COSCUP 2017 議程筆記微感想

之前參與 COSCUP 2017 的小筆記與感想 (2017-08-06)，記得當初為了搶這票券，也是費了一番苦心。但計畫總是趕不上變化，這次只有參加第二天的議程，除了外面的攤位有去走了一圈逛逛外，大部分都在 Golang 社群議程場內活動。

也許應該要效法議程主持人 Kakashi 之前參加的經驗那樣，應該花大量的時間跟其他人交流互動，多認識業界中各領域的大神，竟然有這麼好的機會把大神們都招集再一起呢，而不是像這次第一次參加都只窩在議場裡，沒什麼主動認識新的大神。

插曲是沒想到坐在旁邊的竟然是研究所時期，其他實驗室同期的同學啊，也是這次 Golang 社群講者之一 Appleboy 同實驗室的學弟，這世界可真小不是嗎。

大部分的簡報、影片以及相關資訊都可以在 Golang 社群找的到。

Marshal 不給你的，自己來

自訂 JSON Marshal 的議題，主要是方便用戶端更容易處理資料，因而要自訂 Marshal，使得時間格式改用 Unix time 輸出，期間遇到的實做問題與解決。

自己之前實作好似也有遇到相同的問題，主要是針對自訂結構 A 實作自動 Marshal 函數，將時間改用 Unix 格式輸出：

type A struct {
   Name string
   CreateTime time.Time
}

func (a A) MarshalJSON() ([]byte, error) {
   return json.Marshal(struct {
      Name string
      CreateTime int64
   }{
      a.Name,
      a.CreateTime.Unix(),
   })
}

如果搭配上 embedding struct，若沒有實作 MarshalJSON，那麼 marshal 結果將會是錯誤的：

type B struct {
   A
   Age int
}

func main() {
   a := A{"Hello", time.Now()}
   b := B{a, 17}

   ar, _ := json.Marshal(a)
   br, _ := json.Marshal(b)
   println("Marshal(A):", string(ar))  // Marshal(A): {"Name": "Hello", "CreateTime":1502769076}
   println("Marshal(B):", string(br))  // Marshal(B): {"Name": "Hello", "CreateTime":1502769076}
}

這樣得為 struct B 實作 MarshalJSON，若以後 B 又 embedding 到另一個 struct C，那麼 C 也得實作 MarshalJSON 才行。這樣實在有點麻煩，較好的作法會比較偏向演講者所提的，為該時間自訂結構並且直接使用：

type UnixTime struct {
   time.Time
}
func (u UnixTime) MarshalJSON() ([]byte, error) {
   return json.Marshal(u.Unix())
}

type A struct {
   Name       string
   CreateTime UnixTime
}

type B struct {
   A
   Age int
}

那麼套用原本的輸出程式碼，結果將會正確所希望的輸出。

GoLearn：Go 語言處理機器學習

上次聚會 Lighting talk 那位分享者的更詳細介紹，使用 GoLearn 處理以下資料分析工作：

Decision tree
KNN (K-nearest-neighbors)
Bayes 條件機率分析
Linear regression 線性迴歸分析 (找一條線能代表所有已知資料)
Neural network 類神經網路

展示手寫數字的資料學習，以及拿訓練樣本來辨識現場手寫的資料，看起來效果來挺不錯的。

Go, Java, C# gRPC + Protocol buffer 共同大亂鬥

推坑性質的介紹 gRPC，具有以下特性：

支援 HTTP2，大量傳輸速度會很快
多個語言函數庫支援，Java, C#, and Go
目前瀏覽器還沒有支援 gRPC…
資料格式採用 Protocol Buffer，其程式碼產生步驟：
- 寫定義檔
- 使用 code gen
- 直接使用產生的程式碼
channel 概念，支援 streaming/ timeout

比較有印象的現場展示一個語音辨識 Demo，透過 gRPC 呼叫 Google API ‘speed to text’，進而拿到語音轉換成文字後的結果，覺得這個相當有趣，要找時間來嘗試看看。

Dependency Injection in Go

這場蠻有啟發的，DI (Dependency Injection) 這實作模式常常使用到，但從來沒有認真是了解那幾個專有名詞，Dependency Inversion Principle, Inversion of Control, and Dependency Injection，講者在短時間介紹解釋這三個名詞的概念，以及一個很好理解的範例介紹，並在最後分享他們所使用的 DI 函數庫。

DI 是為了解決 Coupled system 所帶來的問題：