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首屆總統盃黑客松五強,憑什麼得獎?

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第一屆總統盃社會創新黑客松,經過3個月的選拔,終於在6月2日誕生最終的5組卓越團隊,由「搶救水寶寶」、「救急救難一站通」、「零時差隊」、「永不回頭」、「法扶-如虎添翼隊」拔得頭籌,提案主題包括自來水漏水偵測、急救照護通訊與資源整合、空中轉診後送作業流程精進、兒少家暴主動預防與弱勢法律扶助資源的有效分配,其中不乏採用機器學習、深度學習、開放API等新興技術。

總統蔡英文表示,這次黑客松由許多政府機關的年輕同仁與民間高手一起合作,試圖改變政府的作業方式,從中可以看到政府正在改變,而且是她上任兩年來政府最大的改變。她說,大多數提案的出發點皆是對於社會安全與人民照護的愛心,她不僅喜歡這樣的出發點,更對提案團隊的初衷感到敬佩。

總統蔡英文說,由這次黑客松可以看到政府在改變,而且是她上任兩年來最大的改變。

透過政府與民間的合作,蔡英文指出,政府可以從民間高手身上學習新的做事方式,而民間也不再自絕於政府之外,可以實際動手參與,一起創造新的改變,比起過去只能靠批評來推動政府進步,實際參與勢必更有成就感。

蔡英文表示,今年新版Web報稅系統就是政府與民間協作,共同解決問題的好例子。很多人都不敢相信,新版Web報稅系統會是政府做出來的產物。然而,「當我們把政府的門打開,就能成功打造一個有別於過往的系統。」

對於首屆總統盃黑客松的成果,蔡英文當場指示國家安全會議諮詢委員李德財與行政院數位政委唐鳳,要將競賽成果化為具體的公共服務,而不僅只是一場競賽。她表示,政府讓資料開放流通,有助於推動數位經濟,促成大數據與AI人工智慧產業的發展。

蔡英文指出,黑客松讓政府更了解民間,是一條正確的路,未來將會繼續推動下去。她表示,去年臺灣有3個團隊在美國NASA的黑客松競賽獲得很好的成績,啟發了政府自己來辦競賽,她期許未來與各國增加更多的交流,臺灣也能致力於全球性與區域性的問題改善。

美國在台協會(AIT)處長梅健華(Kin W. Moy)則表示,總統盃黑客松充分突顯臺灣的強項,他說:「你在哪裏可以找到一個自稱是無政府主義的數位政委?一位推動HITCON臺灣駭客年會的國安會諮詢委員?總統加上有社會意識的駭客,大家運用科技為社會上最迫切的挑戰尋找創新的解決方案,只有在臺灣。」

美國在台協會(AIT)處長梅健華說:「你在哪裏可以找到一個自稱是無政府主義的數位政委?一位推動HITCON臺灣駭客年會的國安會諮詢委員?……只有在臺灣。」

梅健華指出,黑客松早期在美國盛行,但臺灣很快就打出全球知名度。2016年美國國務院舉辦的魚客松(Fishackathon),就由臺灣的團隊奪得冠軍;臺灣也在去年美國全球駭客攻防大賽DEF CON CTF拿到第二名,而去年的美國太空總署NASA黑客松,臺灣也獲得最佳概念獎,他表示,臺灣無疑是用創意與程式碼解決社會問題的佼佼者。他也相信黑客松是培養勇於開創的精神,以及結合區域力量,解決挑戰最好的方法。

首屆總統盃黑客松為了展現政府對開放資料與資料創新應用的重視,選在今年3月3日國際開放資料日(Open Data Day)開跑,共收到104組來自政府機關與民間的提案。在3個月的選拔過程中,提案團隊經過層層考驗,通過初選的20組提案團隊,首先須經過三場工作坊與兩場指導會議,媒合民間專家與引導團隊發展出符合國家需求、具備社會影響力,以及具有可行性的社會創新提案。接著在5月19日複選評審後,誕生10組複選提案。最後在6月2日舉辦的Demo Day中,評選出最終5組卓越團隊。

總統盃黑客松五強之一:兒少受虐再犯預警機制

總統盃黑客松5組卓越團隊首先上臺介紹的「永不回頭」隊,很特別的是團隊成員由臺北市與新北市的家庭暴力暨性侵害防治中心聯手組成,他們與DS4G資料英雄計畫的民間資料科學高手合作,導入機器學習與人工智慧相關技術,建構出以家庭為中心的風險預警管理系統,協助社工更精準地配置資源,以降低兒少家暴受虐事件的再犯率。

「永不回頭隊」表示,此系統的資料分析是以家庭為中心,好處是能提供家庭的風險系數,以協助雙北市兒少保護社工進行判斷,在人力不足與服務品質受限的情況下,能夠提升調查個案的準確度,解決兒少家暴回頭客的問題,因為目前第一線志工處理最多的案件都是家暴再受虐。

此提案透過整合衛福部保護資訊系統的歷史資料,結合機器學習技術,建構出舊案再受虐的風險預警模型,讓兒少保護社工可以有效配置資源,及早進行高風險再犯個案的家庭訪視,以主動降低兒少家暴再受虐的事件。

在採用新的風險預警模型後,該團隊預期可以改善6成回頭客案件,也就是說,若此套系統推廣至全國,可望每年減少3千位兒童或少年再次遭受家庭暴力虐待。

總統盃黑客松五強之二:扶助弱勢資源配置最佳化

「法扶-如虎添翼隊」表示,過去的作法是被動等著需要法律扶助的民眾上門,然而結合數據分析後,就能了解資源的覆蓋率,主動察覺資源分配的問題,找到最佳整合服務據點,將弱勢者需要的資源配置予以最佳化,以縮短「法律的距離」。

例如當他們結合政府的開放資料與自身掌握的資料,以數據分析的方式進行檢視後,發現雙北市提供的弱勢老人資源過於集中在都市,迫切需要調整資源的分配。該團隊表示,老人資源分配只是該計畫的一部分,其系統尚可與其他服務平臺結合,讓法律扶助融入社會安全網。

總統盃黑客松五強之三:急救照護通訊與資源整合

「救急救難一站通」隊的提案是解決急救時跨單位資訊溝通問題,該團隊以2014年高雄氣爆事故救災經驗為鑑,由高醫、高屏澎區醫療網、高雄市消防局、中研院、國防醫學院與民間資料高手組成,透過一站式的整合窗口,在急救事件發生時,讓相關單位的溝通與回報,包括EOC緊急醫療應變中心、消防局、衛生局、醫院與救護車之間,都能整合在同一個平臺,而不是各別重覆溝通,讓救護車、醫療與衛生單位三方面能夠更快速啟動應變機制。

2014年高雄氣爆事件中,急救照護的需求瞬間達到平日的3倍。

該團隊表示,此系統有助於急難應變資源的有效分配,協助引導人力與相關物資到位,讓救護與照護流程更為精準,以利相關單位適時解決傷患需求。

總統盃黑客松五強之四:以大數據與機器學習偵測自來水漏水

由臺灣自來水公司聯合11位學者專家組成的「搶救水寶寶」隊,是以大數據與機器學習建構漏水偵測輔助系統。該團隊指出,每年自來水管線漏水量高達2.5座石門水庫,其中地下管線漏水情況占了一半,而檢查地下漏水又是最困難的部分。

該團隊表示,全臺自來水管線長達6萬公里,卻只能仰賴67位專業人員來檢測漏水,而每位檢測人員一天最多可以完成2.5公里,總共需要耗時3年才能完成一次全臺灣的自來水管線檢查,因而該團隊尋求以更科學的方法,建構大數據資料平臺,運用機器學習分析資料,更快發現漏水的位置與預測漏水的可能性。

該團隊以開源大數據技術:Hadoop與Spark,建立一個大數據資料處理與分析平臺,由供水監控系統(SCADA)與自動讀表系統(AMR)即時取得資料,亦整合政府開放資料,予以整統分析。其資料集包括臺水公司內部的自來水流量、水壓與GIS地理資訊,外部人文資料如人口、新舊曆、假日、節日、季節、電力使用與經濟指標,以及外部自然資料,如雨量與溫度等。

至於機器學習技術則運用於發現漏水、縮小漏水查找範圍,以及漏水預測等三個方面。在發現漏水方面,該團隊主要運用Lasso迴歸分析(Lasso Regression)、隨機森林演算法(Random Forest)與深度學習(Deep Learning)等機器學習演算法;在縮小漏水查找範圍方面,則運用最近鄰居演算法(K-Nearest Neighbor),以及EPANET水利分析模型;在預測漏水方面,則採用SOM(Self-Organizing Map)與DNN(Deep Neural Network)深度神經網路來分類特徵與預測,未來有計畫再採用RNN(Recurrent Neural Network)遞迴神經網路,更進一步預測漏水。

該團隊表示,此系統可以比過去節省超過90%的時間,同時查找漏水的範圍可由過去的90平方公里,大幅縮少為1至2平方公里,而過去往往是在漏水發生後的2個月才發現問題,現在則可縮短為漏水事發1至2天內即可發現,甚至再提早為15分鐘預警。

總統盃黑客松五強之五:空中轉診後送再精進

由衛福部、台東馬偕醫院、臺北榮總組成的「零時差隊」,試圖以電子化會診平臺,改善離島偏鄉的空中轉診後送醫療照護機制。今年初黑鷹直升機執行蘭嶼病患後送勤務,不幸於夜航中失事,造成機組員、病患、家屬與隨機護理師喪命,突顯行之有年的空中轉診機制的問題。

目前的空中轉診機制是由離島偏鄉的衛生所醫生判斷病患的病情,向空中轉診審核中心申請後送回臺醫療照護。由於離島醫療資源不足,在面臨病患生命的壓力下,就在地醫師而言,選擇空轉後送顯然是最安全的作法。然而,對飛航團隊而言,最大的顧慮是天候不良與夜間飛行的風險,尤其過往資料顯示,每年的空轉後送約有40%皆為夜航勤務,而夜航的飛安風險高出3倍。至於決定空轉後送勤務的空中轉診審核中心,則無法有效掌握病患的病史,只能相信在地醫師的判斷,來決定是否核準空轉後送。而後送照護成果,約有20%的案例在後送3天後死亡,亦有20%在後送3天後出院。

該團隊指出,每個單位所掌握的資訊都不完整,就無法做出最好的決策。他們提出的解決方案是建立電子化會診平臺,透過電子表單自動化、電子簽章簽核、病歷資料共享與多方即時視訊會診,一方面讓申請流程更快速,整合更多醫療資訊以供決策,另一方面讓臺灣的醫師透過視訊即時提供離島醫師支援,並且共同參與空中轉診的決策。

過去空中轉診申請流程,主要依靠手寫表單,透過傳真與電話溝通,過程大約需要20至40分鐘,而新系統以HL7 FHIR標準化大數據平臺為核心,串接跨機構的系統與資料,該團隊表示,75%的欄位資料都可由電子表單自動帶入,同樣的申請與審核流程可縮短為5至10分鐘完成。這套系統也採用HL7協會制定的FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources,快速健康照護互通資源)標準化API,以利於跨系統的資料串接。


瞎猜有益的機器

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現代開發者若有機會接觸圖靈機,接下來,可能會進一步深入運算的原理,而在探索過程中,你會發現有種神奇機器,能憑藉瞎猜來轉移至下個正確狀態。而這種「Seafood」等級的機器,看似只存在於想像之中,除了在運算原理中探討運算能力等價性,還能有其他用途嗎?

非確定性有限自動機

在運算原理的探討中,往往從簡單的有限狀態自動機(Finite-state Automaton)開始構造,它沒有存取裝置,也就是沒有記憶能力,只看得到目前的狀態,但這機器能夠運算嗎?

例如,若是拿起一朵花,一片片抽掉,反覆地唸著「愛我」或「不愛我」來得到答案,這類問題還是能用有限狀態機解決的。能回答抽花瓣的機器,就相當於能識別某符號是否以2倍長度出現的機器。

基本上,當中的運作原理是:狀態1是初始,也是接受狀態,讀到a,就轉移至狀態2,再讀到a,又再轉回狀態1;類似地,要識別某符號是否以3倍長度出現的機器,會有三個狀態,讀到a,就轉移至狀態2,出現下個a,就轉移至狀態3,再來個a,即回到狀態1。

如果要設計識別某符號是否以2倍數,或者是3倍數出現的機器呢?例如,有個人先將輸入餵給其中一臺,若最後處於不可接受狀態,再餵給另一臺;若仍是不可接受狀態,那麼,輸入符號個數就不會是2倍數,或者是3倍數;然而,設計機器是為了將人的因素排除在外,有辦法將這兩個機器合併嗎?

也許機器一開機,不讀取任何輸入,就會馬上驅動馬達,看看卡上哪個規則齒輪。如果卡上判斷2倍數的齒輪,而輸入正好是2倍數符號,機器最後會處於接受狀態;若是3倍數符號,機器也能神奇卡中判斷3倍數的齒輪,問題就解決了。此時,這樣的機器稱為非確定性(Nondeterministic)有限自動機。

現實中,當然也沒有每次運氣都這麼好的神機,也就是說,設計不出這種等同於神蹟的演算法。實際上,非確定性有限自動機未必更強大,只是狀態較少,規則較少,一開始比較容易設計罷了。運算理論也會告訴你,透過合併狀態,這種非確定性有限自動機,都能轉換為對應的確定性(Deterministic)有限自動機。

非確定性下推自動機

比起有限狀態自動機更先進的機器,是一種擁有堆疊結構存取狀置的下推自動機(PushDown Automaton),因為機器能將運算結果暫時儲存在堆疊中,就有能力先去執行其他運算,因而下推自動機可以解決的問題,會比有限狀態自動機還多。

例如,下推自動機可以判斷輸入是否為對稱括號,像是「(())()」。像是,只要看到一個「(」就在堆疊中放一個積木,看到一個「)」就將積木從堆疊中移出;在消化全部的輸入之後,看看堆疊是否為空,就可以知道括號是不是對稱了。

然而,正讀、反讀都一樣的迴文呢?

如果可以將輸入寫在紙帶上,然後有人能對折紙帶並從中剪開,用一個代表中點的紙片重新接合,事情就簡單了。因為,機器可以將遇上中點紙片前的符號,逐一置入堆疊,而中點紙片之後遇上的符號,就看看是否等同於堆疊頂端的符號,若是就取出,若否就表示不是迴文了。

然而,機器是要去除人的因素,若沒有人為介入,只能要求機器能夠猜中,也一定可以猜中什麼時候讀完一半的輸入,自動轉換至取出堆疊中符號的狀態了,這樣具有非確定性的神奇機器,稱為非確定性下推自動機。

當然,現實機器若要用猜的,一定會有運氣不好的時候,也就是,明明是迴文而機器卻猜錯中點而不接受的情況,而這樣的機器可以稱為運算機器嗎?就機器本身來說,增加這種瞎猜的不確定性,至少還有「可能」矇對,如果沒有這種不確定性,就什麼也沒有了。因此,若可以接受可能性的答案,這仍然是個運算機器!

由於堆疊的狀態難以預測,可判斷迴文的非確定機器,沒辦法透過合併狀態來得出對應的確定性機器,就算想要列出全部的執行路徑,也不可行。

因為資料一從堆疊中取出,就會永遠消失,不可能在之後回溯至某個狀態。也就是說,確實有著確定性下推自動機無法回答,然而瞎猜必中的神機卻可以解答的問題。

非確定性圖靈機

關於確定性與非確定性的探討,乍看之下,是個不切實際的話題,然而,因為每個程式語言就相當於通用圖靈機。

就這點來說,現代程式設計處處可見確定性與非確定性的實例。例如,搜尋陣列中某個元素,以最簡單的線性搜尋來說,從頭至尾逐一比對,就是確定性演算的一種;至於非確定性演算,就是猜測索引值,而該索引位置就是想尋找的元素。

實際上,不可能存在每猜必中的非確定性演算,單純使用隨機數的話,運氣不好、沒猜中的機會居多,而且,線性搜尋排除運氣好壞的影響,雖然速度緩慢,但確實可以達成任務。也就是說,對圖靈機來說,非確定性演算並不會增加額外運算能力。

雖然每次都能猜中的「神機」不存在,然而,如果能忍受瞎猜,或者說是可以接受可能性的結果,以非確定性機器的概念來打造只求得可能性的機器,還是有其設計的簡單與速度快的優點。例如,陣列中相符的元素其實很多,幾乎每次都能猜中想要的元素索引位置,那麼,就不用特別費心,來設計高效率的確定性搜尋演算法了。

高效率的確定性演算法,某種程度上,也是結合了非確定性演算的概念。

例如,資料若已經事先排序,之後採用二分搜尋法時,每次決定採用中間索引,可以看成是一種猜測,若不符合,再決定使用往左或往右的中間索引;如果認為排序過後,想要的資料極有可能在前三分之一區段,那麼,每次猜測三分之一索引處,也未嘗不可。反正,最差的情況總比線性搜尋好,要是一次就猜中,那就等同於神機。

某種外部參與形式

有些演算法,本身就是非確定性的,對於非確定性演算法來說,每次執行時,就算是相同的輸入,都可能產生不同的結果。隨機數產生器就是一個例子,有時就是需要隨機性,像是隨機迷宮、隨機字符(Token)或者機率模擬等,有時若能接受可能性的答案,加上一些啟發式(heuristic)評估,非確定性也是一種可行的設計方案。

完全沒有人為因素下,判定迴文的非確定性下推自動機並不存在,然而,如果將人視為機器的一部份,人為的參與就能構成這臺非確定性機器。

若從上述這點來看,非確定性機器也非單純理論上的「神機」,因為非確定性實際上代表著某種外部參與形式。就圖靈機來說,某種外部參與形式(也就是非確定性),雖然無助於增加運算能力,然而,若能降低機器設計與打造時的難度,或者是加快機器執行的效率,這樣的外部參與就有價值。

現實中有許多程式,一開始在實現時會需要人的參與,就是這樣的概念,在能解決問題之後,進一步思考如何能減少外部參與(也就是減少非確定性),也正是現代程式設計努力的課題之一,如果在深思之後,某個外部參與確實是必要,就算那樣的外部參與是瞎猜(隨機),只要有益於解決問題,也會是個可行的方向!

 

蘋果終於更新iOS Telegram app

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上周Telegram抱怨蘋果停止更新app後兩天,蘋果終於恢復更新App Store上的iOS版Telegram。

Telegram執行長Pavel Durov周末時透過推特感謝蘋果及蘋果執行長Tim Cook,讓他們在歷經最近的挫敗後,終於得以為數百萬用戶提供最新版Telegram。Durov之前表示,蘋果的軟體商店App Store為配合俄羅斯政府移除Telegram的要求,從4月中即未再更新其app,使其無法順暢跑在iOS 11.4上。他說,蘋果讓Telegram全球用戶無法更新,即便有爭議的俄國用戶只佔總體比例的7%。

由於Telegram不願遵從俄羅斯當局的命令交出用戶訊息的解密金鑰,俄羅斯電信主管機關Roskomnadzor 4月宣布封鎖Telegram,並在17日發文給蘋果及Google,要求將Telegram從App Store和Google Play下架。

不過蘋果能持續強硬面對俄國政府的要求並不得而知。上周 Roskomnadzor又再次發文給蘋果要求一個月內將Telegram從App Store移除,並停止為其發送訊息通知,否則威脅將採取行動。

臉書將終止「趨勢話題」功能

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為了避免假新聞或操縱新聞的爭議,臉書(Facebook)上周宣佈將自本周移除「趨勢話題」(Trending)的功能,未來將會增加更多由新聞媒體提供的內容。

趨勢話題是臉書2014年推出幫用戶歸納最熱門主題的功能,但臉書新產品部門主管Alex Hardiman指出,趨勢話題僅在5個國家推出,平均導向新聞媒體的點擊率也少於1.5%。考慮到它的用處愈來愈低,因而決定本周起從臉書平台上移除這項功能,以及所有經由本功能API整合的第三方產品。

臉書表示移除「趨勢話題」是因為使用者攝取新聞的管道,已從桌面移往行動裝置,而且看的是新聞影片。為此臉書正在實驗能讓用戶獲得更及時、更相關新聞的方法,同時確保臉書平台新聞的品質及來源可信度。

事實上,臉書「趨勢話題」是如何產生的一直飽受爭議。2016年臉書前員工爆料趨勢話題內的新聞,其實是由臉書編輯部門依據演算法產生的熱門新聞中人工篩選出來,而且刻意打壓保守、右派思想言論。此外,自本屆美國總統大選後,臉書也遭批評假新聞充斥,使臉書淪為政治團體及仇恨組織散佈偏激言論、激化社會分歧的工具。為打擊假新聞,臉書一方面引進AI技術協助過濾,另一方面則與正派新聞媒體合作,促進真實報導的流通。

為了確保新聞的可信度,臉書即將在美國版Facebook Watch中設立專區,提供即時新聞、每日新聞匯整及深入專題報導。

另外,臉書目前也正在測試新功能,包括透過和美洲、歐洲、印度及澳洲80多家新聞出版商合作,將在消息動態中為其新聞加上「突發新聞」(breaking news)的標籤及突發新聞訊息。其次為專門提供重大新聞當地媒體的新聞,以及當地官方最新消息的「Today In」專區。這些功能何時推出臉書並沒有說明。

歐盟警方成立暗網小組專門查緝線上黑市

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在28國警方的支持下,歐洲刑警組織(Europol)上周宣佈成立暗網小組(Dark Web Team),藉由各方技術及資源的協同以提高打擊網路黑市的能力。

Europol指出,暗網上代管的數個重要交易市集支持了全球多個犯罪組織和個人的非法行動。暗網上交易的匿名性及跨國性,使其成為犯罪活動的溫床。近年歐美警方聯手打擊暗網交易市集,例如去年美國FBI、荷蘭警方及其他國家警方聯合破獲了 Alphabay及Hansa,兩個交易市集運用比特幣為主的交易方式,提供毒品、軍火、惡意軟體網路犯罪工具等35萬件物品的交易。

暗網小組的成立目的即是延續之前的合作模式,協調各歐盟會員國執法機關、民間單位及其他組織如歐洲檢察官組織(Eurojust)。這個暗網小組將促進辨識各種資安威脅與目標的工具、策略及技術的資訊交流及偕同調查,以支援警方行動。歐盟官員相信該小組成立有助於協助執法機關,更有效率打擊暗網犯罪活動。

傳微軟將買下GitHub

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Business Insider彭博社(Bloomberg)上周相繼引述消息來源報導,微軟已經同意買下全球最大的開源碼分享平台GitHub,最快將於今日(6/4)宣布。

2008年成立的GitHub是個基於Git版本控制系統的代管服務,除了提供Git所具備的分散式版本控制與原始碼管理功能之外,還支援額外的存取控制與協作能力,該平台GitHub同時提供免費與付費帳戶,除了都可建立公開的程式碼倉庫外,付費帳戶還可建立私有的程式碼倉庫,迄今已吸引來自150萬個組織的逾2,000萬名用戶,代管逾8,500萬個程式碼倉庫,已是全球最大的開源碼分享平台,不管是微軟或Google都已利用GitHub來儲存企業的程式碼並進行協作。

其中,Google是在2015年宣布關閉旗下開源專案管理服務Google Code,並將相關專案移至GitHub或其它第三方平台;至於微軟則是在去年3月宣布關閉該公司的開源碼分享網站CodePlex,亦是將開源碼專案轉移至GitHub,同時也讓微軟從對抗開源碼社群的角色搖身一變成為GitHub上吸引最多開源碼貢獻者的品牌。

根據報導,微軟這幾年一直企圖買下GitHub,雙方已協商多次,終於在近日定案。

GitHub在2015年的增資案中身價已達20億美元,不過Business Insider認為這幾年GitHub的聲勢大起,微軟可能要花上50億美元才能買下GitHub。目前不論是微軟或GitHub皆拒絕回應相關報導。

2018 Node.js大調查,關鍵字:快速、簡單、彈性

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Node.js基金會近日發布了對開發者大調查的結果,這些年來Node.js開發者穩定成長,尤其是拉丁美洲以及EMEA(Europe、Middle East and Africa)地區,而且有四分之三的使用者也表示,接下來還會在工作中更廣泛的使用Node.js,

這份報告是從2017年10月5日到2018年1月7日,收集來自1,626位開發者的問卷,這次問卷有除了英文系國家,也有不少中文開發者填寫,整體參與問卷調查的人來自超過一百個國家,至少使用60種語言,絕大部分是EMEA地區占最多數44%,而32%來自美加,APAC有18%。大家對於Node.js最直覺的印象就是快速、簡單以及彈性。

這些問卷參與者有60%都在規模小於100人的企業,其中有43%的人擁有10年以上的開發經驗,使用Node.js的年資中位數為2.3年,並且花費超過一半的開發時間在Node.js上。開發者不意外的花費絕大多數的時間開發網頁程式,但值得注意的是,也有不少人用Node.js發展大資料應用分析以及嵌入式系統。

與Node.js搭配使用的工具前五名,分別是資料庫、前端開發框架或函式庫、Node.js開發框架、負載平衡、容器或原生雲端服務(下圖,來源:Node.js)。細究這些工具,資料庫選擇前三名分別是JSON檔案、MongoDB以及MySQL,而前端開發框架則是React、jQuery還有Angular。Express這個Node.js開發框架壓倒性地獲得73%開發者採用。容器大家還是選用Docker,另外也會選擇AWS的Lambda雲端服務搭配使用。

 

至於作業系統的喜好,有41%習慣在macOS進行開發工作,而產品階段則會使用Ubuntu,但官方提到,Windows平臺比起去年,無論是開發或是產品階段使用率都有提升,但也因地區而異,這個現象在美加與EMEA地區特別明顯。

使用Node.js的開發者,同時也會使用Javascript來進行其他開發工作,Python以及Java也都在多數開發者技能庫中(下圖,來源:Node.js)。另外,也看的出來很多人對Rust和Go有極大的興趣,相較之下Php以及Ruby顯得乏人問津。大部分的開發者都使用Npm套件管理器,也有約13%的開發者使用Yarn,而有趣的是,Yarn的使用者2017年比起2016年多了4%,Npm卻為衰退趨勢,不過美加比起其他地區更愛Npm。

 

Node.js在事業上的影響,大多數的人都覺得開發者的生產力獲得提升(下圖,來源:Node.js),需求也獲得滿足,56%的人認為開發成本減少,另外,約一半的人覺得應用程式效能獲提升。

 

有接近30%的開發者主要在自家伺服器測試程式,21%在AWS上測試,但是在產品環境(下圖,來源:Node.js),AWS得到了壓倒性的選擇,總共有32%的開發者會主要使用AWS部署正式的產品,第二名是在自家環境約五分之一,第三名是Heroku有11%,第四名是Digital Ocean,而GCP勉強排在第5位。

GitHub併購案消息尚未正式確認,競爭對手GitLab先說「恭喜」!

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近日幾天高掛Hacker News討論熱點的新聞事件,就是微軟打算併購GitHub的消息,可能併購金額達50億美元,引起許多開發者熱議。但是消息尚未塵埃落定之時,GitHub的強勁競爭對手GitLab,就已經在部落格公開發表一篇酸味濃厚的恭喜文,恭喜GitHub被微軟併購。

「恭喜GitHub被微軟併購,讓世界知道軟體開發者的影響力,以及DevOps的重要」,GitLab表示,軟體社群都虧欠GitHub許多,該公司表示,一開始GitLab也是在GitHub上發跡。

回顧在過去尚未有方便的版本控制系統,軟體協作開發對於開發者可説是痛苦的事情,而由Linux之父Linus Torvalds催生的Git,在2005年問世之後,讓開發者可以同步在世界各處,協作同一個專案。GitLab表示,當GitHub在2008年成立時,又讓軟體開發協作變得更為簡單,結合社群媒體的互動性、方便管理分支版本的UI介面,以及一鍵就能完成合併工作的Pull Request,而這些創新功能,「讓開源專案蜂擁而至,而GitHub不單純只是個管理程式碼的地方,更也茁壯了開源社群。」GitLab表示。

而作為競爭對手,GitLab又如何看待為微軟併購GitHub的戰略布局呢?GitLab表示,不能小覷軟體開發者的影響,在企業組織內更是有影響力,「長期而言,微軟似乎想要透過併購GtiHub,提高Azure市占率」,GitLab解釋,開發者所使用的工具,是驅動雲端服務的動能,「如果應用程式碼已經代管在某處,下一步,很自然會找個地方部署」,而微軟的雲端戰略與Azure高度連結,GitLab執行長Sid Sijbrandij認為,微軟應該會整合GitHub與Visual Studio Team Service(VSTS),提高Azure的使用率。

「而我們,則是為這樁併購案拍手叫好」,GitLab表示,該公司未來會有兩大策略。首先,與其整合多個開發工具,不如專心投注資源在單一應用程式,「從頭開始,支援完整的DevOps流程。」再者,GitLab也表示,該公司核心產品,永遠都是開源專案,「讓核心應用開源,才能許多人一同開發。」

 


遭微軟併購消息傳出,GitHub使用者大遷徙,蜂擁轉移至GitLab

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近日GitHub傳出即將被微軟併購的消息,這事件不但引起開源社群討論,消息傳出後,已經在GitHub掀起了一股逃亡熱潮,開發者蜂擁而至,將專案、儲存庫移轉至GitLab。現在搬家的的知名開源專案,包含開源影像處理工具GIMP,而GitLab也在官方部落格宣布,Gnome專案也正式移轉到GitLab。

根據GitLab監控平臺的資料顯示,過去一周內,從GitHub搬移至GitLab的開源專案,每日大致維持穩定的數量,但是近日國外各大媒體相繼報導GitHub將被微軟併購的新聞後,到了6月4日當天,這一波逃亡潮正式開啟。

在6月4日凌晨(UTC時間)才過,已經有超過4,500個專案轉移至GitLab,即使經過7小時,每個小時平均仍有超過1,000個專案移轉到GitLab。同樣,開發者也將許多程式碼儲存庫轉移到GitLab,每小時平均也有超過3,000個儲存庫,正被移轉到GitLab中。GitLab用來顯示「匯入」統計的監控網站,也幾度當機無法顯示數據。

側面觀察這波逃亡潮,似乎也意味著,開源圈對於這樁併購案的不信任感。這次GitHub併購案風波的買主微軟在近幾年大力擁抱開源,例如把.NET Core推上GitHub,公有雲服務Azure也大力支援Linux、Kubernetes等開源平臺,但似乎無法完全消弭開發者對微軟這家公司過往的印象。

往常使用者從GitHub移轉到GitLab的數量,偶有小突波外,大致呈現穩定,但是在6月4日後,突然出現一大波瞬間爆量成長,大量專案遷移至GitLab,最頂峰時段有超過4,500個專案搬到GitLab。

 

除了專案數量外,另外一個觀察指標是儲存庫數量。過往平日持平的趨勢,也在6月4日出現大增長,即使到8小時後,平均每小時仍有3,000個程式碼儲存庫,移轉到GitLab平臺。

 

全球最大網路交換中心DE-CIX指控德國情報機構監視全球網路流量,遭法官駁回

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位於德國法蘭克福的全球最大網路交換中心DE-CIX在2016年指控德國聯邦情報局(BND)的監控權力過大,可同時監控該中心的國際與國內流量,然而,德國的聯邦行政法院卻在上周駁回了該案,法官認為DE-CIX只是電信流量的中介機構,沒有立場援用電信保密法來控訴BND。

網路交換(Internet Exchange,IE)為一技術架構,主要用來處理不同系統之間的網路流量交換,例如讓ISP業者、內容遞送網路或其它網路服務供應商相互連結或分享流量,而DE-CIX則是全球最大的網路交換中心,每秒平均吞吐量達到4,000Gb,處理來自歐洲、中東、北美與印度的網路流量,居次的是位於阿姆斯特丹的AMS-IX,每秒平均吞吐量為3,340Gb。

DE-CIX是在2016年9月控告德國政府,指出該中心持續收到來自BND的合法命令以進行策略性的情報蒐集服務,但他們嚴重質疑相關作法的合法性,而且對客戶負有責任,要求對流量的監控應只能在合法範圍內展開。

根據外電報導,BND幾乎是對DE-CIX的流量展開毫無目標的全面性監控行動,除了蒐集國際流量之外,也蒐集了德國境內的流量。

然而,德國聯邦行政法院的法官卻認為DE-CIX對於BND是否監控德國境內流量不需承擔任何責任,只有德國政府與相關機構才必須對此負責,且身為資料中心的DE-CIX亦無立場援用電信保密法案,因而駁回了DE-CIX的指控。

DE-CIX指出,即便聯邦行政法院認為該中心無需負責,但也無法澄清DE-CIX是否有義務執行看似可疑卻是來自聯邦政府的命令,計畫將這些法律問題上呈至位於卡爾斯魯爾(Karlsruhe)的聯邦憲法法院。

Emoji 11.0出爐,一口氣新增157種表情符號

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表情符號百科(Emojipedia)即將於明天(6/5)釋出Emoji 11.0,將新增157種表情符號,包含袋鼠、龍蝦、鸚鵡及美洲駝等,也讓該百科的表情符號總數達到2,823個。

表情符號百科為表情符號的參考網站,展示了表情符合的各種意義與相對應的Unicode編號,也是全球最大的表情符號資源庫,亦為Unicode聯盟(Unicode Consortium)中握有投票權的會員。

Emoji 11.0原本應為Emoji 6.0版,但為了與Unicode版本同步,把版本別變更為與Unicode一致的Emoji 11.0,Unicode 11.0同樣計畫於本周二出爐。

Emoji 11.0新增的157種表情符號中,將有62個表情符號與4個表情符號元件會被納入Unicode 11.0,當中的4個表情符號元件分別是紅髮、捲髮、白髮與禿頭,其它表情符號則有具備4顆心的笑臉、很熱的表情、參加派對的表情、糊里糊塗的表情及凍到不行的表情等。(來源:Emojipedia)

 

表情符號百科表示,不管是蘋果、Google、微軟或三星都可望在今年底以前因支援最新的Unicode 11而採用這些表情符號。

至於Unicode則是全球文字的統一碼,讓電腦可以利用更簡單的方式來呈現與處理文字,由Unicode聯盟負責編修,每年都會發表新版本,預計於本周問世的Unicode 11.0總計收納了137,374個字元,比去年出爐的Unicode 10.0多出了684個字元,算是小改版,因為Unicode 10.0比Unicode 9.0多了8,518個字元。

蘋果更新macOS與iOS等平台,新增Messages in iCloud功能

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蘋果於上周釋出了新版的macOS、iOS、watchOS與tvOS,雖然此次更新的主要目的是修補這些平台的安全漏洞,但同時蘋果也在macOS與iOS平台上新增了Messages in iCloud功能。

Messages in iCloud基本上為iCloud的訊息同步能力,它能同步macOS與iOS裝置上的iMessages、文字簡訊或多媒體簡訊內容,也讓所有裝置都能存取一致的訊息,不過,當使用者於其中一個裝置刪除訊息、照片或對話時,所有裝置上的相同內容也會不見。

該功能支援Mac、iPhone與iPad,但預設值是關閉的,需要使用者主動啟用。

在安全漏洞的修補上,macOS High Sierra 10.13.5修補了32個安全漏洞,iOS 11.4修補了35個漏洞,watchOS 4.3.1修補20個漏洞,tvOS 11.4修補24個安全漏洞。

當中有2個安全漏洞最受矚目,也同時影響上述4個蘋果平台,分別為CVE-2018-4241與CVE-2018-4241,它們為核心中的緩衝區溢位漏洞,將允許惡意程式以核心權限執行任意程式碼。

Google搜尋有古怪臭蟲,輸入the1975..com會秀出自己的簡訊紀錄

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一名代號為Krizastro的Pixel手機用戶上周於Reddit上披露,他在Pixel Launcher上輸入the1975..com進行搜尋時,Google卻意外秀出了自己的簡訊紀錄,Google已得知此事並著手修補。

Krizastro原本要搜尋的應該是熱門樂團1975的官方網站(the1975.com),結果失手在com之前連續輸人了兩個「.」,沒想到出現的竟然是自己的文字簡訊紀錄。

Krizastro的貼文引起了不少迴響,在許多Android用戶加入測試之後,發現不僅是Pixel手機加上Pixel Launcher ,使用三星、華為或LG的Android手機與Google Search或Assistant,或是輸入the1974..com、the1976..com、Vizel viagens、Izela viagens、Zela viagens等字串進行搜尋,也都會造成同樣的結果。

Google則說這並非是Android平台的問題,而是Android平台上的Google搜尋功能含有語言偵測臭蟲,誤把某些句子視為檢視最近訊息的請求,已著手修補,並會在近日部署更新。

看上GitHub搬家潮,GitLab順勢推25折促銷方案大搶開發者

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當微軟要併購GitHub的消息傳出,開源專案已經掀起一群出走潮,紛紛搬遷其他程式碼代管平臺避風頭。這股逃亡潮也給其他程式碼代管平臺帶來許多壓力,像GitLab自家用來監控專案「匯入」的統計頁面,數度無法正確顯示即時數據。而從6月4日(UTC)開始計算,在這8小時內,在最巔峰時段,分別有超過4,500個專案、4,400個程式碼儲存庫匯入GitLab。這波熱潮也在Twitter上引起討論,現在Twitter標註#movingtogitlab的貼文,已經超過1,000多篇。

順著開發者這波搬家熱潮,GitLab順勢推出大促銷方案,新使用GitLab的使用者,現在註冊Ultimate、Gold等級會員,只要四分之一的價格,就可使用一整年。不過想要享有這波折扣的使用者,必須滿足幾個條件。

首先,註冊GitLab的全新用戶,必須在6月6日晚上12點前(太平洋時間),從自己的Twitter帳號發一篇包含#movingtogitlab的文章,並將文章連結寄送給Gitlab。該公司收件後,便會將相關文件發送給使用者。而開發者得在6月30日,完成訂單。

GitLab表示,這一波熱潮所搬遷的儲存庫,比過去平時數量多上10倍,現在該公司已經準備擴充系統規模,應付這些新搬來的儲存庫、開源專案。圖片來源:GitLab

不熟悉GitHub搬遷到GitLab流程的開發者,現在該公司也推出相關教學影片,手把手教你怎麼把專案、儲存庫搬移到GitLab。

Computex 2018:Nvidia發表Isaac機器人平台及Jetsen Xavier電腦

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繼上周發表用於AI及高效能運算的HGX-2架構後,Nvidia本週一於台北國際電腦展(Computex Taipei 2018,6/5-6/9)開展前夕發表了全新的機器人平臺Isaac,包含了發揮機器人大腦角色的Jetsen Xavier電腦,宣稱將把AI帶到自動化機器、機器人市場。

Nvidia執行長黃仁勳在今年Computex開場演說中首先回顧去年發表的Max-Q輕薄遊戲筆電在過去一年的市場發展,到今年約有28款產品上市,同時不忘介紹上周才剛發表的HGX-2運算架構,以及採用NVswitch互連技術,使16顆Volta V100 GPU彼此連結,提供高達2PFLOPS運算效能的DGX-2超級電腦。

現場展示DGX-2超級電腦,採用HGX-2運算架構,內含16顆Tensor Core GPU,並以NVswitch互連,GPU可依運算工作協同計算,可以統合16顆GPU執行大型運算工作:

 

除了以GPU提昇資料中心的運算效能,黃仁勳表示,要將AI帶到資料中心以外的領域,AI需要精準的感應週遭的環境,一個低耗電卻能帶來高效能的大腦。他介紹了Nvidia Isaac全新的機器人平臺。

黃仁勳指出AI已成為現代一股最有力的科技力量,最先驅動了軟體自動化,為許多產業帶來更多的生產力,其次AI結合感應器及電腦,將成為新一代自動化機器的大腦,未來將有數十億的智慧化機器(intelligence Machines)應用在製造、運輸、倉儲等等。過去,人類外出尋食物,未來,智慧化的機器帶動生產力的提昇及運輸效率,在將來食物會自動送到消費者的手中。

Isaac機器人平台包含了機器人軟體開發工具及測試軟體、Jetsen Xavier電腦。其中Jetsen Xavier為一專為機器人設計的AI電腦,內部包含多個晶片,包括了內含90億個電晶體的Xavier系統單晶片,8核心的Arm 64 CPU、影像處理晶片、視覺處理晶片、影片處理晶片等等,可同時間計算感測器、定位、電腦視覺。使機器人可以知道所在位置、感知週遭環境、預測週邊的物體活動,採取正確的反應或動作。

Jetsen Xavier電腦:

Jetsen Xavier電腦可依產品設計需要,以不同的規格應用在更複雜計算的自駕車上。搭配Isaac SDK軟體開發套件,可應用在臉部追蹤、眼球追蹤、姿勢、手勢偵測、電腦視覙的Isaac IMX智慧機器加速器,還有專門用於開發虛擬實境,讓搭載Jetsen Xavier的機器人系統先在虛擬環境中進行測試,例如讓自駕車電腦在虛擬的道路環境中模擬駕駛,以反覆驗證、修改調校。

Jetsen Xavier開發套件預計在8月推出,售價為1299美元起跳。


Steam客戶端存在一個10年的遠端程式碼執行漏洞,Valve緊急修補

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資安公司Context Information Security資深研究員Tom Court發現,遊戲平臺Steam客戶端存在一個至少10年的遠端程式碼執行漏洞,而這個漏洞影響每月1,500萬的活躍用戶,遊戲公司Valve在收到資安通報後,緊急在12小時內就釋出安全性補丁。

Steam客戶端函式庫的堆積(Heap)崩潰漏洞能被遠端觸發,該區程式碼是用來處理並重組多個UDP資料封包,Steam客戶端仰賴自定義的協定進行通訊,這個協定建立於UDP之上。簡單來說,這個錯誤發生於,客戶端程式沒有對分段資料包的第一個資料封包進行基本的檢查,以確保指定的封包長度小於或是等於總資料包的長度,Tom Court認為這是一個疏忽,因為在後續傳輸的封包都有經過檢查。

在現代作業系統中,單獨的堆積崩潰漏洞很難控制,因此也不容易被利用於遠端程式碼執行攻擊,但是Steam自定義的記憶體分配器,以及在2017年7月之前,steamclient.dll二元檔中還沒有使用位址空間配置隨機載入(Address Space Layout Randomisation,ASLR)保護技術,因此大幅提高了這個漏洞被利用的可能性,

Tom Court表示,這是一個簡單的漏洞,在缺乏現代化資安技術的保護下,漏洞被利用起來也相對簡單許多。他在今年2月告知Valve該漏洞,而Valve也在12小時內就在客戶端測試版發布了修正補丁,並在3月22日以將正式版推送給所有玩家,目前沒有證據顯示該漏洞曾被利用來發動攻擊。

這個漏洞之所以存在這麼久還沒有被發現,Tom Court認為,由於這部分程式運作良好,開發者似乎也沒有特別的理由更新,但這反而是一個很好的教訓,定期檢查包含老舊程式碼的程式顯得十分重要,以確保這些程式符合現代安全標準,因此他認為,Valve應該全面檢查Steam客戶端的程式碼。

另外,他還提到,在Context Information Security透過電子郵件通知Valve漏洞後,在約莫8小時過後,第一個修復程式已經產生且推送成為客戶端測試版分支,這個過程非常快速,有別於不少供應商漫長的往返溝通,目前Valve是Context Information Security心中修復排行榜中的第一快。

Ruby 2.6.0功能預覽增加JIT編譯器,官方還預告將支援Visual Studio

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Ruby釋出2.6.0版本第二預覽版,官方提到,這次的第二預覽版釋出的時程比過去都還早,因為包含了重要的功能更新JIT(Just-In-Time)編譯器,另外,除了部分語法更新外,在效能上也有提升。

Ruby在2.6版本將首次實作JIT編譯器,但這個版本目前僅為測試用,沒有太多最佳化,在程式語言方面,也只初步為JIT基礎架構做準備。官方表示,提供JIT編譯器的目的,在於提高Ruby應用程式的執行效能,而與其他語言的JIT編譯器不同,Ruby會先輸出C語言程式碼,再由常用的C語言編譯器來生成原生程式碼,這是比較特殊的JIT編譯方法。

官方表示,現在這個JIT編譯器功能還處在非常早期的階段,僅是提供一個測試的版本,讓開發者檢查在自家環境是否適用,並發現可能存在的安全性風險,而且目前也僅在Ruby以Gcc或是Clang建置,並且編譯器在Runtime可用時才支援JIT編譯器。

在Ruby 2.6.0第二預覽版僅在就JIT編譯器基礎架構做準備,並沒有做太多的最佳化,開發者可以對這個版本做一些效能測試,但不要將其做為最終的效能表現,尤其是像Rails應用程序。未來還會在JIT編譯器中實現iniling方法,預期將會增加Ruby應用程式效能。

在效能方面,Proc#call效率獲得提升,官方提到他們不再需要在意$SAFE,效能因此提升約略1.4倍,另外,block.call也執行的更快了,除了在Ruby 2.5時提升了block傳遞參數的速度,更在2.6中改進了block calling的傳遞效能,因此官方表示,block.call整體效能改進約為之前的2.6倍。

這個版本增加了實驗性功能RubyVM::AST,這個模組具有解析的功能,能將給定的Ruby程式碼字串轉為抽象語法樹(Abstract Syntax Tree,AST)節點,而parse_file方法將能解析給定的Ruby程式碼檔案,同樣回傳AST節點。由於這功能是實驗性質,官方不保證AST節點結構的相容性。

官方也預告,Ruby持續增加平臺支援,而下一個計畫將會支援Visual Studio。

GitHub真的賣了!微軟大砸75億美元買下GitHub

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GitHub是否被要被微軟併購的消息,引起開源社群的注目,而在購併案尚未確立前,許多既有GitHub使用者已經先行逃離,將儲存庫、專案搬離到GitLab或其他的程式碼代管平臺。而現在微軟跟GitHub已經發布正式通知,宣布這樁併購案成立,而微軟也砸了75億美元,將全球最大開源程式碼平臺GitHub納入麾下,此併購案,預計在今年底正式完成。

目前,使用GitHub的開發者已經突破2,800萬,而微軟表示,此併購案可以加速企業導入GitHub,「也把微軟的開發工具、服務,帶給更多新使用者。」微軟執行長Satya Nadell則表示,結合GitHub的影響力,微軟也會繼續維持對開發者的三大承諾:「自由、開放,以及創新。」在併購之後,微軟表示,GitHub仍舊會秉持開發者優先的精神,並且與微軟保持獨立營運,「工程師能繼續自行選擇想要用的開發語言、工具,以及作業系統,開發自己的專案。」

而此樁併購案,也會改變GitHub既有領導階層的安排。微軟表示,Xamarin創辦人暨現任微軟副總裁Nat Friedman,將接任GitHub執行長。而現任GitHub執行長Chris Wanstrath,將轉任微軟內部,擔任微軟技術院士,直接向上匯報至微軟執行副總裁Scott Guthrie。

此樁併購案,也會改變GitHub既有領導階層的安排。微軟表示,Xamarin創辦人暨現任微軟副總裁Nat Friedman,將接任GitHub執行長。而現任GitHub執行長Chris Wanstrath,將轉任微軟內部,擔任微軟技術院士,直接向上匯報至微軟執行副總裁Scott Guthrie。圖片來源:微軟

為何微軟要買GitHub?Satya Nadella解釋看上三大機會

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微軟宣布以價值75億美元的股票買下全球最受歡迎的開源碼分享平台GitHub之後,微軟執行長Satya Nadella也親自在微軟部落格上發表了一篇文章,他承諾將會保留GitHub以開發者為優先的思維,維持GitHub開放平台的特性,並將讓GitHub獨立運作。微軟亦指派開源碼老將Nat Friedman作為GitHub未來的執行長,現有執行長Chris Wanstrath也將加入微軟,成為微軟的技術院士。雙方計畫在今年底前取得美國與歐盟主管機關的同意並完成交易。

Nadella表示,開發人員的流程將促進與影響整個組織的商業程序與功能,從行銷、銷售、服務到IT與人資,換句話說,開發人員將成為解決全球挑戰的核心,而真正的力量來自於開發者能共同建立、協助或分享程式碼,以及借助彼此的作品更上一層樓,微軟看到了社群的力量,因而決定買下GitHub。

Nadella提出了微軟併購GitHub之後的三大機會,一是自軟體發想、協作、開發到雲端的各個生命周期上協助開發人員,二是加速企業開發人員採用GitHub,最後則是將微軟的開發者工具與服務帶給新用戶。

Nadella強調,微軟將扮演GitHub社群的服務角色,保留開發者優先的思維,讓GitHub獨立運作及維持其開放平台的特性,也將根據開發人員的意見來壯大GitHub的基礎建設與功能。

迄今GitHub已吸引了超過2,800萬名的開發人員,代管了逾8,500萬個程式碼儲存庫,而微軟則是GitHub上最活躍的組織,由微軟所發起的專案帶動了超過200萬個提交或更新。

GitHub共同創辦人暨執行長Wanstrath則表示,當他們在10年前發表GitHub時,從沒想過會有今天這個標題,當時Git只是個強大卻利基的工具,雲端就只是天空上的東西,而微軟也是家與現在非常不同的公司,那時人們認為開源碼與商業就像油與水無法混合一樣。

然而,現在的景況極為不同,Git已成為最熱門的版本控制系統,雲端是由電腦所組成,微軟則是GitHub上最活躍的組織,唯一沒變的則是GitHub依舊聚焦於開發人員。GitHub與微軟皆同意GitHub必須維持開放平台的本質,不管開發人員所使用的語言、平台、雲端服務或授權,GitHub都將是軟體建立、協作與發現的最佳平台。

至於GitHub未來的執行長則是創立Xamarin的Nat Friedman,1977年生的Friedman在22歲的時候就共同創立了Ximian,該公司主要開發支援GNOME環境的Linux與Unix軟體,在Novell於2003年買下Ximian時,Friedman順勢加入了Novell並先後擔任Novell技術長與開源碼策略長,繼之於2011年再度共同創辦Xamarin,主要打造跨平台開發軟體,微軟於2016年買下了Xamarin,Friedman則成為負責開發者服務的微軟企業副總裁,並將接掌GitHub執行長一職。

分析師郭明錤:今年蘋果所推出的3款iPhone皆為全螢幕,將調降售價

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日前自凱基投顧離職並投身天風國際證券(TF International Securities)的知名蘋果分析師郭明錤本周公布了他在新東家第一份針對蘋果的投資報告,指出蘋果將在今年9月發表3款新iPhone,且會調降iPhone價格。

在蘋果去年所發表的3款iPhone中,全螢幕原本是十周年版的iPhone X獨有的設計,但市場已傳出今年的新款iPhone都將採用無邊框的全螢幕設計,螢幕前方可能都有瀏海造型,也都支援Face ID臉部辨識。

郭明錤則預測今年蘋果除了推出第二代的iPhone X(第一代為5.8吋OLED)之外,也會發表採用6.5吋OLED螢幕的iPhone X Plus,以及另一款採用6.1吋LCD的iPhone。同時蘋果也將調整iPhone的價格策略,其中,iPhone X Plus售價應介於900~1,000美元之間,第二代iPhone X為800~900美元,6.1吋LCD版本的iPhone則是600~700美元。

去年iPhone X最低階版本的價格即高達999美元。

另外則有傳言指出蘋果將在本月中旬發表新一代的iPhone SE,這是蘋果在2016年發表的低階款iPhone,去年只微幅升級了儲存空間,還說今年的新款iPhone SE同樣也將採全螢幕設計且支援無線充電。

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