嘉南藥理科技大學開發校內專屬msn機器人

資管系公告

即時通訊在校園生活裡日趨頻繁，為了提供師生更佳的資訊服務，感謝
微程式資訊(股)公司提供msnSDK訊息控制開發套件測試即日起將進行
校內系統開發整合等測試，期能完成校內專屬msn機器人，成為師生訊
息傳播另一重要管道

http://mis.chna.edu.tw/data3/average_show.asp?average_id=814

答覆客戶問題: 你們與其他msn機器人最大的不同是什麼?

我們與其他發展msn機器人的團隊最大的不同是

1.我們不是只發展msn機器人,我們是以整體im為發展方向,所以yahoo即時通 gtalk google-wave機器人 plurk機器人 facebook機器人...都會是我們的產品重點
2.我們是唯一提供完整api 讓使用者可以在msn機器人上自行應用發展的產品,當然我們本身也提供客製化的服務
3.我們的投資團隊包含經營電子商務相關產業與訊息平台開發商...,所以我們自己也在使用這些行銷工具或是相關系統整合
4.我們應用的領域比較廣泛,有很多實例可供參考 http://www.imoo.tw/blog/?p=84
5.我們是目前是市場上客戶最多的IM機器人團隊

微程式資訊新聞中心相關報導

◎微程式新聞中心
http://www.program.com.tw/app/geturl.pl?id=5&url=../xml/news/case_page1.xml&sid=1&cid=
【2009/10/30 成交案例】感謝蓋德科技 選購「RFID門禁設備(MT180)一批」交貨完成。
【2009/10/21 成交案例】感謝高苑科大 選購「RFID讀卡機(MP-508U)一批」交貨完成。
【2009/10/13 成交案例】感謝狀態廣告 選購「MSN SDK」。
【2009/10/12 成交案例】感謝嘉義大學 購買「RFID讀卡機(MP-501SSRN)、控制器(MP-511RRW-N)一批」交貨完成。
【2009/10/05 成交案例】感謝蓋德科技 選購「RFID開發套件(Demo Kit-T&A)」交貨完成。
【2009/10/01 成交案例】感謝台灣互動 訂製「RFID 讀卡機模組(MP-507)一批」交貨完成。

◎微程式情報局 http://microprogram.blogspot.com/
【2009/10/30】TASHI 智慧生活從開門那一刻開始...
【2009/10/30】微程式「MSN機器人」成為校園安全守門員

◎lazy Guy http://rd-program.blogspot.com/
【2009/10/27】微程式「MSN機器人」成為校園安全守門員
【2009/10/14】他們都在做--msn機器人與校務/圖書館系統的整合

使用shell script 操作 msn機器人

這一篇文章是使用免費imoo msn機器人套件的使用者提供,msn機器人本
身可以在 linux/win32 下運作,可廣泛支援大多數語言 (asp/asp.net/c#/java/perl/ruby/python/php/vb6/vb.net...)當然也
能使用shell script配合wget 或curl 來撰寫相關應用

以下原文出自 http://dominic16y.world.edoors.com/CGNWR3kC9euM

使用者將imoo msn機器人,應用於系統監控的實例

---

為了便於監控 Server 的狀態,我需要 Server 在更換IP時,能自動透過 msn 發個訊息給我 server 的當前IP。 msn 機器人已經有人寫好了,可在這裡免費申請使用,現在需要的就是我寫一個小程式來呼叫 msn 機器人來幫我發送訊息。

首先參照這個頁面,是 msn 機器人的運作流程,簡單提一下
0.當你申請過後,他會寄給你一個你專屬的 msn 機器人 (就是一個網址啦),和操作這個機器人的帳號密碼。
1.取得 SPID 值,也就是 session ,有效期為六小時。
2.加聯絡人,你和機器人必需互加為聯絡人,才能發訊。
3.發送訊息,發訊時要帶有效的 spid 值才能發送。

以上幾點呢,都還不需要寫程式,但你必需得先用網頁的方式測試ok了,能正常收發訊息時,才接著下一步。也就是說把瀏覽器打開,貼上正確的網址,就能測試了。

開始寫 shell script

以下所寫的程式適用於 debian 4.0 和 5.0 的環境

vim /home/backup/msn_send.sh

#!/bin/bash
# msn 機器人發訊

#1.取得 SPID 值
wget -q -O /tmp/session.txt -q 'http://59.120.234.84:8082/msnSDK/msn_cgi-win32?FUNC=GETSPID&USERID=帳號&PASSWD=密碼'

#2.設定 session 變數,此變數的有效期為六小時
session=`cat /tmp/session.txt|awk '{printf $2 "\n"}'`

#3.設定date與IP 變數
IP1=`/sbin/ifconfig ppp0 | grep "inet" | cut -c 21-38 |awk '{ print $1 }'`
date1=`date +%Y/%m/%d,%T`

#4.送訊息
wget -q "http://59.120.234.84:8082/msnSDK/msn_cgi-win32?UIDS=你的MSN帳號&MSG=$date1 IP更換:$IP1&flags=0&FUNC=SENDMSG&ENCODING=UTF-8&SESSION=$session"


以上的程式內容,需註意紅字的部份修改成你的帳密
再執行以下指令安裝
chmod 755 /home/backup/msn_send.sh
ln -s /home/backup/msn_send.sh /etc/ppp/ip-up.d/msn-send

這樣,一但 server 換IP了,它就會自動的透過 msn 來通知你。

準備要Go？讓我們Go

昨天11月10日，Google 發表了新語言 Go ，是簡單、快速、支援 Unicode 、多緒、垃圾回收機制、物件導向的語言寫法、和彈性並安全的資料型態的動態語言。相當像 C 語言。( http://golang.org/ , http://google-opensource.blogspot.com/2009/11/hey-ho-lets-go.html ) 支援 Linux 和 Mac ，不支援 Windows。

Concurrence 方面， Go 提出 Goroutine 一詞：一個 goroutine 是在同一記憶體位置上和其他 goroutine 同時執行的 Go 函數。Goroutine 不是像 coroutine 、 process 或 thread 的東西。一份程式由許多個 goroutines 組成。 Goroutine 是不會被 block 的單元。

語法方面很簡單，記憶體空間配合常值表達配置 (需要一個 byte 的整數就不會硬配四個 bytes ) ，陣列使用空間的代價很少，使用 Goroutine 代價也很少。此外，有特定的語法定義 channel ，方便寫通訊程式。在 channel 語法上定義同步或非同步傳輸。

參考資料

• 在 Ubuntu 安裝 Go 語言 (Google’s Newest Toy - Installing Go in Ubuntu 9.10)

Oracle-Sun 全新資料庫發表

今年11月4日於台北國際會議中心，昇陽公司發表 Oracle 和昇陽合力發展的資料庫平台 Exadata 。 Exadata 沿襲並整合了昇陽過去十大創新技術，提供高速、平行的大量資料處理功能。

以往的在線交易處理 (OLTP) 可能在硬體或儲存體方面遭遇瓶頸。昇陽公司運用 Chip Multi-Thread 特製晶片減少 Exadata 平台所需的處理器數量，並達到省電需求。在資料儲存方面，使用運行資料壓縮和智慧快取二項技術，解決輸入與輸出的瓶頸。

Exadata 是 Sun SPARC (硬體) 、Sun Solaris (作業系統) 、Java (虛擬機) 、及 Oracle (資料庫) 的完美組合，並且提供多種層次的虛擬化平台，能夠建立虛擬的分散系統。基準測試 (benchmark) 結果，昇陽使用9個機架的 Exadata 系統做到一個TPC-C，而 IBM 需要使用56個機架才做到一個TPC-C。 Exadata 的效能顯得較高，並且耗電率顯得較少。不過，昇陽公司大中華區系統產品事業部高級技術總監潘榆奇先生指出，每一家公司根據基準測試選購產品或方案時，應該先針對自己的專案需求選擇要使用哪些基準測試，才能做有效的決定。

據言 Oracle 即將併購 Sun 公司。而目前發表 Exadata 時，二家還是各自獨立的公司。未來發展如何，「桃李不言，下自成蹊，」可待結果自明。

以上說明及描述僅根據2009年11月4日本人參與昇陽公司舉辦的產品說明會之聽講摘要。

邏輯程式設計 Prolog

最近花不少時間重新看 Prolog 和 Erlang 的程式寫法，感想是，邏輯程式工具的威力真強。

Prolog 是一種老派的邏輯式程式語言，它的目標是執行邏輯系統。邏輯系統是一些事實和一些規則組成的一組「資料庫」，在系統定義範圍內，可以找到有一些情況被滿足。例如最簡單的三段論法說：

morale(X) :- man(X).

man(socrates).

?- man(socrates).

yes

?- man(me).

no

以上程式中，大寫符號是變數，小寫符號是常在詞彙。句子呈現 X :- Y 是規則，讀做 X if Y ，在邏輯表達式是寫成 X <- Y 。另一種普通的句子是事實。而末尾有 ?- 開頭的，是查詢句。根據以上程式，有些對邏輯一知半解的會大叫：「喔！原來我不道德！」但只是因為以上的三段論與現實的認知稍有差別：邏輯句子表達的是語意的最基本部份，但是日常用語的語意結構非常複雜。

Prolog 程式只要定義幾個句子，執行器就會找出一些滿足這些句子的情況。邏輯推論也是如此。設想有個句子定義可以從一列資料的某個位置取出一項資料：

element_at([X|_], 1, X).

element_at([_|Y], N, Z) :- element_at(Y, N1, Z), N is N1 + 1.

第一句說，對開頭為X的一列資料取第一項，答案是X。第二句則使用了遞迴定義。 (第二句讀作：(右邊) 如果 Y 的第 N1 位置是 Z ，則 (左邊) Y 前面多一項資料，這一列的第 N 位置是 Z 。) 以這樣的寫法，除了可以從一列裏指定位置取得資料之外：

?- element_at([a,b,c,d,e], 2, X).

X = b

還可以查詢在什麼位置可以找到指定的資料：

?- element_at([a,b,b,c], N, b).

N = 2;

N = 3

程式的評估，基本上是反覆檢查可以成立的句子，於是可以將所有的情況一筆一筆找出來。所以，寫一些列出各種情況的程式就變得很簡單。例如，寫個組合程式：

combination(0, _, []).

combination(_, [], []).

combination(1, X, [Z]) :- element_at(X, _, Z).

combination(N, [X|Y], [X|Z]) :- N > 1, N1 is N - 1, combination(N1, Y, Z).

combination(N, [_|Y], Z) :- N > 1, combination(N, Y, Z), length(Z, N).

第四句只考慮一列的第一個元素X參與在答案中的情況，而第五句純粹考慮第一個元素不參與在答案中的情況。 (第四句讀作： (右邊) 如果對 Y 取 N1 個元素的一種組合是 Z ，則 (左邊) 對 Y 前面加了一項 X ，取 N 個元素的一種組合，就是 Z 前面也加 X 。因果關係！) 寫程式時，考慮答案只考慮各種情況的其中一種，但程式執行時， Prolog 就像內建迴圈機能一樣，反複將各種情況一樣接著一樣列出來：

?- combination(3, [a,b,c,d,e], X).

X = [a,b,c];

X = [a,b,d];

X = [a,b,e];

X = [a,c,d];

X = [a,c,e];

......

跟 Erlang 比較， Erlang 程式沒有反覆測試每一條句子的執行方式，因為 Erlang 是函數式語言，函數的特性是從多個輸入也必須只對應到一個值。不過， Erlang 也是經由長期用 Prolog 慢慢開發完成的。這是我拿 Prolog 和 Erlang 對照檢視的原因。

Erlang 的組合程式：

combination(0, _) -> [[]];

combination(_, []) -> [[]];

combination(1, X) -> [ [Z] || Z <- X ];

combination(N, [X|Y]) -> [ [X|Z] || Z <- combination(N-1, Y) ] ++

[ Z || Z <-combination(N, Y), length(Z) == N ].

(第四句讀作： (左邊) 想求得 Y 列前面有個 X 的資料取 N 個元素的各種組合情況，先求 (右邊) 可能是對 Y 求 N-1 個元素的各種組合情況，再將 X 套到每個組合情況之前，或者是直接求 Y 中取 N 個元素的各種組合情況。至於末尾檢查 length(Z) == N ，是要克服後半程式結果的不一致情形。)

執行結果：

> test:combination(3, [a,b,c,d,e]).

[[a,b,c],

[a,b,d],

[a,b,e],

[a,c,d],

[a,c,e],

[a,d,e],

[b,c,d],

[b,c,e],

[b,d,e],

[c,d,e]]

Erlang 缺乏逐步列出各種情況的機能，所以要列出全部的組合情況，用 Erlang 必須把各種答案都算出來，並收集成一列。寫 Erlang 程式顯然比寫 Prolog 程式更辛苦一點點，不過， Erlang 提供 List Comprehension 表達法，使這個組合程式也變得稍微簡單一點點。

用Erlang做個文書編輯器

11月1日在Erlang Programming論壇發起一陣討論，談到用Erlang寫文字編輯器的疑問(見1.) 。Ted問到，據說Erlang是分散處理及容錯都很好的語言，那麼如果寫文字編輯器，有什麼並行方面的好處？Mats說，如果有分散處理能力，很好，他常在寫東西到一半必須把半成品備份，這樣可以保留他許多編輯的狀態。

Jayson回答，Erlang雖然不錯，但是講到字串處理真是麻煩透了。倒不如使用JRuby或Clojure之類，建立在Java基礎上的語言。接著，Erlang的發明人Joe答覆了，他指出Erlang做列式的資料處理真是超快的。文字編輯器所需要的文字處理，那些在C++看成string的東西，在Erlang只要把它看成list就做得很棒了。他還說，用C寫文字編輯器才是痛苦的事。最麻煩的undo功能，C語言寫起來要擔心stack中儲存的狀態有沒有改掉，而用Erlang做起來很簡單，因為語言特性比較少有狀態改變。

另外，對於載入及搜尋大檔案方面，Joe指出如果你不會寫大檔案處理的功能，這不是語言方面有問題，而是你缺少演算法的知識。他曾經需要處理gigabytes的檔案，讀過 "Managing Gigabytes" 一書之後，實作了gamma encoding就解決了問題。

Luke Gorrie有個用Erlang寫的仿Emacs。(見2.)

1. Erlang for Programming a Text Editor, discussions from Erlang Programming group at Google groups, url: http://groups.google.com/group/erlang-programming/browse_thread/thread/a6c93367b439a284?hl=en .

2. Luke Gorrie, Ermacs (software), http://fresh.homeunix.net/~luke/ermacs/ .

用 MapReduce 處理大量工作

MapReduce是一種簡單的程式模型，只要知道map和reduce程式，系統會幫忙將map用在原始資料上，整理岀中繼資料，然後用reduce程式收斂這些中繼資料。

程式結構

Map是一個從 (key, list(value)) 對應到 list(key', value') 的函數。簡單說，對map輸入一列資料，map會將資料做一些前處理，然後把一個 key 跟每一筆資料配對。Map是使用者自己寫的程式。

Reduce是一個從 list(key', value') 對應到 list(value'') 的函數。簡單說，reduce是彙總函數，將許多 value' 收合為一個value'' 。 Key' 的存在，可能是用於樣式比對或額外附加資訊的需要。最後的結果仍是 list(value'') 是方便與其他 reduce 程式的輸出再做合併。

系統組成

系統使用相當多的工作單元分別消化map和reduce工作。工作單元可以分佈在許多台電腦中，並且工作單元彼此不共享記憶體資料。Map或reduce做完之後，將資料儲存在檔案系統中。只有一種特殊的工作單元稱為master，負責監看所有map和reduce工作單元的活動情況，並負責派遣map或reduce工作。

分散處理：Map和reduce工作單元各別處理自己的一段資料，做完時，將資料儲存在自己所在電腦的檔案系統，並將完成訊息和檔案位置資訊傳給master工作單元。Master工作單元可以再將中繼檔案或結果檔案的位置資訊傳給下一個map或reduce工作單元，指派下一階段的工作。

檔案儲存：檔案從來不整合成一個大檔案，而是以許多小檔案的形式存在許多台電腦中。電腦彼此之間不交換檔案流，節省網路頻寬。

容錯處理：如果有一些工作單元或電腦不活動並且沒有回應，master工作單元將已經指派去那些電腦的工作重新指派給其他工作單元。要重做工作的原因是，不回應的工作單元造成它所在的電腦檔案無法讀取。重做無效的工作最有容錯的保障。

實作案例

Google MapReduce是C/C++寫的。Hadoop是用Java實作的MapReduce平台，從其中擴充出HadoopDB和Hive等資料庫系統。CouchDB是用到MapReduce方法處理索引的文件式資料庫，用Erlang實作。Disco是Nokia開發的開源MapReduce平台，用Erlang實作，使用者必須用Python寫程式。

1. MapReduce, Wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/MapReduce.

2. Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat, MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters, Proceedings of 6th Symposium on Operating Systems Design and Implementation, 2004.

msn機器人應用實例與相關整合應用

社群合作/軟體開發商/廣告行銷公司/學術探討...各行各業需整合/合作,

或是業務搭配...歡迎與我聯繫(sonet.all@gmail.com)



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我們已有超過100個以上的企業/團體/活動使用 應用實例

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<<系統整合與應用>>

新竹大學 (校務系統整合)

世新大學 (圖書館系統整合)

元智大學 (圖書館系統整合)

嘉南藥理科技大學 (資管系整合應用)

國立高雄海洋科技大學-電訊工程系 (RFID貴重儀器管理)

高盛理財資訊有限公司 (理財資訊傳遞與管理,與CRM系統結合)

雲林縣消防局 (系統log警示通知系統)

台南縣消防局 (系統log警示通知系統)

花蓮縣消防局 (系統log警示通知系統)

新竹縣消防局 (系統log警示通知系統)

屏東縣消防局 (系統log警示通知系統)

高雄加工出口區管理處 (系統log警示通知系統)





<<行銷與社群合作>>





數位時代

http://bnext.imoo.tw/  

癮科技

http://cool3c.imoo.tw/

我的貼身e管家

http://join.imoo.tw/gov/

瘋狂賣客機器人

http://crazymike.imoo.tw/

2010台灣茗茶、咖啡暨美酒展-展昭國際

http://join.imoo.tw/chanchao/

電丸公仔機器人

http://tgs.imoo.tw/index.php

熊貓機器人

http://panda.imoo.tw/

3BEST的3寶機器人

http://blog.imoo.tw/?p=1262

重灌狂人MSN機器人

http://briian.imoo.tw/

極品專賣MSN機器人

http://join.imoo.tw/expro/

MSN天氣達人

http://www.tenki.tw/itenki/download/other.php

遊戲基地 MSN機器人

http://www.gamebase.com.tw/event/event_20100607_MSN/index.php

ezfly 行銷合作案

http://ezfly.imoo.tw

麗星郵輪 行銷合作案

http://starcruises.imoo.tw/page03.html

華納威秀MSN機器人

http://vieshow.imoo.tw/

狀態廣告

http://statusad.tw

---

msn機器人本身可以在 linux/win32 下運作,可廣泛支援大多數語言

(asp/asp.net/c#/java/perl/ruby/python/php/vb6/vb.net

...),本身提供soap/cgi/ado 介面操外部系統連接,互動選單可直接

支援一般web 程式

RFID 採用情況調查 (2009年度發表)

澳洲 Wollongong 大學研究人員在2009年下半發表了一篇調查報告，指出 RFID 方案採用及投資群的偏好項目。(見1.) 他們就 130 份 RFID 期刊的讀者做調查，客群包括批發商、零售商、通信、服務、通訊、製造、財務保險、採礦、行政與國防。有 39% 小企業 (20人以下) 、21% 中型企業 (20人到200人) 和 40% 大企業 (200人以上) 。從調查的 21 項目中，最廣為據以投資的項目是：

1. RFID的採用改善資料品質、可信度和及時性。
2. 高層管理者的贊助，提供投資的可能。
3. 改善供需的結盟。

較不影響RFID採用決策的是：

1. 威脅隱私。
2. 威脅到安全方面。
3. 工程標準模糊不定。

調查結果顯示，對方案採納人來說，主要的認知是採納RFID方案獲得策略優勢。而對於未採納者，主要的認知是採用成本及連帶成本過高。

1. SF Wamba, B Keating, T Coltman, K Michael, RFID Adoption Issues: Analysis of Organizational Benefits and Risks, working paper series.

最早的對話系統 Eliza

Eliza 是人工智慧領域很有名並很出色的對話程式，模擬心理醫生與人對話。對話的例子像這樣(http://tadhg.com/wp/1997/12/31/a-dialogue-with-eliza/)或那樣(http://osiris.sunderland.ac.uk/cbowww/AI/AI/eliza.html)。Eliza 被一般自然語言處理的教科書當做最基本的例子，因為它沒有建立完整的句子結構、也沒有資料庫更新、更沒有機器學習，卻能夠處理與人對話的工作。它怎麼做到呢？

Natural Language Understanding (見1.) 1.3 節 (第7頁) 指出，Eliza 內建關鍵詞資料庫，每一筆記錄以 keyword, rank, pattern, outputs 等欄位分別表示：輸入句中存在哪個關鍵詞，順序等級，句子符合的樣式，以及應該輸出的對話。例如： (alike, 10, ?X, In what way?), (alike, 10, ?X, What resemblance do you see?), (are, 3, ?X are you ?Y, Would you prefer it if I weren't ?Y?), (are, 3, ?X are ?Y, What if they were not ?Y) ...... 問號開頭的符號 ?X 和 ?Y 是變數。

對話處理方式是先比較輸入的句子符合資料庫哪些筆記錄的樣式，找到相對的關鍵詞。如果關鍵詞很多，就挑選一個順序等級最大的。以挑選的記錄，使用它指定的輸出句子當做回答句。接著，處理下一輸入句。

Eliza 系統成功的意義，或許是，電腦系統可以不懂人輸入的句子是什麼意思、也可以不關心人輸入句子表達的重點，卻只要在人輸入句子時即時運用自己現有的對話知識，用另一個句子回答人。而回答的句子恰好能引發人的對話思考。人類也像 Eliza 一樣，自己懂得什麼，才能夠答什麼。Eliza 系統的優點是很容易實作，人們不必充份懂語言學，就能建立一套聰明的對話系統。

1. James Allen, Natural Language Understanding, The Benjamin/Cummings, 1995.