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用CPU採礦的時代已經過去了！

codeant — Thu, 02 Feb 2017 19:34:00 +0000

過年期間總是會見到平日難得聚首的親戚們，這是幸福的，席間忽然被年輕一輩問到關於用比特幣賺錢的問題，這個我是幾年前有注意過採礦賺錢的可能性，但是從來沒有投入過，今日再度研究一下，真的時不我予了，5年前可能用GPU採礦還能賺到錢，現在幾乎很難了，Bitcoin的採礦也已經進入規模化的時代，如果還想著要用個人的CPU或是GPU去採礦，應該連電費都賺不到了。

下面是在Linux系統上安裝CPU Miner程式的步驟：

介紹網頁：

https://en.bitcoin.it/wiki/Cpu_Miner

執行檔下載：

Sourceforge: 	
https://sourceforge.net/projects/cpuminer/ 	
tar xf pooler-cpuminer-2.4.5-linux-x86_64.tar.gz

取得 Source Code：

Git Hub: 	
https://github.com/pooler/cpuminer 	
git clone https://github.com/pooler/cpuminer.git

編譯過程：

Build: 	
sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev 	
cd cpuminer 	
./autogen.sh 	
./configure 	
make 	
./minerd --help 	
./minerd --benchmark

測試結果：

[2017-02-02 11:41:34] Binding thread 0 to cpu 0 
[2017-02-02 11:41:34] 4 miner threads started, using 'scrypt' algorithm. 
[2017-02-02 11:41:34] Binding thread 2 to cpu 2 
[2017-02-02 11:41:34] Binding thread 3 to cpu 3 
[2017-02-02 11:41:34] Binding thread 1 to cpu 1 
[2017-02-02 11:41:34] thread 1: 4104 hashes, 18.99 khash/s 
[2017-02-02 11:41:34] thread 3: 4104 hashes, 18.77 khash/s 
[2017-02-02 11:41:34] thread 0: 4104 hashes, 18.69 khash/s 
[2017-02-02 11:41:34] thread 2: 4104 hashes, 18.63 khash/s 
[2017-02-02 11:41:39] thread 2: 93144 hashes, 19.29 khash/s 
[2017-02-02 11:41:39] thread 1: 94944 hashes, 19.43 khash/s 
[2017-02-02 11:41:39] thread 0: 93456 hashes, 19.09 khash/s 
[2017-02-02 11:41:39] thread 3: 93864 hashes, 19.15 khash/s 
[2017-02-02 11:41:39] Total: 76.95 khash/s

問題就是出在上面的 76.95 khash/s，以 Intel i5 CPU 這種一般家用等級的運算效能，根本上不了檯面，至少我是放棄了，興趣的可以繼續參考下面的網頁資料。

https://litecoin.info/Mining_hardware_comparison

https://btcserv.net/bitcoin-mining-calculator

計算出的結果，一年都賺不到一塊。

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談談網頁內容如何實現中文繁簡體的自動轉換

codeant — Wed, 18 Jan 2017 19:40:47 +0000

要讓網頁內容達到中文繁簡體的自動轉換，最簡單的方式就是用字表轉換，所以你要先收集繁體跟簡體的差異字，然後用 Lookup Table 的方式去做轉換即可，那麼中文繁簡體的差異字到底有多少個字呢？我自己收集到的部份一共有3060個字，我不是什麼語言研究的專家，所以這個數字不是學術等級的精準，但是仰賴數十位大陸朋友的真人實測，他們一致認為透過這3060個字表轉換後的文章內容，在閱讀上實用性已經很高了。

如果要求還要再更高，那就進入語意分析的領域了，很抱歉，我沒有那個水準去談語意分析。什麼是語意分析？例如說台灣說”當機”等於大陸說”死機”，台灣說”送出”等於大陸說”提交”…等等這一類就屬於語意分析的範圍，這個難度高很多，也會耗費更多計算資源，但是就像前面說的，透過簡單的字表轉換，其實已經達到實用的等級，實作上跟程式的運行效率都有不錯的CP值。

實作上，繁體轉簡體是容易的，而且效果也比較好，因為很多繁體字經過簡化後，會對應到同一個簡體字，也因為這個特性，簡轉繁難度高上許多，單純的字表轉換會出現語意不同的情況，不像繁轉簡，文章語意幾乎都是通順的，舉例來說：

在進行簡體轉繁體的時候，你要選哪一個？所以簡轉繁要做的好，幾乎都要考慮語意分析！

還有就是繁體常用字等於部份簡體字的問題，舉例來說：

前面說了一大堆，到底要如何去達到網頁的自動繁簡互轉呢？我個人是用判斷HTTP_ACCEPT_LANGUAGE的方式為主，再加上判斷HTTP_USER_AGENT為輔，這樣可以達到大部分來自中國大陸的訪問者，都是看到簡體網頁的內容，這其中當然也包含百度搜尋引擎的蜘蛛，PHP的程式碼如下：

$trans = FALSE;  

if (!empty($_SERVER['HTTP_ACCEPT_LANGUAGE'])) {         
    $lang  = explode("," , $_SERVER['HTTP_ACCEPT_LANGUAGE']);          

    if (($lang[0] == 'zh-cn') || ($lang[0] == 'zh-CN')) {
        $trans = TRUE;         
    } 
} 

if (!$trans && !empty($_SERVER['HTTP_USER_AGENT']) && 
    strstr($_SERVER['HTTP_USER_AGENT'], "Baidu")) 
{         
    $trans = TRUE; 
} // From TW -> CN 

if ($trans) {         
    require_once '/include/TWtoCN.php';         
    $app = ant_zhtw2cn($app); 
}

上面這一段 Code ，我大概使用快十年了，如果你是一個以繁體中文為主的網站，同時也想對使用簡體中文的朋友們做到 User Friendly ，這樣就已經很足夠了，當然有部份人士的個性是屬於多毛症的，那就滿足不了。

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用 PHP 開發的 HTML, CSS, JavaScript Minifier

codeant — Fri, 13 Jan 2017 01:00:01 +0000

分享一下在網路上找到，用 PHP 開發的 HTML, CSS, JavaScript minifier，也有人把 minify 稱之為壓縮（compress），我個人認為這並不是真正意義上的”壓縮”，”壓縮”應該是像是 gzip 或是 apache 的 mod_deflate 才是，所以 minify 會是比較好的說法，minify 是一種瘦身工具，去除了不必要的多餘字元，進而達到減少檔案原始 size 的方式，實際測試呢？本站的首頁原始大小約為 20617 bytes，經過這隻程式 minify 之後，網頁瘦身成 19117 bytes，成功減重 7.27%。

客倌們千萬不要小看這減少的 1500 bytes，而認為這只是區區小數目，這剛好是一個 Ethernet MTU 的大小，也就是說當訪客瀏覽你的網站時，每一次可以節省一個封包的傳送，如果你的網站有百萬PV，就可以節省下將近 1.5 GB 的傳輸流量，有道是『滴水穿石，積沙成塔』，更何況『天下武功，唯快不破』，網路也是一樣的道理。

如果啟用 gzip 壓縮呢？剛剛前面的19117 bytes 會進一步縮減到 6700 bytes 左右，這才是真正的壓縮，一般來說可以減少 60-70％的網頁大小，簡單來說：

網頁壓縮(gzip or mod_deflate) ＋ Minifier 等於網頁傳輸的最佳瘦身方案。

PHP Function to Minify HTML, CSS and JavaScript

https://gist.github.com/tovic/d7b310dea3b33e4732c0#file-php-html-css-js-minifier-php

使用方式可以參考下面的簡單範例：

require_once 'php-html-css-js-minifier.php'; 
$htmlstr = minify_html($htmlstr);

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PHP mail 的簡易測試 Script

codeant — Wed, 04 Jan 2017 02:17:26 +0000

提供一下簡單的 PHP EMail Test Script，在執行 PHP mail() 之前，你必須確認 php-mail, sendmail, snmp 這三個套件已經裝上了，才能讓這個 script 發揮效用。

$to      = "bill@codeant.cc"; 
$from    = "john@codeant.cc"; 
$subject = "PHP Email 簡易系統環境測試"; 
$message = "如果你有看到這封 Email ，那就代表 PHP Mail 測試通過了。";  

mail($to, $subject, $message, $from);
printf("PHP Email Test Done!\n");

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進化的CP值之王 – EF 50 F1.8 STM – 測試及分享

codeant — Sun, 24 May 2015 09:44:12 +0000

沒有比它CP值更高的大光圈鏡頭了，如果你是 Canon 的 DSLR 用戶。在 EF 50 F1.8 STM 發佈的時後，我就已經決定要第一時間入手，替換掉我手上的 EF 50 1.8 II，最主要的因素就是採用了 STM 對焦馬達，可以提供更快、更準、更安靜的對焦。接下來就分享一下實拍的照片及心得。

實際的使用感受，加入了STM馬達後的對焦速度，表現確實有所提升，但是仍然比不上使用USM的鏡頭（以EF 24-70 F4 L IS USM為例），而且這個速度上的差異是明顯的，而對焦時馬達的噪音則是大大的降低了，原本我預期STM馬達會非常安靜，但體驗後依然是USM要更為安靜一些（同樣以EF 24-70 F4 L IS USM為比較對象），也許是我一開始的期待太高，所以對於對焦速度跟噪音，我覺得還是有點不夠好的，但實際上絕對是不成問題，毫無疑問是比前代鏡頭有大大的進步。如果把EF 85 F1.2 L II USM 當作比較的對象呢？這支的對焦算是USM馬達中出名的慢，我個人是覺得EF 50 F1.8 STM是有快上那麼一點點，但不是差很多，大概就是這樣對焦速度。

不同於USM的全時手動對焦感受，這隻鏡頭在進行手動對焦時，會有拖著馬達走的感覺，此時也確實可以聽見STM的馬達聲，某種程度上增加了阻尼感，但我相信久了對馬達也會是一種另類的負擔，而USM則是輕快沒有拖拉感而且無聲。而且這顆STM鏡頭的全時手動對焦，在非進行對焦的狀態下，是不起作用的，即便相機是開啟的，轉動對焦環也不會有反應，剛入手時，第一個感覺就像是不支援全時手動對焦一樣。而且STM在機身斷電的狀態下是無法進行手動對焦的，即便切換到MF模式也是一樣。

鏡身的整體質感及做工，以這個價位來說，是沒什麼好抱怨的，還是一樣，超值。鏡頭的前方鏡片實際上內凹了1公分左右，某種程度提供保護跟遮光的效果，以這隻鏡頭的價位而言，我個人是不會上保護鏡或是遮光罩了，就讓它裸奔，一路拍到掛為止。

鏡頭的體積跟重量，依然是非常的輕盈，搭配上 6D 之後，就是目前市面上最平價也最輕量的全幅大光圈組合。這兩天試拍下來，這樣的搭配非常不錯，長時間拍攝並不會造成負擔，有了大光圈的加持，低光源的環境下也多了一點拍攝的可能性。還是開頭的那一句，一整個CP值爆高。

鏡頭在對焦時會有伸縮的情況，並非內對焦的方式，最近對焦會伸至最長，

無限遠對焦時，鏡頭處於縮至最短的狀況，

跟EF 85 F1.2 L II USM 站在一起，EF 50 F1.8 STM 的體積跟重量，根本就是 nothing，

下面來看看簡易的解析度測試:

邊緣，光圈 F1.8

EF 50 F1.8 STM

坦白說，開放光圈下的邊緣解析度實在是很糟糕。49mm 的口徑，F1.8的最大光圈，大概也就這樣了，失光現象也很重。

EF 85 F1.2 L II USM

只能說一分錢一分貨。這裡沒有放上F1.2最大光圈的測試照，畢竟主角是EF 50 F1.8 STM，但實測照片還是夠清晰的，只有比這張要軟一點點而已，也就是說EF 85 F1.2 II USM 的最大光圈就是可用的。

邊緣，光圈 F2.8

EF 50 F1.8 STM

解像力有進步但還是差強人意，不過失光現象已經減少許多。

EF 85 F1.2 L II USM

完全不在同一層次的表現。

邊緣，光圈 F4

EF 50 F1.8 STM

Well , 這時候已經是可用的了，但最邊緣還是下降的厲害。

EF 85 F1.2 L II USM

只能說線條很清楚。

EF 24-70 F4 L IS USM

這隻變焦鏡的開放光圈還比 EF 50 F1.8 STM 要好上一點。

邊緣，光圈 F5.6

EF 50 F1.8 STM

這個光圈下，已經是條條分明了，也感受不到失光。

EF 85 F1.2 L II USM

仍然領先，但是快被追上了。

EF 24-70 F4 L IS USM

被 EF 50 F1.8 STM 超過了，這點不意外。

中央，光圈 F1.8

EF 50 F1.8 STM

EF 85 F1.2 L II USM

中央，光圈 F2.8

EF 50 F1.8 STM

EF 85 F1.2 L II USM

中央，光圈 F4

EF 50 F1.8 STM

EF 85 F1.2 L II USM

EF 24-70 F4 L IS USM

中央，光圈 F5.6

EF 50 F1.8 STM

EF 85 F1.2 L II USM

EF 24-70 F4 L IS USM

色彩表現 (發色)：

室內恆定光源，手動白平衡。

EF 50 F1.8 STM

相比之下，偏冷調的感覺仍在。點我看大圖

EF 85 F1.2 L II USM

比較暖一點的畫面感受。點我看大圖

EF 24-70 F4 L IS USM

比起來，也是色調暖一點。點我看大圖

戶外色彩表現，陰天，自動白平衡，同一時段內拍攝相似的場景。

EF 50 F1.8 STM

	台灣	中國大陸
市場	小型市場，總用戶數少	大型市場，總用戶數多
開放時間	較早開放	較晚開放
加值服務	較成熟	起步中
標準參與	較少	積極
產品製造	以CPE端為主	營運端及CPE皆有
公司規模	中小型	大型
使用技術	WiMAX為主	LTE及自行發展之TD-LTE
頻譜	2.6GHz	2.6GHz

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