#若賺錢不是目的什麼才是目的?
諮:「現在覺得最困難的是該選哪一個?」
我:「困難的原因是?」
諮:「喜歡的薪資比較低,我擔心未來薪水會很難談高;沒那麼喜歡的薪資較高,但就是用時間換。」
我:「那現在哪個對你比較重要?」
諮:「我覺得很難回答,畢竟誰不想要高薪呢!」
我:「所以高薪是你的目標嗎?」
諮:「難道賺錢不是每個人的目標嗎?」
我個人的結論是「把理想生活當目標更好」。
不把賺錢為目標,是否違反了我們求職就業的直覺?儘管在世俗社會,薪資與財富是最容易證明自己有多少價值的指標;因此,我們總是很難完全的跳脫追逐金錢的價值觀。導致我們工作變成是為了存很多的錢、買間房子,盡快「有資格」展開貸款人生,不為別的,只是想在這個社會上證明自己有能力做到這些,卻忘了好好吃飯、好好生活,維持住自己的步調,漸漸變成只是為了錢而工作的機器。
今天,在FB上看到一位軟體工程師,是我離開獵頭在創業的路途上,為了評估製作跨界真人圖書館的網站而認識。他問「1.2M 以後、1.6M 以後,大家是怎麼找工作的?」同時表示自己「撞牆撞了好多年」。我回想當年初見,他才剛結束四年的研發替代役,正尋覓高薪的好工作,所以問了許多產業與求職的問題。後來的幾年他都在新創公司,做著偏整合管理與PM的工作,但時間都不長。FB上常看他抱怨老闆爛、薪資不夠高,或問年薪2M以上的工作在哪?怎麼樣才能進Google?埋怨不喜歡基層做枯燥的技術,才選擇在新創做管理與整合,結果反而進不了國際型的大企業等等。
而另一位,也是認識多年的軟體工程師,他早期在大公司工作,因喜歡Apple,加上iOS生態圈崛起,他利用業餘自學iOS app開發技術。研究的過程中出了好幾本如何學習相關技術的書籍,後來離開大公司的穩定工作。這些年看著他不斷嘗試與蛻變,現在他的正職是作家,副業有專欄作家、接案工程師、講師、家教、企業顧問。
兩個人的起步差不多,但對職涯的焦點從一開始就放在不同的地方。一位是「高薪」,所以對每一份工作的選擇都是以薪資高為主。一位是「興趣」,所以走出了非典型的職涯路徑。我無法比較兩人的生活品質,但後者絕對過得比前者開心又有趣。
最後來看一篇新聞:美國夫妻達成夢幻目標!四十歲前退休去南歐生活
https://youtu.be/4TJAJiuwW9Q
布朗夫婦說:「提早退休,移民到不同的國家生活,不是一開始的終極目標,而是逐漸摸索到最理想的生活方式。我們總是告訴別人,我們是在追尋目標、懷抱期待,對我們來說,達成財富自由才能有更多時間陪伴彼此。」
許多真實故事告訴了我們,把目光放在理想生活,我們會獲得過生活的快樂,其中包含理想生活所需要的金錢;但追逐金錢卻不一定會獲得生活的滿足,甚至很高的機率會落入比較而痛苦不已。
結論,理想的生活模式是逐漸摸索找到的,也就沒有標準。而金錢只是讓自己更趨向理想生活的工具。所以,賺錢當然重要,但更重要的是滿足理想生活。理想生活會隨著不同的年齡階段改變,需動態調整,沒有最好的樣貌,而是只要適合當下的自己,就是最好的樣子。
#生涯健檢
#生涯設計
同時也有8部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅Untyped 對啊我是工程師,也在其Youtube影片中提到,垃圾桶撿到實習 美國軟體工程實習經驗分享 Part. 2 | I got my SDE Internship @ DocuSign in the Trash can - 上一集中講完我是如何在大學四年中開始累積將近一年的軟體工程實習經驗的,這事就要來聊我的第二個實習 —— 一個在垃圾桶裡撿到的Doc...
工程要徑圖軟體 在 海洋首都中的航海家 Facebook 的精選貼文
海上風力發電的天嶄,鴻溝與陡坡
海上風力發電之”本土化”是政府的願景,然而以台灣海事工程業剛在起跑位置來看,已經跑在我們前面的國家,除了歐洲之外,亞洲區的印尼,馬來西亞通通跑在我們前面15年以上,美國,日韓雖然起步也晚,但是挾其岸上重工業之根基,追上去也是指日可待.
台灣海上風力發電的本土化面臨的,有天嶄(無法克服);有鴻溝(不怕摔死的可以奮力一躍);有陡坡(要就現有的資源,法規,人力踩足油門往前衝,全看陡坡與馬力之比例,衝不上去就是倒退嚕)
撇開打樁前的海況觀測,底床測量,海生物統計等前置作業,就從打樁開始,每隻風機就要動員1艘(打樁船(WTIV)+2艘氣泡幕船(DCBV)+4艘警戒船(Guard V)+4艘鯨豚觀測船(MMO),這11艘一組的船團形成圍繞在打樁船(WTIV)為圓心的4層同心圓,半徑為750公尺(MMO),主角是位在圓心上的WTIV,,它就是”天嶄”
https://mship.no/subsea-noise-mitigation/410-subsea-noise-mitigation-european-patent-ep-2-898-351-b1.html
台灣目前海上風力發電還多在30-45米的淺水區,目前全球也就這麼50艘WTIV,
由於是淺水區所以用到的多是歐美即將被淘汰的二軍,不過即使是二軍,二手的也在15億台幣,新造的約在20/22億台幣,撇開對民營公司如此鉅額的投資不說,船上新式電腦軟體及操作;重型吊桿手(液壓補償式吊桿)的執照與人選,就算是老外肯掏心掏肺的教,也再再都需要”破格組成”英語流暢的國家教練隊上去當種子教官,,這種資本密集,技術密集,的綠色通道(跨部會單一窗口”就不是”民營企業”能跨過的”天嶄”.所以在上述11艘船團的圓心,核心技術永遠掌握在老外手中!
再談談鴻溝,圓心之外就是AHTs或是PSV組成的雙層氣泡幕船,(新造一條的造價也要5/6億),所以民企多進口二手船,主要目的在於將WTIV打樁時的噪音降躁到12dB以下,要24小時開啟動力定位系統(DP)抗流抗風的圍繞在圓心等距之外打轉畫圓圈,並施放氣泡幕,DP?台灣發不出執照,保險公司及開發商要求甚嚴,除非有執照,國家代表隊上來也沒用,這是一到”鴻溝”,已經有民營企業”不怕死”的在祕密訓練”本國籍殺手”,企圖一躍而過跨此鴻溝,就怕訓練完後,殺手夜奔敵營,反手一刀殺到東家! 特殊船種的專業認證,永遠掌握在老外的手中!
陡坡!!!最辛苦,辛苦的是面對XYZ世代的草莓一族船員, 3NO/3YES,手藝?NO!, 明天?/NO!, 紀律?/NO! ; 高薪?/YES, 休假?/YES, WiFi?/YES 吃苦耐勞及服從紀律等競爭力,掌握在印菲船員手中,
所以,海工業之本土化,在上有歐洲下有印菲的夾殺下,唯一可以落實的,就剩下”鯨豚觀察員”,而且只有2023-2025三年的時間.(基樁打完後,也就沒啥好觀測了)
工程要徑圖軟體 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
軟體吞噬硬體的 AI 時代,晶片跟不上演算法的進化要怎麼辦?
作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 23 日 8:00 |
身為 AI 時代的幕後英雄,晶片業正經歷漸進持續的變化。
2008 年之後,深度學習演算法逐漸興起,各種神經網絡滲透到手機、App 和物聯網。同時摩爾定律卻逐漸放緩。摩爾定律雖然叫定律,但不是物理定律或自然定律,而是半導體業發展的觀察或預測,內容為:單晶片整合度(積體電路中晶體管的密度)每 2 年(也有 18 個月之說)翻倍,帶來性能每 2 年提高 1 倍。
保證摩爾定律的前提,是晶片製程進步。經常能在新聞看到的 28 奈米、14 奈米、7 奈米、5 奈米,指的就是製程,數字越小製程越先進。隨著製程的演進,特別進入10 奈米後,逐漸逼近物理極限,難度越發增加,晶片全流程設計成本大幅增加,每代較上一代至少增加 30%~50%。
這就導致 AI 對算力需求的增長速度,遠超過通用處理器算力的增長速度。據 OpenAI 測算,從 2012 年開始,全球 AI 所用的演算量呈現等比級數增長,平均每 3.4 個月便會翻 1 倍,通用處理器算力每 18 個月至 2 年才翻 1 倍。
當通用處理器算力跟不上 AI 演算法發展,針對 AI 演算的專用處理器便誕生了,也就是常說的「AI 晶片」。目前 AI 晶片的技術內涵豐富,從架構創新到先進封裝,再到模擬大腦,都影響 AI 晶片走向。這些變化的背後,都有共同主題:以更低功耗,產生更高性能。
更靈活
2017 年圖靈獎頒給電腦架構兩位先驅 David Petterson 和 John Hennessy。2018 年圖靈獎演講時,他們聚焦於架構創新主題,指出演算體系結構正迎來新的黃金 10 年。正如他們所判斷,AI 晶片不斷出現新架構,比如英國 Graphcore 的 IPU──迥異於 CPU 和 GPU 的 AI 專用智慧處理器,已逐漸被業界認可,並 Graphcore 也獲得微軟和三星的戰略投資支援。
名為 CGRA 的架構在學界和工業界正受到越來越多關注。CGRA 全稱 Coarse Grained Reconfigurable Array(粗顆粒可重構陣列),是「可重構計算」理念的落地產物。
據《可重構計算:軟體可定義的計算引擎》一文介紹,理念最早出現在 1960 年代,由加州大學洛杉磯分校的 Estrin 提出。由於太過超前時代,直到 40 年後才獲得系統性研究。加州大學柏克萊分校的 DeHon 等將可重構計算定義為具以下特徵的體系結構:製造後晶片功能仍可客製,形成加速特定任務的硬體功能;演算功能的實現,主要依靠任務到晶片的空間映射。
簡言之,可重構晶片強調靈活性,製造後仍可透過程式語言調整,適應新演算法。形成高度對比的是 ASIC(application-specific integrated circuit,專用積體電路)。ASIC 晶片雖然性能高,卻缺乏靈活性,往往是針對單一應用或演算法設計,難以相容新演算法。
2017 年,美國國防部高級研究計劃局(Defence Advanced Research Projects Agency,DARPA)提出電子產業復興計劃(Electronics Resurgence Initiative,ERI),任務之一就是「軟體定義晶片」,打造接近 ASIC 性能、同時不犧牲靈活性。
照重構時的顆粒分別,可重構晶片可分為 CGRA 和 FPGA(field-programmable gate array,現場可程式語言邏輯門陣列)。FPGA 在業界有一定規模應用,如微軟將 FPGA 晶片帶入大型資料中心,用於加速 Bing 搜索引擎,驗證 FPGA 靈活性和演算法可更新性。但 FPGA 有局限性,不僅性能和 ASIC 有較大差距,且重程式語言門檻比較高。
CGRA 由於實現原理差異,比 FPGA 能做到更底層程式的重新設計,面積效率、能量效率和重構時間都更有優勢。可說 CGRA 同時整合通用處理器的靈活性和 ASIC 的高性能。
隨著 AI 演算逐漸從雲端下放到邊緣端和 IoT 設備,不僅演算法多樣性日益增強,晶片更零碎化,且保證低功耗的同時,也要求高性能。在這種場景下,高能效高靈活性的 CGRA 大有用武之地。
由於結構不統一、程式語言和編譯工具不成熟、易用性不夠友善,CGRA 未被業界廣泛使用,但已可看到一些嘗試。早在 2016 年,英特爾便將 CGRA 納入 Xeon 處理器。三星也曾嘗試將 CGRA 整合到 8K 電視和 Exynos 晶片。
中國清微智慧 2019 年 6 月量產全球首款 CGRA 語音晶片 TX210,同年 9 月又發表全球首款 CGRA 多模態晶片 TX510。這家公司脫胎於清華大學魏少軍教授起頭的可重構計算研究團隊,從 2006 年起就進行相關研究。據芯東西 2020 年 11 月報導,語音晶片 TX210 已出貨數百萬顆,多模組晶片 TX510 在 11 月也出貨 10 萬顆以上,主要客戶為智慧門鎖、安防和臉部支付相關廠商。
先進封裝上位
如開篇提到,由於製程逼近物理極限,摩爾定律逐漸放緩。同時 AI 演算法的進步,對算力需求增長迅猛,逼迫晶片業在先進製程之外探索新方向,之一便是先進封裝。
「在大數據和認知計算時代,先進封裝技術正在發揮比以往更大的作用。AI 發展對高效能、高吞吐量互連的需求,正透過先進封裝技術加速發展來滿足。 」世界第三大晶圓代工廠格羅方德平台首席技術專家 John Pellerin 聲明表示。
先進封裝是相對於傳統封裝的技術。封裝是晶片製造的最後一步:將製作好的晶片器件放入外殼,並與外界器件相連。傳統封裝的封裝效率低,有很大改良空間,而先進封裝技術致力提高整合密度。
先進封裝有很多技術分支,其中 Chiplet(小晶片/芯粒)是最近 2 年的大熱門。所謂「小晶片」,是相對傳統晶片製造方法而言。傳統晶片製造方法,是在同一塊矽晶片上,用同一種製程打造晶片。Chiplet 是將一塊完整晶片的複雜功能分解,儲存、計算和訊號處理等功能模組化成裸晶片(Die)。這些裸晶片可用不同製程製造,甚至可是不同公司提供。透過連接介面相接後,就形成一個 Chiplet 晶片網路。
據壁仞科技研究院唐杉分析,Chiplet 歷史更久且更準確的技術詞彙應該是異構整合(Heterogeneous Integration)。總體來說,此技術趨勢較清晰明確,且第一階段 Chiplet 形態技術較成熟,除了成本較高,很多高端晶片已經在用。
如 HBM 儲存器成為 Chiplet 技術早期成功應用的典型代表。AMD 在 Zen2 架構晶片使用 Chiplet 思路,CPU 用的是 7 奈米製程,I/O 使用 14 奈米製程,與完全由 7 奈米打造的晶片相比成本約低 50%。英特爾也推出基於 Chiplet 技術的 Agilex FPGA 系列產品。
不過,Chiplet 技術仍面臨諸多挑戰,最重要之一是互連介面標準。互連介面重要嗎?如果是在大公司內部,比如英特爾或 AMD,有專用協議和封閉系統,在不同裸晶片間連接問題不大。但不同公司和系統互連,同時保證高頻寬、低延遲和每比特低功耗,互連介面就非常重要了。
2017 年,DARPA 推出 CHIPS 戰略計劃(通用異構整合和 IP 重用戰略),試圖打造開放連接協議。但 DARPA 的缺點是,側重國防相關計畫,晶片數量不大,與真正商用場景有差距。因此一些晶片業公司成立組織「ODSA(開放領域特定架構)工作組」,透過制定開放的互連介面,為 Chiplet 的發展掃清障礙。
另闢蹊徑
除了在現有框架內做架構和製造創新,還有研究人員試圖跳出電腦現行的范紐曼型架構,開發真正模擬人腦的計算模式。
范紐曼架構,數據計算和儲存分開進行。RAM 存取速度往往嚴重落後處理器的計算速度,造成「記憶體牆」問題。且傳統電腦需要透過總線,連續在處理器和儲存器之間更新,導致晶片大部分功耗都消耗於讀寫數據,不是算術邏輯單元,又衍生出「功耗牆」問題。人腦則沒有「記憶體牆」和「功耗牆」問題,處理訊息和儲存一體,計算和記憶可同時進行。
另一方面,推動 AI 發展的深度神經網路,雖然名稱有「神經網路」四字,但實際上跟人腦神經網路運作機制相差甚遠。1,000 億個神經元,透過 100 萬億個神經突觸連接,使人腦能以非常低功耗(約 20 瓦)同步記憶、演算、推理和計算。相比之下,目前的深度神經網路,不僅需大規模資料訓練,運行時還要消耗極大能量。
因此如何讓 AI 像人腦一樣工作,一直是學界和業界積極探索的課題。1980 年代後期,加州理工學院教授卡弗·米德(Carver Mead)提出神經形態工程學的概念。經過多年發展,業界和學界對神經形態晶片的摸索逐漸成形。
軟體方面,稱為第三代人工神經網路的「脈衝神經網路」(Spike Neural Network,SNN)應運而生。這種網路以脈衝信號為載體,更接近人腦的運作方式。硬體方面,大型機構和公司研發相應的脈衝神經網路處理器。
早在 2008 年,DARPA 就發起計畫──神經形態自適應塑膠可擴展電子系統(Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics,簡稱 SyNAPSE,正好是「突觸」之意),希望開發出低功耗的電子神經形態電腦。
IBM Research 成為 SyNAPSE 計畫的合作方之一。2014 年發表論文展示最新成果──TrueNorth。這個類腦計算晶片擁有 100 萬個神經元,能以每秒 30 幀的速度輸入 400×240pixel 的影片,功耗僅 63 毫瓦,比范紐曼架構電腦有質的飛躍。
英特爾 2017 年展示名為 Loihi 的神經形態晶片,包含超過 20 億個晶體管、13 萬個人工神經元和 1.3 億個突觸,比一般訓練系統所需的通用計算效率高 1 千倍。2020 年 3 月,研究人員甚至在 Loihi 做到嗅覺辨識。這成果可應用於診斷疾病、檢測武器和爆炸物及立即發現麻醉劑、煙霧和一氧化碳氣味等場景。
中國清華大學類腦計算研究中心的施路平教授團隊,開發針對人工通用智慧的「天機」晶片,同時支持脈衝神經網路和深度神經網路。2019 年 8 月 1 日,天機成為中國第一款登上《Nature》雜誌封面的晶片。
儘管已有零星研究成果,但總體來說,脈衝神經網路和處理器仍是研究領域的方向之一,沒有在業界大規模應用,主要是因為基礎演算法還沒有關鍵性突破,達不到業界標準,且成本較高。
附圖:▲ 不同製程節點的晶片設計製造成本。(Source:ICBank)
▲ 可重構計算架構與現有主流計算架構在能量效率和靈活性對比。(Source:中國科學)
▲ 異構整合成示意動畫。(Source:IC 智庫)
▲ 通用處理器的典型操作耗能。(Source:中國科學)
資料來源:https://technews.tw/2021/02/23/what-to-do-if-the-chip-cannot-keep-up-with-the-evolution-of-the-algorithm/?fbclid=IwAR0Z-nVQb96jnhAFWuGGXNyUMt2sdgmyum8VVp8eD_aDOYrn2qCr7nxxn6I
工程要徑圖軟體 在 Untyped 對啊我是工程師 Youtube 的最讚貼文
垃圾桶撿到實習 美國軟體工程實習經驗分享 Part. 2 | I got my SDE Internship @ DocuSign in the Trash can
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上一集中講完我是如何在大學四年中開始累積將近一年的軟體工程實習經驗的,這事就要來聊我的第二個實習 —— 一個在垃圾桶裡撿到的DocuSign實習機會。影片中提到我是如何找到它的,面試歷程,還有實習的工作內容跟學習心得~ 真的很感謝神給我這樣的故事可以分享給你們。
這次的內容:
1. 垃圾桶裡撿到實習機會的過程 How I found an Internship in a Spam folder 0:50
2. 垃圾桶中找到的實習經驗分享 How Awesome/Fun/Precious the Internship was 7:55
2.1 是誰把實習丟在垃圾桶裡 8:35
2.2 實習工作內容的正經事 9:05
2.3 吃喝玩樂不可少 11:00
2.4 比敲鍵盤更重要的事 12:35
2.3 人生中總是充滿意外 13:37
希望能幫助到要找工作或正在找實習的你!一起加油吧~
上一集還沒看的看這邊👇🏻👇🏻👇🏻
美國實習經驗分享 Part. 1 一年軟體工程實習經驗的開始 | The Start of My 1 Year Internship Experience
https://youtu.be/qdxulBz0kFA
#垃圾桶撿到實習 #jobhuntingishard
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Untyped 對啊我是工程師 - There are so many data types in the world of computer science, so are the people who write the code. We aim to UNTYPE the stereotype of engineers and of how coding is only for a certain type of people.
凱心琳: 一個喜歡電腦科學邏輯推理,在科技圈努力為性別平等奮鬥的工程師。
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工程要徑圖軟體 在 Untyped 對啊我是工程師 Youtube 的最佳貼文
美國實習經驗分享 Part. 1 一年軟體工程實習經驗的開始 | The Start of My 1 Year Internship Experience
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大家期待已久的實習經驗分享終於開始啦~然後就一不小心講太多了
其實凱心琳我從從來沒想過自己會實習4次,然後能在大學畢業前累積了1年的工作經驗,過程波折艱辛有笑有淚,希望能把故事經驗分享給大家,讓大家對軟體工程實習有更多了解,少走點冤枉路!
這次的內容分成5個部分
1. 大學前情提要 Some Background, FYI 1:30
2. 大一初生之犢 Fear Not, FOB 2:35
3. 大二台灣實習 The Very First Internship in My Life 5:10
4. 就業展歷險記 Career Fair is Unfair 8:20
5. 大三面試序曲 Taste of Interviews 12:25
內容中有講到如何從零開始找實習面試,美國的就業展的狀況等等...
最重要的是:不擅長面試不代表你不是好的工程師!
We are not defined by our interview process!
我知道切得有點尷尬,下一集馬上就會出爐囉~
#面試慘痛經驗 #實習不好找 #不擅長面試的工程師也很棒
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工程要徑圖軟體 在 Untyped 對啊我是工程師 Youtube 的精選貼文
Coding vs Programming 軟體工程師在 編碼 or 編程? | 5 Differences between Coding and Programming【電腦說人話】
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軟體工程師到底在幹嘛?內行外行怎麼說?
Coding? Programming? 程式設計?編碼編程?想到電腦科學就會想到這些詞,但是它們到底是什麼意思?差別又在哪呢?
讓凱心琳告訴你這兩個詞的5大層面的差別!
(Tools 使用工具, Expertise 專業知識, Approach 方法途徑, Outcome 成果產出, Learning 學習過程)
在這個人手好幾台電腦的時代,實在是有好多電腦的詞聽不懂。Cookie 不再是好吃的餅乾,Class不再是學生上的課,Bug 因為非常不一樣的原因而令人討厭。Coding, Programming 兩個詞表面上好像一樣,但是實際上卻截然不同。好多詞不懂~沒關係!讓 Untyped 為你解惑!
【電腦說人話】這個系列是希望透過口語化的方式,透過生活中的例子去介紹一些看似艱澀像外星語但實際上卻不難懂的電腦科學專有名詞。希望能讓曾經對這些詞彙充滿畏懼與疑惑的妳,能夠不再害怕,勇敢學習Computer Science!
【㊫ 電腦科學/軟體工程 學習資源 📖】
全端工程師密技 Full Stack Eng - Career Path (Codecademy)
https://bit.ly/3niTwLN
前端工程師密技 Front End Eng - Career Path (Codecademy)
https://bit.ly/32K1eql
用Scala學習函式程式設計
https://bit.ly/2IF0Thv
Scala 函数式程式設計原理
https://bit.ly/3kBQXTb
平行程式設計
https://bit.ly/3pCeaZf
Android 應用程式開發 專項課程
https://bit.ly/3lGCUwW
普林斯頓大學 電腦科學 演算法 基礎理論
https://bit.ly/3nxomAh
Go 語言學起來
https://bit.ly/35AWhlv
Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java 專項課程
https://bit.ly/2IGnlH4
Java 軟體工程基礎課程
https://bit.ly/3fa4gJi
全端開發 跨平台手機app 開發 完整課程
https://bit.ly/2UCGWum
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【相關連結】
Coding vs Programming
[https://www.codementor.io/@edwardbailey/coding-vs-programming-what-s-the-difference-yr0aeug9o]
[https://www.educba.com/coding-vs-programming/]
[https://www.goodcore.co.uk/blog/coding-vs-programming/]
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工程要徑圖軟體 在 專案進度表的製作(PROJECT).wmv - YouTube 的美食出口停車場
Project Beginner Tutorial · 快速上手Microsoft Project教學課程附講義( 軟體 介紹、專案排程、資源排程、預算規劃、輸出圖表). ... <看更多>