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上市公司電機產業-電力電子韌體工程師(南港軟體園區) 亞力電機股份有限公司
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小編

2023/01/14

像程式設計師這樣思考|鍛鍊程式設計思維
培養解決問題的創造力
程式設計真正的挑戰不在於學習程式的語法,而是學會怎麼有創意地解決問題,製作出一流的作品。
作者V. Anton Spraul在本書中針對程式設計師如何解決問題的方法做了詳實解說,也講述其他書籍常常忽略的主題:如何才能像程式設計師這樣思考。書中每個章節講述一個程式設計的概念,如類別、指標和遞迴等概念。另外每章後面都有開放性的習題,鼓勵讀者接受挑戰並活用學到的知識。
在本書中,讀者將學到:
‧把問題分割成不同的部分,讓問題變得更容易解決
‧活用函式、類別和程式庫,讓大多數的程式碼都能重複使用
‧為特定工作挑選出最適合的資料結構
‧深入學習許多進階的程式設計工具,像遞迴和動態記憶體配置等
‧組識自己的想法和開發策略來解決某些特定類型的問題
雖然書中的範例程式都是以C++所編寫而己,但範例所勾勒出的創造性問題解決觀念則適用於任何一種程式語言。實際上,這些概念早超出電腦科學這個領域。正如大多數技巧熟練的程式設計師所了解的,寫出一流的程式碼是門創造性的藝術,要實現這個理想的第一步就是要「像程式設計師這樣思考」。
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知識貓星球

喵星人

2024/07/11

20個廣告專有名詞!你知多少?CPC、CPM、CTR、PPC、CPA、SEO一次了解
廣告領域充滿了各種專有名詞,了解這些術語對於從事廣告、行銷或相關領域的人士至關重要,這些名詞涵蓋了廣告運營、效果評估和技術實現的各個方面。本文將介紹一些常見的廣告專有名詞,幫助你更好理解和應用廣告策略。以下是一些常見的廣告專有名詞及其簡要解釋:
1. CPC(Cost Per Click,點擊成本):廣告主每次點擊廣告所支付的費用。
2. CPM(Cost Per Mille,千次展示成本):廣告每千次展示所需支付的費用。
3. CPA(Cost Per Action,行動成本):廣告主為每次指定的用戶行動(如註冊、購買等)所支付的費用。
4. CTR(Click-Through Rate,點擊率):廣告被點擊的次數與展示次數的比例。
5. Impressions(展示次數):廣告被展示的次數。
6. Conversion Rate(轉化率):完成指定行動的用戶數量與總訪問數量的比例。
7. ROI(Return on Investment,投資回報率):廣告投資回報的比率,衡量廣告效果。
8. Banner Ads(橫幅廣告):網頁頂部或側邊的圖片或動畫廣告。
9. PPC(Pay Per Click,按點擊付費):廣告主按每次點擊支付費用的一種廣告模式。
10. CPV(Cost Per View,觀看成本):廣告主為每次視頻觀看所支付的費用。
11. SEO(Search Engine Optimization,搜索引擎優化):通過優化網站內容和結構,提高網站在搜索引擎結果中的排名。
12. SEM(Search Engine Marketing,搜索引擎營銷):通過購買搜索引擎廣告來推廣網站。
13. Native Advertising(原生廣告):與網站內容自然融合的廣告,通常不易被識別為廣告。
14. Retargeting(重定向廣告):根據用戶過去的行為,向其展示相關的廣告。
15. Ad Network(廣告聯播網):將廣告主與多個網站聯合起來,提供廣告展示平台的服務商。
16. Ad Exchange(廣告交易平台):一種數字廣告市場,廣告主和發佈商可以在此交易廣告空間。
17. Programmatic Advertising(程序化廣告):使用自動化技術進行廣告購買和投放的方式。
18. DSP(Demand-Side Platform,需求方平台):廣告主用來購買和管理數字廣告空間的技術平台。
19. SSP(Supply-Side Platform,供給方平台):發佈商用來管理和出售廣告空間的技術平台。
20. RTB(Real-Time Bidding,實時競價):一種程序化購買廣告的方式,廣告空間在毫秒級別內進行拍賣。
這些只是廣告領域的一部分專有名詞,隨著數字廣告技術的不斷發展,還有許多新的術語和概念在不斷出現。
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知識貓星球

喵星人

2024/10/11

基礎程式能力對上班族的重要性:自動化、跨部門溝通、邏輯思考的優勢
在數位時代的驅動下,學習基礎程式入門成為許多人提升職業技能的重要一步。無論你是希望轉職為軟體工程師,還是單純想提高工作效率,掌握程式語言都能為你帶來更多機會。從自動化簡單任務到增強問題解決能力,學習程式設計的好處不可忽視。本文將帶你了解如何有效入門,並介紹常見的程式語言及其應用,幫助你在這個技術驅動的世界中走得更遠。
❤️1. 提升工作效率
擁有基礎程式能力可以幫助上班族自動化重複性任務,從而節省時間。例如,學會使用 Excel 的公式和簡單的 VBA 腳本,可以快速處理數據,而不必手動操作。
❤️範例:
情境:每月需要整理銷售報告。
解決方案:編寫一個自動化腳本,自動生成報告,節省數小時的工作時間。
❤️2. 增強問題解決能力
學習程式設計能培養邏輯思維和問題解決能力。這些技能不僅適用於編寫程式,也能幫助你在工作中更有效地分析問題和制定解決方案。
❤️範例:
情境:面對一個複雜的業務問題。
解決方案:利用程式設計思維,分解問題並逐步解決,最終找到最佳方案。
❤️3. 提高職場競爭力
在求職市場上,具備基礎程式能力的候選人通常更受青睞。許多企業在招聘時會優先考慮具有技術背景的人才,因為這樣的人才能更快適應數位轉型的需求。
❤️範例:
情境:應徵一份需要數據分析的職位。
優勢:擁有基本的 Python 或 R 語言知識,使你在眾多候選人中脫穎而出。
❤️4. 促進團隊合作
具備基礎程式能力的員工可以更有效地與技術團隊溝通。理解基本的程式概念,有助於非技術背景的員工與開發人員之間建立更好的合作關係。
❤️範例:
情境:參與一個跨部門專案。
優勢:能夠理解開發人員的需求和限制,提高專案執行效率。
❤️5. 適應未來趨勢
隨著人工智慧和自動化技術的興起,未來職場對於具備程式能力的人才需求將持續增加。掌握基礎程式設計將使你在未來的職場變化中保持競爭力。
❤️範例:
情境:公司推行新技術或工具。
優勢:具備程式能力使你能快速學習並適應新環境。
❤️結語
總結來說,程式語言入門不僅是學習一種技能,更是一種思維方式。透過掌握基礎知識和實踐經驗,你將能夠解決實際問題,並在職場中獲得更大的競爭優勢。希望本文提供的資訊能幫助你在學習程式的旅程中取得成功,開啟新的職業機會!
掌握基礎程式入門不僅是提升技能的起點,更是開啟新職業機會的關鍵。透過學習程式設計,你不僅能提高工作效率,還能增強職場競爭力,甚至在未來科技變革中保持領先地位。希望這篇文章提供的資訊能幫助你在程式學習之路上取得成功,為你的職涯發展奠定堅實基礎。
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知識貓星球

喵星人

2024/09/11

職場菜鳥必備:如何快速融入新團隊?Meta CTO 帶你掌握 Career Cold Start Algorithm
剛進入新工作環境時,常常面臨資訊不對稱、無從下手的困境。別擔心!「Career Cold Start Algorithm」是一套簡單但有效的三步驟方法,能幫助你快速融入新團隊、了解關鍵挑戰,並建立強大的人脈網絡。無論你是職場新鮮人還是轉職老手,這套方法都能讓你在最短時間內找到方向,成為團隊中的一員。
▍什麼是 Career Cold Start Algorithm?
「Career Cold Start Algorithm」這個方法由 Meta 的 CTO Andrew Bosworth 所提出,他在加入任何新團隊時都會使用這套方法來迅速進入狀況。這個方法簡單易懂,僅需三個步驟,就能讓你在新的環境中更快了解團隊的運作模式、主要挑戰及人際網絡。接下來,我們將逐一解釋這三個步驟,並提供一些實際的應用建議。
▍步驟一:向團隊成員請教,25分鐘深入了解
進入新團隊後的第一件事,就是找機會與團隊成員進行一對一的交流。這裡的重點在於「請教」,而不是簡單的寒暄。安排約 25 分鐘的時間,向對方詢問任何你需要了解的事情,這可能包括團隊的工作流程、目前正在進行的專案背景、團隊成員的工作角色及職責等等。在這段對話中,任何聽不懂的專業術語或不熟悉的名詞,都要勇於發問並弄清楚。這不僅讓你更快速掌握團隊運作方式,也能讓對方感受到你的積極態度。
➤ 應用小技巧:
在請教過程中,做好筆記並注意觀察對方的重點關注點,這些細節可能會成為你日後貢獻團隊的切入點。
▍步驟二:了解團隊的核心挑戰,3分鐘直擊痛點
在結束與團隊成員的討論後,再花 3 分鐘詢問對方目前團隊面臨的最大挑戰是什麼。這個問題能幫助你迅速掌握團隊當前的狀況,了解哪些問題急需解決。這些挑戰可能是技術上的瓶頸、資源不足的困境,或者是跨部門合作的協調問題。掌握這些資訊後,你就能更清楚地定位自己在團隊中的角色,找出自己可以貢獻的地方。
➤ 應用小技巧:
當你了解團隊的挑戰後,可以主動提出自己的見解或解決方案,這會讓對方對你印象深刻,顯示你的問題解決能力。
▍步驟三:建立人脈網絡,2分鐘找尋關鍵人物
最後一步,花 2 分鐘詢問對方推薦哪些人是你應該去聊聊的。這些推薦的人通常是團隊內部或相關部門中具有影響力的人物,他們的經驗與洞見能幫助你更深入理解團隊運作和文化。將這些名字列出來,並安排時間逐一拜訪。這不僅能快速拓展你的人脈網絡,也能讓你更快融入團隊氛圍。
➤ 應用小技巧:
在每次與新成員的交談中,帶上前一次談話的心得或提到你聽過的見解,這樣能顯示你的認真與用心。
剛入職的新手如果能夠掌握這套方法,就能更有策略地在新環境中站穩腳步。透過「請教」、「了解挑戰」和「建立人脈網絡」這三個簡單步驟,你將不再是迷茫的新人,而是迅速融入團隊的有力成員。下一次面對新工作環境時,不妨試試 Career Cold Start Algorithm,幫助你快速打開局面!
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喵星人

2024/08/06

軟硬體PM(產品經理)工作內容大不同!從技能面到挑戰一次了解
硬體產品經理(硬體PM)和軟體產品經理(軟體PM)的角色雖然在許多方面相似,但在技能需求、工作重點和挑戰方面有一些顯著的區別:
【技能需求】
1. 技術背景:
- 硬體PM:需要具備電路設計、機械工程、製造工藝等方面的知識,理解硬體設計與生產流程。
- 軟體PM:需要熟悉軟體開發生命周期、編程語言、數據庫、API設計等技術,理解軟體架構和開發工具。
2. 專案管理:
- 硬體PM:涉及更多的實體生產環節,包括供應鏈管理、質量控制和生產計劃,項目周期較長。
- 軟體PM:通常專注於軟體的敏捷開發和迭代發布,項目周期較短,更注重快速反饋和持續改進。
【工作重點】
1. 產品開發:
- 硬體PM:需要確保硬體產品的物理設計和性能符合規範,處理硬體設計、原型製作、測試和量產等階段。
- 軟體PM:重點在於軟體功能的設計和實現,包括用戶體驗設計、功能開發、測試和部署等階段。
2. 產品更新:
- 硬體PM:硬體產品的更新較為困難,需要更長的設計和製造周期,一旦產品推出後,進行修改和更新的成本較高。
- 軟體PM:軟體更新相對容易,可以通過持續的軟體迭代來進行功能改進和修復錯誤。
【挑戰】
1. 開發周期:
- 硬體PM:硬體開發通常涉及更長的周期,需要考慮到供應鏈、製造和物流等多方面的挑戰。
- 軟體PM:軟體開發周期較短,可以快速迭代,但需要處理頻繁的需求變更和技術挑戰。
2. 成本管理:
- 硬體PM:硬體產品的開發和生產成本較高,必須嚴格控制成本以確保產品的市場競爭力。
- 軟體PM:軟體開發成本相對較低,但需要投入大量資源進行測試和維護。
【市場與用戶互動】
1. 硬體PM:需要更多地關注產品的實體屬性和可靠性,確保產品在不同使用環境下的穩定性和耐用性。
2. 軟體PM:更多地關注用戶界面和交互設計,確保軟體的易用性和功能性滿足用戶需求。
這些差異決定了硬體PM和軟體PM在工作中需要面對不同的挑戰和機會,因此他們在技術背景、專案管理、產品開發和市場互動等方面有著不同的側重點和專業
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喵星人

2024/08/05

小模型 AI 時代來臨:Google 推出開源模型 Gemma 2|輕量級模型的新標杆,性能超越 GPT-3.5
近期,Google 推出了他們的最新 AI 模型——Gemma 2,這是一款輕量級模型,但其性能卻超越了許多大型模型。本文將詳細介紹 Gemma 2 的功能與優勢,並探討它如何在效能和安全性上都表現出色。
▍Google Gemma 2 是什麼?
Gemma 2 是 Google 最新推出的 AI 模型,雖然它的參數只有 2B,但在 LMSYS Arena 的測試中,得分高達 1126,表現優異。這款模型的推出,標誌著輕量級 AI 模型在效能和安全性方面的新標杆。
▍Google Gemma 2 的功能
Gemma 2 不僅僅是性能強大,它還具備多種創新的功能,使其在同類型模型中脫穎而出。以下是 Gemma 2 的主要功能:
● 卓越效能:Gemma 2 在 LMSYS Chatbot Arena 的排名中表現突出,超越了 GPT-3.5 和 Mixtral 8x7B 等大型模型,展示了其在對話 AI 方面的優越能力。
● 內建安全措施:Gemma 2 配備了 ShieldGemma 安全套件,可以有效減少仇恨言論、騷擾和其他不當內容的生成,確保 AI 模型的輸出更加安全、合規。
● 靈活部署:Gemma 2 可在多種硬體上高效運行,從邊緣設備到雲端部署皆適用,並且已經過 NVIDIA TensorRT-LLM 庫的優化,確保在各種設備上的高效能。
▍Google Gemma 2 的安全性
在當今 AI 技術飛速發展的背景下,安全性變得尤為重要。Google 為 Gemma 2 配備了先進的安全分類器 ShieldGemma,專門針對仇恨言論、騷擾、色情內容和危險內容進行過濾,確保用戶在使用 AI 模型時的安全性。
▍Google Gemma 2 需要付費嗎?
Gemma 2 是一款開源模型,Google 免費開放給全球開發者使用。無論是學術研究還是商業應用,都可以免費獲取和使用 Gemma 2 的模型權重。開發者可以從 Kaggle、Hugging Face、Vertex AI Model Garden 等平台下載 Gemma 2 的模型權重,並在 Google AI Studio 上嘗試其功能。
然而,雖然模型本身是免費的,但如果你想在更高效能的硬體上運行,可能需要支付相關的硬體費用。例如,如果你使用 NVIDIA RTX、NVIDIA GeForce RTX GPUs 或 NVIDIA Jetson 模組等進行部署,這些硬體的成本需要自行承擔。另外,某些雲端服務,如 Google Colab 的免費層級可能有運算資源的限制,若需更多資源,可能需要升級到付費方案。
▍AI 小模型的大智慧
Gemma 2 雖然是一款小模型,但其智慧和效能卻絲毫不遜色於大型模型。這得益於其優化的模型結構和高效的學習能力。通過學習大型模型的知識,Gemma 2 能夠在較小的參數下實現卓越的性能,這對於需要高效運行的應用場景尤為重要。
Google 的 Gemma 2 模型展示了輕量級 AI 模型在效能和安全性方面的巨大潛力。無論是在學術研究還是商業應用中,Gemma 2 都為開發者提供了一個強大且靈活的工具。隨著技術的不斷進步,我們期待更多像 Gemma 2 這樣的創新模型,為 AI 技術的發展帶來更多可能。
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