2017 SITCON Review

攤位

今年的 SITCON 我反而沒有花那麼多時間去聽演講, 因為 NCNU X MOLi X OSSPlanet 今年變成贊助商攤販了！ 身為潛水成員, 平常都只在 Telegram 出現, 這種時候總該要出來露個臉

NCNU X MOLi X OSS Planet 攤位照

MOLi (Maker's Open Lab for Innovation) 創新自造者開放實驗室 (詳細介紹請點此進入)

老屁股們好久不見, 有人從前端跨資安跟 Blockchain, 有人專案還沒討論就可以自己把網站做完, 有人準備要投論文結果是我們實驗室協辦的 conference, 有人是持續跳坑, 每次聊天除了屁話其實都還是有種我在跟大大們對話的感覺

OSS Planet (詳細介紹請點此進入)

順便在這邊幫忙推廣一下, 這是一個可以幫 Open Source 做 Free hosting 的一個服務, 目前已經有蠻多比較大的服務在上面做 hosting 或是 mirror

OSS Planet sticker #JustGoOpen

Ethereum Taipei meetup

這是今年有特別注意到的攤位, 因為區塊練跟虛擬貨幣的東西我一直沒有甚麼接觸, 僅僅知道這個東西的存在以及一堆人在玩　Bitcoin 跟挖礦而已, 這方面的 pickup 應該是今天我收穫最多的東西, 詳細的內容應該會再後面演講的部份一並提到

順便紀錄一下 @focaaby 大大給我的文章, 用白話文解釋區塊鍊並提及一些區塊練的問題, 我以一個完全沒接觸過區塊鍊資訊的人看完文章, 覺得蠻平易近人而且簡潔扼要, 希望給一些想要了解的人參考看看

reference:
https://www.facebook.com/notes/shi-cho-cha/每日閱讀心得-20170317/10155112963374483/

演講

剛剛上面也有提到, 今年沒有參加太多場演講, 也不打算講太多演講的技術細節

十分鐘認識 MMR (PineApple Kao)

MMR (Montgomery Modular Reduction),　主要是用來解決大數在做 mod (也就是算除法的餘數) 造成的龐大運算資源問題, 透過一些數學證明, 省略除法步驟達到 mod 的目的

可能大家一樣都有意會到這是實際上非常需要注意的問題, 首先不可能讀一個很大的數字再來做運算, 大部分的人都是做 mod 讓數字變小, 然後再對這個數字做運算, 之後再重複這個過程, 因此實際上耗費的運算資源是相對龐大的, 但至少讓大數運算變成一個可以實作的解法之一

數學細節這邊暫且不提, 但是我覺得內容以十分中的時間來說是相對有邏輯並且實際, 唯一可惜的就是 R1 當時人數多到有點誇張

所以我說那個 ML 入門其實真的沒想像中那麼難 (Terry Cheong)

可能因為自己有稍微接觸 Machine Learning 的東西, 這場演講反而是抱持著不知道十分鐘可以說些甚麼的心態去的

雖然有稍微介紹到何謂 Machine Learning, 但是我覺得解釋起來好像還是不夠清楚, 到目前為止我覺得直接參考 Tom M.Mitchell 的比較適合

A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E
from wikipedia

然後講者說明了 Machine Learning 的過程, 以及一些常見的演算法

• decision tree
• random forest
• gradient descent

最後講解實作技術使用的是 scikit-learn, 概略描述建 model 的過程, 只是這邊發現講者頭影片上用的 gradient descent 是 stochastic gradient descient 但是卻沒有解釋這是甚麼東西, 果然以十分鐘的長度連 stochastic / batch / mini-batch 的概念都沒辦法完整描述完畢

紀錄一下講者補充的好玩套件: r2d3, 這是一個 R package, 主要是做視覺化的套件

感想就是果然十分鐘講這麼大的主題還是太短

和我簽訂契約成為區塊鍊魔法少女吧 (飛魚)

...先不要討論魔法少女跟庫洛魔法使大家有沒有聽過, 這場演講是我整天聽下來最好的演講, 從投影片到演講方式到內容深度完全適合當概論

這場主要是在說 Ethereum 跟智慧合約的部份, 前面稍微比較了 Bitcoin 跟 Ethereum 的差別, Ethereum 感覺更容易用現在人類的交易模式解釋, 透過挖礦或是購買得到足夠的手續費 (Gas), 然後才可以透過區域鍊做交易的動作, 透過這個機制的實作來限制交易量, 也才因此讓 Ethereum 再實作上可以使用迴圈, 所以如果你有足夠多的手續費...

如果你有很多錢, 這世界就會為你而轉動 飛魚

在上面 @focaaby 大大分享給我的文章裏面也有提到, 區塊鍊基本上就是透過讓大多數人認可達到信賴的技術, 這邊在定義何謂「大多數」的認可時候, 我覺得也是一個蠻有趣的思考面

另外說到區塊練上的資料是無法被更改的時候, 講者提到的小插曲也蠻讓我印象深刻的

2/14 情人節當天有挖礦工司提供一個服務, 讓情人可以把我愛你的字句存入區塊鍊中, 因為區塊鍊的資料是無法被更改的, 所以就算以後你不愛她了, 也無法改變你曾經愛過他的事實飛魚

我真的滿喜歡這種有趣的小八卦

開發學校雲端服務的奇技淫巧 (馬聖豪)

又是一個因為學校網站相關服務太難用, 所以乾脆自幹一個的作品, 感覺在各大校園都會有這個問題, 從首頁設計到選課系統, 總是會有些服務沒辦法滿足學生

雖然演講題目是雲端服務, 但其實就是說明一個第三方服務的架構跟流程設計, 學生提供帳密給該服務, 該服務再把這些個人資料送 requests 到學校主機取得學生的資料, 然後用更好看的 UI 跟 UX 設計呈現給學生使用

剛好最近做了一個爬蟲專案 (這個有機會再寫成文章), 所以讀了一些瀏覽器如何跟網站做互動的資料, 這場演講我才聽的懂, 內容包含動態網頁分析, header 內容, 常見的擋 bot 作法, 只是我到現在還在想破解 CAPTCHA 的方式除了講者的方法, 感覺簡單的英文或數字 CAPTCHA, 建個簡單的圖像辨識 + Machine Learning Model 似乎更好一些？只是不知道會不會有點殺雞用牛刀的感覺

這場演講比較適合有實作過一些東西的人參加, 內容都有說到痛點

Lightning talk

每次 conference 的 lightninh talk 真的都蠻精彩的, 這次的亮點之一就是最近再網路上瘋狂轉載的文章「台大資工短時間上榜心得」神人本人親自現身, 4~5 天準備台大資工考試, 然後正取一這件事情本身本來就是很狂的事情了, 看到本人演講更有種他真的是奇葩的感覺

另外, 我其實一直都很喜歡像是 PCC 或是 Denny 那種統計總結今年年會的一些數據, 當然還有那種 UCCU 的演講方式

總結

這次跟以往相比我花了比較多時間跟人討論, 感覺這樣 pickup 的東西更多, 然後 BlockChain 果然還是我今天最有感的領域

議程我比較偏好長度 40 分鐘以上的內容, 十分鐘比較像是 Lighting talk 的演講方式, 但講者常常會一直想要補充更多東西導致東西講不完

然後聽到 SITCON X HK 的心得感想覺得有點可惜, 也開始好奇香港那邊的資訊圈發展情況是如何？

最後感謝 SITCON 小編讓我轉載 Cover