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2014 COSCUP電子報 啄事今蜚 第三期

COSCUP 啄事今蜚會前快報

第三期 2014年07月07日發行

2014 COSCUP電子報 啄事今蜚 第三期

炎炎夏日,不到兩個星期後小啄就要和大家見面拉!
這次小啄的贊助商們已經如火如荼的蠢蠢欲動了拉,
Skymizer 將會來義賣他們的函式庫 Shire,沒有想過買 code 還可以幫助喜憨兒吧?
這次 DOIT 更帶來了結合了多旋翼飛行器、Han-Gee開源手機、Arduino結合WiFi的工作坊們
另外沒有搶到票的朋友,趕緊趕緊到鑽石級贊助商 RS 的 FB粉絲團也有相關的贈票活動。這可是最後可以來見小啄的機會喔!
(翻翻議程表)這次一定要透露給大家知道的議程有
othree 將為大家一探新的 Javescript 標準 ECMAScript 6
另外還有 Wush 帶大家了解 R 語言的工程面喔!
最後還有 Mosky 帶領大家了解 Cython ,這個用C語言讓各位弄蛇人的程式跑更快的工具唷!
議程聽累了之餘,別忘了到外面的小書展攤位,這次有天瓏書局、桑格、馥林文化在這邊給予各位小啄粉絲們最優惠的好康價!

ECMAScript 6 new syntax

othree (高偉格)
ECMAScript 6 是 JavaScript 最新一代的標準,又稱為 ECMAScript Harmony,雖然還沒正式定案,但是各瀏覽器和程式開發者都已經等不及要使用最新的標準了,主流的瀏覽器如 Chrome 和 Firefox 都已經開始實驗性的支援一些新功能了,Google 也推出 traceur-compiler 可以把 ECMAScript 6 轉成現在所有瀏覽器都支援的程式碼,讓程式開發者可以現在就開始寫 ECMAScript 6,本分享就要介紹 ECMAScript 6 到底有哪些新語法,讓大家這麼等不及想要使用它。

R語言的工程面

Wush (吳齊軒)
R 是近代很火紅的資料分析工具,但是 R 能做的不只是一次性的分析,而是可以當主角來建立資料分析系統。透過 R 以及豐富的第三方套件系統,企業可以建立一套 Open Source 的客製化的資料分析系統。
R 可以利用 DBI 套件及其他如 dplyr 或 data.table 套件來建立資料的讀取和整理系統,豐富的第三方分析套件可以快速的建立 prototype,最後再利用如 knitr、shiny和ggplot2 等套件建立客製化的報表。如果有需要,利用 git 和 jenkins,R 也可以輕鬆建立私有的套件系統,並達成自動測試和布署系統。

講者已成功的在企業中建立以 R 為主的系統,來達成:
1. 定時進行資料的ETL以及和雲端資料庫的同步;
2. 定時的機器學習系統建立服務所需的模型;
3. 自動在雲端布署學習系統來進行電腦實驗及數據分析以改進機器學習的效能;
4. 利用客製化的 Dashboard 來監控系統成效;
5. 利用 jenkins 達成 R 套件的自動測試和布署;
6. 利用講者自行開發的 CRAN 套件進行系統狀態的監控。本次講題將分享講者在建立上述系統的經驗分享。

Cython - Making Python as Fast as C

Mosky (Mosky Liu)
由於開發快速、可讀性高、應用面廣,Python 這個程式語言一直是開發人員的首選之一,然而卻有個致命缺點:慢。

Python 社群針對這點已經有了許多解決方案,Cython 就是其中之一。Cython 提供完全相容於 Python 的語法,但可以編譯成 C code,再由 C compiler 進一步地編譯成 binary,以得到更快執行速度。額外也提供了方便調用 C 函數庫的語法,是當你覺得 Python 太慢或需要和 C 合作時的一個好選擇。

這場 talk 將介紹 Cython 這個工具,讓你的 Python 跑得更快!

更多精彩議程即將公開!瞭解更多來這裡吧
http://coscup.org/2014/zh-tw/program/

Badge們寄送出去了!

大家好!
感謝上禮拜天手工日前來幫忙的夥伴,我們製作了至少1500組具感應報到功能的識別證、將信封封口及貼上大宗貼紙、成立 COSCUP 郵務中心將信件分郵遞區號綑綁等工作。
很高興跟大家說這個消息,已經將1433封識別證掛號信寄出了,最快 2-3 個工作天就會送到各位手中囉! 這 1433 封中包含會眾、個人贊助(含贈品)、贊助單位。
如果你過了一個禮拜還是沒收到信,可以透過:attendee@coscup.org 聯絡我們,以便尋找迷路的識別證
P.S今年 Badge 請勿摺疊,否則有可能影響報到通關!

到場務組長Blog直擊COSCUP手工日之小啄郵務總局現場!

Skymizer 熱愛工作,
更想幫助熱愛工作的喜憨兒

skymizer

「Skymizer 熱愛工作,更想幫助熱愛工作的喜憨兒」 Skymizer 是一個頂尖的編譯器及系統技術團隊。我們即將推出我們的優化 函式庫商店 Shire,將在 COSCUP 首次亮相。
在 Shire 裡頭,我們將逐步提供各式常用的函式庫的優化版本,這些優化版的函式庫比原生的版本更快、更小。使用了優化版本的函式庫,就能夠提升系統效能。我們希望藉由我們的專長,來替軟體工程師解決系統效能上面的問題,而在這次 COSCUP 活動中,我們將義賣這些函式庫,所得扣除交易手續費後,全數捐給喜憨兒基金會。

COSCUP 2014 書商攤位
優惠搶鮮報!

書商資訊

今年有三家書商一起跟COSCUP共襄盛舉!除了老朋友:天瓏書局、桑格,推出原文書、小說、軟體設計,還有以MAKE為主軸的馥林文化帶來他們家的書籍及雜誌。有哪些好康優惠?快跟小啄一起飛到部落格好好研究一番!

DOIT workshop

DOIT workshop

開源多旋翼飛行器? 台灣自開發系統國民機? Arduino 結合 WiFi 應用?

想一起加入開源軟硬體應用實作的 Maker 行列就來參加 7/19 下午 14:15 開始(地點:中央研究院 社會科學人文館) 的 DOIT 開源工作坊,包含三個主題應用實作,包括多旋翼飛行器教學、Han-Gee開源手機開發、Arduino 結合 WiFi 之應用,藉由講者們的專業帶領下,進一步讓大家現場體驗多元開源軟硬體實作的樂趣,期待更多有志青年加入 DOIT 動手實作的行列。

鑽石級贊助商 RS 也有贈票活動唷!

鑽石級贊助商 RS

RS Components Ltd. 已連續兩年成為 COSCUP 的鑽石級贊助商,並邀請 Raspberry Pi 的共同創辦人 Naren Sankar 與大家分享 Raspberry Pi 的新動向和經驗。今年除了議程分享,還有 workshop! 想學免費設計軟體,記得帶安裝了軟體的筆記型電腦過來參加了! RS 還有攤位展示和販售開源產品, 相關細節快到部落格研究。
今年跟上年一樣有 COSCUP 門票贈送活動,記得留意 DesignSpark 的 Facebook 專頁

這個網誌中的熱門文章

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...

機器學習的五大實務問題:對企業的影響與相應的化解方式

Appier 首席機器學習科學家 林守德博士 正如 Jason Jennings 及 Laurence Haughton 在《以快吃慢–如何藉速度在商戰中克敵制勝》一書中指出──未來,不是大公司吃掉小公司,而是速度快的公司吃掉速度慢的公司。 從現在開始,唯有善用適當的資訊快速做出決策的企業,才能成為戰場上的贏家。 機器學習技術驅動了這場變革。無論企業是嘗試向顧客提出建議、改進生產製造流程或應對市場的變動,都能運用機器學習技術處理大量的資料,進而提高自身的競爭優勢。 然而,機器學習雖能創造大好機會,卻也同時帶來了相應的挑戰。機器學習系統需要大量的資料,以及執行複雜的運算能力。顧客期望改變、出乎意料的市場波動等等外部因素,都意味著機器學習模型的運作並不是百分之百的自動,往往仰賴許多外部的資源來作監控及維護。 此外,機器學習也有不少尚待解決的實務問題。以下將深入探討機器學習的五大實務問題,以及這些問題對企業應用會產生的影響。 1. 資料品質 機器學習系統仰賴資料進行訓練,而訓練資料在廣義上可分為「特徵」及「標籤」兩種類別。 「特徵」是輸入機器學習模型的資料,像是來自感測器、顧客問卷、網站 cookie 或歷史資訊等等。 然而這些特徵的品質可能良莠不齊。舉例而言,顧客在填寫問卷時可能會隨便填寫,或對題目略而不答;感測器可能因失靈而回傳錯誤資料;即使使用者的網頁行為明確,網站 cookie 回報的資訊也可能不完整。 此外,資料也可能包含雜訊,當無謂的資訊夾雜其中時,機器學習模型將會受到誤導而做出不正確的預測。 相較於「特徵」,「標籤」的正確性與穩定度更為重要。標籤是機器學習模型最後輸出的結果。所以需要在訓練的時間利用正確的結果教導機器學習模型。標籤的稀疏性也是個問題,這是當系統已掌握大量輸入的資料卻對輸出的結果沒有把握時出現的現象。在這樣的情況下,將難以針對該模型偵測其特徵與標籤之間的關聯性優化,甚至需要耗費額外的人力干預,將標籤與輸入資料關聯起來。 機器學習需仰賴輸入與輸出資料的關聯,才能具備足夠的泛化能力以預測未來行動並提供相關建議。因此,如果輸入資料過於雜亂、殘缺或有所偏差時,將可能難以理解某輸出/標籤的產出原因。近年來機器學習也開發出許多先進的方法如半指導式學習,轉移學習來處理這樣的問題。 2. 複雜性與品質的取捨 建立強大的機器學習模型需要大量的計算資源來處理特徵和...