如何在 Linode 用 Docker 架設 n8n
本文教你如何在 Linode 使用 Docker 自架 n8n，包含環境安裝、Docker Compose 設定、持久化資料、Cloudflare Tunnel HTTPS 安全部署，並加上 Basic Auth 保護，打造零開放 port 的安全自動化環境。
Training a Classifier
程式碼與資料參考來源：https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#define-a-convolutional-neural-network 這段程式主要的目的，是建立一個可以讓 PyTorch 模型方便使用的影像資料載入流程。首先，程式定義了一個名為 transform 的轉換流程，這個轉換由兩個步驟組成。第一個步驟 transforms.ToTensor() 是把原本的影像（可能是 PIL Image 或 numpy 陣列）轉成 PyTorch 可以處理的 Tensor 格式，並且把像素值從 0～255 縮放到 0～1 之間。第二個步驟 transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) 則是將每個顏色通道進行標準化，把影像的數值範圍轉換成 -1 到 1 之間，這樣能讓模型在訓練時更穩定、更容易收斂。 接著，batch_size = 4 表示每次從資料集中取出四張圖片，組成一個小批次（batch）來訓練。這樣做可以減少記憶體使用量，並加快訓練速度。 在建立訓練資料集時，使用了 torchvision.datasets.CIFAR10 這個內建的資料集。CIFAR-10 是一個常見的影像分類資料集，裡面有 10 種不同類別的物體（例如飛機、汽車、貓、狗等）。參數 root=’./data’ 代表資料會被存放在專案資料夾中的 data 目錄下；train=True 指定要載入訓練資料；download=True 讓程式在本地沒有資料時自動從網路下載；而 transform=transform 則確保每張影像在載入時都會先經過剛剛定義的轉換流程。 建立好訓練資料集後，trainloader 透過 torch.utils.data.DataLoader 將資料集包裝成可以分批次讀取的形式。這個物件會在訓練時自動提供圖片與標籤。shuffle=True 表示在每個訓練輪次（epoch）開始前，資料都會被隨機打亂，避免模型記住資料的順序而影響學習。num_workers=2 […]
Yolov9 實作練習
內容全參考影片 : https://www.youtube.com/watch?v=tMwyxKttZd0&t=60s 首先建立一個Conda的虛擬環境，之後進入後先下載labelImg。 如果labelImg閃退，建議不用進到虛擬環境，直接去下載LabelImg。 建立一個dataset資料夾 8:1:1 點擊Open Dir打開訓練集的圖片資料夾。 接著要選擇剛剛資料夾中的Label資料夾 要改成YOLO的格式，就可以開始框了 建議開啟這兩個。 接著下載yolov9的專案包，解壓縮後進入資料夾。 我將yolov9-main改為yolov9，依據個人喜好。 接著安裝相關套件，然後進入到PyTorch依據自己的版本下載。 安裝的過程我們可以先將dataset搬到data底下。 接著更改coco.yaml這支檔案我將它改名為datasets.yaml。 train.py 參數解析： 參數 你目前設定值 說明 –weights yolov9-c-converted.pt 預訓練權重（模型初始值） –data data/datasets.yaml 資料集配置（train/val 路徑與類別） –hyp data/hyps/hyp.scratch-high.yaml 超參數設定（學習率、增強等） –epochs 100 訓練回合數 –batch-size 4 每次訓練批次（因為 GPU 6GB 限制） –img 512 訓練圖片大小（寬高） –device 0 使用 GPU 0（RTX 2060） –workers 1 資料載入執行緒數量（Windows 建議設低） –cache […]
CPU 排程演算法之等待時間計算
這次的作業主要是要根據以下四個行程（Processes），分別使用不同的 CPU 排程演算法，計算每個演算法的平均等待時間（Average Waiting Time, WT）。 行程 到達時間 A 分割時間 Burst 優先順序 P1 0 8 3 P2 1 4 1 P3 2 9 4 P4 3 5 2 單位：時間單位 需要計算的排程演算法如下： 一、FCFS 計算等待時間： 平均等待時間：(0 + 7 + 15 + 9) / 4 = 8.75 二、SJF 計算等待時間： 平均等待時間：(0 + 7 + 15 + 9) / 4 = […]
Pytorch Quickstart
程式碼來源：https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/basics/quickstart_tutorial.html nn 是用來「定義網路結構」的模組。 DataLoader 幫你自動把 dataset 切成一批一批（batch）。在每個 epoch 打亂（shuffle）資料。 torchvision.datasets 這是 PyTorch 針對「影像資料集」的工具庫。常見的像 MNIST, CIFAR10, ImageNet 都可以直接用這個模組下載與載入。 ToTensor() 用來把影像（通常是 PIL Image 或 NumPy 陣列）轉成 PyTorch 的 Tensor 格式。同時會自動把像素值從 [0, 255] 轉成 [0.0, 1.0]。 training_data 訓練資料 datasets.FashionMNIST：這是 PyTorch 內建的 Fashion-MNIST 資料集，它是一組 灰階 28×28 的衣物影像（共有 10 類，像是 T-shirt、鞋子、包包等）。可以視為「MNIST（手寫數字）」的進階版。 root=”data”：指定資料儲存的資料夾名稱（PyTorch 會自動在這個資料夾裡建立結構）。若資料不存在，會在 “data/” 底下建立子資料夾並下載。 train=True：表示這是訓練集（training set），FashionMNIST 總共有： download=True：若本地端還沒有資料集，就自動幫你從官方網站下載。 transform=ToTensor()：將每張影像轉換成 […]
Android LocationApp
這是一個練習定位權限的App，我將重要的部分記錄下來。 LocationUtils.kt hasLocationPermission function 回傳一個 Boolean→ true 或 false，代表有沒有定位權限。 這是 Google 提供的 Fused Location Provider API，能整合 GPS、Wi-Fi、藍牙與行動網路的定位來源，讓定位更準確且省電。_fusedLocationClient 用來執行「請求位置更新」、「停止更新」、「取得最後位置」等操作。 requestLocationUpdates ⚠️ 注意：這裡用了 @SuppressLint(“MissingPermission”)，代表你必須在呼叫這個函式前，確認已取得權限（也就是前面 LocationDisplay 檢查的部分）。 意思是保證外層一定會先檢查 hasLocationPermission() 才會進來，所以不用再提醒我 MissingPermission。 這個函式會每秒更新一次位置（因為下面設定了 1000 毫秒），然後將新位置傳給你的 LocationViewModel。 當系統取得新的定位資訊時，會呼叫 onLocationResult。 lastLocation 是最新的 Location 物件（包含緯度與經度）。 LocationData 是我們定義的資料類別，用來包裝座標。 呼叫 viewModel.updateLocation(location) → 把資料傳給 ViewModel 更新 UI。 這行讓 app 持續監聽位置變化。 hasLocationPermission LocationUtils 要持有 Context，才能呼叫系統 API（如 […]
Mac Docker 惡意軟體？
參考：MacOS 將 Docker 檢測為惡意軟體問題 🔧 修復com.docker.vmnetd問題 當你在 macOS 上啟動 Docker Desktop 時，可能會遇到如下錯誤訊息： 「未打開 ‘com.docker.vmnetd’，因為它包含惡意軟體。」 這是因為 macOS 的 Gatekeeper 誤判 Docker 的網路代理元件為惡意程式。以下步驟可以手動修復該問題，讓 Docker 能正常運作。 使用終端機手修復 📌 步驟一：刪除現有的 Helper Tools 打開「終端機」，輸入以下指令來移除出錯的元件： 系統會要求你輸入密碼，請輸入你的 Mac 登入密碼（輸入時畫面不會顯示字元，屬正常現象）。 📌 步驟二：重新複製官方檔案 從 Docker Desktop 應用程式中，重新將正確的 com.docker.vmnetd 複製回系統目錄：
WordPress 架站與伺服器設定教學紀錄
【一、執行環境設定】 【二、Nginx + PHP + MariaDB 設定】 【三、安裝與設定 WordPress】 【四、SSL 憑證與 HTTPS 設定】 【五、DNS 設定】 【六、佈署 WordPress 主題與外掛】 【七、安全性與效能設定】 【八、常用伺服器管理指令】 功能 指令 重啟 Nginx sudo systemctl restart nginx 重啟 PHP-FPM sudo systemctl restart php8.3-fpm 查看 Nginx 錯誤日誌 sudo tail -n 100 /var/log/nginx/error.log 執行佈署腳本(個人撰寫指令) /opt/wp-deploy/deploy.sh 查看 WordPress debug sudo tail -n 100 /var/www/yourdomain.com/wp-content/debug.log 測試 SSL 自動續期 […]
Nginx + Certbot 為 WordPress 網站設定 HTTPS
本教學將說明如何透過 Certbot 申請 Let’s Encrypt 免費 SSL 憑證，並整合至 Nginx，成功為你的 WordPress 網站啟用 HTTPS。 📌 前置準備 步驟一：建立 Nginx 設定檔 使用 nano 編輯對應網域的 Nginx 設定檔： 設定內容範例如下（HTTPS 區塊會由 Certbot 自動補上）： 啟用站點： 步驟二：使用 Certbot 啟用 HTTPS 使用以下指令安裝 SSL 憑證並自動設定 Nginx： 若成功，會出現類似以下訊息： 步驟三：檢查 Nginx 設定 確認設定檔是否正確： 重新載入 Nginx： 步驟四：確認 HTTPS 連接埠（443）已開啟 檢查 443 port 是否啟用中： 若防火牆未開啟 443，請加入防火牆規則： 可再次確認 UFW 狀態： 步驟五：確認網站正常運作 […]
