1. Installation tensorflow

1. Installation Keras, 安裝Keras前需安裝Tensorflow(TF)

2. 利用Keras 擬合(fitting)數據前需安裝
   regression

1. python 與 c++執行速度的比較

2. 列表 List

3. 範圍 Range

4. for迴圈 for loop

5. if判斷與邏輯判斷 if Statements & logical operator;
   比較算子Comparison operator >, <, >=, <=, ==, !=

6. Map, Filter and Reduce 批次執行函數 (我不知道該如何翻譯)

1. 聲音 Sound & wave : 寫wave檔

2. 聲音 Sound & wave : 讀wave檔

3. clock alarm; 鬧鐘程式範例，　定時播放聲音當作爲鬧鐘

4. 計算位於不同高度的觀測站的視野範圍(公里)與相切俯角(角度)

5. Standard Neutrini Oscillation;標準微中子震盪程式, 可用以計算不同初始比例與能量的微中子, 再經過不同L/E後的比例

6. Hough transform with OpenCV; 利用霍夫變換與OpenCV用來辨別找出物件中的特徵(本講以fast radio burst 為例子)

1. 利用threading Module 撰寫多執行緒程式 (2 threads)

2. 利用threading Module 撰寫多執行緒程式 (N threads)

3. 利用multiprocessing Module 撰寫多線成程式

1. 產生第一個視窗 Create a window

2. 視窗中的文字標籤 the text labels of window

3. 視窗中的格點物件佈局 the grid layout of the objects of window

4. 按鈕與事件 Button & event

5. 滑鼠,事件與視窗座標系統 mouse, event, & coordinate

6. python時間與時鐘實做 time, & clock

7. 數入框:交談式計算機 Entry:using Entry as a calculator Button & event

8. 畫框 Canvas 提供圖形擺放框架

• 列表 List

• 產生數據,並存至檔案 output the data to file

• 將數據檔案讀進程式內 Read data from file

• 讀數據並作簡單的折線圖 read data and draw a plot

• 自訂函數並作圖 define funations and plot a histogram

• 宣告與如何使用隨機函數 random function

• 隨機函數產生資料與一維作圖 1D plot with random function

• 蒙地卡羅方法求Pi值 Monte-Carlo method I

• 蒙地卡羅積分 Monte-Carlo method II

• 依常態分佈取樣的亂數與一維長條圖 randn(d0, d1, ..., dn)

• 依常態分佈取樣的亂數與一維長條圖 randn(d0, d1, ..., dn) [2]

• 依常態分佈取樣的亂數與二維分佈圖 randn(d0, d1, ..., dn) [2]

• 生成數列; 排序; 更改座標格式,使用對數軸作圖 Matplotlib::log Scale and sort

• 宣告與如何使用陣列 array

• 多維陣列; n-dimensional

• 數據與數據擬合 generate data and fitting

• Basic I, astropy constant;

• astropy cosmology;

• read blzars data from catalog and draw a scatter plot; 讀入blzar 資料,並劃出天圖分佈

1. Radioactivity exponential decay; 指數衰減 dy/dt= -ky

2. Newton's law of cooling; 冷卻速率 dT/dt= k(T-T_ref)

3. Damped harmonic oscillator; 2nd order ODE 簡諧阻尼震盪 d^2x/dt^2= -k*x-D*dx/dt

1. FAST Fourier transformation with NumPy: sine wave; 快速傅立葉轉換 :正弦波

2. FAST Fourier transformation with NumPy I: sine wave; 快速傅立葉轉換 :正弦波 II

3. Inverse FAST Fourier transformation with NumPy: square wave; 逆快速傅立葉轉換

1. Add and subtract vectors 向量加法與減法 np.add(A, B) np.subtract(A, B)

2. Inner and outer product of vectors 向量的內積與外積 np.dot(A, B) np.outer(A, B)

3. Complex, Transfer Matrix, conjugate Matrix 複數,轉置矩陣與共軛矩陣 .T .coj()

4. Matrix product of two arrays 矩陣乘法 np.matmul(A, B)

5. Rotaion Matrix 利用旋轉矩陣旋轉向量

6. Diagonal 對角化 np.diag(martix) martix.diagonal()

7. Diagonal and trace 對角化與跡 np.trace(martix0)

8. Lower triangle of an matrix; Upper triangle of an matrix; 上下三角矩陣 np.triu(A) np.tril(A)

9. eigenvalues 計算方陣的特徵值 np.linalg.eigvals(A)

10. Cholesky decomposition; Cholesky 分解 np.linalg.cholesky(A):

11. QR decomposition; QR 分解

12. Singular value decomposition; 奇異值分解

13. Solve linear scalar equations with Matrix 求解線性方程組 np.linalg.solve(A, B)

1. under construction

1. under construction

1. 同學期末總結報告