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想靠販賣機創業？買二手機買賣完整避坑指南

  從街角飲料機、工廠休息區的零食機，到健身房販售營養補給品的智慧販賣機，自動販賣設備正在從單純的「投幣出貨」，逐漸演變成結合觸控螢幕、行動支付、電子發票、會員系統與雲端庫存管理的無人零售終端。 對準備投入無人零售市場的創業者而言，購買二手販賣機確實可以大幅降低初期設備投資。但二手販賣機不能只看「機器會不會動」。 尤其是智慧型販賣機，真正影響後續營運的可能是支付模組能不能換商戶、電子發票能不能重新設定、後台帳號能不能移轉、API 是否開放，以及控制板、馬達與冷藏系統是否還有零件可以維修。 因此，評估一台二手販賣機時，應該把它視為一套「機械設備＋電控系統＋支付設備＋資訊系統」，而不是一個大型鐵箱。 一、為什麼二手販賣機市場值得關注？ 販賣機創業最大的門檻之一，就是前期設備成本。 傳統販賣機相對單純，但如果加入大型觸控螢幕、冷藏／冷凍系統、多元支付、電子發票、4G／5G通訊、IoT監控與雲端後台，新機成本很容易快速增加。 因此市場上逐漸出現另一種選擇： 購入狀況良好的二手機，再重新整理與改裝。 二手機來源大致可以分成幾類： 原營運商設備汰換 店家、公司或工廠撤點 創業者結束營業出售 租賃公司或販賣機業者回收設備 日本等海外市場進口的中古機 傳統機重新整理或加裝智慧支付設備 如果只是進行市場測試，例如先布建3至10台驗證商品與點位，二手機確實可能比一次採購大量新機更具有彈性。 問題在於： 二手販賣機便宜的不是「總成本」，通常只是「取得成本」。 真正應該計算的是購入、搬運、整理、維修、支付改裝、系統串接、電子發票、通訊以及未來維護的總成本。 二、先搞清楚自己到底需要哪一種販賣機 市場上的販賣機差異非常大，購買前第一個問題不應該是「多少錢」，而應該是： 我要賣什麼？ 1. 傳統飲料販賣機 適合罐裝、瓶裝飲料。 主要檢查： 冷藏系統 壓縮機 出貨機構 貨道尺寸 投幣器 紙鈔機 控制板 這類機型技術成熟，通常也是中古市場較容易找到的設備。 2. 螺旋式零食／商品販賣機 透過螺旋彈簧旋轉將商品推出，常見於： 零食 泡麵 保健食品 健身補給品 3C配件 日用品 美妝用品 這類設備的關鍵不是「有幾格」，而是每個貨道的 寬度、深度、螺距以及馬達控制能力 。 商品尺寸不合，即使機器完全正常，仍可能頻繁卡貨。 3. 冷藏／冷凍食品販賣機 如果販售鮮食、冷凍食品、冰品或需要溫控的商品，...
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小白也會裝的OpenVAS (Greenbone) -在 macOS 上的完整安裝與使用指南

  適用對象： 資安工程師 DevOps IT 管理員 想用免費工具替代 Nessus 的人 系統環境： macOS Docker Desktop 一、OpenVAS 是什麼？ OpenVAS（現在稱為 Greenbone Vulnerability Management, GVM ）是一套： 開源漏洞掃描系統 功能包含： CVE 漏洞掃描 Server security audit Web service vulnerability Compliance 檢查 弱點報告輸出 它是 Nessus 最常見的免費替代方案 。 二、系統架構概念 OpenVAS 其實包含三個核心服務： GSAD │ │ Web UI │ GVMD │ │ 管理漏洞資料庫 │ OpenVAS Scanner │ │ 執行漏洞掃描 Docker image 會把這些服務打包在一起。 三、macOS 安裝環境準備 Step 1 安裝 Docker Desktop 下載： https://www.docker.com/products/docker-desktop/ 安裝後確認： docker --version 應該看到類似： Docker version 25.x Step 2 設定 Docker 資源 OpenVAS 很吃資源。 建議設定： Docker Desktop → Settings → Resources Memory : 8 GB CPU : 4 Disk : 50 GB 如果資源太小，GVM 可能無法啟動。 四、建立 OpenVAS 專案目錄 在 Terminal 建立資料夾： mkdir ~/openvas cd ~/openvas 五、建立 docker-compose.yml 建立檔案： docker-compose.yml 內容： services: openvas: image: immauss/openvas:latest container_name: openvas ports: - "9392:9392" environment: USERNAME: admin PASSWORD: admin volumes: - openvas_data:/d...
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Python yield：生成器的威力與實戰應用

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  1. yield 就是「可中斷的 return」 直覺上， yield 看起來很像 return ：遇到它就「回傳」一個值；不同的是，函式不會結束，而是暫停在此，保留當前所有區域變數與執行位置，等到下一次呼叫才會從暫停處繼續執行。 簡單來說： def foo (): print ( "開始執行" ) while True : yield 4 # 暫停並回傳 4 print ( "★ 繼續執行 ★" ) 第一次執行 g = foo() 不會執行函式內容 ，而只回傳一個生成器物件。 呼叫 next(g) ，才會印出 "開始執行" ，並暫停在 yield 4 回傳 4 。 再呼叫一次 next(g) ，將從 yield 之後的位置繼續執行，印出 ★ 繼續執行 ★ ，然後再次遇到 yield 4 暫停並回傳。  2. next() 如何推動生成器 生成器物件除了可以被 next() 觸發，也可搭配迴圈自動驅動： g = foo() print ( next (g)) # → 4 print ( next (g)) # → ★ 繼續執行 ★ 4 for v in foo(): print (v) # 不停印出 4，直到你手動 break next(g) 等同於「進到下一個 yield 」，每次都從函式暫停處繼續執行。 用 for 迴圈時，Python 會自動呼叫 next() 直到生成器遇到 return 或拋出 StopIteration 。  3. 用 send() 向生成器傳入資料 除了單純取得值，生成器還能接收外部傳入的資料──使用 send() ： def foo2 (): print ( "啟動" ) while True : received = yield "請傳入值" print ( "收到的值：" , received) g2 = foo2() print ( next (g2)) # 啟動，回傳 ...
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ChatGPT 4 系列的比較

 GPT-4 系列大致可分為三條支線： 4 o 系 （4 o → 4 o-mini → 4 o-mini-high）：同樣承襲 128 k 長上下文，但靠「縮小參數＋提速」壓低成本；mini-high 進一步把上下文推到 ≈200 k，卻被部分開發者批評推理與程式碼品質下降。 4 .5 ：2025 年初短暫提供的過渡版，強調創意寫作與程式碼完整性，仍維持 128 k 上下文，在 ChatGPT 端多被限制在 32 k。 4 .1 系 （4 .1 → 4 .1-mini）：2025 / 4 發表，官方 API 支援 1 M 超長上下文，是目前公開最長；mini 版用較小參數換取速度、費用與免費額度，並已取代 4 o-mini 成為 ChatGPT 免費預設模型。 綜合比較表 模型 發表時間 官方 上下文窗 (Input + Output) 單次輸出上限 支援模態 速度∕費用 (相對 GPT-4o) 主要優勢 常見劣勢‍／限制 GPT-4 o 2024-05-13 128 000 Tokens ≈4 000 Tok 文字、圖像、語音 - 多模態、推理佳、最完整工具鏈 ChatGPT 端僅 32 k；API 輸出預設 4 k GPT-4 o-mini 2024-11 128 000 16 384 Tok 文字＋圖像；音訊即將支援 ≈3 × 快、費用約 1 ∕ 5 成本最低仍保留 4 o 推理水準 論述深度與程式碼一致性略降 GPT-4 o-mini-high 2025-04-16 ≈200 000† 社群回報 32 k–100 k 同 mini 速度略慢於 mini，仍遠快於 4 o 更長上下文、輸出字數倍增 程式碼品質與「偷懶」現象被批評 GPT-4 .5 Preview 2025-02 128 000 32 768 文字、圖像 與 4 o 相近 更像人類的寫作風格、程式碼完整性佳 僅預覽；7-2025 起陸續下架 GPT-4 .1 2025-04-14 1 000 000 32 k（ChatGPT），API 未公布硬上限 文字、圖像，強化文件／程式長上下文 與 4 o 類似；官方宣稱成本-26 % 超長上下文、長文搜尋定位精度佳 長上下文僅 API 全開；ChatGPT 仍 32 k GPT-4 .1-mini 2025-05 ...
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