台灣技職教育何去何從?

請大家看一下這篇精闢的文章: 重塑技職，提升技術人才, 這篇文章有幾個重點:

1. 當年技職司成立時, 台灣技職教育尚無科技大學, 目前則存在普通技職與高等技職等兩條不同路徑.
2. 以德國「雙軌制」為例, 針對想鑽研基礎技藝的學生, 應該鼓勵引導他們到高職, 好好學習一技之長, 畢業即就業. 對於想進一步深造的學生, 科大應該更全面地培養他們的能力;除了專業能力, 也應包含英文、數理等基礎學科能力, 這樣才能與實務專業相輔相成.
3. 科大需要的語文及數理等知識基礎, 因為高職時期學習時數不足, 影響到未來的學習與發展. 高職生大多數直接升學的現象, 造成就業或升學都需花加倍的時間與資源來彌補.
4. 科技大學與普通大學, 兩者之間其實不一定要「為了不同而不同」.
5. 高職應該提升就業比例, 高教與科大招生合流、打造頂尖科大.

台灣需不需要自行發展幾何核心?

我們所謂的幾何核心 (Geometric Kernel), 類似 https://en.wikipedia.org/wiki/Russian_Geometric_Kernel, 是用來建立電腦輔助設計與分析套件的基本數學程式庫.

從資料中得知, 俄羅斯花了兩年的時間打造, 2013 年所完成的核心網站在: http://rgkernel.com/ 

當然, 受惠於法國, 目前 https://www.opencascade.com/ 有開源版本: https://github.com/tpaviot/oce, 在這種情況下, 台灣還需要自行開發類似的幾何核心套件嗎?

若從商業的角度來看, 大多公司在套件的開發上會採用 Parasolid 或 ACIS, 甚或像某些 MCAD 套件, 兩者兼用, 在商言商, 台灣應該也無需大張旗鼓, 自行開發商用核心.

但是, 若從國防應用的角度來看, 這可能是一條不得不走的路, 只是這項議題跟 KMOLab 完成沾不上邊, 就此打住, 只談教育界若希望擁有能夠自行掌握的幾何核心, 該如何下手.

在設法利用 MSYS2 編譯 OpenCASCADE 之前 (哼, 為何不用 MS 相關套件? 這確實是個好問題!!), 我們希望能夠充分掌握一個較小的開源核心, 也就是 https://github.com/solvespace/solvespace, 先取出其解題核心, 編譯成動態連結程式庫, 然後以 Python3 呼叫, 有關這點, 已經初步完成, 從 https://github.com/KmolYuan/Pyslvs-UI, 就可以找到這個 solver: https://github.com/KmolYuan/python-solvespace, 接下來的應用就是充分利用這個幾何解題程式庫, 發展與機構設計及合成有關的套件, 接著就是設法解析 Solvespace 的每一個層面, 能夠配合新技術, 延伸出自有的 MCAD 小型套件, 用來建構簡單的機械設計零組件.

一旦完成 Solvespace 的解析, 或許就能在 FreeCAD: https://www.freecadweb.org/ 的導引下, 朝更大範圍的核心開發與相關應用前進.

如何面對滿天飛的工業 4.0 與人工智能口號?

現在的許多報章雜誌, 幾乎滿滿的工業 4.0 與人工智能內容, 不知道大家還記不記得當年的五年五百億以及兩兆雙星, 也是訊息充斥媒體, 結果呢? 

當然, 將全球當紅的技術架構, 透過宣傳廣為人知, 絕對是件好事, 但若其結果只是讓許多人趕進熱潮, 完全錯失重點, 到頭來空忙一場, 可就得不償失.

大家先看看 http://mde.tw/cadp2018/content/最佳化設計.html, 裡所列出來的所謂"最佳化設計" 題目, 其實是利用計算機程式的蠻力運算以及些許的突變設計, 在已知模型運算優劣的情況下, 讓電腦的"演化"運算, 替設計者尋找可用的"最佳"設計.

其實這個例子中設計模型有最佳解析解, 可以透過數學的微分求得, 將其採演化運算求解, 可以讓使用者了解, 若設計者能夠透過數學模擬與運算, 在最佳化設計參數組合並不確定的情況下, 電腦的計算能力, 可以協助設計者找到逼近解析最佳的設計參數組合.

而這樣的所謂最佳化設計運算的前提, 是使用者能夠在基本的物理與數學架構下, 找到提供程式運算比較各階段運算優劣的模型.

意思是, 若設計者不具備推導能夠輸入電腦程式的所謂"適應方程式", 上面的演化程式與電腦運算能力再強, 都派不上用場.

所以初步的結論是, 任何希望在演化最佳化設計流程中掌握關鍵的設計者, 都必須熟悉其相關設計領域所需的物理與數學原理, 沒有捷徑.

好了, 那麼這個簡單的演化運算與人工智能有沒有關係? 有, 但是透過蠻力運算的過程, 真正的智能還是來自人的數學推導與程式編寫, 這種小兒科的應用, "人工"智能還是遠遠地落在天邊.

至於所謂的工業 4.0, 以 KMOLab 目前的程度, 距離更是遙遠, 面對這些口號, 也許只能先當作充耳不聞, 先好好看些影片, 多讀一些書之後再來說: http://mde.tw/cd2019/content/AI.html

KMOLab 的動態網誌

過去十年, 從收費 hosting, 自行架站, 使用 OpenShift 雲端網站, 建立過許多相關網誌, 現在則透過 Google 的 Blogger 的免費服務, 配合網際內容管理課程, 建立這個 KMOLab 僅存唯一的網誌.

在使用收費 hosting 與自行架站的時代, 採用的是  Wordpress, 在 OpenShift 階段, 則加入 Pelican 靜態 Blog 與 Wordpress 整合, 好處是 Pelican Blog 可以同步使用 Github 倉儲, 各資料與系統的修改都具備版本, 可以完整儲存整體資料.

現在使用 Google Blogger, 若結合 Github Pages 上的 Pelican Blog 與 Google Blogger API 之間的整合, 應該也能達到類似的效果, 其中將圖片與大檔案存在 Google Drive, 影片則存在 Youtube, 這樣的使用, 似乎是現階段最佳的使用模式, 只是程式架構只有概念, 可能要利用 2019 年開課時段設法開發出來.

傳統的收費 hosting 不是不能使用, 而是架構不夠彈性, 假如沒有早期 OpenShift 的使用架構 (目前的 Heroku 使用流程類似), 感覺都無法永續, 只能將已經投入的軟硬體做最後的殘餘價值回收使用.

上述指的較為永續的雲端 hosting 使用架構, 最重要的就是能夠可攜的 client 端, 先前的 OpenShift 採用 ruby 打造, 早期的 Heroku 也是使用 ruby, 目前則以 node.js 打造, 使用起來還算方便, 只是 persistent data 的使用必須另尋途徑, 目前則僅將 Heroku 當作另一個展示動態程式用的 Github 倉儲使用, 還未涉入 persistent data 的結合.

總之, 假如要將時間再拉回 20 年前的 Zope, 提起網際內容管理系統的許多失敗流程, 就又是非常令人吁噓的一段經歷, 好的產品是有其生命歷程的, 想要永續, 就必須在供需上取得平衡, 免費使用 Google Blogger 的用戶, 若想要建立永續的使用, 除了參與 Adsense 的架構之外, 別無他途.

接下來就要開始啟動 Google 的廣告服務了.

以下測試能否導入 Facebook 影片:

(source: TerryGou and https://developers.facebook.com/docs/plugins/embedded-video-player/ )
不知為何, 上面的影片嵌入, 在 Chrome 沒有問題, 但是在 Firefox 卻無法正常顯示?

開啟您的網際內容管理

目前在網路上能夠免費使用的動態網誌系統越來越少, 有些網誌系統從原先完全免費, 改為必須與認購的網址綁定才能使用, 但是 Google 所提供的 Blogger, 仍然在完全沒有限制條件的情況下, 讓使用者透過 Gmail 帳號登入, 就能夠快速建立個人的網誌系統.

2019 年可以說是一個網際內容管理新的紀元年, 主要的影響因素包括:

1. 微軟以 75 億美元購買了 Github (Github 開啟了網際程式碼代管系統先河)
2. IBM 以 340 億美元購買了 RedHat (紅帽是以開放創新精神持續獲利的典範)
3. 虎尾科技大學五專部精密機械工程科, 開設了第一門網際內容管理課程 (採用 Github 與 Ubuntu 與 CentOS 免付費系統教學)

我們知道台灣有三個國立科技大學, 在 2018 年又重啟了五專部的招生, 並且採用 IBM 的 P-Tech 教學模式, 希望透過科技內容學習與業界最新技術的整合, 讓學員在緊密的學用並重流程中, 能夠畢業即就業.

此一構想當然很棒, 因此我們先來看看, 到底何謂 P-Tech 課程?

P-Tech 源自 2011 年, 是讓高中生能到科技大學選課, 以科學、工程、技術及數學 (STEM, Science, Technolog, Engineering and Math) 等課程為主, 並且強調資訊科技 (Information Technology), 希望達到「將技術放在學生體驗的最前沿」目標.