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超夢券不再是作夢?VIP團體戰舉行規則彙整 / A comprehensive guide on how to trigger EX Raids

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超夢券不再是作夢?VIP團體戰舉行規則彙整 / A comprehensive guide on how to trigger EX Raids

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(圖片來源:Pokémon GO)

這是來自於GO HUB上的教學「A comprehensive guide on how to trigger EX Raids」,教導精靈寶可夢GO玩家如何開啟你所在位置的VIP團體戰(EX Raids),進而有機會拿到VIP團體戰入場券、並挑戰現在的VIP團體戰頭目:超夢。有在關注精靈寶可夢GO的玩家應該都已經知道VIP團體戰的已公開規則就是「地點:贊助商、公園」、「道館聲望:金牌」、「活動:團體戰」,但對於團體戰的開啟條件與規律多在玩家間經驗歸納,尚無較有系統性的整理。

這篇教學則更深入的研究了S2地理網格 (S2 cells)、道館資格(gym eligibility)、最低參與玩家人數(expected player)以及團體戰活動(raiding activity)等細節,我覺得對玩家來說蠻有啟發意義,所以花點時間來翻譯看看,並依據臺灣的狀況調整一些教學細節,最後再加入一些我個人的觀察。

當然,這篇教學依然只是玩家歸納的規則,而這之中依然包含了大量的隨機要素,並非100%準確。遊戲官方Niantic仍然會對VIP團體戰的規則進行調整,因此玩家把這篇當作參考即可。開心遊戲最重要喔!

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找出你關注的隱含知識:以Cortana做子群組探勘 / Discovery Knowledge in Your Interesting Target: Subgroup Discovery with CORTANA

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找出你關注的隱含知識:以Cortana做子群組探勘 / Discovery Knowledge in Your Interesting Target: Subgroup Discovery with CORTANA

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聚焦於你感興趣的關聯規則:Weka的HotSpot演算法之後,這篇要介紹的是實作了Exceptional Model Mining的子社群探勘(subgroup discovery)專門工具:CORTANA。跟HotSpot相比,CORTANA不僅可以探勘連續類型的目標變項(target variable),還能夠綜合多個目標變項成為一個目標概念(target concept),以此找到最能符合目標概念的子群組(subgroup)。

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如何讓PDF文件歪斜轉正?使用Acrobat Pro的編輯PDF工具 / How to Deskew and Straighten a Scanned PDF in Acrobat Pro

如何讓PDF文件歪斜轉正?使用Acrobat Pro的編輯PDF工具 / How to Deskew and Straighten a Scanned PDF in Acrobat Pro

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在數位化的時代裡面,現在很多文件都是以PDF的方式保存。以往數位典藏盛行的時代,許多PDF並非是原生的電子文件,而大多是由列印或影音下來的紙本掃描而成。而掃描的文本最常見的問題就是偏斜、不正,這會造成電腦與平板閱讀的時候有很多問題。這篇我介紹使用Adobe Acrobat Pro來將掃描文件以OCR技術使之變成可選取的文字,再以編輯EDIT功能將歪斜的文字校正至垂直。做法很簡單,我想應該很多人會需要這樣的技術,在這裡整理一下這整套做法。

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彙整中文與英文的詞性標註代號:結巴斷詞器與FastTag / Identify the Part of Speech in Chinese and English

彙整中文與英文的詞性標註代號:結巴斷詞器與FastTag / Identify the Part of Speech in Chinese and English

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(圖片來源:e-Tutorial World)

文本分析時常會用到詞性(Part of Speech,簡稱POS)作為判斷依據。現在流行的中文斷詞器結巴(Jieba)具備詞性判斷的功能,這篇將整理56種詞性標記代號的意義,並加上標點符號的自訂詞典以補足結巴無法辨識標點符號的問題。此外,結巴僅會將英文詞性標示為「eng」,這難以用在中英混雜的文本中。因此我又另外找了Node.js上的pos函式庫,這是基於Mark Waston的FastTag詞性標註演算法,能夠為英文字分辨出45種不同的詞性。

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白箱或黑箱:如何依照場合選擇機器學習模型? / White box or black box: choosing a machine learning model for your application

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白箱或黑箱:如何依照場合選擇機器學習模型? / White box or black box: choosing a machine learning model for your application

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我之前的幾篇文章中一直提到資料探勘(機器學習)中黑箱演算法與白箱演算法的概念。黑箱演算法正確率高、但產生的模型難以解釋;白箱演算法能夠產生容易理解的模型,但正確率可能不高。最近在看Vidyadhar Ranade在2017年4月所寫的「White box or black box: choosing a machine learning model for your application」,覺得他對黑箱與白箱的見解頗有道理。因此試著將內容翻譯出來,讓大家對機器學習演算法中黑箱與白箱的特性有更深刻的認識。

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M5P:預測非線性連續資料的樹狀迴歸演算法 / M5P: Trees with Linear Models in Weka

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M5P:預測非線性連續資料的樹狀迴歸演算法 / M5P: Trees with Linear Models in Weka

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M5P樹狀迴歸演算法Weka內建的一種迴歸演算法。它可根據資料的分佈建立多種迴歸模型,依據輸入資料的不同來決定適用的迴歸模型。比起傳統的線性迴歸,M5P能夠準確預測非線性的資料,而且規則與迴歸模型容易解讀。相較於類神經網路支持向量機等黑箱演算法,白箱演算法的M5P更容易用於研究結果的解釋上。

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CSV to SQL Table:將CSV試算表加入到關聯式資料庫 / Import CSV File into a Database Table

CSV to SQL Table:將CSV試算表加入到關聯式資料庫 / Import CSV File into a Database Table

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這是一個將CSV格式資料轉換成關聯式資料庫插入表格與資料SQL語法的網頁工具。可適用於SQLitePostgreSQLMySQL等關聯式資料庫。傳統做研究時比較常用Excel、SPSS等試算表資料,但其實加入到資料庫之後,就能更容易跟其他資料交互比對、分析,也能用資料庫內建的聚合函數(aggregate functions)計算平均數、標準差等統計常用的資料中心與離度,讓資料分析更容易處理喔。

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