[爆卦]資料結構和演算法分析是什麼?優點缺點精華區懶人包

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 同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過7萬的網紅在地上滾的工程師 Nic,也在其Youtube影片中提到,## 影片觀看說明 由於問題較多,大家的問題也可能是你的問題,建議可以先閱讀下方的「問題總匯」區,找到時間碼 Time code 之後跳轉到自己想聽的部分,會比較有效率哦 本影片 Q&A 留言是抓取 【2020 年度回顧! 成為 Team leader? 業外收入增加? 技術能力成長? (第一...

資料結構和演算法分析 在 王昱翔®不小王子 Instagram 的最佳貼文

2021-07-11 10:09:31

書名: #人類大命運 ( #未來簡史 ) 作者:#YuvalHarari 出版社: #天下文化 出版日期:2017.1 . 雖然我們無法解釋歷史做出的選擇,但有一點可以確定:歷史的選擇絕不是為了人類的利益。 . 全世界這一兩年最火的歷史學家,中國巡迴演講造成騷動。這本書(系列)厲害的地方有兩方面,一...

  • 資料結構和演算法分析 在 科技大觀園 Facebook 的最佳解答

    2021-09-01 12:09:46
    有 29 人按讚

    #Q博展知識
    【記者節快樂】
    今天是九一記者節,祝各位為了新聞而努力奔走的記者們,記者節快樂
    在這個日子裡
    我們也來看一些科普X新聞X記者的科學吧!

    【科技與社會的研究與教學:我們都是科學記者】
    現代社會的公眾對於科技議題的理解,事實上有著比過去任何一個時代都要高的門檻。由於透過科學傳播的媒介吸收新知,因此公眾除了需要面對高聳的科學認識屏障外,更需要解析媒介背後的錯綜特質。在這雙重的條件下,一般民眾並不容易直接切進議題的核心,常常需要倚賴超越內容的知識來間接習得。

    這個過程就像一般民眾在認識科技議題時,其核心往往牽涉龐大的知識基礎,直接逼近常是不可得的一種理解方式。因此就像天文學家追尋黑洞的存在一樣,民眾也需要透過相關的「背景輻射」才能間接習得核心議題的意義。在這種情況下,民眾的需求可能不是一些與議題直接相關的「內容知識」(例如相關科學理論、數據等),反而超越內容之外的「背景知識」才是一般民眾可以具體掌握並有助於形成論點的知識。

    而超越內容的知識可以包含哪些不同的層次呢?在現代社會中,每一個社會性科學議題的背後,事實上都同時被科學和媒體這兩層不同的論述包覆著。例如就一個科學事件而言,科學家先用科學理論的詞語對它進行說明,之後大眾傳媒又會基於自己的需求用傳播的論述包裹一次。因此一個公民如果要認識一件社會性科學議題的核心,要像剝洋蔥般,耐心地把這一層層的包覆拆解開來。
    https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=heZ

    【當人工智慧進入新聞編輯台】
    機器寫作顧名思義就是─讓機器人幫你寫作,即為運用演算法對於所輸入的文章資料自行作處理,然後即可自行拼湊出一篇文章。而使用機器人「拼湊」新聞的優勢在於它可以快速的收集到大量且相關連性的資料,並且迅速地做到彙整、統計、分析資料等功能。目前機器人新聞寫作主要被運用在體育和財經新聞報導上較多,主要是因為這兩個領域的資料訊息瞬息萬變,需要耗費的時間相對上較多,因此利用電腦來幫忙作分析、統計、整理可以減少人力體力上及時間的過多耗費。

    機器人新聞寫作的出現,優點在於可以讓更多的員工去從事有創造性和挑戰性的工作。美聯社期望機器人寫作的加入,能夠讓記者回到本職的工作內容,而不是花大量的時間在於資料的彙整、統計、分析上。機器人寫作有三大優點:(1)即時運算(即為資料的彙整、統計、分析)非常快,可以省掉很多處理上的時間、(2)可減少人力資源開銷、(3)產出的報導客觀公正。
    https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=d2C

    【科學媒體化】
    傳播媒體技術與電腦網絡的快速發展,使電子傳播媒體成為社會大眾資訊的主要提供者。雖然,一般大眾對於媒體有著種種的批評,但是媒體還是公眾資訊的主要來源,在某個程度上也是民意的塑造者。就像學生的報告,主要的資料來源就是網路。在這種新的權力結構下,科技社群與媒體間也產生了新的互動關係。在新的關係中,科技專家漸漸擺脫與媒體保持距離的習慣。為了爭取有限的科研經費,科技專家有時反而需要媒體的「背書」。媒體,不再只是單純的知識傳播者,它似乎也逐漸與「大學—國家—產業」這三螺旋鏈,形成檯面上的四螺旋鏈。

    科技社群與媒體大概有底下的新關係:一、知識優先權透過媒體取得;二、媒體可能塑造科技界的明星,進而形塑大眾科技的「共識」;三、科技界為爭取媒體曝光度,可能提供未成熟的資料。無論這些問題是否發生,我們應該注意的是,媒體是否已逐漸影響傳統的科技社群自律機制?是否科技界對媒體需求的比重已經凌駕對「真理」的追求?

    不過無論如何,大眾或科技專家,都已經無法避免透過媒體接觸科技知識。在這些例子中,我們反而看到科學事業人性化的一面。因此,需要改變的也許不是科技知識產生或傳播的方式,而是所有人心目中「科學」的形象。
    https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=gS4

  • 資料結構和演算法分析 在 彭菊仙之教養幸福又好玩 Facebook 的最佳解答

    2021-07-18 10:36:15
    有 73 人按讚

    【快來抽書:重磅科幻小說】《AI 2041:預見10個未來新世界》
    (送出2本)

    #李開復說看完這本精彩小說你就懂AI了
    #歡迎青少年與所有大人提前進入美麗AI新世界
    #李開復架構10幅技術藍圖
    #科幻小說家陳楸帆依藍圖築構10個AI新世界

    💖【參加辦法】(四步驟:按讚、留言、標兩個朋友,公開分享)

    1. 即刻起至7/24(六)晚上12點止,在本文按讚
    2. 在本文底下留言【AI 2041:預見10個未來新世界】並【標註兩個朋友】
    3. 在自己臉書公開分享本文

    4. 7/26(一)進行電腦亂數抽獎(共抽出2本,將以私訊通知)

    💖這不是業配文喔,菊仙純粹分享
    💖一人僅限參加一次(貼文兩次以上也只算一次喔)

    ─────科學 + 科幻─────

    ➤李開復架構10幅「技術藍圖」,科幻小說家陳楸帆依藍圖築構10個「AI新世界」
    ➤李開復40年的AI專業經驗 + 科幻小說家陳楸帆的無邊想像
    ➤「虛構的敘事」與「非虛構的科技評論」完美結合
    ➤展現20年後被AI 技術深刻改變的未來世界。

    AI時代已經開啟。在我們面前,機遇與挑戰並存。
    如AI與人性特質如何共存等諸多課題,都需要深入探索和思考。──李開復

    想要創造什麼樣的未來,就從想像那樣的未來開始。──陳楸帆

      .AI能否幫助人類從根源上預防疫情?
      .如何應對未來的職場挑戰?
      .在AI主導的世界中如何確保文化多樣性?
      .如何教導下一代適應人類與AI共存的新社會?
      .面對AI帶來的社會問題所隱含的人性拉鋸戰,我們如何抉擇?

    AI能創造前所未有的財富與價值,能徹底改變醫學和教育,能提升人類的工作、娛樂和交流的品質,能把人類從日常工作中解放出來。

    不過,AI也會帶來無數挑戰和風險:

    •演算法偏見
    •安全隱患
    •深度偽造
    •隱私資料的侵犯
    •自主武器的使用
    •取代人類員工。

    不過,以上情況並非AI主導造成的,而是惡意或草率使用AI技術的幕後黑手。

    全球AI領軍人物李開復最關切的是,AI正飛速發展,人類的未來將通往何方?
      
    歡迎來到2041!

    全球重磅推薦

      ✓劉慈欣│2015年雨果獎得主、《三體》作者
      ✓雷.達里歐(Ray Dalio)│橋水基金創辦人
      ✓薩蒂亞.納德拉(Satya Nadella)│微軟董事長
      ✓楊立昆(Yann LeCun)│圖靈獎得主

    ★本書有著開創性的結構,用前所未有的跨越文類的多視角,展望人工智慧構造的未來,讓我們從理性上把握未來發展趨勢的同時,也從感性上觸摸未來的質感和溫度。生動逼真的科幻想像與嚴謹深入的技術論述完美地結合,讓本書無論是從科幻還是從技術現實的角度,都具有無與倫比的魅力。──劉慈欣,2015年雨果獎得主、《三體》作者 

    ★對未來的解析精闢又精采。──雷.達里歐(Ray Dalio),橋水基金創辦人、《紐約時報》第一名暢銷書《原則》作者

    ★陳楸帆的創作實力,加上李開復的科技功底,建構出令人好奇又恐懼的AI未來世界。閱讀這本絕無冷場的好書,就能明白某些科技會在何時,又會如何發展成熟,而全體人類又會面臨什麼樣的影響。──薩蒂亞.納德拉(Satya Nadella),微軟董事長

    ★唯有有膽有識之人,才敢預測AI的未來。這是一位科技界的先驅泰斗,與一位洞悉未來的科幻作家,攜手打造的開示之書,對於AI科技會如何影響我們的生活,提出大膽又殷切的見解。──楊立昆(Yann LeCun),圖靈獎得主,臉書首席AI科學家

    ★我們能不能適應我們一心創造的奇異新世界?我們知道無從想像的改變即將到來,卻不知這些改變對人類有何影響。李開復跟陳楸帆的《AI 2041》,對於我們即將面對的未來有最詳盡的描寫,最深情的叮嚀。──班奈特.米勒(Bennett Miller),「魔球」與「暗黑冠軍路」導演,曾獲奧斯卡獎提名

    ★我們正處於AI發展史的關鍵時刻。我所讀過的書當中,唯有這本創意四射的佳作,才真正一語道破AI的精髓。與其思考該不該信任AI,還不如將AI當成一種工具,一種由我們人類塑造的工具。李開復在《AI 2041》的精闢分析,凸顯出這項人類必須積極承擔的責任。陳楸帆筆下的精采故事,昭示了AI可將曾經無解的問題,化為充滿新機的未來。──亞利安娜.哈芬登(Arianna Huffington),Thrive Global 創辦人兼執行長

    ★《AI 2041》是科學與科幻的完美融合,揭示了AI將如何全面滲透我們的生活,而我們想創造造福全人類的科技未來,又會面臨什麼樣的挑戰。──馬克.貝尼奧夫(Marc Benioff),Salesforce董事長兼執行長

    ★將AI應用於商業經營,通常必須先研究這項科技,再思考如何應用。《AI 2041》卻帶領讀者走上相反的道路。兩位作者李開復跟陳楸帆,透過精采絕倫的故事,引領我們走入逼真的未來世界。再以淺顯易懂的說明,闡述AI科技的原理,造就一本讓人欲罷不能又大開眼界的好書,想了解如何應用AI,絕不可錯過此書。──馬克.庫班(Mark Cuban)
    .

    …………..【內容快速勾勒】…………

    第一章 一葉知命
    在印度孟買,一個當地家庭參與了一項由深度學習賦能的智慧保險計畫。為了改善這家人的生活,AI保險程式透過一系列生活應用與這家的每位成員相連,這些應用與保險演算法進行動態互動。然而,正值青春期的女兒卻發現,這套AI保險程式似乎總是在「巧妙」地阻撓她追求愛情。

    【開復解讀】
    一、什麼是深度學習
    二、深度學習:能力驚人但也力有未逮
    三、深度學習在網際網路和金融行業的應用
    四、深度學習帶來的問題

    第二章 假面神祇

    一名懷揣電影夢想的奈及利亞影音製作者,被神祕公司招募來製作一段真假難辨的Deepfake(深度偽造)影片。如果他成功地做到瞞天過海,將引發災難性的後果,從而改變整個國家未來的命運……

    【開復解讀】
    一、什麼是電腦視覺技術
    二、電腦視覺技術的應用
    三、電腦視覺的基礎─卷積神經網路(CNN)
    四、Deepfake
    五、生成式對抗網路(GAN)
    六、生物特徵識別
    七、AI安全

    第三章 雙雀

    AI教師化身為韓國雙胞胎孤兒所喜愛的卡通化虛擬夥伴,分別幫助他們挖掘和發揮潛能。多虧有了AI的重要分支「自然語言處理技術」,這兩個AI夥伴才能夠用人類的語言流利地和孤兒交談,建立情感連結和信任,幫助兄弟倆在失散多年之後重新找回彼此。

    【開復解讀】
    一、自然語言處理(NLP)
    二、有監督的NLP
    三、自監督的NLP
    四、NLP應用平台
    五、NLP能通過圖靈測試或者成為通用人工智慧嗎?
    六、教育領域的AI

    第四章 無接觸之戀

    在疫苗問世後,新冠病毒毒株定期變異,繼續肆虐人間。二十年後,人類不得不學會與病毒共存,家家戶戶都配有機器人管家,以減少人與人接觸的風險。在這個故事裡,身在上海的女主角患上了一種把自己與世隔絕的恐懼症。當愛神來叩門時,她內心一方面渴望擁抱愛情,另一方面卻極度懼怕和戀人親密接觸。誰能幫助她邁出這關鍵性的一步?

    【開復解讀】
    一、數位醫療與人工智慧的融合
    二、傳統藥物及疫苗研發
    三、AI在蛋白質折疊、藥物篩選及研發方面的潛力
    四、AI與精準醫療及診斷:讓人類活得更加健康長壽
    五、機器人技術
    六、機器人技術的工業應用
    七、機器人技術的商業場景和消費級市場
    八、AI時代的數位化工作

    第五章 偶像之死

    故事描述了未來的娛樂業。到那時,遊戲都將是全感官立體沉浸式的,虛擬和現實之間的界限將變得虛實難辨。本故事發生在日本東京,主角利用AI和VR技術,讓她所愛慕的偶像復活過來,引領她去調查偶像之死背後的真正原因。

    【開復解讀】
    一、什麼是XR(AR⁄VR⁄MR)
    二、XR技術:全方位覆蓋人類的六感
    三、XR技術:超感官體驗
    四、XR技術的兩大挑戰:裸眼顯示和腦機介面
    五、XR技術普及背後的倫理道德和社會問題

    第六章 神聖車手

    二十年後,自動駕駛技術正處於從人類司機切換到全AI司機的過渡時期。在這個有著動作大片節奏感的故事中,斯里蘭卡一名電競少年被招募進了一個神祕計畫,他將要面對的並不僅僅是遊戲中的對手……

    【開復解讀】
    一、自動駕駛
    二、真正的自動駕駛什麼時候才會出現
    三、L5自動駕駛車輛將帶來的影響
    四、阻礙L5自動駕駛的非技術性難題

    第七章 人類剎車計畫

    策劃〈人類剎車計畫〉的惡魔是一名歐洲電腦科學家。他在經歷了一場與氣候變化有關的家庭悲劇後,精神失常,開始利用量子計算、自動武器等突破性技術作惡,對人類進行史無前例的瘋狂報復。駭客與反恐特警聯手力挽狂瀾,人類命運將何去何從?

    【開復解讀】
    一、量子計算
    二、量子計算在安全領域的應用
    三、什麼是自主武器?
    四、自主武器的利與弊
    五、自主武器會成為人類生存的最大威脅嗎?
    六、如何解決自主武器帶來的危機?

    第八章 職業救星

    隨著AI向愈來愈多的行業穩步進軍,愈來愈多職位逐漸被AI技術取代,那麼人類接下來能從事的工作是什麼?一場發生在舊金山的建築業大震盪,帶領我們走入一個新的行業──再就業服務。如何幫助結構性失業人群找回屬於人類的價值與尊嚴感,也許同樣需要AI的幫助。

    【開復解讀】
    一、AI將如何取代人類員工?
    二、AI取代人類員工背後的潛在危機
    三、UBI會是一劑良方嗎?
    四、從事哪些工作的人不容易被AI取代
    五、如何化解AI時代的人類工作危機?
    六、迎接AI新經濟以及制定全新的社會契約

    第九章 幸福島

    一位中東的開明君主想試驗將AI做為給人類帶來終極幸福感的靈丹妙藥。然而,幸福是什麼?幸福如何衡量?這位君主邀請了各界名人聚集在一座私密的島嶼上,讓這些名人共享他們的個人資料,並成為探索這個奇妙命題的小白鼠。然而,試驗卻出人意料地走向了失控……

    【開復解讀】
    一、AI時代的幸福準則
    二、如何利用AI衡量和提升幸福感
    三、AI數據:去中心化 vs. 中心化
    四、誰值得我們信賴並有資格儲存我們所有的資料?

    第十章 豐饒之夢

    在布里斯班一座由AI管理的養老社區中,一位原住民女孩如何幫助罹患阿茲海默症的海洋生物學家解開身世之謎?故事中勾勒了在澳大利亞的未來社會的兩種貨幣:一種是錢,其重要性日益減弱;另一種是代表聲譽和尊重的價值的新貨幣,其重要性與日俱增。

    【開復解讀】
    一、可再生能源革命:太陽能+風能+電池技術的有效結合
    二、材料革命:走向無限供給
    三、生產力革命:AI與自動化
    四、豐饒時代:技術發展的必然結果
    五、稀缺時代與後稀缺時代的經濟模式
    六、豐饒時代的貨幣制度
    七、豐饒時代的挑戰
    八、豐饒時代之後,會是奇點時代嗎?
    九、AI 的故事會是圓滿的結局嗎?

    •關於2041年的預測

    【書訊】https://www.books.com.tw/products/0010895593?sloc=main

  • 資料結構和演算法分析 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的精選貼文

    2021-07-17 20:52:46
    有 70 人按讚

    為什麼要上這門課?

    大型科技公司,比如 Google ,Facebook 等,圍繞通才工程師來組織他們的招聘流程,這已經不是什麼祕密了,通才工程師瞭解基本的系統,資料結構和演算法。 事實上,這是技術招聘中的一個眾所周知的問題: 有很多“程式設計師” ,但沒有那麼多“工程師”。 在這種情況下“工程師”的定義是什麼? ー解決複雜問題的能力,對一般概念有理解(和經驗)。

    還有一個簡單的技巧,你可以通過將知識轉移到其它系統來獲得豐富的經驗。 ー選擇一些可能與你的主要工作無關的複雜理論領域,用你熟悉的語言來實現它。 當你建立它的時候,你學習了所有不同的資料結構和演算法,這些都適用於這個系統。 它應該是通用的(例如,State machines) ,這樣你就可以將這些知識進一步轉移到你的“日常”工作中。

    在這門課中,我們採用這種方法。 為了研究自動機“理論” ,我們使它更加實用: 我們使用它的一個廣泛使用的應用—- 詞法分析( lexical analysis )和模式匹配,並建立一個 RegExp 機器。

    我們不僅能夠完全理解正規表示式( Regular Expressions )的工作原理(以及如何使它們的使用更專業) ,而且還能夠將形式語法、語言、有限自動機ー NFAa、 DFAs 等方面的知識應用到我們工作的其它領域。

    https://softnshare.com/automata-theory-building-a-regexp-machine/

  • 資料結構和演算法分析 在 在地上滾的工程師 Nic Youtube 的精選貼文

    2021-02-22 21:00:06

    ## 影片觀看說明

    由於問題較多,大家的問題也可能是你的問題,建議可以先閱讀下方的「問題總匯」區,找到時間碼 Time code 之後跳轉到自己想聽的部分,會比較有效率哦

    本影片 Q&A 留言是抓取
    【2020 年度回顧! 成為 Team leader? 業外收入增加? 技術能力成長? (第一次蒐集 Q&A)】https://youtu.be/BGaDN9wxbKE

    ## 影片中提到的專案

    簡單用 React 撰寫的留言爬取篩選功能,可以自己抓去玩
    https://github.com/niclin/youtube-comment-filter

    ## 問題總匯

    00:00 開場
    01:26 QA-1 - 林天寸

    一直很喜歡妳的頻道,不單單是因為工程師,當然也有部分原因是自己也是走工程師這條路的。
    前一年2020年開始,其實是我剛轉職工程師的第一年,在滿多地方都遇到不小的問題,在troubleshooting上面也是有許多瓶頸的。
    後來除了白天上班,下班看書跟休息,偶然間看到你的影片[工程師如何自我進修],才開始慢慢用計畫的方式取代橫衝猛幹。
    不得不說,規劃時間真的是比起技術性的功力還更有成效。因為它讓你適時的放鬆跟加強,然後在工作上面才更有長進,雖然很幹話,但我2020的下半年是這樣做的。
    目前在準備考取網路管理的證照CCNA,計畫是走network這一塊,還有很多要磨練的。希望也能多看你產出跟network的影片,這是私心話啦,哈哈。

    02:57 QA-2 - 仔仔

    1.學程式會建議從前端或是後端哪個開始學會比較好?
    2.一開始投履歷如何判斷一家公司是可以成長的,而不是進去3,5年後還是那個跟剛進去程度相差不遠的自己差不多
    3.跟程式相關的產業有很多(像是製造業到博弈),可以請Nic分析一下各產業的狀況嗎?以及進去各產業前須要具備哪些程式語言或能力?
    4.投履歷時看到一些公司列出所需程式語言和工具一大堆,是不是代表你沒完全具備就不要投履歷了,還是可以請Nic給個意見哪些部分還是可以投看看
    5.都說工程師又宅又不會說話,為什麼Nic可以交到女朋友?

    10:40 QA-3 - ANDREW NG KAR EARN

    如果当写编程语言遇到瓶颈,有什么方法可以有效地避免自己陷入钻牛角尖的情况?

    11:46 QA-4 - JS Lin

    如果NIC現在選擇能馬上精通一項語言會是哪個?會想用來做什麼PJ?

    13:13 QA-5 - Rick0

    成為 team leader 後無法直接在技術上有更深入的研究和突破,這樣的變化是否值得?
    是否會擔心這樣在技術上跟不上其他人,甚至被下屬看輕呢?

    14:39 QA-6 - Henry蔡

    因為最近是寒假期間,
    我開始考慮下學期的修課,
    想請教nic大大,
    應該在有什麼樣的基礎上,
    開始學design patterns?
    我目前是碩士生,
    大學非資工本科,
    學過Python,
    也跟過一些網路影片實作過Flask+PostgreSQL,
    大學學過資料結構演算法,
    但不到得心應手的程度...

    16:07 QA-7 - 黃柏瑋

    如何同時Handle好好幾件事
    我怎麼覺得上班,然後下班假日寫寫side project後就沒啥時間了🤔🤔🤔

    17:24 QA-8 - 乾太

    我想問一下這年頭轉行斜槓 VTuber 還有沒有搞頭A?

    18:10 QA-9 - uuu06222

    之前開始關注你有知道你有面試過人的經驗, 想問一下站在面試官的角度...
    面試官會不會比較注重作品需要呈現那些東西, 或是有沒有什麼禁忌是不能碰的嗎?

    20:07 QA-10 - Joery Lin

    想請教您對於對於給你很多成長和照顧的公司,倘若您有一個更好的機會,無論薪水或未知挑戰都大於現在公司。
    您將如何做選擇,或許現在公司會給你加薪留下你。

    因為自己曾放棄了許多機會

    21:37 QA-11 - YangTing Zheng

    Q1: 想問通常一個產品開發的週期都多長呢?負責維運和開發的工作內容是否會差很多?
    Q2: 想請您簡單介紹一下資工系學生的出路/工作內容?(如PM.SA.DBA.PG.RD.MIS…或是還有其他的?)

    24:16 QA-12 - RTB

    Hello World

    24:18 QA-13 - Barry

    目前是公司MIS 很想轉職成後端工程師,但在面試上面都都時常失敗
    常常在問技術關卡時就被問倒了,總覺得 要準備的東西非常的龐大
    毫無準備的頭緒,總覺得一直寫side project也不是辦法

    26:49 QA-14 - 因地制夷

    想請教Nic 有在做投資嗎? ex 股票 想聽一些投資心得

    27:13 QA-15 - 比歐

    想請教 Nic 大,
    在之後的工程師生涯中之後有甚麼規劃或想法嗎?
    例如:開發產品創業,或是開班授課、轉做顧問之類的。

    28:14 QA-16 - yongming jia

    请问新手如何学编程,学完去做什么?怎么自己创业?谢谢🙏

    29:33 QA-17 - Minghao Chang

    是否能請您推薦用來開發的筆電?(正好最近要汰換電腦),想從今年開始養成寫side project的習慣,謝謝。

    30:31 QA-18 - Guan Jun Chen

    想知道像Nic這麼厲害的工程師,年薪大概落在哪裡

    30:46 QA-19 - Sheng Jiang

    想請問Nic,如果非資工背景但是對寫程式有熱情,想轉職當軟體工程師,會建議如何起步?

    補充:像是什麼樣的人適合自學,什麼樣的人適合去補習,或者補習跟自學的情況各有哪些優劣?

    謝謝Nic

    ## 結尾

    31:49 感想

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