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[中] C/C++入門教學目錄 by ShengYu
[中] C++與演算法 by 黃佑仁(Rock)
[中] C++程式語言教學 by 埃伯
[中] C++教學 @TW511教學網
[中] 新竹實驗中學C++程式語言教學講義 by 柯筑苓
[中] Jason Note: C++
[中] 演算法筆記
[簡中] C++教程
[英] Learn C++ Programming Language
[英] C++ Core Guidelines by Stroustrup, B. & Sutter, H.
[英] C++ Reference
[英] Standard C++ Library reference

書籍清單

Rao, S. (2017). Sam Teach Yourself C++ in One Hour a Day, 8th Edition (using C++14 & C++17). US: Pearson
Deitel, P. & Deitel, H. (2016). C++ How to Program, 10th Edition (using C++14). US: Pearson
Horton, I. & Weert, P.V. (2018). Beginning C++17: From Novice to Professional, 5th Edition. US: Apress
Prata, S. (2012). C++ Primer Plus, 6th Edition (using C++11). US: Addison-Wesley
Lippman, S.B., Jajoie, J. & Moo, B.E. (2013). C++ Primer, 5th Edition (using C++11). US: Addison-Wesley
Stroustrup, B. (2014). Programming: Principles and Practice Using c++, 2nd Edition (using C++11 & C++14). US: Pearson
Josuttis, N.M. (2012). The C++ Standard Library: A Tutorial and Reference, 2nd Edition (using C++11). US: Addison-Wesley

標籤 C++

資訊教育

高中職生程式設計暨資訊安全能力檢測及競賽

本網頁主要收集適合高中職學生參與的資訊類活動。
包含程式設計、資訊安全兩類的能力檢測及競賽活動。

能力檢測類 (3項)

APCS 大學程式設計先修檢測

官方網站：https://apcs.csie.ntnu.edu.tw/
辦理單位：教育部、國立臺灣師範大學
檢測日期：每年1月、6月、9月、11月
學習要求：程式設計(C/C++/Python/Java)、資料結構、演算法
組隊人數：1人

Bebras國際運算思維挑戰賽

官方網站：https://bebras.csie.ntnu.edu.tw/
辦理單位：教育部、國立臺灣師範大學
檢測日期：每年4月、11月
學習要求：運算思維、邏輯思考
組隊人數：1人

ITSA程式能力線上自我評量

官方網站：https://e-tutor.itsa.org.tw/e-Tutor/itsaojcontest/index.php
辦理單位：教育部
檢測日期：每年1月、3月、5月、7月、9月、11月
學習要求：程式設計(C/C++/Python/Java)、資料結構、演算法
組隊人數：1人

競賽活動類 (12項)

NPSC 網際網路程式設計全國大賽

官方網站：https://contest.cc.ntu.edu.tw/
辦理單位：教育部、國立臺灣大學
檢測日期：每年11、12月
學習要求：程式設計(C/C++)、資料結構、演算法
組隊人數：1~3人

HPE Code Wars

官方網站：https://www.hpcodewars.com.tw/
辦理單位：HP、Intel
檢測日期：每年12月
學習要求：程式設計(C/C++/Python/Java)、資料結構、演算法
組隊人數：1人

TOI 推廣計畫線上練習賽

官方網站：https://toi-reg.csie.ntnu.edu.tw/
辦理單位：國立臺灣師範大學
檢測日期：每年3、4、5、10、11、12月最後一週星期一 08:00 至星期五 20:00
學習要求：程式設計(C/C++)、資料結構、演算法
組隊人數：1人

YPT 少年圖靈計畫線上初試/程式挑戰賽

官方網站：https://www.tw-ytp.com/
辦理單位：精誠資訊
檢測日期：每年7月
學習要求：程式設計(C/C++/Python/Java)、資料結構、演算法
組隊人數：3人

全國程式力競賽

官方網站：直接公告於致理科技大學圖書資訊處網站
辦理單位：致理科技大學、電腦技能基金會
檢測日期：每年10月
學習要求：程式設計(Python)、資料結構、演算法
組隊人數：1人

青年程式設計競賽-中文組

官方網站：
辦理單位：中華民國電腦學會、宏國德霖科技大學
檢測日期：每年11月
學習要求：程式設計(Python)、資料結構、演算法
組隊人數：1~2人

資訊月資訊應用技能競賽/數位內容軟體應用/Python程式語言組

官方網站：https://www.infomonth.com/
辦理單位：電腦技能基金會
檢測日期：每年10月
學習要求：程式設計(Python)、資料結構、演算法
組隊人數：1~5人

臺北市高中職學生大數據與AI應用競賽

官方網站：https://aidea-web.tw/
辦理單位：臺北市政府教育局、工業技術研究院
檢測日期：每年9~12月
學習要求：程式設計、機器學習、深度學習
組隊人數：3~5人

AIS3 EOF CTF

官方網站：https://ais3.org/eof/
辦理單位：教育部
檢測日期：每年2月
學習要求：網路及系統服務、加解密、編碼學、逆向工程、程式設計(JavaScript/Python)
組隊人數：4人

AIS3 Pre-exam 資安實務測驗

官方網站：https://ais3.org/
辦理單位：教育部
檢測日期：每年5月
學習要求：網路及系統服務、加解密、編碼學、逆向工程、程式設計(JavaScript/Python)
組隊人數：1人
註：前75名可參加甄選於暑假的7天免費「AIS3新型態資安實務主題課程」

MyFirst CTF

官方網站：https://ais3.org/mfctf/
辦理單位：教育部
檢測日期：每年5月
學習要求：網路及系統服務、加解密、編碼學、逆向工程、程式設計(JavaScript/Python)
組隊人數：1人

資安系列競賽-資安技能金盾獎

官方網站：https://csc.nics.nat.gov.tw/shield.aspx
辦理單位：教育部
競賽日期：每年10、11月
學習要求：網路及系統服務、加解密、編碼學、逆向工程、程式設計(JavaScript/Python)
組隊人數：1~3人

標籤程式設計競賽, 資訊安全競賽

程式設計

TensorFlow 2.7安裝記錄

安裝環境及版本

NVIDIA顯卡：Geforce MX250 (CUDA Compute Capability 6.1)
OS：Windows 10
Python 3.9.6
TensorFlow 2.7
CUDA ToolKit 11.5
cuDNN 8.3

安裝 TensorFlow 2.7

安裝指令

C:\>pip install tensorflow

2. 查看TensorFlow安裝版本

C:\>pip show tensorflow

安裝 CUDA Toolkit 11.5

NVIDIA官網下載CUDA Toolkit 11.5 安裝檔，並且執行。
安裝後，會將安裝資料夾下的兩個子資料夾加到PATH的環境變數。包含：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\libnvvp

3. 查看CUDA安裝版本

C:\>nvcc --version

安裝cuDNN 8.3

NVIDIA官網下載cuDNN (需免費註冊帳號)的壓縮檔。
將壓縮檔內bin、include、lib子資料夾複製到下列資料夾：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\

3. 查看cuDNN安裝版本：在下列的檔案中，

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\include\cudnn_version.h

可以搜尋到下列的文字。

#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 3
#define CUDNN_PATCHLEVEL 0

檢測是否完成安裝

建立檢測用的python程式檔，程式碼如下：

import tensorflow as tf
import os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
print('GPU', tf.config.list_physical_devices('GPU'))

a = tf.constant(2.0)
b = tf.constant(4.0)
print(a + b)

2. 若出現如下訊息，代表安裝成功

GPU [PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
tf.Tensor(6.0, shape=(), dtype=float32)

標籤 CUDA, cuDNN, Python, TensorFlow

其他

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