หลังจากที่ wxPython ได้ออกทดสอบเวชั่น 4.0 มานาน (wxPython 4.0.0a มาบน PyPI และรองรับ Python 2.7 , 3.4+) และวันที่ 31 มกราคมที่ผ่านมา ทาง wxPython ได้ออกเวชั่น 4.0.0 เวชั่นจริงแล้ว

วันนี้ตามเวลาในประเทศไทย ทาง PSF ได้ทำการปล่อย Python 3.4.8 และ Python 3.5.5 โดยทั้งสองรุ่นนี้ เป็นรุ่นแก้ไขความปลอดภัยเท่านั้น และไม่มี build ออกมนอกจากโค้ดให้ไปคอมไพล์เอง

Python 3.4.8 : https://www.python.org/downloads/release/python-348/
Python 3.5.5 : https://www.python.org/downloads/release/python-355/

สวัสดีผู้อ่านทุกท่านครับ หากผู้อ่านสนใจที่จะนำ Python ไปทำงานร่วมกับ Android ใน Android Studio ของคุณ ผมขอแนะนำ Chaquopy

หากคุณเป็นนักวิจัยหรือผู้สนใจ Deep learning คงต้องใช้ CUDA ที่มีเฉพาะใน GPU ของ NVIDIA เพราะ TensorFlow , cntk , mxnet และเครื่องมือ Deep learning อื่น ๆ ต่างรองรับเฉพาะ CUDA เท่านั้น หากใช้ CPU ทำงานจะทำงานได้ช้ากว่าใช้ GPU

วันนี้บทความนี้จะนำเสนออีกทางเลือกหนึ่งที่สามารถทดแทน CUDA ได้ นั่นคือ DeepCL โดยใช้ OpenCL ในการสร้าง Deep learning นั่นเอง

เมื่อวันที่ 25 ธันวานคม พ.ศ.2560 ที่ผ่านมาทาง PyPy ได้ทำการออก PyPy2.7 และ PyPy3.5 v5.10 เวชั่นเต็มออกมาแล้ว โดย PyPy3.5 ได้ออกร่นสำหรับ Windows X86 ด้วย

โหลด PyPy ได้ที่ http://pypy.org/download.html

สวัสดีผู้อ่านทุกท่านครับ หากผู้อ่านเขียนภาษาจาวา (Java) ต้องการใช้งานไลบารีเฉพาะด้าน แต่กลับพบว่าไลบารีเหล่านั้นมีเฉพาะในภาษาไพทอน (Python) เช่น ไลบารี PyThaiNLP และอื่น ๆ เป็นต้น

บทความนี้จะพาผู้อ่านไปใช้งานโค้ด Python ใน Java ง่าย ๆ ด้วย Jep กันครับ

Python เป็นภาษาที่มีการนำหลักการ OOP มาใช้งานเช่นเดียวกับภาษาอื่น ๆ หนึ่งในนั้น คือ เรื่อง Constructor และ Destructor กับ Class

ในการสร้าง Haar-like Classifier จะต้องมีรูปภาพที่ใช้เป็นฐานข้อมูล Haar-like Classifier มี 2 ส่วนดังนี้

• positive images เป็นรูปภาพของวัตถุที่ต้องการนำมาสร้าง Haar-like Classifier เช่น ใบหน้า ตา และอื่น ๆ
• negatives images เป็นรูปภาพของวัตถุที่ไม่เกี่ยวข้องกับ positive images เช่น พื้นหลัง เป็นต้น

เรามาลงมือสร้าง Haar-like Classifie

1.ให้กับการโหลดไฟล์บีบอัดจาก https://www.dropbox.com/s/yh4nloobe7a1qc3/haartraining2.zip?dl=0
2.แตกไฟล์แล้วเข้าไปในโฟลเลอร์ที่แตกไฟล์ออกมา ให้เข้าไปยังโฟลเลอร์ positive - > โฟลเลอร์ rawdata
3.เตรียมไฟล์ภาพโดยไฟล์ภาพต้องเป็นไฟล์ .bmp เท่านั้น
4.เสร็จแล้วให้กลับมายังโฟลเลอร์ positive ทำการรันโปรแกรม objectmarker.exe (โปรแกรมนี้รันได้เฉพาะ 32 บิตเท่านั้น) จะมีหน้าต่างขึ้นมาให้ทำการลากคุมวัตถุที่ต้องนำไปสร้าง Haar-like Classifier
โดยกดปุ่ม Space Bar เพิ่มข้อมูลส่วนที่ทำการลากคุมวัตถุ
กดปุ่ม Enter เพิ่มบันทึกข้อมูลและโหลดข้อมูลถัดไป
ทำจนครบจะได้ไฟล์ info.txt
5.กลับยังโฟลเลอร์หลักที่แตกไฟล์ออกมา ให้เข้าไปยังโฟลเลอร์ negative ทำการเพิ่มข้อมูลรูปภาพ .jpg ที่ไม่เกี่ยวข้องกับข้อมูล positive images เช่น ภาพพื้นหลังที่อยู่หลังภาพใบหน้าของเรา เป็นต้น แล้วทำการรันไฟล์ create_list.bat
โค้ดภายในไฟล์ create_list.bat

dir /b *.jpg >bg.txt

จะได้ไฟล์ bg.txt
6.กลับยังโฟลเลอร์หลักที่แตกไฟล์ออกมา ให้ทำการรันไฟล์
โค้ดภายในไฟล์ createsamples.bat

createsamples.exe -info positive/info.txt -vec vector/vector.vec -num 204 -w 24 -h 24

รอสักครู่ขึ้นอยู่กับปริมาณไฟล์ข้อมูลและประสิทธิภาพของเครื่องคอมพิวเตอร์ จะได้ไฟล์ vector.vec ในโฟลเลอร์ vector
7.ทำการรันไฟล์ haarTraining.bat
โค้ดภายในไฟล์ haarTraining.bat

haartraining.exe -data cascades -vec vector/vector.vec -bg negative/bg.txt -npos 200 -nneg 

200 -nstages 15 -mem 1024 -mode ALL -w 24 -h 24 

rem -nonsym

รอสักครู่ขึ้นอยู่กับปริมาณไฟล์ข้อมูลและประสิทธิภาพของเครื่องคอมพิวเตอร์ จะได้ข้อมูล Haar-like Classifier ในโฟลเลอร์ cascades แต่ยังนำไปใช้งานไม่ได้นะครับ ต้องแปลงให้เป็นไฟล์ XML ก่อน
8.ทำการ copy ลากคุมข้อมูลทั้งหมดในโฟลเลอร์ cascades แล้วนำไปวางในโฟลเลอร์ cascade2xml\data เสร็จกลับมาที่โฟลเลอร์ cascade2xml ทำการรันไฟล์ convert.bat
โค้ดภายในไฟล์ convert.bat

haarconv.exe data my.xml 24 24

เพียงเท่านี้ก็จะได้ไฟล์ my.xml ซึ่งเป็น Haar Cascade ไปไว้ใช้ opencv แล้ว

Python 2 เหลือระยะเวลาสนับสนุนจากมูลนิธิซอฟต์แวร์ไพทอน (Python Software Foundation) อีกเพียง 2 ปี (ค.ศ.2020) ทำให้วงการ Open Source ที่ใช้งาน Python 2 มาอย่างยาวนานต้องมีการพอร์ตโค้ดจำนวนมากย้ายไป Python 3 แทน และหนึ่งในนั้น คือ Ubuntu

หากคุณใช้งาน Windows ต้องการเขียนโค้ด Python เพื่อให้เล่นเสียงจากไฟล์ .wav หรือ.wave ได้ง่าย ๆ โดยใช้ไลบารี winsound