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title: SITCON 2017 R2 共筆
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# SITCON 2017 R2 共筆
* 直播傳送門
{%youtube SvHeugrf290 %}
* Markdown 標記語言語法參考：<http://markdown.tw>
* 非官方 slideshot 上傳中，如講者或 SITCON 官方有疑慮請連繫Ｖ字龍 &lt;<[e-mail]>&gt;

## 校園資訊系統的困境與嘗試改善 — ㄅㄌ


## # 這個專案怎麼出生的？
* 人機介面設計作業
* 不為了交作業寫 code

### App Client 實作選擇

* 團隊內對語言以及工具熟悉的程度
* 對於流暢度的要求
* 開發時間與學習成本：選擇熟悉的語言或框架，避免重複造輪子

### Backend 實作選擇
* Parse

### 選擇自己寫的原因
* 不想被平台綁住
* 想練等?


### 選平台語言的考量

* NodeJS 有很多套件可以使用(使用套件，避免重複造輪子)
* 不建議新手接觸功能很強大或不熟悉的套件

### 遇到不會的東西怎麼辦?

* 看官方文件->開始實做(別做夢了，你沒那麼強)
* Loop(Google(記得用英文當 Keyword )->查搜尋結果提到的官方文件->嘗試->Bug餵到Google)

### 前端 UI 怎麼辦

* 用預設介面，或是使用現成的Library
* 缺點是會很難看，會很恐怖Orz

#### 技術人...(?)

* 基本知識 (解析度、各種單位、色彩搭配)
* 觀摩其他人的設計
* 奇App共賞
* 介面流程(威秀App) 不直覺

* 補充資料: [嫁給 RD 的 UI Designer](https://blog.akanelee.me/)
* 基本的 UI 設計觀念
* 補充資料: [奇App共賞,By Taylor Hu](https://medium.com/@taylorhu/奇-app-共賞-威秀影城-7d7971c5d421#.g28b2b59n)


* DO UI KIT

* 不是好看就拿來用，要想想看有什麼用途
* 每個圈圈時間總不同->中看不重用

### Team Work 方法
#### 這些可能你已經知道

* 版本控制Source Code

### 但做版本控制時…

#### 衝突有確實解掉嗎?


#### commit log 亂打一通

* 堆一堆東西一次Commit上去

### 協作工具你善用了嗎？

* Github上的協作工具，善用可以提高工作效率
* 一律發 PR -(被雷到怕了) / Code review
* Wiki：後端前端的使用方式與細節，建立文件避免使用錯誤

### 和設計師合作
* UI 設計與實做脫勾，有時候在實做上會很痛苦
* 斷線時的處理

### 合作模式

#### 密集討論
* UI實做的拆解
* 資料流 程式流程
* 克服網路爛掉時的流程


#### 善用設計工具

##### Sketch(Mac Only)

##### Zeplin
* 色碼功能

### 和學校合作

#### 行政限制
* 學生不能碰敏感資料
* 個資
* 對學校來說上課的作業也是敏感資料
* 學校機器不該被遠端連線
* 學校會覺得有資安疑慮
* 不信任學生
* 多少人力願意協助
* 一年寫一次系統，寫死的....(造成沒有人力幫忙)

#### 學校技術
* 滿滿的 .NET
* 滿滿的微軟系統
* 曾經想做推播系統，但學校表示...我可以用舊的技術嗎?
* 新技術很快，學校看到時該技術已經很舊了

#### 後續
* 學校無法維護非微軟類的軟體
* 學校要求使用Xamarin(C#)來開發
* 建議學校開放API給全校學生(附加使用規範)
* 會對學校帶來小小的改變，讓學校單位開放 API

## 嗨，我是蒲薰 — Shouko

* 訊息佇列：queue<->process<->platform
* state machine
* 藍色為狀態
* 綠色為使用者動作
* 橘色為狀態跳轉

### Github <https://github.com/shouko/tobenilept>

## 雷系魔法師也能煎牛排！ — LegBone

### Github <https://github.com/cowby123/cook/blob/master/yaya.ino>

## 所以我說那個 ML 入門其實真的沒想像中那麼難 — Terry Cheong
### 什麼是機器學習?
* 自動從數據中找出規律的方式；想辦法自動從數據中找出規律的方法，找出規律後，依照情況做出相對應的決策。
* Ex.AlphaGo
### Typre of Learning Task
* Regression
* Classification
* Clustering
### Learning 的基本流程
1. Feature Engineering:對資料進行預先處理，並轉換成向量
2. Model Selection:選一個好字的Model，定義好Error Function
3. Training:調整模型參數，來符合輸入資料
4. Testing:嘗試model再未見過的data上的表現
* GG的話，可能需要調整模型，或是訓練的方式或參數有問題
### Gradient Descent

### decision tree
* decision tree：多層if-else的結構
* training 的方法
* 把data從中間點分開

decision tree的其他講解：r2d3.us

### Random Forest
* 多顆Decision Tree
* 隨機選Feature切割
* 透過data bagging讓performance優於decision tree。

### SCKIT-Learn
* 需要使用Numpy/Pandas
* scikit-learn.org
* 建Model:clf=sklear?
* model.fit(Data,一堆參數):clf....

* 三行解決：
1. 建model
2. Model.fit
3. Model.predict

### Deep Learning(來不及了)
*

## 從 V8 Javascript 引擎淺談現代編譯技術(From V8 to Modern Compiler) — 民2

* It's not boring!!
* Compilers are everywhere!!
* Javascript
* Dynamic --> interpreter
* JIT Compiler
* Compile code on-the-fly --> 馬上執行
* Need Fast compilation speed
* Can apply More Optimizations
* Compilations are all happening in runtime
* Classical Compiler
* source code --> Frontend --> Intermediate Representation --> Backend --> Native Code

* V8優勢： IR 和 Code Gen
* Categories of IR
* Linear
* DAG
* Graph
* Multi-levels IR
* Linear->DAG->Linear(因應不同環境優化)
* Control Flow Graph: 由Control Flow組成
* V8
* Unified Graph IR
* Nodes: Data Operation, Control Operation
* Edges: Dependencies
* ex. z=y+2 // z depends on '+', then '+' depends on y and 2.
* IR Nodes Lowering/Reducing(High level to Low level)
* Javascript --> Intermediate --> Machine
* Extensice Studying
* How V8 handles dynamic types? (hint: Inline Cache)
* The New Interpreter of V8
* Garbage Collection in V8
* From V8 to Modern Compiler
* lex & yacc --> nothing more!!
* 最重要的是Back-end!!(Optimization, Instruction Selection, Register Allocation)
* 近代Compiler研究
* 如何加速Compiler
* Compiler本身記憶體消耗量
* How to choose proper optimizations
* Dynamic-Profiled Optimizations
* "龍之書"過時了O.O
* 直接讀Code!! (HHVM, V8, LLVM, pypy)
* Appedix
* Source Code: https://github.com/v8/v8
* TurboFan src/compiler

## 自幹 Dynamic DNS Server — yenWu

* Project Github: https://github.com/yenWu/DDNS
* 目標: Build Dynamic Dns server on FreeBSD
* Internet: domain name and IP
* DNS Server
* domain name --> 回應IP
* 委派式的naming system
* a little similar to phonebook --> translate
* dns client: resolver
* dns server: resolver, database, cache
* resolver負責query跟response
* iterative query: 你問的沒有答案就叫你去問別人
* recursive query: 一層層問下去，直接回覆答案回來

### Why Hierarchy?
* 比heterachy有效率.
* 更新可以立即顯示
### 如何解決浪費時間查詢檔案？
* cache