跳到主要內容

COSCUP 2017 社群議程：主題與協力社群

UPDATE: 最新資訊請見完整正式公告

經過兩週投稿，恭喜以下各社群成為 COSCUP 2017 的議程協力夥伴；這些社群將各自使出渾身解數，帶給大家精彩的議程，敬請拭目以待！

想要投稿議程的朋友，可以逕自向相關社群投稿；若您不確定自己的稿件較適合哪一個社群，屆時亦將提供表單，由我們協助您轉發到相關社群。

那麼以下就是各社群的主題一覽，您可點擊聯絡 / 投稿的連結前往該社群的連絡處或徵稿說明。COSCUP 大會將可能在您演講時錄影、轉播、或在大會結束後將影片上網並以創用 CC 姓名標示-相同方式分享 4.0 國際版條款釋出供大眾使用。如果您因特殊情況無法配合此錄影需求，請在稿件中加註原因。

主題：Hackers 的盲腸與日常 - Workflaws and Workflows in Hacking

「盲腸」中，參加者探討常見解法背後的 Root cause；「日常」中，參加者分享自己的工作流程。

主題：Open Source Database

涵括開源資料庫系統（RDBMS、NoSQL 等都算）的開發與應用實例。

主題：農業 x 科技 x 開源

內容包括了 2016 年以來結合農業X科技X開源的一些計畫與實驗成果。如 Farm bot/田間感測器/NDVI Camera... 等。

主題：Open Web Technologies

泛指所有遵循網路標準的技術，例如時下 Web 前端聲勢浩大的 React、在 Web 端建構 VR 環境的 A-FRAME、最新的 ECMAScript 標準、增進網站效能的 AMP 與 PWA 或是瀏覽器相關的技術細節等等。

主題：桌面應用軟體 Desktop Software

專注於桌面領域的自由暨開源軟體，包含桌面端作業系統、辦公軟體、3D 建模、繪圖等。

主題：Linux Kernel & System & Coders

包括 Linux Kernel、System Performance 及深度軟硬體鑽研相關主題。

主題：OpenDocument

討論 ODF 格式本身的特性與技術，以及 OpenOffice 與 LibreOffice 相關議題。

主題：中文

關於中文在數位環境中的種種議題，包括編碼、輸入、呈現等。

  • 協力社群：中文議題社群
  • 聯繫 / 投稿處：請聯絡 Bobby Tung

主題：WordPress 網站開發大小事

包含網站導入 WordPress、相關專業主機、WooCommerce 電商開發等等。

主題：開放社群經營藝術 The Art of Conducting Open Community

探討社群經營的各面向，包含策略規劃治理、招募參與輔導與志涯、行銷、溝通與衝突解決、多元包容、目標績效與考核、工具與資料、個案探討等。

主題：Emacs - 邊緣人的編輯器

介紹 Emacs 和其相關工具及應用，以新手入門為導向

主題：OpenStack / Virtualization

包括 Commercial-grade Virtualization Fault Tolerance、OpenStack 等議題

主題：Rust

程式語言的新星 Rust

主題：Android 大亂鬥

Android 這些年的各種技術，與相關議題的激烈衝突討論。

主題：開放街圖 OpenStreetMap

群眾共編地圖開放街圖 (OpenStreetMap) 相關議題，型式將混合演講及工作坊

主題：openSUSE

與 Linux / openSUSE 相關的議題，可能包括 Open Build Service 及 eBPF/BCC 的工作坊。

主題：“Go Go Power Ranger” 大夥兒一起來 Golang

為新手簡介 Golang，並以 Golang 實作一些服務

主題：Angular (Workshop)

由具備豐富實戰經驗的導師/助教群，帶領大家過關斬將，挑戰我們預先設計好的練習主題，在開發實作的過程中發現自己的學習盲點，也同時在實作的過程中驗證自己的實力，培養自信！

主題：DevOps (Workshop)

將舉辦與 DevOps 相關的 Workshop，並帶領大家快速體驗 DevOps 世界的威力。

主題：Ethereum (Blockchain) (Workshop)

將舉辦給新手入門的 Ethereum Workshop，歡迎對 Ethereum、Smart contract、Blockchain、ICO 等議題有興趣的朋友參加

主題：Kaggle 101 - Data Science On-The-Go (Workshop)

手把手跟大家一起打 Kaggle

主題：Ubuntu「用 Snapcraft 打包 Snappy 軟體套件」 (Workshop)

Snappy 是 Canonical 針對 Linux 套件相依問題所提出來的跨 Linux 發行版套件管理系統，我們藉由此 Workshop 讓使用者瞭解 Snappy ，並運用 Snapcraft 打包自己的 Linux 應用程式。

Labels:

這個網誌中的熱門文章

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...
張貼留言
Read more »

COSCUP 2025 Call for Proposals / 徵稿辦法

COSCUP 常規徵稿已於 2025-05-10 截止，接下來進入加碼徵稿階段。加碼徵稿是為了提升大會的稿件品質，依據投稿狀況（數量、品質）部分徵稿主題可能提前喊停。最遲請於 05 月 24 日(AoE) 前投稿，徵稿主題可參考下方列表。 The regular call for proposals (CFP) for COSCUP closed on May 10, 2025. We are now entering the bonus CFP phase to improve the quality of submissions. Some topics may close earlier than expected, depending on the current status of submissions (in terms of quantity and quality). Please submit by May 24 (AoE) at the latest. You may refer to the topic list below for inspiration. 開始投稿 Submit Your Proposal 提案須知 Things you may need to know 演講形式：預設為現場30分鐘演講包含QA，若有其他需求可於提案系統註明，由各主題主辦單位決定如何安排。 Talk Format : The default format is a 30-minute on-site talk, including Q&A. If you have other requirements, please indicate them while submitting your proposal. The final arrangement will be decided independently by the organizers of each topic. 語言：COSCUP 受眾包含海內外與會者，大會不限制發表語言但鼓勵以英語發表。大會將公布雙語議程表，請提供中英文版議程介紹。 L...
張貼留言
Read more »

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...
張貼留言
Read more »