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本週專欄(Column)
TechBridge Weekly 技術週刊團隊是一群對用技術改變世界懷抱熱情的團隊。本技術共筆部落格初期專注於Web前後端、行動網路、機器人/物聯網、數據分析與產品設計等技術分享。本期由 @pojenlai 帶來深入學習 LSD-SLAM 番外篇 - RDS X RTAB-Map。
本週精選(Selected)

當你在處理的數據量不夠時是不是就不能使用 deep learning 的方法了?本篇文章介紹了面對小數據時 deep learning 的技巧和心得。

客座投稿(Guest)
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網頁前後端(Web)

之前才發現 Netflix 有這個很酷的東西,一個叫做 Chaso Monkey 的程式,為了測試穩定度,會隨機把你 Production 上面的機器關掉。可以看看他們為什麼會做這個東西出來。

現在較大型的前端專案開發上,已經幾乎不能沒有 Webpack 了,可是你知道他是怎麼運作的嗎?這篇文章簡單的分析了 Webpack 打包出來的 Bundle 文件,試圖簡單瞭解一下運作原理。

這篇利用 min-width 跟 max-width 巧妙達成 Responsive,是個滿特別的思考方向。

行動開發(Mobile)

有個十年經驗的 Android 工程師去今日頭條面試之後被拒絕了。原因是技術深度理解的不夠深。工作經驗越久,公司就會對你有更多的期待,必須要掌握住一些技術的關鍵點,這條路才能走得長久。

iOS 11 才剛推出,這篇整理了許多新的功能,錯過的可以看這篇補一下相關的更新。

這篇主要是整理許多關於 Kotlin 的資源,中文英文的資源都有,也有一些好用的 Library。

使用者經驗設計(UI/UX)

許多團隊會使用使用者觀察,熱點圖等流程來了解使用的使用狀況。本文介紹了熱點圖的一些迷思和實際觀察的重點給予讀者思考。

產品的圖片往往會影響電商平台上商品的銷售程度,本文介紹了圖片大小對於電商使用者體驗影響的分析比較。

相信許多讀者應該有不少人都有 follow Google I/O 2017。不同於介紹產品服務,本文從 UX 角度切入,探索新產品設計的注意事項。

數據分析(Data)
本文作者分享他在 Google Brain Residency Program 一年內的心得,除了在 program 中的作品技術分析外,主要結論是認為 ML 目前還有非常多的地方可以研究與進步,不管是演算法或是 framework,就像先前的 web framework 一般,鼓勵大家一起捲起袖子加入!
將槍枝擁有率與因槍枝而死亡的比例做比較,結果很有趣,但算是錯誤示範,這種敏感話題的圖表更需要謹慎解讀,作者並沒有將“自殺”與“他殺”做區別,容易誤導他人。 
很有趣的網站,data people 的社群網站,大家可以在上面分享與使用各式各樣的 datasets,連投票統計的結果都有,很適合拿來當作練習分析資料。
創客 & 物聯網(Maker & IoT)

CMU 和 Google 的研究讓機器手臂互相對抗,透過類神經網路跟非監督式學習的 model,讓機器人學著在干擾環境中抓取物體,研究成果展示了有對手的練習比起自己練習要好上許多。

VR 雖然好玩,但如果想要分享自己的體驗過程給其他人,讓別人有參與感,就會有困難(畢竟只拍自己在那邊亂動可能很難讓別人有興趣)。最近有些技術是用 camera 拍攝真人,再放進 VR 世界中,營造出在遊戲中的真實感。

這個 repository 裡面提供了可以自動 train 出一個 self-driving truck 的程式碼,可以在 Euro Truck Simulator 2 中模擬,適合想學習應用 Deep Learning 在機器人上面的讀者。
近期技術活動(Events)
2017-07-21(週五) 10:00 ~ 2017-07-23(週日) 17:00 
台北市中山區玉門街1號 (花博公園爭艷館)

每週一書(Books)

本書透過 C# 為範例介紹單元測試的測試重點和概念。

本期負責的 Curator(歡迎有興趣朋友跳坑加入策展人團隊:P)
@kdchang 文藝型開發者,夢想是做出人們想用的產品和辦一所心目中理想的學校
@arvinh 前端攻城獅,熱愛數據分析和資訊視覺化
@huli 野生工程師,相信分享與交流能讓世界變得更美好
@pojenlai 演算法工程師,對機器人跟電腦視覺有少許研究,最近在鍛鍊自己的執行力
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