肥貓的異想世界

寫論文必會遇到引用文獻的問題，一般大專院校都是使用EndNote的軟體；但是EndNote只支援Windows和Mac，而且單價不斐。在Linux上我則是使用Zotero作為上述的替代品。

在Ubuntu 18.04使用Zotero，沒遇到太多問題。但是進入20.04和22.04後，則接連發生LibreOffice抓不到Zotero LibreOffice Integration的致命問題。通常成因，是電腦沒有安裝合適的JRE(Java Runtime Enviroment)導致。

此時建議從兩方向著手：

• 安裝合適的JAVA套件

處理的方法也很簡單，請直接在終端機以apt 指令安裝：

sudo apt install libreoffice-java-common

這樣就可以了。使用其他的JAVA套件不敢說不對，但在LibreOffice的環境可能無法對症下藥。

• 安裝合適的JDK套件

用終端機以apt指令找，會發現OpenJDK有多個版本。我是直接安裝最新版，也沒想太多：

openjdk-17-jre

近日和教授討論到統計軟體學習的問題（某種程度上我不是靠學術本科吃飯，反而越來越靠統計學和寫程式吃飯了）。免不了討論業界兩大開源殺手級語言，即Python和R，鑑於這幾年Python崛起，所以我也慫恿教授的統計學課程應該來多玩玩Python。

不過，我深知研究生看書的痛苦。所以我整理了一份中難度的書單，幫助同學精準對上課程內容。只討論基礎統計學，特別是單變量統計的書就比較少列了，這種書自己找就有。這裡列的主要是社會科學或商務的多變量統計，舉凡迴歸分析（含對數勝算模型Logit Model）、因素分析、集群分析等。這種書雖然很多，但是有時牽涉太多程式設計的內容，對於專門做統計的課程反而失焦，且徒增學生負擔而必須篩選。

這也意味著讀者必須適時做一些篩選，學習只挑著看需要的章節。就算三天三夜不睡覺，您是不太可能18週內把他們全部看完的。

之前受訓的末期，講師淺談了（Python）程式設計的物件導向。物件導向是在業界打滾的重要知識，不過對於新手來說技術門檻稍高。加上考證照、做期末專題等瑣事影響注意力，老師講得口沫橫飛，台下同學（如我）卻睡成一片。

結訓後我複習兼思考+檢討後，我想到一個似乎比較好理解，但是我不知道別人是否也很好理解的教法。但就姑且寫下來吧。

以一杯市售紅茶為例

假設您的桌上有杯A牌子的市售紅茶。看到他的營養標示這樣寫的（每100毫升）（不過這裡簡單起見，就沒做單位標示）：

1. 熱量：26.7大卡
2. 蛋白質：0.2公克
3. 脂肪：0公克
4. 碳水化合物：6.6公克
5. 鈉：2.8毫克

初學者鍵入Python的作法，通常就是為這些東西分別設定變數，如（下圖上半部）：

black_tea_A_calories=26.7
black_tea_A_protein=0.2
black_tea_A_fat=0
black_tea_A_carbonhydrate=6.6
black_tea_A_na=2.8

近來應論文老闆邀請，鞭屍我的碩士論文來投稿研討會（今年TASPAA在本系舉辦，我的老闆可說是如臨大敵）。研討會文章要做多階層編號，若只是套範本來修，似乎沒什麼問題（以下畫面都是改寫中的初稿）。但是當我弄到階層三（標題3）的時候（如下圖紅框處），咦怎麼編號不見了？

但是如果你用老方法，去工作列的「切換編號清單（或按F12）」找，會發現他的編號是沒套用到你原本的樣式的，你硬設會弄得更糟，嚴重的話會把下面階層的東西都毀掉。

（正常的設定值應該要長得像下圖）

（但是你在標題3按了切換編號清單設定卻變成這樣！？）

我第一次遇到Michael是2018年的ezgo分享會，我去分享會的主要原因是處理當時我的LibreOffice調查問卷的一些事情，去拜會與感謝當時協助發問卷的Franklin，然後也認識了當時查資料常看到的Eric教宗等等，剛好Michael是下午場的一個講者，席間聽到他工商服務了A+A Space這個軟體自由反抗軍的根據地（之一），心想既然入了自由軟體的坑，當然要直搗黃龍囉。所以隔天就亂入了A+A Space（當時在南京復興站附近）的不公開會議，從此意外地成為了當地的超級屁貓。

睽違4年（這中間經歷了論文、疫情和服役），再次參加了數位治理研究中心（原電子治理研究中心）舉辦的成果發表會。4年前到底舉辦了什麼，坦白說我只記得片段。此時再臨公務人力發展中心，卻又似曾相識，只是熟悉的同學都畢業了，像我一副小鬼頭樣的學長應該罕見吧。

各場次摘要：

以下是我對活動的摘要，不過也已經夾雜我的評論，所以帶有相當的主觀成份：

第一場次是北醫的教授講新一代歐盟的數位發展政策，雖然我論文內容和GDPR高度相關，照理說應該會很熟悉。不過我在服役期間歐盟法制履有不同版本出現，只要少追劇幾個月，大致就看不懂後面在演什麼了。儘管我覺得換湯不換藥，仍然不脫離積極管理、有效開放的本質，但是到最後變成了法條的文字遊戲。

因為常重灌系統的關係，為節省守在螢幕前的時間，索性將常用的安裝與更新指令寫成一個指令稿，進入系統後直接呼叫bash執行。

若全部都只是sudo apt install...那倒好辦，不過為了安裝最新的QGIS，必須去官網複製軟體庫的相關資訊，每次都要動滑鼠覺得很麻煩。利用待業時間寫出了這樣一個指令：

為方便對照起見，我就沿著官網的說明把我的指令整個介紹一遍（這裡是用Debian，但Ubuntu狀況也差不多）

0寫在前面

＃這邊主要應該是要處理軟體庫公鑰認證的問題，基本上就照官方說明複製指令碼即可

sudo apt install gnupg software-properties-common;

最近去接受資訊相關訓練，偶有同學問我Linux是什麼，還有是否和Windows差很多等？有鑑於過去我寫的文章，或坊間可見的專業教材常寫得太複雜，令人望而生畏。我乾脆濃縮成這幾段話，比較好理解：

1. 為什麼資訊業界那麼吃Linux技能：

因為絕大多數業界的後端伺服器，舉凡網頁伺服器、後台的運算（包括絕大多數超級電腦），都是以Linux為基礎建置的。特別是伺服器版本的Linux通常預設沒有桌面環境，也就是電影常見只有黑底白字的螢幕（有部份是效能的考量，對伺服器來說圖形化介面很浪費資源），活用Linux指令便成為工程師的必修。

2. Linux是什麼？

嚴格來說，Linux是共享某種特殊的核心（Kernel）的作業系統的總稱（細節請去看其他專業文章），而不像Windows代表單一的作業系統。

你可以暫時將他理解成一個家族，後來分裂成多個支派。目前市面上具代表性的支派為Red Hat、Debian和Ubuntu。Red Hat主要是企業使用；我通常建議新手從Ubuntu桌面版開始用，原因不外乎免費、使用者介面親民、安裝步驟簡單，而且教材豐富等。

前言

三年前在修讀多變量統計課程的時候，剛好也是我往Ubuntu遷移的第一年，首要的挑戰也就是在Ubuntu上建立R的作業環境。當時其中一個最困擾我的問題，是安裝特定套件時，老是出現non-zero exit status的錯誤訊息，然後那個套件不能用，我就愣在那裡不知如何是好，情急時只好拿鄰近的Windows電腦，重建一個臨時的R環境救火。這樣對於平台轉移計畫來說當然不是好事，若因此貽誤作業或工作更是一場災難。

直到論文寫完服役前，我才有餘裕稍微靜下心來研究這問題該怎麼辦，當時剛好在學習用R做地形圖的時候，透過爬文和實作稍微學到解決方法，但當下還沒想到要寫下來。退役後我在學習使用Debian，重建R環境的時候剛好又遇到同樣的問題，用了一年前的方法排障，經驗大致上成功。於是我就把它寫下來存參：

探討成因：

我還沒有力氣搞清楚所謂的non-zero exit status到底是怎麼回事，從非技術人的角度，似乎只知道就是某個套件無法安裝，害我不能工作。不過在這裡也沒那麼重要。

前言

延續上一篇文章的討論，我接下來想做的是依照各國的ISO簡寫（iso_code），將個別國家的疫情資料存成一個dataframe。但是我當然不可能一個一個慢慢key，所以是利用組合字串的方式來處理。原本是想要寫迴圈直接做，但是我遇到不少問題暫時作罷，替代的方法先用迴圈是把字串組合成一堆例如（下面）：

AFG=world[world['iso_code']== 'AFG']
ALB=world[world['iso_code']== 'ALB']
DZA=world[world['iso_code']== 'DZA']
AND=world[world['iso_code']== 'AND']
AGO=world[world['iso_code']== 'AGO']
AIA=world[world['iso_code']== 'AIA']
ATG=world[world['iso_code']== 'ATG']
ARG=world[world['iso_code']== 'ARG']

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