理，供有需要的朋友參考。
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這是我在2020年「大數據基本演算」系列課程中教授的「預測性分析：分類」課程內容。以下是投影片跟相關教材的整理，供有需要的朋友參考。
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簡單來說，移除 /opt/telebit 再重新安裝Telebit即可。
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這是我在2020年「大數據基本演算」系列課程中教授的「探索性分析：分群與異常偵測」課程內容。以下是投影片跟相關教材的整理，供有需要的朋友參考。
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差點忘了編譯Docker映像檔的時候也是要安裝套件。
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這份資料集改編自Kaggle上ZACKTHOUTT所發佈的葡萄酒評論資料集(Wine Reviews)。我將其中的描述與國家取出來，作為英文的文本探勘練習使用。(封面來源：Pixabay)
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忽然想起來自己為什麼很少用LibreOffice Calc的原因orz
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這份資料集改編自Kaggle上GREGORYSMITH所發佈的電玩遊戲銷售量資料集(Video Game Sales)。我取其遊戲名稱跟遊戲類別成為獨立的資料集，供人作為文本探勘練習使用。
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這份資料集改編自Kaggle上CLÉMENT BISAILLON所發佈的真假新聞資料集(Fake and real news dataset)。可作為英文的文本探勘練習使用。
原來設定裡面還有這麼多可以調整的地方。
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這份資料集改編自Kaggle上TEDANCE WSDM所發佈的假新聞分類資料集(WSDM - Fake News Classification)。可作為文本探勘練習使用。
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不要用原本的安裝程式，要手動找出驅動程式後、手動安裝。
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這份資料集改編自Kaggle上Zero Leon所發佈的Taptap Reviews手機遊戲評論資料集。可作為簡體中文的文本探勘練習使用。
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你想請ChatGPT這種聊天機器人幫你改報告，但是報告內容太長、還有表格等格式，導致你的複製貼上讓AI也看不懂，怎麼辦好呢？這時候不妨試著用我做的「AI改報告提問器」來產生適合的提問內容吧。
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這份資料集改編自Kaggle上Leo Zhou所發佈的中文網路小說評分資料集。可作為文本探勘練習使用。
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這份資料集改編自Sakar與Kastro在2018年發佈的線上購物顧客購買意圖資料集。可作為機器學習練習使用。
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Nextcloud Client + Nextcloud + rclone + Google Drive。這套組合真是複雜。
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這份資料集改編自Becker與Kohavi在1996年發佈的人口普查收入資料集。可作為機器學習練習使用。
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這份資料集改編自Fokoue與Gunduz在2013年發佈的土耳其安卡拉加齊大學學生教學意見回饋資料集。可作為機器學習練習使用。
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在User interface的Quicksettings list裡面增加「sd_vae」就可以了。
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這是修改自Paulo Cortez所發佈的「Student Performance」的資料集。我將資料集調整後用於講課。
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沒想到一開始就不應該選擇MariaDB。
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