關於 set a good example in a sentence ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

<脫口秀小訣竅中英翻譯-靈感篇>

文長注意!

之前小歐在脫口秀社團po了外國佛心大神脫口秀演員Gary Gulman，在twitter上連載的366個脫口秀小訣竅。

小妹就認領了靈感篇來翻譯。以下為22個小訣竅的中英文對照，若有翻的不盡理想的地方，請留言詳述，我會再看怎麼修改。原文和網誌版會放在留言處，方便大家查看。

---
Ideas
靈感

Tip No. 41: You know those quirky little things you do and think? Collect them in a file or on paper. Even if you’re a storyteller, you can use these as details to add depth and distinction to your jokes.
你了解自己做或想的古怪小事嗎? 把他們記錄在紙上或檔案夾裡。即使你是講故事的人，也可以將這些內容作為細節，以增加笑話的深度和特色。

GARY'S FAVORITES
Gary(原作者)的最愛
Tip No. 45: Don’t Hoard Jokes
Don’t worry about “burning” material on a special or album. Hoarding jokes may signal to your brain that you’re out of ideas. “You can’t use up creativity. The more you use, the more you have.” — Maya Angelou.
不要囤積笑話。不要怕在演出或專場用光自己累積的材料。囤積笑話會對你的大腦發出信號，暗示你已經沒有想法。如同Maya Angelou所說:”你無法耗盡創意。 你使用的越多，你擁有的就越多。”

Gary’s thoughts on Tip No. 45: This attitude has been crucial to an unprecedented streak of creativity over the last two years. I’ve written four hours of material, which is almost as much as I wrote in my first 23 years of comedy. Most important has been my health, this idea may be second.
Gary對此建議的想法: 在過去兩年中，這種態度對我的前所未有的創造力，有著至關重要的影響。我已經寫了四個小時的素材，這幾乎與我前23年的喜劇寫作一樣多。最重要的是我的健康，這個想法則排名第二位。

Tip No. 62: Look for inspiration everywhere. Paintings, music, poetry, rap, novels, nonfiction, short stories, theater, philosophy, etc. can all provide a spark for creativity. Cross-pollinate your work with broad influences and watch your creativity grow.
在各處尋找靈感。繪畫、音樂、詩歌、饒舌、小說、非小說、短篇故事、戲劇、哲學..等，都可以為創造力提供火花。以廣泛的影響力對你的工作進行異花授粉(原文:cross pollination，藉由風或昆蟲從別的花獲得繁衍的花粉)，並觀察你的創造力增長。

Tip No. 63: Write it all down while the coffee is still telling you you’re mighty. Reread after you’ve turned back into Dr. Banner (yes he’s a genius, but not as self-confident in that condition). That buzz is so valuable but needs editing.
在咖啡發揮效果告訴你”你超棒”的時期，把所有想法寫下來。當你回復成原本的自我 (原文: Dr. Banner，也就是尚未變身成綠巨人浩克的班納博士，是個缺乏自信的天才)時，重讀一次剛才的寫作。思緒激昂(原文:buzz，也有微醺、很鏘的意思)很珍貴，但需要編輯。

GARY'S FAVORITES
Gary(原作者)的最愛
Tip No. 90: After a Good Set, Brainstorm
You just had a great set. Instead of celebrating, use that hour or so after when the synapses are still firing and your confidence is soaring to voice record or write down the ideas that pop up during that especially fertile creative time.
如果你剛完成一場精采的表演，不用太早慶祝，要在大腦突觸仍在觸發、信心爆發、靈感特別豐腴的創作時間裡，把突然出現的想法錄音或寫下，再多花一個小時左右的時間繼續創作吧。

Gary’s thoughts on Tip No. 90: Huge help in making jokes that work longer and coming up with tangents and inspired ideas.
Gary對此建議的想法: 這建議在創作笑話的過程中提供巨大幫助，並提供變化和啟發性的想法。

Tip No. 92: Notice where you do your best thinking. The shower? Running? Listening to music? Not listening to music? Driving? Walking? Make sure to put yourself in the places where you’re doing your best thinking as frequently as possible.
你有注意過你在哪個’場景最能好好思考嗎。沐浴時？跑步時？聽音樂時？不聽音樂時？開車時?走路時？請盡量把自己放在最適合思考的場域。

Tip No. 132: I think you can limit frustration and discouragement by writing just a page on a new premise before trying it out onstage. See if there’s anything there before you spend a day on a new joke. But if you’re truly excited by the new idea, keep going!
我認為你可以在上台試笑話之前，先寫一頁的新前提，這可以限制你的挫敗感和沮喪感。在你花一整天開發新笑話之前，先研究前提是否可挖掘。但是，如果你真心對這個新點子感到興奮，那就放手去做吧!

Tip No. 143: Listen to strangers’ conversations. (I tell myself it’s not impolite if they’re being super-loud.) I got “How Dottie is that?” when a supercilious woman named Jodi bragged “How Jodi is that?” “So Jodi,” her friend replied.
偷聽陌生人的對談(我都告訴自己偷聽並不是沒禮貌的行徑，是他們講話太大聲了)。我有一次聽到一個名叫Jodi的膚淺女人吹噓"How Jodi is that?"，她朋友回覆:"So Jodi"，我因此想出了我的 “How Dottie is that?” 笑話。

Tip No. 157: Need new joke ideas? Be sensitive. If you’re uncomfortable with that word, use “irritable” (or grow up). A lot of good comedy comes from reaction to injustice or discomfort large and small, which requires being hypersensitive to those feelings.
需要新的笑話創意嗎？保持敏感。如果你對這個詞不滿意，請使用“煩躁”(或成長)。 許多優秀喜劇源自於對不平等或不適的大大小小的反應，產生這些感覺都需要保持敏感。

Tip No. 217: “All art is autobiographical. The pearl is the oyster’s autobiography.” — Federico Fellini. Purposefully mine your personal history for your act. Your life is a wellspring. Dig deep.
Federico Fellini說過:“所有藝術都是自傳。珍珠是牡蠣的自傳。”有目的得挖掘你的個人經歷，以作為你的演出。你的生活是靈感之源。請深入挖掘。

Tip No. 241: Many of your favorite writers include the same themes/subjects/objects/interests repeatedly in their work. Don’t be afraid to return again and again to your passions and obsessions to explore and expound.
你最愛的許多作家，都會在他們的作品裡重複探討相同的主題/目標/對象/興趣。不要害怕在你的熱情和沉迷之處，一次又一次得重複探索和闡述。

Tip No. 285: Explore unusual angles in a joke. Example: Examine things from the POV of a child or an Expert. My man Jimmy P and I still laugh over his “Martian response to high school football practice: Why are the hard-heads (players) taking orders from the small soft-heads (coach)?”
在笑話中探索不尋常的觀點。例如：從孩子或專家的視角觀看事物。我和我的兄弟Jimmy P仍會為他的笑話大笑:“火星人對高中足球訓練的反應：為什麼硬頭(球員)會從小型軟頭(教練)那裡得到命令？”

Tip No. 297: One of the miracles of comedy is that you can get redemption for suffering, small and large, by making something funny with it. When you are ready, try to write something funny about your mistakes, setbacks, or even tragedies.
喜劇的奇蹟之一是，藉由使事情變得有趣，你可以從大大小小的苦難中得到救贖。 當你準備就緒時，請嘗試寫一些有關你的錯誤、挫折甚至悲劇的有趣訊息。

Tip No. 298: Skim your life for the unusual events and activities that you can’t believe you were a part of or that people can’t believe you were a part of. Then write about it! Back row No. 93 MULLET:
No. 93後衛MULLET: “瀏覽你一生經歷過的、你或別人不敢相信你參與其中的奇特事件和活動。然後把它寫下來吧!“

Tip No. 310: When it comes to solving the puzzles that are our jokes, draw on every area of knowledge, expertise, and talent. It’s so gratifying to use a fact, a lesson, or a memory from elementary school, high school, or elsewhere to fill in the joke.
在解決我們玩笑的難關時，請利用各個領域的常識、專業知識和才能。用小學、高中或其他地方的事實、課業或回憶來充實笑話，會非常令人滿足。

Tip No. 311: Some of your best ideas will come to you in the shower. There’s science behind why it happens. Get a shower notepad if you have trouble remembering your ideas. Don’t listen to music. Listen to your thoughts. Ruminate on tonight’s set or a new joke.
洗澡時，你可能想到一些最好的點子。這現象的發生原因有科學依據。如果你難以記住自己的想法，請準備淋浴記事本。不要聽音樂。聽你的想法。用今晚的場景或一個新的笑話來反思。

Tip No. 313: Try teaching or informing the audience about something through some of your jokes. We love to learn while being entertained and vice versa. You have knowledge? Put it in your act! Just make sure it’s funny.
試試看通過講笑話來教導或告知聽眾新知識吧。我們喜歡在娛樂的同時學習，反之亦然。你有新知識嗎？把它放在你的演出！只要確保它很有趣就行。

Tip No. 327: Going home for Thanksgiving? Take copious notes! Your family is unique. Being reminded of the dynamics and adding new memories will be great resources for your act. “Family isn’t a word. It’s a sentence.”
逢年過節你會回家和家人團聚嗎？做大量筆記！你的家人是獨一無二的。記住動態場景並添加新的記憶，這會是你表演的寶貴資源。“家庭不是一個詞。 而是一個句子。”

Tip No. 331: There are great stories from our lives that we’re not able to translate into stand-up. Don’t throw them out. Collect those stories in a file for radio and TV and other interview situations.
我們生活中有許多很棒的故事，但我們無法將其轉化為脫口秀。可是不要把它們丟掉。要將這些故事收集在資料夾裡，以後在進行廣播和電視或採訪時可能用的到。

Tip No. 340: Volunteer! Especially if you don’t have a day job. There are so many opportunities to help. You will do good and have something new to write about. In NYC we have New York Cares. One year we decorated an elementary school for Halloween.
如果你沒有正職工作，當志工吧！你會有很多機會能幫助別人。你會做得很好，並有新的事情能寫。在紐約，我們設有紐約關懷中心。今年我們為萬聖節裝飾了一所小學。

Tip No. 358: I have recently started audio recording all notes sessions (for projects), and next time I pitch jokes with a friend I will record that too. It’s very helpful. You will be surprised at what you forgot when you listen back. Ask permission first.
我最近開始錄製所有筆記會話(用於專案)的錄音檔，並且下次我與朋友開玩笑時，我也會錄音。這非常有幫助。當你回聽時，你會驚訝於你忘記了什麼。但錄音前請先徵得許可。

Tip No. 360: Spending holidays with kids? Pay attention to them. Listen to them. Take note and embrace their curiosity and enthusiasm within your writing. (Also avoid the “kids these days” writing. It’s lazy.) Merry Christmas from your second favorite long-haired Jew.
和孩子一起度假嗎？注意觀察他們。聽他們說話。寫下你觀察到的東西並注意，並在寫作中懷抱孩子們的好奇心和熱情。(不要流水帳的寫“現在的小屁孩都如何如何”。這很懶。)你第二喜歡的長髮猶太叔叔在此祝你聖誕快樂(註，原作Gary是猶太人)。

🤓 หลายคนอาจเคยบ่น "เรียนเลขไปทำไม ไม่เห็นได้ใช้เลย"
อันนี้เป็นแค่ตัวอย่าง เพื่อให้รู้ว่าเลขที่เราเรียนตอนม.ปลาย
ไม่ควรทิ้งถ้าคิดจะเรียนคอมพิวเตอร์ ในระดับสูง
.
👉 1) สมการเชิงเส้น
เริ่มต้นจากสมการเส้นตรง ที่มีหน้าตาดังนี้ y=mx+c เรียกว่ารูปมาตรฐาน
- เมื่อ m เป็นความชัน
-ส่วน c เป็นจุดตัดแกน y
.
สมการเชิงเส้นเราจะได้เรียนในระดับ ม 4
พอในม.5 วิชา วิทยาการคำนวณ
ก็จะเห็นประโยชน์ของสมการเส้นตรงถูกนำไปใช้ในงาน data science (วิทยาการข้อมูล)
นำไปใช้วิเคราะห์ข้อมูลแบบ linear regression
.
กล่าวคือเมื่อเรามีข้อมูลย้อนหลังในอดีต
แล้วสามารถนำไปพล็อตลงบนกราฟแกน x กับ y
ผลปรากฏว่าข้อมูลมีความสัมพันธ์เป็นเส้นตรง
ในกรณีเราสามารถหาสมการเส้นตรงที่เหมาะสมสุด (optimize)
นำมาใช้พยากรณ์ข้อมูลล่วงหน้าในอนาคตได้
.
แต่ในกรณีที่ความสัมพันธ์ของข้อมูลพบว่าไม่ใช่เส้นตรง
เราสามารถใช้สมการที่ไม่ใช่เส้นตรง มาใช้พยากรณ์ข้อมูลก็ได้เช่นกัน
.
👉 2) เมทริกซ์
คือกลุ่มของจำนวนตัวเลข ที่เขียนเรียงกันเป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าหรือจัตุรัส
นอกจากใช้แก้สมการหลายตัวแปรแล้ว
จะมีประโยชน์เวลานำไปประมวลภาพ (Image processing)
หรืองานพวกคอมพิวเตอร์วิชั่น (computer vision)
.
ต้องบอกอย่างนี้ว่า รูปภาพดิจิตอลที่เราเห็นเป็นสีสันสวยงาม
แต่ทว่าคอมไม่ได้มองเห็นเหมือนคน
มันมองเห็นเป็นเมทริกซ์ โดยข้างในเมทริกซ์ก็คือตัวเลขของค่าสี
และเราสามารถกระทำการคณิตศาสตร์กับรูปภาพได้
เช่น บวกลบ คูณหาร กับรูปภาพดิจิตอล ในมุมของเมทริกซ์
.
👉 3) ความน่าจะเป็น
ยกตัวอย่างเช่น ทฤษฏี Bayes' theorem
ทฤษฏีหนึงของความน่าจะเป็น
จะใช้หาว่าสมมติฐานใดน่าจะถูกต้องที่สุด โดยใช้ความรู้ก่อนหน้า (Prior Knowledge)
.
ทฤษีนี้ถูกนำไปใช้ในงานวิเคราะห์ข้อมูล รวมทั้งการเรียนรู้ของเครื่อง
เช่น จงหาความน่าจะเป็นที่ชาเขียวขวดนั้นจะผลิตจากโรงงานจากประเทศไทย
จงหาความน่าจะเป็นว่าผู้ป่วยจะเป็นโรคมะเร็ง เมื่อหายจากการติดเชื้อไวรัสโคโรนา
เป็นต้น
.
👉 4) แคลคูลัส
ตัวอย่างเช่น ถูกนำมาใช้ใน neural network
ซึ่งก็เครือข่ายประสาทเทียมที่เลียนแบบเซลล์สมอง
แต่จริงๆ ข้างในเครือข่ายจะประกอบไปด้วยน้ำหนัก
.
น้ำหนักที่ว่านี้มันก็คือตัวเลขจำนวนจริง ที่เริ่มต้นสุ่มขึ้นมา
แล้วเวลาจะหาค่าน้ำหนักที่เหมาะสม (optimize)
มันจะถูกปรับทีละเล็กทีละน้อย
โดยอาศัยหลักการเรื่องอนุพันธ์ หรือดิฟนั่นแหละ
.
👉 5) ตรรกศาสตร์
วิชานี้พูดถึง "ประพจน์" หมายถึงประโยคที่ให้ค่าออกมาเป็น True หรืด False
รวมถึงการใช้ตัวเชื่อมประพจน์แบบต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น "และ" "หรือ" "ก็ต่อเมื่อ" เป็นต้น
.
ศาสตร์ด้านนี้เป็นพื้นฐานของระบบคอมพิวเตอร์
เพราะวงจรคอมพิวเตอร์พื้นฐาน มีแต่ตัวเลข 0 หรือ 1
จึงสามารถแทนด้วย False หรือ True ในทางตรรกศาสตร์
ไม่เพียงเท่านั้นวงจรอิเลคทรอนิกส์ ก็มีการดำเนินทางตรรกศาสตร์อีกด้วย
ไม่ว่าจะเป็น "และ" "หรือ" "ไม่" เป็นต้น
.
ยิ่งการเขียนโปรแกรม ยิ่งใช้เยอะ
เพราะต้องเปรียบเทียบเงื่อนไข True หรือ False
ในการควบคุมเส้นทางการทำงานของโปรแกรม
.
👉 6) ฟังก์ชัน
ฟังก์ชันคือความสัมพันธ์ จากเซตหนึ่งที่เรียกว่า 'โดเมน' ไปยังอีกเซตหนึ่งที่เรียกว่า 'เรนจ์' โดยที่สมาชิกตัวหน้าไม่ซ้ำกัน
ซึ่งคอนเซปต์ฟังก์ชันในทางคณิตศาสตร์
ก็ถูกนำไปใช้ในการเขียนโปรแกรมแบบ functional programming
.
👉 7) เรขาคณิตวิเคราะห์
ถูกนำไปใช้ในวิชาคอมกราฟิก หรือเกมส์
ในมุมมองของคนที่ใช้โปรแกรมวาดรูปต่างๆ หรือโปรแกรมสร้างแอนนิมเชั่นต่างๆ
เราก็แค่คลิกๆ ลากๆ ก็สร้างเสร็จแล้วใช่มั๊ยล่ะ
.
แต่หารู้หรือไม่ว่า เบื้องเวลาโปรแกรมจะวาดรูปทรง เช่น สี่เหลี่ยม วงรี ภาพตัดกรวยต่างๆ
ล้วนอาศัย เรขาคณิตวิเคราะห์ พล็อตวาดรูปทีละจุดออกมาให้เราใช้งาน
.
👉 8) ปีทาโกรัส
ทฤษฏีสามเหลี่ยมอันโด่งดังถูกนำไปใช้วัดระยะทางระหว่างจุดได้
ซึ่งจะมีประโยชน์ในการแยกแยะข้อมูล โดยใช้อัลกอริทึม
K-Nearest Neighbors (KNN)
ชื่อไทยก็คือ "ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด "
มันจะถูกนำไปใช้งานวิเคราะห์ข้อมูล รวมทั้งการเรียนรู้ของเครื่องอีกด้วย
ไม่ขอพูดเยอะเดี่ยว ม.5 ก็จะได้รู้จัก KNN ในวิชาวิทยาการคำนวณ
.
👉 9) ทฤษฏีกราฟเบื้องต้น
อย่างทฤษฏีกราฟออยเลอร์ (Eulerian graph)
ที่ได้เรียนกันในชั้น ม.5 จะมีประโยชน์ในวิชาคอม
เช่น ตอนเรียนในวิชา network ของคอมพิเตอร์ เพื่อหาเส้นทางที่ดี่สุดในการส่งข้อมูล
หรือจะมองโครงสร้างข้อมูลเป็นแบบกราฟก็ได้ ก็ลองนึกถึงลิงค์ต่างในเว็บไซต์ สามารถจับโยงเป็นกราฟได้ด้วยนะ
.
👉 10) เอกซ์โพเนนเชียล และลอการิทึม
เราอาจไม่เห็นการประยุกต์ใช้ตรงๆ นะครับ
แต่ในการประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึม เวลาเขียนโปรแกรม
เขาจะใช้ Big O ขอไม่อธิบายเยอะแล้วกันเนอะ
เรื่องนี้มีเขียนอยู่ตำราวิทยาการคำนวณชั้นม.4 (ไปหาอ่านเอาได้)
.
ซึ่งเทอม Big O บางครั้งก็อาจเห็นอยู่ในรูปเอกซ์โพเนนเซียล หรือลอการิทึมนั่นเอง
ถ้าไม่เข้าใจว่า เอกซ์โพเนนเซียล หรือลอการิทึม คืออะไร
ก็ไม่จะอธิบายได้ว่าประสิทธิภาพของอัลอริทึมเราดีหรือแย่
.
+++++++
เป็นไงยังครับ สนใจอยากรู้ว่า เลข ม.ปลาย
สามารถนำไปใช้ศึกษาต่ออะไรอีกบ้างไหมเนี่ย
ถ้าอยากรู้ ผมเลยขอแนะนำหนังสือ (ขายของหน่อย)
.
หนังสือ "ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ยาก"
เข้าใจได้ด้วยเลขม. ปลาย เล่ม 1 (เนื้อหาภาษาไทย)
ติดอันดับ Best seller ในหมวดหนังสือคอมพิวเตอร์ ของ MEB
.
เนื้อหาจะอธิบายปัญญาประดิษฐ์ (A) ในมุมมองเลขม.ปลาย
โดยปราศจากการโค้ดดิ้งให้มึนหัว
พร้อมภาพประกอบสีสันให้ดูอ่านง่าย
.
สนใจสั่งซ์้อได้ที่
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php…
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ลิงค์นี้
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b…/chapter_example.pdf…
.
ขออภัยเล่มกระดาษตอนนี้ยังไม่มี โทดทีนะครัชชช
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai progammer
🤓 Many people may have complained that ′′ I have studied the number, why I haven't used it
This is just an example to know the number we studied in high school. The end.
Shouldn't leave if you think about studying computer at a high level.
.
👉 1) Linear equation
Starting from a straight line equation that looks like y=mx+c called standard photo.
- when m is steep
- c section is a y core cutting point
.
Linear equation, so we can study in level 4
Enough in the university. 5 Computational Science
You will see the benefits of a straight line equation. Used in data science (data science)
Linear regression data analysis
.
When we have data backwards in the past
Then can be taken to plot on the graph x with y
The result appears that the information has a straight line of relationships.
In case, we can find the most suitable straight line equation (optimize)
Presentation for future advance information
.
But in case the relationship of information finds it not a straight line.
We can also use equations that are not straight lines to predict information.
.
👉 2) Matrix
A group of numbers that are written in a square or square.
Apart from using to solve many variables.
It will be useful when you compilate photos. (Image processing)
Or computer vision work (computer vision)
.
This is what we have to say. The digital photos we see are beautiful.
But the computer doesn't see it as a human.
It's seen as a matrix. Inside the matrix is a number of colors.
And we can do math with pictures
For instance, subtract, multiply with digital photos in the matrix corner.
.
👉 3) Probability
For example, Bayes s' theorem theory
Theory of probability
Find out which hypothesis is most accurate using previous knowledge (Prior Knowledge)
.
This theory is applied to data analytics and machine learning.
For example, find the probability that green tea will be manufactured from Thailand's factory.
Consider the probability that patients have cancer when they recover from coronavirus infection.
Etc.
.
👉 4) Calculus
For example, being used in neural network
Which is also an artificial neural network that imitates brain cells.
But really in the network, it consists of weight
.
This weight is a random number that starts randomly.
Time will find the right weight (optimize)
It will be fined little by little
By principle of derivative or derivative.
.
👉 5) Logic
This subject is referring to ′′ plural ′′ meaning a sentence that gives value to True or False.
Includes using different types of plural connectors, whether it's ′′ and or when etc.
.
This aspect of computer system is fundamental.
Because basic computer circuits are only 0 or 1 numbers.
So it can be replaced with False or True in logic.
Not only that, the electronic circuit also has a logical action.
Whether it's ′′ and or no etc.
.
The more programming, the more I use.
Because we have to compare terms True or False
In controlling the program's working path
.
👉 6) function
Function is a relationship from one set called ' domain ' to another set called ' Range ' by unique member.
Which concepts function in mathematics
It was also applied to functional programming.
.
👉 7) Geometry analysis
Being applied to Computer, Graphics or Games
In view of people who use various drawing programs or animation programs.
We just click and drag. It's done. Right?
.
But I don't know that the program time will draw shapes like a rectangle, crop of various cones.
All in Geometry. Analyse the plot. Draw one at a time. Let us use it.
.
👉 8) Year Takorus
The famous triangle theory is applied to measure distance between spots.
It will be useful to digest data using algorithm.
K-Nearest Neighbors (KNN)
Thai name is ′′ nearest neighbourhood method
It will also be implemented, analyzed data, including machine learning.
I don't want to talk too much. Single. 5 I will know KNN in Calculation Theology.
.
👉 9) Preliminary Graph Theory
Theoretical Graph Oyler (Eulerian graph)
That we have studied in high school. 5 will be useful in computer class
For example, when studying in computer network subjects, find the best way to send information.
Or you can look at data structures as graphics. Think of different links on websites. You can be connected to a graph.
.
👉 10) m & LOGARIETY
We may not see the application frankly.
But in assessing performance of programming time algorithm.
He will use Big O. I don't want to explain too much.
This story is written in the textbook. Calculating in the university. 4 (Let's find it to read)
.
Big O semester may sometimes be seen in esponical or logarithm.
If you don't understand what Exponcial or Lokarithm is.
It doesn't explain how good or bad our alitum performance is.
.
+++++++
How are you? If you are interested, I want to know the number. The end.
What else can I apply to study?
If you want to know, I recommend the book (selling)
.
′′ Artificial Intelligence (AI) is not difficult ′′ book.
It can be understood by the number. End of book 1 (Thai language content)
Best seller ranked in MEB computer book category.
.
The contents will describe Artificial Intelligence (A) in view of the number. The end.
Without a code of dizzy
With colorful illustrations to see, easy to read.
.
If you are interested, you can order.
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ&fbclid=IwAR11zxJea0OnJy5tbfIlSxo4UQmsemh_8TuBF0ddjJQzzliMFFoFz1AtTo4
.
Personal like the book. You can see this link.
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b0md/chapter_example.pdf?dl=0
.
Sorry, paper book. I don't have it yet. Sorry.
.
✍ Written by Thai programmer thai progammerTranslated

🤓 หลายคนอาจเคยบ่น "เรียนเลขไปทำไม ไม่เห็นได้ใช้เลย"
อันนี้เป็นแค่ตัวอย่าง เพื่อให้รู้ว่าเลขที่เราเรียนตอนม.ปลาย
ไม่ควรทิ้งถ้าคิดจะเรียนคอมพิวเตอร์ ในระดับสูง
.
👉 1) สมการเชิงเส้น
เริ่มต้นจากสมการเส้นตรง ที่มีหน้าตาดังนี้ y=mx+c เรียกว่ารูปมาตรฐาน
- เมื่อ m เป็นความชัน
-ส่วน c เป็นจุดตัดแกน y
.
สมการเชิงเส้นเราจะได้เรียนในระดับ ม 4
พอในม.5 วิชา วิทยาการคำนวณ
ก็จะเห็นประโยชน์ของสมการเส้นตรงถูกนำไปใช้ในงาน data science (วิทยาการข้อมูล)
นำไปใช้วิเคราะห์ข้อมูลแบบ linear regression
.
กล่าวคือเมื่อเรามีข้อมูลย้อนหลังในอดีต
แล้วสามารถนำไปพล็อตลงบนกราฟแกน x กับ y
ผลปรากฏว่าข้อมูลมีความสัมพันธ์เป็นเส้นตรง
ในกรณีเราสามารถหาสมการเส้นตรงที่เหมาะสมสุด (optimize)
นำมาใช้พยากรณ์ข้อมูลล่วงหน้าในอนาคตได้
.
แต่ในกรณีที่ความสัมพันธ์ของข้อมูลพบว่าไม่ใช่เส้นตรง
เราสามารถใช้สมการที่ไม่ใช่เส้นตรง มาใช้พยากรณ์ข้อมูลก็ได้เช่นกัน
.
👉 2) เมทริกซ์
คือกลุ่มของจำนวนตัวเลข ที่เขียนเรียงกันเป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าหรือจัตุรัส
นอกจากใช้แก้สมการหลายตัวแปรแล้ว
จะมีประโยชน์เวลานำไปประมวลภาพ (Image processing)
หรืองานพวกคอมพิวเตอร์วิชั่น (computer vision)
.
ต้องบอกอย่างนี้ว่า รูปภาพดิจิตอลที่เราเห็นเป็นสีสันสวยงาม
แต่ทว่าคอมไม่ได้มองเห็นเหมือนคน
มันมองเห็นเป็นเมทริกซ์ โดยข้างในเมทริกซ์ก็คือตัวเลขของค่าสี
และเราสามารถกระทำการคณิตศาสตร์กับรูปภาพได้
เช่น บวกลบ คูณหาร กับรูปภาพดิจิตอล ในมุมของเมทริกซ์
.
👉 3) ความน่าจะเป็น
ยกตัวอย่างเช่น ทฤษฏี Bayes' theorem
ทฤษฏีหนึงของความน่าจะเป็น
จะใช้หาว่าสมมติฐานใดน่าจะถูกต้องที่สุด โดยใช้ความรู้ก่อนหน้า (Prior Knowledge)
.
ทฤษีนี้ถูกนำไปใช้ในงานวิเคราะห์ข้อมูล รวมทั้งการเรียนรู้ของเครื่อง
เช่น จงหาความน่าจะเป็นที่ชาเขียวขวดนั้นจะผลิตจากโรงงานจากประเทศไทย
จงหาความน่าจะเป็นว่าผู้ป่วยจะเป็นโรคมะเร็ง เมื่อหายจากการติดเชื้อไวรัสโคโรนา
เป็นต้น
.
👉 4) แคลคูลัส
ตัวอย่างเช่น ถูกนำมาใช้ใน neural network
ซึ่งก็เครือข่ายประสาทเทียมที่เลียนแบบเซลล์สมอง
แต่จริงๆ ข้างในเครือข่ายจะประกอบไปด้วยน้ำหนัก
.
น้ำหนักที่ว่านี้มันก็คือตัวเลขจำนวนจริง ที่เริ่มต้นสุ่มขึ้นมา
แล้วเวลาจะหาค่าน้ำหนักที่เหมาะสม (optimize)
มันจะถูกปรับทีละเล็กทีละน้อย
โดยอาศัยหลักการเรื่องอนุพันธ์ หรือดิฟนั่นแหละ
.
👉 5) ตรรกศาสตร์
วิชานี้พูดถึง "ประพจน์" หมายถึงประโยคที่ให้ค่าออกมาเป็น True หรืด False
รวมถึงการใช้ตัวเชื่อมประพจน์แบบต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น "และ" "หรือ" "ก็ต่อเมื่อ" เป็นต้น
.
ศาสตร์ด้านนี้เป็นพื้นฐานของระบบคอมพิวเตอร์
เพราะวงจรคอมพิวเตอร์พื้นฐาน มีแต่ตัวเลข 0 หรือ 1
จึงสามารถแทนด้วย False หรือ True ในทางตรรกศาสตร์
ไม่เพียงเท่านั้นวงจรอิเลคทรอนิกส์ ก็มีการดำเนินทางตรรกศาสตร์อีกด้วย
ไม่ว่าจะเป็น "และ" "หรือ" "ไม่" เป็นต้น
.
ยิ่งการเขียนโปรแกรม ยิ่งใช้เยอะ
เพราะต้องเปรียบเทียบเงื่อนไข True หรือ False
ในการควบคุมเส้นทางการทำงานของโปรแกรม
.
👉 6) ฟังก์ชัน
ฟังก์ชันคือความสัมพันธ์ จากเซตหนึ่งที่เรียกว่า 'โดเมน' ไปยังอีกเซตหนึ่งที่เรียกว่า 'เรนจ์' โดยที่สมาชิกตัวหน้าไม่ซ้ำกัน
ซึ่งคอนเซปต์ฟังก์ชันในทางคณิตศาสตร์
ก็ถูกนำไปใช้ในการเขียนโปรแกรมแบบ functional programming
.
👉 7) เรขาคณิตวิเคราะห์
ถูกนำไปใช้ในวิชาคอมกราฟิก หรือเกมส์
ในมุมมองของคนที่ใช้โปรแกรมวาดรูปต่างๆ หรือโปรแกรมสร้างแอนนิมเชั่นต่างๆ
เราก็แค่คลิกๆ ลากๆ ก็สร้างเสร็จแล้วใช่มั๊ยล่ะ
.
แต่หารู้หรือไม่ว่า เบื้องเวลาโปรแกรมจะวาดรูปทรง เช่น สี่เหลี่ยม วงรี ภาพตัดกรวยต่างๆ
ล้วนอาศัย เรขาคณิตวิเคราะห์ พล็อตวาดรูปทีละจุดออกมาให้เราใช้งาน
.
👉 8) ปีทาโกรัส
ทฤษฏีสามเหลี่ยมอันโด่งดังถูกนำไปใช้วัดระยะทางระหว่างจุดได้
ซึ่งจะมีประโยชน์ในการแยกแยะข้อมูล โดยใช้อัลกอริทึม
K-Nearest Neighbors (KNN)
ชื่อไทยก็คือ "ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด "
มันจะถูกนำไปใช้งานวิเคราะห์ข้อมูล รวมทั้งการเรียนรู้ของเครื่องอีกด้วย
ไม่ขอพูดเยอะเดี่ยว ม.5 ก็จะได้รู้จัก KNN ในวิชาวิทยาการคำนวณ
.
👉 9) ทฤษฏีกราฟเบื้องต้น
อย่างทฤษฏีกราฟออยเลอร์ (Eulerian graph)
ที่ได้เรียนกันในชั้น ม.5 จะมีประโยชน์ในวิชาคอม
เช่น ตอนเรียนในวิชา network ของคอมพิเตอร์ เพื่อหาเส้นทางที่ดี่สุดในการส่งข้อมูล
หรือจะมองโครงสร้างข้อมูลเป็นแบบกราฟก็ได้ ก็ลองนึกถึงลิงค์ต่างในเว็บไซต์ สามารถจับโยงเป็นกราฟได้ด้วยนะ
.
👉 10) เอกซ์โพเนนเชียล และลอการิทึม
เราอาจไม่เห็นการประยุกต์ใช้ตรงๆ นะครับ
แต่ในการประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึม เวลาเขียนโปรแกรม
เขาจะใช้ Big O ขอไม่อธิบายเยอะแล้วกันเนอะ
เรื่องนี้มีเขียนอยู่ตำราวิทยาการคำนวณชั้นม.4 (ไปหาอ่านเอาได้)
.
ซึ่งเทอม Big O บางครั้งก็อาจเห็นอยู่ในรูปเอกซ์โพเนนเซียล หรือลอการิทึมนั่นเอง
ถ้าไม่เข้าใจว่า เอกซ์โพเนนเซียล หรือลอการิทึม คืออะไร
ก็ไม่จะอธิบายได้ว่าประสิทธิภาพของอัลอริทึมเราดีหรือแย่
.
+++++++
เป็นไงยังครับ สนใจอยากรู้ว่า เลข ม.ปลาย
สามารถนำไปใช้ศึกษาต่ออะไรอีกบ้างไหมเนี่ย
ถ้าอยากรู้ ผมเลยขอแนะนำหนังสือ (ขายของหน่อย)
.
หนังสือ "ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ยาก"
เข้าใจได้ด้วยเลขม. ปลาย เล่ม 1 (เนื้อหาภาษาไทย)
ติดอันดับ Best seller ในหมวดหนังสือคอมพิวเตอร์ ของ MEB
.
เนื้อหาจะอธิบายปัญญาประดิษฐ์ (A) ในมุมมองเลขม.ปลาย
โดยปราศจากการโค้ดดิ้งให้มึนหัว
พร้อมภาพประกอบสีสันให้ดูอ่านง่าย
.
สนใจสั่งซ์้อได้ที่
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php…
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ลิงค์นี้
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b…/chapter_example.pdf…
.
ขออภัยเล่มกระดาษตอนนี้ยังไม่มี โทดทีนะครัชชช
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai progammer
🤓 Many people may have complained about ′′ learning the number, why I didn't get to use it
This one is just an example to know the number we studied in high school. The end.
Don't leave if you want to learn computer at high level.
.
👉 1) Linear equation
Start from a straight line equation that looks like y=mx+c called standard photo
- When m is action
- c section is a cutting point y axis
.
Linear equation. We will learn in grade 4
Enough in the university. 5 Computational Science
It will see the benefits of straight line equation being applied to data science (data science) work.
Linear regression data analytics
.
i.e. when we have data back in the past
Then can be taken to plot on the x and y graph.
The result appears that the information is in a straight line.
In the case, we can find the most suitable straight line equation (optimize)
Advance future forecasts
.
But in case the relationship of information found out is not a straight line.
We can also use an equation that is not a straight line to propose information.
.
👉 2) Matrix
Is a group of numbers written in a square or square.
Besides using to solve several variables.
It will be useful when it's leading to the image (Image processing)
Or computer vision jobs (computer vision)
.
I have to say this. The digital photos we see are colorful.
But the computer is not visible as a person.
It's seen as a matrix inside. The matrix is the number of colors.
And we can do math with pictures
Like, plus, multiply, multiply with digital photos in the corner of the matrix.
.
👉 3) Probability
For example, Bayes ' theorem theory.
Theory of probability
I will use which hypothesis is most accurate using previous knowledge (Prior Knowledge)
.
This theory is implemented in data analysis including machine learning.
For example, find the probability that green tea will be manufactured from factories from Thailand.
Find out the probability that patients will have cancer when they recover from Coronavirus infection.
Etc.
.
👉 4) Calculus
For example, being used in neural network.
Which is also an artificial neural network that imitates brain cells.
But really, the network is composed of weight.
.
This weight is also a random number of real numbers.
Time to find the right weight (optimize)
It will be slightly fined.
By living the principle of derivative or divative.
.
👉 5) Logic
This subject speaks of ′′ pronouncement ′′ meaning True or False sentence.
Including using different plural connectors, whether it's ′′ and or or if etc.
.
This aspect of science is the basis of computer system.
Because the basic computer circuit is only 0 or 1 numbers.
So it can be replaced with False or True in logic.
Not only that, the electronic circuit also has logical action.
Whether it's ′′ and or or no etc.
.
The more the programming, the more you use.
Because we have to compare True or False conditions.
In control of the programming path
.
👉 6) function
A function is a relationship from one set called ' domain ' to another set called ' Range ' by a unique face member.
Which concept function in mathematics.
It's been applied to functional programming.
.
👉 7) Analytical Geometry
Being applied in a graphic or games class
In view of people using various drawing programs or Animation Builders.
I'm just a click and drag and it's done. Aren't we?
.
But do you know that in time, the program will draw shapes like a square, rectangular, cone collage.
All living in geometry, analyzing the plot, drawing one at a time. Let us use it.
.
👉 👉 8) Tacorus
The famous triangle theory is implemented to measure the distance between points.
Which would be useful to digest data using algorithms.
K-Nearest Neighbors (KNN)
Thai name is ′′ The closest neighborhood process
It will also be implemented for data analysis including machine learning.
I don't want to talk too much. 5 to know KNN in computational science.
.
👉 9) Preliminary Graph Theory
Theoretically, Graphite Oler (Eulerian Graph)
I have studied in the middle school class. 5 will come in handy in computer class
For example, in a computer network class to find the best way to send information.
Or look at the data structure as a graph. Think about the different links on the website. They can be linked as graphics.
.
👉 10) m AND LOGARIETYM
We may not see the application straight away.
But in assessing the performance of programming time algorithm.
He's going to use Big O. Let's not explain a lot.
This story is written in the textbook. Calculating class. 4 (go to read)
.
The Big O term may sometimes be seen in an ex-ponytail or a logic.
If you don't understand what is Exponity or Logarithum?
It doesn't explain whether our algorithm performance is good or bad.
.
+++++++
How is it? If interested, I want to know the number. The end.
Can I study anything else?
If you want to know, I recommend a book (selling stuff)
.
Book ′′ Artificial Intelligence (AI) is not difficult ′′
You can understand by the number of km. End of book 1 (Thai content)
Best seller in MEB computer book category
.
Content describes Artificial Intelligence (A) in the view of the number. The end.
Without a coding dizzy
With colorful illustrations to be seen. Easy to read.
.
If interested, order at.
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ&fbclid=IwAR11zxJea0OnJy5tbfIlSxo4UQmsemh_8TuBF0ddjJQzzliMFFoFz1AtTo4
.
As private as a book, you can see this link.
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b0md/chapter_example.pdf?dl=0
.
Sorry for paper book. I haven't got it yet. I'm sorry.
.
✍ Written by Thai programmer thai progammerTranslated