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工程師必備資源!Stack Overflow 讓你從菜鳥變高手,破解技術疑難的程式設計論壇指南
工程師必備資源!Stack Overflow 讓你從菜鳥變高手,破解技術疑難的程式設計論壇指南
想知道程式設計問題在哪裡能快速找到解決方案?Stack Overflow 是一個專門為程式設計師而設的技術問答論壇,擁有龐大的專業社群和高質量的技術資源。無論你是初學者還是資深開發者,這裡都能幫助你解答各種技術疑難,節省搜尋答案的時間。本文將詳細介紹 Stack Overflow 是什麼、如何在此尋求支援,並提供一些使用論壇的小技巧,讓你迅速上手! ▍什麼是 Stack Overflow? Stack Overflow 是一個由 Jeff Atwood 和 Joel Spolsky 於 2008 年創立的程式設計問答平台。它的設計目的是為了幫助全球的開發者解決程式設計上的疑難雜症,並為技術社群創造一個專業且有效的知識分享空間。與傳統的論壇不同,Stack Overflow 以問答(Q&A)的形式運作,使用者可以發表技術相關的問題,其他社群成員則能直接回覆答案,構成了一個強大的互助社群。 ▍Stack Overflow 的運作機制 Stack Overflow 的設計有別於一般的網路論壇,它擁有嚴謹的問答結構和評分系統,保證了回答的質量和實用性。使用者可以提出問題並獲得回答,然後對解答進行評分,幫助其他成員更快地找到最有幫助的資訊。 1. 評分系統與積分獎勵 在 Stack Overflow 上,每個回答都可以被社群點讚或點踩,並根據這些互動獲得「積分」。這些積分的累積讓用戶逐漸解鎖更多平台權限,如編輯他人的回答、標記問題的重複性、甚至進行投票管理。這一制度鼓勵用戶提供有價值的回答,形成一個高效且高質量的技術交流平台。 2. 專業知識的篩選與分享 Stack Overflow 上的問題涵蓋了從前端到後端的各種程式語言、框架、工具和技術。無論是程式語言的基本知識,還是特定技術框架的使用,都能在 Stack Overflow 上找到對應的討論和答案。這樣的設計不僅方便了使用者找到特定的技術解決方案,也提升了知識的篩選效率。 3. 專業社群與活躍度 Stack Overflow 的另一個顯著特色是擁有龐大的專業程式設計社群,全球成員涵蓋了初學者、資深開發者及技術領導者,每天都在進行大量的問題與回答。這意味著無論遇到什麼技術難題,你通常都能在短時間內獲得解決方案,甚至在搜尋框輸入問題時便會出現類似的問題,節省大量時間。 ▍如何有效使用 Stack Overflow 雖然 Stack Overflow 的問答模式非常直觀,但有效利用這個平台仍需掌握一些要點,才能更快地獲得高質量的回應。以下是一些在使用 Stack Overflow 時的實用技巧: 1. 問題的清晰描述 提出問題時,務必將問題敘述清楚並提供足夠的細節。這包括程式碼的片段、錯誤訊息、環境設定等,這樣能幫助回答者更快速、準確地給出解決方案。建議問題標題直接點出你的問題,讓社群成員在快速瀏覽時便能理解你的需求。 2. 標籤的使用 Stack Overflow 支援在問題中添加相關標籤,這些標籤可以幫助問題更快速被社群中熟悉該技術領域的成員看到。標籤如 python、javascript、web-development 等等,都是常見的技術標籤,幫助問題被適合的專業人士看見,增加得到高質量回答的機會。 3. 有禮且積極回應 回答者大多都是出於幫助的動機回覆問題,因此保持良好的互動態度非常重要。若回答者的回應對你有幫助,記得對其點讚或標記為「已解答」,這樣不僅能鼓勵回答者,也能幫助其他有相似疑問的人更快找到解答。 ▍Stack Overflow 的社群規範 Stack Overflow 對於社群的互動有明確的規範,要求使用者的問答內容保持專業、清晰且尊重他人。提問前建議先確認問題是否已被討論過,避免重複問題出現。此外,對於不適當的回應,社群成員可進行舉報,以維持論壇的良好氛圍。 ▍Stack Overflow 的優勢與限制 【優勢】 ● 豐富的知識資源:數以百萬計的問答資料庫,涵蓋各種主流技術。 ● 即時性:活躍的全球技術社群,能快速獲得解答。 ● 學習與分享:使用者可以從回答和評論中進一步學習,增進知識。 【限制】 ● 內容限制:Stack Overflow 的問答模式不適合進行太過廣泛的技術討論。 ● 積分制度:對於新使用者來說,累積積分並解鎖更多功能可能需要一段時間。 Stack Overflow 作為一個專業的程式設計問答平台,不僅提供了快速解決技術疑難的方法,還讓開發者通過回答問題來互相學習並增進技術水平。無論你是新手還是資深程式設計師,Stack Overflow 都是解決程式問題的理想場所。透過這個平台,你不僅能迅速找到答案,還能將自身的經驗分享給社群,讓整體技術圈得以成長。 ➤ 了解更多:https://stackoverflow.com/ ➤ 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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全面解析新興 AI 人才「AI架構師」:工作內容、所需技能、薪水及未來發展
全面解析新興 AI 人才「AI架構師」:工作內容、所需技能、薪水及未來發展
在這個AI技術迅速發展的時代,AI架構師成為了企業成功的關鍵角色之一。你是否對AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展感到好奇?這篇文章將為你全面解析,幫助你了解如何成為一名成功的AI架構師,並在這個領域中脫穎而出。 ▍AI 架構師是什麼? AI架構師是一種專門設計和構建人工智慧(AI)系統的專業人士。隨著AI技術的應用越來越廣泛,AI架構師的需求也在不斷增加。他們的主要職責是整合不同的AI技術,確保系統在實際應用中運行流暢,從而幫助企業在競爭中獲得優勢。 ▍AI 架構師工作內容 AI架構師的工作內容非常多樣化,以下是一些主要職責: ● 系統設計與架構:AI架構師需要設計和規劃AI系統的整體架構,確保各組件之間的協同運作,達到最佳性能。 ● 技術選型:選擇合適的技術和工具來實現AI解決方案,包括機器學習框架、數據庫、雲平台等,這對於AI系統的成功至關重要。 ● 模型開發與部署:AI架構師參與AI模型的開發、訓練和部署,確保模型在生產環境中運行良好,並達到預期的效果。 ● 跨部門協作:AI架構師需要與數據科學家、軟體工程師、產品經理等團隊成員緊密合作,將AI技術應用到具體產品或服務中,實現企業目標。 ● 技術指導與培訓:他們還需要指導團隊成員了解和使用AI技術,並組織相關的培訓活動,提高整個團隊的技術水平。 ● 性能監控與優化:持續監控AI系統的性能,進行必要的優化和改進,確保系統穩定運行,並能夠適應業務需求的變化。 ▍AI 架構師所需技能 成為一名成功的AI架構師需要具備多方面的技能,以下是一些必備技能: ● 數學和統計知識:理解機器學習和深度學習算法的基本原理,這是進行AI系統設計和開發的基礎。 ● 編程技能:精通Python、R、Java、C++等編程語言,尤其是Python在機器學習中的應用,這有助於開發和實現AI模型。 ● 機器學習和深度學習框架:熟悉TensorFlow、PyTorch、Keras等常見的框架,這些工具能夠幫助AI架構師高效地開發和訓練模型。 ● 數據處理和分析能力:能夠使用SQL、Pandas等工具進行數據處理和分析,這對於數據驅動的AI項目來說至關重要。 ● 系統架構設計:具備設計和構建大規模分佈式系統的經驗,這有助於構建穩定且可擴展的AI系統。 ● 雲平台:熟悉AWS、Google Cloud、Azure等雲平台的使用,這能夠為AI系統提供可靠的運行環境。 ● 問題解決和創新能力:能夠快速解決技術問題,並提出創新的解決方案,這對於應對AI領域的不確定性和挑戰非常重要。 ▍AI 架構師薪水 AI架構師的薪水根據地區和經驗水平會有所不同,以下是一些大致的數據: ● 美國:AI架構師的年薪範圍大約在12萬美元到18萬美元之間,高階人才甚至可以達到20萬美元以上。 ● 台灣:AI架構師的年薪範圍約在150萬新台幣到250萬新台幣之間,具備豐富經驗和專業技能的AI架構師可以獲得更高的薪資。 ▍AI 架構師發展 AI架構師的未來發展前景非常光明,隨著AI技術的不斷進步,AI架構師的角色將變得越來越重要。未來的發展趨勢包括: ● 持續學習新技術:AI技術日新月異,AI架構師需要不斷學習和掌握最新的技術和方法,以保持競爭力。 ● 專業領域深化:AI架構師可以在某些專業領域(如自然語言處理、計算機視覺等)深入發展,成為該領域的專家,從而提高自己的市場價值。 ● 跨學科合作:與其他學科(如生物學、物理學等)合作,推動AI在更多領域的應用,這將為AI技術開拓新的應用場景和市場。 ● 領導職位:隨著經驗的積累,AI架構師可以升任技術總監、CTO等更高層次的領導職位,負責整個企業的技術戰略和發展。 AI架構師是一個充滿挑戰和機遇的職業,對於那些熱愛技術和創新的人來說,是一個非常理想的發展方向。如果你對AI技術充滿熱情,並且具備相關的技能,那麼AI架構師將是一個值得追求的職業目標。希望這篇文章能夠幫助你更好地了解AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展,並為你的職業規劃提供參考。 ➤ 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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AMD重磅AI解決方案登場!Advancing AI 2024 亮點一次看
AMD重磅AI解決方案登場!Advancing AI 2024 亮點一次看
在今年的「Advancing AI 2024」上,AMD展示了前所未有的AI技術,包括最新的第5代EPYC處理器、Instinct MI325X加速器和Ryzen AI PRO 300系列。本文將帶您快速掌握這些技術如何推動AI應用和企業生產力提升。 ▍新品發表總覽 在「Advancing AI 2024」的舞台上,AMD宣布了針對企業和終端應用的AI解決方案。包括新一代EPYC伺服器處理器、Instinct MI325X加速器、以及最新的Ryzen AI PRO處理器。這些新品針對高效能與可擴展性設計,目標為AI運算提供更優異的處理效能,並幫助企業用戶實現AI效能最大化。合作夥伴如Google Cloud、微軟、Meta、Oracle等科技巨頭也展示了AMD技術在企業應用中的成果。 ▍EPYC 9005系列處理器:企業AI的心臟 第5代AMD EPYC 9005系列處理器是本次發表的亮點之一,基於全新「Zen 5」架構,擁有192核心,成為多數企業AI應用的理想選擇。以超高核心數和記憶體效能,這款處理器專為大型資料中心設計,並支援高效能計算 (HPC) 和機密運算。 ▍效能提升 這款處理器的效能表現再度刷新紀錄,根據AMD的測試結果,其在同等工作負載下的效能達到前所未有的水準。Google、Oracle和其他科技領導企業將其廣泛應用於雲端基礎設施中,並計劃於2025年進一步擴展。 ▍Instinct MI325X加速器:專為生成式AI而生 AMD Instinct MI325X加速器則成為今年進一步鞏固生成式AI市場地位的武器。基於CDNA架構,這款加速器具備優越的記憶體容量和運算效能,使其在AI模型訓練與推論方面表現優異。根據技術領導者的測試結果,Instinct MI325X加速器在支持模型運行效率上比先前型號提升近一倍。 ▍未來展望 值得一提的是,AMD還預計於2025年推出的下一代Instinct MI350系列,進一步擴充生成式AI市場的領導地位,為各種AI應用提供強大支援。 ▍AI應用案例與合作夥伴:實現雲端與本地化AI AMD強調其開放式架構和合作夥伴的生態系統,Google、Oracle、Meta等合作夥伴展示了AMD技術在生成式AI應用中的案例。例如,Google採用了EPYC處理器和Instinct加速器來支持其AI運算需求,並表示將推出更多虛擬機器,以最大化AI投資回報率。 ▍多元應用場景 在Oracle方面,EPYC CPU和Pensando DPU已經成為支持企業客戶(如Uber、PayPal等)的雲端基礎設施;而Databricks則展示了在Instinct MI325X上運行其專有模型的實例,使得效能達到前所未有的水準。 ▍AMD的未來布局:AI效能持續提升 蘇姿丰博士在會中提到,AI和資料中心技術將成為AMD未來的成長動能來源。AMD預計AI加速器市場到2028年將增至5000億美元,並表示會持續通過硬體、軟體與網路基礎設施的創新,實現更加開放的AI技術環境。AMD還指出,其ROCm開源AI軟體已經被業界廣泛應用,超過百萬模型在Instinct加速器上即時運行。 AMD在Advancing AI 2024上展示的AI解決方案不僅提升了企業應用的效率,也表達出對未來生成式AI發展的高度期待。隨著更多AI應用逐步導入日常工作中,AMD的技術創新無疑將持續引領產業變革。 ➤ 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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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。
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C與C++進階實戰:從介面設計到人工智慧應用
C與C++進階實戰:從介面設計到人工智慧應用
程式設計是與電腦溝通的語言,而C/C++一直以來都是業界最流行的開發工具。在硬體、軟體設計中,C/C++的身影無處不在。它的效率僅次於組合語言,擁有豐富且著名的程式庫,包括 FreeImage v3.18.0、OpenCV v4.1.0、ML Pack v3.1.1等。本課程以最新版本軟體製作教材,整合各項程式庫,讓你領先學習最新知識,輕鬆打造出適用的使用者介面,實現特殊功能如一次下載網站圖片、進行人臉偵測等。 🌟 專為初學者,輕鬆掌握C/C++程式知識 C/C++的知識,對初學者而言可能顯得龐大而難以掌握。本課程將以專業的教學方式,帶領初學者輕鬆學習,讓你能夠迅速掌握C/C++的基礎與進階知識。 🖥️ 專業UI介面設計,打造專業軟體 Windows視窗程式設計一直以來都有巨大的侷限,而C/C++的初學者通常限於命令提示模式和傳統視窗。本課程將以Office UI為例,示範如何設計專業且具有良好使用者介面的應用程式。學會這些技能後,你將能夠創造專屬的專業軟體。 💡 豐富範例程式,實戰操作加速學習 課程將以8組實用範例進行實際操作演練,每一堂課都附有由老師詳細註解的課程演練程式碼。透過實戰,你能夠更快速地學習,深入理解C/C++程式語言的運用。 🧑‍🏫 由電腦視覺與人工智慧專家親自授課 本課程的授課老師賴岱佑老師,是電腦視覺與人工智慧領域的專家。他不僅在國內外發表研究論文,還在業界研發智慧型監視系統演算法取得優異成績。賴老師致力於教學,將以最輕鬆易懂的方式,分享他的實戰經驗,讓你更快速地掌握C/C++程式語言。
巨匠電腦逢甲認證中心 巨匠電腦逢甲認證中心-軟體設計學院
【海外轉職前端】在菲律賓,從文職人員成功轉職前端工程師
【海外轉職前端】在菲律賓,從文職人員成功轉職前端工程師
大學畢業後,Sophie 前往菲律賓工作,擔任文職人員長達五年。在即將邁入三十之際,決心學習一門專業技能,避免被時代淘汰。在職學習歷時一年,終於成功在菲律賓轉職前端工程師,讓我們一起來聽聽她是怎麼辦到的吧! 📌 從菲律賓工作開始 Sophie 大學畢業後,獨自前往菲律賓求職,在當地的語言學校擔任駐菲文職人員,一待就是五年。眼看三十歲即將到來,Sophie 開始思考自己的職涯規劃,在這個快速變化的職場環境中,她開始擔心自己的專業能力會不會被時代淘汰。 剛好這時候,朋友成功轉職前端工程師,Sophie 在了解過後覺得可以試試看,雖然大學的時候有稍微接觸過程式設計,但其實不太熟悉。 在朋友的推薦下,先看了六角在 YouTube 的免費課程,逐漸了解轉職前端工程師需要準備的知識技能,規劃了自己的學習計畫。 📌 學習歷程 因為在國外工作,無法選擇線下實體教學,Sophie 在選擇課程的時候,就先以預錄好的線上影音課程為主。但預錄的課程有個缺點 —— 遇到問題時無法馬上得到解答,這時候六角的直播課程吸引了 Sophie,她覺得這種學習方式,更有系統、即時互動性更高、更專注,於是選擇加入了切版直播班。 💡 Sophie 的學習路線是: 切版直播班 > JavaScript 直播班 > Vue.js 直播班。每天花 1~2 個小時學習、做作業,遇到問題的時候,也會搭配 AI 工具解答,一年下來能看到明顯的進步。 在六角的直播班除了每週一次的線上課程,其他時間就照著老師的作業,安排自己學習進度。除此之外,她特別強調「分組學習真的很棒,能跟組員一起討論真的很有幫助!」跟組員之間互助學習,遇到不會的地方會向他們請教,看到組員們進步,也會激勵自己要快跟上,這些互動不僅促進學習,也培養了團隊精神。 📌 求職歷程:轉職第一份工作,先求累積經驗 在 Vue 直播班 結業後,Sophie 開始在華人工作網投遞履歷,他也提到「履歷一定要老實寫,別想著過度美化。」因為面試時,很多主管會問你為什麼想轉職,這時候直說想學一技之長。其實主管都知道你是培訓班出來的新鮮人,所以通常對你會蠻友善的。 另外,剛開始找工作,別太挑,重點是先累積經驗。Sophie 運氣很好,遇到的同事都很 nice,會輪流帶新人,她說:「這真的很重要,因為聽說有些公司對新人超兇的,可能就會消耗你的自信心。」 📌 最喜歡六角的… 最喜歡每週一次的助教解答時間,平常練習時遇到的問題,可以先記下來,到了每週固定時間就在 Discord 上一次問個夠,這種即時互動的方式,吸收效果會更好。 另外也會參加每個月的「大神來六角」,聽聽看業界講師的經驗分享,總能學到不少東西。 在海外上課難免會覺得有點孤單,不過,可能因為六角是南部的機構,我自己又剛好是南部人,總感覺特別親切,那時候雖然人在國外,但還是很依賴六角提供的學習資源,感覺就像有個溫暖的後盾一樣。 📌 給學弟妹的話 開始了就不要放棄,不管遇到什麼困難,堅持下去,自己就是贏家。 說實在的,都 30 歲了還轉職,說不怕騙人,我自己也曾掙扎,但想想,不試試看怎麼知道自己行不行?給自己一個不一樣的挑戰,既然選了這條路,就咬牙撐下去吧。
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Spring Cloud 微服務建構指南
Spring Cloud 微服務建構指南
微服務當道!一次掌握微服務架構與優勢! 數位轉型浪潮席捲而來,創新科技衝擊全球市場! 由於雲端服務可隨需求調整的彈性,迅速成為企業降低營運成本的首選,也讓微服務(Microservices)成為這波趨勢的浪頭!相較於傳統的單體(Monolithic)系統,微服務規模小而且可獨立部署,具備高彈性、精確擴充、可個別更新、一定程度的錯誤隔離避免系統崩潰等特性,且讓組織可以針對單一服務組建以敏捷方式運作的團隊,幫助企業快速應對市場變化。 容器(Container)技術如Docker的成熟,也讓微服務架構得以快速推展。容器是資源控制且可攜式作業環境,沒有作業系統的龐大複雜,比傳統的虛擬機器來得更小更輕量。將微服務放置在各個容器,即可打造獨立自主的執行環境,減少不必要的資源浪費並加快啟動速度。 本書首先介紹單體與微服務架構的差別,同時介紹建構微服務時用於解決問題的諸多設計模式,包含核心模式、路由模式、用戶端彈性模式、安全模式、日誌紀錄和追踪模式等。 其次簡述實作微服務專案必要的容器技術,包含Docker、Dockerfile、Docker Compose與Maven對Docker的整合。 最後以Spring Cloud家族的生態系統,如Spring Boot、Spring Cloud Config、Spring Cloud Gateway、Spring Cloud Stream、Spring Cloud LoadBalancer、Spring Cloud Security、Spring Cloud Sleuth等,搭配坊間熱門開源專案,如Netflix Eureka、Resilience4j、Kafka、Zookeeper、Redis、ELK Stack、Zipkin、Keycloak等,詮釋微服務設計模式的實務應用。 本書適合具備Java實務、對微服務架構和Spring Cloud開發有興趣的讀者閱讀。 完整資訊前往 | https://www.gotop.com.tw/books/BookDetails.aspx?Types=l&bn=ACL070000
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提升工作效率:Outlook自動回覆的設定步驟教學
提升工作效率:Outlook自動回覆的設定步驟教學
Outlook自動回覆功能是一項強大的工具,可以幫助您更有效地處理郵件,節省寶貴的時間,集中注意力處理更重要的任務。本文將帶您逐步了解如何設定Outlook自動回覆功能,並探討它對工作的最大幫助。 步驟1:開啟Outlook並選擇「檔案」選項 首先,確保您的Outlook已經啟動,然後選擇畫面左上角的「檔案」選項。 步驟2:選擇「自動回覆設定」 在檔案選項中,選擇「資訊」選項卡,並在右側找到「自動回覆設定」。 步驟3:啟用自動回覆功能 在自動回覆設定中,您可以選擇啟用自動回覆功能。這將使Outlook能夠自動回覆您在特定時間段內收到的郵件。 步驟4:設定回覆內容和時間範圍 在啟用自動回覆功能後,輸入您想要用於自動回覆的內容。這可以是一個簡單的感謝消息,也可以包含您的聯絡方式以便緊急聯繫。同時,您可以設定自動回覆的時間範圍,確保只在您不容易回覆郵件的時候才啟用此功能。 步驟5:保存設定並測試 完成設定後,請保存您的設定。同時,建議在設定完成後向自己的郵箱發送一封測試郵件,確保自動回覆功能正常運作。 Outlook自動回覆的設定步驟簡單易行,但對於提高工作效率和職業形象卻有著巨大的影響。這是一個在數字時代幫助您更好地管理工作流程的重要工具,建議在工作中合理使用並根據個人需求進行調整。
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X86、ARM、RISC-V這些IC架構到底是什麼意思呢?
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日常新聞中,常會聽到半導體的架構 X86,ARM,這些名詞,到底是在講什麼概念呢?一言以敝之,在PC端,主要就是X86的處理器,而移動端手機、平板就要屬ARM的天下了。 IC 三大架構,X86、ARM 與 RISC-V。擁有 X86 授權的有 Intel 跟 AMD,在桌機、NB、伺服器等領域,Intel 幾乎是佔有絕對優勢。在NVIDIA要收購ARM時,基於ARM的CPU設計公司擔心未來架構授權問題,開源的RISC-V走向了CPU的舞台,成為了各家IC設計公司的新焦點。 1、X86 X86是微處理器執行的計算機語言指令集,指一個Intel通用計算機系列的標準編號縮寫,也標識一套通用的計算機指令集合。1978年6月8日,Intel 發布了新款16位微處理器8086,開創了一個新時代:X86架構。 2.ARM ARM架構是一個32位精簡指令集處理器架構,廣泛地使用在嵌入式系統設計。由於節能的特點,ARM處理器非常適用於移動通訊領域,符合其主要設計目標為低耗電的特性。ARM 的低耗電特性,使得 ARM 架構在手機、平板等應用,擁有 90% 以上市佔率的絕對優勢。 X86 是封閉架構,而 ARM 的授權金較高,因此開放性架構的 RISC-V,讓開發者可以靈活且迅速的設計,並製造出低成本的 IC,使得 RISC-V 在穿戴裝置、IoT 等應用機會大增。。例如Amazon採用 ARM 架構,開發自有伺服器晶片。而 RISC-V 架構的產品,也被應用於 Google、Intel 等公司的雲端伺服器當中。 PC 時代叱吒風雲的 Intel。如果真如 ARK 女股神Cathie Wood於2022年報告所預測, 2030 年,ARM/RICS-V 將佔據伺服器 SoC 7 成以上市占率,那Intel就承受非常大的壓力 ARM 架構的優點是省電,而且 ARM 不生產 IC,而是授權給客戶自行設計、生產。當 ARM 架構成熟,運算能力也越來越強大,Amazon、Apple等公司,便開始自行設計 IC。如Amazon Graviton、Graviton 2,蘋果的 M1 等。 3.RISC-V RISC-V是基於 精簡指令集計算(RISC)原理建立的開放指令集架構(ISA),RISC-V於指令集不斷發展和成熟的基礎上建立的全新指令。RISC-V 指令集完全開源,易於移植Unix系統,Module化設計,同時有大量的開源實現案例。 先進製程遇到瓶頸,加上 AMD、ARM/RISC-V 的強力挑戰,過去的龍頭老大哥Intel該如何走出新的局面? 半導體賽局精彩下半場即將開打!! 本文參考 1.What Are the Differences Between ARM and x86 Processor Cores?https://www.alliedcomponents.com/blog/arm-vs-x86 2.https://ninjadrive.com/index.php?route=journal3/blog/post&journal_blog_post_id=15
Kai
🔍 Google AI 證照與課程總整理(2025 最新)
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隨著生成式 AI 與雲端運算技術蓬勃發展,Google 提供一系列 AI 與雲端技術課程與認證,幫助個人提升數位能力、強化職場競爭力。無論你是剛入門、轉職中、還是現職工作者,這篇整理都能協助你選擇最適合的學習路徑。 📌 一、Google AI 與 Cloud 證照總覽 ### 1. Google Cloud 專業證書(Professional Certificates) 透過 Google Cloud Skills Boost 提供的認證課程,可系統化學習資料分析、網路安全與雲端架構等職場必備技能。 - 資料分析專業證書(Data Analytics) - 網路安全專業證書(Cybersecurity) - 上課平台:Google Cloud Skills Boost - **學費:每月 $29 美元,首月免費試用 - **網站:[Professional Certificates](https://cloud.google.com/learn/certificates?hl=zh-TW) --- 2. Google Cloud 認證證書與徽章 - Cloud Digital Leader 認證**:入門級雲端通識認證 - Associate / Professional 級證照**:適合工程師、架構師、資料分析師等專業角色 - 技能徽章 Skill Badges**:完成特定實作課程即可獲得,適合展示技能 - 網站:[Google 認證官網](https://cloud.google.com/learn/certification?hl=zh-TW)|[技能與證照管理](https://cloud.google.com/learn/training/credentials?hl=zh-TW) 🤖 二、生成式 AI 與機器學習課程推薦 3. Google AI Essentials(生成式 AI 通識課程) 由 Google 推出的免費 AI 基礎課程,適合初學者快速了解生成式 AI 工具與應用。 - 內容:AI 工具應用、提升工作效率 - 平台:[Google AI Essentials](https://grow.google/intl/zh-HK_hk/ai-essentials/) 4. Introduction to Generative AI(Google Cloud Skills Boost) 短時程微學習課程,幫助你理解生成式 AI 的核心概念與技術原理。 - 課程頁面:[Introduction to Generative AI](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536?locale=zh_TW) 5. Machine Learning Crash Course (MLCC) Google 經典的免費機器學習課程,包含視覺化示意、互動程式與 15 小時課程。 - 對象:資料科學、AI 工程師、對 ML 有興趣的學習者 - 網站:[ML Crash Course](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course) 🧠 三、台灣本地 AI 認證課程(與 Google 合作) 6. 104 學習精靈|生成式 AI 證書課程 由 104 與 Google 技術整合推出的 8 小時 AI 入門課程,內容實用、講解清晰。 - 學習內容:生成式 AI 的應用邏輯與職場場景 - 報名網址:[104學習精靈|生成式 AI 課程](https://nabi.104.com.tw/ability/10048799) 7. ADCT|Google Gemini AI 通識認證 由數位文化協會推出的 AI 通識測驗,考核 Google Gemini 與生成式 AI 的應用知識。 - 課程免費,測驗費用 NT$599 - 證書可列入履歷/求職加分 - 報名網址:[ADCT AI 基本測驗](https://exam.adct.org.tw/product/ai-%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%B8%AC%E9%A9%97) 🚀 四、進階培訓與活動 8. Google Cloud AI Study Jam 為台灣開發者社群舉辦的 AI 主題訓練活動,涵蓋 Prompt Engineering、生成式 AI API 等進階應用。 - 適合對 AI 應用開發有興趣者 - 活動頁面:[Google Cloud Study Jam](https://rsvp.withgoogle.com/events/csj-tw-2024/home) 9. 5 天生成式 AI 密集學習營 短期集訓課程,由 Google 主辦,深入 AI 模型應用與專案實作。 - 活動頁面:[5 天密集課程](https://rsvp.withgoogle.com/events/google-generative-ai-intensive_2025q1/home)
104學習精靈 AI 趨勢報-科技愛好者的產地🤖
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Java x ChatGPT基礎必修課
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待業者福音-生成式AI雲端應用開發工程師養成班
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✨生成式AI雲端應用開發工程師養成班✨ 📅 訓練期間:113/6/25 - 113/10/8 📝 報名截止:113/6/10 📅 甄試日期:113/6/13 ⏰ 訓練時數:320小時 ⚠️ 必須是待業者身份才能報名! 💰 課程費用勞動部補助80~100% 無工作經驗的學員自費20%,只要7,900元! 完成課程後,迎來兩大就業方向: 1️⃣ 加入Microsoft、Google、Amazon等國際級雲端平台的代理商、經銷商或開發商,挑戰多樣職務如雲端AI應用開發工程師、API開發工程師等。 2️⃣ 利用原有產業知識(如金融、醫療、高科技等),應徵AI工程師、軟體工程師等職位,推動產業數位轉型! 🔗 詳細課表: https://www.tibame.com/goodjob/GAC 📱 LINE諮詢: @173tnppq ☎️ 聯絡人:林小姐 02-66414002 📝 報名表單: https://forms.gle/1cUa7fDmYNrVjVUn8 #生成式AI #雲端應用 #工程師養成 #職業培訓 #數位轉型 #求職新機會 #待業者福利
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【進入新環境跟不上,穩住心態才能撐過陣痛期】
【進入新環境跟不上,穩住心態才能撐過陣痛期】
當換到新工作、尤其是跨領域進入不同產業的時候,常常會出現自我懷疑的心情。 「怎麼別人一下就上手,我卻還是搞不清楚方向?」 「我以前都做得不錯啊,怎麼現在連基本流程都記不起來?」 「前輩已經教了好多次,我怎總還是會做錯?」 「我是不是不適合這領域…?」 這種陣痛期的感覺,相信很多人都有經歷過。這不表示你不夠好,而是因為你正踏進一個完全不同的學習領域。與其讓自己陷入懷疑的困境,不如先停下來,整理一下自己的心態與方法。 【承認「落差」的存在,但不要去否定自己】 很多人剛到新環境,第一個壓力就是「想要趕快跟上」。所以學習上會顯得較急,也會急著想要去表現。但越是這樣逼自己,越容易進入「焦躁—失誤—自責」的循環。 事實上學得慢一點,不代表你就是不夠優秀。只是因為過往背景不同造成。所以試著允許自己「還不夠熟多給自己一點時間」,反而才能夠確實了解到工作內容的細節,避開那些執行上的陷阱。 【學習先了解「流程」,但不是死守「每個細節」】 一開始接觸新工作,有時Mentor會因為流程很熟,所以會講得很細而且富含個人想法,造成有些講的並非完全都是正確的。所以不用急著把每個講的細節都記起來,因為工作中有時會因為突發狀況,而對於作業細節有所調整,所以與其死背所有流程,不如先搞清楚單位同仁的「工作應變思維」。 像是理解整體部門運作方式、關鍵作業流程有哪些環節、每個環節彼此怎麼支援串接,確保主架構是理解且完整的,這樣未來當遇到執行細節變動時,才不會覺得很慌亂無助,自己也有機會思考改善優化方式。 【與其等別人來教,不如「自己拆解+自己補」】 當然也有可能遇到單位本身負擔重,Mentor本身就沒有什麼時間系統性的教你,只能做到一個教一個,這也會造成學習速度緩慢,這時就要換另外一種方法。 不要先問整套流程,而是針對眼前正在做的任務,問一個具體的小問題。 例如:「請問這個報表資料,可以在哪一個資料夾去抓取?」 或是:「這段流程,我目前已經做到這裡,請問後面這個步驟可以用哪些作業去連結」,透過拆解的方式讓自己有機會不足往前進。 另外可以在每天下班前,用10-15分鐘更新筆記、整理問題、甚至畫出今天學到的流程內容及操作順序。找到還不確定的點,隔天再找時間與Mentor對照或求證。 【建立自己的「學習反饋記錄本」】 因為當到公司,大部分時間都是兵荒馬亂,很難有機會靜下來整理思緒,建議每天下班前花30分鐘,把今天觀察到的新知識、遇到的困難、學到的技巧記下來。 甚至轉成電子檔資料,雖然執行起來並不容易,但長期下來卻是一個很有用的知識累積儲存器,可以快速查漏補缺,也能幫你看見自己的學習曲線正在穩穩爬升。 【建立起能讓自己安心互動的「小圈圈」】 有時候Mentor不太願意教,原因不一定是針對你。可能是他們過去教過別人但沒好結果、或是覺得教人很浪費時間、甚至怕教了之後被取代。但一定會有幾位比較願意分享、態度親切的人。 所以一開始不要急著要去融入整個團隊,一開始先找到1~2位可以問、能聊的對象,先建立彼此好的連結關係,就可以先撐過這段陣痛期。 【告訴自己不是從零開始,而是「帶著過去學新東西」】 很多人會覺得:「我以前的經驗在這邊用不上,所以都是重頭來過。」 但事實上你不是白紙,而是帶著過往經驗來學習新的內容。 所以那怕你不懂這份報表怎麼做,流程怎麼跑,但你仍然熟悉協作邏輯、時間控管,甚至思考能否把過往優秀的經驗用來優化現有的作業。把過去經驗當成支撐,每次職涯切換就不再都是重零開始。 【跟不上,不代表自己不好,只是路遙知馬力】 每個在轉職、換產業、或第一次挑戰陌生工作的你,都可能會經歷「好像比別人慢比人差」的沮喪。 但別忘了真正厲害的定義,不是最快進入狀況的能力,而是在面對工作卡關後,還能再把自己調整回來的能力。
吳振興 Jeff Q哥的職涯心得分享室