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石惠貞

副總經理暨投資長

2022/02/23

如何識破假資訊,發現一個自律自治的數據世界?
當我們在網路上看一張圖片,常會好奇,這是原創或是用Photoshop改出來?甚至是已經多人加工過?到底要不要付版權?要付給誰?
一月中旬發現台灣第一款區塊鏈相機,為之驚艷,這家公司叫做Numbers,他們的產品就是想解決照片真偽的問題。
Numbers Protocol 是基於 Web 3.0 的分散式的影像網絡,推出Capture App, 區塊鍊相機,照片與影片的修改歷程是可追溯並且值得信賴,而且是獨一無二的。
根據Numbers創辦人的說明,每一天因未經許可使用、或者竊取的圖像造成多於六千億的經濟損失。大部分的解決方案都是從下游 (即已被產製出的假資訊) 往上追查,大都是以人工追查資訊來源,或比對資料庫來確認,不但耗時,也需要很多人力維護並做資料建置。Numbers希望能從上游 (即資料被產製的同時) 就確保它的完整性被保存,讓資料在持續往下游散播時能夠輕易被溯源。
下一步的目標將是推出「NDIA(Numbers Data Integrity Assurance)」標章,並將「資料溯源」的概念推向大眾,讓大眾除了培養自身的媒體識讀能力外,也有好的工具與能夠信賴的標章可以選擇。
Numbers 的商業模式分為 B2B 與 B2C 兩種,2B 端主要與媒體產業合作,提供 Capture SDK,收取 License fee,以專案形式協助導入分散式數據儲存系統 (Decentralized storage) 與後臺資料驗證功能,並收取後兩者之維護年費;而 B2C 初始階段將為免費服務,用戶每月可免費註冊 100 張照片,進階付費使用者將提供更多的分散式儲存空間及驗證服務。
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22小時前

【限量:免費報名】利用AI自動化行銷|直播講座
講座詳細資訊
時間:04/30(二) 20:00 - 21:00
講者:圭話行銷創辦人 何佳勳 / 業界資深的數位廣告行銷專家
主題:行銷新篇章:AI如何革新檔期活動策略
在這個數位化的時代,AI技術正以驚人的速度改變著我們的行銷方式。檔期促銷活動面對的受眾眾多,難以精準定位目標受眾,進而影響活動效果、每次規劃檔期活動都需要創造吸引人的內容和促銷方式,但長期以來,創意卻逐漸耗盡、想要掌握AI如何革新檔期活動策略的最新動向嗎?
你也在苦思如何創造不同以往、有別競品的檔期活動嗎?104學習精靈與緯育TibaMe,攜手邀請到數位廣告界專家 圭話行銷創辦人何佳勳老師。學員們都稱呼他為小圭老師,不僅熱愛與學員社群互動、對學員有問必答,更善於為客戶的製造許多驚喜及營收,一起期待老師分享如何透過 AI 工具提升30%的檔期活動成效吧~
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使用 MariaDB 成為全方位資料庫管理者
課程介紹 MariaDB 是開源的資料庫管理系統,為 MySQL 的分支版本,因此高度兼容於 MySQL,自從 MySQL 被 Oracle 收購後,許多企業都轉投 MariaDB 懷抱,包括知名企業如 Google、Facebook 都從 MySQL 轉換到 MariaDB。 這門課程旨在提供學員完整的 MariaDB 資料庫管理和開發知識,從安裝和啟動管理開始,逐步深入介紹資料庫語法、權限管理、定義語言、操作語言等重要主題。 在課程初期,學員將學習到定向資料庫與非定向資料庫的差異,並探索 MySQL 和 MariaDB 之間的區別。此外,你將學習在 Windows 和 Linux 系統上安裝 MariaDB 的方法。 隨著課程的進展,我們將介紹 SQL 命令結構、注意事項和資料型態,使你能夠熟悉 SQL 語法並運用它們來操作資料庫。 本課程還包括資料庫權限管理、定義語言、操作語言、運算單元、搜尋、常見函數、群組化概念、關聯式資料庫設計、資料匯入匯出、備份管理、View 的概念與實作、Store Procedure 的概念與實作以及觸發器的概念與實作等主題。 透過這門課程,你將獲得在 MariaDB 中管理和開發資料庫所需的實用技能和知識,並能應用於實際情境中。無論是初學者還是有一定經驗的開發者,都能從中受益並提升對資料庫的理解與應用能力。 課程特色 全面深入的 MariaDB 學習:涵蓋安裝、管理、操作語言、資料庫設計等主題。 實例操作與應用案例:透過實際操作和案例學習,深入理解 MariaDB 的應用。 從做中學課程中會有實例操作,並且會隨後提供解答,讓學員可以依照操作來學到更多。 這堂課適合誰 1.想成為資料庫管理員的人 2.軟體工程師與開發人員 3. 科技領域的資料處理工作者 4.想學習資料庫但對資料完全沒概念者 課程大綱 第1章 資料庫安裝、啟動管理 定向資料庫 vs 非定向資料庫 MySQL 跟 MariaDB的差異 Windows 安裝 MariaDB Mac 安裝 MariaDB Linux 安裝 MariaDB 第2章 資料庫語法基本介紹 SQL 命令結構 SQL 敘述注意事項 SQL 註解 SQL 資料型態 第3章 控制資料庫權限管理-DCL 資料庫與資料表的權限設計概念 新增、刪除、修改使用者權限 實例操作遠端、本地端用戶的差別 第4章 定義資料庫結構-DDL 資料庫的建立與刪除 資料表的建立與刪除 資料表欄位屬性的設定 索引、主鍵的概念與實作 第5章 處理資料庫指令-DML 搜尋、新增、刪除、修改 概念介紹 搜尋、新增、刪除、修改 實作 第6章 資料庫運算單元介紹 加減乘除的應用 比較運算單元的應用 資料庫對於空值的處理 第7章 資料庫搜尋詳解 In、Between 邏輯判斷介紹 模糊搜尋 正則表達式 第8章 資料庫常見函數 數值相關常見函數 字串相關常見函數 時間相關常見函數 第9章 群組化概念與實作 群組化概念介紹 群組化的基本操作 聚合函數的應用 實例操作應用 第10章 關聯式資料庫的設計  關聯式資料庫設定概念  外部鍵約束  資料表合併概念  交叉結合、內部結合、外部結合 第11章 資料庫匯入匯出  指令列大型資料匯入  SQL大型資料匯入  指令列大型資料匯出  SQL大型資料匯出  金融數據合併實例操作  金融大數據搜尋優化實例 第12章 資料庫備份管理  資料庫備份 實例操作  資料庫還原 實例操作
Mastertalks
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Mastertalks
學習精靈

04/12 00:00

50 0
Mike Ku

Learn Code With Mike品牌創辦人

2021/12/30

快速掌握Pandas套件寫入SQLite資料庫的重要方法
本文就以Kaggle網站的2021年富比士億萬富翁資料集(https://www.kaggle.com/roysouravcu/forbes-billionaires-of-2021 )為例,模擬如何將Pandas DataFrame中的資料存入SQLite資料庫。
Q:SQLite如何建立資料庫與資料表?
SQLite是一個免費的輕量型關聯式資料庫,相較於其它大型的企業級資料庫,無需伺服端的安裝,就可以在用戶端直接使用,對於小型的應用程式非常適合。
除此之外,Python也內建了SQLite模組(Module),在專案中直接引用即可,如下範例:
import sqlite3
而Pandas套件則需利用以下指令安裝:
$ pip install pandas
才能夠在專案中進行引用,如下範例:
import pandas as pd
import sqlite3
接著,就可以透過Pandas套件的read_csv()方法(Method),來讀取下載下來的資料集了,如下範例:
import pandas as pd
import sqlite3
df = pd.read_csv('Billionaire.csv') #讀取CSV資料集檔案
print(df)
其中,包含了Name(姓名)、NetWorth(淨值)、Country(國家)、收入來源(Source)及排名(Rank)欄位。而要將Pandas DataFrame中的資料存入SQLite資料庫,就需要先建立資料庫與資料表,這時候利用sqlite3模組(Module)即可達成,如下範例:
import pandas as pd
import sqlite3
df = pd.read_csv('Billionaire.csv')
conn = sqlite3.connect('billionaire.db') #建立資料庫
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('CREATE TABLE Billionaire(Name, NetWorth, Country, Source, Rank)') #建立資料表
conn.commit()
以上的動作說明如下:
1.connect()-同時建立資料庫與連線
2.cursor()-建立資料庫操作指標
3.execute()-執行新增資料表的SQL指令
4.commit()-確認完成
而要檢查是否建立成功,可以下載DB Browser for SQLite工具( https://sqlitebrowser.org/dl/ ),點擊「打開資料庫」,選擇剛剛所建立的SQLite資料庫檔(billionaire.db),就可以看到其中的資料表(Billionaire)。
Q:Pandas DataFrame如何存入SQLite資料庫?
有了資料庫與資料表後,利用Pandas DataFrame的to_sql()方法(Method),就能夠將資料寫入SQLite資料庫,如下範例:
df = pd.read_csv('Billionaire.csv')
conn = sqlite3.connect('billionaire.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('CREATE TABLE Billionaire(Name, NetWorth, Country, Source, Rank)')
conn.commit()
#如果資料表存在,就寫入資料,否則建立資料表
df.to_sql('Billionaire', conn, if_exists='append', index=False)
以上的Pandas DataFrame的to_sql()方法(Method)包含4個關鍵字參數(Keyword Argument),分別為「寫入的資料表名稱」、「連線」、「資料表已存在該如何操作」及「是否寫入Pandas DataFrame索引值」,而其中的「if_exists='append'」意思就是資料表已存在,則將資料直接寫入。
開啟DB Browser for SQLite工具,選擇Billionaire資料表後,切換到Browse Data(瀏覽資料)頁籤,即可看到Pandas DataFrame中的資料成功寫入。
如果想要學習更多的Python應用教學,歡迎前往Learn Code With Mike(https://www.learncodewithmike.com/2021/05/pandas-and-sqlite.html
)網站觀看更多精彩內容。
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學習精靈

07/04 00:00

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知識貓星球

喵星人

1小時前

ChatGPT 重大更新: DALL-E 3圖片生成更自由!
ChatGPT 內建的圖片生成工具 DALL-E 3,近期新增了圖片編輯功能。這項新功能讓用戶可以更輕鬆地修改生成後的圖片,使其更加符合自己的需求。
DALL-E 3 是一款由 OpenAI 開發的生成式 AI模型,能夠根據文字描述生成逼真的圖片和藝術作品。
在之前的版本中,用戶只能一次性生成圖片,無法對生成後的圖片進行修改。
而這次更新增加了圖片編輯功能,讓用戶可以對圖片的特定部分進行修改。例如,用戶可以新增、移除或更新圖片中的某些部分。
【如何使用 ChatGPT DALL-E 3 編輯圖片】
1. 登錄 ChatGPT。
2. 在聊天框中輸入你的提示。提示可以是文字描述、草圖或參考圖像。
3. 點擊「生成」按鈕。
4. ChatGPT 將生成一組圖片。可以選擇喜歡的圖片或繼續生成更多圖片。
5. 如果要編輯生成的圖片,請點擊圖片即可進入「編輯」模式。
6. 在「編輯」模式下,可以使用以下工具來修改圖片:
⟡ 新增:在圖片中新增新的元素
⟡ 移除:從圖片中移除元素。
⟡ 更新:更改圖片中元素的顏色、形狀或其他屬性。
7. 完成編輯後,點擊「保存」按鈕即可保存更改。
【DALL-E 3 編輯功能的優勢】
❶ 更自由的創作:用戶可以根據自己的喜好修改圖片,使其更加符合自己的需求。
❷ 更高的效率:用戶可以通過修改現有的圖片來節省時間和精力。
❸ 更廣泛的應用:DALL-E 3 編輯功能可以應用於各種領域,例如設計、藝術、教育等。
【DALL-E 3 編輯功能的局限性】
⓵ 編輯的範圍有限:目前 DALL-E 3 編輯功能只能對圖片的特定部分進行修改。
⓶ 編輯的效果可能不理想:在某些情況下,DALL-E 3 編輯功能可能會產生不自然的編輯效果。
⓷ 用戶限制:目前仍需要訂閱 ChatGPT Pro 才能使用 DALL-E 3 生成圖片及其編輯功能。
更新的編輯功能也可以在 ChatGPT 手機App上使用,非常的讚!如果你是訂閱 ChatGPT Pro 的讀者,一定要去試試看!
*圖片來源:Brief AI
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