跳到主要內容

2023.07.08 近期活動預告 | Upcoming Announcements

預告 [English below]

COSCUP 2023 即將開始了,距離 7/29 剩下不到一個月的時間,地點依舊在臺灣科技大學。目前我們有些訊息可以提供給你預先準備,讓我們一步步邁向活動開幕日!

另外還有一件事情,COSCUP 是不用售票自由入場,而且是與一群開源社群舉辦的年度盛會,時間到、直接來就對,門也是 Open 的!

各項預告

  1. 社群攤位已公告:今年申請社群攤位爆滿,我們差點塞不下他們,也有海外攤位在疫情後首次來臺與我們交流!
  2. 前夜派對:7/28 18:30UTC+8 晚上我們一同相約在華山町餐酒館相見,暢飲券在不久後開始販售,也是不用報名,直接來就對了,暢飲券可以幫我們折抵場地費,到時候也請多多購券支持!
  3. 一日志工:活動二日籌備團隊還需要幫手,如果你自帶志工魂,非常歡迎與我們一同籌辦 COSCUP 或藉此見習志工團隊的努力!
  4. 療癒市集:按摩小棧、冥想正念、紅酒瑜珈好評不斷,今年依舊提供現場會眾服務,詳細的報名方式也將在稍後公佈(或參考 2022),而今年我們也舉辦議程軌「療癒講座」募集了8個稿件分享關於科技領域的多元共融議題,歡迎聆聽!
  5. 親子工作坊(已公告活動):歡迎帶小朋友來動手做,提早認識開源領域,這次有三個課程「一日焊接工」、「海龜塗鴉機器人」、「掌上電玩遊戲自己做」(名稱暫定)報名資訊也將在稍後公告,歡迎小小朋友一同來 COSCUP!
  6. 開源星手村:不是很瞭解開源精神、開放文化是什麼,沒關係!「療癒市集」邀請到開放文化基金會透過4場桌遊活動的方式引導進入開源領域!歡迎組隊報名參與(當作 Team building 也不錯!)
  7. 個人贊助持續進行,感激再感激!
  8. 大會議程即將在 7/10 公告,再請稍等片刻,今年的大會議程表也有嶄新、貼心的小功能呈現!如果你有志工平台的帳號,我們也有一個專屬給志工用的議程表,鼓勵活動當天也多多參與社群議程!
  9. 如果你有想要帶來 COSCUP 宣傳的開源專案、開源提案或是想在會場招募開源夥伴,我們今年會在每一樓層提供免費張貼的活動佈告欄,現在就可以開始製作傳單準備來張貼了!對了,社群貼紙也請記得帶了交換喔,還沒印,快下訂單吧!
  10. 最後提醒,由於今年相當多海外夥伴來臺參與年度盛會,如果對於國際交流感興趣,也歡迎在活動二日把握機會認識與交流!

以上,就是目前可先偷偷告訴你、但還未公告的事項,也歡迎幫我們宣傳 COSCUP 給身邊的親朋好友,有2個方式可以持續關注我們:「訂閱電子報」或「登錄志工平台」,到時會場見喔!

🌟


COSCUP 2023 is about to begin! With less than a month left until 7/29, the event will once again take place at National Taiwan University of Science and Technology. We have some information to provide you with in advance, so let's take each step together towards the opening day!

In addition, there's something important to note about COSCUP. It's a free and open event, with no tickets required for entry. It's an annual gathering organized by open-source communities. So mark your calendars and come join us, as the doors are wide open!

Upcoming Announcements

  1. Community Booths Announcement: This year, the applications for community booths were overwhelming, and we almost couldn't accommodate all of them. We are excited to announce that we have international booths joining us for the first time in Taiwan after the pandemic, allowing for cross-cultural exchange!
  2. Welcome Party: Let's gather together on the evening of 7/28 18:30UTC+8 at the Hua Shan Town Bar and Restaurant for the pre-party celebration. Unlimited drink coupon will be available for purchase soon, and no registration is required. Simply show up and enjoy! The drink coupon can help offset the venue costs, so we appreciate your support in purchasing them!
  3. One-Day Volunteers: The two-day event organizing team still needs assistance, and if you have a volunteering spirit, we warmly welcome you to join us in coordinating COSCUP or use this opportunity to gain experience with our dedicated volunteer team!
  4. Healing Market: The popular massage station, mindfulness meditation, and red wine yoga received continuous praise, and this year we will once again provide on-site services for attendees. The detailed registration information will be announced later (or refer to 2022). Additionally, we are introducing a new track called "Healing Talks" where we have received 8 submissions discussing diverse and inclusive topics related to technology. We welcome you to join us and listen!
  5. Parent-Child Workshops(announced): We welcome you to bring your children to participate in hands-on activities and introduce them to the world of open-source early on. This time, we have three workshops: "One-Day Soldering Workshop," "Turtle Doodle Robot," and "DIY Handheld Gaming Console" (tentative names). The registration details for these workshops will be announced later. We encourage young children to join us at COSCUP!
  6. Open Source Star Village: If you're not familiar with the concept of open-source spirit and open culture, don't worry! In the "Healing Market," the Open Culture Foundation will be hosting four tabletop gaming activities to guide you into the world of open source. You're welcome to form teams and sign up to participate (it's also a great team-building opportunity!)
  7. Personal Sponsorship: We deeply appreciate and are grateful for your continued support and sponsorship!
  8. The COSCUP sessions will be announced on 7/10. Please wait for a moment longer. This year's conference schedule will feature new and user-friendly functionalities. If you have an account on the volunteer platform, we also have a dedicated schedule for volunteers, encouraging active participation in community sessions on the event day!
  9. If you have open-source projects, proposals, or are looking to recruit open-source collaborators at COSCUP, we will provide free bulletin boards on each floor for promoting your initiatives. You can start preparing flyers to post now! Also, don't forget to bring community stickers for exchange. If you haven't printed them yet, place your order soon!
  10. Lastly, we would like to remind you that this year we have many international partners joining us for this annual event. If you are interested in international exchange, we encourage you to seize the opportunity during the two-day event to meet and engage in conversations with them!

Above are the sneak peeks of information that we can share with you before the official announcement. We also welcome you to help us promote COSCUP to your family and friends. There are two ways to stay updated: "Subscribe to our blogger" or "Join the volunteer platform." See you at COSCUP!

🌟

留言

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...