Myanmar Computer Network Group (MCNG)

သင့်ဖုန်းက camera မကောင်းတာမဟုတ်ပါဘူး application ကိုသေချာမသုံးသေးလို့ပါ ......
အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် Mid-range Android ဖုန်းကိုင်ထားတဲ့ ညီအကိုမောင်နှမတွေ ကိုယ့်ဖုန်းရဲ့ camera ရုပ်ထွက်ကို သိပ်မကြိုက်ဘူးဆိုသူများအတွက်ပါ Flagship ဖုန်းအမြင့်ကိုင်သူများအတွက်ဆိုရင်တော့မလိုအပ်ဘူးလို့ပဲပြောရမလားခင်ဗျာ Mid-rangeဖုန်းတွေမှာမှ AI ကောင်းကောင်းလုပ်တဲ့ SOC ဖုန်းတွေဆို ပိုကောင်းပါတယ် ဒါပေမယ့် ရိုးရိုး SOC ပဲသုံးထားတဲ့ဖုန်းတွေဆိုလည်း မူလ Camera မှာပါ Camera ထက်တော့ သဘာဝကျကျ အရောင်အသွေး ကြည်လင်မှုကိုရစေမှာပါ Google ရဲ့ Pixel Camera ကို တစ်ခြား Android Device တွေမှာပါအသုံးပြုလို့ရအောင် Developers တွေကပြုလုပ်ပေးထားတာရှိပါတယ်

အများသုံးရန် အသင့်တော်ဆုံး (Stable Versions)
ဖုန်းအမျိုးအစားအများစုမှာ အဆင်ပြေပြေ သုံးလို့ရတဲ့ BSG Developer ရဲ့ version တွေဖြစ်ပါတယ်။
• GCam Hub (BSG): BSG GCam APKs - Google Camera Port

BSG GCam APKs - Google Camera Port
https://www.celsoazevedo.com/files/android/google-camera/dev-bsg/

(အပေါ်ဆုံးမှာရှိတဲ့ "Suggested versions" ဒါမှမဟုတ် နောက်ဆုံးထွက် v10.x / v9.x တွေကို ရွေးချယ်နိုင်ပါတယ်။)

Nightmode အတွက်ပါသိသိသာသာပိုကောင်းလာတာတွေ့ရမှာပါ

Version တွေကတော့ အစုံရှိပါမယ် ကိုယ့်ဖုန်းမယ့်အဆင်ပြေမယ့် Version ကို Downlod လုပ်ပြီးစမ်းကြည့်ကြပါလို့ပြောချင်ပါတယ် ဖုန်းတစ်ခုနဲ့တစ်ခုမတူတော့ ကိုယ့်ဖုန်းနဲ့အဆင်ပြေမယ့် Version ကို စမ်းပြီးအသုံးပြုကြစေချင်ပါတယ့် ကျွန်တော့်ရဲ ညီအကိုမောင်နှမတွေ ကိုယ့်ရဲ့လက်ရှိ Mid-range ဖုန်းနဲ့ပဲ ပိုမိုကောင်းမွန်တဲ့ Photo တွေဖန်တီးနှိုင်ပါစေဗျာ

AI ဖြင့် coding ရေးခြင်း သိကောင်းစရာများ နှင့် AI ဖြင့် coding ရေးသားခြင်း ကြောင့် ကြုံတွေ့လာနိုင်သော အခက်ခဲများဆိုတဲ့ ခေါင်းစဉ်ဖြင့် knowledge sharing ပို့စ်လေးတွေ ရေးသားအပြီး
ယခုအပတ်မှာတော့ SE ဘာသာရပ်သင် ကျောင်းသား/သူများအတွက် ရည်ရွယ်ပြီး Software Development ပြုလုပ်ရာမှာ လိုအပ်သည် များကို အပတ်စဉ် ဆက်လက် ရေးသား ပေးသွားပါမယ်။

** Code ရေးတတ်ရုံနဲ့ Software Engineer တစ်ယောက် ဖြစ်ပြီလား? **

ကျွန်တော်တို့ တစ်ခါတလေ Software development လောကထဲ စဝင်ခါစမှာ "Code ရေးတတ်ရင် ပြီးရော" လို့ ထင်တတ်ကြပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ တကယ့် Industry ထဲမှာတော့ Coding ဆိုတာ ကြီးမားတဲ့ ပဟေဠိတစ်ခုရဲ့ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုပဲ ရှိပါသေးတယ်။ အိမ်တစ်လုံးဆောက်သလိုပေါ့... အုတ်စီတာ (Coding) တတ်ရုံနဲ့ အိမ်ကြီးက ခိုင်ခိုင်ခံ့ခံ့ ဖြစ်မလာနိုင်ပါဘူး။ ဒီနေ့မှာတော့ Software Engineer တယောက် ယေဘူယျ သိထားသင့်တဲ့ Software Engineering ရဲ့ အနှစ်သာရတွေအကြောင်း ပြောပြချင်ပါတယ်။

** Software Engineering ဆိုတာ ? **

Software Engineering ဆိုတာက ပြဿနာတစ်ခုကို ဖြေရှင်းဖို့အတွက် စနစ်တကျ (Systematic) နဲ့ စည်းကမ်းတကျ (Disciplined) ချဉ်းကပ်တဲ့ နည်းလမ်းဖြစ်ပါတယ်။
Software Engineering ဆိုတာကို ရိုးရိုးပြောရမယ်ဆိုရင် software system တစ်ခုကို ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး၊ အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး၊ အနာဂတ်မှာလည်း update လုပ်နိုင်အောင် systematic process နဲ့တည်ဆောက်တဲ့ discipline တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ Programmer တစ်ယောက်က code ရေးတာသာမက user တွေရဲ့လိုအပ်ချက်တွေကိုနားလည်ရမယ်၊ system architecture ကိုစဉ်းစားရမယ်၊ team နဲ့ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ရမယ်၊ bug တွေကိုရှာဖွေရမယ်၊ release ပြီးတဲ့နောက်မှာလည်း maintenance ဆက်လုပ်ရပါတယ်။ ဒါကြောင့် software development ဟာ individual coding task တစ်ခုထက်ပိုပြီး teamwork နဲ့ process အပေါ်အခြေခံတဲ့ engineering work တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။

** လမ်းပျောက်မသွားအောင် လမ်းပြပေးမယ့် SDLC **

Project တစ်ခုကို စရေးမယ်လို့ စဉ်းစားလိုက်ပြီဆိုတာနဲ့ ဘယ်ကစလို့ ဘယ်မှာဆုံးရမလဲ မသိဖြစ်တတ်ကြပါတယ်။ ဒီလို software development ကို စနစ်တကျလုပ်ဆောင်နိုင်ဖို့အတွက် Software Development Life Cycle (SDLC) ဆိုတဲ့ framework ကိုအသုံးပြုကြပါတယ်။ SDLC ဆိုတာ software project တစ်ခုကို စတင်စဉ်ကနေ production environment မှာအသုံးပြုနိုင်တဲ့အထိ လုပ်ဆောင်ရမယ့်အဆင့်တွေကို သတ်မှတ်ပေးထားတဲ့ development process တစ်ခုပါ။

အများအားဖြင့် software development process ဟာ requirement တွေကိုနားလည်တဲ့အဆင့်ကနေစတင်ပါတယ်။ ဒီအဆင့်မှာ customer သို့မဟုတ် stakeholder တွေရဲ့လိုအပ်ချက်တွေကိုစုဆောင်းပြီး system ကဘာလုပ်နိုင်ရမယ်ဆိုတာသတ်မှတ်ကြပါတယ်။ အဲဒီနောက် system design အဆင့်ကိုဆက်သွားပြီး application architecture၊ database structure၊ user interface စတာတွေကိုစီစဉ်တည်ဆောက်ကြပါတယ်။ Design အဆင့်ပြီးတဲ့အခါမှာ developer တွေက programming language တွေကိုအသုံးပြုပြီး code ရေးတဲ့ implementation အဆင့်ကိုရောက်လာပါတယ်။

Code ရေးပြီးသွားတာနဲ့ software က ready ဖြစ်သွားပြီလို့ မဆိုနိုင်သေးပါဘူး။ Testing အဆင့်မှာ system ထဲမှာ bug တွေရှိမရှိ၊ user requirement နဲ့ ကိုက်ညီမှု ရှိမရှိ စစ်ဆေးရပါမယ်။ အဲဒီနောက် software ကို production environment မှာ release လုပ်ပြီး user တွေအတွက်အသုံးပြုနိုင်အောင် deployment လုပ်ပါတယ်။ Deployment ပြီးသွားတာနဲ့ process ကပြီးဆုံးသွားတာမဟုတ်ပါဘူး။ User feedback တွေ၊ bug fixes တွေ၊ feature updates တွေကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရတဲ့ maintenance phase လည်းရှိပါတယ်။

SDLC ကို project အမျိုးအစားအလိုက် model မတူဘဲအသုံးပြုကြပါတယ်။ အရင်က software development မှာအသုံးများခဲ့တဲ့ model တစ်ခုက Waterfall Model ဖြစ်ပါတယ်။ Modern software development မှာတော့ Agile Model ကိုပိုပြီးအသုံးများလာပါတယ်။

နောက်ဆုံးအနေနဲ့ software developer တစ်ယောက်အတွက် coding skill တစ်ခုတည်းမဟုတ်ဘဲ software development process ကိုနားလည်ထားခြင်းကလည်းအရေးကြီးပါတယ်။ Software Engineering principles နဲ့ SDLC models တွေကိုသိထားခြင်းက team environment မှာပိုပြီးထိရောက်စွာအလုပ်လုပ်နိုင်ဖို့ကူညီပေးပြီး quality မြင့်တဲ့ software systems တွေတည်ဆောက်နိုင်စေပါတယ်။

နောက်အပတ်တွေမှာလဲ SE ဘာသာရပ်သင် ကျောင်းသား/သူများအတွက် ရည်ရွယ်ပြီး Software Development ပြုလုပ်ရာမှာ လိုအပ်သည် များကို အပတ်စဉ် တင်ဆက်ပေးသွားမှာ ဖြစ်တာမို့ စောင့်မျှော်ဖတ်ရှု ပေးကြဖို့ မေတ္တာရပ်ခံပါရစေ ရှင်

Yangon-MCPA page မှ အပတ်စဉ် အပတ်တိုင်း IT related knowledge sharing post လေးများကို အခါအားလျော်စွာ တင်ပေးသွားမှာမို့ Page လေးကို Like & Follow လေး လုပ်ထားဖို့ တိုက်တွန်းပါရစေ ရှင်....

🚨 Google တို့ Coursera တို့ကို ခဏမေ့ထားလိုက်ပါ... Anthropic ကနေ Free တက်လို့ရမယ့် AI သင်တန်းတွေကိုကြည့်လိုက်ရအောင်။
👇 လက်မလွတ်သင့်တဲ့ Anthropic ရဲ့ အခမဲ့ သင်တန်း (၁၀) ခု 👇
AI ခေတ်မှာ မလေ့လာမဖြစ် လေ့လာထားသင့်တဲ့ Claude AI ရဲ့ ဖန်တီးရှင် Anthropic ကိုယ်တိုင်က ဖွင့်လှစ်ပေးလိုက်တဲ့ အခမဲ့ (Free) သင်တန်းတွေပါ။ Certificate ပါ ရမှာဆိုတော့ တကယ့်ကို အတန်ဆုံးပါပဲ။
AI ကို အခြေခံကနေစပြီး ကိုယ်ပိုင် App တွေရေးတဲ့အထိ ကျွမ်းကျင်သွားစေမယ့် သင်တန်း (၁၀) ခုကို Link တွေနဲ့တကွ စုစည်းပေးထားပါတယ်။
Comment မှာ ပြထားပါတယ်။👇
#နည်းပညာ

"AI ဖြင့် Coding ရေးခြင်း သိကောင်းစရာများ"
------------------------------------------------

AI ကို အသုံးပြုပြီး Coding ရေးခြင်းဆိုတာ ယခုခေတ် ဆော့ဖ်ဝဲလ် နည်းပညာ လောကမှာ အတော်လေးကို ရေပန်းစားလာတဲ့ နည်းလမ်းသစ်တခုပါ။ ဒါက coding လုပ်ငန်းစဉ်တွေကို ပိုပြီးလွယ်ကူမြန်ဆန်အောင်၊ ပြဿနာဖြေရှင်းရာမှာ လမ်းညွှန်ပေးနိုင်အောင်၊ code library တွေဖန်တီးပေးနိုင်အောင် AI က ကူညီပေးတဲ့သဘောပါပဲ။

AI ကိုသုံးပြီး coding ရေးတာက ဘာတွေကောင်းကျိုးရှိလဲ?

အချိန်ကုန်သက်သာပြီး အလုပ်ပိုဖြစ်တယ်:
AI tools တွေက ထပ်တလဲလဲလုပ်ရမယ့် အလုပ်တွေကို အလိုအလျောက်လုပ်ပေးတော့ developer တွေက ပိုခက်ခဲတဲ့အလုပ်တွေမှာ အာရုံစိုက်ပြီး အလုပ်တွေမြန်မြန် ပြီးမြောက်နိုင်တာပေါ့။
Code အရည်အသွေး ပိုကောင်းလာတယ်:
AI က code တွေရဲ့ အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးပြီး error တွေ အမှားတွေကိုလည်း ပိုမြန်မြန် ရှာဖွေပေးနိုင်တယ်။
အမှားရှာပြီး ပြင်ဆင်တာ လွယ်ကူတယ်:
AI-powered tools တွေက code ထဲမှာ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်တဲ့ အမှားတွေကို ကြိုပြီးခန့်မှန်းနိုင်တယ်။ ChatGPT လိုမျိုး AI tools တွေဆို code ရှင်းပြဖို့၊ debug လုပ်ဖို့နဲ့ programming concept အသစ်တွေ architecture တွေ အထိပါ သုံးလို့ရတယ်။
လုံခြုံရေး ပိုကောင်းတယ်:
Snyk Code လို AI tools တွေက code ရေးနေရင်းနဲ့ လုံခြုံရေးအားနည်းချက်တွေကို တိုက်ရိုက်စစ်ဆေးပြီး သတိပေးတာမျိုး လုပ်ပေးနိုင်တယ်။

ဒီ AI coding tools တွေက machine learning algorithms နဲ့ natural language processing (NLP) နည်းပညာတွေကို အသုံးပြုပြီး အလုပ်လုပ်တာမို့ ကိုယ်ဘာလုပ်ချင်လဲဆိုတာကို နားလည်ပြီး ကိုယ်ရေးသားနေတဲ့ code တွေအပေါ်မှာ အကြံပြုချက် ပေးနိုင်တယ်။

Developer တွေ ရဲ့ ပေးပို့လာတဲ့ requirement တွေအပေါ် အခြေခံပြီး code တွေကို ထုတ်ပေးတာ၊ developer တွေလုပ်ရမယ့် အလုပ်တွေကို အလိုအလျောက်လုပ်ပေးတာ စတာတွေ လုပ်ပေးနိုင်တယ်။

လူကြိုက်များတဲ့ AI Coding tools များ

GitHub Copilot: real-time မှာ code တွေရေးပေးပြီး အချိန်ကုန်သက်သာစေတယ်။
ChatGPT: code ရေးရာမှာ အကူအညီပေးနိုင်တဲ့ conversational AI model ပဲ။
Cursor: Visual Studio Code ကိုအခြေခံထားတဲ့ AI-enhanced IDE တစ်ခု။
Amazon Q Developer: AWS သုံးတဲ့ developer တွေအတွက် AI-powered coding ပိုင်းတွေကို အကူအညီပေးတယ်။
Tabnine: coding ရည်ရွယ်ချက်ကို ခန့်မှန်းပြီး code ဖြည့်ပေးတယ်။
CodeGPT: VS Code နဲ့ JetBrains မှာ code generation, refactoring, debugging တွေ လုပ်ဖို့ အသုံးပြုနိုင်တယ်။

AI က ဘာမဆို ပေးစွမ်းနိုင်ပေမယ့် developer တဦးချင်းစီတိုင်းက AI ဖက်က ပေးလာတဲ့အရာတွေ အားလုံးကို blind trust မဖြစ်ပဲ အချိန်တခုပေးပြီး review ပြန်ကြည့်ဖို့ မမေ့သင့်ဘူးနော်။ ဘာလို့ဆိုရင် AI ကထုတ်ပေးတဲ့ code တွေက တိကျမှုမရှိတာ ဒါမှမဟုတ် လုံခြုံရေး ကျိုးပေါက်မှုတွေ ရှိနိုင်လို့ မမျှော်လင့်ဘဲ ကိုယ့်ရဲ့ project မှာ security issue တွေလည်း ဖြစ်လာနိုင်တာမို့ပါ။

AI ကို ထိထိရောက်ရောက် သုံးဖို့ဆိုရင်

ကိုယ်ဘာလိုချင်လဲ ဘယ်လိုလုပ်ချင်လဲ ဘာရချင်လဲ ဆိုတာကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ပြောပြပါ။
AI က ထုတ်ပေးတဲ့ code တွေမှာ အမှားရှိမရှိ၊ ကိုယ်လိုချင်တဲ့ ပုံစံနဲ့ ကိုက်ညီမှုရှိမရှိ ၊ security ကျိုးပေါက်မှု ရှိမရှိ အမြဲပြန်စစ်ဆေးပါ။
AI tools တွေကို မေးခွန်းတွေမေးပြီး ကိုယ့်ကိုကိုယ် personal developing ဖြစ်အောင် ဆက်လက်လေ့လာသင်ယူပါ။
ဒီလိုမှသာ AI ဟာ developer တွေအတွက် coding ကို ပိုမြန်ဆန်၊ ထိရောက်ပြီး တိကျစေဖို့ ကူညီပေးတဲ့ tools ကောင်းတစ်ခုဖြစ်လာမှာပါ။
ဒါပေမယ့် AI က tools တခုပဲ ဆိုတာကို နားလည်ပြီး developer တွေက အမြဲတမ်း review ပေးဖို့နဲ့ analysis လုပ်ဖို့တော့ လိုအပ်ပါသေးတယ်!