Java瑪奇朵-非本科系的IT吃喝電玩日誌

Python懶人包!!今天要跟大家好好的來介紹與多人不知道的隱藏功能!!大家一起學起來!!(下)

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為甚麼大家常常把人工智慧和Python放在一起呢?答案就在文章裡喔!!(下)

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Python懶人包!!今天要跟大家好好的來介紹與多人不知道的隱藏功能!!大家一起學起來!!(上)
很多人都知道 Python 在 AI 中的優勢，可以說是坐穩人工智慧、資料分析和機器學習第一首選語言的位置，但卻沒想過 Python 也可以幫你告白、幫你整理電腦檔案、自動收發信件等，幫助提升自己的生活品質。
一般大眾覺得程式語言離自己遙遠又艱深，但隨著科技的進步，可以靠寫程式做到的事情越來越多了，除了那些最前線的高科技外，也有很多貼近生活、既有趣又實用的小程式可以嘗試喔！
不管你是未學過 Python、好奇 Python 除了 AI 還能做什麼；或是 Python 初學者，想找能學習、更能從中累積成就感的小專案練練手；或是學了 Python 一段時間，好奇還有什麼新花樣的朋友，以下都是適合推薦給你的 Python 應用：
1. Word Cloud 文字雲

文字雲，一般認為就是將出現頻率較高的「關鍵詞」突出表現，以關鍵詞當元素建構出如雲朵般的圖片，既能幫助讀者一眼就可以領略主旨、又能當成配圖繽紛文字資料。但它並不是僅要將「頻率高的字顯示得比較大」而已！文字雲其實是自然語言處理（NLP）會遇到的的項目之一，除了計算詞的頻率，組成的形狀、字該如何擺放的樣式都是學問。
而如此內藏學問的文字雲，用 Python 來做十分輕鬆簡便，最簡潔的文字雲只需要 10 行 Python 程式碼即可產生，而且展示效果也非常好。
如果是臉書、IG 或是任何社群小編，學會了這個簡單又實用的 Python 應用，以後就不用擔心配圖生不出來了啊！
2. OCR 光學文字識別

OCR 即是將圖片辨識成文字的技術，只要說起 OCR ，就不得不提目前公認最優秀、最精確的開源 OCR 系統──Tesseract。
Tesseract 是一個光學字元辨識引擎，支援多種作業系統。，自 2006 年起由 Google 贊助開發，除了極高的精確度，Tesseract 也具有很高的靈活性，只要通過訓練，就能識別出任何字型及 Unicode 字元。而其底下的 pytesseract 模組就如同 Tesseract 的 Python 包裝器。
Pytesseract 基本使用方法非常簡單，讓人可以輕易透過 Python 來實現 OCR。
這樣一來，舉凡老闆傳了一份文章的照片要你打成文字檔、或是自己想把書中文字電子化，都可以透過這個 Python 應用輕鬆解決。
3. 滑鼠鍵盤自動化

偶爾在辦公或日常操作電腦時，會遇到需要大量重複做一個動作──例如不斷按右鍵、一直按 Enter 或是重複的繁瑣操作，是不是很煩躁無聊呢？
這時候就要介紹 Python 一個強大的模組：PyAutoGUI。它能控制鍵盤和滑鼠的操作，做自動化操作，能應用在軟體測試、自動存圖，也可以用來寫遊戲的自動化程式……沒錯，就是自製遊戲外掛啦。
而在 Python 環境下 PyAutoGUI 的使用也十分直白易懂，透過定位滑鼠、鍵盤 (x, y) 座標的方式，搭配幾組常用函数，就能先悠閒地泡杯咖啡，讓電腦自動幫你完成了任務了。
 
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Python隱藏功能懶人包!!六種應用通通教給你!!(下)
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為甚麼大家常常把人工智慧和Python放在一起呢?答案就在文章裡喔!!(上)
現今無所不在的 AI，原來曾被冷落 50 多年！
AI (人工智慧) 近年最為耳熟能詳的科技技術，但詞彙其實早在 1950 年便誕生了，不過當時人工智慧僅用來跑寫好的邏輯程式、處理數學定理等，用途仍不廣泛，且當時電腦技術也讓 AI 的發展之路困難重重。沉寂好一段日子後，直至近幾十年，電腦在儲存與運算性能上有巨大突破，再加上

Python才讓人工智慧才又得以回歸主流，成為科技的發展重點。
雖然生活中似乎並不是那樣具體有感，但其實 AI (人工智慧) 蹤跡早已無孔不入的充斥生活裡，其中不外乎常見的 Youtube、Spotify 精選，甚或 Google Map 規劃的最佳路線，但除了這些之外，人工智慧將帶領人類走向什麼樣的未來呢?
▲ 人工智慧機器人機器人示意圖（ Photo ： unsplash）

分秒必爭才能「得來速」！麥當勞使用 AI 人工智慧幫你點餐、炸薯條

AI人工智慧主導的未來會如何?答案在前衛金屬大團Dream Theater的MV裡

AI人工智慧發展三階段 現在已經到第幾步?

從智能家居到產業創新 人工智慧無所不在
人工智慧的蹤跡從人手一台的智慧型手機、現正熱門的自動駕駛，到未來即將在 AIot (人工智慧物聯網) 智慧型家電與穿戴裝置等上實現，更將在各產業革命，顛覆原本的運作模式。
由 Google、Apple、Amazon 以及 Zigbee Alliance 共同成立的工作小組，計畫開發並推廣採用新的免權利金連接標準，以提升智慧家電產品間的相容性。不久的將來，各大品牌的智慧家電產品便可串連、交互使用。有一天，你也可以在下班前先用手機或其他穿戴裝置遠端操控這些家電，返家後就能享受已開啟的 Dyson 淨暖氣、聆聽著 Apple Home Pod 播放的爵士樂放鬆放鬆、還有 Sakura 熱水器放好的熱水讓你馬上泡澡⋯⋯這樣的畫面將不再是電影願景，而是真真實實的實現於日常生活中！

 
▲ AIot影片

凜冬將至，快來讓 AI 智慧家電制定你的專屬抗寒對策吧！

馬桶裡有人工智慧？連廁所的牙刷都能思考呢！

除了日常生活，人工智慧將更廣泛運用於各項產業，大致可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。
▲ AI智慧型農業（Photo ：Unsplash）
「產業人工智慧化」是產業藉人工智慧轉型，並導入各行業如金融、零售、物流、服務、製造、農林漁牧等，藉此升級轉型，並提升競爭力與產業價值。
而「人工智慧產業化」是指，將人工智慧技術元件、服務化後，以產業形式輸出，輔助各行業將產業人工智慧化，而基本上這兩者環環相扣，在互相作用之下，加速並擴大各產業人工智慧化。
又譬如農業如美國新創公司 Blue River，以圖形識別與機器學習，讓機器判斷作物與雜草區別，在機器確認雜草位置後施以除草劑，之後再持續追蹤相同位置的施藥狀況，藉此減少大面積除草劑的開銷，有效減少農作物被雜草稀釋養分的狀況。當然，這樣的紀錄又能成為人工智慧自我優化的數據庫，推進並加速優化各產業。

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Python這次被山寨大國盯上了嗎?!中國自主開發程式語言木蘭竟被爆抄襲?!真的假的?
隨著全球對知識產權、自主研發技術的日益看重，中國也興起了技術自主轉型的風潮，從中央到地方皆致力研發「純國產」的科技技術。
然而，中國宣稱自主研發、但最後被發現是假造的新聞仍不勝枚舉，自2018 年自稱國產的紅芯瀏覽器被踢爆抄襲 Chrome ，現又有一樁「國貨」涉嫌造假的新聞引起大家注意……
承載著中國對自主研發希望的「木蘭」
隸屬中國科學院計算技術研究所的「國家重點實驗室編譯組」研發團隊於 2020 年 1 月 15 日發表了一款名為「木蘭」的程式語言，不僅強調它是「中國研究人員自主設計、開發和實現的編程語言」，稱木蘭可使用於 AI 人工智慧與物聯網，並將其應用於中國的中小學校園，以木蘭為基礎延伸自主研發編程軟體、人工智慧教材和教學裝備。
開發團隊領導人劉雷在接受訪問時表示：「木蘭是我們真正掌握核心技術的編程語言」，並稱木蘭將會成為「智慧型物聯時代的 C 語言」。隨後團隊也公開了木蘭的開放原始碼軟體，提供一般大眾免費下載。然而，原本滿心期待的中國網友們很快地發現事情不太對勁。
連圖標都一樣　木蘭爆出只是換皮 Python
▲ 左為木蘭 logo 圖標、右為使用 Pyinstaller 打包成 exe 檔的 Python 圖標（圖片取自網路）
木蘭開放下載之後，很快就有網友指出木蘭的抽象語法樹與現下最熱門的程式語言「Python」完全相同，不僅如此，誇張的是連顯示圖標也與 Python 的官方圖標一模一樣！
另一位網友在分享自己的體驗時也分享：木蘭運作時套用 Python 的執行環境，程式運作方式與 Python 完全相同，但也因此運作速度非常慢，而且沒有加密。「就像在頂層做了一個接口，而底層編譯、優化等其他工作仍然由Python 來做。」
面對大眾質疑　負責人坦言「部分基於 Python 的二次開發」
隨著質疑的聲浪甚囂塵上，領導人劉雷出面聲明「自己之前受訪時犯了兩項錯誤」，其一是木蘭原本規劃是用於中小學教育，卻將它擴大到智慧物聯領域；其二是木蘭的 8 位單片機上的編譯器的確是由該團隊開發，但 32 位單片機上的編譯器「是基於 Python 開源編輯器進行的二次開發」，與原先採訪中「完全自主開發」的聲稱有很大的差距。
中國科學院於 19 日發出聲明，表示劉雷存在欺瞞、虛假陳述和誇大宣傳的行為，將對他祭出停職檢查的處分，崗位等級也從工程師降為助理工程師。並責令實驗室深刻檢討。
劉雷身為這次項目的團隊領導人，其創辦的中科智芯科技有限公司是中國科學院計算技術研究所的孵化企業，源中科院計算所計算機體繫結構國家重點實驗室而成立。而原本在「中科智芯」官方網站的「木蘭」下載連結，現在也已經不見蹤影。
技術詐騙頻傳　急於求成的後遺症
木蘭事件爆發後，有不少網友都表達了他們的憤怒，甚至有網友質疑，這種如同集體詐騙的行為不需要判刑嗎？
然而難過的是，中國自主研發技術爆出抄襲風波已經不是新鮮事。
早在 2004 年，就有標榜「完全自主智慧財產權」的麒麟作業系統，被爆出與開放原始碼的作業系統 FreeBSD 5.3 在原始碼上有 60% 的相似度，在函式名上甚至有高達 99.45% 的相似度。
而 2018 年的紅芯瀏覽器則是打出「世界第五顆、也是唯一一顆屬於中國人自己的瀏覽器核心」的旗號，但是實際上是基於 Chromium 49 核心進行二次修改，也是換湯不換藥的「Chrome 套殼瀏覽器」。
有網友認為會有這種現象是因為「上有所好，下必趨之」，官方急於採摘中國自產技術的果實，才導致很多人選擇鋌而走險，靠抄襲與蒙騙來走捷徑，殊不知這對真正的自主創新是一種極大的傷害。
而除了科技產業，另外也有投資業內人士表示，木蘭事件引發業內高度關注，這源於投資人當前對程式語言教育、 AI 人工智慧教育的高度興趣。在過去一年時間裡，已有好幾間程式語言類教育公司獲得了高額融資。
由此次事件可知，比起靠抄襲走險路，還是好好腳踏實地學習程式語言有前途啊！
 
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Java初學者想要功力大增練習開發是必要的!!下面幫大家整理了許多免費開發工具!!盡情地用吧!!
對於初學

Java的同學來說了解一些免費的Java開發工具讓我們工作、學習更順暢，那麼免費Java開發工具有哪些?針對這點

達內教育的小編匯總了一些，可供參考。

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快速入門Python有方法?!入門第一站就是先將這19個語法學起來!!同學們加油!!
很多人聽說Python程式簡單易學，前景好薪酬高，所以就想快點入門Python程式，有方法嗎?有套路嗎?當然有，不過要快速入門Python程式，我覺得這19個語法是

Python 入門第一站!

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超級實用的人工智慧發明?!你聽過讓人工智慧幫你追蹤蚊子的嗎?被叮得滿頭包的你不要錯過這篇文章喔!!

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這篇要來帶大家看看人工智慧和汽車產業的火花有哪些!!千萬別錯過嘍!!(下)
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九個汽車產業一定要知道的新興人工智慧科技!!(上)
6. Zoox ： 100% 全自製自駕車

 
▲ Zoox 無人車於夜間通過兩側都有停車的狹小街道的影片
Zoom - 這家比起其他自駕車業者，卻相對低調的公司，接收了 80 位 Tesla 頂尖工程師、 17 位蘋果工程師，成立 4 年就估值超過 300 億台幣
曾被封為「矽谷最神秘獨角獸」的 Zoox ，一向在業界裡走低調路線，曾發下要在 2020 達到「全自動出租車」的願景。
Zoom 的車體設計也走極簡路線：精簡了車頭車尾（因此外型像是 Mini Cooper 的頭尾相接）、每個輪胎都裝上馬達讓車子可雙向行駛，方便停車、車上也沒有方向盤與儀表板等等，因此有更寬敞的乘坐空間。不僅如此，乘客上下車時還能看到有貼心的問候語；可見 Zoom 想超越 Google、Tesla 等「前輩」的決心有多大。
目前大部分的自駕車公司都是為已有的車輛裝載人工智慧自駕系統，但 Zoox 正在從頭開始「全自造」打造自己的自駕車（2012 年創辦人之一 Tim Kentley-Klay 曾經嗆 Google 當時正在計劃 的無人車是「傳感器架在一台老車上」）。不僅如此， Zoox 想讓電動、自駕、叫車三個願望一次滿足：在電動車領域顛覆特斯拉、在自動駕駛技術上對抗 Waymo 、在叫車方面挑戰 Uber 。
Zoox 也是加州首個核發許可執照、准許可載客的自動駕駛服務商，將先藉由先導測試計畫，以免費搭乘方式確認自駕車運作過程是否需作進一步調整。
產業影響：Zoox 目前正在努力在 2020 年實現成熟的自駕車出租服務
術業有專攻　自駕車得益於人工智慧技術的另一種方式
除了專攻自動駕駛系統與自駕車本身的公司，也有因AI驅動系統與機器學習使使汽車生產線更高效的公司、以及在ADAS（先進駕駛輔助系統）中應用AI，而使道路更安全的公司：
　　
7. DataRPM：通過人工智慧技術預測機器故障
DataRPM 的母公司為 Progress Software Corporation，主要服務為全球各產業提供異常檢測和軟體解決方案。
而 DataRPM 的人工智慧機器學習技術能夠預測機器可能發生的問題和故障，從而節省了時間和金錢；另外，其傳感器數據來優化功能的技術，減少了突發性故障造成的停機時間，增加了設備壽命和運營效率的同時也提高了設備效率。
產業影響：一家英國車廠為了降低發動機製造的成本與提高效率，而找上DataRPM，在找出是哪些因素影響生產效率後， DataRPM 幫助製造商使用機器學習技術前幾週預測機器故障。
8. CarVi ：保障駕駛安全、改善不良駕駛習慣

 
▲ Carvi 的前方碰撞預警系統前方碰撞預警系統可以檢測到前面的汽車並對其進行連續監控，以防止事故發生。
CarVi 使用人工智慧提供駕駛分析和實時警報，以警告駕駛員可能發生的危險，例如其坑洞探查（ Pothole Detection ）技術，該技術能採集路面坑洞數據，升道路安全性的同時也授權給各州政府，方便當局進行道路維護；同時也能提醒車輛已偏離車道，即將與其他車輛發生碰撞事故。
CarVi 製造的 ADAS 可用於個人車輛、車隊、共乘或汽車保險公司，並且還加裝評分系統，對駕駛技能進行評分，並幫助駕駛員改善危害安全的駕駛行為。
產業影響：CarVi 的 ADAS 可幫助追蹤車輛、接收即時路面報告、提供事件的行車記錄，使自駕車整體上更安全。
9. Nauto：分析駕駛員行為以確保車隊駕駛安全

 
▲ Nauto 是 AI 驅動的即時駕駛行為學習平台，可預測、預防並減少移動生態系統中的高風險事故
Nauto 的人工智慧傳感器技術能檢測駕駛員行為數據，智慧駕駛員系統還可通過評估駕駛員的行為，提醒駕駛員保持足夠的注意力，探測酒後駕駛和開車打手機等行為，避免發生碰撞和交通事故，同時也能幫助車險公司評估風險。
Nauto 利用攝像鏡頭、面部識別和 AI 技術去分析駕駛員的行為，可以幫助公司更有效地向保險公司申請索賠。2016 年，豐田、寶馬以及汽車保險公司 Allianz 宣布獲得 Nauto 技術的授權。
產業影響：一家明尼蘇達州的運輸公司旗下車隊有 99% 的車輛都安裝了 Nauto。該公司採用了 Nauto 的技術來訓練、評估駕駛員，以確保安全與減少碰撞帶來的保險費用。
以上就是在自動駕駛產業中佔有一席之地、前景不可量的新創公司。可以看到無論公司主要業務是什麼、是否跟自駕車有直接關聯，AI人工智慧技術都是十分重要的一環，可以說是技術在手，就無須擔心無用武之地了。
 
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KKBOX和人工智慧攜手合作,帶來更棒的音樂體驗!!
三星Neon虛擬人物帶你體驗全新風貌的人工智慧!!(上)

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大家的轉職小劇場達內教育都知道!!還無法下決定的你先用用積木法檢測看看吧!!
爆竹一聲除舊歲，許多人除了享受與家人團聚的新春佳節外，也在規劃是否選擇在年後轉職。一方面領完年終，而農曆後的轉職潮也代表著更多工作機會釋出。

達內教育根據求職網日前公布的調查發現：有高達八成以上的上班族年後有轉職念頭，比例創下 7 年來新高；企業在徵才方面平均提供月薪條件落在 34477 元，雖低於前季但仍創下 7 年來同期新高。
但也有不少人十分兩難：轉職是否一定比較好？是否其實該繼續留任？會不會最後反而得不償失……有沒有個人職涯測量表，可以評估該不該換工作？
達內建議你可以使用「積木法」，做出專屬你的職涯檢測表！
按部就班　幫你釐清問題的「積木法」
就像是搭積木般，把核心問題分成一個個小問題，先對個別小問題進行思考，最後進行統整，就能用小積木拼出一個完整的金字塔。
優點是能夠清晰、整齊以及更具邏輯地思考，以便隨時釐清與回顧思考過程，從而幫助我們認識自我：什麼對我來說是最重要的？什麼是我絕對不能忍的？
第一步：找出積木、設定出完美金字塔
▲ 理想工作積木圖
第一步，可以先想想你「心中最完美的工作」長什麼樣子、有哪些元素？上圖舉例了可能的條件，而重要、不可或缺的條件是放在越下層的基底，往上則是錦上添花的亮點。
每一個人需求與定義都不同，推薦可以只用紙筆、或利用線上圖表生成網站，列出屬於你的需求金字塔，可自己增減調配，描繪出你的理想工作要具備什麼條件。
接著可以想想小積木各自的具體內容：例如你可能有買房的理想，那目標的薪水數字就必須設定好；如果未來想成為自己接案的自由工作者，那如果公司給你的很大的發揮空間，常有案子可以讓你獨立完成，那「累積作品」這塊積木就很堅實。
第二步：「跳槽會更好」的判斷基準：積木穩不穩
每個要素就如同一塊積木，如果金字塔倒下來了，那或許就該離職跳槽了。那要怎麼樣判斷呢？達內教育建議，這時可以拿著積木圖表，對每一塊積木滿意度評分。
▲ 理想工作積木評分圖
以圖為例、滿分 5 分（你可以自設任何評分標準），「薪水福利」這塊積木，滿意度只有 1 ，雖然上面的積木滿意度皆較高，但最重要的地基不穩，就容易倒塌，如果你的現職與理想積木塔相去甚遠，或許可以認真考慮轉職；而相對，如果你的評分項目基本符合積木塔的形狀，則可以針對不滿意的項目設法改善。
如果出現難以判斷的情況，可以給自己一定期限改變，同時考慮換環境或調整工作內容等。
轉職不是最後退路　而該是邁向理想的一步
4U 人際教育學院創辦人江緯辰曾說：「年輕人判斷工作適不適合自己有3個條件：你有興趣、這份工作是有前景且能夠符合你的願景、有個真材實料的領導人願意提攜你。」說明工作最怕遇到無趣、報酬不高、沒有未來又被糟糕的人管理。
積木法只是提供一個方法方便你檢視自己的狀況，我的能力跟我的理想有符合嗎？這工作是不是不能讓你變成一個更理想的自己？ 換一家公司，真的就能解決問題嗎？不要讓自己落到頻繁轉職、沒有選定在一個領域做好基礎累積，最後影響了可能雇主的評價。
若你轉職的心意已決，只是礙於專業能力，也不需莽換跑道，

達內教育建議您：可以選擇先去進修相關課程，也是明智的一個選擇喔！
 
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達內教育帶你一起了解新手常犯的影片後製10大誤區!!
達內教育評價好不好?跟著我一起來上課就知道!
哪些品牌在東方富比世榜上有名? 達內教育,海爾等等知名企業都進榜!!
 

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這篇要來帶大家看看人工智慧和汽車產業的火花有哪些!!千萬別錯過嘍!!(上)
AI 人工智慧在全球科技浪潮下一直是最備受注目的，人工智慧的應用百花齊放，成為人們對未來生活想像中重要的一環。而儘管 AI 技術在各個領域都迅速應用發展，汽車產業也已在想盡辦法在每個步驟都使用 AI ；但到了 2020 年，要如何拓展人工智慧 應用的新可能？在電動車和自動駕駛技術已成為市場趨勢的現在，這成為了最新的熱門話題。
餐飲、房產、家庭裝修甚至國防安全，許多產業都將受到自動駕駛技術影響，而改變原有的產業策略，自動駕駛技術成為討論各種產業問題時密不可分的重要因素，而汽車產業本身也圍繞著自駕技術、湧現了許多目標方向相同的新創公司。
來看看這些公司如何將人工智慧應用汽車的油門踩到底吧！
各有巧妙不同　新創公司們的獨門絕活
雖然幾大汽車製造商都在努力創造自己的自駕車和駕駛系統，但我們將注目於新創的科技公司。
無論其技術是用於公共交通，乘車共享還是個人需求，以下公司都處於自駕技術的最前線：
1. nuTonomy：專注解決複雜的都市交通挑戰，推出無人計程車

 
▲ nuTonomy 與東南亞版的 Uber「Grab」合作，在新加坡推出無人駕駛的計程車
坐落於波士頓，擁有 MIT 麻省理工學院的團隊背景，專注於研究無人駕駛技術的整體解決方案，目標是在交通繁忙的地方提供無人駕駛車隊，以確保更安全的道路，更便捷的交通和更少的污染。nuTonomoy 的技術「nuCore」始操控車輛變得靈活，該技術使車輛即使在最複雜的交通情況下也能導航。
2016年開始， nuTonomy 開始在新加坡試測試無人駕駛計程車，更與叫車軟體 Grab 合作，成為全球第一個向大眾開放的無人駕駛測試專案。
產業影響：近期 nuTonomy 與提供網路叫車服務的公司 Lyft 合作在波士頓海港區進行駕駛測試，以期未來能替 Lyft 用戶提供服務，因改變大眾的出行方式而獲得了更多的關注。
2. AutoX ：全球第一個有送貨服務的自駕車

 
▲ AutoX 推出全球第一個自駕車送貨服務
AutoX 提供自駕軟體的解決方案，對硬體的要求非常低，只有數個攝影鏡頭，不需要LiDAR、超聲波裝置、或者差分 GPS 定位系統，硬體成本不到 50 美元。在行車安全方面，該公司的車輛結合了人工智慧技術，透過傳感器、實時攝像鏡頭和許多真實測試里程，以確保能在旅途中做出安全的決策。
當前，AutoX 正致力發展無人車貨物配送，用戶可以通過搭配之APP選擇商品並進行配送，並可以在配送時繼續在移動商店上瀏覽選購。
產業影響：AutoX 最近在美國加州舊金山灣區的聖荷西（San Jose）啟動了他們的試點計劃，在地理圍欄區域內測試服務，併計劃每隔幾週擴大該區域。
3. Drive.ai ：解決人機溝通難題，用螢幕讓自駕車「說話」

 
▲ 自駕車 drive.ai 於下雨的夜晚，在舊金山灣區流暢地行走
Drive.ai 創立於 2015 年，因使用人工智慧深度學習來識別與迴避道路上的障礙物而聲名鵲起。
Drive.ai 車隊的日產 NV200 車身主體顏色爲橘色，帶有一條波浪形的藍色條紋。這些車輛不僅是自動駕駛，還能與附近的駕駛員和行人進行通信：全車配備了四個 LED 螢幕，能向行人顯示車輛當前的意圖，例如「等待」、「開始」、「進入」或「退出」。
產業影響：2018 年 5 月， Drive.ai 宣布在德克薩斯州的弗里斯科測試自助駕駛服務，在無人類干預之下、進行自動駕駛汽車的公共道路固定路線測試（如以下影片）。

 
▲ drive.ai 自駕系統在德州運作
4. Optimus Ride：第一個在紐約推自駕服務、安全穩定的低速自駕車，

 
▲ Optimus Ride 為第一個在紐約推自駕服務的業者

來自 MIT 的 Optimus Ride 專注在為社區和城市之間提供安全穩定又便利的運輸方式。該公司的人工智慧電動車提供高效率又便捷的自動駕駛，並且與 Velodyne Lidar 合作：採用其雷達感測器感應自家車隊後，讓「即時障礙物」、「空間」方面的偵測、導航安全與操作的可靠性等，都更上一層樓。
Optimus Ride 在特定的「地理圍欄（註：Geo-Fencing，指在特定區域如社區和城市內，的自動駕駛區域）」經營低速接駁車的服務。
產業影響：Optimus Ride 的車隊目前除了在麻州南韋茅斯的波士頓海港區部署運行之外，還因其卓越的安全特性，取得在紐約上線的資格(過去因為法律限制，紐約一直被認為是自駕車的禁地) ，活動範圍為有 300 英畝的「布魯克林海軍船塢」的封閉工業區執行，乘客可乘坐 Optimus Ride 在海軍船塢的入口與紐約東河輪渡碼頭之間來回。
5. Waymo (Google 無人車): 使用自家研發零件，包含 360 度光學雷達

 
▲ Google 無人車 Waymo 的 360 度光學雷達體驗
Waymo 誕生於 2009 年，原本只是 Google 的一項自動駕駛汽車計劃，到了 2016 年才獨立成為 Alphabet 公司旗下的子公司。2018 年底，Waymo 推出首款自駕叫車服務「 Waymo One 」，標誌著自駕車正式上路。
迄今為止， Waymo 車隊的自動駕駛里程已超過 800 萬英里，其光學雷達的 360 度感知技術可檢測多達 300 碼外的行人，生成周圍環境精確的 3D 地圖，辨識人類、分類物體並預測下一步動作。

 
▲ 乘坐 Waymo 自駕車示範影片
產業影響：Waymo 在亞利桑那州鳳凰城提供自駕車共乘服務至今。如今也正式在 iOS、Google Play 商店上推出 APP 以供下載，該 App 目前有 1500 位月活躍用戶，總計搭乘數超過 10 萬次。Waymo One 也打算在 2020 年添加更多新功能。
 
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Java瑪奇朵 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()

網路前端和JavaScript可以說是關係密切!!不知道為甚麼的你不要錯過這篇喔!!
今天達內教育要跟大家分享的文章是關於為什麼學習網頁前端一定要掌握 JavaScript ？在前端的世界裡，沒有什麼是 JavaScript 實現不了的，關於 JS 有一句話：凡是可以用 JavaScript 來寫的應用，最終都會用 JavaScript ， JavaScript 可運行在所有主要平台的所有主流瀏覽器上，也可運行在每一個主流操作系統的服務器端上。現如今我們在為網站寫任何一個主要功能的時候都需要有懂能夠用 JavaScript 寫前端的開發人員。
而後端代碼是用什麼編寫的則無所謂——不管是 Java，PHP，.NET，Node.js 還是其他——但是用戶端就一定需要一個 JavaScript 開發人員。事實上，現在很多開發人員依然沒有認識到 JavaScript 有多麼強大。學習網頁前端開發技術，掌握 JavaScript 這門語言是必要的，那麼JS有哪些功能和領域呢？一起看一看吧！
1.資料視覺化
資料視覺化是當下大家所推崇的一種互動展示模式，而 Java 擁有 ECharts、Dygraphs.js、D3.js、InfoVis、Springy.js 等多種可實現資料視覺化效果的框架。
2.行動裝置應用
PhoneGap 將 WebView 帶向了移動應用，同時也將 JavaScript 帶向了行動裝置應用。
3.伺服器端
Node.js 是一個能執行 JavaScript 的環境，以 Google Chrome V8 引擎為核心，加上一系列 C/C++ 的套件，讓 Server 端也可以執行 JavaScript 。因此現在前端、後端都可以用JavaScript，任何一個網頁都離不開 JavaScript。
4.全平台應用
一份代碼構建行動裝置、桌面、Web 能夠全平台應用，在 Eletcron 上運行 Ionic，就意味著無限的可能性。
5.遊戲
如果你對網頁遊戲僅僅停留在 Flash 的時代，認為只有 Flash 才能做出非常絢麗的遊戲特效，那就錯了。 JavaScript 也可以做出華麗的特效！
6.VR
利用 3D 遊戲引擎，如 Three.js，你也可以來創建一個 3D 世界。
7.硬件
Tessel 可以直接在設備上運行 JavaScript ，連服務器都不需要，然後像做網絡開發一樣通過用 IDE 和庫去開發它，上傳新的固件只需一句 tessel 推送指令。
8.操作系統
那麼是否有可能僅使用 Node.js 創建一個操作系統呢？NodeOS 了解一下，雖然它是用 Linux 內核來處理各種底層任務，比如硬件通訊什麼的，但是除此之外，使用的都是 Node.js。
JavaScript 在整個網頁中的地位：它屬於前端的核心，主要用來操控和重新調整 DOM，通過修改 DOM 結構，從而來達到修改頁面效果的目的。
以上就是達內教育今天為大家分享的關於為什麼學習網頁前端一定要掌握 JavaScript 的文章，希望本篇文章能夠對正在從事網頁前端工作的人們有所幫助。最後祝各位學員們工作順利，成為一名優秀的前端工程師。
 
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