[範例程式] Windows Phone 7.1 Mango 自訂動態磚範例

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底下的這個範例是TechDays 2011研討會時，我Demo的WP7.1當中，自訂動態磚的操作，可以配合先前的教學影片一同觀賞。
[範例] 下載

[教學影片]
109 Tiles動態磚的使用介紹
這支影片當中介紹的是WP7當中相當重要的動態磚機制，我們介紹了7.0中的Application Tile以及7.1 Mango版本當中的Secondary Tiles。在WP7.1 Mango的版本當中，開發人員可以自由的透過程式碼建立Secondary Tiles，可以新增、修改或刪除，也可以自由地指定Tiles上的圖示、文字標題與數字等資訊。用戶從Start畫面點選Tiles也可以直接連入App，並且帶入參數，是一個相當好用的機制。

[範例執行展示]

留言

eDAR寫道…
老師你好，我是9/19 Windows Phone Silverlight 課程的學員，目前在實做Push notification的功能遇到一個問題，我們手機用戶會把收到的Uri送到我們server，然後server會固定時間將訊息再發送給MPNS，因為我們是固定時間發送，萬一我們的客戶超過10000人，那有可能同一時間要發送1萬筆資料給MPNS，每筆資料我還要接收response，那...很恐怖，請問有何方法可以解決此問題??
2011年9月29日 下午3:06
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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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VS Code的字體大小

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身為.net developer，這年頭是什麼code都得要會寫的年代。 而雖然我的NB還沒從Windows淪陷為Mac OS，但寫Node.js和Python免不了要用VS Code，這是一種愛的表現。 但歲月不饒人，盡管微臣非常熱於配合，但VS Code預設字體的大小在我還沒錢買大尺寸螢幕的狀況下，實在讓老臣難以適應。當下的第一個反應是什麼? 當然是 Ctrl+滑鼠滾輪往上推…哇靠，沒用。看…這設計…恩，千錯萬錯一定是我的錯。 只好從選單 file –> Preferences –> Settings: 在出來的視窗中，你可以看到 editor.fontsize: 沒錯，改它就行了。改不動? 喔，不好意思，我沒仔細看說明，要copy到右邊是吧，沒問題，copy->paste->modify->Save…搞定。 好簡單啊…連ctrl+(mouse scroll up)都用不到了呢… 咦?這是一篇抱怨文嗎? 沒有，誰說的? 免費的tool我們還有什麼好抱怨的呢…要感恩啦。 啊….對了，如果你還是堅持要使用 Ctrl+滑鼠滾輪，請找關鍵字… "editor.mouseWheelZoom"
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八卦與未來 上個月，前Google執行長Eric Schmidt在史丹福有場演講，媒體關注的是八卦消息(如果你也曾關注，網路上有很多鐵定可以找到)，但我注意到的則是他提到了自己認為接下來 AI(特別是大語言模型) 可能的發展方向，包含: Large Context Window AI Agent Text-to-Action 底下這邊有這一個段落的影片： https://www.youtube.com/watch?v=zl3k1ksFZdY 為何我會關注這部分? 因為上述的三個方向，也是身為開發人員的我，過去這一年，來與LLM打交道後的感想。昨天，我在 twMVC 的研討會分享中，展示了一個其實我過去早做過了N百次的範例，就是企業的請假機器人。(唯一不同的是，這次我幾乎沒有寫任何程式碼) 場景是，員工在家裡生病了，想要透過語音或是app進行請假，你可以看底下這個運行的範例 (git圖檔會循環播放，開始是 『我好像感冒了』)： 用自然語言對談的方式，即可完成請假。 我說過，類似這樣的範例我做過很多次，用 LINE Bot 搭配 C# 做過，用MS Bot Framework 做過，前陣子也用 Semantic Kernel 框架做過，更早期，還沒有AI的時代，我也在EIP和HR系統裡做過。 但我想說的是，這 就是 Text-to-Action 的呈現，也是一個典型的 AI Agent 的例子，它讓我們透過自然語言(可以是語音或文字)，直接命令機器人(Chat Bot、AI 助理、Agent、Assistant …不管你叫它什麼…)幫你完成一件事情(請假、售票、查詢資料、做財務報表、統計圖表、寫程式…etc.)。 這是一直以來人類對電腦最底層的需求與期待。 隨著 LLM 能夠處理和記憶的 Context 愈來愈被放大，AI Agent 所能夠處理的任務就更加的不受限制。 自然語言才是最符合人類直覺的操作 順帶一提，我昨天在研討會中講了一個故事。 有天，你覺得自己需要聘請一位助理，因此上網張貼徵人啟事，沒多久，你找到了一位號稱上知天文、下知地理的高材生，來幫助你更有效率的完成工作。 他什麼都好，唯一的一個小缺點是，你不能直接對這個助理下達指令，你必須用一種只有這個助理看得懂的語法，才能要求這個助理幫你完成特定的工作。這些語法還挺
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新版的Line Messaging API，要主動發送訊息給用戶不是很困難，主要是透過Push API，可以參考底下的官方說明 : https://devdocs.line.me/en/#push-message 另外，如果你想申請一個Line Bot，可參考: 關於LineBot (1) - 用c#建立一個LineBot 前陣子說過，我們為了團隊開發方便，做了一個 Nuget Package 以便於讓撰寫C#的開發人員可以方便的進行Line Messaging API的操作。 所以，如果你想要透過該SDK來發送訊息給用戶，可以透過底下的指令: isRock.LineBot.Utility.PushMessage(               UserId, 要傳送的訊息, AccessToken); 別忘了使用前，要先引用linebotSDK這個套件: 當您在.net 4.x的專案中，安裝上述lintbotSDK，即可透過前面提到的指令發送訊息給用戶，但請注意，該用戶必須加你的bot為好友。 你可能在使用時會碰到一個問題，怎麼知道用戶的id呢? 請注意，PushAPI的Line用戶id並非你的line ID，而是一長串項是底下這樣的id: U6OX388eOX3634X2OX2e341OX06b8OX4123 這個ID會在你的用戶跟你的bot交朋友，或是對談的時候，由系統傳送給你所設定的WebHook網址(其本質上是一個asp.net WebAPI或類似的API服務)。你會在Line傳遞給該WebHook URL的封包中的JSON形式資料內獲得。 也就是說，當你的用戶傳訊息給你的Bot，或是與你的Bot做朋友(或封鎖)，你所在你的LineBot後台，所設定的這個WebHook，都會收到這些相關的訊息。其設定位置如下: 訊息內容是以JSON的格式出現。 但是，如果你還不知道怎麼寫一個WebHook，該怎麼辦呢? 寫個WebHook其實很簡單，以asp.net來說，就是寫一個asp.net WebAPI即可。(有空我再說明，但今天比較沒空) (2017更新，WebHook開發方式請參考 這裡 ) 如果你沒空寫，可以先用底下這個工具(注意這個工具 僅限測試使用 ，我們不保證其穩定性與可用性、與資料安全性): http://isbaas.azurewe
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使用Qdrant向量資料庫實作語意相似度比對

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什麼是向量資料庫? 在許多的AI實作當中，都有向量資料庫的使用需求。例如RAG(檢索增強生成)、或是資料的相關性比對、相似性搜尋…等，這些應用情境中，我們都會用到向量資料庫。 向量資料庫主要的任務，當然就是存儲和查詢向量數據。被儲存的向量數據通常是高維度的資料，以陣列(集合)的形式呈現。 例如，OpenAI就有提供一組Embedding API，讓我們可以把文字給向量化。你可以透過該 API，把一句話(一段文字)轉換成向量數據，類似底下這樣： OpenAI 的這組 Embedding API，在預設狀況下，會把資料轉成 1536 維度的向量數據，其背後的行為是把文字送給一個訓練好的模型，透過該模型跑出這組向量數據，再回傳給用戶。 然而，把一段文字給向量化的目的是什麼呢? 當我們把文字做了這種轉換後，在 1536 維度的座標空間(向量數據)中，愈相似的文字，透過Embedding API會得到距離愈接近的座標點，藉此，我們得以迅速的判斷兩段文字在語意上的相似性。 而向量資料庫中所謂的查詢功能，主要就是向量的檢索，像是『近鄰搜索（Nearest Neighbor Search）』，當用戶或應用程式提交一個向量查詢時，向量資料庫會幫我們找出資料庫中，與之最相似(接近)的向量座標點。 因此，開發人員只需要透過 Embedding API，把文字轉成向量，再把轉換好的向量座標值，儲存到向量資料庫之中，未來就可以透過向量資料庫來查詢相似(接近)的文字。 關於這個部分，如果讀者有興趣，前陣子有段網路上的影片把多維度向量資料庫的概念介紹的蠻清楚的: https://www.youtube.com/watch?v=W_ZUUDJsUtA https://www.youtube.com/watch?v=ct20Kv8yn0U 為何需要? 向量資料庫最實務上的應用，就是找到類似的特徵值。 例如，當我們把人臉的特徵值以向量資料的形式儲存到向量資料庫中之後，我們就可以透過資料庫本身提供的搜尋功能，快速地尋找出相似的人臉，這也是許多AI應用實現的基礎。 我們底下的程式碼範例，則是找出最接近的問題。(呃…什麼意思?🤔 請往下繼續看) 我們在建立對談機器人時候，常常需要讓機器人回答用戶的問題。這時，我們會讓用戶輸入問句，然後透過 Embedding API
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