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巨匠電腦分享OK Google 不用打字即可傳訊息 熱門評價
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巨匠電腦分享OK Google 不用打字即可傳訊息
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Google 四月時推出「OK Google 功能」，讓使用者可以對著 Android 手機啟動語音搜索。現在這個功能即將要拓展，開放 OK Google 連結第三方 app，如 What’s App、Viber、微信、 NextPlus、Telegram，讓用戶對著手機說話，即可使用上述 app 傳訊息。
本來這項功能只能用在傳送 Email、Google Hangouts，或是傳簡訊時使用，不過隨著 Google 有意讓 OK Google 變成 Android 版的全能語音助手，從第三方的通訊軟體先開始合作也不意外。
使用者只需要說：「Ok Google，傳送一則 What’s App 訊息給媽媽：今天不回家吃飯。」語音助手便會開啟 What’s App，幫你傳訊給指定對象，並且送出。過程當中完全不用手打字。
若想要使用這款功能，必須要確保 Google app 與通訊軟體都更新到最新版方能使用。目前不限國家使用者，但只有英文版本可以使用，不過 Google 也放出消息說會逐步新增語言與結合更多第三方服務。看來 OK Google 在穩定發展的情況下，或許比會講冷笑話的 Siri 還要實用的多。
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熱門評價 巨匠電腦學員評價：團結一致，學習不分你我
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巨匠電腦學員評價：團結一致，學習不分你我
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相互扶持的學習路上不孤單
郁芳透過職訓局開辦Auto Cad職訓班課程，從身無一技之長到考取TQC專業認證，學習之路十分艱辛，「2D基礎課程是由李明娟老師授課，回想剛開始學習時，挫折不斷，拿到一個圖形卻看不懂圖要用什麼方法畫，不懂得從哪個地方推理著手畫圖，每天都跟不上進度，對自己很氣餒！」於是郁芳每天放學後都留下來練習，不懂的地方就請教同學，從圖形角度、距離的關聯性到指令的使用一步步學習。「後來，我慢慢上了軌道，開始聽得懂老師上課的內容，抓到老師講解的重點；這段期間，我從完全聽不懂到熟悉軟體，謝謝李老師因材施教的嘗試各種教學方式，打穩我們2D的基礎」
團結一致，學習不分你我
在進入2D TQC專業認證課程後，每位同學都以考取證照為第一目標，郁芳的班上漸漸凝聚出團隊向心的精神，不分你我地互相討教切磋。「準備考照的過程中，曾偉老師一直細心且耐心的指導同學，每個認證習題都帶我們做過一遍，教第一遍聽不懂，就放慢速度再講一次，還會不時地走到同學的身旁做個別指導，讓每個人都可以跟上腳步，期望我們人人手上都能擁有一張Auto Cad的專業證照。」
謙虛的努力帶來豐碩的收成
順利取得TQC證照的郁芳更珍惜這次難能可貴的學習經驗「謝謝每一位關心我們的老師及行政人員，還有熱心互助的同學們，大家庭般溫馨的學習環境是我考取證照的最大功臣」謙虛的背後是無數努力的付出，熟成的果實最是甜美。
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巨匠電腦分享Dinner Lab用大數據蒐集味覺 好評價
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巨匠電腦分享Dinner Lab用大數據蒐集味覺
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民以食為天，在餐桌上我們讓各式各樣的美食舒張味蕾。餐飲產業是全世界最誘人、最龐大、也最生氣勃勃的產業，從生產者到運輸者，從廚師到服務生，從雜貨店、超市到各式餐廳，從選擇餐點、用餐到結帳，從上游到下游牽涉層層環節。每個環節之間都累積了大量數據，平均消費、等候時間、餐廳溫度、會員卡使用率、社群網站互動狀況⋯⋯但是即使現在已是 2015 年，相較金融、科技或醫療業，餐飲業對於大數據的運用依然相當有限，但從另一方面來說，也表示它的成長空間依然很大。本文舉出幾個餐飲產業使用大數據的案例，從既有的餐飲業者自我革新，到新創公司發揮創意企圖重新形塑飲食產業，甚至顛覆人們吃食的習慣。
縮短排隊時間、選出黃金店址
科技改變一切，有些敏銳的餐飲業者已在內部開始自我改革，美國辛辛那提超市連鎖店 Kroger 就分析了幾百萬會員的資料，為他們形塑個人化的購物體驗，給予不同特質的人不同的促銷活動與獎勵。實驗歷經十年大獲成功，95% 的業績成長來自老顧客。此外，他們也利用數據適時在每個分店調整價格、監測、調整庫存，甚至也解決了結帳排隊的困擾。Kroger 在門上安裝紅外線感應器，並從歷史數據推測顧客平均購物時間，將結帳時間從 4 分鐘縮短到不到 30 秒。
走在科技尖端的星巴克，當然也沒放過大數據，利用會員卡追蹤數據客製服務體驗已是基本款。星巴克最為人津津樂道的是使用地理資訊系統（GIS）決定在哪開設新店，不少美國快餐店也用這種方式比對車流量、消費群體分佈、安全資訊、商業組成型態等其它相關訊息，在選店的過程中節省大量開支。同時，這個區位數據，還有一些特別的用途，比如星巴克就能根據氣象數據，預測是否有熱浪來襲，將星冰樂的促銷時間與之配合。另外，決定在哪間店的選單上加上紅酒時，靠著這些數據，也能立刻區辨出何處有最多高消費人群、高消費需求。
蒐集菜單，滿足挑剔的嘴
歐美的菜餚名稱經常落落長一大串，所有食材與醬料、配菜全部寫得明明白白，因其中譯之後產生濃厚的異國風情「高級感」，台灣網友也依樣畫葫蘆，把滷肉飯等街頭小吃惡搞成西洋超長版，用以取笑崇洋媚外的人。
不過，詳細的菜名，在大數據時代可是相當珍貴的資源。美國芝加哥新創公司 Food Genius 就靠著收集全美各地餐廳的菜單，協助餐飲產業確定價格、食品與行銷趨勢。根據 2014 年中的報導，已有 11 萬份獨立菜單、1630 萬道菜式掌握在他們手中，餐館老闆隨時都能了解與食物相關的關鍵詞與短語，某一菜式的平均價格，以及品項增減的狀況。
如此一來，如 Kraft 這樣的連鎖餐廳，就能準確在西南菜餚流行高峰前，迅速為消費者奉上印第安綠辣椒或凍雞翅前菜，而不是等到這股風潮過去才反應過來，那顯然只會變成菜單上的滯銷品。Food Genius 也從無以數計的菜單中，分析各種蔬菜與各種義大利麵彼此的速配程度，或者在不同的菜餚中雞肉該用哪些烹調方式，才會呈現最佳風味。
Food Genius 的客戶不乏美國知名連鎖超市或餐廳，除了前面提及的 Kraft，Safeway、可口可樂都使用他們出產的報告作為行銷與業務的重要參考來源。
用資料促成餐飲世界的「民主化」
若說 Food Genius 是蒐集菜單，那 Dinner Lab 就是蒐集你我的味覺。
Dinner Lab 在全美各地開設「快閃店」，每週平均開設 19 間，讓才華洋溢卻苦無機會發揮的廚師，為渴望嘗鮮的人們送上創意料理。在觥籌交錯之間，參與者還是得保持意識清醒，因為這畢竟是「實驗室」，每個人都需針對菜色發表意見、在意見卡上分別評比每道菜餚的創新度、口味、菜量、溫度、佐餐酒是否合宜等等，這只是一部分而已，你還得上網完成一些延伸的個人問題，例如，你的戀愛關係狀態、你偏好的飲酒模式、你怎麼判斷自己是不是一個專業的美食家⋯⋯
每次舉辦晚宴都會收穫 750-1000 個資料點（data point），有了大量數據之後，廚師便能按照所有人的意見，調整菜式，降低開店的風險。又或者，Dinner Lab 也承接如婚宴、團體聚會的活動，但不同於一般制式外燴，如果新人指定非要「鮮蝦玉米粥」不可，他們就能就能依據過往累積的大量評分，快速找到最擅長這道菜的廚師。
今年 Dinner Lab 計劃開設一間「由數據驅動的餐廳」，讓廚師可以在其中實驗 2-3 個月，平衡自己的思想與大眾的味蕾後，才自行開業。「權力集中在少數人手上，餐廳的命運不該被權威的美食家評論左右，我認為各式各樣不同的喜好都應該考慮，但是人才與機會在烹飪界終有很大的斷層，我們希望可以民主化這個過程。」Dinner Lab 創辦人 Brian Bordainick 這麼說道。
建造世界最大植物資料庫，準備顛覆整個食品產業
研製出植物蛋黃醬、因而受到李嘉誠、比爾蓋茲、Peter Thiel 等名人熱烈追捧的矽谷新創公司 Hampton Creek，去年從 Google 挖角資深數據分析師 Dan Zigmond，準備顛覆整個食品產業，就是這麼宏大的野心，說服他心動跳槽。
Hampton Creek 創辦人 Josh Tetrick 認為，人們既有的飲食習慣百害而無一利，不健康、不環保，還會製造剝削、污染、不公不義、龐大的醫療支出等延伸負面作用。作為改善食物的初步嘗試，他們研究了 287 種植物，從中做出 344 種雞蛋替代品，又分析了雞蛋的 22 種功能成分，及研究了近 1550 種植物的分子水平，最終自 12 種植物提煉蛋白質製造出人造雞蛋 Beyond Eggs 與蛋黃醬 Just Mayo。
這段過程可說是苦盡甘來，現在 Hampton Creek 則要更進一步，建立全世界最大的「植物圖書館」，依樣畫葫蘆，以健康的方式製造更多營養且美味的食物。但這何嘗容易，畢竟世界上已有 870 萬已知植物種類，遑論每種植物底下還有更多分類。
不過他們相信自己辦得到，如果這座植物圖書館能夠真正創建，就可以整理出植物各自的特性，進行分析解讀，尋找何種植物與植物之間的關聯性，農夫便能運用這些資料，種植有益地球的新形態經濟作物，之後交由科學家研製更多新的「植物性食物」，更健康、更便宜，且對動物與環境的影響更低。
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巨匠電腦分享開源資料庫Redis實戰經驗大公開 評價好
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巨匠電腦分享開源資料庫Redis實戰經驗大公開
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由於近幾年來Web 2.0網站與社群網站盛行，於是開始出現採用如NoSQL資料庫方案，解決網站的資料流量急速增漲的問題，並且NoSQL資料庫具備水平擴充能力，只要增加新的伺服器節點，就能夠不斷擴充。
而Redis是近年來出現NoSQL開源資料庫的一種，並且將資料存放在記憶體中，以提升讀取的效率。對於架設古典音樂串流網站Muzik Online的希幔科技而言，旗下網站需要應付大量的流量，採用Redis做分散式快取服務有其必要性，希幔科技總工程師曾義峰在Modern Web 2015大會中，分享使用Redis的實戰經驗。
Redis非關聯式資料庫替代品
曾義峰認為，像Redis這種記憶體式資料庫，主要的功能還是提供快取，而非完整的正規SQL關聯式資料庫替代品。以他實際的應用方式，全部資料還是放在MySQL，真正需要加快速度的資料，才會放一份在Redis裡面。
回顧Redis發展，直到最近才釋出的3.0版，加入了使用者期待已久的叢集（Cluster）功能，讓Redis進入另一個開發階段。因此，在官方還沒有叢集模組之前，就有第三方的外掛產品，例如Twitter自行開發的Twemproxy、以及中國廠商推出的Codis、Cerberus等方案。
相較於同為NoSQL記憶體資料庫的Memcached，Redis只會使用處理器的單一執行緒，因此，曾義峰建議，在建置上可以採多個Redis實例（Instance），以充分硬體資源。Redis使用jemalloc及tcmalloc模式降低記憶體碎片化的情況，而不採用Free-list或其他方法，是為了維持其簡單、單純、較有效率的設計原則，相較之下，Memcached採用預先分配的方式，較能有效降低記憶體碎片化問題，卻導致空間浪費的情況。
而Redis的長處，在於提供豐富的資料型態操作，例如Hashs、Lists、Sets、Sorted Sets、HyperLogLog等，並內建複寫（Replication）與叢集功能，以及能夠直接就地更新作業的特性。
Memcached與Redis有許多的架構上的差異，例如Memcached支援多個處理器核心和執行緒，較能充分利用現代處理器的效能，並且採用預先分配的記憶體池零碎空間，減少記憶碎片，而使得實際的記憶體使用量較Redis要少，以及記憶體分配壓力也同時減少。
以曾義峰自身的使用經驗，Redis與Memcached各有其長處，以數據量做分界，在10KB以下，或是10MB以上，Redis的效能比Memcached來得要好。
但是，基於Memcached沒有像Redis提供的硬碟持久化機制，無法防止雪崩效應（Thundering herd），因此曾義峰最後還是捨棄了Memcached。
他也拿Redis與另一套新興的記憶體資料庫軟體AeroSpike相較，AeroSpike雖然針對多核心處理器最佳化，並且同時能夠使用記憶體與固態硬碟為資料庫的存放空間等優點，然而，目前卻有容易資料丟失，以及有時候服務中斷的情況。
現行的Redis還不是相當的完美，例如經由演算法抽樣，刪除舊數據，卻有可能因為抽樣出來的是很新的數據，使得使用者提前被登出，而且，網站管理員必須透過使用者的回報，才會知道這個情況。曾義峰提出的Redis使用與設定技巧，對於計畫採用Redis的工程師相當有幫助。
雖然曾義峰因為Memcached與AeroSpike部分場景下有不能接受的缺點，因此他的選擇是Redis，但他也表示，沒有最好的記憶體資料庫軟體，只有適合自己的，最好以自家網頁加速需求，決定存放資料庫的容器，再選擇使用的記憶體資料庫軟體。
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