內在驅動力與外在驅動力

作者: Fred F.M. Wang (FW知識瑣記) 日期: 2021-12-29

 經營自己是內在驅動力，升遷與獎勵是外在驅動力

小時候來自他人的期待與稱讚，往往是我們努力的動力，到了成年時，多數人仍依賴主管，老闆的稱讚與獎勵，現實世界往往是殘酷的，雖然努力但回饋常常不如己意，然後就開始抱怨，抑鬱不得志。

其實人生要自在要快樂，最重要來自內在的驅動力，靠自己的努力所得到的成長與成就，才是可靠的，才是長遠的。

例如，有些人退休後，擔任志工，為社會，為弱勢服務，不為金錢與名利，這就是內在驅動力，從自己展現的價值，得到成就感與滿足。

參考網文 :

1 https://zanyouxi.com/single/290240.html

2 https://www.gushiciku.cn/dl/1aJdU/zh-tw

甚麼是糟糕的網頁設計

作者: Fred F.M. Wang (FW知識瑣記) 日期: 2021-12-20

可用性設計與用戶體驗這門學問在網頁設計已經談了很多年了，還是有很多網站犯了一些糟糕的錯誤。下面是筆者認為糟糕的三類網頁設計。

第一類，干擾用戶閱讀內容

1. 跳出式視窗(或廣告)，特別是佔滿整個畫面的跳出式視窗，顯示內容前跳出或用戶捲動內容過程跳出都嚴重干擾用戶閱讀內容，皆不可取，使用嵌入式廣告則干擾比較小。
2. 自動撥放音樂。
3. 載入太多與內容無關或Size太大的圖片或廣告內容，造成等待時間太長。
4. 先顯示影片或動畫才出現主題相關的內容。
   

第二類，操作困難

1. 需要多次點擊才能找到需要的內容，建議網站內任何內容不要超過三次滑鼠點擊就可以看到。
2. 過小的選單連結或文字連結，難以選擇或點擊進入想看的內容。
3. 返回首頁困難。
4. 非正規與慣用的操作方式。 
   

第三類，視覺效果不佳

1. 內容與背景對比不足，可讀性太差。
2. 太多且雜亂的文字與圖片。
3. 排版過於混亂，內容過度壅擠或過度使用格線。
4. 配色不佳，沒有一致的色系。
5. 閃爍的內容。
6. 缺乏支援不同平台的設計，例如iOS或Android等行動平台。
7. 顯示與排版對少數族群不友善，例如色盲者，視弱者等。
   

 

 

談情緒管理

作者: Fred F.M. Wang (FW知識瑣記) 日期: 2021-12-1

人類從眼睛看到事物傳送到大腦的杏仁核引發情緒，因此喜怒哀樂是與生俱來的，

但人類可以透過大腦皮質來情緒管理，因此情緒管理是可以訓練的。

可以透過幾點方法訓練自己 : 

第一 降低對事件的情緒反應 : 陶冶自己的心性，或透過哲學或宗教提升自己，讓自己心胸更為寬大，寬容。

 

第二 情緒發生時，控制並避免情緒轉化為衝動的行為 : 例如:遠離現場，深呼吸等，冷靜後再面對問題。

 

第三 事後反省檢討並改善 : 認知並面對自己的情緒與行為是改變的第一步，並對自己犯下的錯誤與衝動的行為進行懺悔，反省與檢討。

管理情緒能力的EQ，比智商IQ更為重要。高EQ不但讓自己更容易快樂，對於學習動機、人際關係、抗壓能力，以及未來的工作成就，都有著決定性的影響力。

 

下面的勵志文，就是自我情緒控制最佳的典範 :

 

你不能控制生命的長度，但可以控制生命的寬度；
你不能左右天氣，但可以改變心情；
你不能改變容貌，但可以展現笑容；
你不能控制別人，但可以掌握自己；
你不能預知明天，但可以利用今天；
你不能要求結果，但可以掌握過程；
你不能樣樣順利，但可以事事努力。
改變自己，懷抱希望，人生掌握在你自己手上。

記得"能夠控制自己的情緒，才能掌握自己人生的主導權。"

參考 : https://opinion.cw.com.tw/blog/profile/466/article/9357

整理轉向使用Linux與開源的國家

作者: Fred F.M. Wang (FW知識瑣記) 日期: 2021-11-26

中國央企，國企以及華為等大企業已經開始推動Linux-based作業系統以取代壟斷的微軟Windows作業系統。還有哪些國家與組織進行了相同的行動，整理如下 :

德國

2003年，慕尼黑市議會便決定更換市政系統使用的 Windows 和 MS Office，換成 Linux 和開源軟體，將 Microsoft Office 換成 OpenOffice。慕尼黑採用了基於 Linux 程式碼，結合 Munich，建立了 LiMux 作業系統。到了2011年底，實際遷移了9000臺 PC 的作業系統。

2013年，慕尼黑表示開源軟體為他們節省了1360萬美元，而如果將軟體的官方支援和其他隱性成本考慮進來，數字可能會更大。到2014年，慕尼黑已經有14000臺 PC 執行在 LiMux 上，基本完成過渡。

2020年5月，慕尼黑執政聯盟在一項聯合協議中表示，在技術和經濟可行的情況下，該市將重點放在開放標準和自由開源軟體商，遵循“public money,public code”原則，只要不洩露個人資料，市政府相關軟體都將開源。

法國

2006年11月 法國軍方和文化通訊部就已宣佈，已經全面過渡向開放資源 Linux 作業系統。

從2007年3月，法國國民議會開始在1154臺辦公電腦上安裝免費的開源作業系統 Ubuntu，以及開源軟體 OpenOffice 等。

2015年，法國政府考慮在公共管理部門採用自由開源軟體。

2018年，法國政府向高校學生免費派發了175000份裝有開源軟體的 U 盤。之後，法國政府也一直在做更多開源嘗試。

2018年7月，法國政府開始採用自研、開源的實時通訊軟體 TCHAP，用來代替WhatsApp ，Telegram，以及其他的第三方軟體。

巴西

2003年，巴西總統盧拉 · 達席爾瓦就任，開始在巴西推動自由軟體計劃。他指示巴西政府部門及國有企業逐步使用自由作業系統 Linux，取代“成本高昂”的微軟作業系統，當時這樣可以節約數百萬美元的軟體版權許可費。

2005年5月，巴西政府推出了一項旨在幫助中低收入者購買首臺計算機的計劃 PC Conectado 計劃，政府會補助部分購買成本，但這一計劃規定必須和自由軟體計劃一起推行：公民購買的計算機僅可配備政府制定的自由軟體，不能購買包括微軟在內的其他商業軟體。

西班牙

2017年，西班牙巴塞羅那市議會開始暫停使用如 Outlook 等微軟的專有軟體，並組織開發者開發開源軟體，同時計劃後續將使用像 Ubuntu 這樣的 Linux 作業系統替代 Windows。

韓國

2019年5月，韓國內政部和安全部表示，Microsoft 對 Windows 7的免費技術支援將於2020年1月到期，繼續使用 Windows 7 而帶來的維護成本過於高昂，因此政府將把其計算機的作業系統從 Windows 切換到 Linux。

2020年2月，韓國政府正式起草戰略，計劃要全面採用基於 Linux 的開源作業系統 Open OS 來取代 Windows7

加拿大

2009年2月，加拿大政府釋出一份關於開源軟體官方招標資訊，並尋找公眾的反饋和指導來完成此計劃。招標資訊顯示，節省開支是最重要的目標，他們將採用長期“免收費用的軟體”，包括免費軟體和開源軟體。

英國

2009年3月，英國政府宣佈，將考慮在全國範圍內開展開源軟體推動措施。6月，時任英國議員喬治·奧斯本指出，英國政府通過公共採購程式採購開源軟體每年可以為英國政府節省6億英鎊的軟體購買和使用開支。

來源:https://www.gushiciku.cn/pl/pROb/zh-tw

閒談機器學習/深度學習的Python套件使用經驗

作者: Fred F.M. Wang (FW知識瑣記) 日期: 2021-11-8

 

最近兩三年接觸了一些Python人工智慧相關的技術, 其中機器學習/深度學習的部分的套件，

有下面幾種 : 

我女兒大一修的AI課程(三年前)，他們使用Microsoft Azure平台，用到Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)與SciKit-Learn，那時候我協助她完成了幾個作業。

一個朋友在某大集團帶領人工智慧團隊發展智慧製造與智慧大樓，據了解使用的是Keras，我最近在試著用Keras寫一些code, 還滿有意思的。

其中用到一些知識就是三十多年前我念研究所時修的"類神經網路"課程的東西，差別是現在

的電腦快多了，

當年用C寫，跑一次學習認圖形中的文字的程式，要跑好幾個小時才能跑出結果，現在自己

不需要寫太多的Code，直接使用Python套件，開發速度與執行速度都快多了。 

補充 : 一個在交大資工所進修的同仁表示他們用的是PyTorch

 

這幾個套件簡單介紹 :

Microsoft Cognitive Toolkit，前稱CNTK，是一個由微軟研究院開發的深度學習框架。 

Microsoft Cognitive Toolkit透過有向圖將神經網路變化為一系列計算步驟。 

 

Scikit-learn具有各種分類，回歸和聚類算法，包括支持向量機，隨機森林(Random Forest)

，梯度增強，支援向量機SVM(Support Vector Machine)，k-means和DBSCAN，可與Python

數值和科學庫NumPy和SciPy互操作。

參考 :

• http://scikit-learn.org

• Youtube 機器學習 sklearn 教學教程tutorial

• Scikit-Learn 教學：Python 與機器學習    

  用 Python 自學資料科學與機器學習入門實戰：Scikit Learn 基礎入門

 

Keras是一個用Python編寫的開源神經網路庫，能夠在TensorFlow、Microsoft Cognitive 

Toolkit、Theano或PlaidML之上執行。

Keras包含許多常用神經網路構建塊的實現，例如層、目標、啟用功能、最佳化器和一系列

工具，可以更輕鬆地處理圖像和文字資料。除標準神經網路外，Keras還支援卷積神經網路

和迴圈神經網路。

參考 :  

1. Youtube Python與人工智慧  
2. 書 : Deep learning 深度學習必讀：Keras 大神帶你用 Python 實作 出版社：旗標
 

PyTorch基於Torch， 應用於人工智慧領域，如自然語言處理。 它最初由Facebook的人工

智慧研究團隊開發， 並且被用於Uber的機率編程軟體"Pyro"。 PyTorch主要有兩大特徵： 

1 如NumPy的張量計算，可使用GPU加速 

2 基於帶基自動微分系統的深度神經網路

參考: Youtube PyTorch tutorials 神經網絡 教學