Python三大用途!學了決不會後悔!

為了Python的三大用途,就給它撩落去學啦!

如果你想要學Python課程 ，或者你才剛學習Python課程 ，你也許會問：“我能用Python 做什麼?”這個問題並不容易回答，因為Python 用途太多了，以至於小編不知道該如何回答，但是我可以告訴大家的是幾個主要用途，Python主要有以下三大主要應用：

 

一、網頁開發

 

網頁框架可以幫助你用Python編寫伺服器端程式碼(後端程式碼)。這是在你的網頁伺服器上運行的程式碼，而不是運行在用戶設備和瀏覽器的程式碼(前端程式碼)。

 

為什麼需要網頁框架？

 

因為用網頁框架可以更容易地構建通用後端邏輯。這包括將不同的URL映射到Python程式碼塊，處理資料庫以及生成用戶在瀏覽器中看到的HTML文件。

 

二、資料科學

 

資料科學，這裡包括機器學習，資料分析和資料視覺化。機器學習是什麼?假設你想開發一個能夠自動檢測圖片內容的程式，你希望程式識別這是一隻狗或者希望程式能識別這是一張桌子。

 

Python就可以做到，比如你可以寫一些程式碼。例如，如果圖片中有很多淺棕色像素，那麼可以識別是狗。或者可以檢測圖片中的邊緣，如果有很多直的邊緣，那麼就是桌子。但這種方法很快就不好用了。如果圖片中的狗不是棕色毛的怎麼辦?如果圖片只顯示桌子的圓形部分怎麼辦?

 

這裡就需要用到機器學習了。

 

機器學習通過實現算法，該算法能夠自動檢測輸入中的模式。例如，你將1000張狗的圖片和1000張桌子的圖片輸入給機器學習算法，讓它掌握狗和桌子間的區別。那麼當你給出新的圖片讓它識別是狗還是桌子時，它就能夠進行判斷。

 

這有點類似孩子學習新事物的方式。孩子是如何學習認知狗或桌子的呢?就是通過大量的例子。你不會明確告訴孩子：“如果某個毛茸茸的東西有淺棕色的毛髮，那麼就可能是狗。”你會說，“這是狗，這也是狗。而這是桌子，那個也是桌子。“

 

如何用Python學習資料分析/視覺化？

 

你首先應該了解資料分析和視覺化的基礎知識。在學習了資料分析和視覺化的基礎知識之後，學習統計學基礎知識也將會很有幫助。

 

三、腳本

 

什麼是腳本?腳本通常是指編寫能夠自動執行簡單任務的小程式。

 

我曾經在日本的一家小型創業公司工作，公司有郵件支持系統，這用來回复客戶通過郵件發送給我們的問題。

 

在那裡工作時，我的任務是計算包含關鍵字的郵件數量，以便分析我們收到的電子郵件。這可以手動完成，但我寫了一個簡單的腳本來自動執行此任務。當時我們使用了Ruby，但對於這類任務Python也是不錯的選擇。 Python適合這類任務，因為它語法簡單，易於編寫，而且進行測試也很快

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網頁前端CSS入門必學- display與visible屬性介紹

前端工程師入門必學的CSS display與visible屬性介紹,學起來吧!

本篇介紹網頁前端排版的兩個CSS屬性：display 屬性與 visibility 屬性。

CSS：display 屬性

display:block

對於CSS語法來說，網頁前端的每個元素都是一個矩形盒（rectangular box）模型。使用「display」屬性可以決定「盒（box）」的呈現方式。
「區塊元素（block element）」則是會佔用可以使用寬度的最大值，前後有換行符號
下面的範例將分別顯示是否有將<span>元素顯示為區塊元素（block element）的結果。在下面顯示的視窗中，按「CSS」可以觀看 CSS 的語法如何設定。

See the Pen
display: block by Tedutw (@Tedutw)
on CodePen.

上述範例的網頁前端 CSS 語法設定如下：

span.block{
  display:block;
}

display:inline

inline 元素只佔用可用寬度的最大值，並不強制換行。
將上一段範例的<span>元素，CSS 換成「display: inline」的結果如下。跟上一個範例一樣，在下方的顯示視窗中，按「CSS」可以觀看 CSS 的語法如何設定。

See the Pen
display: block by Tedutw (@Tedutw)
on CodePen.

上述範例的 CSS 語法設定如下：

span{
  display:inline;
}

display:none

「display:none」用來將元素隱藏使用，元素隱藏後就不佔用任何空間，在網頁前端頁面顯示時不會展現出來，就好像該元素不存在一樣。
以下範例中，我們將第 2、4 段設為「display:none」，其他設為「display:block」。

See the Pen
display: none by Tedutw (@Tedutw)
on CodePen.

上述介紹的「block」、「inline」、「none」都是最常用的 display 參數。display 還有很多其他次常用的參數值，如 list-item、table、table-cell、table-column、grid 等，會在往後的章節中一一介紹

visibility 屬性

visibility 屬性用於指定元素是可見的還是隱藏的。最常見的值是 visible 和 hidden
當我們想要隱藏園素食，有兩個方法：一是上一段介紹的，將「display」屬性設為「 none」參數；二是將「visibility」屬性設置為「hidden」來隱藏元素。
注意：以上兩個方法雖然都能將元素隱藏，但都呈現出不同的結果：
被「display:none」隱藏後的元素，就不會佔用任何的空間，就好像它從來都不存在一樣；而被「visibility:hidden」隱藏後的元素，雖然在網頁前端不會顯示，但仍佔用了對應的空間（就是被隱藏的元素有多大，網頁上空出來的空間就有多大），所以仍會影響排版。範例如下：
我們準備要將以下的例子，第一個<p>元素設為「visibility:hidden」、第二個<p>元素設為「display: none」。

See the Pen
visible:hidden-before by Tedutw (@Tedutw)
on CodePen.

將以上的第一個<p>元素設為「visibility:hidden」、第二個<p>元素設為「display: none」的結果如下：

See the Pen
visible:hidden-after by Tedutw (@Tedutw)
on CodePen.

由以上例子我們可知，同樣都是將元素隱藏，第一個<p>元素雖然被「visibility:hidden」隱藏了，但是仍遺留下空間；第二個被「display: none」隱藏的<p>元素則是完完整整的「被消失」，連原本的位置都不見了。
下一張我們將介紹網頁前端排版的另一個 CSS 屬性：Positioning Elements。

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AI是保護環境的救星(下)

效率比人類快 3000 倍的AI是保護環境的救星

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比人快 3,000 倍！Google AI 省時省力拚保育

過去用人力一張一張的辨識照片影像，一個小時最多也只能處理 1,000 張照片。但假如使用 Google Wildlife Insights AI，人工智慧影像辨識分析的速度可達3,000 倍以上，等於ㄧ小時能處理多達 3 千 6 百萬張照片。

▲Google AI 可辨識出照片中的物種或空景。

當然，目前尚不能精準辨識出地球上所有物種，但其中 614 種物種如美洲豹、非洲象與羚羊等，Google AI 有最多達 98.6% 的準確度。且最重要的是，若是沒拍到動物的空景，人工智慧  AI 可以快速地辨識出並且剔除，就已省下一大筆人工篩選時間了。

此外，AI 在辨識的同時也能統計相同區域中出沒的動物，計算出物種分布密度，提出一份較為準確的數據給予大眾使用。識別、分析和共享野生動物的數據，以近乎即時的方式揭示野生生物的現況。

只聞其聲不見其「魚」　Google AI 用音頻追蹤鯨魚

除了在陸地上跑跳的動物外，海中優游的座頭鯨也是 Google 關心的對象。

座頭鯨以其躍出水面姿勢、長長的胸鰭與富有深意的叫聲而聞名，被稱為「大海的歌唱家」。然而，隨著遠洋漁業的發展，座頭鯨曾一度被列為瀕危物種。根據《自然》雜誌發表的一篇報告指出，商業性捕魚已使近 90% 的大型掠食性魚類消失，其中就包括座頭鯨。

為了保育面臨絕種危機的座頭鯨，第一步是要確認他們出現的位置和時間。Google 在東京舉行的「Solve with AI」論壇上，公開了 Google 與美國國家海洋暨大氣總署（NOAA）合作訓練神經網路模型的 AI，可自動偵測辨識座頭鯨的聲音，並進一步定位其所在地。

▲Google 與 NOAA 建立了網站「鯨魚之歌」，分享了數千小時的鯨魚歌聲。

要從這些錄音中辨識出座頭鯨的聲音並不簡單，水下錄音機會錄下各式各樣的聲音，而雨聲或是船隻的噪音，也常混淆判斷。並且座頭鯨的叫聲特別難分辨，不如藍鯨、長鬚鯨等其他鯨類會發出固定的叫聲，座頭鯨的叫聲複雜且多變，更是加深辦識難度。

NOAA 過去已錄製了超過 17 萬小時的水下錄音，「若要人手處理，需要24 小時不眠不休地聆聽 19 年，要人手分析簡直是天方夜譚。」

Google AI 將這些水下聲音轉視覺化，以頻譜表示，不斷標記頻譜資料訓練，就能讓 AI 更精準的標記出錄音中的座頭鯨聲音。現在 AI 已經可以根據錄音中的座頭鯨聲音，在地圖上標記出他們出現的時間地點，甚至得知牠們的遷徙途徑，用於保育和研究。

這些生活在地球已有 5000 萬年的大型哺乳動物，能否能夠繼續優游海洋，也許命運就交託在 AI 手中。


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AI是保護環境的救星(上)

AI效率比人類快 3000 倍

保護環境除了個人力行友善地球之外，在氣候劇烈變化下人工智慧 AI是生態保育的關鍵技術！
如今，氣候變遷是人類面臨的最大挑戰之一，全球變暖、冰川消融、物種滅絕、海平面上升到極端天氣事件頻發等等，能挽回的時間越來越緊迫。也許我們可以借助於效率比人類快 3000 倍的 AI 人工智慧⋯⋯

「現代問題需要現代手段」

《自然氣候變遷》（Nature Climate Change）期刊研究生物多樣性資料庫中的 48,786 個動植物物種，並進行電腦氣候變遷模擬，而結果表明：若無法有效減少溫室氣體排放，屆時全世界 57% 的植物和 34% 的動物將會失去超過一半的家園。
這將對上萬種物種產生毀滅性的影響，常見、珍稀和瀕危物種都難逃一劫。而許多動物保育或環保團體正在抓緊時間，記錄下野生動物的姿態、習性乃至等聲音等資料。
但，先不論人工採集資料所需耗費的成本，以人力一項項辨識分析巨量的資料往往是事倍功半、耗時過久，此時 AI 的優勢變展現出來：經訓練的 AI 辨識資料的時間比人類少了 1/3000！等於人類辨識完一張相片的時間，AI 已經辨識完 3000 張了。

動植物資料庫最強救星　AI 輕鬆處理百萬張照片

在物種生態研究領域中「相機陷阱」（Camera Traps）是一種採集原始照片常用的方式。將鏡頭長期放置在大自然，再利用紅外線感應並自動拍攝的，時常被應用在觀察野生動物與尋找稀有物種上。
隨著相機畫質不斷提高，相機陷阱的運用也愈來愈盛行。然而，即使是被動拍攝，一年拍攝的照片也多達數百萬張，其中可能只拍到動物閃身而過、或是拍到空蕩蕩的背景，但也很可能捕捉到珍貴的一幕。
為了處理這些人力無法負擔的百萬張照片，Google 成立了「Wildlife Insights」平台，並訓練了專責辨識照片的 AI。根據介紹，Google 用了 870 萬張動物圖像去訓練 AI，這比全世界博物館中的動物標本總和都還多。
任何人只要將相片上傳到此平台，AI 就會自動分析識別照片中有沒有拍到動物、是什麼動物。

▲相機陷阱如同人類在大自然中的眼睛，而 AI 則是過濾出有用資料的關鍵。
同時 Wildlife Insights 平台也匯總了來自世界各地的照片，統整出全球各地野生動物分布的即時數據並無償公開。目的是結合生態保育、AI 尖端技術與大數據分析技術，無論是動保團體、生態動植物科學家或一般民眾都共享這些自然生物的資料，在保育全球野生動植物種群的目標上功不可沒。

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Python零基礎如何迅速功力倍增的24個建議

快速學習Python的24個建議

如何自學Python程式語言?有些人學Python程式語言3個月累到吐血都還沒入門，是哪裡出了問題?他到底有哪些事情沒有做對?本篇有24個建議送給Python初學者，或許是這些出問題!

如何自學Python程式語言

1.不要看到別人的回复第一句話就說：給個代碼吧!你應該想想為什麼。當你自己想出來再參考別人的提示，你就知道自己和別人思路的差異。

2.初學者請不要看太多太多的書那會誤人子弟的，先找本系統的學，很多人用了很久都是只對部分功能熟悉而已，不繫統還是不夠的。

3.看幫助,不要因為很難而自己是初學者所以就不看;幫助永遠是最好的參考手冊，雖然幫助的文字有時候很難看懂，總覺得不夠直觀。

4.不要被對象、屬性、方法等詞彙所迷惑;最根本的是先了解最基礎知識。

5.不要放過任何一個看上去很簡單的小問題–他們往往並不那麼簡單，或者可以引伸出很多知識點;不會舉一反三你就永遠學不會。

6.知道一點東西，並不能說明你會寫腳本，腳本是需要經驗積累的。

7.學腳本並不難，JSP、ASP、PHP等等也不過如此–難的是長期堅持實踐和不遺餘力的博覽群書。

8.看再多的書是學不全腳本的，要多實踐。

9.把時髦的技術掛在嘴邊，還不如把過時的技術記在心裡。

10.學習腳本最好的方法之一就是多練習。

11.在任何時刻都不要認為自己手中的書已經足夠了。

12.看得懂的書，請仔細看;看不懂的書，請硬著頭皮看。

13.別指望看第一遍書就能記住和掌握什麼——請看第二遍、第三遍。

14.請把書上的例子親手到電腦上實踐，即使配套光盤中有源文件。

15.把在書中看到的有意義的例子擴充;並將其切實的運用到自己的工作中。

16.不要漏掉書中任何一個練習——請全部做完並記錄下思路。

17.當你用腳本到一半卻發現自己用的方法很拙劣時，請不要馬上停手;請盡快將餘下的部分粗略的完成以保證這個代碼的完整性，然後分析自己的錯誤並重新編寫和工作。

18.別心急，寫腳本確實不容易;水平是在不斷的實踐中完善和發展的。

19.每學到一個腳本難點的時候，嘗試著對別人講解這個知識點並讓他理解—-你能講清楚才說明你真的理解了。

20.記錄下在和別人交流時發現的自己忽視或不理解的知識點。

21.保存好你做過的所有的源文件—-那是你最好的積累之一。

22.對於網絡，還是希望大家能多利用一下，很多問題不是非要到論壇來問的，首先你要學會自己找答案，google、百度等都是很好的搜索引擎，你只要輸入關鍵字就能找到很多相關資料，別老是等待別人給你希望，看出你平時一定也很懶!

23，到一個論壇，你學會去看以前的帖子，不要什麼都不看就發帖子問，也許你的問題早就有人問過了，你再問，別人已經不想再重複了，做為初學者，誰也不希望自己的帖子沒人回的。

24，雖然不是打擊初學者，但是這句話還是要說：論壇論壇，就是大家討論的地方，如果你總期望有高手總無償指點你，除非他是你親戚!討論者，起碼是水平相當的才有討論的說法，如果水平真差距太遠了，連基本操作都需要別人給解答，誰還跟你討論呢。

能找到很多相關資料，別老是等待別人給你希望，看的出你平時一定也很懶!

浮躁的人容易問：我到底該學什麼?別問，學就對了;

浮躁的人容易問：學腳本有錢途嗎?建議你去搶銀行;

浮躁的人容易說：我要中文版!我英文不行?不行?學呀!

浮躁的人分兩種：只觀望而不學的人;只學而不堅持的人， 浮躁的人永遠不是一個高手。

如果你想入行Python，最好還是有老師帶領學習，少走彎路，快速找到工作!

達內教育的Python全新升級為5個月課程，緊跟企業實際招聘需求，從夯實基礎知識開始，到網站開發、人工智慧項目實踐，幫助0基礎學員快速達到一線工程師標準。達內教育的很多學員未畢業已經被企業搶定，這就是實力的見證。

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零基礎學習Python開講

零基礎想快速掌握Python語言有方法

完全沒基礎學習 Python 程式語言，如何才能快速掌握Python知識，甚至找工作領薪資的水平呢?今天就和大家分享零基礎學習 Python 程式語言的進階之路，希望對你有所幫助!

零基礎學習Python程式語言的進階之路

Python比較簡單，非常適合初學者入門，內置了各種庫，還有豐富的大約13萬第三方庫，掌握了語法和程式思維後，可以直接使用這些庫做出自己的產品。

這篇 Python 入門學習指南，針對沒有任何程式經驗、從零開始學習 Python 的小白，不管學習的出發點是出於興趣、工作需要、還是想要轉行。

對於初學者，入門至關重要，這關係到初學者是從入門到精通還是從入門到放棄。以下是結合自身的學習經驗，整理出的一條學習路徑，主要有四個階段。

NO.1 新手入門階段，學習基礎知識

總體來講，找一本靠譜的書，由淺入深，邊看邊練。

網上的學習教程有很多，多到不知道如何選擇。所有教程在基礎知識介紹方面都差不多，區別在於講的是否足夠細(例如運行原理)以及是否有足夠的練習。

目前推薦大家看書《Python程式語言從入門到實踐》，作者是美國教師，內容從基礎知識開始，循序漸進，層層深入，適合零基礎者。課程內容第二部分有三個項目實戰：外星人入侵、資料視覺化、Web應用程序。

不要看很多本，專注於一本，從頭到尾看下去，把裡面的例子和習題都動手練習一遍，搞懂為什麼。程式從一開始就離不開練習，光看是不可能看會的。只有你在電腦上一行一行的敲代碼，才會發現其中沒注意到的細節問題，才能有更深刻的理解。縮進、大小寫、括號、引號、代碼執行的方式等，都是早期學習的坑，切記，不要直接複製代碼，一定要手動去敲代碼、運行代碼。

這個階段最重要的就是：學好基礎知識。掌握了基礎之後，便可以開始做項目練習鍛煉程式思維了。

NO.2 做項目練習階段，鍛煉程式思維

掌握了Python的基礎知識後，你會寫代碼了，但是還無法掌握"程式思維"。因此需要更多的練習，來理解程序的結構設計、算法等，能用1行代碼解決的事情，堅持不用2行代碼;能1秒運算完成堅決不用2秒。

網絡上有很多的的Python入門練手項目，例如知乎《Python的練手項目有哪些值得推薦》，裡面有很多的練手項目。練習項目，可以鍛煉自己的程式思維，同時了解Python的內置庫和第三方庫，開始學習如何使用這些庫。

程式入門最好能找一個已經會Python的人，在遇到問題時進行諮詢，可以少走很多彎路。但是，要學會查看官方文檔和搜索，學會如何更好地提問。沒人願意幫你寫作業或是回答那些“一搜便知”的問題。學會解決問題的方法很重要，這將伴隨你的程式生涯。

以下是部分項目練習：

take a break

破解隱秘信息

Turtle畫藝術感圖案

NO.3 真實的項目實戰階段，實際應用

經過一段時間的學習和練習，寫過一些小的程序之後，往往會陷入瓶頸，這個時候的你會寫代碼會做題，但是對於真實的項目開發依然缺少認識(例如如何開始寫遊戲"外星人入侵")，一旦程序規模較大就無從下手，不知道從哪裡開始。這個時候可以去挑戰具體的項目了，爬蟲、web開發、數據分析、機器學習等廣闊的世界已經向你敞開。

在這個階段，需要有明確的開發目標，並且對目標做一定的設計和功能劃分，然後逐步開發直至完成。這其中會遇到各種問題，在不斷解決問題時，你的開發水平和問題解決能力也將隨之得到提高。

以下是部分實際應用，提供了解決思路和實現過程，不要問我為什麼總是抓美女圖片，技術本無罪(天真的笑臉)：

抓取美女寫真圖片並保存

人臉識別-抓取顏值大於70分的美女圖片

電影票比價網

這些案例基本可以算作完整的個人項目，甚至達到小的商業項目標準。

程式是個理論與實踐相結合的事情，並且實踐更重要。從簡單的程序開始，堅持練習。一定不能著急，欲速則不達。也不用太在意你做的項目本身是不是夠酷炫夠高大上。對學習階段來說，不管好項目壞項目，只要是在寫，都不浪費。當你的代碼行數積累的一定程度時，你會發現自己的程式能力已經和當年不是一個檔次了。

這些案例基本可以算作完整的個人項目，甚至達到小的商業項目標準，可以進行商業性探索，想想怎麼賺點外快。或者，可以投遞簡歷，找一份滿意的工作。

NO.4 進階提升，學習多線程和選擇方向

這個階段的你，已經可以寫項目了，但是對於底層可能了解的還不夠。例如，同樣的代碼量，如何使得代碼運行的效率更快更節省內存?這些需要不斷的提升，需要學習多線程和多進程。我目前處於這個階段，也處於學習狀態，所以講的可能不完全對，一起探索。

學習程式需要持之以恆，對於初學者需要選個感興趣的領域，選擇一個方向，專注的深入學習，努力成為該領域的專家。當然，大神一般都是個個領域都神通廣大，誰讓我們是菜鳥呢，還是先選個方向踏踏實實的努力吧。

但如果是你是完全沒有程式基礎的小白，那麼跟著老師是最好的學習方式，少走彎路，學習效率高。在 達內教育 畢業前，還將有就業推薦，老師提前指導技術和麵試，不用費勁投簡歷找工作，何樂而不為?

如果你也想入門高薪Python人工智慧行業，歡迎你來到 達內教育 學習。

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活潑具有靈魂的人工智慧機器狗人類新夥伴(下)

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定期飼主聚會、過世舉辦葬禮……走進人類生活的機器狗

人工智慧 aibo 機器狗銷量紅不讓普及度高，日常生活中有一隻機器狗陪伴已經不是特別的事了。
日本一家位於東京阿佐谷的咖啡店 ペンギン カフェ （PENGUIN CAFE）特意延長開店時間，以舉辦名為「Aibo World」的聚會，供擁有機器狗狗的主人們交流。主人們一邊喝著茶，一邊聊著自己的 aibo 有什麼「喜好」，並且分享「餵養」心得，一如普通的寵物飼主聚會。而 「aibo 們」則在一旁玩耍，不小心摔倒或卡在一起時，主人便會走過來扶好它們。
然而，aibo 終歸是機器，也會面臨無法再維修的故障。而為了悲傷的主人，位於千葉縣夷隅市的光福寺為「壽命以至」的 aibo 們舉行供祭法事，相當於替它們舉辦葬禮。
寺內住持大井文彥認為，不應像普通法事那樣供祭鮮花水果，故祭壇上擺放的是鉗子、斜口鉗、萬用錶等等工具。另外，甚至準備了兩隻寫入念經的程式的 aibo，讓它們在法事上為自己的同胞誦經超渡。

▲光福寺 aibo 送葬法會。可見大井住持前安放各種不同型號的 aibo，一起接受誦經儀式。
大井文彥住持接受採訪時說到：「就算 aibo 是沒有感情的機器，它就像鏡子一般，映射出人類的情緒。」可以說是主人能透過 aibo 看到自己的內心。

機器狗會變成人類更好的夥伴嗎？

正如大井文彥所言，其實有感情的不是 aibo ，是人們自己。
人們將自己的情感需求投射在 aibo 身上，然而無論有多以假亂，終歸不能改變「aibo」是一塊冰冷金屬的事實。而創造出 aibo 獨特個性、動作反應與「靈魂」的AI 人工智慧 ，也是沒有情緒的科技技術而已。

▲ 影片中主人同時和 Aibo 與真實的小狗互動，不少網友看完後在影片下方留言：「機器狗永遠沒辦法取代真實的狗狗」
aibo 要價不斐，零售價格為 2,900 美元，需要雲端儲存服務的話得另外每月繳納資費，若要使用某些如居家巡邏等功能，則一定要付費購買雲端服務；更別說其餘專屬配件如骨頭配件 aibone、骰子配件 Aidice 等，售價約 40 美元不等。長期下來真的是所費不貲。
再說「需要付費才能儲存的記憶」這樣說起你是不是也覺得有點怪怪的呢？它究竟是真的記憶、還只是一堆數據、成為商人貼標出售的商品？畢竟追根究柢，即使機器狗能藉由把記憶儲存在雲端，再傳輸進下一部機械身軀中，就真的能代表不死嗎？
更何況，與此同時台灣各地收容所中的貓狗，正在面臨「安樂死」……

別成為毛孩悲傷結局的幫兇　領養代替購買不只是口號

台灣大學獸醫專業學院費昌勇教授《十二夜完結篇：流浪動物之拯救方案》中統計，其實台灣的流浪狗總量從 1999 年開始就逐年減少，但是動物收容所內執行安樂死的數目並沒有減少。
這表示依然有許多流浪貓狗無人認養，導致狗狗們需在收容所內經歷生命倒數十二日的殘酷結局。
現今得力於動物福祉觀念更加進步，也有不少心疼毛孩的善心人士願意耗費自身的時間、精力與金錢成立「中途之家」，作為浪浪從街頭到找到家之前的中繼站；或是開設寵物咖啡廳，將營業所得作為醫療與照顧流浪動物的費用，甚至再將多餘的錢捐給其他幫助流浪貓狗的團體。
「領養代替購買」是一句時常聽見的標語，但就算因為自身因素真無法接一隻浪浪回家，也有許多中途之家有「雲端認養」服務，可以透過網路介紹與照片認識其中的浪浪，再透過轉帳方式資助捐獻給浪貓浪狗，讓他們得到更好的照顧。

▲ 電影《十二夜》記錄收容所裡 12 天的血淚過程，希望喚起大眾關心流浪動物的命運。
若真心想養寵物，就請把精力與資源投在認養狗貓身上吧！畢竟當天冷時、能用毛絨的身軀貼近你、溫暖你身心的是只有真實的狗狗；或是黏在你旁邊呼嚕呼嚕的真實的貓咪，而不是機器狗。
請大家以認養代替購買！請點此認養貓狗

貓奴工程師獻給浪浪的庇護所-AI人工智慧貓窩
AI人妻在日本大賣?假的!但本尊也是會笑會說話的AI美人

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