COSCUP 開源人年會

  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...

喝！ 年會 前夜 的交流 派對 ，來與大會講者、社群同好一起喝酒聊天！ Join the Party, have fun with the speakers and your beloved FLOSS community members! 會場有什麼？ / What will we have at the party? 當日精選的 MIT 掌門精釀啤酒 （也有無酒精飲料） Beer ! For people who don't like alcohol, the bar also provides soft drinks. 下酒點心 Snacks 200 坪空中花園派對，可以直接看到台北 101！美景與美酒，絕配！ Awesome view, believe me! Just check the photos from Google Maps. 最重要的是：與熱愛開源的大會講者與社群同好交流的最佳活動！ Lots of FLOSS folks！ 注意事項 / Note 會場食物為小零食，數量有限，建議吃過正餐再來！ Please have your dinner before the party, we only prepare party appetizers. 低消為 $200 元。 The minimum order is NTD$200. 不用報名，自由參加。 Please feel free to join Welcome Party, no matter what you come to COSCUP x KCD Taiwan 2022 or not. 贊助商請找 贊助組 領取酒券。 If you are the sponsor, please contact the Sponsorship Team for the free beer ticket. 如果你怕忘記參加活動，可以訂閱 COSCUP 活動電子報 ，不錯過最新活動訊息！ Subscribe the COSCUP newspaper to receive important reminders and exciting activities. 時間地點 / When, Where 時...

Jack Kang, SVP, Business Development, Customer Experience, and Corporate Marketing at SiFive SiFive is aiming high with bold new technology for performance-driven applications SiFive transformed in 2021 and grew from leading RISC-V for embedded products into performance-demanding markets, creating real choice in the semiconductor processor IP market. Now, the SiFive portfolio features three distinct, market-focused product families, based on market requirements ranging from high-performance applications, machine learning and artificial intelligence processing, to embedded real-time deterministic and small application processors. Our RISC-V IP portfolio is designed around our focus to deliver processor IP for these demanding markets, combining the unlimited potential of RISC-V with the experience and talent of our team. This rapid progress was made possible by our partners and customers who believe and invest in RISC-V and the freedom it represents for technology. RISC-V has no limits, ...

2014 年，新加坡商鈦坦科技踏上了 敏捷開發 的道路；一路以來都以「人」為出發點，並將「透明化、洞察力、適應性」三大原則打造為組織文化的重要基石 。在敏捷轉型的過程中，鈦坦科技不斷嘗試，最找出了一套「秘密方法學（The TOP SECRET Method）」。 疫情期間，企業勢必得找到在「防疫新生活」世界中的經營方式，而秘密方法學就成為指引我們方向的戰略守則，鈦坦科技相信，透過敏捷開發思維的「SECRET」方法 ，可以提供快速改變工作模式、並帶來富有彈性適應力的變革。請跟著我們的腳步，一以來拆解鈦坦人的「秘密」！ 1️⃣ Safety First ：安全第一。 安全可以廣泛應用各個層面，包括身體、心理、環境、甚至是產品，確保團隊心理安全、產品品質安全，才能從這個基礎小步試錯，持續快跑。我們察覺到疫情發生變化時，不僅重金添購與海關同等規格的溫度測量儀，著手啟動辦公室防疫機制，也展開在家工作（ WFH ）步驟演練。我們最初先試行一週，蒐集夥伴們的回饋，進而討論跟改善流程，接著又實施兩個月遠端工作，把夥伴分流成 A 組、 B 組，降低交叉接觸的可能性，甚至在疫情緊張之際，啟動全體在家工作模式，以降低員工通勤染疫的風險。 回顧這段歷程，我們之所以能針對疫情做出反應，都要歸功於一直秉持的敏捷思維：洞察並且擁抱改變。當機會敲開大門時，鈦坦人都勇於嘗試新事物、培養新的適應能力；而在鈦坦人的心目中，保持學習進展、跟團隊夥伴持續合作，則是最珍貴、最有價值的收穫。 2️⃣ Emergent Leadership ：自發領導。 充分授權、職權責合一、建立自我組織的團隊，都是重要的核心精神，這在混亂的時期更顯重要。如果沒有這種配置，團隊只能消極等待管理階層回應，而無法積極提出解決方案然後執行、成為一個自我管理的優秀組織。組織文化若能建立自發領導的力量，代表團隊會盡情揮灑創新風采，主動為公司提供訊息、資源跟創意。 當面臨疫情帶來的挑戰時，我們在 2020 年二月份就察覺出可能發生的狀況，於是大家坐下來共同發想、制定防範策略。在一週的時間內，我們已經可以運用手邊工具應付不同的狀況。鈦坦人也勇於分享自身經驗，交流如何順暢運用各種工具完成工作；尤其身為 B2B 供應企業，鈦坦人更需要監控每日外界發生的事物、隨時保持警惕，留意各家客戶所在地區的狀況。 3️⃣ Courage & Curio...

  自 2019 年 Blocto 創辦以來，COSCUP 是我們絕不缺席的開源人盛會。Blocto 錢包也自 2019 發布以來成長至今年突破一百萬用戶。今年創辦人暨執行長李玄也會帶來 keynote 演講：「Web3 產業的技術現況」和技術演講: 「Aptos 區塊鏈：Facebook Diem 浴火重生」 區塊鏈產業過去這三年來在技術和產品上已經發生了許多重大的變革，特別是公鏈效能、智慧合約語言和使用體驗方面。這次的演講會介紹這幾年區塊鏈產業最重大的改變和未來的機會。 區塊鏈產業在近三年歷經了 Defi 和 NFT 夏天等大幅革新產業流向的洪流， 2022 的 Blocto 現在已發展為跨鏈合約錢包和智能合約服務平台： 去中心化交易所 (BloctoSwap) ，NFT 賣場 (BloctoBay) ，區塊鏈智能合約錢包(Blocto) 三合一 多鏈多裝置智能合約錢包：無需私鑰註記詞，不需購買鏈上資產即可與多鏈 dApp 互動，輕鬆管理虛擬資產及 NFT 支援多個區塊鏈：福洛鏈(Flow)、Solana、幣安鏈(BSC)、Polygon、雪崩協議(Avalanche)、以太坊(Ethereum) 跨裝置整合 App & browser SDK porrto 團隊擁有豐富的區塊鏈產業知識和經驗，專注於 Make blockchain simple，我們的 Blocto 錢包僅需簡單的 E-mail 申請即可加入，大幅降低進入區塊鏈門檻，讓我們現在成為全世界最簡單好用的區塊鏈入口與開發者工具，由於我們的堅持，Blocto 穩定且高速成長發展中，有新的職缺釋出，非常歡迎對區塊鏈有強烈熱情的夥伴加入，快速提升區塊鏈知識經驗之餘：讓我們一起打造區塊鏈融入你我的日常。 歡迎對區塊鏈有熱情的夥伴 加入我們！ 延伸閱讀 李玄 at 2021 COSCUP: How to build a dapp on Flow 李玄 at 2020 COSCUP: Resource-Oriented Programming in Libra Move and Flow Cadence

近年，電信系統軟體架構朝網路功能虛擬化(NFVI)與開放標準發展，讓程式設計師可在通用型硬體伺服器上，發展各類軟體功能單元，大大降低投入電信系統軟體開發的障礙。「開源系統軟體SIG」期望透過鏈結國際電信系統開源軟體計劃，培育軟體人才，並媒合廠商，促進國內電信系統發展，提高產品附加價值。 「5G產業創新發展聯盟」於2022年新設「開源系統軟體SIG」，與原有四個SIG合力發展國內電信開放網路架構、系統供應鏈、垂直應用、智慧財產權與系統軟體。 本次COSCUP 2022活動中，「開源系統軟體SIG」將邀請台灣科技大學特聘教授兼電算中心-鄭瑞光主任與工研院資通所-林萬怡技術副理，分別就「O-RAN Alliance and O-RAN Software Community (OSC) Project」及「開放走向開源-OSC RIC發展進程」進行演講與分享，並展示工研院與本SIG 創始業者和碩科技合作之5G開放架構節能控制系統，此系統已獲得Small Cell Forum 2022年全球小型基站論壇獎，歡迎參觀交流。 此外，本SIG 創始業者耀睿科技已著手於桃園青埔實驗室規劃建置O-RAN Software Community (OSC) 驗證平台，預計2022年底前提供開源軟體測試平台服務，歡迎惠賜卓見。 「開源系統軟體SIG」將於今年舉辦研討會與實作工作坊，歡迎大家透過QR code留下聯繫資料，我們將盡快通知大家活動訊息，感謝您。

  2017 年成立的漸強實驗室,以打造世界級的 B2B 軟體服務公司為目標,專注於透過導入各種軟體服務來協助企業數位轉型,成立不滿兩年就已獲得跨國 AI 集團 iKala 的投資,在今年成立滿五週年前,漸強實驗室已是 LINE 唯一金級技術合作夥伴,同時也是全台橫跨最多垂直生態鏈,服務超過 400 家品牌商的 Martech 生態圈重要領頭羊。 前言 大家可能都遇過公司想要導入一些新技術或是新方法來解決團隊的問題，不論是公司驅動或是內部成員發起，導入的過程通常會面對重重關卡，而且失敗的例子也是時有所聞。本篇文章是漸強實驗室工程團隊成功導入 Clean Architecture 與 DDD 的架構，改善程式碼品質並提升開發效率的經驗分享：從發現問題、尋找解法、導入技術、到成功執行解決問題的過程。 先打預防針：本篇文章不會提到技術相關的深入內容，主要在探討如何導入一個新技術方法的過程，有哪些步驟？ 效果如何？ 以及學習到的經驗！ 起因 時間回到 2021 年初，公司的產品 MAAC ( https://cresclab.com ) 已經在台灣市場上站穩龍頭位置，但是快速成長的代價，免不了技術債的堆積。隨之而來的是越來越多我們想推出的新功能，會因為技術債而需要被妥協的情況，另外團隊開發速度也越來越慢、工程師們開始對估算開發時程缺少信心，當時這是一個走了兩年左右的專案，工程團隊開始對於產品上日趨複雜的商業邏輯感到頭痛。 定義問題 產品上由於功能的開發與各種第三方串接甚至是客製化功能，商業邏輯越來越複雜，過去開發規範除了遵守框架規範外，其餘的規範比較鬆散，主要透過 code review 來達成共識。且過去有許多嘗試性的需求，商業邏輯堆疊越來越猖狂，各種程式碼片段東插西插，導致單元測試變得難以撰寫；越大範圍的改動，受影響範圍的評估變得相當困難。面對技術債當然是每個團隊的課題，當時我們認為應該要有一個更適合的 codebase 開發架構，幫助大家有效的梳理商業邏輯，讓新的部份不要再重蹈覆徹，舊的部份也能夠有系統地還上債務，所以定義了兩個要解決的問題： 1. Codebase 的管理架構要能夠支撐更大更複雜的擴張 2. 如何有效地維護以及管理複雜的商業邏輯 如何解決 關於解決這兩件事情我們開始了一些研究，最後我們認為在原本的框架中，透過 Clean Architectu...

  大多時候，你在網路上看的 Live 直播串流，其實不是與現實世界完全同步的即時轉播，先看看以下這些場景，相信對你來說並不陌生。 NBA 冠軍賽才正看到精彩處，隔壁鄰居卻突然爆出一陣歡呼，原來，用電視觀賞同一場比賽的他們，比你早 30 秒歡呼慶祝三分球入網，不小心點開社群媒體，更發現朋友們早已發文熱烈討論比賽結果。 就像電影被暴雷一樣，少了即時參與的驚喜感、提早知道結局，觀看直播活動的樂趣頓時大打折扣。 或是，收看跨年演唱會時，正當你興高采烈倒數最後 30 秒時，才發現，窗外的慶祝煙火已經此起彼落，大家都已經跨入新的一年，只有你還停留在前一年。 雖然從絕對時間來看，這些狀況都僅有延遲短短幾秒鐘，但在體感上，觀賞體驗卻大受影響，用「失之毫釐，差之千里」來形容再恰當不過。 使用直播串流時，為什麼你的世界總是比別人慢幾秒？原因正是「串流延遲」。 從攝影機到觀眾螢幕的層層關卡 串流延遲，指的是攝影機拍到影像後，直到觀眾端螢幕出現畫面的時間差。 一般來說，有線電視直播約延遲 5 到 10 秒，而 YouTube、LINE、Twitch 等多數 OTT 平台，延遲大多介於 15 秒至 30 秒，距離延遲秒數低於 3 秒的「超低延遲」（Ultra Low Latency）標準，還有一大段距離，這也讓現有直播內容的互動效果有限。 但想克服延遲並不容易，光是一段畫面要從現場攝影機，傳到電腦和手機螢幕，中間所需流程多到難以想像。 KKStream 執行副總李卓軒 Kevin C.H. Lee 解釋，這流程大致包含一開始的攝影機收取影音訊號，接著需轉換訊號、傳輸、上傳雲端、加密、備份，傳到終端裝置後再解碼，最後才是播放。 這整段「螢幕到螢幕」的過程，就像是將包裹從A點運送到B點，只要中間有幾個環節耽誤，就會讓整體運送時間不斷疊加。「每個步驟都要優化，只要有個點延遲很高，加總起來就無法達到超低延遲的標準，這需要很強的技術掌控力。」Kevin 說。 另一個挑戰則在於，由於各大終端裝置原廠（如Apple、Google）雖然有提供低延遲串流相對應的規範，但並未說明實際的執行細節，因此串流技術業者只能自己摸索。 受限於技術瓶頸，目前大多數的直播串流服務，只能在延遲、直播規模和影像品質三者間取捨。例如，常見的視訊會議軟體，像是 Zoom、Google Meet，雖然延遲相對低，但參與人數上...

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...

  Red Hat（紅帽）從1993至今，到明年就要滿30歲了！ 起初是一位技術專家叫 Marc Ewing ，他常年呆在北卡羅來納州羅利的家中，忙著鑽研、調整和處理自己的 Linux® 發行版 CD 光碟。 Red Hat 這個名字來自 Ewing 在大學計算機實驗室的經歷。他經常戴著祖父的紅色康奈爾長曲棍球帽，人們會說：“如果需要幫忙，就找戴紅帽的那個人”。當 Ewing 開始發佈自己策劃的 Linux 版本時，他選擇了 Red Hat（紅帽）作為名稱。 Bob Young 則是一位富有遠見的小生意人，在位於康乃狄格州的家中經營著一項計算機供應目錄業務。他發現人們對 Linux 越來越感興趣，於是開始購買 Ewing 的紅帽 Linux CD。 Young 的這項業務非常成功，最終他決定和 Ewing 聯手，於是 1995 年紅帽軟體公司成立，Young 擔任首任CEO。 開放原始碼讓創意更有力量 正是這項單純、有力的信念，讓科技徹底產生了改變。不過，創新的腳步並未停歇，在「開放原始碼成功故事」中，您會看到世界各地的開放社群、各界菁英，以及創意的自由交流，是如何在各領域發光發熱。我們誠摯期盼，這些成功典範能啟發大家，將開放原始碼概念廣泛運用在職場和各專業社群中。 在2012 年，紅帽成為第一家收入超過 10 億美元的開源技術公司。今天，全球有超過 90% 的《財富》世界五百強企業信賴紅帽及紅帽產品和解決方案。對於需要快速創新並希望避免手動操作風險的企業 IT 人員來說，紅帽已成為他們自然而然的合理選擇。 紅帽啟動了開源品牌項目，這是一項致力於更新和簡化公司 LOGO 與品牌系統的開放計劃。公司在 19 年間取得了巨大的發展，技術變得越來越實用、靈活。現在，紅帽 LOGO 已變成一頂鮮明、大膽而亮眼的紅色帽子，它最能反映公司包容、可信和樂於助人的聲譽。 社群推動創新 致力於自由思考和協同合作的環境，創新才會得以蓬勃發展。最能高效合作和創新的人，就是紅帽眼中的佼佼者。 創新，始終是一項重在合作的行為。 作為開源領域的領導者，紅帽致力於讓客戶與全球企業、合作夥伴和社區網路高效地互連互通。通過攜手合作，我們能共同構建企業發展所需的高性能、敏捷技術。紅帽的開源方案會提供源源不斷的可靠技術，為創新和發展釋放所需的寶貴資源。用開放式合作取代單打獨鬥，會讓我們的工作事半...