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29
00. Inbox/Linux/Docker.md
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@@ -1,6 +1,7 @@
## 安裝
# 安裝
根據[Install Docker Engine on Debian](https://docs.docker.com/engine/install/debian/)來安裝Docker engine。
# 指令
## 列出可用的版本
```bash
# List the available versions:
@@ -9,4 +10,30 @@ apt-cache madison docker-ce | awk '{ print $3 }'
5:24.0.0-1~debian.11~bullseye
5:23.0.6-1~debian.11~bullseye
...
```
## Container 相關
### 列出 container
`docker ps`會列出執行中的container（但是停止的不會）
```bash
sudo docker ps
```
如果也要列出已停止的container
```bash
sudo docker ps -a
```
### 刪除 container
Container必須是停止狀態才可以刪除
```bash
sudo docker rm <CONTAINER_ID>
```
## Image 相關
### 列出 image
```bash
sudo docker image ls
or
sudo docker images
```

121
00. Inbox/numpy axis 運算.md
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@@ -1,121 +0,0 @@
numpy有很多運算都可以指定axis，例如`x.sum(axis=0)`或是`x.max(axis=0)`之類。
axis在2軸（像是 `[[1, 2], [3, 4]]`） 可以理解成x方向或是y方向。但是在更多軸的情況下就很難這樣理解了。
我的理解方式是把axis當作「第幾層」。例如`x.sum(axis=0)`就是把「第0層」之下的東西都加起來，例如說有一個array `a`長這樣：
```python
array([[[1. , 2. , 3. ],
[4. , 5. , 6. ],
[7. , 8. , 9. ]],
[[0.1, 0.2, 0.3],
[0.4, 0.5, 0.6],
[0.7, 0.8, 0.9]]])
```
## axis=0
那麼`np.sum(a, axis=0)`就是把「第0層」之下的東西都加起來，`a`的shape是(2, 3, 3)，所以第0層之下就是**有2個3x3的array**，也就是
```python
[[1. , 2. , 3. ],
[4. , 5. , 6. ],
[7. , 8. , 9. ]]
```
與
```python
[[0.1, 0.2, 0.3],
[0.4, 0.5, 0.6],
[0.7, 0.8, 0.9]]
```
要加起來也就是：
```python
np.array([[1. , 2. , 3. ],
[4. , 5. , 6. ],
[7. , 8. , 9. ]]) +
np.array([[0.1, 0.2, 0.3],
[0.4, 0.5, 0.6],
[0.7, 0.8, 0.9]])
```
答案跟`np.sum(a, axis=0)`是一樣的。
## axis=1
那麼`np.sum(a, axis=1)`呢？也就是把「第1層」之下的東西都加起來，`a`的shape是(2, 3, 3)，所以「第1層」有2個，分別是
```python
[[1. , 2. , 3. ],
[4. , 5. , 6. ],
[7. , 8. , 9. ]]
```
與
```python
[[0.1, 0.2, 0.3],
[0.4, 0.5, 0.6],
[0.7, 0.8, 0.9]]
```
這2個各自會產生各自的結果，先看第一個。我們要把「第1層」之下的東西都加起來，「第1層」之下的東西就是：
```python
[1. , 2. , 3. ],
[4. , 5. , 6. ],
[7. , 8. , 9. ]
```
我要把他們加起來，也就是`[1. , 2. , 3. ] + [4. , 5. , 6. ] + [7. , 8. , 9. ] = [12., 15., 18.]`
再看第二個，我們要把「第1層」之下的東西都加起來，「第1層」之下的東西就是：
```python
[0.1, 0.2, 0.3],
[0.4, 0.5, 0.6],
[0.7, 0.8, 0.9]
```
我要把他們加起來，也就是`[0.1, 0.2, 0.3] + [0.4, 0.5, 0.6] + [0.7, 0.8, 0.9] = [1.2, 1.5, 1.8]`
所以`np.sum(a, axis=1)`的答案就是：
```python
[[12., 15., 18.],
[1.2, 1.5, 1.8]]
```
## axis=2
那麼`np.sum(a, axis=2)`呢？也就是把「第2層」之下的東西都加起來，`a`的shape是(2, 3, 3)，所以「第1層」有2個，分別是
```python
[[1. , 2. , 3. ],
[4. , 5. , 6. ],
[7. , 8. , 9. ]]
```
與
```python
[[0.1, 0.2, 0.3],
[0.4, 0.5, 0.6],
[0.7, 0.8, 0.9]]
```
而這2個第1層又各自有3個的第2層，分別是：
```python
[##第0層
[##第1層-0
[1. , 2. , 3. ] ##第2層-0 <-- 裡面要加起來
[4. , 5. , 6. ] ##第2層-1 <-- 裡面要加起來
[7. , 8. , 9. ] ##第2層-2 <-- 裡面要加起來
],
[##第1層-1
[0.1, 0.2, 0.3] ##第2層-0 <-- 裡面要加起來
[0.4, 0.5, 0.6] ##第2層-1 <-- 裡面要加起來
[0.7, 0.8, 0.9] ##第2層-2 <-- 裡面要加起來
]
]
```
總共有6個，加起來之後就變成：
```python
[
[
[1. , 2. , 3. ] # 1+2+3 = 6
[4. , 5. , 6. ] # = 15
[7. , 8. , 9. ] # = 24
],
[
[0.1, 0.2, 0.3] # 0.1+0.2+0.3 = 0.6
[0.4, 0.5, 0.6] # = 1.5
[0.7, 0.8, 0.9] # = 2.4
]
]
```
所以`np.sum(a, axis=2)`的答案就是：
```python
[[ 6. , 15., 24. ],
[ 0.6, 1.5, 2.4]]
```

38
00. Inbox/雜/HEIF.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,38 @@
## 什麼是 HEIF / HEIC？
HEIF 是儲存照片的格式，全名是「High Efficiency Image File」(高效影像檔)，是 HEVC/H.265 (High Efficiency Video Coding，高效影片編碼) 的硬照版本；而 HEIC (High Efficiency Image Container，高效影像容器) 則是蘋果用來形容 HEIF 格式檔的副檔名。 無可否認，「容器格式」(Container Format) 比起「格式」二字更能表達 HEIF 的能耐。
## HEIF 較小較佳
HEIF 檔案的大小約是 JPEG 檔案的一半，意味大家可以相同儲存空間放置多一倍的照片，也可縮短從網絡上傳或下載照片的時間，這是 HEIF 帶給我們最大的好處之一。 別以為較小的檔案會導致較差的畫質，相反，HEIF 的影像質素比 JPEG 還要好。單是這兩個好處就值得推翻「統治」硬照超過 25 年的 JPEG。
何解 HEIF 可以較小的儲存空間來記錄更多畫面細節呢？不要忘記 JPEG 是 1992 年的產物。經過二十多年科技的進步，不論是電腦硬件還是影像壓縮演算法，都獲得了空前成功和突破。 當年也有很多出色的影像壓縮演算法，礙於算式過於複雜，未能瞬間完成壓縮，無法應用於日常生活中。現今中央處理的速度已是當時的 100 倍以上，容許我們使用更繁複的演算法。
蘋果甚至在最新產品的硬件上，直接加入對 HEVC 及 HEIF 的支援，大大加快了影像編硬及解硬的過程，同時減少了圖像處理器的負擔，繼而減少電池的消耗。
## 一個檔案多張照片
一個 JPEG 檔只可存放一張照片，這是眾所周知的事實；但 HEIF 容許大家把多張照片存放於單一檔案內，像個照片容器。
把一系列相片放於單一檔案有什麼好處？許多手機都可拍攝 Live Photos 動態照片，即一序列數秒連續的照片。
如果把連續的照片放於單一的檔案，既能使文件夾變得整齊，也有助提升播放效率；否則，2 張 Live Photos 會演變成數十個 JPEG 檔；重播時，又要花時間尋找相關的照片。
## GIF 殺手
HEIF 能容納多張相片，已經有了 GIF 的最大優點。再者，HEIF 像 GIF 一樣，支援透明背景，但 HEIF 的「通道位元深度」(Channel bit depth) 是 16 bits，即 48 bits 的「像素位元深度」(Pixel bit depth)， 遠大於 pixel bit depth 只有 8 bits 的 GIF 和 pixel bit depth只有 24 bits 的 JPEG。而相機的 channel bit depth 都只有 10 或 12 bits，HEIF 不會像 JPEG 那樣浪費相機的 bit depth，可完整地保留顏色的層次。
如未清楚「通道位元深度」(Channel bit depth) 和「像素位元深度」(Pixel bit depth) 的分別，可參閱《[【攝影名詞】什麼是 Bit Depth (位元深度)？Bits per Channel 和 Bits per Pixel 又有何分別？](https://www.imagejoy.com/article/655)》一文。
由此可見，HEIF 不單是 JPEG 的終結者，還是個 GIF 殺手呢！
## 無損旋轉及裁砌
旋轉及裁砌相信是大家用得最多的相片編輯功能，而旋轉有可能對照片造成破壞，而裁砌肯定會對相片造成破壞。除非另存新檔，否則編輯後的照片是不可還原。 然而，HEIF 天生已容許用家對照片進行無損的旋轉及裁砌，大家可把旋轉及裁砌後的照片完整無缺地還原。
## HEIF 的兼容性
目前為此，iOS 是 HEIF 格式的最大的推行者。在 HEIF 未完全普及前，如把 HEIF 照片傳送到非 iOS 裝置或分享至不支援 HEIF 格式的 APP，iOS 會把 HEIF 相片無聲無色地轉換成 JPEG 照片。
照片編輯方面，Photoshp 和 Lightroom 已支援 HEIF / HEIC。 相信不久將來，大家都會把檔案輸出成 HEIF / HEIC (視乎其他廠商怎樣命名 HEIF 照片的副檔名)，而非 JPEG。
## 參考
- [【攝影名詞】什麼是 HEIF/HEIC 照片格式？蘋果助攻的 JPEG 終結者 - 攝影入門教學 | ImageJoy](https://www.imagejoy.com/article/658)

14
00. Inbox/雜/名言佳句.md Normal file
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@@ -0,0 +1,14 @@
- 初聞不知曲中意，再聽已是曲中人。
- 讀書，就是要先將厚書讀薄，再將薄書讀厚。
- 種一棵樹最好的時候，一個是過去，一個是現在 - dead aid by Dambisa Moyo [^1] ^901833
- ![[20201224 - 寫作是最好的自我投資#^d7f87c|葉勝陶先生：「語言是有聲無形的文章，文章是有形無聲的語言。」]]
- ![[20201224 - 寫作是最好的自我投資#^fad99d|蘇格拉底：「未經審查的人生沒有價值。」]]
- ![[20201224 - 寫作是最好的自我投資#^fd93cf|「專業，二十一世紀你唯一的生存之道。」 - 大前研一]]
- ![[20201224 - 寫作是最好的自我投資#^a00bcf|「任何一個好產品都是聰明人用笨功夫做出來的」 - 咪蒙]]
- ![[20201224 - 寫作是最好的自我投資#^7e896d|「天才的唯一秘密，就在於刻意練習，用自己一套系統性的方法，不斷突破自己的邊界」 - 刻意練習，安德斯．艾瑞克森]]
- ![[20230206 - 卡片盒筆記#^f3d5d9|康德：「不成熟，是指若無他人的教導就不會運用自己的理解力...]]
- ![[20230206 - 卡片盒筆記#^1b06a6|我們並不是無法從經驗中學習，而是要再經驗發生之後快速獲得反饋（而且頻率密集），才能從自身的經驗中學到東西。]]
- ![[20230801 - 蘇格拉底哲學特快車#^8f104c]]
[^1]: [“種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現在”出自哪裡？](https://zhidao.baidu.com/question/652202353537726525.html)

6
00. Inbox/雜/固定型心態.md Normal file
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@@ -0,0 +1,6 @@
- 這是對個人成長阻礙最大的心態。害怕、逃避反饋的人，擔心反饋可能會傷害到自己的好形象，或許短時間內會覺得自己很優異，但是很快會在真正的表線上落後。諷刺的是，很多聰明、天賦異稟的學生，因為過去自身天賦異稟受到讚美，而不是因為自己的表現兒受到讚揚，因此多半只想完整保持住這個形象，不想讓自己接觸到新的挑戰，不想從失敗中學習。[^1]
[^1]: 卡片盒筆記，P137。

1
00. Inbox/雜/布萊茲‧帕斯卡（Blaise Pascal）.md Normal file
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@@ -0,0 +1 @@
- 今天沒有時間，所以信的內容變得很長

13
00. Inbox/雜/成長型心態.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,13 @@
---
tags:
aliases:
date: 2023-04-25
time: 21:48:33
description:
---
積極尋求並歡迎各種反饋，不論正面還是負面，是長期獲得成功（還有快樂）的一個重要因素[^1]。
[^1]: 卡片盒筆記，P137。

1
00. Inbox/雜/時間不一致性.md Normal file
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@@ -0,0 +1 @@
我們對現在的想法與未來的想法大不相同。

6
00. Inbox/雜/皮質醇.md Normal file
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@@ -0,0 +1,6 @@
皮質醇會直接妨礙認知與判斷能力。
壓力會引發皮質醇釋放，影響大腦的幾個區域，例如前額葉皮質區、杏仁核（amygdala）、海馬體（hippocampus）等等。
前額葉皮質區對於抑制衝動極為關鍵。 [^1]
[^1]: [[20230418 - 窮人的經濟學]] p.178

1
00. Inbox/雜/知識管理.md Normal file
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@@ -0,0 +1 @@
- [我的個人知識管理系統 - Pin 起來！](https://pinchlime.com/blog/my-personal-knowledge-management-system-2023/)

2
00. Inbox/雜/稼動率.md Normal file
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@@ -0,0 +1,2 @@
亦稱為「產能利用率」，是用來衡量機器設備使用效率的重要指標之一，簡單來說就是用機器設備可以運轉的時間（即負荷時間）與扣除掉因保養、維修、假日等的停機時間之比率，其計算公式如後：稼動率=（負荷時間-停機時間）/ 負荷時間 。