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資料結構自學 在 凡鳥手札 Instagram 的最佳貼文
2021-07-11 09:58:51
#凡鳥升學其壹佰柒拾陸 【備審分析—台大資工系】 之前說要來寫備審分析的文章，這幾天陸續已經有幾位朋友寄備審過來了，今天就先來看一位準備申請『台大資工』的朋友寫的備審。 ___ 在最一開始，我先來說明一下大家圖上所看到的資訊。 在ig上的這幾張圖中，大家會看到幾個比較突兀的畫面： 1.藍色長方形...
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資料結構自學 在 吳氏日本語:奇跡的な速攻法 Youtube 的精選貼文
2021-05-18 20:30:17🌸來看看送往迎來的常用句喔~
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0:07 受付
A：「お世話になっております。○○会社のAと申します。法務部のB課長と15時のお約束で参りました。」
受付：「かしこまりました。少々お待ちください。」
0:22 お出迎え
C：「こんにちは。お待ちしておりました。こちらへどうぞ。 」
A：「こんにちは。失礼いたします。」
C：「どうぞ奥の席におかけになってお待ちください。」
0:37 名刺交換
A：「初めまして。○○会社のAと申します。よろしくお願いいたします。」
B：「頂戴いたします。」
0:52 お茶出し
C:「失礼します。」「どうぞ。」
A:「ありがとうございます。いただきます。」
1:06 会議終了
A：「本日はお忙しいところ、ありがとうございました。今後ともよろしくお願いいたします。」
B：「こちらこそありがとうございました。」
1:21 お見送り（エレベーターホール）
A：「こちらで結構です。」
B：「ではこちらで失礼します。」（ドアが閉まるまでお辞儀）
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資料結構自學 在 在地上滾的工程師 Nic Youtube 的精選貼文
2021-05-10 21:00:00現在學習知識的渠道越來越多，無論對於零基礎或是有經驗的工程師，想要持續成長應該看書還是看影片來的更有效率呢？
主要會和你分享我過去從新手到資深的過程中，如何持續保持進步及學習的經驗
也許這個經驗可以幫助到你，也歡迎留言和我分享你的看法
相信彼此分享不同的學習見解，能讓對於想要更精進自己程式開發功力的人有很大的幫助
===章節===
00:00 哪一個有效律?
00:36 寫程式如同寫作
05:14 書是最便宜的資源
10:14 折扣碼操作示範
===蝦皮購書折扣碼===
折扣碼：FLAGNIC36
時間：2021-03-29 ~ 2021-06-29
折扣碼：FLAGNIC79
時間：2021-06-30 ~ 2021-09-30
折扣碼： FLAGNIC11
時間：2021-10-01~ 2021-12-31
===前陣子在看的推薦書單===
（零基礎）
- 白話演算法！培養程式設計的邏輯思考
- Python 刷提鍛鍊班
（中高階）
- 設計模式之禪(第2版)
- 無瑕的程式碼－整潔的軟體設計與架構篇
- 單元測試的藝術
- 演算法之美：隱藏在資料結構背後的原理(C++版)
- Kent Beck的實作模式
（Ruby）
- Writing Efficient Ruby Code
（成長思考）
- 圖解．實戰 麥肯錫式的思考框架：讓大腦置入邏輯，就能讓90%的困難都有解！
- 師父：那些我在課堂外學會的本事
- 高勝算決策：如何在面對決定時，降低失誤，每次出手成功率都比對手高?
- 窮查理的普通常識
- 懶人圖解簡報術：把複雜知識變成一看就秒懂的圖解懶人包
- 寫作，是最好的自我投資
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資料結構自學 在 在地上滾的工程師 Nic Youtube 的最佳貼文
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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買了的書一定要讀完，是所有買書想法中最大的迷思。
當年我第一次踏入研究所指導教授的研究室時，我就問了跟所有人都問過的一個蠢問題：老師這些書你都讀完了嗎？
然後我就被指正了。
撇開還有典藏功能，書存在的目的不只是閱讀，還有查找資料，資料考證等各種功能。如果你覺得書只能用來閱讀，那是你對書的定義太狹窄了！
要不然，你會把字辭典圖鑑地圖或百科全書全都讀完嗎？會把期刊論文全都讀完嗎？會把不同版本（次）或語言別的同一本書都讀完嗎？
問題的答案，往往取決於你對問題所累積的知識量有多少。
把買書與讀完書畫上等號，本身就是一個虛假相關的錯誤前設，你該面對的是為什麼你覺得書沒讀完會讓你感到焦慮或愧疚的那些真正原因（好比說沒有足夠地方藏書，家人的眼光等等）。
想要知道書講甚麼重點，只要進到書的某些地方閱讀就能取得，花不了多少時間，如果你懂書的呈現知識的結構的話？
讀書要獲得的從來不是作者的論點，而是作者的思考邏輯。
艾可京極夏彥等知名作家藏書量都很可觀，我相信他們也不會全都讀完！
我也很喜歡把書讀完，可是很多書並不需要讀完但卻需要存在於自己的知識地圖系統中所以購買並典藏。
某種程度上來說，真的把每一本買回家的書都讀完才是最不智且浪費寶貴時間的事情。
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DeepMind AI 修練成精了，已經學會「發脾氣」？
作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 08 月 12 日 8:00 |
DeepMind 又在「捏小人」了！這群小人是英國人工智慧實驗室 DeepMind 生產的 AI，不過只能在遊戲裡看到。但你可能不知道的是，DeepMind 還訓練過 AI 下象棋、玩足球、比電競，甚至提出人工生命言論。
最近這群AI，竟然能直接跳過數據訓練，在開放式任務環境自我進化。
之前Alpha Go和Alpha Star能力再強，也只能在各自擅長遊戲放大招，超出範圍立刻停擺。現在這批小人卻能在不同遊戲游刃有餘完成任務，展現超強的泛用能力。難道人工智慧治好泛用「頑疾」了？
在搶奪高地金字塔的任務，兩個不同顏色的小人能力值相當，都沒有跳躍能力，開始發脾氣亂扔東西，混亂中竟把其中一塊板子「扔」成樓梯，長驅直入，任務完成！
多次實驗發現，小人可複製方法，難道這群AI有記憶了？不僅如此，小人還學會「相對運動」──我上不去，你下來──借助板子直接把目標拉下來！甚至為了贏得比賽，多個小人學會配合，團體合作能力一直上升。
這種用虛擬遊戲自我進化的AI，僅需人為搭建任務環境，設計大量任務目標，利用加強深度學習，一步步打通關，最終成為十八般武藝精通的AI。
沒有樣本，沒有經驗，這些AI究竟如何進化，零樣本學習是否意味這些AI具備基本的「自學意識」？
社會達爾文主義訓練場
比起之前的足球場，這批AI的訓練場更像遊戲「社會」，有無數個遊戲房，每房間遊戲照競爭性、平衡性、可選性、探索難度分類。不管哪種任務，這批AI都只能從最簡單開始，一步步解鎖更複雜的遊戲，整個遊戲更像虛擬社會。
無需大數據集訓的AI，每玩一次遊戲就成長一次，與各種環境互動和「獎勵」下成長為更通用的AI，更像人工「生命」。
能讓AI自我進化的關鍵在於正確設計初始智慧和進化規則。一開始都非常簡單，所有複雜結構都是進化而來。就像嬰兒不會做大人的事，任務核心是不要超出AI自身的改進能力。
據DeepMind說法，每個AI會在4千間遊戲房玩約70萬個遊戲，並在340萬個任務經歷2千億次訓練步驟。1億次步驟約耗時30分鐘。照這訓練法，41天就能訓練出一群「成年」AI。
但AI還是不會思考
DeepMind表示「單AI可開發智慧成多目標，不僅一個目標」。AI公司Pathmind 的CEO Chris Nicholson也說「它學到的技能可舉一反三。例AI學習抓取和操縱物體，就能完成敲鎚子或鋪床任務。DeepMind正用程式設計為AI在這世界設定目標，這些AI正在學習如何掌握。」
但南加州大學計算機科學副教授Sathyanaraya Raghavachary表示，這些AI並不能定義為「生命」，尤其關於AI擁有身體感覺、時間意識及理解目標幾個結論。「即使人類也沒有完全意識到身體這件事，更不用說人工智慧了。」
他表示，活躍的身體對大腦不可或缺，大腦要放在合適的身體意識和空間位置內進化。如果AI能理解任務，何必需要2千億次模擬訓練達到最佳結果？總體而言，虛擬環境訓練的AI只是和以往AI「大同小異」。
從理論到現實的路還很長
狹義人工智慧是「複製人類行為的元素」，在計算機內執行某種任務，如分類圖像、定位照片物件、定義對象邊界等。這些系統旨在執行特定任務，而不具解決問題的一般能力。
相比之下，Deepmind使用的「通用人工智慧」有時也稱為人類等級人工智慧，因可理解上下文、潛台詞和社會線索，甚至認為可能完全超過人類。
但正如行為主義和認知主義的對抗，AI是否有解決問題的能力，並不能只考慮統計結果。善於「事後解釋」任何行為，實驗室之外還是無法「預測」哪些行動即將發生。
資料來源：https://technews.tw/2021/08/12/is-deepminds-new-reinforcement-learning-system-a-step-toward-general-ai/?fbclid=IwAR0xofCay9Ydy83BfQ_7lyEtfGvJroFfCznxiTxYIHP6HUFWpELClQPFs28
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#Q博展知識
今天是空軍節，讓我們為守護國家的空軍歡呼吧！
Q博也來介紹關於飛行員的一些知識吧！
【如何成為飛行員】
早期航空公司的航空器駕駛員都是由軍中退役的飛行員轉任。然而自民國76年解嚴後，國內空運市場的限制也隨之鬆綁，為因應市場的變化，民航局曾辦理「 民航駕駛員培訓班」。航空公司也開始培訓自己的飛行員，並招收自學機師。
航空公司的培訓學員在飛行學校的課程，主要分為「地面學科」與「飛行訓練」兩種。
學習地面學科的目的在於補強飛行訓練的基礎，項目包括：航空英文、飛行原理、導航學、天氣、航空法規、航空生理、飛機系統、基本數理等。
在飛行操作的每一個階段，開車、滑行、起飛、爬升、巡航、下降、落地等，都有所謂的標準程序。剛開始的每趟飛行，學員一定都會先在椅子上做模擬飛行（chair flight），以重複演練程序和步驟並熟悉課目的內容。
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=dMF
【黑盒子的秘密】
1953年，澳洲華倫（David Warren）博士的父親因一場空難喪命。悲傷之餘他參考口袋型錄音機的構想，發明了一具以鋼絲為紀錄媒介的黑盒子。它能持續記錄4小時的聲音及8項飛航資料，並命名為「ARL Flight Memory Unit」（以下稱為ARL型黑盒子）。
後來英美法澳等國規定民航機必須安裝兩具飛航紀錄器做為失事調查的工具時，就考量到其中一具應是座艙語音紀錄器（Cockpit Voice Recorder, CVR），用以記錄飛機駕駛艙內的各種聲音。另一具是飛航資料紀錄器（Flight Data Recorder, FDR），記錄飛機的飛行狀態，包括：時間、空速、航向、高度、加速度、發動機轉速、操控舵面、警告訊號、無線電通話等資料。
有鑑於第一代飛航紀錄器在重大失事中常因撞擊及高溫火燒損壞，1980年初期及1990年初期，分別邁入第二代（以磁帶為紀錄媒介）及第三代（以固態記憶體為紀錄媒介），進而提升其抗撞、抗高溫及耐水深3大特性。
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=dCD
【空中英雄永遠的家】
飛機設計的過程分為3個階段。在剛開始的「概念設計」階段，先分析研究飛機的任務需求與製造成本，規劃飛機的外觀形狀、尺寸大小與結構，選擇適合的引擎，這個階段都是紙上作業。
在接下來的「初步設計」階段，依據前一階段紙上作業的成果，製成實體模型來進行風洞試驗，以調整修正飛機外形，使之趨於固定。這個階段出現的實體模型，稱得上是把設計圖上的線條和數字立體化的第一架成型飛機。
在最後的「細部設計」階段，不再更動外形，而是對細部結構與線路進行規畫設計，並決定最後是否能量產。實體模型的任務在這個階段會轉型，成為各設備模組工作人員協調零件匹配、驗證安裝細節的重要根據。
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=g6g