การเชื่อมต่อข้ามแพลตฟอร์มจาก Windows ไปยังฝั่ง Linux ด้วย LabVIEW ผ่านโปรโตคอล SSH นั้นไม่ได้รับได้รับสนับสนุนจาก NI โดยตรง เชื่อว่าหลายๆคนที่ต้องทำงานด้านนนี้คงหาวิธีการเชื่อมต่อ SSH ไปยัง Linux Machine กันอยู่ อย่างเช่นงานด้าน Embeded Linux ใครที่ใช้งาน Raspberry Pi หรือ Jetson Nano ซึ่งก็พอจะมี Toolkit ให้เลือกใช้กันบน VIPM อยู่บ้างซึ่งก็ต้องไปศึกษาทดลองใช้กันว่าตัวไหนใช้งานได้ และวิธีใช้งาน Toolkit แต่ละตัวนั้นยังไง

Lecture สั้นๆสำหรับการใช้งาน Python กับ .Net DLL ขั้นตอนการเรียกใช้งาน .Net DLL ด้วย Python ผ่าน module pythonnet https://github.com/pythonnet/pythonnet เริ่มต้นด้วยการสร้างไฟล์ DLL ด้วย C# (หากมีไฟล์ DLL อยู่แล้วให้ข้ามไปส่วนของ Python ได้เลย) การสร้าง DLL File ทำการ Create Project ที่ Visual Studio (สามารถ Download ได้จาก https://visualstudio.microsoft.com/downloads/) เลือก “File” -> “New” -> “Project…” จากนั้นเลือก “C# Class Library (.Net Framework)”

โอมจงเงย ไม่อยากเงย แชทไลน์อยู่แต่อยากรู้สภาพดินฟ้าอากาศ ไม่อยากเปลี่ยนแอพไปเข้า Google งั้นมาทำ LINE chatbot ให้คอยดึงค่าสภาพอากาศจาก API ของ iqair มาไว้ใช้กันดีกว่า ขั้นตอนการทำแบบสั้นๆ สร้าง Provider และ Channel ติดตั้ง Cloud Functions for Firebase สร้าง API Key ของ iqair สร้างฟังก์ชันการตอบกลับอัตโนมัติ (Reply) 1. สร้าง Provider และ Channel สำหรับใครที่ยังไม่เคยสร้าง Provider และ Channel ให้เข้าไปทำตามพี่ Jirawatee ได้เลย

ก่อนจะเข้าสู่เรื่อง Python Network Programming ขอแวะมาที่ Error Handling และ Command Line Arguments กันแว้บบ..นึงนะครับ Error Handling การจัดการกับ error จาก code ด้านล่าง มีการ random ค่าของ day เกิดขึ้นจาก function random.choice() จากการทำงาน เมื่อเข้า try ตัวแปร date ถูกเรียกใช้งาน หากเกิด TypeError ขึ้น เราจะดัก exception ที่เกิด TypeError เพื่อให้โปรแกรมของเรายังทำงานต่อไปได้ ยังมี exception อีกหลายแบบ ให้ลองเข้าไปศึกษาดูได้จาก https://docs.python.org/3/tutorial/errors.html

บทความนี้เขียนขึ้นเพื่อเป็นการ Lecture เนื้อหาพื้นฐานภาษา Python ในคลาสของอาจารย์ Sittipong Jansorn ประกอบด้วยหัวข้อย่อยตั้งแต่ Syntax ต่างๆ Python Network Programming จนถึงการเขียน Python ติดต่อกับ Hardware (ESP8266) ซึ่งเนื้อหาจะแบ่งย่อยเป็น 3 ชุดเพื่อให้ง่ายต่อการอ่านนะครับ ก่อนจะเริ่มเนื้อหา ขอออกตัวก่อนว่า เนื่อหาที่เขียน ไม่ได้ละเอียดยิบ แต่จะเป็นประเด็นสำคัญๆ ที่ควรรู้ ฉะนั้นไม่เข้าใจจุดไหน สอบถามเข้ามาได้นะครับ ไปเริ่มเนื้อหากันเลยดีกว่า

ก่อนอ่านเนื้อหาด้านล่าง อยากจะบอกว่า บทความนี้ไม่เหมาะอย่างยิ่ง สำหรับคนที่ไม่รู้ว่า Javascript คืออะไร บทความนี้ไม่เหมาะอย่างยิ่ง สำหรับคนที่ไม่รู้ว่า ReactJS เป็นใคร บทความนี้ไม่เหมาะอย่างยิ่ง สำหรับคนที่รู้เรื่องนี้ตั้งนานแล้วโว้ยยยยย… ReactJS Tutorial Part I: Learn ReactJS For Free | Codecademy Utilize ReactJS components like JSX to build powerful interactive applications with this popular JavaScript library.www.codecademy.com

วิธีการ Deploy React ด้วย Github Pages — หลังจากเราสร้าง Web App ด้วย Create React App แล้ว จะ Deploy ยังไงดี?เรามาทำการ Deploy React Web App อย่างง่ายๆ แต่ใช้ได้จริงกันนะครับ ก่อนอื่น หากอยากรู้อะไรเพิ่มเติม เกี่ยวกับ Github Pages แวะไปดูกันได้ที่เว็บไชต์ของ Github GitHub Pages Websites for you and your projects, hosted directly from your GitHrepository. Just edit, push, and your changes are…pages.github.com

Environment Set-up เตรียมเครื่องมือให้พร้อมใช้งานกันก่อน ใน Lecture นี้เราจะมาเริ่มกันด้วยการจัดเตรียมเครื่องมือต่างๆ ที่จำเป็นต้องใช้ในคลาสนี้กัน สำหรับมือใหม่ อาจารย์เค้าแนะนำให้ใช้ Jupyter Notebook ในการเขียนโปรแกรมและจด Note แต่ถ้าใครอยากจะใช้ IDE ตัวอื่นๆ ก็ตามแต่ละคนจะถนัดนะครับ เริ่มกันเลยดีกว่า ทำการติดตั้ง Anaconda Anaconda เป็นครื่องมือตัวหนึ่งที่รวบรวมโมดูลต่างๆที่จำเป็นของ Python เอาไว้รวมถึงเจ้า Jupyter ที่เราต้องการใช้งานด้วย โดยดาวน์โหลดได้จากลิ้งค์นี้ download เลือกเวอร์ชั่นให้ตรงกับ OS ที่เราจะใช้งาน จากนั้นก็ดาวน์โหลดมาติดตั้งโลด การติดตั้งก็ไม่มีอะไรยากครับ กด Next Next Next กันไป…

เรามาเรียนรู้ Data Science และ Machine Learning ด้วยกันเถอะ สำหรับบทความแรก ขอเกริ่นก่อนว่าผมเองก็เริ่มต้นจาก 0 เลยในเรื่องนี้ บังเอิญว่าไปลงคอร์สเรียนกับทาง Udemy ซึ่งคุณ Jose Portilla เป็นผู้สอนเอาไว้ ในช่วงลดราคาเหลือ 300 บาท (จน…แพงกว่านี้ไม่มีตังค์ซื้อ ) และคิดไว้ว่าหากมีเวลาได้เข้าไปเรียนก็จะมาจด Lecture กันลืมไว้ที่นี่ เผื่อมีใครสนใจก็จะได้อ่านและแชร์ความรู้กันด้วย มาเริ่มกันเลยดีกว่านะครับ ในคลาสนี้เนื้อหาจะประกอบไปด้วย Python พื้นฐาน โดยเนื้อหาจะเน้นไปทางการเรียกใช้งาน Library ต่างๆเราจะใช้ในการทำ Data Analysis และ Machine Learning โดยแบ่งเป็น Section ต่างๆดังนี้ - Python For Data Analysis — Numpy - Python For Data…