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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...

鑽石級贊助商 - KKBOX 帶你打造具備 NLP 功能的 Telegram Bot (上)

打造具備 NLP 功能的 Telegram Bot(上) 最近因為一些契機學了 Python 3,用它做了一個 Telegram Bot ( GitHub 連結 ),裡面用到 NLP Service,用上下兩篇文章記錄一下實作過程還有眉角。上篇首先教大家如何做一個最基本的回聲 Chatbot,接下來我們可以透過 NLP 服務,讓 Chatbot 根據使用者不同的訊息做回答,這樣就變成更加人性化的聊天機器人囉! 使用的工具及服務: Python 3 (for develop) pipenv (for dependency management) OLAMI (for NLP) ngrok (for testing) Step 1. Creating new bot Telegram 很有趣的地方在於,與其他通訊軟體(Line、Messenger)相比,開發者管理 Bot 的方式也是透過官方提供的一位 Bot 在處理的,它叫做 BotFather (眾 Bot 之父 XD)。如果已經有 Telegram 帳號,只要加 BotFather 為好友,就可以開始管理你的 Bot。 加入 BotFather 好友後,它會親切地問候,並告訴你他能為你提供什麼服務。 I can help you create and manage Telegram bots. If you're new to the Bot API, please see the manual ([https://core.telegram.org/bots](https://core.telegram.org/bots)). You can control me by sending these commands: /newbot - create a new bot /mybots - edit your bots [beta] /mygames - edit your games ([https://core.telegram.org/bots/games](https://core.telegram.org/bots/games)) [beta] Edit Bots /setname - change a bot's name /setdescr...

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...