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WebTrend

什麼是LBRY, 和Youtube有什麼關係?!

這個 LBRY 讀做 library, 主要的訴求是:

LBRY is a free, open, and community-run digital marketplace.
Build the future of content freedom.

可以參考這裡: https://lbry.tech/

LBRY is a secure, open, and community-run digital marketplace.

可以參考這裡: https://lbry.org/

簡單地說就是一個供應安全、自由、開放、又是社群經營的數位市集, 所以能有內容儲存、交易、推薦等機能的一個開放架構.

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好用軟體

上網測速工具整理(線上瀏覽器直接可用版)

上網速度慢, 最常用工具就是測速, 而有哪些好用的測速工具呢?

SPEED TEST: https://www.speedtest.net/ 這是個老牌的測速工具, 也有 Android 與 iOS 的 APP.

(speedtest)

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wordpress

[WordPress]快速匯入JSON/CSV/XML內容至wordpress

這裡要介紹的是快速將 JSON/CSV/XML檔案的內容至 wordpress 裡的方法, 介紹使用工具為:

https://wordpress.org/plugins/wp-all-import/

雖然沒有 JSON 檔案格式, 不過可以利用這個線上工具進行:

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WebTrend

遠距醫療挑戰與契機

  1. 遠距醫療挑戰與契機!健保署:2021 年正式納入健保給付範圍 https://geneonline.news/index.php/2020/12/04/telemedicine-future-trend/
  2. 台灣遠距醫療法規現況與未來挑戰 https://udn.com/news/story/6871/5009650
  3. 健保署葉逢明:匡列一億臺幣預算 2021將為健保給付遠距醫療元年 https://news.gbimonthly.com/tw/article/show.php?num=35138

看起來遠距醫療因為疫情與偏鄉等資源分配議題, 加速開放了, 這個產業應用, 實際上的難度不在遠距, 而是在診斷啊, 若不是能用視訊方式來實現的檢查, 實務上真的能看診或解決病患的問題嗎?

這個方式很棒, 但是是否能有效看診, 或是解決病患的痛苦, 才是要思考的問題, 不過政府與醫界能正視與肯投入這個應用技術的方式來擴大與解決醫病問題, 的確是很值得鼓勵的!

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python

[Python]計算地球上兩個座標點距離

有兩點座標在地球表面上, 要計算兩點的距離, 會用到 haversine (半正矢公式)來進行計算.

其中 Haversine 公式就是用來計算這個球面上的大圓距離, 公式如下:

利用這個公式, 可以建立一個 python function (半徑為地球半徑: 6371km):

import numpy as np

def haversine_distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
  r = 6371
  phi1 = np.radians(lat1)
  phi2 = np.radians(lat2)
  delta_phi = np.radians(lat2 - lat1)
  delta_lambda = np.radians(lon2 - lon1)
  a = np.sin(delta_phi / 2)**2 + np.cos(phi1) * np.cos(phi2) * np.sin(delta_lambda / 2)**2
  res = r * (2 * np.arctan2(np.sqrt(a), np.sqrt(1 -a)))
  return np.round(res, 2)

不過其實 python 原本就有函數庫: haversine 也可以直接引用:

import haversine as hs
loc1=(28.426846,77.088834)
loc2=(28.394231,77.050308)
hs.haversine(loc1,loc2)

(上面預設單位就是 km 了)

程式碼範例與執行結果請參考:

https://colab.research.google.com/drive/1Tap7kaY-yG09OvpJKhja9ni2T8yMdxJZ?usp=sharing

 

參考資料:

https://towardsdatascience.com/heres-how-to-calculate-distance-between-2-geolocations-in-python-93ecab5bbba4

https://towardsdatascience.com/calculating-distance-between-two-geolocations-in-python-26ad3afe287b