線上研討會 4/1 Microsoft Virtual Techdays...完成

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謝謝大家參加 4/1 Microsoft Virtual Techdays線上研討會, 呼, 我承認, 要一小時講完時在是太難了...Demo的部分我會在整理後放到 BLOG上, 謝謝大家的熱情參與^_^

留言

Unknown寫道…
一個小時 果然還是太短了!謝謝您~
期待更多silverlight3.0的相關資訊跟心得
2009年4月1日 下午2:10
Billson表示…
一點多之後我的電腦就沒聲音了
只能看著畫面猜老師在說什麼
2009年4月1日 下午4:10
David表示…
To蟲,
放心, 以後應該還會有其他的機會介紹SL 3.0, 未來我也會在BLOG上整理出相關的資料...

Hi Billson,
真是不好意思,讓您得要看圖猜故事...^_^
不知道您有沒有 "舉手" 問那為Event Manager Renee,在參與Live Meeting有線路或其他問題的時候, 可以 "舉手", 有一位Event Manager會幫您處理, 其實還蠻好玩的...^^
Anyway, 相關的範例和Demo我會整理後放Blog上, 再給大家參考...^_^

其實, 我發現線上的研討會雖然方便成本又低, 但是頻寬和畫面的流暢度依舊不是很完美, 不過, 能夠這麼低的成本broadcast到全世界給每一個參與者, internet與科技的進步和幫助就此展現...

善用這些科技相信應該對大夥還是有蠻大的幫助的...也許, 未來我也會嘗試自己辦一些這樣的場次, 應該還挺有趣的...
2009年4月1日 下午4:24
Howard表示…
聽了老師幾場研討會 , 非常喜歡老師的風格及傳達的觀念, silverlight2.0的書已買了, 期待老師3.0的大作
2009年4月1日 晚上10:14
David表示…
To Howard,

謝謝你的支持與鼓勵^_^
2009年4月2日 中午12:27
快快表示…
老師~~~想問你個問題
因為我最近寫了一個silverlight的應用程式，他是使用WCF服務去連結資料庫，可是我把它封裝好的.xap檔與asp.net結合放到IIS6上跑，他卻無法連到sql server，
不知道問題出在哪裡?
2009年4月6日 晚上11:15
David表示…
這要看你連結資料庫的方式用的是何種方法, 不管是用ADO.NET或是ORM技術, Connection String或是連結方式都和開發階段是不同的, 需要注意這部分
2009年4月7日 晚上8:24
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開啟 teams 中的『會議轉錄(謄寫)』與Copilot會議記錄、摘要功能

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在 Teams 中有一個非常好用的功能，可以透過 “謄寫” 把 Teams 的語音會議變成逐字稿，這部分當然是用到語音識別(語音轉文字)的AI技術。 開始謄寫與自動會議紀錄 當啟動一個會議之後，主席可以透過底下這個『開始謄寫』功能來開啟： 這個功能之所以重要，是因為他也是 Teams Copilot 要能夠順利使用的基礎。我們可以透過 Teams Copilot 進行會議的摘要、總結、整理、或是進行會議內容的詢問，而這後面用的則是LLM(大語言模型)的能力： 這功能對於需要參加很多會議的主管、或是在開會遲到的同仁，都是很方便的功能，可以透過詢問Copilot快速地進入會議狀況。 開啟 “謄寫” 功能 然而，這一切的基礎 “謄寫” 功能卻不是每一個機構都有預設開啟，如果你發現你的 “謄寫” 功能是灰色的(無法點選)，就意味著你的組織沒有開啟(或沒有為你開啟)這個功能。 那組織的管理員該如何開啟此功能呢? 很簡單，只需要到 Teams 系統管理中心，點選 『設定和原則』 --> 『會議』： 進入 『會議』 的設定之後，找到『會議錄製』–>『轉錄』 將其『開啟』即可: 如此一來，組織內的同仁就可以順利的使用 Tteams 會議中的語音轉文字(謄寫)功能，也可以使用 Copilot 來查詢會議的內容囉。 Enjoy it~
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實際嘗試使用DeepSeek API

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突然造成關注的 DeepSeek DeepSeek 是一家於2023年由中國私募基金「幻方量化」創立的人工智慧公司，專注於AI技術。算是少數專注於基底模型訓練的廠商。幻方量化這家公司的負責人很年輕，1985年生，才40歲，同時也是DeepSeek的創辦人。但他為何從投資領域跑來訓練AI模型? 如果對這家企業有興趣，可以參考 這裡 。) 從沒沒無聞到震動市場，主要是因為其最新成果 DeepSeek-V3 與 R1模型，採用「混合專家架構」設計，僅在需要時啟動部分「腦細胞」，以便於降低運算資源消耗。據傳，由於訓練該模型僅使用 2048 部 NVIDIA H800 GPU，耗時約兩個月，以極低的成本(約為560萬美元)完成訓練，但 R1 模型在數學和推理基準測試中表現出色，號稱與OpenAI的o1模型效果相當。 據聞 Meta 和 OpenAI 對 DeepSeek 的快速崛起感到緊張，主要原因在於 DeepSeek 在各種壓力底下，居然可以更低的成本，基於過去開源的基礎完成更高階的成果展現。Meta的首席AI科學家Yann LeCun指出，DeepSeek的成功證明了開源模型(例如他們家的llama)正在超越專有模型(像是 GPT or Gemini)，強調了開放研究與開源的重要性。 總之這些進展引起了矽谷的關注，甚至有Meta員工匿名表示，內部出現了恐慌情緒，工程師們正在連夜嘗試複製DeepSeek的技術。 可預見的未來，模型(不管是雲端或地端)的可選擇性將會大增，在使用的成本上也有機會日漸低廉。因此，我們就來看看 DeepSeek API 的使用。 使用 DeepSeek API DeepSeek 也有提供雲端版本的API，要使用 DeepSeek 的 API，您需要先申請 API 金鑰(以信用卡或PayPal付費)，位於 這裡 : 申請後，您可以透過發送 HTTP POST 請求與 DeepSeek 的模型進行互動。以下是使用 cURL 的範例： curl https://api.deepseek.com/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer <DeepSeek API Key...
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使用 JSON Mode 讓 OpenAI API 乖乖回傳 JSON

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有在使用 ChatGPT(OpenAI API)開發的Developers 一定知道，對於開發人員來說，使用OpenAI API有一個重要的技巧，就是要求 API 回傳JSON格式的物件。 這樣的 Prompt 非常好用，因為 ChatGPT 最強的功能可能不是回答正確的答案，但對於理解用戶說的自然語言，絕對可以說是所向披靡、無人能及。 如果在程式碼中，能夠要求OpenAI API固定的回傳JSON格式，這樣我們就可以輕鬆的Parsing回傳結果。然而，過去的OpenAI API，就算你的 Prompt 寫的再好，在幾十次的呼叫當中，總是會有一兩次回傳給你的不是精準的JSON格式，而是帶有描述性的字串，這可能會讓接收的程式立刻崩潰，除非你在程式碼中額外做一些判斷，然後重新呼叫API，retry到接收到正確的JSON格式為止。但顯然，這樣的結構設計會讓程式顯得有點傻。 如果OpenAI API能乖乖的回傳 JSON 不就好了嗎? 恩~ 恩~ OpenAI DevDay 之後，這件事情實現了。 現在你可以在呼叫 Chat API 的時候，加上底下的參數: "response_format" : {"type": "json_object" } 這會讓回傳的結果一律變成 JSON 形式。 這指令必須搭配新的 Model 👉gpt-4-1106-preview 或 gpt-3.5-turbo-1106 JSON Mode可以確保你拿到的一定是一個可以解析(Parsing)的 JSON 字串，這使得你 parsing JSON 的時候，不會得到 null，開發人員終於可以不再碰到因為 ChatGPT 的回傳不確定性，所可能帶來的程式崩潰問題。 我自己覺得，OpenAI DevDay中新推出的JSON Mode這個小功能反而是對開發人員最大的幫助。
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Power Automate 自動化網頁操作小技巧

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今天，到客戶端上課的時候碰到了個問題，有個範例是使用 Power Automate Desktop 來進行自動化的 Google search。本來是個再簡單不過的動作，卻因為瀏覽器的行為導致搜尋的結果不正常。 🎷問題 (為了方便描述，我稍微做了簡化)其實整個 flow 大概只有底下這樣： 第一個步驟 : 自動開啟 chrome 瀏覽器，進入搜尋頁面? 第二個步驟 : 定位到 文字輸入方塊 中，輸入特定文字(上面的例子是 流感疫苗 )。 第三個步驟 : 模擬滑鼠自動按下 『Google 搜尋』鈕。 本來應該這樣就可以順利運行，但瀏覽器的一個行為，卻導致第三個步驟卡關。 就是 Chrome 瀏覽器在步驟二自動出現了彈出式的選單(我們姑且先不管為何會有這個異常行為，先看這個行為導致的結果)，彈出的選單壓住了底下的『搜尋』按鈕： 你會發現在這種狀況下，這時即便第三個步驟可以運行，搜尋出來的結果也不正確： 因為這時候搜尋到的，其實是排在選單上的候選項目『流感疫苗 副作用』，而非原本我們在文字方塊中輸入的文字『流感疫苗 』。 類似這樣的狀況其實很常在透過 power automate 進行瀏覽器自動化時發生。 這是今天到客戶端進行教育訓練時碰到的問題，碰到這種狀況，一時也讓我突然卡住無法繼續。 🎷解決方案 該如何解決呢？ 也不難，我讓學員一起和我想辦法，有位學員想出了這個主意 👉 就是『隨便點一下，讓選單消失』，然後再去按下那個『搜尋』鈕。 問題是，要怎麼『隨便點一下』? 我們使用『按一下網頁上的連結(或其他任何元素)』這個 action，來模擬滑鼠點選的行為: 按下google搜尋頁面上空白的地方，讓選單消失： 接著，再用同一個 action 來模擬搜尋鈕的點選： 瀏覽器就會自動在選單消失後，再繼續按下『搜尋』鈕，這樣，就可以順利進行搜尋囉。 🎷結語 在設計 RPA 流程時，因為瀏覽器或運行環境的變數，經常會遇到一些不確定性。因此，透過這類「小動作」來排除異常情境，可以讓自動化流程更穩定、更可靠。 而且，學員能夠親自操作並思考解決方案，不僅能提升學習效果，也能培養解決問題的思維，這點特別有趣！ 你有遇過類似的問題嗎？你會怎麼解決呢？
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使用LM Studio輕鬆在本地端以API呼叫大語言模型(LLM)

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最近上課常被問到，如何在地端環境搭建出大語言模型(LLM)，並且呼叫其API。 一開始我不太理解為何會有這樣的需求(因為在地端自行搭建運行LLM的成本不一定比較低，即便可能比較安全)，但被問多了，也就開始遍尋相關的解決方案，看看有沒有什麼最簡單的方式，可以讓開發人員在地端測試大語言模型? 後來我選擇 LM Studio ，它就是一款設計來運行大型語言模型（LLM）的平台，有個算是挺優雅的整合環境，讓一般 end-user 或開發人員，都可以輕易地在 local 端進行模型的部署和測試。 LM Studio 本身支援多種模型架構和框架，當然，最重要的是，它是免費的。 下載安裝 都很容易，我就不多說。 安裝好之後，你可以看到首頁中已經呈現了許多 Hugging Face上的模型： 這顯然是因為Hugging Face是大部分免費開源模型的集散地。 你可以搜尋自己喜歡的模型，透過LM Studio下載到local之後，就可以直接載入(下圖一)： 隨手設定一下 system prompt(上圖二)，然後，就可以直接對談了。(上圖三) LM Studio會使用你的GPU進行運算(如果有的話)，你會發現，原來有好的設備(GPU)，運行的速度可以如此之快。 Local Server 對於開發人員來說，它還有個超級更友善的功能。 LM Studio本身還提供一個 local server，可以幫你把模型包裹起來讓你直接透過API呼叫該模型的功能，例如： 上圖是我們開啟 LM Studio中 Local Server功能後的結果，你可以透過 localhost 的 1234 port 來呼叫這個被 LM Studio 運行起來的大語言模型。(有沒有發現，我們用的也是 chat/completions API) 透過Postman簡單提供一下 JSON Body: { "model": "LM Studio Community/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF", "messages": [ { "role": "system", "content": "你是AI助理，請一律用繁體中...
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