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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.nccst.nat.gov.tw/shield.aspx
  • 辦理單位:教育部
  • 檢測日期: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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