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#### Howework 3 ####
## deadline: 4/26 
## 作業繳交方式：存成 R 檔並在 ceiba 作業區上傳，檔名為「學號.R」
## 例：b06201038.R，英文請一律用小寫!!!!

## 如果你覺得這份作業做起來很難，建議先去做 Datacamp 上的「Intermediate R」課程，
## 請至少做到第三章再來問助教問題。
## 課程網址：https://www.datacamp.com/courses/intermediate-r

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import numpy as np
import pandas as pd
from gensim.models.word2vec import Word2Vec
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Activation, Flatten, Dense, Conv1D, Embedding, Input
from keras import backend as K

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#include <algorithm>
#include <iostream>
using namespace std;

struct activity {
    int no, start, end, val;
};

bool cmpAct(activity a, activity b)

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#各位同學好 我是NLP助教 羅上堡 M10615012
#這是一份重頭到尾很多註解的Code
#利用Keras去實現的
#這份Code是我親自寫的 如果覺得排版有嚴重問題 請見諒QQ..
#然而這份Code不能直接執行
#因為這次的作業如果以第一次做GAN來說 偏難 所以註解會多一點
#如果嫌註解很煩 請見諒 不然第一次做GAN會遇到很多問題的 (PS:雖然不覺得打很多註解會有效幫助各位同學實現就是了...)

#這份Example Code是以Pix2Pix GAN的架構去寫的 ，類似關鍵字可以查Conditional GAN
#其中這份Code有<your creativity>,<your answer>,<your choose>等字眼 就是自己填答案

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講重點

• 我只是要方便登入，所以才使用 facebook 登入機制
• 拿個 email 和姓名來認證而已，放心吧

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隱私政策

關於 App 架構

為了方便起見，大部分資訊會經由我架設的後端 API 傳輸，並非直接連至學生資訊系統。

資料使用

• 在此保證不會儲存隱私資料，如身分證字號、密碼等。若有因使用本 App 導致資料外洩，本人願負上法律責任。
• 若將來需要儲存相關資料，會特別通知詢問。
• 若仍有疑慮，可來信詢問，（放棄使用也是一種選擇（？））

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alert(1);

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from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
   return 'Hello World’

if __name__ == '__main__':
   app.run()

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#include <cstdio>
// #include <unordered_map>
#include <algorithm>
#include <vector>

char _getchar()
{
    static char buf[1000000], *p1 = buf, *p2 = buf;
    return p1 == p2 && (p2 = (p1 = buf) + fread(buf, 1, 1000000, stdin), p1 == p2) ? EOF : *p1++;
}