• iOS

  • MRProgress 

    • https://github.com/mrackwitz/MRProgress

    • 相當漂亮的 Loading Progress

  • FlatUIKit

    • https://github.com/Grouper/FlatUIKit

    • 扁平化UI 設計的一些原件

  • WSCoachMarksView

    • https://github.com/workshirt/WSCoachMarksView 

    • 製作app使用教學的SDK(interactive coach marks) 

  • JazzHands

    • https://github.com/IFTTT/JazzHands

    • 另外一個製作app使用教學的SDK(app intro)

  • PSTCollectionView

    • https://github.com/pinterest/PSTCollectionView

    • iOS 4.3相容的 UICollectionView不需要用到 iOS6以上，而且是由pinterest 的人弄的．

  • YRDropdownView

    • https://github.com/onemightyroar/YRDropdownView

    • 比UIAlertView更好用的提醒視窗… 有許多種類…

• Android

  • drag-sort-listview

    • https://github.com/bauerca/drag-sort-listview

    • 拖曳排序用的list view，其中也有section 的list view．可以參考https://github.com/……/android/demodslv/Sections.java

  • Android-SwipeToDismiss

    • https://github.com/romannurik/Android-SwipeToDismiss

    • Listview做左右滑動刪除這個library已經寫好OnTouchListener只要把兩個java檔copy到你專案setOnTouchListener

這裡放一些我看完WWDC2014 session 的心得

• Introduce of Swift

  • 身為WWDC2014最大的震撼彈，Swift的發表代表著iOS/MacOS的開發也可以使用現代程式設計語言的特性．

  • Swift擁有的新的特性如下:

    • Generic

    • Tuples

    • Closure

  • 整個會場內容大多都是簡單地介紹語法，我覺得光是看官方語法就很足夠了．

• Introduce CloudKit

  • 這是我最期待的session，因為他可以幫忙架設server的部分．

  • CloudKit 的簡介:

    • 主要是用來存取iCloud services

    • 支援OSX與iOS

    • 必須使用iCloud 帳號

    • 可以擁有公開(?)與隱秘的資料庫

  • Container

    • 基本單位，一個App會有一個Container

    • 負責讀取與寫資料到iCloud

  • Database

    • 一個app可以管理一個公開的跟一個私密的資料庫

      • 公開資料庫負責放共享的資料，只有在寫的時候才需要帳號～容量算在開發者身上

      • 私密資料庫負責放使用者資料，不論寫或是讀都需要帳號～容量算在使用者身上

  • Record:

    • 在我看起來很像是資料庫的Table一樣，不過他是採取Map的方式也就是Key->Value 才讀取/寫入

  • Record Zone:

    • 管理一堆的Record，有分成Default Zone 跟 Custom Zone．俱有資料管理的功能，可以找回一些修改的變動．

• Design for Game Controller

  • 主要是介紹如何設計一個能搭配MFi(Made For iPhone/iPad/iPod)的外在遊戲控制器的app．

  • 所有的遙控器都支援GamePad而具有左右蘑菇頭的遙控器(joystick: API ThumbStick)會有GCExtendedGamePad

    • PressedChangedHandler: 可以接受按下去與放開的event

    • 可以偵測按鈕的敏感度(presure sensitive)，官方也給一些幾個建議．

  •  新的部分(iOS8)如下:

    • Controller Forwarding

      • 把iPhone當成一個額外的控制器來控制其他iDevice(iPad) (以後應該有 Apple TV)

      • iPhone會被當成是搖桿而被GamePad API找到

    • Motion Forwarding

      • 可以用G Sensor 並且有三軸定位的資料結構

    • Idle Timer

      • 玩遊戲的時候到了iOS8 會自動把省電關閉螢幕的裝置關掉 (其實iOS7 是bug吧?)

    • Pause Button

      • 它是一個toggle的按鈕，要自己處理相關行為

    • Player Indicator LEDs

      • 也就是定位你是第幾個遙控器(看來敵人真的是一般的遊戲主機)

      • 當多人控制的時候，這邊有些部分要注意：

        • 好好的分配整個Indicator Array

        • 要分陪哪個控制器可以操控選單

        • 定義如果有任何遙控斷線的撞控（哪些要暫停～哪些不需要）

https://developer.apple.com/videos/wwdc/2012/#402 

• 關於 三欄式UI的打開跟關閉

  • [command + 0] -> 切換打開/關閉左邊欄

  • [command + option+ 0] -> 切換打開/關閉右邊欄

• 關於搜尋

  • [command + shift + O] -> 快速搜尋

  • [command + option + click]  functions -> 可以快速找到implement  或是找出caller 或是 callee 

• 類似瀏覽器的Tab相關控制

  • [command + T] -> 新增tab

    • 這個對我應該會相當的好用，原本是不知道有這樣的功能．

• 跟縮排有關

  • [command + “[“ ] 向左縮

  • [command + “]“ ] 向右縮

• 跟自動完成(auto complete)有關

  • [ctrl + “.”] 自動完成

  • [ctrl + “/“,  ctrl+shift+ “/“] 選擇自動完成

偶然的狀況下，知道其實coursera 有在教 scala 的課程，於是多花一點自己的時間來學習．
其實主要的課程時間並不會花很多，就如同他所講的，一個禮拜頂多一兩個小時看video leture
但是assignment 可就不是開玩笑的了，每一次的assignment 都花了我好幾個晚上熬夜慢慢地看
目前到了week4 的階段，大概算是剛剛進入FP的世界，有一些心得可以分享:

• 千萬要注意assignment 的 instruction

  • 或許也只有我吧，每次拿到作業就打開來想寫．結果就發現沒parameter或是沒有variable．其實都是因為沒有好好的看instruction 產生的．

• 用Functional Programing 來思考 (Think with FP)

  • 由於我很習慣邊寫測試程式邊寫程式 (TDD is dead? XD) 所以這邊很容易遇到困難點

  • 幾個推薦的方式是回過頭去慢慢思考set 與 list 的本質，不要被  p => Boolean 搞破頭

 

這裡也記錄一些課程摘要，有興趣可以考慮修修看，畢竟是scala的創辦人開的課（法國人講英文沒那麼難懂)

• week 0

  • 主要是sbt應用跟簡單的scala 程式架構

• week 1 

  • 主要是recursive的programming有 Pascal’s Triangle，Parentheses Balancing 跟 Counting Change

  • 我覺得主要是換回你對於recursive programming 的熟悉程度

• week 2

  • 一些關於set 的操作，不論是 union 還是 contains 

  • 這邊就開始考驗著Functional Programming 的概念了． 讓我相當痛苦…. 所以為了能夠更了解整個架構～我寫了很多的unit test case 並且把整個結果在main 裡面都印出來看．才能有點了解

• week3

  • 感覺這次的比較實用，利用Set 與 List 來完成 TweetReader來尋找目前趨勢 Trending ，算是相當有用的課程，但是也很難．

  • 因為一開始整個程式碼架構相當的大，極度推薦把instruction 好好看完，再開始看要完成的部分．跟著instruction 一步步把需要完成的完成，會比較容易….

 弄了兩個禮拜～總算搞懂 week3 接下來要繼續努力 … week4…

這邊記錄一下筆記，因為太多公司內部的運作就無法貼code

• 關於ffmpeg Streaming與 SDL

  • ffmpeg本身就支援 RTSP streaming，只是你需要把資料用 SDL來render

  • 這邊可以參考這段tutorial 

    • http://dranger.com/ffmpeg/

    • 中文解釋(1) http://ycfu.blog.mypc.tw/2010/01/ffmpegsdl-1.html

• 從live555的 OpenRTSP 拿出 data buffer 丟到 ffmpeg 去decode

  • 這邊大概是我最不熟悉的部分，也是花最久時間的部分．一開始是拿openRTSP.c 來改

  • 由於我是接H264得source stream所以我拿 QuickTimeFileSink來用，選定MPEG4與MP4之後，其實檔案接下來都可以直接播放～這是沒有問題的．

  • 那如何要把資料接出來，方法如下:

    • 先到QuickTimeFileSink的 AfterGettingFrame 去implement 一個callback function

    • 其中最重要的是把buffer data 接出來

      • ioState->fBuffer->dataStart 這是frame buffer資料的起頭

      • packageDataSize 是frame buffer的大小

    • 由於資料是一個video frame 後面緊接著有數個audio frame，所以記得要先查看是哪一種格式好做相關的decode 準備

      • ioState->fOurSubsession.mediumName()

    • 至於接出來要怎麼decode 就要參考第一段的tutorial

    • 這裡要注意的是，由於拿到的frame data 是一張一張的，所以許多ffmpeg資料要填好 (SDL_AudioSpec)

• 在ffmpeg中audio decoder無法順利地打開

  • 這個問題主要是在SDL_OpenAudio 可以正常開起，如果有把相關資料填對的話．但是卻無法開啟ffmpeg audio 的 avcodec_open2 

  • 原因是因為你需要把 audio Codec context 要填對，主要是:

    • adoContext->sample_rate

    • adoContext->channel

• 在ffmpeg 接到的時候，video frame 無法順利decode

  • 這個狀況會很詭異的是，直接用ffmpeg 去接RTSP會成功，但是把一張張frame data接過來用ffmpeg去decode的話就會失敗．

  • 回去觀察原來的h264 frame data會發現，其實在video frame data buffer 起始的四個data 分別是

    • 0x00, 0x00, 0x00, 0x01

  • 所以如果把這四個位元加在video frame buffer的前面，就可以正常decode

 

先寫到這裡，其實還有許多更多的相關處理．之後整理一下心得在寫…. 

 

參考:

• RTSP Client use OpenRTSP (live555) with H264/MJpeg http://blog.xuite.net/antony0604/blog/130505326-RTSP+Client+use+OpenRTSP+(live555)+with+H264%2FMJpeg%3E

  • 這篇很有幫助，幫助我知道哪些地方開始修改，也知道哪些地雷可以避免踩到

• ffmpeg(2)：ffmpeg结合SDL2.0解码视频流 http://blog.csdn.net/oldmtn/article/details/20284721

  • 這篇可以幫助你快速建立 ffmpeg + SDL 2.0 player也可幫助我看如何從 SDL 1.2 -> SDL 2.0

• Live555官方文件  http://www.live555.com/liveMedia/#testProgs

  • 最主要這邊是提醒我們可以如何開始把frame buffer 找出來，也提醒我們如何去結束一個session ．主要都是參考  testRTSPClient.c

• Live555类结构  http://www.cppblog.com/tx7do/archive/2013/09/10/203134.html

  • 把相關的結構整理了一下，其實很適合閱讀．不過呢～這種東西沒有真的下去碰過好像也是都看不懂．

• live555 livemedia库结构分析[原创]  http://blog.csdn.net/gjgsoft/article/details/7705349

  • 有把 Medium，Sink與其他的關係作了一下說明，並且有把TestRSTPClient 做一個簡單的講解… 挺值得一看…

Keynote: Jessica McKellar

• Python is everywhere -1000 meter (deep ocean) to 80000 meter space center 

• OpenData for UK
  • open.gov.uk
  • Government will use Good tool

• Need to improve user using Python in Windows

• • Hard to use in Windows for lots step

• Write python Mobile app is big challenge but it is doable

• iOS SDK for Python

• • Kivy http://kivy.org/

  • Pyzia http://pyzia.com/technology.html

• Write Python in Chinese?

• • https://code.google.com/p/zhpy/ 周蟒

  • 但周蟒已不再維護… 官網說請參考

  • https://blockly-demo.appspot.com/static/apps/code/index.html?lang=zh-hant

• PypyJS 

• • Python with JS

• PyPy

• • http://pypy.org/features.html

• PyPi Python in Respberry Pi

• Do a thing with python you never done before 2015

• Resource:

• • robonaut: http://www.i-programmer.info/news/169-robotics/4527-robonaut-2-simulator.html

  • http://www.w3schools.com/browsers/browsers_os.asp

  • https://docs.python.org/3/using/windows.html

  • http://interactivepython.org/

  • https://github.com/bnmnetp/runestone

  • http://pythonsprints.com/

  • https://www.python.org/psf/grants/

  • zhpy: https://code.google.com/p/zhpy/

  • kivy: http://kivy.org/#home

  • pypy.js: https://github.com/rfk/pypyjs   (PyPy.js: PyPy compiled into JavaScript)

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R2 What Is Async, How Does It Work, and When Should I Use It?

A. Jesse Jiryu Davis http://emptysqua.re/blog/ https://twitter.com/jessejiryudavis

• Non-Async

• • Sub process in NYC, it is non-async

  • Way to speed it up, add more cooker

• Async

• • Pizza in NYC

  • All food need wait the microwave to make pizza

  • No way to speed it up if only increase cooker.

  • Async, wait is process loss.

• Why async is hard to code?

• Between Threads and Callbacks

• • Greebkets

  • Coroutines

• Async

• • Single thread

  • non-blocked

  • I/O concurrency

  • epoll/kqueue

  • event loop

• asyncio

• • AKA “tulip”

  • Python 3.4 standard library

  • Coroutines

• Should I use async

• • Yes:

  • Slow backed

  • web-socket

  • many connection

  • MySQL suggest use it, because it will lots block from server side.

  • No

  • CPU -bound

  • No async driver

  • No async expertise

• Resource:

• • Twisted https://twistedmatrix.com/trac/

  • Tornado https://pypi.python.org/pypi/tornado

  • asyncio https://docs.python.org/3/library/asyncio.html

  • Longer version of speech http://emptysqua.re/blog/pycon-2014-video-what-is-async/

  • Hackpad https://pyconapac2014.hackpad.com/What-Is-Async-How-Does-It-Work-and-When-Should-I-Use-It-53-JDTScvi6VRw

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StreetVoice 改造後, 現在我們如何進行開發工作

http://tzangms.com/

• StreetVoice

• • SimpleLife

• Old street voice

• • windows + ASP 

  • no version control

• New Street voice

• • Python + Django

  • MariaDB

  • redis

  • RabbitMQ

  • Git/Github

• What changes

• • unit test

  • travis 

  • error tracking

  • sentry for JS/python

  • • can use sentry for github issues.

  • deployment

  • saltstack

  • • use one command line to push to all servers

  • hubot https://hubot.github.com/

  • hipchar -> hubot -> saltstack

  • • using chat message to control deployment

• Make it all together  — Hipchat

• • hipchat

  • error -> hipchat

  • Github update -> hipchat

• github branch strategy

• • default — develop

  • When it done -> product branch

  • Implement new -> feature branch

• Github submit flow

• • pull request

  • travis (unit test)

  • push back result on hipchat

• Open Source Projects

• • django-elestic-transcoder

  • https://github.com/StreetVoice/django-elastic-transcoder

  • 

  • django-celery-ses

  • https://github.com/tzangms/django-celery-ses-demo

  • https://github.com/StreetVoice/django-celery-ses

  • celery —> email 電子報

  • django-nextpage

  • https://github.com/StreetVoice/django-nextpage

  • pagination count and next page system

  • HyerialPlayer

  • https://github.com/StreetVoice/HysteriaPlayer

  • Object-C AVPlayer

  • ididit

  • work the daily working log system

  • https://github.com/StreetVoice/ididit

• Resource:

• • 工作流程: trello, github

  •   - 即時討論: hipchat

  •   - 錯誤追蹤: sentry

  •   - 單元測試: 使用 travis / coveralls, 搭配  pip wheels

  •     - 如何提升? 每週五衝 unit test, 在兩個月內衝了 10% coverage

  •   - 部署: saltstack + hubot

  •     我們有北京 + 台灣 + AWS 機房

  •   - 趣味: hubot

  •   - 現在我們持續開源:

  •     - ididit:  idonethis clone

  •     - django-celery-ses: Django Email Backend + SES + Celery

  •     - HysteriaPlayer: Streaming media player for iOS

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如何用 grs 擷取台灣上市股票股價資訊 @toomore

http://www.toomore.net/

• Why use python

• • Excel has limitation 65536

  • 81 days only 

• 股票分析網站

• • 消息類

  • 注意與收集相關個股消息

  • 技術類

  • 看線圖的價跟量

• grs

• • 本身偏技術分析

  • Install and using

  • pip install grs

  • from grs import Stock

  • stock(‘2618).info

  • grs-doc

  • it has version control, different version have diff doc

• 簡單分析

• • 均價/均量

  • (Stock.MA, Sock.MAV)

  • 五日均價  Stock(‘2618’).MA(‘5’)

  • 均價乖離

  • Stock.MAO 

  • 乖離轉折點

  • Stock(‘2618).MAO

  • 四大買賣判斷

  • BestFourPoint

  • 買(賣)點

  • • 負 (正) : 乖離扣至最大 量大收紅 (黑)

    • 負 (正) : 乖離扣至最大 量縮價不跌(跌)

    • 短期日 3/6/18 日 ～比起市場 5/20/60 日提早是因為想要更早看出線圖

  • from grs import BestFourPoint

• 其他常用工具

• • 顯示台灣時間  TWTime

  • 是否開市  TWSEOpen

  • 個股即時盤  RealtimeStock

  • 大盤即時資訊  Realtimeeight

  • 上市～上櫃代碼 TWSENo OTCNo

  • 單日倒數時間 Countdown

• 其他利用工具

• • XMPP rubot

  • using XMPP with grs+GAE

• Resource

• • pypi / https://pypi.python.org/pypi/grs 

  • github / https://github.com/toomore/grs 

  • grs docs / http://grs-docs.toomore.net

---

Rapid Web Development with Mezzanine Stephen McDonald

  https://pyconapac2014.hackpad.com/Keynote-Stephen-McDonald-day2-x4HpfSvNc1f

• Why another CMS?

• • People do awesome job in marketing but don’t have good technical skills to back it up.

  • Try to abstract out the logic to make things reusable without copy-pasting.

• ”You make different things if you focus on constraints instead of requirements.” — Benjamin Black (@b6n)

• Mezzanine i

• • Constraints

  • Simplicity

  • Just Django

• Model graph http://bit.ly/MezzLego

• About Mezanine

• • class RichTextPAge(Page)

  • class Form(Page)

  • class Gallery(Page)

  • It is very easy to implement blog/shopping cart/gallery 

• About Batteries included in Mezzanine

• • Python and Django is good ecosystem to provide more “power”

  • batteries include

  • Keywords, rating, threaded comments

  • search 

  • user editable setting

  • Multi-tenancy 

  • image thubnailing

  • caching

  • bootstrap + live edting

  • deploy tooling

• Extra Batteries

• • Cartridge for commerce  

  • Drum for forum 

  • Themes is there

• Other ~70 packages

• • https://www.djangopackages.com/grids/g/mezzanine/

• Resource:

• • Mezzanine CMS

  • Kouio News tools

  • Mathspace 

---

Functional Programming in Python

https://pyconapac2014.hackpad.com/Functional-Programming-in-Python-101-nvp9OVl6NPz

http://www.slideshare.net/littleq0903/functional-programming-in-python-33358806

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以廣告品項為基礎的行動廣告推薦系統: 以 Python Hadoop Streaming 實作

• Mobile Advertise System

• • Impression AD

  • Banner, Or any kind of AD in mobile system

  • Conversion

  • 到定點列印QR code 去兌換東西

  • Landing pages

  • 可以顯示廣告接受人與店家的距離

• 行動廣告重要數據

• • Click Through Rate (CTR)  每一百次顯示有多少點擊次數

  • Conversion Rate 產生的實際行為

  • Goal:

  • Maximum CTR and conversations

• Architect

• • Http Host

  • DB: Couch DB (NoSQL)

  • In memory grid for realtime backend process.

  • Hadoop distributed + spark + HBase

  • Web

  • Django + SSH

  • AD video, image

  • CDS

  • Message Queue

  • Ad Operation

  • Reporting Operation
• Data Selection -> Machine Learning -> Prediction -> Evaluation (for machine learning adjustment)

---

High Performance Tool with Python

Andreas Klöckner 

• Scripting language are SLOW

• Let computing in OpenCL other using Python

• OpenCL

• • JIT build kernel

• Moving Data

• • Latency

  • Higher Current (more power)

• Programing Model need modification to adopt concurrency Parallelism

• Parallel Programming 

• PyOpenCL

• • Benefit in just use OpenCL

  • PyOpenCl will compile and cache the kernel code for you.

  • Auto cleanup

  • Error Checking

• Machine generate code (code generation)

• • Using PyOpenCL could generate kernel by using some function packages

  • Let machine generate OpenCL kernel code for you.

  • Automated tuning

  • data types 

  • specialize code for given problem

  • constants faster than variables

  • Loop unrooling

• Scan problem (input need last output)

• • 1 , 1, 2, (1+1+2) 4, (1+1+2+4) 8

  • Using GenericScan in OpenCL you don’t need write any kernel code here.

• Loop Generation 

• • c[i, j] = a[i] * b[j]

  • It is very hard for OpenCL to do it because it need other input

• Bonus Features

• • A-priori bounds checking

  • Generate a sequential version of code

  • Automatic Benchmarking

  • Free tuning advice

  • Local memory layout

  • Automatic Testing

  • Data layout transformation

• loo.py

• • Will be MIT, release in summer
•  http://andreask.cs.illinois.edu/aboutme/