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BIOS工程師

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從 0 到 1 成為軟體工程師時,面試前要建立的 3 個心態
從 0 到 1 成為軟體工程師時,面試前要建立的 3 個心態
我很幸運(?),做過前端/全端工程師,被面試過也面試過人,也有人會問我轉職成工程師時要怎麼準備面試,因此今天的主題我想要針對剛畢業或是想轉職成為工程師的人來分享,在面試時需要注意的面相。 👉 #前提:#技術能力 技術能力是工程師必備的技能,如果工程師不會寫程式,或是沒有在履歷表上表現出自己的技術能力,那麼就很難進入到面試的門檻,而就算進到面試階段,也可能會因為沒辦法精確地回答問題而被刷掉。所以技術能力的精進,在進入面試前就應該要準備。 👉 #回覆要跟應徵的職缺有關 用人單位對於應徵者多辛苦才拿到學位沒興趣、對應徵者的家人是誰沒興趣、對應徵者的高中國中國小都沒興趣,跟應徵者應徵的職缺沒有關係的部分,一律不要提。 回答問題時要跟職缺內容(Job Description)有關,說明自己過去的學經歷、會的技術、做過的 side project……為什麼能讓自己勝任這個職位。 👉 #試著了解提問想了解什麼 用人單位不會問沒有意義的問題,正如每個功能都有想要解決的問題,每個問題背後都有用人單位想要知道的資訊,試著去了解用人單位想要知道的資訊是什麼,最常會想知道的就是:知不知道某項技術、使用技術的經驗、碰到某種情境時怎麼使用技術解決……。 另外……呃好吧,其實用人單位可能會問一些很意義不明的問題,如果真的不懂他們在問什麼,就詢問一下吧。 👉 #不要只想著怎麼用技術解決問題 除了回答技術問題以外,在思考解決問題的面相時,最好不只從工程師的角度來想事情。或者說只想著用人單位的問題要怎麼用技術解決。(我自己碰過的)剛轉職成為工程師的人容易有個誤區,覺得自己已經學會某項技術,應該就可以勝任工程師的職位了。 的確,公司想雇用我們就是因為我們會寫程式,所以用技術回答是正常的。但工程師不可能閉門造車完全不跟其他人互動:API 要前端後端互相溝通結構、按鈕的樣式變化需要跟設計師討論、想解決的問題要跟 PM 確認、任務分工需要跟其他工程師討論……這些都會是實際工作時會需要的溝通場景。 如果能在面試時,除了回答技術的解決方案以外,連帶也回答了要怎麼跟其他職能的同事協作,就更能讓用人單位覺得眼前的這個人在合作上不用費心。 以上就是我覺得從 0 到 1 成為軟體工程師時,在面試前要建立的 3 個心態。希望在面試前,能夠先做好技術準備、心理建設,讓各位讀者可以順利找到理想工作。
Larry 下班後的產品工程師
網路管理自動化和智能分析
網路管理自動化和智能分析
網路管理自動化和智能分析是現代網路管理的關鍵元素,它們革命了網路管理的方式,使其更加高效、敏捷和智能。 網路管理自動化是指使用軟體和工具來自動執行網路管理任務,從而減少人工操作和人為錯誤。這包括設備配置、更新、故障排除、安全性策略的實施等。自動化可以提高管理效率,縮短故障排除時間,並確保網路設備的一致性。它還有助於快速部署新服務和應用程式,使組織更具靈活性。 智能分析則是利用先進的數據分析技術來解釋和利用網路數據。這包括了解網路流量模式、檢測異常行為、優化資源使用和預測性維護。智能分析可以提供關於網路性能和安全性的深入見解,幫助管理者快速做出有根據的決策。它還可以識別潛在的安全威脅,提供實時警報,並幫助防止安全事件。 網路管理自動化和智能分析的結合使組織能夠更好地應對日益複雜的網路環境。這種智能方法不僅提高了網路管理的效率,還增強了安全性,使組織能夠更好地滿足不斷變化的需求和挑戰。它們是現代網路管理的關鍵,有助於實現更強大、更穩定和更可靠的網路基礎架構。
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如何使用 Spring AI 打造企業專屬 RAG 知識庫,提升資料管理與查詢效率
如何使用 Spring AI 打造企業專屬 RAG 知識庫,提升資料管理與查詢效率
在企業導入 AI 及知識管理工具時,安全與效率是關鍵考量。透過 Spring AI 框架,企業可以建立一個專屬的 RAG(Retrieval-Augmented Generation)知識庫,不僅確保資料安全,也能有效提高查詢準確度與資料整合性。本文將詳細介紹 Spring AI 的應用、RAG 知識庫的建立流程及其在企業中的實際效益,幫助你找到解決資料管理的最佳方案。 ▍Spring AI 的發展與未來潛力 Spring AI 是今年才推出的 Java 框架,隨著市場對 AI 需求的增加,它逐步成為 Java 開發人員在企業環境中實現 AI 應用的強力工具。在最近的更新中,Spring AI 增加了許多功能,包括 Evaluator(評估)和 Moderation(節制),並加入了對 JSON Schema 的支持,這也是 OpenAI 在 2024 年 8 月推出的功能之一。這些新功能大大提升了開發者在處理結構化數據時的便利性。 不過,儘管 Spring AI 持續更新,與其他框架如 LangChain 相比,它在應用功能上仍有許多需要改進的地方。例如,LangChain 已有不少方法來提升資料搜尋的精準度,而 Spring AI 的開發者還需要額外研究如何將這些方法整合進框架中。這顯示出 Java 在 AI 資料分析領域的落後,但 Spring AI 因為能與 Java 生態系統完美結合,未來有潛力成為企業導入 AI 的最佳選擇。 ▍為何選擇 RAG 知識庫? RAG(檢索增強生成)是一種結合資料檢索與生成模型的方法,適合企業將機密資料保留在自己掌控中,而不需依賴外部服務。這對於使用 Java 的企業來說尤其重要,因為許多企業仍擔心資料外洩問題。RAG 知識庫可以有效地解決這個問題,特別是在結合 Spring AI 的框架後,Java 開發者可以輕鬆與現有系統整合。 ▍建立企業 RAG 知識庫的步驟 在企業中實施 RAG 知識庫,首先需確保資料的批次匯入。企業通常會在系統上線前一次性地匯入大量資料,這部分可以使用 Spring Batch 來進行批次操作,並透過排程在離峰時間執行資料匯入。同時,Spring Batch 也能記錄資料的匯入進度與失敗歷程,確保匯入過程的透明度。此外,為避免重複資料匯入,需記錄檔案或資料庫的鍵值(Key)。 即時更新的資訊則可透過 Function Call 呼叫來處理,RAG 主要負責的是不易變動的靜態資訊。當企業需要更宏觀或精準的資料分析時,還可以考慮導入 Graph RAG 技術。目前 Java 上尚未有完整的 Graph RAG 實作,不過這項技術未來可能會帶來更強大的知識圖譜查詢功能,提升資料的整體關聯性。 ▍引入 Graph RAG 的挑戰與解決方案 Graph RAG 是目前在資料檢索領域非常先進的一項技術,它能將資料拆解為實體與關係,並生成 Neo4j 圖數據庫的結構。這不僅能讓資料管理變得更加系統化,還能使查詢結果更加全面。 以 OpenAI 的實體關係抽取功能為例,我們可以利用 JSON Schema 的結構,將資料轉換為物件,再結合 Spring Data Neo4j,輕鬆維護企業的知識圖譜。這樣的設計能確保數據的準確性,同時減少人工處理的需求。 然而,實施 Graph RAG 也帶來了費用上的挑戰。由於 ETL(Extract, Transform, Load)階段與查詢過程中涉及大量的 Token 計算,成本可能會顯著增加。因此,企業可以考慮不同的 LLM(大規模語言模型)來降低費用。 ▍Spring AI 未來的改進方向 Spring AI 雖然在功能上已經跟上市場需求,但在一些實作細節上仍有改進空間。特別是在資料流處理上,目前的 ETL Transformer 設計相對不直觀,讓程式碼閱讀性降低。另外,Embedding 資料結構的設計也值得優化,目前採用的 List 雖然彈性高,但實際應用中不需要這麼多變動性。若改用更輕量化的 float[] 結構,或許能提升效能。 Spring AI 的發展前景仍然值得期待,特別是當它能結合更多 Java 生態系統中的現有工具時,將為企業帶來更加全面且高效的 AI 解決方案。 使用 Spring AI 建立企業專屬的 RAG 知識庫,不僅能確保資料安全,還能提升查詢的效率與準確性。未來若能進一步優化框架,並引入更先進的資料處理技術如 Graph RAG,Spring AI 將成為 Java 開發者在 AI 領域中的利器。對於希望將 AI 融入資料管理系統的企業而言,Spring AI 無疑是一個值得考慮的選擇。 ➤ 了解更多:https://spring.io/projects/spring-ai ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報-科技愛好者的產地】獲得更多科技新知!
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產品需求文檔怎麼寫?掌握八個撰寫重點,幫助PM提高溝通效率
產品需求文檔怎麼寫?掌握八個撰寫重點,幫助PM提高溝通效率
撰寫產品需求文檔 (PRD, Product Requirement Document) 是產品經理的重要工作,它能清楚描述產品的功能和需求,確保團隊成員對產品目標一致。以下是簡單易懂的寫作步驟: 1. 產品概要 用簡單的語言描述產品的核心目標和價值。例如: - 這個產品的目的是什麼? - 為什麼用戶需要它? 2. 目標客群 明確指出產品針對的用戶或市場: - 誰是目標用戶?(年齡、地區、需求等) - 用戶痛點是什麼? 3. 產品功能 列出產品的主要功能,並說明這些功能怎麼解決用戶問題: - 主要功能 A - 主要功能 B 每個功能都要簡單描述「它做什麼」、「為什麼重要」以及「如何使用」。 4. 使用者體驗 (User Experience) 概述產品的操作流程,讓團隊了解用戶如何使用產品。可以附上簡單的用戶故事(User Stories): - 用戶如何從頭到尾使用產品? - 每個步驟的互動是什麼? 5. 技術需求 列出產品實現過程中技術上需要考慮的事情: - 需要哪些技術或平台支持? - 是否有性能、擴展性等要求? 6. 衡量標準 (KPI) 明確產品成功的衡量標準: - 產品發布後,要達成哪些指標?例如使用者數量、轉換率等。 7. 時間表 提供產品的開發和發布時間預估: - 主要的里程碑和截止日期是什麼? 8. 競品分析 簡單列出競品,並指出產品的優勢和差異化點。 PRD 是一份詳細的文件,但寫作上要保持簡潔明瞭,讓所有團隊成員一目了然產品的方向和需求。
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前端/後端/全端工程師的必備工具與證照有哪些?相關懶人包整理
前端/後端/全端工程師的必備工具與證照有哪些?相關懶人包整理
前端工程師需要掌握的技能和專業涵蓋了多個方面,包括基礎的網頁開發知識( HTML、CSS 和 JavaScript)、前端框架( React.js、Vue.js 和 Angular..等)、以及與團隊合作的工具等。以下是前端工程師的必備技能清單: 前端工程師 必備工具: ⭕ HTML/CSS/JavaScript: 這三者是前端開發的基礎技能,用於設計和構建網站的視覺層。 ⭕ React、Vue 或 Angular: 主流前端框架,幫助開發者更有效率地構建交互式網頁應用。 ⭕ Git: 版本控制工具,幫助團隊協作並管理代碼變更。 ⭕ Webpack、Parcel: 模組打包工具,優化前端資源的加載和編譯。 ⭕ Figma、Sketch、Adobe XD: 設計工具,與設計師溝通並將設計轉換成實際前端代碼。 推薦證照: ⭕ Microsoft Certified: Azure Developer Associate: 如在雲端平台上進行前端開發,Azure的證書會讓你對雲端部署有更深的理解。 ⭕ Google Mobile Web Specialist Certification: 專注於前端開發的移動端最佳實踐。 ⭕ Certified Web Professional - Web Developer: 國際網頁專業人士協會頒發,涵蓋網頁開發的核心技能。 相關課程推薦: Let’s Vue! 前端開發入門到實戰 後端工程師 必備工具: ⚡ SQL(PostgreSQL、MySQL)及 NoSQL(MongoDB): 數據庫管理技能是後端工程師的核心能力之一。 ⚡ Node js、Python、Java 或 Ruby: 這些後端編程語言被廣泛用於構建伺服器端邏輯。 ⚡ Docker、Kubernetes: 容器化技術和編排工具,用於構建、測試和部署應用程序。 ⚡ RESTful APIs 和 GraphQL: 這些技術用於實現應用的後端與前端、第三方系統之間的通信。 ⚡ CI/CD 工具: 自動化流程,確保代碼更快更安全地進入生產環境。 推薦證照: ⚡ AWS Certified Solutions Architect – Associate: 了解如何在AWS雲上設計和部署後端應用程式。 ⚡ Microsoft Certified: Azure Administrator Associate: 若專注於Azure雲平台,這是不可錯過的證書。 ⚡ Oracle Certified Professional, MySQL Database Administrator: 確保後端數據庫管理的穩定和高效運作。 全端工程師 必備工具: 🔵 HTML/CSS/JavaScript + React/Vue/Angular: 熟悉前端開發工具與框架,確保網頁的視覺與交互效果。 🔵 Node js、Express 或 Django: 這些是全端工程師通常選擇的後端框架,用於建立伺服器端邏輯。 🔵 Git、GitHub: 版本控制與協作工具,用於管理全端工程中的代碼。 🔵 Docker、CI/CD 工具: 幫助全端工程師部署整體應用,確保端到端流程的流暢運行。 🔵 GraphQL、RESTful APIs: 掌握API設計,讓前後端溝通順暢。 推薦證照: 🔵 AWS Certified Developer – Associate: 強化在雲端上開發全端應用的能力。 🔵 Certified Full Stack Developer: Coursera或Udacity上的全端開發認證,涵蓋從前端到後端的各項技能。 🔵 Google Cloud Professional Cloud Developer: 若專注於Google Cloud,這張證書能幫助掌握雲端環境下的全端開發技能。 工具與證書是工程師專業技能的一部分。無論你是專注於前端、後端還是全端開發,選擇合適的工具、掌握相關技能並考取相關證書,都是提升專業能力和職業發展的關鍵。保持學習的動力,不斷提升自我,是在快速變化的技術領域中保持競爭力的必備條件。 相關課程推薦: Let’s Vue! 前端開發入門到實戰 1234
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Python 註解:單行註解請使用#,多行註解請使用以下這個
Python 註解:單行註解請使用#,多行註解請使用以下這個
當我們談到程式編碼時,除了主要的程式碼邏輯外,註解也扮演著一個不可或缺的角色。註解不只幫助開發者更好地理解和記錄程式碼的功能和目的,還能確保團隊合作時的順暢性。在本文中,我們將探討 Python 中註解的使用方法和它的重要性。 ① 什麼是註解? 註解是在程式碼中加入的文字說明,主要用來描述程式碼的功能或解釋特定的程式段落。重要的是,註解不會被解譯器執行,所以它不會影響程式的運行結果。 ② Python中的註解方法 單行註解: 在 Python 中,使用 # 符號來撰寫單行註解。 python Copy code # 這是一個單行註解 print("Hello, World!") 多行註解: 雖然 Python 沒有專門的多行註解符號,但常見的做法是使用三引號(單引號或雙引號都可以)來撰寫多行註解。 python Copy code ''' 這是多行註解的 第一行 第二行 ''' print("Hello, World!") 或者 python Copy code """ 這也是多行註解的 第一行 第二行 """ print("Hello, World!") ③ 註解的重要性 ✅ 增加可讀性:對於那些不熟悉你程式碼的人,註解能夠幫助他們更快地理解程式碼的功能和邏輯。 ✅ 為修改提供背景:在未來需要修改或維護程式碼時,註解可以提供原始的思考過程和背景資訊,使修改更為順暢。 ✅ 方便團隊合作:在團隊開發中,註解可以確保所有成員對程式碼的理解都在同一頁上,減少誤解和錯誤。 ④ 好的註解習慣 ✅ 簡潔明確:註解應該簡短且直接到點,避免冗長和不必要的描述。 ✅ 避免明顯註解:例如 x = x + 1 # 增加x的值,這種註解是多餘的,因為程式碼本身已經很清楚。 ✅ 定期更新:當程式碼更新時,相關的註解也應該被更新以保持一致性。 在 Python 或任何程式語言中,註解都是極其重要的。透過使用恰當和有意義的註解,我們可以確保程式碼的可讀性和可維護性,並在團隊合作中提高效率。
一零四獨家新知識 AI 趨勢報-科技愛好者的產地🤖
解密數位人才:不只會寫程式,還要懂這些!
解密數位人才:不只會寫程式,還要懂這些!
在這個數位科技快速發展的時代,企業面臨著前所未有的機遇與挑戰。數位轉型不再是選擇題,而是每個企業必須面對的生存考驗。然而,成功的數位轉型不僅需要先進的技術和完善的策略,更需要能夠駕馭這些工具的數位人才。 ▍什麼是數位人才? 1. 數位人才的定義 - 具備科技素養 - 能運用商業思維 - 能進行跨域整合 - 能推動個人和組織成長 2. 數位人才不僅限於特定技術崗位(如軟體工程師),而是更廣泛的概念 - 能從多元角度思考和定義問題 - 能運用最新數位科技解決問題 - 具備跨領域知識 ▍數位人才須具備的特質 1.數據驅動: * 能分析和正確解讀數據以做出決策 * 適用於各種職位,不限於技術崗位 * 提高工作效能和可信度 2.科技素養: * 不僅會使用數位工具,還能將其應用在適當場合 * 能快速掌握新技術並融入工作流程 * 思考科技如何改變工作模式和商業格局 3.敏捷管理: * 能針對環境變化快速調整 * 強調階段性成果和滾動式調整 * 聚焦最有價值的任務,適應高變動環境 4.跨域專業: * 能整合多領域知識,進行系統性思考 * 運用跨領域專長解決問題,擴大影響力 5.商業思維: * 理解企業目標和價值 * 從宏觀角度理解自身工作對公司的影響 * 有助於跨部門溝通和向上管理 🔍歡迎在104學習精靈關注【超級辦公室達人】獲得更多實用的小技巧 ✨如果喜歡這篇文,也歡迎免費加入共學✨
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