架設部落格之一條龍免費寶典：Hugo 生成靜態網站、Pages 發布網站、設定 custom domain(free 12 months)、Actions 做 CI/CD

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https://wayne-blog.com/2022-08-01/hugo-github-pages-actions-and-cloudflare/   Featured image of post 架設部落格之一條龍免費寶典：Hugo 生成靜態網站、Pages 發布網站、設定 custom domain(free 12 months)、Actions 做 CI/CD 架設部落格之一條龍免費寶典：Hugo 生成靜態網站、Pages 發布網站、設定 custom domain(free 12 months)、Actions 做 CI/CD 閱讀時間: 4 分鐘 安裝 hugo homebrew (MacOs) 1 brew install hugo scoop (Windows) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 # 若未安裝過 Scoop，需先： …

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使用 Huggingface Spaces 免費部署 n8n

by WilliamA.I, Program, ToolPosted on Comments are Disabled

使用 huggingface 空間託管 n8n 如果您沒有雲端執行個體或網域，那麼自架 n8n 可能會有點困難。 我只是想分享一個超級簡單且完全免費的方式來部署你自己的 n8n 實例，並附帶一個免費且用戶友好的網域！如果你一直在為你的自動化工作流程尋找一個經濟高效且簡單的解決方案，那麼這就是了。 我一直在嘗試使用 Huggingface Spaces 進行託管，並使用 Supabase 進行資料庫管理，效果非常好。即使你不是部署高手，啟動和運行起來也出奇地簡單。 為什麼這個組合很棒： 您需要的內容（所有免費帳戶）： 使用 Supabase 作為資料庫 根據huggingface 空間文檔 ，如果空間一段時間未使用，它將「進入睡眠狀態」並停止執行。為了避免這種情況，我們可以使用Supabase 作為資料庫。 3. 點擊左上角導覽列上的 「連線」按鈕查看資料庫連線資訊。 4. 選擇 SQLAlchemy作為連接字串並找到 事務池部分。 5. 儲存連線資訊以供稍後使用：主機、連接埠、使用者、資料庫名稱。 使用 huggingface 空間部署 n8n Huggingface 空間提供免費套餐，包含 16GB RAM、2 個 CPU 核心和 50GB（非持久）磁碟空間。這對於託管 n8n 來說已經足夠了。 硬體 GPU記憶體 中央處理器 記憶 磁碟 每小時價格 CPU基礎 – 2 …

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Google Looker Studio

by WilliamInBound Marketing, ToolPosted on No Comments

Google Looker Studio（原名 Google Data Studio）是一款由 Google 提供的雲端資料視覺化工具，主要用於建立和分享互動式的數據報表。它允許用戶連接多種資料來源，包括 Google 自家的服務如 Google Analytics、BigQuery、Google Sheets，以及超過 800 個第三方資料來源。 主要功能 版本 Looker Studio 提供免費版本和付費版本（Looker Studio Pro）。免費版本對於一般公司來說已經足夠，但付費版本提供了更多的功能，如團隊工作區和額外的角色設定。 使用案例 Google Looker Studio 的主要功能包括： Looker Studio Pro 的額外功能 Google Looker Studio 的免費版本和付費版本（Looker Studio Pro）之間的主要區別如下： 免費版本 付費版本（Looker Studio Pro） 適用情況

Python – Spark != Pandas + Big Data

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Spark != Pandas + 大數據支持 Pandas 和 Spark 操作相同類型的資料—表。然而，他們與之互動的方式卻截然不同。 然而，許多程式設計師經常將他們的學習從 Pandas 擴展到 Spark，假設類似的設計，這會導致效能瓶頸。 今天我給大家舉個例子。 注意：如果您想要一個適合初學者的資源來學習 PySpark，我在這裡介紹了它：不要停留在 Pandas 和 Sklearn！使用 PySpark 開始使用 Spark DataFrames 和大數據 M L。 背景 Spark 中可以執行兩種類型的操作： 轉換：從現有的 DataFrame 建立新的 DataFrame。 操作：這些操作會觸發資料幀上轉換的執行。 為了給您更多上下文，Spark 使用操作，因為與 Pandas 等常見 DataFrame 庫不同，Spark 轉換遵循惰性求值。 惰性評估意味著轉換不會立即產生結果。 相反，計算會延後到觸發某個操作為止，例如： 查看/列印資料。 將資料寫入儲存來源。 將資料轉換為Python列表等。 透過延遲評估 Spark 轉換並僅在需要時執行它們，Spark 可以建立邏輯執行計劃並應用任何可能的最佳化。 然而，這裡還有一個被忽視的警告，可能會導致冗餘計算。因此，如果處理不當，它會大幅減慢 Spark 程式的執行工作流程。 讓我們更詳細地了解一下。 惰性評估問題 …

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5 分鐘教你用 Suno AI 生成媲美真人的歌曲

by WilliamA.I, ToolPosted on No Comments

    5 分鐘教你用 Suno AI 生成媲美真人的歌曲 藝術一直被認為是人類獨特的領域。 但現在我們不得不承認，無論繪畫、音樂還是影片，AI 已經越來越接近專家的水平。 像筆者去年接觸 Suno 的時候，覺得他不過就是個玩具；但近期回鍋體驗後，我驚為天人！ 把生成的音樂放給朋友試聽，大家普遍無法辨別這是否為 AI 的作品。 文章看到這，可能有不少人會感到緊張、焦慮。 我認為這很正常，情緒在很多時候是驅動我們探索新世界的動力。 ▋ 註冊 Suno Suno 官網: https://suno.com/ 點擊左側「Create」選擇登入的方式。 ▋ 簡易模式作曲 登入後每天可創作 10 首歌曲，且隔天會補充到 50 個 Credits。 介面簡介： Custom Mode: 可以設計一首歌的細節參數，後面會做介紹。 Song Description: 說明你想要創作的歌曲，支援中文輸入。 Instrumental: 默認關閉，打開的話就只會生成不含人聲的純音樂。 我在「Song Description」輸入如下的 Prompt：「創作一首熱血中文流行歌，描述一個體弱多病的男孩懷抱成為拳擊手的夢想，每天刻苦鍛鍊，儘管周圍所有人都不看好他，但他從未懷疑過自己，最終登上比賽舞台的故事」 寫好後點擊「Create」，稍等幾秒便創作完畢（每次會生成 2 首）。 下面讓我們來試聽看看成果如何： ▋ 客製化作曲 如果你對生成的歌詞、曲風、樂器不滿意，你可以點擊「Reuse Prompt」來做客製化調整。 在上圖的「Lyrics」區塊，你會看到 Verse …

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2024 年最適合開發者使用的 Python 套件

by WilliamProgram, ToolPosted on No Comments

2024 年最適合開發者使用的 Python 套件 您尋找最好的 Python 套件嗎？好吧，你來對地方了..！！在開始列出這個清單之前，讓我們先討論一下為什麼 Python 是最佳選擇。 什麼是 Python 套件？ Python 套件是一種將相關 Python 模組組織到目錄層次結構中的方法。它有助於建立程式碼以實現更好的組織和可重複使用性。 套件包含一個名為“init.py”的特殊文件，它表示該目錄應被視為套件。 Python 套件使管理和分發相關模組集變得更加容易，從而提供了模組化且有組織的程式碼組織方法。 為了有效地管理大量模組，必須有系統地將它們分組和排列。在 Python 中，套件是指包含一組模組的目錄。與在資料夾和子資料夾中組織電腦檔案的方式非常相似，Python 允許您將模組建置為套件和子套件以增強組織。 為什麼 Python 是最佳選擇？ 眾所周知，Python 是可用來學習（和實現）機器學習技術的最佳語言之一，原因如下。 以下是Python流行的幾個重要原因： 它擁有大量的圖書館。 由於其簡單易用，它是初學者級別的程式語言。 可移植性是Python 廣泛流行的另一個原因。 Python的程式設計語法簡單易學，與C、Java、C++相比程度較高 最好的 Python 套件： 以下是一些最好的 Python 套件和函式庫，它們將幫助您加快開發速度。 NumPy 官方網站| GitHub | PyPI |Awesome NumPy是重要的 Python 包，在科學計算方面表現出色。它的功能擴展到處理聲波、處理影像和各種二進位函數。憑藉其豐富的功能集，NumPy 成為機器學習領域開發人員和專家的首選。 特徵： 高效能N維數組對象 互動的 通用資料的多維容器 直覺的 …

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讓你寫出更安全的 Dockerfile

by WilliamProgram, ToolPosted on No Comments

讓你寫出更安全的 Dockerfile 自從進入大容器時代後，Docker、K8s 已經逐漸成為開發、測試及部署時不可或缺的工具，如果突然叫我不要用 Docker，那我可能什麼都做不了，但也因為這樣，跟容器有關的攻擊越來越普遍，因此容器的安全性也越來越重要 而想要從零開始建出一個容器，第一步就是要寫 Dockerfile 把你的應用包裝成 Docker image。關於怎麼產生出盡量小的 image 已經很多人寫過了，所以今天想要跟大家分享的是想要寫出一個安全的 Dockerfile，有哪些該注意的地方。 使用 stable 或 LTS 的 base image 很多人在寫 Dockerfile 並不會特別指定 base image 的版本（就懶啊，我懂 XD），譬如說想要包一個 Node API server，就直接寫 FROM node 或是 FROM node:latest # Bad FROM node WORKDIR /app COPY . . RUN npm install RUN npm run test bad.Dockerfile hosted with ❤ …

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