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【 Container】使用 Buildx 建構多重系統架構的 Docker 映像檔

內容學習目標前置準備作業流程於 ARM CPU 的電腦來建立 Docker Image 並上傳 Image 到 Docker Hub 於 x86 CPU 的 Ubuntu 電腦執行 Docker Image 學習目標如何使用 Buildx 建構多重系統架構的 Docker 映像檔前置準備作業已建立 Docker Hub 帳號並能正常登入 https://hub.docker.com/ 準備一台 ARM CPU 的電腦來建立 Docker Image，本範例使用 Apple MacBook ( M1 Max ) 為例並完成

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【 Container 】設定 Docker 時區

內容學習目標前置準備作業 alpine Docker Image 設定時區 Ubuntu Docker Image 設定時區學習目標如何設定 Docker 時區，以 alpine 與 Ubuntu 為例前置準備作業已於電腦端安裝 Docker Engine 已於電腦端安裝 IDE，本範例使用 Visual Studio Code alpine Docker Image 設定時區 Step 1. 請建立 Dockerfile 檔案，其內容如下： Step 2. Build Image 於終端機輸入下方指令： sudo docker build -t alpine-set-timezone:

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【 Cloud 】於 Azure Ubuntu VM 安裝 mlflow 與 Jupyter

內容學習目標前置準備作業開啟 Azure Ubuntu VM 的 Port 安裝 mlflow 安裝 PostgreSQL 與設定安裝 Jupyter 與設定測試與驗證學習目標如何在 Azure Ubuntu VM 安裝 mlflow 與 Jupyter 前置準備作業已建立 Azure 帳號並能正常登入已建立 Azure Ubuntu VM 開啟 Azure Ubuntu VM 的 Port Step 1. 開啟 mlflow 所使用的 5000 埠點選左側的 Networking

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【 Cloud 】掛載 Storage account Blob 於 Azure Ubuntu VM

內容學習目標前置準備作業取得 Storage accounts 授權資訊掛載 Blob 到 Azure Ubuntu VM 驗證學習目標如何掛載 Storage account Blob 於 Azure Ubuntu VM 前置準備作業已建立 Azure 帳號並能正常登入如何在 Azure Ubuntu VM 掛載 Storage accounts Blob 已建立 Storage account 並已存在檔案在此 Blob 中取得 Storage accounts 授權資訊 Step 1. 取得 Storage account

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【 Cloud 】部署 Ghost Blog App 到 Fly.io 雲端平台

內容學習目標前置準備作業專案最終目錄結構部署 Ghost Blog App 到 Fly.io 學習目標如何部署 Ghost Blog App 到 Fly.io 雲端平台前置準備作業已建立 Fly.io 帳號並能正常登入 Fly.io 的網址為 https://fly.io/ 已於電腦端安裝 flyctl https://fly.io/docs/hands-on/install-flyctl/ 專案最終目錄結構 └── ghost-blog-sample └── fly.toml → 執行完 flyctl 指令後會產生部署 Ghost Blog App

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【 Cloud 】部署 React App 到 Fly.io 雲端平台

前言因 Heroku 雲端平台將終止部分服務的免費使用額度，故轉移 App 到目前提供免費額度的 Fly.io 雲端平台。內容學習目標前置準備作業專案最終目錄結構編譯 App 撰寫 Dockerfile 檔部署 App 到 Fly.io 學習目標如何部署 React App 到 Fly.io 雲端平台前置準備作業已建立 Fly.io 帳號並能正常登入 Fly.io 的網址為 https://fly.io/ 電腦端存在可正常執行的 React App 已於電腦端安裝 IDE，本範例使用 Visual

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【 Cloud 】部署 Vue App 到 Fly.io 雲端平台

前言因 Heroku 雲端平台將終止部分服務的免費使用額度，故轉移 App 到目前提供免費額度的 Fly.io 雲端平台。內容學習目標前置準備作業專案最終目錄結構編譯 App 撰寫 Dockerfile 檔部署 App 到 Fly.io 學習目標如何部署 Vue App 到 Fly.io 雲端平台前置準備作業已建立 Fly.io 帳號並能正常登入 Fly.io 的網址為 https://fly.io/ 電腦端存在可正常執行的 Vue App 已於電腦端安裝 IDE，本範例使用 Visual

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【 Cloud 】部署 Node.js Express App 到 Fly.io 雲端平台

前言因 Heroku 雲端平台將終止部分服務的免費使用額度，故轉移 App 到目前提供免費額度的 Fly.io 雲端平台。內容學習目標前置準備作業專案最終目錄結構撰寫程式與設定檔部署 App 到 Fly.io 學習目標如何部署 Node.js Express App 到 Fly.io 雲端平台前置準備作業已建立 Fly.io 帳號並能正常登入 Fly.io 的網址為 https://fly.io/ 已於電腦端安裝 Node.js 已於電腦端安裝 IDE，本範例使用 Visual Studio Code

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【 Cloud 】部署 Python Flask App 到 Fly.io 雲端平台

前言因 Heroku 雲端平台將終止部分服務的免費使用額度，故轉移 App 到目前提供免費額度的 Fly.io 雲端平台。內容學習目標前置準備作業專案最終目錄結構撰寫程式與設定檔部署 App 到 Fly.io 學習目標如何部署 Python Flask App 到 Fly.io 雲端平台前置準備作業已建立 Fly.io 帳號並能正常登入 Fly.io 的網址為 https://fly.io/ 已於電腦端安裝 Python 已於電腦端安裝 IDE，本範例使用 Visual Studio Code 已於電腦端安裝 flyctl

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【 Tools 】透過 Python 建立 AES-128 ECB 加解密

內容學習目標前置準備作業安裝套件 Encrypt 加密 Decrypt 解密學習目標如何透過 Python 建立 AES-128 ECB 加解密前置準備作業已於電腦端安裝 Python 已於電腦端安裝 IDE，本範例使用 Visual Studio Code 安裝套件請在終端機輸入下方指令pip install pycryptodome Encrypt 加密 Step 1. 建立名為 doEncrypt.py 的程式，其內容如下 Step 2. 執行程式請在終端機輸入下方指令 python doEncrypt.py Step 3. 在相對路徑下會產生 sample-encrypt-Python.txt 開啟

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【 Container 】將 Vue 在執行階段注入環境變數並透過 Docker Hub 部署到 Azure Container App

內容學習目標前置準備作業專案目錄結構建立 Vue 建立 .env 建立 nginx.conf 建立 entrypoint.sh 建立 Dockerfile 建立 Docker Image 於本地端執行 Docker Image 測試與驗證一上傳 Docker Image 到 Docker Hub 建立與部署 Azure Container App 測試與驗證二修改 env 測試與驗證三學習目標如何將 Vue 在執行階段注入環境變數並透過 Docker Hub 部署到 Azure Container App 前置準備作業已建立 Azure

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【 Edge 】於 Raspberry Pi 安裝與設定 Mosquitto MQTT Message Broker 並進行 Publish 與 Subscription 測試

內容學習目標前置準備作業安裝 Mosquitto 設定 Mosquitto 透過指令來測試透過 Python 來測試學習目標如何在 Raspberry Pi 安裝與設定 Mosquitto MQTT Message Broker 並進行 Publish 與 Subscription 測試前置準備作業準備一台可上網的 Raspberry Pi 安裝 Mosquitto Step 1. 取得遠端更新伺服器的套件檔案清單請於終端機輸入下方指令 sudo apt-get update Step 2. 安裝 mosquitto 請於終端機輸入下方指令 sudo apt-get install -y mosquitto mosquitto-clients 設定

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【 Edge 】於 Raspberry Pi OS 設定停止螢幕休眠

內容學習目標前置準備作業設定停止螢幕休眠學習目標如何在 Raspberry Pi OS 設定停止螢幕休眠前置準備作業準備一台可上網的 Raspberry Pi 設定停止螢幕休眠 Step 1. 取得遠端更新伺服器的套件檔案清單請於終端機輸入下方指令 sudo apt-get update Step 2. 安裝 xscreensaver 請於終端機輸入下方指令 sudo apt-get install -y xscreensaver Step 3. 重開機請於終端機輸入下方指令sudo reboot Step 4. 開啟設定 Raspberry Pi 圖示 > 偏好設定 > 螢幕保護程式點選 Display Modes

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【 Edge 】於 Raspberry Pi OS 安裝 AnyDesk

內容學習目標前置準備作業安裝 AnyDesk 測試與驗證學習目標如何在 Raspberry Pi OS 安裝 AnyDesk 前置準備作業準備一台可上網的 Raspberry Pi 安裝 AnyDesk Step 1. 取得遠端更新伺服器的套件檔案清單請於終端機輸入下方指令 sudo apt update Step 2. 系統更新請於終端機輸入下方指令 sudo apt -y full-upgrade Step 3. 下載 AnyDesk 請於終端機輸入下方指令 wget https://download.anydesk.com/rpi/anydesk_6.1.1-1_armhf.

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【 Edge 】於 NVIDIA® Jetson Nano 安裝 Google MediaPipe 0.8.9 版本

內容學習目標前置準備作業實驗環境安裝所需套件安裝 MediaPipe 0.8.9 確認版本 Illegal instruction (core dumped) 錯誤解法學習目標如何在 NVIDIA Jetson Nano 安裝 Google MediaPipe 0.8.9 版本 https://google.github.io/mediapipe/ https://github.com/google/mediapipe/ 前置準備作業可上網的 NVIDIA Jetson Nano 實驗環境 Python version: 3.6.9 nvcc

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【 Edge 】於 NVIDIA® Jetson AGX Xavier™ 安裝 OpenCV 4.5.5

內容學習目標前置準備作業原始 OpenCV 版本安裝 OpenCV 4.5.5 版本版本確認學習目標如何在 NVIDIA® Jetson AGX Xavier™ 安裝 OpenCV 4.5.5 前置準備作業可上網的 NVIDIA ® Jetson AGX Xavier™ 原始 OpenCV 版本安裝 OpenCV 4.5.5 版本 Step 1. 安装 pip 請於終端機輸入下方指令 sudo apt-get install python3-pip Step 2.

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【 Edge 】透過 NVIDIA® Jetson AGX Xavier™ 編譯 MediaPipe 0.8.9

內容學習目標前置準備作業實驗環境安裝 Bazel 4.2.2 安裝相依套件修改相關資訊避免 any.proto 錯誤升級 gcc 與 g++ 編譯 MediaPipe 0.8.9 學習目標如何在 NVIDIA® Jetson AGX Xavier™ 編譯 MediaPipe 0.8.9 https://google.github.io/mediapipe/ https://github.com/google/mediapipe/ 前置準備作業可上網的 NVIDIA ® Jetson AGX

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【 Edge 】於 NVIDIA® Jetson AGX Xavier™ 安裝 Google MediaPipe 0.8.9 與 TensorFlow 2.5.0 版本

內容學習目標前置準備作業實驗環境安裝所需套件安裝 Python 相依套件安裝 TensorFlow 2.5.0 安裝 MediaPipe 0.8.9 確認版本學習目標如何在 NVIDIA ® Jetson AGX Xavier™ 安裝 Google MediaPipe 0.8.9 與 TensorFlow 2.5.0 版本 https://google.github.io/mediapipe/ https://github.com/google/mediapipe/ 前置準備作業可上網的 NVIDIA

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【 Edge 】備份與還原 NVIDIA® Jetson AGX Xavier™

內容學習目標前置準備作業備份 - Backup Image 還原 - Restore Image 學習目標如何備份與還原 NVIDIA® Jetson AGX Xavier™ 前置準備作業已準備一台 Host Ubuntu 電腦已準備一台要備份的 NVIDIA® Jetson AGX Xavier™ 已準備一台要還原的 NVIDIA® Jetson AGX Xavier™ 備份 - Backup Image Step 1. 切換路徑在 Host Ubuntu 電腦的終端機輸入下方指令 cd ~/nvidia/nvidia_sdk/JetPack_4.6_

Tools & Solutions

【 Solutions 】解決 ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory 問題

問題執行 cv2 時出現下方錯誤訊息 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 35, in <module> from deepface import DeepFace File "/usr/local/lib/python3.8/site-packages/deepface/DeepFace.py", line 15, in <module> from deepface.basemodels import VGGFace, OpenFace, Facenet, Facenet512,

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【 Cloud 】透過 Azure Kubernetes Service 將 Azure IoT Hub 所接收到的數據存入 Azure Digital Twins 再透過 Azure Event Hub 將警示資訊傳送到 Azure Indoor Map

學習目標如何透過 Azure Kubernetes Service 將 Azure IoT Hub 所接收到的數據存入 Azure Digital Twins 再透過 Azure Event Hub 將警示資訊傳送到 Azure Indoor Map。前置準備作業已建立 Azure 帳號並能正常登入與使用。已於電腦端安裝 IDE，本範例使用 Visual Studio Code 已於電腦端安裝 Node.js 已於電腦端安裝 Docker Engine https://docs.docker.com/engine/install/ 已於電腦端安裝 Azure CLI https://docs.microsoft.com/

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【 Cloud 】將 HTML Web 透過 Azure File 部署到 Azure Kubernetes Service ( AKS )

內容學習目標前置準備作業專案目錄結構建立與設定 Azure Kubernetes Service 測試與驗證刪除所建立的資源與服務學習目標如何將 HTML Web 透過 Azure File 部署到 Azure Kubernetes Service 前置準備作業已建立 Azure 帳號並能正常登入已於電腦端存在可正常執行的 HTML 專案已於電腦端安裝 IDE，本範例使用 Visual Studio Code 已於電腦端安裝 AZ Cli https://docs.microsoft.com/zh-tw/cli/azure/install-azure-cli 已於電腦端安裝 kubectl https://kubernetes.io/

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【 Cloud 】將 React 透過 Azure Container Registry 部署到 Azure Kubernetes Service ( AKS )

內容學習目標前置準備作業專案目錄結構建立 React 專案的 Docker Image 並部署到 Azure Container Registry 建立 Azure Kubernetes Service 部署 React 到 AKS 測試與驗證刪除所建立的資源與服務學習目標如何將 React 透過 Azure Container Registry 部署到 Azure Kubernetes Service ( AKS ) 前置準備作業已建立 Azure 帳號並能正常登入已於電腦端存在可正常執行的 React 專案已於電腦端安裝 IDE，本範例使用 Visual Studio Code 已於電腦端安裝 Docker

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【 Cloud 】將 React 透過 Docker Hub 部署到 Azure Kubernetes Service ( AKS )

內容學習目標前置準備作業專案目錄結構建立 React 專案的 Docker Image 並部署到 Docker Hub 建立與設定 Azure Kubernetes Service 部署 React 到 AKS 測試與驗證刪除所建立的資源與服務學習目標如何將 React 透過 Docker Hub 部署到 Azure Kubernetes Service ( AKS ) 前置準備作業已建立 Azure 帳號並能正常登入已於電腦端存在可正常執行的 Vue 專案已於電腦端安裝 IDE，本範例使用 Visual Studio Code 已於電腦端安裝 Docker Engine https:

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【 Cloud 】將 Vue 透過 Azure Container Registry 部署到 Azure Kubernetes Service ( AKS )

內容學習目標前置準備作業專案目錄結構建立 Vue 專案的 Docker Image 並部署到 Azure Container Registry 建立 Azure Kubernetes Service 部署 Vue 到 AKS 測試與驗證刪除所建立的資源與服務學習目標如何將 Vue 透過 Azure Container Registry 部署到 Azure Kubernetes Service ( AKS ) 前置準備作業已建立 Azure 帳號並能正常登入已於電腦端存在可正常執行的 Vue 專案已於電腦端安裝 IDE，本範例使用 Visual Studio Code 已於電腦端安裝 Docker