如果開發過程中沒有了這些美國主導的開源工具,那中國RD還剩下什麼?

中興事件也讓眾多中國廠商和技術開發人員反思若不採用美方硬體技術與軟體授權,那是否科技發展還能持續得下去。本篇文章為開源中國社區所發布的中國開源軟體整理、一一和常用的美國開源項目作對應。
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原文刊登於 開源中國社區 ,INSIDE 授權轉載。

INSIDE 編按:中興事件也讓眾多中國廠商和技術開發人員反思,若不採用美方硬體技術與軟體授權,那是否中國國內的科技發展還能持續得下去。本篇文章為開源中國社區所發布的中國開源工具整理、一一和常用的美國開源項目作對應。讀者不妨也能思考看看台灣有哪些不錯的開源項目能作為支持。

不妨設想這樣一個極端的場景,如果中國開發者們平時使用的由國外開發者主導的開源項目被限制使用了,我們中國開發者們還有什麼?

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事實上,憑藉中國開發者對於開源軟體的貢獻和自身實力的提升,我們已經打造了很多優秀的開源軟體。

4 月 16 日,美國商務部以中興違反和解協議為由對其實施長達七年的貿易禁令(PDF),禁止美國企業向中興提供零部件、商品、軟體和技術,即日起生效。

消息一出如平地一聲驚雷,從此次事件中,對於中國國內基礎軟體企業,也看到了自主研發核心技術的重要性,更讓我們認識到開源軟軟體的意義所在,與晶片技術和私有軟體不同,使用開源軟體,我們可以擁有軟體的所有權和控制權,我們可以修改程式碼,我們可以在開源協議允許的範圍內,修改和分發軟體—— 我們可以真正擁有自己控制的程式碼。

這次中興事件也給我們帶來了一個啟示,相對於私有軟體,我們應盡可能使用開源軟體。雖然說開源無國界,但不妨設想這樣一個極端的場景,如果我們平時使用的由國外開發者主導的開源項目被限制使用了,我們還有什麼?

事實上,憑藉中國開發者對於開源軟體的貢獻和自身實力的提升,我們已經打造了很多優秀的開源軟體。下面將挑選部分為大家盤點一些值得關注的開源項目。

作業系統

如果我們沒有 Linux,我們還有 Deepin 深度作業系統(不過也是 Linux ,這個真沒什麼好辦法)

如果我們沒有實時作業系統 Zephyr,我們還有自主研發的物聯網作業系統 RT-Thread

主流的作業系統基本已被 Windows、macOS 以及各種大大小小的 Linux 發行版佔據。即便如此,我們中國開發者也沒放棄,他們在更垂直的領域發力,如 Deepin 深 度作業系統,一直在致力於基於 Linux Kernel 的作業系統開發,為打造中國國產作業系統生態不斷努力。而 RT-Thread 作為一個物聯網作業系統,擁有良好的軟體生態,已成為中國人自主開發、中國內最成熟穩定和裝機量最大的開源實時作業系統 (RTOS)。

底層應用

如果我們沒有 MySQL 資料庫,我們還有分佈式 NewSQL 關聯資料庫 TiDB

如果我們沒有開源編碼器 x265,我們還有中國產開源的 AVS2 即時編碼器 xAVS2

對於底層應用以及其他一些基礎設施的開發,得到的關注可能會比較低,然而它的難度和意義卻堪稱重大,我們在更上層領域努力耕耘的同時,也應關注底層應用的開發。

Web 框架和應用

如果我們沒有 Spring、Struts ,我們還有 JFinal

如果我們沒有 Netty、Mina,我們還有 tio

如果我們沒有 JSON 處理庫 Jackson,我們還有中國人自研的 fastjson

如果我們沒有 JavaScript 圖表庫 Highcharts,我們還有口碑極好的 ECharts

如果我們沒有分散式監控系統 Zipkin,我們還有中國人主導的開源 APM Skywalking

如果我們沒有 PHP 開發框架 Laravel,我們還有深受中國內開發者喜愛的 ThinkPHP

如果我們沒有 RPC 框架 gRPC,我們還有高效能 Java RPC 框架 SOFARPC

如果我們沒有微服務框架 Spring Cloud,我們還有 ServiceCombDubbo

如果我們沒有模板引擎 Freemarker,我們還有新一代模板引擎 Beetl

Web 框架和應用這個領域的生態十分繁榮,基本上你需要的「輪子」,大家都已造過,而且數量甚多,即便如此,其中依然不乏十分優秀且活躍的開源項目。如果你有精力,可以繼續自己造輪子,如果你希望改進「輪子」,不妨參與到開源中去吧。

開發工具

如果我們沒有 JetBrains 的 GoLand,我們還有開源跨平台的 Go 語言集成開發環境 LiteIDE

如果我們沒有程式碼託管平台 GitLab,我們還有可極易搭建的自助 Git 服務 Gogs

工欲善其事,必先利其器。開發工具對於開發者的重要性不言而喻,相信大家平時用得順手的開發工具基本上都是來自國外廠商,其實除了這些選擇,我們不妨考慮一下中國人開源的作品,畢竟開源軟體更具定制性,使用上也更自由。

最後哪怕我們沒有 GitHub,我們還有 碼雲 Gitee


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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