【 竹科Ｘ黑客松邀AI大神謝宗震，談智慧城市治理 】

城市治理、難解的社會問題，可以用AI來解決？竹科Ｘ黑客松今晚邀請「Chimes AI 創辦人謝宗震」至清華大學演講，由清華大學創新育成中心主任李天健共同主持，暢談智慧城市治理的嶄新觀點！

Chimes AI 創辦人謝宗震博士，多年來提供企業No-Code AI 解決方案，讓企業不須撰寫程式的前提下，可以快速建立系統與應用程式，降低企業內部的技術負債與人力訓練時間，有助於企業降低一些成本並滿足數位轉型的迫切需求，創造商業效益！

講座中與謝博士談到，在解決社會議題時，往往會遇到非常細膩的人事問題，AI可以如何幫助城市治理？謝博士回應，他在主持《D4SG 資料英雄計畫》時，為社會救助的專案，建立風險預警模型，協助社工精準處遇，做到公平、隱私，幫助社工不再被繁瑣的行政工作綁著，而能更專注的在社會救助的工作上，也能幫助各系統的介接！

謝博士曾協助高雄市鳳山區建立火災風險地圖，分析區域火災發生的重要因素，例如屋齡、住家面積、經濟條件、人口構成、家戶密度、建築法規等，透過AI方法建立模型後，能協助地方的火災預防居家訪視、高風險主宅區的火災防範宣導，也獲得總統盃黑客松卓越團隊！

講座中談到如何將這些典範案例運用在大新竹的智慧城市治理上時，謝博士強調「我們需要一種能將典範案例，複製 100倍的辦法！透過科技和資料的力量改造社會，降低風險災害、提升能源、水利效益，促進循環經濟，這就是Chimes AI 願景，打造企業級 No-Code AI，實現亮點規模化！

李天健老師在講座中也特別提到，建構中的「竹科X創新產業園區」未來將以軟體、智慧科技、智慧服務應用為主，期能帶動竹科硬體產業，軟硬結合形成新的發展模式，而「竹科X黑客松活動起跑」更是為此暖身！希望黑客松活動，為城市議題提出解方，歡迎各界好手報名參賽，學生或社會人士皆可組隊報名，首獎獎金新台幣20萬元，歡迎有興趣參賽團隊，參與9/18「提案暨媒合工作坊」，一起打造更美好的新竹城市大未來！

聽說你最近在刷題- 軟體工程師的面試一定會遇到的資料結構及演算法關卡 (& 分享 LeetCode 折扣）& LeetCode Premium 抽獎啦(2021- 9 月更新）

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2021年 9 月更新：
從 8 月開始，收到許多剛到美國唸書的讀者來信請求幫忙內推 2022 年暑假的實習工作，如果你還不知道的話， 請查看我另外一篇文章來了解內推網路：最有效得到面試的方式- 內部推薦: 尋找內推資源 & 歹晚郎互助網絡 (2021 年 8 月更新)。軟體工程師的面試關卡很多都是資料結構及演算法， 所以大家在準備實習也都不免俗的要刷題一下。 我許久沒有看 LeetCode， 發現現在 LeetCode 的功能越來越多， 還有像是學習資源文章及 study plan 的功能，把大家要準備面試的各種需求都越來越在他們網站上一站搞定。 今天除了再次分享去年寫的文章(還有折扣碼)， 還要大大感謝 LeetCode 願意提供 3 個 7 天 Premium 會員試用來給予讀者， 讓大家面試前可以使用如公司 tag 的功能來做複習。 此外感謝大家一直以來的支持， 我也自掏腰包提供購買 3 個 1 個月的 Premium 會員試用來加碼， 再請大家做以下動作參加抽獎歐！

✅ 按讚並留言你希望用 LeetCode 達到什麼目標 (轉職、實習面試、換工作，可以寫一寫細節像是目標公司、職位等)， 或是你過去使用 LeetCode 的心得、或者是自己未來職業目標等等， 也可以是找朋友來一起練習。
✅ 公開分享此篇文章的話多一次被抽中的機會

獎項： 共 6 個名額，3 個 7 天 Premium 試用會隨機抽出， 3 個 1 個月的 Premium 試用則用留言內容來挑選， 希望抽出給很需要、或是很有創意的留言， 哈！

活動期間到加州時間下週四 9/9 晚上 9 點截止。會直接於文中留言通知中獎，祝大家學習愉快、找實習、換工作都順利！

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2020 年 12 月原文：
歐， 要澄清一下我現在沒有在刷題 (我這樣講絕對不是怕很多同事會看到我的文章 XD)， 說實在的， 我覺得大家好像太過度強調 “刷”題的刷， 好像刷油漆似的要來回刷很多遍。 我過往看過許多刷幾百題、每題做 2、3、4 次以上的人分享他們的經驗， 我很佩服他們投入的時間及毅力， 但我自知做不到， 有小孩後更是難以做到刷一遍。 我自己找軟體工程師的工作的經驗， 2015 年上完 Coding Bootcamp 到找到工作， 大概做了 60 題左右的 LeetCode 問題， 2016 年底找工作比較認真， 大概完成了 100 題左右。 今天這篇文章想要分享一下我的演算法準備方式， 如果你想要找如何刷題的方式，或是覺得無法刷幾百題很多遍的人， 歡迎往下閱讀。

2015 年上完 Coding Bootcamp 後， 我陸續有一些電話面試， 每天可能會有 1～3 個電話面試， 所以在準備面試上， 要研究公司， 並且依照職缺來做面試的複習， 因為我是面試前端相關的職缺， 所以也有一部分的精力在前端的資料複習。 關於資料結構及演算法 (Data Structures & Algorithms) 的練習，我大概維持一天練習 1-2 題的步調。 2016 年底的面試， 因為還要上班， 所以基本上只有晚上有時間， 可能一天只能練習 1 題， 假日有比較多時間才可以多做幾題。

看到問題的時候， 我會先確保我了解題目的意思， 真正在面試的時候， 通常第一步也是和面試官確認我們自我的理解和面試官要問的是否一致， 不要花了時間才發現一開始的理解及假設是錯誤的。 我通常會立刻寫下題目給予的 input 有什麼、格式是什麼， desired output 又是什麼。

確認好 input & output 後， 我會思考題目可以用什麼類型的資料結構或是演算法來解。 通常在面試的時候， 我會和面試官說明我可能會先就一個大概可行的方式來做解答， 如果他/她覺得沒有什麼問題的話， 我再做後續的優化。 在我開始有一些思路後， 我會先寫下 pseudo code， 就是先用英文來說明我的解法會是怎麼樣。 每個步驟和面試官確認都沒有問題後， 我才會正式寫 code 。

當然有些時候不論怎麼想都寫不出來， 如果是自己練習的時候，我大概在 15 分鐘後會開始看一些討論， 嘗試學習別人的思路， 但如果再花 10 分鐘還是解不出來的話， 才會參考別人的解法。 我看完別人的答案後， 還是會用自己的 code 再實現一次。 如果面試中卡住的話， 則是要儘快和面試官討論， 我會把我的理解， 可能的解法方式和面試官說， 同時也說明我的情況可能哪裏不是很確定， 讓面試官在適當的時候可以給予我提示。 一般來說， 公司都是希望有順利的面試經驗， 面試官也都願意在溝通正常下給予協助。

自己練習寫完之後， 我會再寫出解法的空間及時間複雜度 (Space & Time Complexity) ， 通常面試也會詢問這個部分， 所以自己每個練習也要歸納一下。 如果我發現我的解法時間可能不是太好， 我會再嘗試看不同人的討論， 研究更優化的解法， 並再自己寫出不一樣的解法。 有些比較棘手的問題我可能會寫 2、3 個解法比較彼此的優缺點。

在之前準備面試的時候， 我有準備一本筆記本， 每次寫完問題之後， 我會用筆寫下我在哪一天寫了哪一個問題， 並且用很精簡的方式總結問題及解法。 隔天要做下一題之前， 我會先看一下前一天的問題， 嘗試回想我是否可以再次在頭腦中想出大致的解法。 如果還是不行的話， 再看我自己的總結並做上記號， 隔天會再做一次同樣的步驟，直到我可以順利複習出解題的邏輯思路。

如果有和公司面試， 不論是電話還是 onsite， 面試完後我會再檢查我遇到的題目是否和我過去做過的題目類似， 如果有的話， 是否我的思路在面試中是清晰及正確的， 如果沒有的話， 我是否有利用對的觀念來解答。 面試結束後， 會花時間在盤點及複習， 從面試中的題目和過往的練習做統整。

你可以看到我的練習方式不是很強調快， 因為我希望我做完問題可以有很深的理解， 所以花很多時間在做整理、複習確認， 即使當下沒有那麼理解， 隔天回想又想不出的話， 我會再複習一次， 再隔一天做新題前也會再確認。 複習及思考的次數多了，真正把題目所想要考的觀念融會貫通， 畢竟面試很難真的遇到原題， 重點是我們對於資料結構及演算法的理解， 及遇到難題如何面對的應對的思考過程。

條條大路通羅馬， 每個人面試準備的方式都不太一樣， 以上就是我的資料結構及演算法的準備方式， 之前寫找工作的系列文章好像沒有特別提這塊， 所以特別再寫出來分享。當然我不是大神每次面試都可以收割 5 到 10 個以上 offer， 所以就請你自己斟酌評估你的學習方法，畢竟我們都要找到對自己最能接受、且有效率的方式來準備面試 。

我從 2015 、2016 年準備面試的時候， 有許多練習演算法的網站， 但到了今日， 好像 LeetCode 和練習演算法關係就如同 Google 和搜尋一樣， 大部分我聽到的準備面試的人都用 LeetCode 來做練習了！ 剛好最近認識一位在 LeetCode 工作的朋友牽線， LeetCode 特別優惠讀者， 只要使用這個連結購買 Premium， 就能有 15% 優惠 (幾乎和一年一度的感恩節特價差不多了！)。

我目前聽到朋友準備面試基本上都會購買 LeetCode 的 Premium， Premium 最大的好處就是可以看到問題和公司的標註， 拿過去拒絕我 2 次的 Google 為例 (XD)， LeetCode 就有 925 道題目被大家回報有在 Google 面試中看到 (2021 年已經變成 1014 道了！ @@)， 當你正要 phone or onsite interview 的時候， 可以聚焦你要面試的公司練習、提高效率的話還是可以提高面試的表現的。 Premium 還有答題評斷比較快、LeetCode 官方解答、及依據公司有 Mock interviews 等其他功能， 但主要大家好像都還是為了 company tag 的功能而付費， (2021 年 9 月更新， 最近又有如文章、影片的學習資源，還有像是 Study Plan 的功能， 看起來 LeetCode 要往大家學習、準備、一站式的服務來黏住使用者了！)

相信以大家拿到 offer 後的加薪， 會覺得這是個很好的投資！(什麼， 你說不一定會加薪， 那請你再閱讀一下我的談判文章來和公司談判加薪 "面試中談到錢怎麼辦？ 問到你期望薪水如何接招?" 及"面試得到 Offer 薪水如何談？ 三明治溝通法及最後簽約前的談判招式") 。

我當初有想說要直播訪問在 LeetCode 的朋友， 探討 LeetCode 最近幾年的快速發展、及如何幫助軟體工程師及公司行號， 可惜目前朋友還沒有意願， 如果大家有興趣的話， 請在文章留言， 讓她可以看到大家的意願加強她的動力和我們分享 (群眾多數暴力啊！)。

附上過去我寫的找工作系列文章:
1. 程式語言- 到底學哪個好？我想進Google，我沒學OOO，他們會接受我XXX語言背景嘛？
2. 簡介美國軟體工程師面試流程
3. 等待機緣- 我要如何被人資或獵人頭發現? 我要如何脫穎而出? LinkedIn重要嘛？
4. 主動出擊- 我要找工作了，現在美國都用什麼找工作？哪個網站平台能讓我有較多面試機會？
5. 軟體工程師面試準備- 面試要練習什麼？ 找工作和練習的時間要如何平衡拿捏？
6. 被錄取了- 我該注意什麼，我可以談判要求多一點薪水、股票或假期嘛？
7. 矽谷找工作之常見問題 FAQ
8. 面試技巧及心得，如何有條理的說服面試官？
9. 英文履歷怎麼寫？ 美國科技公司注重什麼？
10. 如何到美國科技公司工作？
11. 最有效得到面試的方式- 內部推薦: 尋找內推資源 & 歹晚郎互助網絡
12. 面試中談到錢怎麼辦？ 問到你期望薪水如何接招?
13. 面試得到 Offer 薪水如何談？ 三明治溝通法及最後簽約前的談判招式

2021 年， 如果你要找工作的話， 祝你轉換順利， 拿到許多理想的 offers！ 如果你有什麼準備的技巧及心得， 也歡迎留言分享。

部落格原文：
https://bit.ly/3zNrluU

ref: https://ably.com/blog/no-we-dont-use-kubernetes

八月第一篇，就來個有趣的文章，來看看 ably 這間 SaaS 公司為什麼沒有使用 Kubernetes，不但當前沒有使用，甚至短期未來內都不會想要使用
更是直接的說如果你有興趣來加入團隊，千萬不要把將 Kubernetes 導入到團隊中是一個可能發生的事情。

我個人覺得這篇文章滿好的，因為是認真的去比較導入 Kubernetes 帶來的改變，而這些改變對團隊來說到底是可接受還是不可接受
而不是所謂的人云亦云，人家要我也要，人家不要我也不要...

文章分成兩部分，前述介紹當前 Ably 的環境架構是什麼，而半部分則是很技術的去探討如果導入 Kubernetes 帶來的好處與壞處是什麼
最終權衡比較之下，會發現導入 Kubernetes 沒有帶來實質上的好處。

文章開頭先簡述了一下 Kubernetes 這幾年的風潮，從最初 Google Borg 的開發開始談起，作者特別提到當初 Borg 的用法可是將一堆實體機器給搭建出一個 Private Cloud 的叢集給團隊使用，
而目前 Kubernetes 更多的用法則是搭建於 Public Cloud 上面的虛擬機器中，透過將 Kubernetes 部署到這些不同的 Cloud Provider 似乎帶來了介面統一的結果，對於 DevOps 人員來說
不同 Cloud Provider 如今看起來都是 Kubernetes 的樣貌。

Ably 目前到底怎麼部署應用程式
Ably 主要使用 AWS 作為其 Cloud Provider，並且於 EC2 機器上使用 docker/container 來部署團隊中的應用程式。
作者團隊中沒有使用任何已知的 Orchestration 服務來管理多節點上的 docker/container，取而代之的則是每個 VM 開機後則會根據 autoscaling group 的機制來判斷
每個機器應該要部署哪種 container/docker。

對於 Ably 來說，團隊中沒有任何 scheduler 相關的服務來調度各種服務，這意味每個 VM 就代表一種服務，所以將 VM 上的服務從 Core 轉換成 frontend 這種行為不會發生。
今天需要針對需求轉換服務時就以 VM 為基準來整批換掉即可。
每個節點上面都會有一個輕量的監控服務，用來確保運作的 Container 如果掛掉後可以被重啟，甚至如果當前運行的版本不符合需求時也能夠將該服務給停止。

流量方面，因為每個 Autoscaling Group 就代表一個服務，所以直接使用 NLB 與 Target Group 來將流量導入該 Autoscaling Group 即可。
至於容器與容器之間的內部流量(譬如 k8s service 等)作者認為也不是太大問題，畢竟每個機器本身都會被 VPC 賦予一個 IP 地址，所以使用上沒有什麼太大的問題。

接下來作者從幾個層次去探討當前設計與使用 Kubernetes 帶來的改變，分別有 (原文很多，這邊摘要不然文章會太長)
題外話，由於 Ably 的 Infra Team 數量有限，所以要考慮 K8s 只會考慮 K8s Service，如 EKS。
1. Resource Management
Ably:
a. 根據服務的需求來決定每個服務要用到的 VM 等級
b. 不需要去煩惱如何處理將多個小服務給部署到一個適合的大 VM 中
c. 作者稱這種行為其實就是 AWS 官方強調的 Right Sizing, 譬如只能跑兩個 Thread 的服務不需要 16vCPUs, 久久寫一次硬碟的服務也不需要一個 90,000 IOPS 的 SSD
d. 選擇一個正確的元件來搭建一個符合服務的 VM 讓團隊可以控制成本同時也減少額外的管理負擔
K8s:
a. 必須要使用一個比較強大等級的 EC2 VM，畢竟上面要透過 Container 部署很多服務
b. 針對那些需要小資源的服務來說，透過這種方式能夠盡可能的榨乾機器的資源，整體效能使用率會更好
c. 但是針對資源量沒有很辦法明確定義的服務則是會盡可能地去吃掉系統上的資源，這種被稱為 nosy neighbors 的常見問題已經不是首次出現了， Cloud Provider 本身就需要針對 VM 這類型的服務去思考如何處理資源使用，而 Cloud Provider 都有十年以上的經驗再處理這一塊
而所有 Kubernetes 的使用者則必須要自己去處理這些。
d. 一個可能的作法則是一個 VM 部署一個服務，不過這個做法跟團隊目前的作法已經完全一致，所以就資源管理這一塊，團隊看不到使用 Kubernetes 的優勢。

2. Autoscaling
Ably:
a. EC2 VM 本身可以藉由 Autoscaling Group 來動態調整需求
b. 有時候也是會手動的去調整 EC2 的數量，基本上手動跟自動是互相輔佐的
c. 團隊提供的是 SaaS 服務，所以其收費是針對客戶實際上用多少服務來收，如果開了過多 EC2 VM，則很多不要的花費與開銷都是團隊要自行吸收
d. 團隊需要一個盡可能有效率的方式能夠即使遇到流量暴衝時也能夠保證良好的服務的機制
K8s:
a. 可以透過不少方式來動態調整 Container 的數量，
b. 甚至可以透過 Cluster autoscaler 來針對節點進行調整，根據需求關閉節點或是產生更多節點
c. 動態關閉節點的有個問題是關閉節點時通常會選擇盡可能閒置的節點，但是閒置並不代表沒有任何服務部署再
上面，因此該節點上的 Container 都要先被轉移到其餘節點接者該目標節點才可以被正式關閉。這部分的邏輯作者認為相對複雜
d. 整體來說，k8s 有兩個動態調整的部分，動態節點與動態服務，而現有的架構只有一個動態節點。所以使用 k8s 則會讓問題變得更多更複雜。

3. Traffic Ingress
Ably:
a. Traffic Ingress 基本上每個 cloud provider 都提供了很好的解決方案，基本上團隊只要能夠維持每個服務與背後的機器的關係圖，網路流量基本上都沒有什麼需要團隊管理的。
b. 使用者會透過直接存取 NLB 或是透過 CloudFront 的方式來存取團隊內的服務

K8s:
a. EKS 本身可以透過 AWS VPC CNI 使得每個 Container 都獲得 VPC 內的 IP，這些 IP 都可以讓 VPC 內的其他服務直接存取
b. 透過 AWS LB Controller，這些 Container 可以跟 AWS LB 直接整合，讓封包到達 LoadBalancer 後直接轉發到對應的 Container
c. 整體架構並不會比團隊目前架構複雜
d. 唯一缺點大概就是這個解決方案是完全 AWS 綁定，所以想要透過 k8s 來打造一個跨 Cloud Provider 的統一介面可能就會遇到不好轉移的問題。

4. DevOps
Ably:
a. 開發團隊可以透過簡單的設定檔案來調整部署軟體的版本，後續相關機制就會將 VM 給替換掉，然後網路流量也會自然的導向新版服務
K8s:
a. 開發團隊改使用 Kubernetes 的格式來達到一樣的效果，雖然背後運作的方式不同但是最終都可以對開發團隊帶來一樣的效果。

上次四個分析基本上就是，使用 k8s 沒有帶來任何突破性的好處，但是 k8s 本身還有其他的功能，所以接下來作者想看看 k8s 是否能夠從其他方面帶來好處

Multi-Cloud Readiness
作者引用兩篇文章的內容作為開頭，「除非經過評估，否則任何團隊都應該要有一個跨 Cloud-Provider 的策略」
作者表明自己團隊的產品就是那個經過評估後斷言不需要跨 Cloud Provider 策略的團隊，同時目前沒有往這個方向去追求的打算。
同時作者也不認為 K8s 是一個能夠有效達成這個任務的工具。舉例來說，光 Storage 每家的做法都不同，而 K8s 沒有辦法完全將這些差異性給抽象畫，這意味者開發者終究還是要針對這些細節去處理。

Hybrid Cloud Readiness
管理混合雲(Public Cloud + Private Cloud based on Bare-Metal servers)是作者認為一個很合理使用 K8s 的理由，畢竟這種用法就跟當初 Google Borg 用法一致，是經過驗證可行的。
所以 Ably 如果有計畫要維護自己的資料中心時，底層就會考慮使用 Kubernetes 來管理服務。畢竟這時候沒有任何 Cloud Provider 提供任何好像的功能。
不過 Ably 目前沒有任何計畫，所以這個優點也沒有辦法幫助到團隊

Infrastructure as Code
團隊已經大量使用 Terraform, CloudFormation 來達成 IaC，所以透過 k8s YAML 來維護各種架構不是一個必要且真的好用的方式。

Access to a large and active community
另外一個很多人鼓吹 K8S 的好處就是有龐大的使用者社群，社群內有各種問題分享與探討。
作者認為
a. AWS 的使用者社群數量是高於 Kubernetes
b. 很多情況下，一個迭代太快速的產品其實也不一定對團隊有太大的幫助。
c. 很多人都使用 k8s，但是真正理解 k8s 的人微乎其微，所以想要透過社群來幫忙解決問題其實比你想像的還要難，畢竟裡面的問題太雜，很多時候根本很難找到一個真正有效的答案。

Added Costs of Kubernetes
為了轉移到 K8s, 團隊需要一個全新的 team 來維護 k8s 叢集以及使用到的所有基本服務。舉例來說，EKS, VPN CNI, AWS LB 帶來的網路好處並不是啟動 EKS 就會有的，
還必須要安裝相關的 Controller 並且進行設定，這些都是額外的維運成本。
如果找其他的服務供應商來管理 Kubernetes，這意味公司就要花費更多的$$來處理，所以對團隊來說，金錢與工作量都會提高，不同的解決方式只是這兩個指標的比例不同而已。

結論:
1. Ably 覺得 Kubernetes 做得很好，但是團隊目前沒有任何計畫去使用它，至少目前這階段沒有看到任何實質好處
2. 仔細評估後會發現，導入 k8s 其實也會帶出不少管理上的問題，反而並沒有減輕本來的負擔

我們這對新手爸媽，假日月嫂阿姨不在的時候，二打一都還搞不定😂 顧小孩都在幹嘛？小夫妻開始有寶寶的新生活！怎麼感覺一整天什麼事都沒做時間就過去了，這應該是很多爸媽的心情吧！

讓我想到一句話，養小孩不是養小豬，他們不只是吃飽睡睡飽吃，而是不時會有很多需要照料的地方，除了肚子餓還有換尿布之外，還要最重要的是哄哄 lol 這真的是我們最搞不定的地方，不過小寶貝還是好可愛啊😍

這集感謝玫爾萃的贊助，他們家的精華油和再生霜我從在月子中心就開始使用，到現在整罐都快用完了，膚質狀況很穩定保濕度也很夠，重點是也沒有濃濃的化學香味！大心❤️和你們分享！

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0:13 小 Yuki 一早喝奶
1:19 傻爸爸毛巾的碎碎念
2:29 我的居家保養
04:32 幫小 Yuki 換衣服
06:08 完成中餐
07:31 小Yuki 終於睡著
08:06 回阿嬤家
11:28 當媽媽後的心情分享

#新手爸媽 #顧小孩的一天 #玫爾萃

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◈結婚倒數24小時不睡覺實錄！開箱我的新娘房，凌晨四點化妝，教堂彩排.
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LeetCode是所有軟體工程師找實習找工作都必用的平台，雖然大部分功能都是免費的，但天下沒有白吃的午餐，讓人好奇付費版 LeetCode Premium 到底有沒有用？今天讓使用過 LeetCode Premium 準備並通過 Google軟體工程師面試的我來分享一下我的使用感想！
影片中會告訴你如何免費拿到各種付費功能～
然後還有我到底刷了幾題通過了Google面試哈哈！

這集會聊到...

💬 Overview 💬

💙 LeetCode Premium功能簡介 1:25
💙 我覺得好用的付費版功能 1:50
💙 我覺得沒用的付費版功能 4:00
💙 如何免費得到類似的付費功能 1:50 3:00
💙 結論：LeetCode Premium 到底值不值得？5:58
💙 誰適合買 LeetCode Premium？6:38
💙 我刷了多少題通過 Google 面試 7:57


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#LeetCodePremium值得嗎 #力扣刷題進階功能免費用
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Untyped 對啊我是工程師 - There are so many data types in the world of computer science, so are the people who write the code. We aim to UNTYPE the stereotype of engineers and of how coding is only for a certain type of people.
凱心琳: 一個喜歡電腦科學邏輯推理，在科技圈努力為性別平等奮鬥的工程師。