
這是什麼?
程式週記主要內容如下:
Gihub project 介紹:
- 主要會貼一些github,但是會盡量寫上一些有用的評語(或是我容易想到的關鍵詞)幫助以後查詢
網路文章心得:
“程式週記”並且定期週期性更新.
大部分內容在我的twitter都會有,這邊只是將一些簡單的心得與感想註解一下.
本週摘要
好幾週沒整理文章,其中有去參加 GDGDev Fest Taipei 2016的演講.也有跑去參加 Chatbot Meetup 的演講.
最近有人在問我,還有沒有再寫 Code?
現在大部分的時間都是花在管理團隊跟時程還有產品討論.如果真的需要我寫代碼,其實都是自己想寫啊.名義上可能是說參加社群跟寫代碼都是自己想做的事情.所以都會自己用晚上的時間來做.
不過公司裡面都是社群大大,所以大家都蠻能體諒.加上大伙兒興趣也都一樣,做起事情來也特別的開心啊.就算犧牲晚上睡眠也是開開心心的. XDD
Go
gops 可以分析你目前跑的 golang app ,可以分析到所有的記憶體狀況外.甚至是 goroutine 都可以分析.
Go vendor 討論與 google 是否控制 Golang
透過 Golang module 來講環境設定加密的方法 Kms Golang
在幾天前把使用的版本更新到 #golang 1.7.1 之後,據說有顯著的效能提升.
A note on the version used: significant performance improvements in benchmarks of grpc-go have been seen by upgrading the go version from 1.5 to the latest 1.7.1.
如果你正從某個語言( java, Python, ruby. …) 想要換到 Golang 卻又害怕嗎?
這邊有一連串文章搜集好相關的故事,可以給你們一切參考。
有人分享他自己對於 #golang 的第一印象
Iron.io 一直以來都是強力推動 Golang 的公司,現在他們提出了新的產品。 iron.io functions 一個基於 Golang 的 serverless 的平台。
Fatma Arslan (vim-go 的作者) 介紹了如何透過 go/ast go/parser 與 go/printer 來製作 golang 的小工具,並且透過 gofmt 的 use case 來解釋如何透過這些工具來製作.
Træfɪk 是一個用 #golang 打造的 HTTP reverse proxy 跟 load balancer
具有高效能與友善的使用介面。
在最新的版本中支援了 docker swarm mode 跟 mesos.
快來看看
Dave Cheney 解釋預計在 2017/01/31 將要釋出的 Go 1.8 主要在 toolchain 上的優化. 其中包含有:
編譯得更快:
Go 1.7 就支援了 SSA(Static single assignment) 但是由於相容舊的方式,留了不少舊的架構. 1.8 完成了所有的優化並且拔光舊有的架構. 可以讓你編譯得更快, 雖然比不上 Go 1.4 (因為當時用 C 來做底層 Compiler 1.5 之後換成 Go 原生來編譯 Compiler ) ,但是也有長足的進步.
Code Generation 的優化:
對於 Code 分析與產生 (go gen) 有著些許的優化與速度提升.
Defer 與 cgo 的效能提升:
Defer 提升 33% 而 cgo 提升 45%
平台支援:
Go 1.7 支援 64-bit mips, Go 1.8 支援 32-bit mips
https://blog.pusher.com/golangs-real-time-gc-in-theory-and-practice/ 這篇文章敘述了一個從 Haskell 轉到 Golang 的工程師分析對於 GC (Garbage Collection) 的理論與實務上說明.
不僅僅有一段對於 GC 的動態展示,還有相關代碼可以了解 GC 變化的狀況.很推薦大家好好了解一下基本原理.
GDG Dev Fest 是 Google Developer Group Festival Taipei ( Google 開發者群組嘉年華會 )
GDG DevFest 之前在 GTG 有人問我,為何大家投影片不用 Golang Present 來做.所以我為了 GDG Dev Fest 做好了 Golang Talk 的投影片.
這是 GDG DevFest Taipei 2016 的投影片.
我要坦誠我不是使用 GDG DevFest 的官方版面,因為我使用 #Golang 的投影片工具 - “Present”.
週六內容主要圍繞在介紹 Golang 的優點與特性 與分享 Golang 如何改變我對於 Programming 的想法.
希望這些內容能夠改變一些人,也希望能讓大家更了解 Golang 的優點.
Python
Android/JAVA/NODE.JS/Scala
Docker
Kubernetes
iOS/Swift
其他程式語言
論文收集
網站文章
Machine Learning
資料者年會的教材,如何一天搞懂深度學習.

comma.ai 提供一個無人車自動駕駛的 AI 系統,他們開放了他們 AI 方面的原始馬來提供給大家試試看.包括自動跟車等等系統都在裡面.
開放項目還包括了 80 G 的 Dataset (包括七小時十五分的駕駛資料還有其他的) ,系統使用 Anaconda, Tensorflow 與 CV2. 很有趣的專案.
這個專案有以下特性:
- 不需要建模與圖形函數 (CV2 僅僅拿來比對相片相似度)
- 適用於小解析度相機 (160 x 320 灰階)
- 透過 RNN 來分析
這兩個月最紅的 (ML) 新聞之一,大概就是以 AlphaGo 打敗世界棋王而聞名的 DeepMind .要把他們的 3D 平台的實驗室開源了,這一個 3D 平台中,使用者(玩家)就是擔任裡面的一個浮在空中的攝影鏡頭,並且可以在裡面解開一些謎題.
是不是有點熟悉? 沒錯!就是類似於 OpenAI 的方式.
目前代碼已經開源在 Github
懶得看英文? 這裡有中文
題外話:
此外,其實大家都會想說 DeepMind 下一步是不是要挑戰 3D 遊戲呢?
其實早在三四個月前,就已經有 Data Scientist 研究透過 Reinforcement Learning (Q-Learning) 來玩 DOOM (毀滅戰士) 的 Deadmatch 模式,相關網址
方式是透過兩個邏輯:
-
遇敵邏輯: 就是經由 3D 圖像的判斷,透過 Q-Learning 來自我學習如何透過最少的時間找到敵人.
-
戰鬥邏輯: 一樣是透過 Q-Learning 的方式來找尋到最好的戰鬥方式.
只是這次 Deepmind 想要挑戰什麼?大家可以猜猜!!
補充一個題外話:
其實 Deepmind 雖然為人所知的就是 AlphaGo 打敗世界棋王,其實前幾個月 ( 2016/07 ) 也公布另外一篇文章.就是講解 Deepmind 透過 AI 的方式來省掉 40% 的冷氣電費.
其實 Google Datacenter 很省電一直都不是秘密,這也是為什麼 GCP 可以比其它同業便宜的原因. ( GCPUG.TW(Google Cloud Platform User Group Taiwan))
這邊有個有趣的舊聞:
https://www.google.com/about/datacenters/efficiency/external/index.html#best-practices
這個鏈結裡面有 Google Datacenter 省電的方式,裡面有
- Measure PUE: 仔細分析 PUE
2.Manage airflow: 管理冷氣的通道
- Adjust the thermostat: 調整溫度控制
- Use free cooling: 使用天然冷氣
- Optimize power distribution: 透過 將 UPS 放在主機上,來減少 AC/DC 轉換
其中… 如果你去搜尋 AC/DC 的話就會找到一個知名人士
恩恩… 就是 「智慧城市委員會」顧問 - (翟神)翟本喬
Liveouse.in CEO Sega 整理的投影片,其實內容相當的充足而有條理.滿適合不太了解的人閱讀.
有聲書/影片心得