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)

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

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

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

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/

• MOOC or MOOCs
  • Moocs.org
• eDX
  • Open edX
  • Receive high education
• Show-and-Tell code
  • A ideal to show your code to other
  • Pros
    • You need make your code readability
    • Bring your idea to other one.

• Mosky
  • 漸進式郵遞區號
  • http://zipcode.mosky.tw/

• Pelican  static clean Blog system
  • Support RSS markdown
  • Install
    • pip install pelican
  • Very extended

• 用NetworkX 找 台灣公司網絡中心

• • https://networkx.github.io/   pure python

  • 如何判斷端點是重要的 (closeness)

  • 某一個點離各個點距離是最短的

• ciphers 密碼學

• • pip install classical_ciphers

  • 三種加密

  • mono

  • poly

  • trans

CAPTCHA is hard for mobile touch device

Using drag image to other. 

Python-powered Analysts @WesMackinn

• Author for “Python for Data Analysis”
• Python’s role in 2014 for analysis
• BI
  • Query 
  • Report ordinary
  • Alert when trend change
• ETL (Extract Transform Load)
  • moving data between storage format
  • Normalization

• How did we get here?

• • Good develop tool —  iPython

  • Learning resource:

  • nbviewer.ipython.org

  • • static html share space
  • The libraries packaging tech become more maturing.

• Why did pandas succeed?

• • tasteful and consistent solutions

  • passionate user base

  • An API optimized for 

  • terminal-freindliness

  • composability 

•  Tools before Data Analysis

• • Cython

  • NumPy

  • matplotlib

  • ipython

• Python might not best language for Data Analysis, but everyone can using python to discussion.

• Scikit-learn http://scikit-learn.org/stable/

• • Machine learning in python.

• Pandas: The good and bad

• • Ecosystem compatibility

  • Design for broad appeal

  • The big data problem.

• Big Data Trend

• • Python/R/Julia growing 

  • JVM-base big data ecosystem

  • Concurrent / multicore programming challenges

• Staying competitive

• • “Enterprise money” is still stay in JVM-Ecpsystem

• A bit about DataPad http://www.datapad.io/

• • Exploratory analytics and report-building environment

  • Powerful analysis tool

  • No coding

  • Collaboration and sharing tools for teams

• Note - FAQ:

• • What DB is DataPad.io

  • DB is propitiatory 

d3 with Python

https://pyconapac2014.hackpad.com/Real-time-visualization-with-Python-and-d3.js-73-LGLyhjzr5qY

Python to LiveScript

A speech for how to jump LiveScript to Python

• LiveScript

• • Concise Syntax

  • say bye to bad parts of javascript

  • many improvement for OOP

  • many features of FP

• Language Change:

• • JS+Ruby = CoffeeScript

  • CoffeeScrip

• Some note:

• • $ is “this”

  • Bond range for indent

  •  string until space  =>    abc = “abc”

  • comment

• Check how to use module (or check API)

• • Python

  • dir(path)

  • LiveScript

  • Object.keys path

• Object access

• • Python [0]

  • LS: .0 

LiveMedia and ffmpeg

https://pyconapac2014.hackpad.com/VapourSynth-comes-does-it-indicate-that-AviSynth-will-shutdown-29-Dr34xdWrkzz

• AviSynth avisynth.nl/

• Pros

• • to be intergrated or glued easily

  • easy to construct procedural filtering

• Cons

• • too hard to understand by non-programmer

  • occupy memory like a monster

  • specific script language

• VapourSynth http://www.vapoursynth.com/doc/index.html

• Pros (better than AviSynth)

• • Frame level multithreading

  • Generalized colorspaces

  • Per frame blabla…

• Resource:

• • AviSynth official wiki: http://avisynth.nl/

  • VapourSynth official site: http://www.vapoursynth.com/

  • FFMS2 project: https://code.google.com/p/ffmpegsource/

Docker shipping Python project by Docker

• different between VM container

• • VM need run OS

  • container is architect under VM/OS

• Simple  flask app

• • it is simple python web page package

• Just install related component in docker image and build it up 

• Docker CI

• • https://github.com/drone/drone

• Docker configuration tool

• • https://github.com/coreos/etcd

• TBC?

• • https://flynn.io/

Python and Science http://fperez.org/

• The ideal and reality of science

• • Using code to validate 

  • More cited in CV

• Open Source Software in this context

• • Open, collaborative by definition

  • Response

• The second best program language in the world

• • Maybe it is not the best solution but everyone can use it to communicate.

• SciPy, NumPy are tool for scientist 

• Python for scientists

• • separation of concerns

  • huge collaborate

• Software-carpentry.org http://software-carpentry.org/

• Data Science in Python CS 109 in harvad 

• iPython

• • Has graphic UI

  • kernel can parse any content (HTML/PDF)

  • Can join Julia code and Python code.

  • Deep language integration

  • iPython can integrate in http part as a listener to hook web site to run python code and return result instantly.

  • One line code to get integrate UI for python result.

  • Can establish blog system

• iPython on OSS

• • Enthoughy

  • Wakari.io

  • MSFT VS2013 has iPython integrated

  • StarCluster

  • IBM Watson (machine learning)

  • Authorea

  • Plotly (iPython with d3)

  • NBDiff.org http://nbdiff.org/

  • Google Research and iPython experiment

  • Collaborator Notebook (like http://nbviewer.ipython.org/ collaborate version)

小海嚴選

• 為何想做小海嚴選

• • 個人興趣

  • 工作需求（老婆是經紀人)

• FB “Like” is hard to collect and summarized (only in activity log)

• 資訊爆炸的年代 （策展時代)

• • 資訊爆炸有人要你過濾資訊

• FQL

• • select object_id from like where user_id is “me”

• How to development

• • Using iPad for prototyping 

  • Prompt

  • Django framework

  • 會員系統  pip install django-userena

  • API djangorestframework

  • django-oauth2-provider

• 動態縮圖

• • thumbor + CDN

• 免費營運

• • 0元營運～

  • Heroku dyno 1

• API 應用

• Hubot plugin https://hubot.github.com/

Python in VIM

• Python interface to VIM

• • :help python

  • :python :py   REPL python

  • :pydo return str(sum(map(int, line.split())))

  • 累加每一行

  • line 是每一行的代表

  • :pyf :pyfile

  • run current python code with python.

• vim module

• • :py import vim

  • import vim as module using for

  • vim windows

  • vim.tabpages

  • vim.current

  • vim.current

  • vim buffer

  • vim.command(str)

  • using vim to operate this file or other file

  • vim.eval

  • the same with python.eval

  • vim.vars

  • Windows Object

• example - Conque

• • https://code.google.com/p/conque/

  • Tool for vim, it could separate windows or get into IRC.

• example - python-mode

• • It could run python directly (lead key+R) lead key is assign by self

  • file syntax check

OpenStack 簡介

• What is OpenStack

• • OpenStack build your own cloud

  • Restful api

• Trystack

• • http://trystack.org/

  • Need FB account

• devStack

• Component

• • keystone - auth and service catalog 

  • nova - VM

  • glance - image service

  • cinder - block storage service

  • swift - object storage service

  • neutron -  network

• Project

• • trove - database as service

  • sahar - provision a Hadoop cluster on top of OpenStack

  • taskflow - look like sql transaction

  • oslo messaging -

• Component communication

• • REST api

  • AMQP

最近為了要參加OpenData的Shareable Cities駭客松，也為了好好練習一下Python．決定從頭到尾都要使用python當做我主要的程式語言．
比賽中一開始以為資料都來自于政府的OpenData網站 data.gov.tw，所以去觀察了一下這個網站裡面的資料，發現有以下的一些問題：

• 資料格式不統一：

  • 可以看到政府單位的Open Data  有 XML，CSV與JSON 三種資料格式

• 資料內容格式不統一：

  • 先提到所謂的內容的格式，也就是編碼(encoding)不統一．有的檔案用big5 有的用utf8，這在 python(2.7)與 Ruby (2.1) 是很大的問題，也是這次主要解決的問題．

• 資料內容不統一: 

  • 有些資料第一列是敘述欄位，有的時候卻是直接開始資料．

所以，我在比賽前想先做出一些工具，可以在比賽當場使用:

• 統一輸出JSON資料，並且統一編碼為utf8

• 可以轉換CSV與 XM: 到JSON

• 可以解決 big5/utf8的編碼問題

• 可以是情況的把前面幾列忽略掉，輸出更漂亮的資料格式

於是在比賽的前一個禮拜，開始做這個工具．主要會用到以下的python libraries:

• PyQuery: 主要是拿來做為xml 的parser，相當好用．

• request  : 主要拿來作為網路資料的下載，一般人常用的url lib 是不錯用，只是有時候遇到長網址會出現問題．

• csv, json, os 這些必用的  python libraries 就不詳細敘述

這裡記錄一些在做工具的時候發生的事情:

• Encoding error的問題

  • 原因:

    • 有的檔案用big5 有的卻用utf8，這裡影響兩個地方，一個是csv的資料讀入．一個是json資料dump

  • 解法：

    • 會試著去使用各種預先列出的encoding 方式，然後傳回正確的結果

* 參考:



  * [http://stackoverflow.com/questions/15918314/python-detect-string-byte-encoding](http://stackoverflow.com/questions/15918314/python-detect-string-byte-encoding)

• Error: 在Mac 上面想要安裝 PyQuery 會發生錯誤  ”unknown argument: ‘-mno-fused-madd’”

  • 原因: 

    • 似乎是 python 2.7 的問題(regression?) 除了等官方正式修復之外～請用以下解法

  • 解法：

    • sudo ARCHFLAGS=-Wno-error=unused-command-line-argument-hard-error-in-future python setup.py install

  • 參考:

    • http://bbs.csdn.net/topics/390767158

    • http://stackoverflow.com/questions/22313407/clang-error-unknown-argument-mno-fused-madd-python-package-installation-fa

• Error: [Heroku] ! [remote rejected] master -> master (pre-receive hook declined)

  • 原因:

    • 主要是Procfile 內容有問題

  • 解法:

    • 先去查詢錯誤log  “heroku logs” 發現問題在 “Error R10 (Boot timeout) -> Web process failed to bind to $PORT within 60 seconds of launch”

    • 於是去修改 Procfile 從  

      • web: python manage.py runserver

      • 到

      • web: python manage.py runserver “0.0.0.0:$PORT”

• Error: renamed heroku app from website, now it’s not found

  • git remote rm heroku 

  • git remote add heroku [email protected]:yourappname.git

  • Refer: http://stackoverflow.com/questions/7615807/renamed-heroku-app-from-website-now-its-not-found

 最後列一下這邊的github 與 Heroku (還有xml的) 資料

最後記錄一下駭客松(Hackthon)初體驗的心得:

• 最後其實不用交出實作，只要prototype 看起來有work 就好 (點下去會跑貼圖的app?)

• 各種事先準備工具真的很重要，程式主體應該只是在當場組合就好

• 如果要用backend 應該要有frontend  的部分一起準備

• 其實偷做才是王道，當場只要討論slide表現重點比較好． 

參考資料:

• http://legacy.python.org/dev/peps/pep-0263/

• XML encoding: http://twigstechtips.blogspot.tw/2013/06/python-lxml-strings-with-encoding.html

• Json Validator http://jsonformatter.curiousconcept.com/

會議的時間是2014/03/22

全部影片的網址在這裡: http://channel9.msdn.com/Events/MVP-Virtual-Conference/MVP-Comcamp-Taiwan-2014
這個研討會我沒有辦法參加，雖然在週末但是有事情無法參加．不過盡量用自己的時間來找一些有趣的topic來看．

• Visual Studio + C# 開發 Android APP

  • VS2013可以利用Xamarin 來利用C#開發Android，對於C#可以說是又愛又恨．愛的是它簡單易入手，恨的是他的delegate，event跟Lambda相當的難懂．沒錯，易入手但是要深究相當的累．

  • 這篇是中文介紹，利用C#做了幾個範例： Hello world，Toast 範例，JSON string parsing跟Web service的範例．

  • 整體開發界面跟ADT沒有太大差異（檔案架構)

    • layout -> 可以跟 Android共用 檔名不同 xml-> axml

    • drawable -> 跟Android用法一樣

  • 使用的語言，當然就是C#甚至可以使用微軟的.net相關的 System 函式庫

  • 感想：

    • 可以使用 .Net函式庫算是很方便，而且就IDE的上手度而言Visual Studio應該會讓很多人上手度比起ADT 的Eclpse 或是 Android Studio快多了．

    • 有許多可以下載即用的函式庫 Newtonsoft.JSON 就是其中之一，代表許多你在desktop 的跟資料處理有關的函式庫可能都可以直接搬過來．

  • 總結： 

    • 想要開發工具可以考慮，若是長期而言還需要好好的考量．畢竟許多可以參考的open source library都沒有能幫助你在C# for Android 的部分．

• 如果，不愛了呢-談程式設計師的生涯規劃

  • 這篇想探討的是跟程式設計以外的事情，也就是面對著新技術接踵而來，該如何學習？該如何繼續從事這行？

  • 所謂的薪資是公司把員工留下來的最低成本，而所謂的成本就是：

    • 公司是否賺錢

    • 你能幫公司賺多少錢

    • 你在企業內外的影響力

    • 你的市場行情

      • 特別重要的是～企業內外的影響力

  • 所謂得工程師

    • 除了深度還要有廣度

    • 接近老闆，主動回報

  • 名言摘錄：

    • 你的時間花在哪裡～成就就在哪裡

    • 大部人努力的程度都不夠到拼天賦

  • 感想:

    • 要不斷的努力，懂得分配時間到正確的時間