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F-Coin 圖說：F幣情境綜合題    『前言』  為了讓新進員工可以快速熟識 OOP 與 FP 之間的思維切換，以及編寫狀況，公司內部細心設計出的題目。其主旨是先從微積分題目出發，逐漸轉型成程式編寫的問題。我們稱之為 F-coin，一個與好友同時在線挖礦的應用題目來做說明。如果是玩遊戲比較多的讀者，比較熟識的會是點擊類型遊戲，又稱為 Incremental Game。 『背景介紹』 F-coin，是一個與好友一起挖礦的應用程式。當你打開 App 時，你可以努力點擊螢幕來賺取金錢，俗話說的好，獨樂樂不如眾樂樂，因此你也找了朋友一同參與挖礦行列。有了朋友的相伴，即使是在無聊的遊戲也會繽紛許多，邊緣人是不會懂這種感覺的。朋友上線時，你可以得到對應的夥伴獎勵，直到朋友下線之前，這獎勵會一直都在，你挖礦的效率會遠比一個人在線上時來的量多。 這大概就是整體情境了，現在我們要開始帶入數字好精準知道，自己到底可以有多少錢入帳。當 app 啟動時候，每一秒鐘可以增加 1 塊錢;當點擊螢幕時，挖礦金額會增加 10 塊錢;一個朋友在線上時候，我可以獲得 每秒增加 0.25 塊錢的獎勵值。 現在我們關注 30 秒鐘的時間長度，朋友在線狀況如下圖所示，我個人點擊的時間點也在圖上呈現，請問在第 30 秒鐘的時候，我總共有多少錢？再來問，如何使用程式來撰寫這個應用程式？ 圖說：如何撰寫這個挖礦程式呢？   『頗析問題』  這個題目一頭栽進去勢必很難進入狀況，主因是情況頗為複雜，把狀況細分拆解過後就會簡單容易些，我們可以先從沒有朋友、朋友上線、朋友下線等，狀況逐一去分解與計算，先『歸納』出應該有的情形，再去『推演』複雜狀況，最後再用『反證』來做校正。  情況ㄧ、只有自己的時間與點擊螢幕（對應自己） 這個情境下，狀況都是非常開心的，因為沒有其他人來干擾你，混淆你的計算，單純只有自己，因此，在只有自己與點擊螢幕的狀況下，獲取的金錢量可以輕鬆地被計算出，專注在點擊螢幕後，我們自己可以拿到的錢，距離點擊螢幕事件多長時間除上計算單位，再乘上點擊螢幕倍率，就可以得到總金額。圖上的案例，簡化到，距離點擊螢幕事件只經過1秒。 圖說：情境一，一切都簡單且美好  情況二、自己＋已上線朋友（對應甲朋友）  這邊可以注意到我...

credit: asmag.com.tw 「何謂 dropout ?」 Dropout 是這樣的，今天你跟你的伴侶突然分手了，這時候你的心裡十分揪心，揪心到茶不思飯不想食無位的，那這個就是 dropout，因為他在你的生命中佔了很大一塊，十分重要的一塊，將對方從你的生活中突然抽離，彷彿是在你身上狠狠的割下一塊肉，這也就意味著，對方對你很重要。反之，如果對方從你生命中抽離，然後在心中毫無波瀾的話，這就代表他其實可有可無的。 「何謂 Maxpooling?」 Maxpooling 是這麼一回事，你今天同時跟很多個女生交往，一開始是先跟班上所有女生交往，有些來的來，有些談笑甚歡，有的意興闌珊，一個月之後，你和可以約出來的繼續交往，在一個月後，你縮減到只剩下三個女生，花花/泡泡跟毛毛，然後因為泡泡最正，於是乎你選擇跟他在一起，接著你轉身跟你朋友說，這個才是我的菜，這個就是 maxpooling。如果你挑選花花的聰慧，泡泡的美麗，毛毛的積極，三者合一作為理想中伴侶，這樣就是 mean-pooling。 「何謂 overfitting ? 」 overfitting 是這樣的，你有兩位朋友，胖虎跟小夫，他們兩個到了一家新開的麵店吃東西，一個禮拜後你問他們說這家店好不好吃，胖虎說禮拜一三五七的餐點好吃，小夫則直接回答很好吃。這個時候的你，比較願意採信誰的說法？這個晚點再回答我，讓我們把故事接著往下說，第二個禮拜後，店家換了菜單，你知曉他們胖虎跟小夫有去嚐鮮後，你又再問了一次胖虎跟小夫的意見，胖虎說禮拜二四六的餐點好吃，小夫一樣說好吃。下一次，你想體驗路上新開的餐廳時，你比較想聽誰的意見？ 什麼意思？這代表 overfitting 的情況出現了，假設我們說評價本身是一種模型，那麼在這情況下胖虎的一定很糟糕，精準度一定很低，為什麼？你看，上禮拜說禮拜一三五好吃，這禮拜我ㄧ三五去吃，卻變得不好吃了，用數字上來看，0/7 的準確度耶，那麼小夫的就比較好嗎？也不一定，因為小夫講得很模糊，但又可以大略的表達出這家店好吃或不好吃的程度，這就是 overfitting。 「何謂 learning rate ?」 learning rate 是這樣的，就跟開槍一樣，數值越大的...