Author: atao

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程式設計

C++ 程式設計資源

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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
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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

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

分類
程式設計

TensorFlow 2.7安裝記錄

安裝環境及版本

  1. NVIDIA顯卡：Geforce MX250 (CUDA Compute Capability 6.1)
  2. OS：Windows 10
  3. Python 3.9.6
  4. TensorFlow 2.7
  5. CUDA ToolKit 11.5
  6. cuDNN 8.3

安裝 TensorFlow 2.7

  1. 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

  1. NVIDIA官網下載CUDA Toolkit 11.5 安裝檔，並且執行。
  2. 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

  1. NVIDIA官網下載cuDNN (需免費註冊帳號)的壓縮檔。
  2. 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

  1. 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)
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其他

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