際上，這個監聽功能並沒有這麼可怕 小編認為對於真心想要竊聽的對象，感覺利用Iphone+airpods且只能限制範圍15公尺～～ Oh！ 感覺就是不太可能！這方法太傻！ 那利用AirPods 或是藍芽耳機進行所謂的監聽，其實是將耳機的麥克風所收到的聲音，放大傳送至 AirPods。我們稱作”Live Listen”
為了準備 Bootcamp 畢業前的 Final Project — 製作類似訂餐平台 — 開始接觸和學習 Google Map API，上一篇筆記是從零開始學習，並在 Vue.js 中嘗試使用，透過 Maps JavaScript API 服務實作地圖、地標、訊息視窗功能 — 最終將不同行政區的數間假餐廳展示在地圖上，提升使用者體驗 — 本篇將筆記使用 Maps…
最近在準備 Bootcamp 畢業前的 Final Project，由於專案和訂餐平台有關，想說若使用者能透過地圖快速瀏覽營運中的餐廳，或能在訂單上看到地圖顯示領餐地點，可以增加使用者的體驗。由於之前還沒有碰過 Google Map API，更不用說在 Vue.js 當中使用，想說趁專案開始前，能嘗試自學一下，也看一下實作的可行性與成果。以下將筆記「從零接觸 Google Map API，在 Vue.js 中實作地圖、地標、地標訊息視窗」 (more…)
人生第一個在業界做的線上專案嗷嗷 「這應該很簡單吧？」 — 🤬當老闆惹怒工程師(╯‵□′)╯︵┴─┴ #Chatbot 基礎操作分享 #對真的很簡單 嗨大家早安，吃飽飽了嗎？ 關於為什麼要取叫吃飽飽而不用本名，可以看我下面這篇文🤣 🍗吃飽飽與她的產地–只有在放鬆的時候認真放鬆，你才會覺得之後的努力稱得上努力 三年前開始 Chatbot 風潮興起，三年來結合 Chatbot 的行銷已經多倒數不清，最近的由政治設計與版塊 Block Studio 合作的總統聊天室非常讓人眼睛為之一亮。 這次來跟大家分享自己最近接觸的專案，他剛上線不到一天，還無法討論成效，但目前預估覺得不太好，後面會說明推測原因。 比較特別的是主題以工程師為核心，雖然工程領域類型的分享較少，但相信大家都能懂這個職業的心酸 XD…
一個專案或是APP的完成，並不是一瞬間就完成的，都需要花費許多時間與心力，然而，Nic說過這個APP從發想idea，到中間設計、規劃的過程，再到最後產品的上線，花了他大約2個月的時間，聽到這裡我想大家心裡一定有個疑惑，才這麼短的時間就做出來的東西，真的是可以使用的？現在就快來看看Nic怎麼說吧！ ✏️靈感來自於對生活的觀察，Nic就是這樣開啟了他的「Beyi北宜」Side Project。 【在成功之前先定義失敗】 有些事不做一定不會成功，做了你才知道自己的能耐在哪。Nic「Beyi北宜」APP上線之前，也有許多Side Project的經驗，如：「iGai愛改」、「DD3訂訂餐」，雖然不盡然都如他預期的好，卻也從中累積許多經驗以及為後續成功開發的APP蒐集可能所需的資料。 這些網站或APP到底為什麼沒辦法繼續在市場中生存下去呢？其中的原因有很多，其中最主要還是因為「使用者的消費習慣」難以更改，每個消費者都有不同的消費習慣或使用物品的方式，一旦他們覺得這個產品不如預期或是麻煩，且市場上有其他競品更加方便、吸引人，就會造成大眾的黏著度下降。 ✏️使用者很難更改習慣，除非你的方案比現有的好十倍 【失敗的經驗都是後來成功的助力】 要讓一個產品失敗的方式很容易，Nic列出了4點： 只專注在很潮的技術 想解決還沒出現或還很遙遠的場景 解決的不是痛點 自己都不一定想用 你以為這些失敗的產品就這樣沒有了用處嗎？！正因為這些經驗，Nic不知不覺中在Github上養了很多code，也從中試著切換自己的身分，不以開發者而是以使用者的角度思考問題，才有了「Beyi北宜」的出現，現在就跟著Nic的腳步，了解這個APP的開發過程吧！ 【Beyi北宜的誕生過程】 …
專案緣起 在 Alpha Camp 擔任實習助教的一個好處，是可以參加大約每兩週舉辦一次的 Meetup — 不僅可以聽到他人分享獨特的專案和技術，有時也能給自己一些機會去挑戰和探索自己未知的領域。 一個多月前，公佈了隔一次的主題是「製作 Google Chome 套件」，且開放有興趣的與會者自己摸索和製作，最後再與大家分享。當時內心馬上冒出了兩種心情和想法： 眉頭一皺：這是什麼領域？會用到什麼技術？該製作什麼主題的套件？ 內心雀躍：好酷的未知領域，如果能自己做出個好用的套件，一定很棒！ 老實說，內心雀躍的心情馬上壓過所有的情緒，因此我很快就做出了決定。但馬上面臨的是主題挑選 — 在向朋友們收集可能的需求，但沒有找到合適的主題後，我開始思考著：「我在開發網路應用程式的過程中，是什麼行為不時吃掉了我很多時間？」 這可能就是我的需求，也可能會是其他開發著的需求 — 一個 Side Proeject 因此誕生。…
在撰寫程式的過程中，都有機會要重複執行一些相同的運算，但是重複撰寫好幾次同樣的運算看起來非常的沒有效率，所以在這個情況下我們通常會使用迴圈來幫我們完成，本篇就來介紹Python迴圈的使用方式，包含For-Loops、Nested Loops及while-Loops，並且說明用來控制迴圈流程的break及continue指令。 一、range()方法 在開始介紹Python迴圈之前，先來說明一個在執行迴圈時常用的range()方法，主要用來幫我們產生數列，語法如下： range(起始值,結束值,遞增(減)值) 使用說明： range(20)：起始值預設從0開始，所以會產生0到19的整數序列。 range(10,20)：起始值從10開始，所以會產生10到19的整數序列。 range(10,20,3)：起始值從10開始，遞增值為3，所以會產生10,13,16,19的整數序列。 二、Python For-Loops敘述 可以針對Iterable(可疊代的)物件來進行讀取，Python內建幾個常用的Iterable物件，像是String(字串)、List(串列)、Tuples(元組)、Dictionary(字典)等，往後會出文章詳細的介紹。Python for-loop的語法如下： 在語法中，in 的後方就是for-loop要讀取的目標物，這個目標物的為Iterable (可疊代的)物件，一次讀取一個元素，然後用item(自訂變數名稱)來接收每次讀取到的元素，執行區塊中的運算。注意for-loop的結尾需加上冒號( : )及區塊中的運算式要有相同的縮排，範例如下： 在範例中，for-loop的讀取目標物為一個字串，每一次讀取一個字母，並且用letter變數來接收，執行print()方法。 三、Python Nested Loops(巢狀迴圈) 簡單來說，就是迴圈中又有一層迴圈，我們來看一個範例：…
聊天機器人從3年前開始被廣泛運用在行銷上，除了最一開始很多人熟知的「貼文留言導流功能」（也就是常見的：留言+1拿懶人包完整版），現在甚至發展到擁有對話智能！ 面對使用者私訊，回覆內容也從自動回覆單一訊息新增到輪播圖片、傳送音檔，還有推播工具可以讓我們後續進行用戶聯絡。 現在也不侷限在Facebook了！不少電商也會選擇在LINE@使用Chatbot服務，讓用戶有更方便的聯繫管道。 說到Chatbot，也許你聽過Chatfuel、Chatisfy，現在也有個風格可愛操作介面友善的BotBonnie可以選擇！ 現在我們就拿11/13上線的《老闆一句話惹怒工程師》為腳本製作，利用BotBonnie免費版來教大家如何設定基礎操作啦！ 這篇文章以「操作教學」為主， 會示範如何建立具備「自動公開回覆單篇貼文留言」、「自動私訊用戶開啟對話」、「當用戶輸入非指定文字（例如發問）時自動回覆」的Chatbot！ 以下會分成 PartA：用戶開啟Messenger自動回覆 PartB：自動公開回覆單篇貼文留言 PartC：自動私訊用戶 這三個部份來講解！ 如果對發想過程有興趣的人可以看另一篇文章《老闆惹怒工程師可以激起多大的社群效應：Chatbot 新手基礎操作案例》。 那我們趕快開始吧！ 【帳號設定與粉專連結】 Step1：註冊一個免費版帳號 進入BotBonnie首頁，並且點選右上角桃紅色選項「立即免費試用」。 Step2：註冊方式且進入機器人管理頁面建立空白機器人 選擇用Facebook帳號會讓連結粉專更方便！…
演算法對一個工程師來說是一個非常重要的技能，先撇開在工作上面的實務影響不管，光在求職的過程中，就有許多面試需要考試，而考的內容八九不離十是演算法考題，所以對於一個厲害的工程師來說，演算法尤其的重要，偏偏我的數學跟資料結構沒有這麼厲害，所以我也需要花點苦工來好好的學習，接下來我就會透過leetcode這個演算法考題的網站，學習演算法，把我寫好的題目來分享給大家，可以一起討論。 (more…)
上週學程式主題小聚邀請到了Dennis-戴士翔來進行分享，擅長處理數據、資料分析且擁有許多相關經驗的他，透過個案來為我們介紹如何利用Python進行分析與報告的呈現以及如何建模。 (Dennis先前寫過一篇利用Airbnb來進行分析的文章，有興趣的朋友可以參考：https://pse.is/MCA3U ) 【人工智慧出現後的顧客關係管理(CRM)】 過去所進行的管理策略，是基於統計的方法進行資料的蒐集、擬定策略，慢慢地去了解企業的客戶，而在人工智慧出現後，可以透過程式的套件以及機器學習，更快速的去做分析。 而Dennis也提到若是想要善用人工智慧的話，資料就是一項相當重要的要素。 流量分析 採購商品銷售分析 集群分析 顧客流失預測 分類客戶等級 其中，又以集群分析最為重要，可以幫助企業進行掌握消費者輪廓、精準行銷與服務創新的工作，聽到這邊大家心中應該有疑惑，集群分析是什麼？先看看下方的圖，想想看那些會視同一群，哪些又是不同群。 有想法了嗎？我們來看看可以怎麼分~ 所謂的集群分析就是指將消費者分成一群一群的，並從分類出來得群體當中，找出相像的消費者，看看他們的共通點是什麼，會做出什麼樣的選擇。不過，一步一步將資料分類的作法，在資料量不大的時候做起來並非難事，一旦隨著企業的規模越來越大，資料數越來越多時，該怎麼辦？原本的做法是否就會需要付出更多的成本與時間？ 【K-means Algorithm】 簡單來說K-means就是「物以類聚」的概念，是演算法的一種，也是一種無監督式學習(Unsupervised Learning)。可以想像他是一個數學函式y=f(x)，「X」代表變數，你也能想像成顧客分析中消費者的「特徵」，「Y」代表標籤，將X丟入函式中就能得出Y。 【個案分析–Instacart Market】 活動的後半段時間，Dennis利用了案例來解釋以及深入的探討，同時，也教大家該如何利用Python建模，讓機器進行學習以分析資料與數據。…