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COSCUP call for sponsorship

一句話說明一下, COSCUP 的結餘款, 會贊助本土社群活動的開銷.
# 沒什麼理由, 只是說一下為什麼在錢都已經夠花之後還繼續募款的理由, COSCUP 2006 錢不夠燒, 今年可以募到這麼多錢當然要努力協助本土活動一下 XD
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實戰 Vibe Coding：利用 Amazon Q Developer CLI 打造經典平台跳躍遊戲

本篇文章將介紹如何透過 Amazon Q Developer CLI 建構一款完整的 2D 平台跳躍遊戲，從初始生成、功能增強，到最終打造出具備多關卡、多樣互動元素的遊戲體驗。特別的是，過程中開發者並未撰寫任何一行程式碼，僅透過自然語言指令與 CLI 對話完成所有工作，實踐「Vibe Coding」( 氛圍編碼 )。 本文作者為 Haowen Huang, AWS Senior Developer Advocate. 擁有 20 年以上電信、互聯網以及雲端運算等行業架構設計、技術及創業管理等豐富經驗，曾任職於 Microsoft、Sun Microsystems 等企業，專注為遊戲、電商、媒體和廣告等企業客戶提供 AI/ML、數據分析和企業數字化轉型等解決方案諮詢服務。 引言 本篇文章 ( English Version ) 將介紹如何使用 Amazon Q Developer CLI ，以 無需撰寫任何程式碼 的方式，打造一款經典的 2D 平台跳躍遊戲。透過「Vibe Coding」( 氛圍編碼 ) 的開發流程，開發者可以藉由簡單的語言提示詞 （prompt），逐步完成從遊戲雛型、功能擴充到完整關卡設計的開發流程。 整體開發流程將分為三個步驟： 1. 生成遊戲雛型 2. 功能擴充強化與畫面調整 3. 導入參考架構建立完整遊戲 環境建置 使用者需先安裝並設定 Amazon Q Developer CLI 。對於 macOS 使用者，可透過下列步驟完成安裝： 下載並安裝 Amazon Q Developer CLI 登入 Builder ID 完成認證 開啟終端機控制與無障礙設定 執行 q doctor 指令檢查 Amazon Q Developer CLI 是否安裝成功： 遊戲開發方面，建議使用 Python 語言與 Pygame 套件，可透過下列指令完成安裝；Pygame 提供以下功能支援： 畫面與動畫渲染 音效播放 鍵盤與搖桿輸入控制 物理模擬與碰撞偵測 多種媒體格式支援（圖片與音效） $ q doctor $ pip install pygame 第一步驟：初步生成遊戲雛型 透過簡單的一句 prompt，Amazon Q Developer CLI 結合 Pyg...
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Kronos 如何做到世界級的成績

  由資深華爾街投資人領軍於 2018 年成立，Kronos Research 結合人工智慧、機器學習、高速網路等先進技術，透過進階的資料分析開發出獨家的量化交易預測模型，並使用全自動的交易策略自營，同時作為加密貨幣造市商，提供全球加密貨幣商品的即時報價。至今四年的時間，便擠身全球前五大的加密貨幣量交易團隊，創下 2021 年每日平均交易額 50 億美金，單日最高交易額 230 億美金的記錄。 人才和技術是 Kronos 最重要的兩大要素，團隊採開放式合作、解決問題導向、美式工作風格，Kronos 期許任何職位的夥伴，都能信任彼此、安心發問、共同快速解決問題。主管的管理策略，不同於傳統上對下的管理，而是以幫助者的角色，解決不同的需求，放大每個職位的生產力。我們希望這個產業在台灣能夠茁壯，讓台灣的技術人才知道有這個國際舞台可以發揮。 一窺量化交易技術及團隊 高頻交易跟一般大家熟知的交易最大的差距在於自動化。我們熟知的交易模式多半透過人工，由交易員綜合市場資訊後向交易所下單；高頻交易則是由程式自動判斷市場資訊並且下單。高頻交易多半關注短時間的市場波動，在收到市場報價後，在極短時間透過預先訓練的統計模型做出買賣決策。在高額報酬的背後，結合了不同專業：包括資料科學、統計與機器學習、底層系統優化、以及分散式系統。 高頻交易的流程，從 Market Data Parser 作為源頭持續搜集來自交易所的歷史資料，交由 Alpha Modeling 訓練出可預測未來短時間市場變動的模型。接著交易團隊撰寫策略程式，並依據策略需要套用選擇合適的 Alpha 模型，由極低延遲的交易程式向交易所下單。以下是各模塊的介紹： Market Data Parser（Data Team）：高頻交易是一個資料驅動的行業，全面且高正確率的資料對於後續訓練很重要。Kronos Research 在全球十多個機房內有數百台服務器，每天 24 小時不間斷錄製來自交易所的報價單。面對每天 10TB+ 的巨量資料，data team 大量使用雲端分散技術以及自動化技術確保資料流的穩定。 Alpha Modeling（Alpha Team）：在投資市場中，Alpha 代表著高於大盤的超額收益，Alpha Model 則代表預測將來市場的數學模型。Alpha Team 透過統計以及機器學習，以敏銳的邏輯跟觀...
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利用 Jitsi 建立個人化的視訊會議平台

  近期因為疫情的關係，越來越多企業開始實施分流或在家工作，視訊會議的需求也日益增加。 在商用解決方案選擇上，有不少企業會選擇知名品牌的產品，例如  Cisco Webex 、 Google Meet 、 Microsoft Teams 、 Zoom  都是很不錯的方案。 KKBOX 集團在去年便試行及做好充分 work from home 的準備，今年五月也因應疫情升溫，全員 work from home 至今兩個月有餘。 當然，取之 Open Source，也要對社群有些貢獻。在這一屆 COSCUP，我們要來介紹 Open Source 圈中也很知名，效果也很不錯的一套視訊會議平台： Jitsi 。 除了基本的視訊會議功能外，在最後我們也會示範如何透過 Jitsi 畫面輸出到 YouTube/Twitch 或其他支援 RTMP 的平台進行直播。 由於篇幅有限，且 Jitsi 可以調整的細節非常多。今天我們純粹很快速的示範，如何簡單的建置出一個 Jitsi 環境，並提供單場會議內容錄影或直播。 Jitsi 的文件可以在 這裡 找到。 今天透過 AWS Lightsail 的 $10/month instance（1 core CPU + 2GB RAM + 60GB SSD），作業系統則是 Ubuntu 20.04 來示範。當然，使用其他 VPS 亦可，大同小異，這邊直接跳過 VPS 相關的建置過程。 *firewall 相關資料參考 這裡 及 這裡 。 針對系統做必要的更新 基本的 apt repository 更新： $ sudo apt update 因為後面要示範的會議錄影及直播需要使用 ALSA loopback device，如果是 EC2 or Lightsail 則需要額外安裝 generic kernel( 註 )： $ sudo apt install linux-image-generic linux-headers-generic linux-image-extra- virtual 接著做系統套件們的更新： $ sudo apt dist-upgrade $ sudo apt autoremove 如果是 AWS EC2 or Lightsail 則需要另外再將預設的 AWS optimized kernel...
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