- 身為一名職業宅女，我在家工作的經歷算一算已有近四年，我很好，目前都還沒瘋掉，也依然熱愛我的工作。最近因為疫情很多人的辦公室都移回家裡，看著我的室友在家無法專心工作痛苦的樣子，這邊跟大家小小分享我這四年WFH的心法，希望你們受用。 ｜Tip 1：開機儀式很重要。 上工之前，我會先開機，目的是給潛意識一個小提醒：「欸該工作了。」 開機儀式可以是很多個疊加在一起，也可以一個就行，就看你的潛意識多會睡。像我自己是吃完第一餐就會坐到電腦桌前（我在進食的時候是不會坐在工作桌上的）一邊整理當天的待辦事項一邊喝熱咖啡，喝完了就該開工了。 - ｜Tip 2：換下睡衣再上工。 千萬不要穿睡衣工作！外在狀態也是暗示心靈的一種方式，我自己會把頭髮整齊地束起來，進階一點可以噴香水、穿正裝，甚至化個淡妝，不管怎樣，刷牙洗臉完，先換掉你那件領口已經被洗到波浪狀的寬鬆大T就對了。 - ｜Tip 3：請讓你的床很難躺。 我屬於長期在家工作者，家裡有設置工作區，視線範圍內沒有床就比較不會隨時撲上去（多飢渴？），這樣一來房間的功能只剩下休息，晚上也比較好入眠。 我知道不是每個人家裡都適合這樣區隔，這時候可以試試把「躺到床上」這件事變得難一點：穿正裝，或是把床鋪好，告訴自己工作做完才能弄亂。 - ｜Tip 4：別看了，你的冰箱不會長出新的東西。 對我來說，在家工作最難的就是管住自己的嘴，沒人看著，很容易盯著螢幕瞬間吃掉一包零食。 這時候請走到鏡子前面對著自己說：你不餓，你只是無聊！
 除了無聊之外，吃東西對我來說也是一種拖延，每次想到等等要面對的待辦事項，壓力一上來就覺得...要不先吃點什麼吧？ 這時候我們需要的不一定是食物，而是一個暫停鍵。 這裡我推薦我平常使用的暫停鍵給大家參考抗抗：沖澡（超推）、睡十分鐘（請設鬧鐘不然可能會一覺不醒）、整理房間、散步（當然了疫情期間請帶口罩） 這邊有個需要注意的地方是這個暫停鍵不能太有趣，畢竟我們是從一件相對沈重的工事裡暫離，在家也不會有主管突然從你背後經過，不要休息一下就不小心把劇追完了。 - ｜Tip 5：與死線做朋友。 常常有人認為我自己安排時間，一定很自律，但詢問過很多自由工作者好友後發現，似乎沒有人真的是時間管理大師，都是靠deadline的壓力與責任心完成的。 為工作定好一個個死線、與同事或客戶約好時程，適量的壓力會是很棒的加速器，不過為了預防突發狀況，建議把deadline 提早一兩天在行事曆上註記一下，這是給自己的版本。不要當天才想起，真的跑給死神追可能沒那麼好玩。 - ｜Tip 6：保持人與人之間的連結。 是的，這很重要。 在還沒有室友之前我曾有段時間獨自在家工作，我自認已是非常喜歡獨處的人，但久了還是變得越來越憂鬱，畢竟人類是群居動物，每個人都會有寂寞的時候。 既然大家都在線上，也都需要吃飯，就一起吃吧！ 與同事、朋友們約好時間一起線上吃午餐，短短一小時，隔著螢幕分享彼此的防疫日常，知道此刻就算一個人待著，但不是一個人。 - ｜Tip 7：記得偶爾關機。 雖然分享了這麼多方式，理智也知道怎麼樣做才是最好的，但身為一個反叛的雙子座，有時就是一個規則都不想遵守，這時候就該關機了。 放心吧，我們不會因為耍廢一天就立刻變得一無是處，狀況不好的時候就追劇、想吃就吃，隔天再重新開機，快樂上工！ - 一起當宅宅守護台灣吧❤️ #wfh #wfh教戰守則

Intel 於 SuperComputing 2019 發表oneAPI產業倡議，以建立一個開放、遵循標準、一致的程式設計模型，提供開發者於 CPU、GPU、FPGA 及其它加速器，自由選擇最佳硬體的可能性，並將其結合為「XPU」。⁣ ⁣ oneAPI 完成版產品將於 2020 年 12 月推出，可供本機電腦或在 Intel DevCloud 免費使用，另有內含技術諮詢工程師全球支援的商業版本。現有的 Intel Parallel Studio XE 與Intel System Studio 工具套件也會立即轉換至對應的 oneAPI 產品。⁣ ⁣ Intel 打算將 CPU 開發者工具延伸至 XPU，協助開發者推出高效能、跨架構的應用程式。Intel oneAPI 完成版產品提供完整進階函式庫、編譯器以及移植與分析工具，其可提供下列功能：⁣ ⁣ ‧ 發揮 Intel CPU、GPU、FPGA 所具備尖端功能的全部價值，最大化效能並加速運算。⁣ ⁣ ‧ 與現有程式設計語言模型相容，如 C++、Fortran、Python、OpenMP...... 等。使得開發者確信現有應用程式能夠與 oneAPI 無縫接軌。⁣ ⁣ ‧ 輕鬆轉換至新世代系統與加速器：使用橫跨所有架構的單一程式碼基礎，釋放開發者維護程式碼的束縛，將時間投資在創新與進階百萬兆級 (exascale) 和人工智慧運算。⁣ ⁣ ‧ 加速 HPC、AI、IoT、渲染等特定工作負載，提供以該領域為中心的開發工具包。⁣ ⁣ 另外，Intel DevCloud 將開放 Intel Iris Xe MAX 繪圖晶片供大眾使用，Intel Xe-HP 則供特定開發者使用。允許開發者開始採用 oneAPI 撰寫程式碼，並以橫跨 Intel CPU 與加速器組合的方式，測試其程式碼與工作負載。⁣ ⁣ Intel oneAPI 開發工具包有以下幾款：⁣ ⁣ Intel oneAPI 基礎工具包 (Base Kit) 為開發者的起點，具備核心工具集，包含同類最佳編譯器、強效函式庫、一個相容性工具，以及分析與除錯工具。⁣ ⁣ 特定領域開發工具包幫助開發者的 HPC、人工智慧、IoT 與渲染等特定工作負載，最佳化應用程式。其包含基礎開發工具包。⁣ ⁣ ‧ Intel oneAPI HPC 工具包幫助開發者以可擴展的方式，更快速推出 Fortran、OpenMP、MPI 應用程式。⁣ ⁣ ‧ Intel oneAPI IoT 工具包幫助開發者將 oneAPI 威力注入全球 IoT 邊緣應用，如健康照護、智慧家庭、工業、零售、航太及更多領域。⁣ ⁣ ‧ Intel oneAPI IoT 渲染工具包開啟娛樂、科學視覺化與其它領域的高效能創作、高解析度、可延伸，且具成本效益的視覺化應用。⁣ ⁣ 搭載 oneAPI 的工具包，包含 oneAPI 的跨架構元件或是函式庫。⁣ ⁣ ‧ Intel AI Analytics 工具包提供端到端資料科學與機器學習管線插入式 (drop-in) 加速，可供資料科學家、人工智慧開發者與研究者使用。⁣ ⁣ ‧ Intel Distribution of OpenVINO 工具包幫助開發者遞交高效能深度學習推理與電腦視覺。⁣ ⁣ #4GAMERS⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣ #ACGnews⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣ #硬體情報⁣ #Intel⁣ #XPU⁣ #CPU⁣ #Xe⁣ #oneAPI

可能是物理佬習慣的思考模式，我很怕說「某知識」是「某某學科」的知識。例如我見過「人工智能是電腦科學的問題，與物理學有何關係」、「演化是生物學的知識，物理學家懂什麼」、「你懂得用統計學去點算遊行人數嗎」。我怕的不是把知識分門別類，而是那種「你沒有讀過某某科目，所以你的知識是錯的」態度。 學問是由人所發現／發明的（我會以英文「invent」表示）。理論上，每個人都可以重新re-invent所有知識。實際上，影響一個人能夠在這個宇宙中建構出多少知識，也取決於多項條件：個人本身的興趣、人類生命的長度、獲得該知識的難度等。由於人類必須維持自己的生命和自由才能選擇做任何事情，即使是天才如愛因斯坦和費曼，能夠花費在研究的時間亦非常有限。故此，除了必須對知識作出取捨時，亦必須避免重複re-invent已知知識。例如，我們不需要自己去買建構電腦的零件，我們可以相信電腦科學家的專業，使用他們發明出來的電腦，直接買一台就夠了。又例如，粒子物理學家也不用去學習土木工程，只要相信工程師的專業，使用他們建造出來的巨型隧道和粒子加速器就可以了。當然，如果我們真的很想自己「re-invent the wheel」也是絕對沒有問題的，特別是在前沿科研之中，re-invent the wheel是必須的工作，因為一項成功的研究必須能被其他人獨立驗證。 知識是有分深淺的。比較深奧或複雜的知識，re-invent the wheel的成本比較高，因此難度也高，例如要一個理論物理學家去獨力建造大型強子對撞機，或者要一個電腦科學家去學習製造半金屬部件的技術，也是不必要的。在這些情況下，由於他們的目的並非創造新一代的粒子加速器或電腦，他們可以相信其他人的專業，互相節省時間。這樣，把知識分門別類可以幫助我們更有效率地解決問題。 然而，有些比較基礎的知識，卻是任何人依靠思考或推理，甚至是在家中都可以做到的小實驗，都可以re-invent的。我們隨時可以做拋球實驗，re-invent「重力加速度與物體質量無關」，這知識不用靠「讀過」物理學才能得到；我們可以用簡單的邏輯推論，就得出基本的博弈論理論，從而應用在生物演化當中，為各物種演化的關係想出合理解釋，這知識不用靠「讀過」生物學才能得到；我們也可以用簡單的算術（加減乘除）和物理（速率等於距離除以時間）計算出遊行人數，這知識不用靠「讀過」統計學才能得到。 這種re-invent知識的過程，花費的時間不會過多，能夠訓練腦袋邏輯思考之餘，亦能對自己不熟悉的科目增進了解。因為在re-invent知識的過程中，很大機會我們會過度簡化了問題。例如，雖然遊行人數能夠以隊伍行進速率大概計算出來，但中途加入和離開的人數就會使我們的計算結果有所偏差。這時，我們必須調整自己的計算，加入更多細節，使這個我們自己re-invent出來的方法更加實際（realistic），例如觀察途人進出的頻率，在方程中加入新的變量。 這種調整過程可以一直重複，直到我們接觸的知識已經變得太深入，不能單單以一些基礎知識來補足，我們就必須尋求更專業的意見。這樣，才是我們應該尋求「某某學」的時候，利用前人已知的知識驗證我們自己的理論。如果你是凡事立即尋求專家意見的人，就失去了這種自我學習的機會，也會看不見其他人下過的努力。知識和科目之間聯繫密切，能夠自己找到多少知識，在於我們肯為發現知識和真相，付出多少。