在Node.js上開發專案的好處就是可以透過npm找到大量好用的套件。但有時候，你可能會發現某些套件的內容不合你的需求，或是程式運作上有錯誤。也許你可以到問題討論版(issues)提出修改請求、苦苦等待作者的回應，不過其實你也可以在授權條款允許的情況下，自行取得別人的程式碼，並以私領域套件(scoped pacakge)的形式發佈到npm註冊處。來看看這要怎麼做吧。
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大家好，我是持續跟Chromebook奮鬥的布丁。我這臺在2018年購買的Chromebook只有32GB的儲存空間，這個限制使得在Chromebook上裝了些APP、甚至是使用crouton的時候，很容易就用盡Chromebook的儲存空間。Chromebook裡面管理Chrome OS的檔案比較容易，但是在crouton這個Ubuntu作業系統環境裡，要找出大型檔案和已經安裝的套件，就需要仰賴一些工具和指令列命令。接下來就讓我們來看看要怎麼在crouton裡面清出更多空間吧。
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大家好，我是時時刻刻盼望Chromebook趕快長大的布丁。Chromebook之前一直主打可以安裝Android APP，但是Android最好用的各種輸入法，是直到Chromebook中的Android升級到第9版Pie之後，才能在一定條件下使用。我的ASUS C213最近獲得更新之後終於能開啟這個功能了，就讓我們來看看這是怎麼一回事吧。
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大家好，我是下著大雨的悶熱週六躲到實驗室工作的布丁。NetBeans 8.2在檢查HTML格式的時候並沒有支援Vue.js的特殊標籤與屬性，不過還好我們可以手動為NetBeans的專案加入自訂設定，避免NetBeans顯示錯誤訊息。但是NetBeans的自訂標籤似乎不能接受「:」或「@」開頭的縮寫屬性(shorthands)，但「v-on:」或「v-bind:」就可以。使用的時候可能要注意這個差異。
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在Webpack中引用其他程式碼的模組解析，可以是來自於獨立的JavaScript檔案，也可以是來自於Node.js中已安裝的模組，可以使用require，也可以使用import。我很好奇到底這兩種引用方式對於最後產生的檔案大小有何影響，在這篇中我以引用獨立檔案或是已安裝的模組、require或是import這四種組合來引用 jQuery 跟 JSZip 、 FileSaver 這三個模組，發現引用Node.js已安裝模組的方式產生的檔案較大，引用 獨立檔案所產生的檔案較小。而import產生的檔案比較大，require比較小。所以專案要選擇用require來引用獨立檔案會比較好嗎？我也不這樣認為。
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哈囉，大家好。繼我之前寫的「Chromebook使用一個月的雜談」之後，這篇要來聊聊最近兩個月中，我使用Chromebook來開發網頁與Node.js應用程式的一些想法。結論說在前面：使用體驗並不流暢——畢竟ASUS Chromebook Flip C213NA只是一臺便宜的低配Chromebook，但在基本操作和續航力的表現仍然能夠滿足開發程式的大部分需求就是。
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有人發現到最近「布丁布丁吃什麼？」的網站有些微的改變嗎？應該沒什麼人會注意到吧，因爲主要的改變都是在後端：Blogger範本程式碼的管理。這篇就些微的改變嗎？應該沒什麼人會注意到吧，因爲主要的改變都是在後端：Blogger範本程式碼的管理。這篇就來聊聊我管理「布丁布丁吃什麼？」範本程式碼的一些歷程吧。必須先說明的是，這只是我個人的做法，應該不適合大部分的使用者喔。
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有時候我們想要在海報上加些手寫文字，但是手寫文字掃描後只是個點陣圖，放大到海報上就會出現鋸齒痕跡，不慎美觀。如果能將手寫文字轉換成向量圖，那向量圖不管放到多大，看起來都還是很清晰。這篇我要介紹如何將手寫文字的點陣圖轉換成SVG格式的向量圖，使用的工具都是免費的自由軟體或線上服務喔。
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除了Google Drive雲端硬碟可以產生直接下載的連結之外，另一個知名的雲端硬碟OneDrive也能夠產生直接下載連結喔。我參考OneDrive 2017 Direct File Download URL Maker這篇的作法，把連結轉換的功能調整成比較順手的操作，並且加入TinyURL短網址功能。讓我們來看看怎麽做吧。
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在「Chromebook多重作業系統簡介」這篇之後，我又陸陸續續用了ASUS Chromebook Flip C213NA一個月的時間。現在我來補充一下現在對Chromebook的各種發現。
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Android的進階操作都會使用「adb」跟「fastboot」。例如手機進入Fastboot Mode了無法操作，你需要用「fastboot reboot」來強迫它重新開機。但是adb的位置到底在那裡呢？其實我們可以直接從Android Studio網頁上的SDK Platform Tools下載只含有adb跟fastbook的檔案，解壓縮後就能夠馬上使用，這樣子就不用再煩惱去哪裡找尋adb跟fastboot指令了。
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要對非結構化的文字資料進行分析，第一件事情是對文字資料抽取結構化的量化數值特徵。除了用「文字探勘分析器」簡單分析字數、句數之外，最常見的分析方式就是斷詞和詞性分析，例如線上中文斷詞工具：Jieba-JS。但Jieba-JS並不能發揮Jieba斷詞器的全部功能，所以我以Python撰寫了簡單易用的斷詞和詞性分析工具Python-Jieba，讓大家不用撰寫程式碼，只要簡單的配置，就能進行中文斷詞和詞性分析，還能夠同時分析中英混雜文本中英文的詞性。
Python-Jieba不只可搭配「非結構化資料分析：文本分類」或「Weka的中文自動評分」等機器學習來使用，更可以用在質性研究的內容分析、文本分析或敘說分析上，先用Python-Jieba找出特定詞性的文本內容來分析。
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語音轉文字的技術已經存在多年，現在這個技術已經普遍到大家手上的智慧型手機都內建了語音辨識輸入系統。除了從麥克風辨識語音之外，我們也很常需要從錄下來的影片、聲音檔中辨識文字。意外的是，這樣的技術其實不需要仰賴什麼雲端科技技術，也不用付出高昂的成本，只需要用你現在瀏覽網頁的Google Chrome就可以開始語音轉文字了。
我參考了陳鍾誠所撰寫的「Google 的語音辨識 API 之使用」，利用瀏覽器內建的Web Speech API開發成網頁應用程式「Web Speech to Text」，搭配Virtual Audio Cable讓電腦的聲音輸出的聲音轉到麥克風輸入，就能讓播放影片或聲音檔案的同時語音辨識為文字，最後轉為字幕檔案格式srt輸出。讓我們來看看怎麼做吧。
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