想在 30 分鐘內學會 Git 嗎?看這裡就對了!
Git 是一種「原始碼版本控制」軟體,它可以儲存原始碼每個版本之間的差異,然後您可以要求「時光回溯」到任何指定的版本。這可以防止一天到晚改規格的客戶或老闆,在您辛苦更動原始碼後,來一句要命的:「還是之前的那一版比較好」。我個人認為,它是程式設計中,最重要的 7 大軟體之一(文字編輯器、編譯器、版本控制器、自動化建構系統、單元測試軟體、環境佈建系統、與除錯器)。
這類「版本控制軟體」,依照流行先後,著名的有 CVS、Subversion、與 Git。目前最流行的版本控制軟體是「Git」,流行原因多多少少是因為 Linux 核心(Linux Kernel)原始碼,就是用這套軟體保持各個版本差異的。不少公司也要求程式設計師寫好原始碼後,一律都得回存 Git 系統才算完工,不能只是存在私人的硬碟就了事。所以 Git 就變成業界必備的軟體之一。
補習班常常有同學問我,有沒有那種很簡單的 Git 說明書,不用講太深,但要在 30 ~ 60 分鐘內就掌握常用功能的教材?之前一直找不到,不過今天幫大家找到了!還有中文版喔!叫做「Git 簡明指南」。鏈結如下:
https://rogerdudler.github.io/git-guide/index.zh.html
其實它的原文名稱有點好玩:「Git - The Simple Guide, No Deep Shit!」。這類標題通常能騷動我個性中愛作怪的小惡魔,讓我會心一笑後點進去看看。看完後,果然「一點點深的便便」都沒有... XD 還有中文版(簡中)!心想這麼讚的東西不介紹怎麼行!就花時間寫了這一篇。
希望今天的分享對各位的日常工作有幫助!我也很鼓勵大家能找到適合自己的「七大系統」,把它弄熟。畢竟「工欲善其事,必先利其器」嘛!我個人習慣使用的七大系統,也列在底下讓大家參考:
1. 文字編輯器:vim。不好學,但游標移動速度與文字操控能力超快!
2. 編譯器:gcc。因為我寫 C 語言比較多,所以用 gcc。
3. 版本控制器:git。其實我之前是熟 subversion。不過 git 也很好用喔!
4. 自動化建構系統:make。可以把編譯、安裝...等囉哩八唆的指令濃縮成一個簡稱(如:build, install...等)。打完按下 enter 後就可以去泡咖啡了!還能偵測哪些原始碼已經編譯過,不需重新編譯已縮短作業時間。
5. 單元測試軟體:CUnit。嚴格來說,這算一套「函式庫」,可以針對你寫好的原始碼做測試。由於我寫 C 較多,所以用 CUnit。如果您寫的程式碼是 Java 或其它,可能得找相對應的測試軟體。
6. 環境佈建軟體:VirtualBox。用它的原因是 Win, Mac, Linux 全平台都支援。我會把程式設計環境灌好後的 VirtualBox 映像檔保存好,每次要乾淨環境就 new 一個新的虛擬機起來。最近迷上 Vagrant,想知道 Vagrant 是什麼的可以看這篇: http://goo.gl/29mBs9
7. 除錯器:gdb。雖然是文字介面,但連線到運算能力很差的開發板上想除錯,也只有 gdb 跑得動。用久了也習慣了。
其實最近還想加上第八項「(8) 軟體部署系統:Docker」,不過還在研究,也還沒熟悉。等熟悉了再跟大家報告。 :-)
如果覺得文章不錯,還煩請各位不吝按讚打賞或分享一下喔! m(^ ^)m
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過12萬的網紅prasertcbs,也在其Youtube影片中提到,Visual Studio Code เป็นหนึ่งใน text editor ที่ได้รับความนิยมสูงมากในหมู่นักพัฒนาโปรแกรม โดยตัว Visual Studio Code มีเวอร์ชันที่ทำงานได้บน Windows, mac...
install git linux 在 紀老師程式教學網 Facebook 八卦
[學習資源] 莫煩 Python:Python 與 機器學習的免費影音教學網站(簡中)
網站總網址: https://is.gd/yknI1f
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大家好!前幾天分享了我製作的「機器學習」課程的第一章講義,有一些朋友詢問,有沒有值得推薦的機器學習網站?最好還是中文、免費的?
哈哈~雖然大家提出的要求,有時候會讓我去扶額頭上的三條線,不過我還是很努力地幫各位找到一個包含「Python」、「機器學習」的影音教學網站。而且還是講中文、免費的!那就是「莫煩 Python」這個網站。
這個網站的總網址,我已經提供在最上面了( https://is.gd/yknI1f )。底下我會講一大堆網址,不過都可以從上述總網址存取得到。我提供一堆網址的原因,就只是帶大家逛一圈這個網站而已。
首先,作為程式開發的作業系統,Linux 是最棒的了!不僅完全免費,而且資源豐富。一些軟體,只要打開命令列視窗,輸入「sudo apt-get install 軟體名稱」,不一會兒,它就裝好了。連「下一步、下一步...」都不用按!可惜很多朋友聽到要用命令列視窗,就退三步不想用。太可惜了!莫煩 Python 這個網站幫大家準備了 Linux 的簡易教學課程。全程都有影片,講中文。各位可以參考這裡:
https://is.gd/HVYpqM
再來,很多人都想學習原始碼版本控管軟體 Git,這邊也有完整的影音教學:
https://is.gd/V40jlO
接下來就是 Python 這個語言的學習了。這個網站也提供了「基礎」、「多工」、「視窗程式設計」三個主題的 Python 語法教學。算得上是相當全面的學習資源了:
https://is.gd/X7T8E9
其次,想學機器學習,一定得有訓練機器學習模型的資料,以及熟練機器學習三大函式庫:NumPy、Pandas、Matplotlib。所以,底下這個網頁,會完整幫您打好機器學習的基礎知識:
https://is.gd/7IWHLL
最後,就是大家想學的機器學習。網址在這裡:
https://is.gd/bitBnm
不過它排列的順序有點亂。我會推薦大家用以下的順序來學:
1. 機器學習通用:SciKit-Learn ( https://is.gd/0OEfaQ )
2. 有趣的機器學習 ( https://is.gd/Betq11 )
3. 強化學習 Reinforcement Learning ( https://is.gd/SgBW9v )
4. 從頭開始實踐機器學習 ( https://is.gd/PTqX7p )
5. 神經網絡:TensorFlow( https://is.gd/tjKAph )
6. 神經網絡:PyTorch( https://is.gd/TS3Yvb )
7. 神經網絡:Theano( https://is.gd/By7QiB )
8. 神經網絡:Keras( https://is.gd/bsGYaW )
最後,幫大家整理一下,我認為這個網站最佳的學習順序:
Part 1. 程式設計工具
1. Linux 作業系統: https://is.gd/HVYpqM
2. Git 原始碼版本控管工具: https://is.gd/V40jlO
Part 2. Python 語言
1. 基礎語法: https://is.gd/DqjjVr
2. 多工(Multi-threading): https://is.gd/LoBUm1
3. 多工(Multi-Processing): https://is.gd/Gr8fKf
4. 圖形使用者介面(GUI)程式設計--使用 tkinter: https://is.gd/06oUHz
Part 3. 資料收集&處理
1. NumPy & Pandas: https://is.gd/sToqS9
2. MatPlotLib: https://is.gd/ZWUw0T
3. 網路爬蟲: https://is.gd/Zf6uPv
Part 4. 機器學習
1. 機器學習通用:SciKit-Learn: https://is.gd/0OEfaQ
2. 有趣的機器學習: https://is.gd/Betq11
3. 強化學習 Reinforcement Learning: https://is.gd/SgBW9v
4. 從頭開始實踐機器學習: https://is.gd/PTqX7p
5. 神經網絡:TensorFlow: https://is.gd/tjKAph
6. 神經網絡:PyTorch: https://is.gd/TS3Yvb
7. 神經網絡:Theano: https://is.gd/By7QiB
8. 神經網絡:Keras: https://is.gd/bsGYaW
另外,可以考慮我在 YOTTA 平台開設的 Python 線上學習課程。一門課程,除了 Python 基礎語法外,還包含「計算機概論」、「Git & GitHub」等主題。目前獲得 15 位同學評價,一律評等為 5 星!希望大家喜歡!課程首頁在此:
https://is.gd/nF4yBi
希望大家喜歡今天的分享!請大家多多按讚鼓勵、轉發分享。或追蹤我的 FB、YouTube、以及 Instagram 喔~
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4. 從頭開始實踐機器學習 ( https://is.gd/PTqX7p )
5. 神經網絡:TensorFlow( https://is.gd/tjKAph )
6. 神經網絡:PyTorch( https://is.gd/TS3Yvb )
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1. 基礎語法: https://is.gd/DqjjVr
2. 多工(Multi-threading): https://is.gd/LoBUm1
3. 多工(Multi-Processing): https://is.gd/Gr8fKf
4. 圖形使用者介面(GUI)程式設計-\-\使用 tkinter: https://is.gd/06oUHz
Part 3. 資料收集&處理
1. NumPy & Pandas: https://is.gd/sToqS9
2. MatPlotLib: https://is.gd/ZWUw0T
3. 網路爬蟲: https://is.gd/Zf6uPv
Part 4. 機器學習
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install git linux 在 prasertcbs Youtube 的評價
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