2017 年終回顧

又到了一年一度檢視過去自己著墨在那些地方,這次就從軟體趨勢熱門程度作為角度來檢視自己聚焦的力道。
PS. 軟體趨勢為個人感受,不具任何代表性意義

去年 2016 年至 2017 年續航力最好的,大概就是 AI 的話題。
AI 牽涉的範圍廣泛,從 fb message bot、line bot、slack bot、telegram bot...etc 這類 bot 平台的出現,還有各個 bot 整合開發平台的出現,感受的出來 bot 的建置越趨成熟,接下來看是不是有突破性的應用了。
這類 bot 背後加上機器學習,會得到更強大的使用者經驗及應用。

所以目前在風頭上的大概就屬機器學習了,整個趨勢感覺還在成長,未來的發展不可限量。

討論度變少的就是穿戴裝置跟IoT了,來預言一下,接下來 1~3 年聚焦重點應該是機器學習這類資料科學跟AR/VR/MR了。
為什麼這麼說呢! 因為 Magic Leap 這個神秘了六年的獨角獸,明年初第一個產品要推出啦!雖然是開發者版本的頭戴式裝置,
但是背後主要的科技重點是 AR/VR/MR,我好期待這吸金的新創產業,到底要端出什麼樣的菜呢?


回到正題,在風頭上的 AI,與之相關的聊天平台機器人作業,這一年來我又作了什麼呢?

一、Line Bot:
    1. 從原本的 python2 migrate 到 python3
    2. 實作部署到 heroku

二、Machine Learning:
    1. gossip_gensim 八卦版鄉民斷詞分析

三、IoT:
    1. nodemcu 開發版實作,磁簧開關觸發後透過 Line Bot 傳送訊息

除了上面這三件事之外,比較值得一提的條列在下面

四、DevOps:
    1. 手工建置 CI 進行自動化部署作業

五、程式碼編輯平台:
    1. visual studio code: 原本是用 sublime,後來轉換到 vs code 之後,就黏住了,果然維持著微軟的高品質。
    2. visual studio 2015: intellisense 是越來越好用,習慣操作後,寫code速度變快了呢。
    3. embarcadero Tokyo 10.2.2: 我從 Delphi 6用到 Delphi 7,原本以為 Delphi 大概
就這樣了,畢竟在 .Net 出來之後,以我接觸的環境 Delphi 的使用人群有明顯的下降趨勢。
倒是萬萬沒想到在 Mobile 平台上,竟然讓我覺得驚豔呢!
    目前手機 app 跨平台的選擇,我接觸過的是 xamarin + type script,還有 embarcadero。 坦白說 xamarin 整個操作及設定我用不太習慣,到現在要我用這寫一支 app,我還真寫不出來。但是在上完李維大師的課之後,突然有種現在叫我寫什麼 app,我都寫的出來了。
    誰可以給我些 idea,手好癢呀!

六、visual studio tools:
    1. dumpbin: 可以將 exe/dll file header dump 出來
    2. corflags: 可以修改 exe 的預設執行平台 (x86 改成 x64或是 x64 改回 x86)
    3. caspol: 網路磁碟上面的dll,要加進專案時,會因為安全性問題,而每次開啟 vs 都要重新加入。透過這工具,可以在特定環境加入信任。

七、vb.net framework:
    1. 用 vb.net 搭建屬於自己的 framework,就用 Sa (SportingApp) 開頭作為 framwork 內物件的 prefix。

已完成的項目如下:
SportingAppFW.Components.Data.SaDataTableFN
SportingAppFW.Components.Data.SaDBConnection
SportingAppFW.Components.Data.SaDBParameter
SportingAppFW.Components.WinForm.SaBindingSourceFN
SportingAppFW.Components.WinForm.SaCalendarColumn
SportingAppFW.Components.WinForm.SaDataGridViewFN
SportingAppFW.Components.WinForm.SaIntelliTextBox
SportingAppFW.Components.WinForm.SaMultiComboBox
SportingAppFW.Components.WinForm.SaMultiComboBoxColumn
SportingAppFW.Components.WinForm.SaMultiComboPopup
SportingAppFW.Components.WinForm.SaNumericTextBox
SportingAppFW.Components.WinForm.SaPhrases
SportingAppFW.Components.WinForm.SaTabControlSU
SportingAppFW.Components.WinForm.SaWrodsPosition
SportingAppFW.Data.Common.ISaTable
SportingAppFW.Data.Common.SaColumnMapping
SportingAppFW.Data.Common.SaComboBoxSetting
SportingAppFW.Data.Common.SaConstant
SportingAppFW.Data.Common.SaCrytography
SportingAppFW.Data.Common.SaDataSetAggregateClass
SportingAppFW.Data.Common.SaDataTypeMappingClass
SportingAppFW.Data.Common.SaEnum
SportingAppFW.Data.Common.SaFields
SportingAppFW.Data.Common.SaFieldsAttribute
SportingAppFW.Data.Common.SaTable
SportingAppFW.Data.Common.SaTableSettings
SportingAppFW.Data.Common.SaUIFieldsAttribute
SportingAppFW.Data.Oracle.SaDBTypeMappingClass
SportingAppFW.Data.Oracle.SaOracleColumnType
SportingAppFW.Data.Sqlite.SYSCNTM
SportingAppFW.Data.Validate.CitizenValidate
SportingAppFW.Extensions.SaBytesExtension
SportingAppFW.Extensions.SaCharExtension
SportingAppFW.Extensions.SaDataGridViewExtension
SportingAppFW.Extensions.SaDataTableExtensionM
SportingAppFW.Extensions.SaHashSetExtension
SportingAppFW.Extensions.SaIEnumerableExtension
SportingAppFW.Extensions.SaIntExtension
SportingAppFW.Extensions.SaListExtension
SportingAppFW.Extensions.SaStringExtension
SportingAppFW.Extensions.SaStringsExtension
SportingAppFW.Extensions.SaTypeExtension
SportingAppFW.System.ObjectBuilder
SportingAppFW.Tools.SaAttributeUtility
SportingAppFW.Tools.SaColorStyling
SportingAppFW.Tools.SaDataGridViewUtility
SportingAppFW.Tools.SaFileUtility
SportingAppFW.Tools.SaProcessOps
SportingAppFW.Tools.SaUseTimeClass
SportingAppFW.Tools.SaUtility
SportingAppFW.SaLoggerClass

其它: 關於 "台北市安心地圖" 這個 android app,一兩個月前主動被我下架了,主要是因為資料來源更新頻率不定,而且有越來越慢更新的趨勢,資料來源更新不穩定,APP 資料維護上原本就很麻煩,現在又不定期更新資料,APP 也沒有留著的意思了。

後記,這一年主要是在趕工作進度,沒有多少時間在這些 side project 上面。

一直想在機器學習上有些成果,中間斷斷續續的看著吳恩達的線上課程,還有研究神經網路。

好辛苦,有太多名詞不懂、統計學之前也沒學過,大學時有講到線性迴歸,那時候還不知道怎麼過這一科的,也不知道要作什麼用。

現在聽到 linear regression 有耳熟,但是也僅限於聽過而已。

雖然隨著線上熱心工程師分享的教程在看,公式的推導大概一開始還看的懂,後面就有點天書了,跟不太上。

最近這一兩個月,開始摸的著頭緒,希望在 2018 年至少要有一個關於機器學習的成果出來才是。

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