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Microsoft Visual Studio（簡稱VS）是美國微軟公司的開發工具套件系列產品。VS是一個基本完整的開發工具集，它包括了軟體整個生命周期中所需要的大部分工具，如UML工具、代碼管控工具、整合式開發環境等等。
Visual Studio 97為第一代Visual Studio，於1997年推出。它包含當時大部份由微軟推出的程式設計工具，包括Visual Basic 5.0、Visual C++ 5.0（主要用作視窗程式設計）、Visual J++ 1.1（用作Java及視窗程式設計）及Visual FoxPro（用作xBase設計）。它亦加入當時全新的Visual InterDev，使用ASP動態製作網站。
接下來的版本6.0在1998年6月發行，最後一個執行在Win9x機器上的版本。當微軟集中.NET框架開發時，Visual Studio 6.0是微軟開發系統這4年中的基礎。
Visual Studio .NET (2002) 支援.Net FrameWork 1.0。這是第一個必須執行於基於Windows NT的Windows平台上的Visual Studio版本，其安裝程式強化了這種需求。微軟引入了一種被稱為C#的新的程式語言，標的是.NET。它還引入了Visual J#作為Visual J++的繼任者。Visual J#程式使用Java的語法，但是與Visual J++程式不同，Visual J#只能以.NET Framework為標的，而不是像其他Java工具那樣以Java虛擬機器為標的。
Visual Basic被徹底地改變以適應新的框架，其新版被稱為Visual Basic .NET。微軟還為C++添加了C++託管擴充套件，這樣C++程式設計師就可以創建.NET程式了。
Visual Studio .NET可以被用來開發Windows應用程式（使用Windows Forms，.NET框架的一部分）、Web應用程式（使用ASP.NET和Web服務）以及移動裝置（使用.NET Compact Framework）。
Visual Studio .NET把除了Visual FoxPro以外的所有語言整合進了一個開發環境。與以前的Visual Studio相比，它的介面更簡潔，整合性更好。
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12/03 00:00
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[教學]如何利用Visual Studio製作一個簡易的點餐系統
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學會使用3個Scrapy網頁爬蟲偵錯技巧提升開發效率
Q:Scrapy Shell(互動介面)是什麼?
Scrapy Shell是一個互動式的終端(Terminal)介面，讓開發人員可以不需要等到整個Scrapy專案完成就能夠進行測試，主要是用來測試Scrapy框架使用css()或xpath()方法(Method)爬取資料的結果。
舉例來說，用Visual Studio Code開啟Scrapy專案，在終端介面(Terminal)的地方，利用以下的指令開啟Scrapy Shell：
如果想要確認回應的結果，可以使用以下的Scrapy Shell指令：
>>>view(response)
True
除此之外，假設要爬取其中的新聞標題，就可以在Scrapy Shell的互動式介面中，透過指令的方式，使用css()或xpath()方法(Method)來測試是否能夠爬取成功，如下範例：
>>> response.css("h3.post_title a.js-auto_break_title::text").get()
'Appier 將於東京交易所掛牌，市值估突破 10 億美元'
Q:Scrapy Logging(日誌)如何使用?
Scrapy網頁爬蟲另一個最常用來偵錯的方法就是Logging(日誌)，依據重要的程度分為五種日誌類型，由高到低為：critical、error、warning、info、debug，由於Scrapy框架的網頁爬蟲類別(spiders)本身就已經有logger物件，所以無需引用就可以在網頁爬蟲中使用，如下範例：
class HotNewsSpider(scrapy.Spider):
name = 'hot_news'
allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
def parse(self, response):
# 熱門文章標題
hot_news_title = response.xpath(
"//h1[@class='title']/text()").get()
if hot_news_title:
return hot_news_title
else:
self.logger.error("沒有爬取到熱門文章標題")
接下來，開啟Scrapy專案的settings.py檔案，加入以下設定，如下範例：
LOG_FILE = "inside_log.txt"
LOG_LEVEL = "ERROR" #特別注意這邊一定要大寫
其中「LOG_LEVEL(日誌層級)」可以自訂在哪一個日誌類型以上需要被記錄到日誌檔中，預設為DEBUG。
而Scrapy網頁爬蟲(spiders)模組以外，如果想要使用Logging(日誌)，就需要引用logging模組(Module)，以ITEM PIPELINE資料模型管道(pipelines.py)為例，如下範例：
from itemadapter import ItemAdapter
from scrapy.exporters import CsvItemExporter
import logging
class CsvPipeline:
def __init__(self):
self.file = open('posts.csv', 'wb')
self.exporter = CsvItemExporter(self.file, encoding='big5')
self.exporter.start_exporting()
def process_item(self, item, spider):
if item:
self.exporter.export_item(item)
return item
else:
logging.error("無資料匯出!")
...
如果想要學習更多的Python應用教學，歡迎前往Learn Code With Mike(https://www.learncodewithmike.com/2021/03/scrapy-spiders-debug.html
)網站觀看更多精彩內容。
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08/25 00:00
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Microsoft Visual Studio 2017 使用 Visual C++ 語言於CLR專案中製作 Windows Form ( GUI ) 圖形介面視窗程式
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地震不再是不可預測的天災？AI 預測準確率達70%
最近，美國德州大學奧斯汀分校的研究人員開發了一種新的 AI 地震預測技術，成功預測了一週內將會發生的地震，預測準確率達到 70%！
在中國的實驗中，這個AI成功預測了320公里範圍內的14次地震，並且準確預測了地震的位置和強度。
雖然這個AI技術還是有錯過以及誤報的失誤，但70%已經是一個巨大的成果，可以有效幫助減少經濟損失和人員傷亡。
▶ Al地震預測技術如何運作？◀
● Al地震預測技術主要通過以下三個步驟來實現：
1. 數據收集：首先，需要收集大量的地震數據，包括地震波數據、地質數據、氣象數據等。
2. 數據分析：然後，利用AI技術對這些數據進行分析，找出地震發生前的規律和特徵。
3. 預測地震：最後，根據這些規律和特徵，預測未來可能發生的地震。
● Al地震預測技術具有以下優勢：
❶ 準確率高：AI技術可以從大量數據中找出傳統方法難以發現的規律和特徵，從而提高地震預測的準確率。
❷ 速度快：AI技術可以快速分析大量數據，從而縮短地震預測的時間。
❸ 範圍廣：AI技術可以對廣泛的地區進行地震預測，不受傳統地震儀的限制。
▶ Al地震預測技術的未來展望 ◀
AI地震預測技術的發展還處於起步階段，但其潛力巨大。隨著AI技術的進一步發展，地震預測的準確率和範圍將會進一步提高，為人們的生命和財產安全提供更加有效的保障。
● 以下是一些AI地震預測技術未來發展的可能方向：
❶ 開發更準確的AI模型：通過不斷研究和完善AI模型，提高地震預測的準確率。
❷ 融合多種數據源：將地震波數據、地質數據、氣象數據等多種數據源融合在一起，進行分析，提高地震預測的準確率和範圍。
❸ 開發實時地震預警系統：開發實時地震預警系統，為人們提供更及時有效的預警信息。
Al地震預測技術的發展，為地震預測和防災減災工作帶來了新的希望。相信在不久的將來，地震將不再是不可預測的天災，人們將能夠更加有效地應對地震災害，減少地震造成的損失！
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