regular expressions (a|b) and [ab] are the same?

正規式 (a|b) 和 正規式 [ab] 兩者皆可匹配1個a或1個b，所以匹配效果一樣。
但是兩者的語法不同，表達能力也不同，說明如下:
[]表示匹配中括號(bracket)內字元集合的一個字元，所以只能匹配1個字元；
()表示匹配小括號(parenthesis)內直槓(vertical bar,|)隔開的任一正規式，所以可能匹配不止1個字元。

例如: 
1.正規式 hello 匹配 hello 5個字元
2.正規式 [hello] 匹配 h或e或l或o 任1個字元
3.正規式 (hello) 匹配 hello 5個字元
4.正規式 (hello|world) 匹配 hello 或 world 5個字元
5.正規式 ([hello]|world) 匹配 h或e或l或o 任1個字元  或 world 5個字元

參考:
difference b/w [ab] and (a|b) in regex match?

Use a jupyter and docker environment for learning tensorflow

想要學習Google的開源機器學習套件tensorflow，可以研讀網路上很多Python語言寫的程式範例。
但是，要讓自己的機器能跑得動這些Python寫的tensorflow範例，首先須跨越2個門檻:

1.安裝Python: 
    Python語法分Python2及Python3，IDE介面分jupyter及spyder等，套件管理分anaconda，pip等，
    在選擇眾多之下判斷及安裝皆費時。

2.安裝tensorflow: 
    除了依硬體分成CPU,GPU兩版，軟體也依Windows, Ubuntu, MacOS三種不同作業系統，而分成
    virtualenv、pip、anaconda、docker、原始碼等多種安裝法，各有不同安裝步驟及參數要設定。
    尤其安裝過程到底是使用 Python2 或 Pyhton3 也很容易因此而發生相容性問題。

以下介紹一個利用docker容器原理，快速建立執行tensoflow環境的作法:

1.安裝 docker 容器管理軟體:
    https://www.docker.com/community-edition#/download
       分成 Windows, Linux, Mac等免費版本，下載安裝合適公用版(community edition)
    其中，Windows 10可直接安裝 Docker CE for Windows，內含Windows及Linux兩種核心引擎
    若 Windows 非第10版，建議在Linux虛擬機環境下使用Docker，依序安裝如下軟體:
         VirtualBox Binaries Windows hosts + Ubuntu Desktop + Docker CE for Ubuntu

2.下載 jupyter/tensorflow-notebook 容器映像檔:
    https://hub.docker.com/r/jupyter/tensorflow-notebook/
    利用如下 docker 指令下載容器映像檔，內含Scipy Notebook + Tensorflow and Keras for Python 3.x (without GPU support)
    # docker pull jupyter/tensorflow-notebook
    註: 本映像檔可由如下github提供的 Dockerfile 從Ubuntu製成
         https://github.com/jupyter/docker-stacks/tree/master/tensorflow-notebook 
         https://github.com/jupyter/docker-stacks/tree/master/scipy-notebook
         https://github.com/jupyter/docker-stacks/tree/master/minimal-notebook
         https://github.com/jupyter/docker-stacks/tree/master/base-notebook
         Ubuntu 16.04 (xenial)

3.下載 nfmcclure/tensorflow_cookbook 程式範例:
    https://github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook
    利用如下 git 指令下載範例
    > git clone https://github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook.git
    或
    點選[Download ZIP]下載範例壓縮檔解開

    註: TensorFlow Machine Learning Cookbook範例採用 Pyhton3 撰寫

4.啟動執行範例:
    假設程式範例位於/home/user/docker/tensorflow_cookbook，網頁連線埠為8080，
    則可利用如下指令啟動容器:
    # docker run -it --rm \
        -p 8080:8888 \
        -v /home/user/docker/tensorflow_cookbook:/work \
        --name tflow jupyter/tensorflow-notebook \
        start-notebook.sh --NotebookApp.token='demo' --NotebookApp.notebook_dir='/work'

    然後開啟瀏覽器，利用網址 http://localhost:8080，密碼 demo，連到容器，執行tensorflow範例。

    註: docker run imagePath 指令可將映像檔imagePath放入容器執行，猶如虛擬機開機一般，其參數說明如下:
        -it 保留終端機供互動用，按Ctrl-C可結束容器
        --rm 容器結束時，容器也自動刪除
        -p 8080:8888 將容器內部的8888埠對應到主機的8080埠，供外部使用
        -v outerPath:innerPath 將主機的outerPath目錄掛載到容器內部的innerPath目錄，方便內外硬碟資料共享
        --name tflow 為容器命名為tflow，方便之後取用
        jupyter/tensorflow-notebook 為映像檔在docker hub的標準名稱
        start-notebook.sh  為容器啟用後執行的批次檔，主要啟動jupyter notebook，允許預設8888埠網頁連線
        --NotebookApp.token='demo' 設定網頁連線密碼 demo，以防外人取用
        --NotebookApp.notebook_dir='/work' 設定notebook初始開檔目錄，設為/work可以對應到掛載進來的外部範例目錄，方便取用

   註: 利用docker容器啟動包含jupyter notebook及tensorflow環境的容器，執行tensorflow範例程式的長相如下: