農家子弟半年成功轉職Java工程師?!成功背後的祕密竟是…?

農家子弟半年成功轉職Java工程師?!成功背後的祕密竟是...?
農家子弟半年成功轉職Java工程師?!成功背後的祕密竟是…?

沒想到零基礎的他靠半年成功轉職Java工程師?到底是怎麼辦到的?!


▲ 吳先生在來達內上Java課程、轉職軟體工程師前,曾因傷返鄉休養、順便幫家裡種田(示意圖,非本人)

 

大學畢業後負傷返家 重新思考職涯方向

農家子弟吳同學十分熱愛運動,但是在大學畢業前卻因不小心受了傷,造成行動不便。畢業後,吳同學決定先回家專心養傷再決定未來的方向。

吳同學家中務農,因此常需要幫忙種田。但是負傷種田,對吳同學可以說是很大的負擔,吳同學就決定找不需常用到體力、收入又穩定的工作。軟體工程師的工作,就非常符合吳同學求職的方向。

在一次偶然的機會下。吳同學得知達內教育有針對 IT 產業,做從無到有的職前培訓。而台灣業界最盛行的程式語言是 Java,對此方面的人才需求量高。吳同學毅然決然下定決心,報名達內教育的 「Java就業班」,從零開始,密集學習 Java 程式語言的技能。

半年衝刺有成,面試大放異彩

達內教育會在學員結業前夕,要求學員們在教務團隊的輔導之下,獨立完成業界專題,做為求職的作品集。

 


▲ 科技公司來達內教育集體面試Java工程師,吳同學在其中。

 

吳同學與同期的學員們在近來達內學習半年後,都花了千辛萬苦,在團隊的輔導之下完成各自的作品集、準備好自己的履歷,吸引了兩間科技公司來達內「獵才」。

這兩間公司的面試主管,親自來達內教育「集體面試」。吳同學也是 5 個面試者個其中一人,跟其他中途轉業的面試者比起來,算是比較年輕的。其中一間公司專替金融機構做軟體開發與維護,這些軟體需要有高度的保密性,才能防止駭客入侵而取得客戶資料,剛好符合吳同學的志趣所在。

面試官問吳同學:「既然同樣是幫金融機構撰寫軟體,為何不選擇直接去銀行面試?」

吳同學表示:「在達內學習的期間,也有金融機構的朋友請他過去幫忙維護 Cobol (註:一種古老的高階程式語言,現今台灣不少銀行-尤其是傳統的那幾間,仍因機器老舊的緣故,所以只能使用 Cobol 語言。)。但是隨著網銀、金融科技及 App 等新型態的銀行網路系統功能逐年提升,Cobol 語言很快就會面臨被 Java 取代的窘境。」

今日大多數銀行,雇用的資訊人員仍以,Cobol 工程師為大宗,所以當需要新型態的網路銀行、App 等系統則,還是得委託坊間的科技公司撰寫維護。但是吳同學的人生才要開始,若讓他直接去當 COBOL 人員可能面臨跟其他資深 COBOL 工程師一樣,幾年後就必須退下的窘境。所以吳同學表示:「若能透過達內教育學習 Java 課程並參與就業媒合,則可直接進入 Java 業界。」

「當寫出來的程式可運行的那一刻,我就不覺得痛苦了」

在面試中,吳同學不斷強調學習 Java 課程讓他感到很有成就感,甚至說:

「當我寫出來的程式,可以運行的那一刻時,我就不會覺得長時間與電腦為伍痛苦了!」

吳同學陽光、積極的笑容與態度,彷彿他的體傷不存在般。他只為了學會 Java 技能並得到想要的工作而充滿感恩,面試主管也被吳同學的正能量感染,自然而然,吳同學順利拿到了 Java 工程師的 offer!
 

 

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自從轉行當Java工程師後,總算不用再靠人脈過生活了!


▲ 謝先生在來達內上課轉職前,是天天拜訪客戶的保險業務(示意圖,非本人)

 

「有時離成交,真的就只差那麼一點點運氣!」

謝先生是某保險公司的業務主管,帶領一群菁英業務團隊,成天在外積極拜訪、服務客戶。但是…

「有時離成交,真的就只差那麼一點點運氣!」謝先生感嘆說:「然而這個運氣也不是掌握在自己身上。」

謝先生覺得技術性的工作穩定性高,決定學一技之長。「也許花些時間,上個像是 Java 課程等的自我投資,就可以脫離看天吃飯的日子。」

穩定「師字輩」工作 轉職門檻高

閱人無數的謝先生,有不少「師」字輩的客戶,如會計師、律師、醫師、工程師等。他們的的收入不只穩定,還比大多數人高。

然而這些職業的養成並非一朝一夕,許多都要在大學本科系就讀至少四年,還要有實習經驗才行。

轉職工程師 進可攻退可守-可接案可就業

好在達內教育有針對「師字輩」工作中的「工程師」開設 6~9 個月左右的養成班,他們跟其他以學術性的「考到證照」為訴求的補習班不同,主打的是就業的「即戰力」。「結業即就業」是他們的招牌。

至於程式語言這麼多、謝先生要選哪個從頭開始學起?

達內教育的顧問就告訴謝先生:目前台灣的就業市場中,對於 Java 技能的需求最多。於是謝先生就選擇 Java 課程來自我投資。

為何選擇達內教育?

然而開設 Java 課程的同業如此多,謝先生貴為保險公司的主管,懂得如何選擇高 CP 值、低風險的標的,為何會選擇在台灣開業沒有很久的達內教育?

【教學方向】 就業導向 vs.考照取向

因為大部分的補習班教學為學術導向的「考取證照」,老師教的內容都會以考題為主,跟產業的實務需求說實話有一定的差距。

【結業作品】 獨立完成 vs.輕鬆分工

而某間也有產學合作、也是主打「就業」的競品,期末驗收專案都是「分工完成」的,也就是每個人都只要負責一部分就好!這樣下來,就算做出完整的作品,每個人也都只熟悉整個專案的一部分。「但是你的同梯學員是不可能跟你一起到同間公司工作!」

達內教育對學生的要求是「一人獨力完成一個專案」,老師也會從旁輔導。過程雖然比較辛苦,但是所有的部分都完成後,「全部都是自己會的」!帶著自己一手打造完成的企業及專案面試,「比較有把握,也不怕被面試主管問倒…因為通通都是自己親手完成的」

背水一戰 零基礎挑戰 Java 就業

謝先生選擇了 Java 就業課程,決定背水一戰!連續六個月,每天從早上九點到晚上六點,都在達內教育內密集學習、衝刺。一有問題,馬上詢問隨時待命的輔導老師。經過了半年的磨練之後,謝先生也在達內教育安排的面試媒合中大放異彩,順利接到某科技公司的 offer。

面試時大放異采 順利轉職 Java 工程師

本職為保險業務的謝先生,除了獨力完成的專案外,出色的表達能力很快就在集體面試中,獲得面試主管的注意。

面試主管對於謝先生過去的保險業務工作感到好奇,問:「過去你帶領一群團隊,這麼優秀的主管,怎會想要轉職工程師?」 謝先生不禁無奈地回答:「成交所倚靠的人脈、運氣太重。所以想多個就業技能。」

也許當 Java 工程師沒辦法像保險業務般,遇到一次大客戶就可急速發財;但每個月都有固定薪資進帳,而且所得比大多數上班族優渥,再加上外接案子的收入,總進帳可是不容小覷!更棒的是,不用看天吃飯、不需再為人脈的流失而患得患失了!

 

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二、非監督式學習

1. 隨機森林(Random Forest)

隨機森林可以視為決策樹的延伸,可以把隨機森林當作是多個決策樹組合而成,並加入隨機分配的訓練資料,以大幅增進最終的運算結果。其想法就是結合多個「弱學習器」(即決策樹)來建構一個「強學習器」模型。這種方法被稱為「集成」(Ensemble Method)。同時也能降低單個決策樹出錯的風險。

▲ 決策樹演算法示意圖

 

如果創建一個隨機森林模型預測數值,只有第三個決策樹預測為 0,但是如果整合所有決策樹的結果,將會判斷出預測值是為 1。

隨機森林的優點為可以處理大量的輸入變數,同時可以計算各例中的親近度,對於資料探勘、偵測離群點和將資料視覺化非常有用。

2. 聚類分析(Cluster analysis)

聚類分析是統計資料分析的技術,後來在像是機器學習等領域受到廣泛應用。「聚類」是把相似的物件通過靜態分類,分成不同的組別或子集(subset)。聚類有很多種方法,常見的如 K-means、層次聚類(Hierarchical clustering)、譜聚類(Spectral Clustering)等等。

▲ 「聚類」是把相似的物件通過靜態分類,分成不同的組別或子集 (圖片來源: geeksforgeeks.org)

 

聚類時,把需要實現的目標只是要把相似的東西聚到一起,一個聚類算法只需要知道如何計算相似度就可以開始分類,因此聚類算法並不需要使用訓練資料進行學習。

3. 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)

主成分分析 PCA 是一個在機器學習與統計學領域中被廣泛用來分析資料、降低數據維度以及去關聯的線性降維方法。降維(Dimension reduction)是當資料維度數(變數)很多的時候,嘗試讓維度數(變數)少一點,但資料特性不會差太多的方法。

機器學習使用 PCA 達到降維的目的,主要是為了避免「維數災難」,或稱「維度詛咒」,指當維度增加時,分析和組織高維空間因體積指數增加而遇到各種問題:在機器學習問題中,模型預測能力會隨著維度的增加而減小。

4. 奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)

奇異值分解 SVD 是線性代數中一種重要的矩陣分解,不僅可以用於降維演算法中的特徵分解,還可以用於推薦系統以及自然語言處理等領域。

▲ 實數 2×2 矩陣 M 的奇異值分解 UΣV * 的圖示。(圖片來源:圖片來自 Wikipedia)

 

SVD 矩陣是一個複雜的實復負數矩陣,給定一個 m 行、n 列的矩陣 M,則 M 矩陣可以分解為 M = UΣV。U 和 V 是么正矩陣(unitary matrix),Σ 為對角陣。

SVD 在某些時候可以做為簡化版的 PCA 利用。PCA 演算法可以不用做特徵分解,而是做 SVD 來完成,在樣本量很大的時候很有效。實際上 Python 的免費機器學習庫「scikit-learn」的 PCA 演算法的背後真正的實現就是用 SVD。

獨立成分分析(Independent components analysis,ICA)

ICA 是一種利用統計原理進行計算的方法。前面在主成分分析(PCA)時談到「降維」的方法,但對符合高斯分佈的樣本點比較有效,那麼對於其他分佈的樣本,則是適合用「主元分解」的 ICA。

ICA 會假設現有資料其實是多個彼此獨立的資料、透過混合後成為現有資料,因此期望能夠從手中的資料,回推出是哪些獨立的分配。例如 ICA 的經典問題「雞尾酒會問題」(cocktail party problem):描述給定混合信號,如何分離出雞尾酒會中同時說話的每個人的獨立信號。

▲ ICA 的經典問題「雞尾酒會問題」示意圖:目的是從混合信號 Mixture1 和 Mixture2 中恢復成每個人的獨立信號 Person1和Person2。(圖片來源:vocal.com)

 

ICA 是研究盲信號分離(blind signal separation)的一個重要方法,並且在實際中也有很多應用。

為何使用 Python 學機器學習、而不是 R 語言?

介紹完當今應用最廣泛、最熱門的幾大機器學習演算法,可以看出從數據分析、統計分析到模型驗證等等都應用在其中。

Python 可以說是簡單上手的程式語言,原本就適合作為第一個入門的程式語言,而透過如 scikit-learn 的 Python 機器學習套件,在 Python 中提供大量常見的機器學習演算法和許多實用的函式庫,亦能呈現該演算法資料輸出的型態,相當方便。

當然 Python 和 R 語言不是互斥,許多工程師也是在兩者之間切換,但是有鑑於 Python 是當今的通用語言,除了AI人工智慧領域外也可以廣泛應用在各種領域,其免費及開源的特性, 有許多支持 Python 的輔助工具、大型模組與函式庫,可以簡單上手數據分析或複雜的程式計算,以及能與幾乎所有現代作業系統兼容等的特點,讓它脫穎而出。

以投資報酬率而言,如果是要從頭開始選擇一種程式語言學習,Python 肯定是最佳的選擇。

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隨著人工智慧的深入發展,沒有學習能力的 AI 侷限性越發明顯,為了突破這個瓶頸,「機器學習」逐漸成為 AI 領域的研究核心之一,也發展出各種機器學習的演算法。

現在有哪些熱門的算法?各有什麼特點?本次就要來盤點幾個常用的機器學習演算法,並告訴你為何機器學習語言要首選 Python

機器學習演算法大致上可以分為三類:監督式學習(Supervised learning)、非監督式學習(Unsupervised learning)與強化式學習(Reinforcement learning)。

本次將會著重介紹「監督式學習」與「非監督式學習」的演算法。

一、監督式學習

監督學習算法可以分成兩個大方向:分類和迴歸。

1. 線性迴歸(Linear Regression)

▲ 線性回歸的視覺化,平面內有一系列點,尋找出一條最能擬合資料趨勢分布的線用來預測新的資料出現的位置

 

線性回歸源自於統計學的方法,透過一個或多個自變量與因變量進行建模的回歸分析。視覺化後如上圖,平面內有一系列點,尋找出一條最能擬合資料趨勢分布的線,也可以用來預測新的資料出現的位置,就叫線性回歸。

在線性回歸中,數據使用線性預測函數來建模,並且未知的模型參數也是通過數據來估計,簡單的線性回歸公式為:

▲ 簡單的線性回歸公式

 

y 是因變量(y)對自變量(x)任何給定值的預測值;B0 是截距,即 x 為 0 時 y 的預測值;B1 是回歸係數–表示期望 y 隨著 x 的增加而改變多少;x 是自變量(期望的變量影響 y);e 是估計值的誤差,或表示回歸係數估計值有多少變化。

2. 邏輯回歸(Logistic Regression)

邏輯回歸延伸自線性回歸,是一個二元分類算法,透過選取不同的特徵與權重來對樣本進行機率分類。

邏輯回歸會使用某種函數將機率值壓縮到某一特定範圍,如 Sigmoid 函數。S 函數是一種具有 S 形曲線、用於二分類的函數。

▲ 邏輯分布函數圖像(圖片來源:Wikipedia)

 

邏輯回歸的輸出變量是離散型(Discrete),而「回歸」輸出變量為連續值。所以實際上雖然叫「邏輯回歸」,但它屬於「分類型」算法,而非「回歸型」算法。

3. 支援向量機(Support Vector Machine,SVM)

支援向量機 SVM 同樣是一個二元分類算法,它可以在 N 維空間找到一個 (N-1) 維的超平面,以使兩類數據之間的餘量最大化。這個超平面可以使兩個類別之間的邊距或距離最大化,平面內如果存在線性可分的兩類點,SVM 可以找到一條最適直線將這些點分開。

除了進行線性分類之外,SVM 還可以使用核技巧(kernal trick)進行非線性分類,將其輸入隱式對映到高維特徵空間中。

▲ 散點圖展示了線性支援向量機核函式的決策邊界(虛線)(圖片來源:Wikipedia)

 

SVM 的應用範圍很廣,如文字和超文字的分類、大規模圖像識別與分類、手寫字型的辨識等等。

4. 樸素貝葉斯分類器(Naive Bayes classifier)

「貝葉斯推斷」延伸自貝葉斯理論,是描述在擁有部分已知條件下,某事件的發生機率。

而在機器學習中,樸素貝葉斯分類器是以假設「特徵之間是獨立的、不相互影響的」的簡單機率分類器,可以直接利用條件機率相乘的方法,計算出聯合機率分布。

貝葉斯公式為:

▲ 貝葉斯公式

 

也可以表示為:

▲ 貝葉斯公式

 

posterior:通過樣本 X 得到參數 θ 的機率,稱為後驗機率。
likehood:通過參數 θ 得到樣本 X 的機率,即似然函數。通常為數據集的表現。
prior:該樣本 θ 機率,稱為先驗機率。
evidence:樣本 X 發生的機率,即為要預測的值。

即使一般現實世界的資料通常無法滿足貝葉斯理論的假設,但樸素貝葉斯分類器卻是相當實用,因其簡單高效,而辨識效能也不輸許多算法繁複的分類器。貝葉斯模型的應用範圍非常廣泛,大數據、機器學習、資料採擷、Python資料分析等領域都會見到。

5. 決策樹(Decision Tree)

決策樹最一開始是作為決策分析中的方法,指的是每個決策都可能引出複數的事件,最後通向不同結果,視覺化後的圖形很像樹的枝幹,故稱決策樹。

而在機器學習中,決策樹是一種用來處理分類問題的樹狀結構,每個內部節點表示一個評估欄位,而每個分枝代表一個可能的欄位輸出結果,每個則葉節點代表不同分類的類別標記。

▲ 決策樹演算法示意圖

 

ID3、C4.5 、C5.0、CHAID 及 CART 都是決策樹演算法的代表。

決策樹的最主要功能,是藉由分類已知的實例來建立一個樹狀結構,並從中歸納出實例裡、類別欄位與其它欄位間的隱藏規則,通常也能利用來做樣本的預測,同時決策樹產生的模型也具有易於解釋的優點哦。

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去蕪存菁 簡化你繁瑣的工作

行銷引進 AI 工具,最大的原因在於:可以省去行銷人員不斷執行重複性行為,以及將繁瑣龐雜的工作項目簡化。

Python 具體能怎麼幫助行銷人的呢?

1. 自動化文件管理

其實不只是數位行銷人員,辦公中總會要管理統整各式文件、報表、帳單、網頁、傳真或圖片影片,絕對是一項無可避免的日常性工作。

但大量繁瑣的文書處理工作十分費時,而透過 Python 設計出符合自己需求的「自動整理文件」程式,可以省下大筆時間和精力。例如:

  • 自動整理及分類檔案
  • 重命名多個文件
  • 用指定條件搜尋文件夾或文件
  • 自動填寫資料表單
  • 文件清理

電腦中的好幾百份文件,需要各自進行整理、分類、歸類並檔名……這樣的重複勞動可以用 Python 設計一個輕巧的程式,輕鬆自動完成!

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2. 不需要套別人行銷管理的模板

數位行銷的管道千變萬化,搜索型廣告、內容行銷、社群行銷、聯盟行銷、通訊行銷、搜尋引擎優化(SEO)等等,有的行銷人便會採用功能強大的工具軟體來統整和管理行銷活動的方方面面。

即使市面上有許多這樣的工具軟體,但為了滿足大多數客戶的需求,裡面的通用模板可能不符合個人要求。在 Python 的幫忙下,就可以為自己量身打造出合適的工具軟體。

3. 追蹤行銷效果

一項行銷活動結束後,必需要追蹤、分析和後續檢討,以便評估這次行銷效益,並且進行各項調整精進。

Python 具有與數據分析、數學計算相關的功能,因此可以輕鬆地開發一些簡易的程式,藉此來分析其中的不同面向。也適合為廣告式行銷設計追蹤用的工具程式。

各行各業都適合 萬用職場加分技

Python 可以說是當今學習工程師的首選,而對於行銷人而言,它可以說是兼顧「自動化重複性任務、數據挖掘及數據分析」功能的理想之選。

但正如各行業皆嘗試導入 AI 應用是勢不可擋的潮流,現今不論從事什麼產業、何種職位,從業務部門到行銷團隊、從管理階層到社群小編,具備程式語言技能也逐漸成為趨勢,不論何種工作,若擁有程式語言知識都會是一項利器。具有程式設計的思維後,在職場往來上也能與工程師溝通順暢,亦能讓從不同角度去思考。

只要有心想學習程式設計,Python 絕對是適合任何人的程式語言入門磚喔!

 

 

 

 

 

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【為什麼我們要寫這篇文章】
身為「最受歡迎程式語言」,上至人工智慧與大數據、下至網頁開發,Python 通通能搞定!
但你知道 Python 在數位行銷領域也掀起了旋風嗎?為何行銷人也紛紛學起 Python?

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數位行銷(digital marketing)可以說是目前最活躍、增長最快的行銷方式,根據 WiseGuyReports.com 的報告,超過 30 %以上的公司行號,要將近八成的廣告預算都將用在數位行銷上,並且是五年內都規劃如此。

推薦閱讀:網路行銷的7大心法-SEO、SEM、CRO、內容行銷等

當重心都放在數位行銷上,自動化工具和軟體程式等能提高效率、節省成本的「行銷自動化」技術,也順勢成為當前數位行銷領域備受重視的一環。

並且強調代碼可讀性、簡潔的語法和高度易學性的 Python,對於想成為「會程式設計的行銷人」來說,自然會是第一首選。

Python 究竟如何可以成為最佳行銷助手呢?

AI 行銷學 Python 脫穎而出的秘密

程式設計問答網站 Stack Overflow 的最新調查指出,Python 將會在一年內取代 SQL 語言。除了有龐大的市占比,當從事行銷或是數據分析的工作者要學習第一個程式語言,Python 也因以下種種被認為是最佳選擇:

  1. 1. Python 內建大型模組與函式庫,可以簡單上手數據分析或複雜的程式計算
  2. 2. Python 是一種開源語言,可以完全控制原始碼,讓用 Python 編寫自定義程式非常容易,可以根據需要修改自動化工具
  3. 3. 免費及開源的特性,讓 Python 有許多輔助工具、編輯器與 IDE(整合開發環境)
  4. 4. Python 能與幾乎所有現代作業系統兼容
  5. 5. 相比於其他靜態語言,身為動態語言的 Python 語法簡潔、具有較高的彈性
  6. 6. 良好的視覺化能力,輕鬆做到資料視覺化分析

推薦閱讀:連 IBM 都推!入行 AI 人工智慧必學 Python 的 8 大理由

當然對行銷人來說,學習程式語言並不是為了要取代工程師,而是希望能代替自己解決一些邊角卻又耗時的工作。

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科技始於人性,HTML5讓電子書翻頁更有溫度!

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電子書結合HTML5,讓愛讀電子書的你感受到翻頁的溫度!

1. HTML5 書本翻頁動畫特效

 

這是手動翻書頁面特效的基本款。這款 HTML5 翻頁動畫可以用鼠標拖動頁面來模擬手動翻頁的效果,同時也可以點擊書頁的邊框來快速翻頁。

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2. HTML5 3D書本翻頁特效

 

利用 HTML5 和 CSS3 不僅可以實現翻頁動畫,還可以 3D 的立體形式實現。下面這款書本翻頁特效,使用鼠標拖拽書本頁面即可翻動頁面,在翻頁的過程中,書本還可以呈現出3D立體的效果 – 包括書本中的圖片也是有同樣的效果。

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3. HTML5/CSS3書本翻頁3D動畫

 

另一種簡潔版書本3D動畫特效,當我們將鼠標滑過書本時,書本就會自動一頁頁翻過去,書本的3D效果非常鮮明、極簡舒服。

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4.超逼真書本翻頁動畫(CSS3版)

 

這款 CSS3 動畫效果是模擬書本翻頁的動畫特效。當鼠標滑過書本右上角時,書本即可向前翻一頁,而且翻頁動畫非常逼真。由於 CSS3 的運用,我們並不需要使用複雜的圖片來製造逼真的書本效果,書本翻頁可以很簡單地完成。

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5.超逼真書本翻頁動畫(jQuery版)

 

這款 jQuery 書本翻頁 3D 動畫,功能更加強大,支援頁數不限,並且也有非常逼真美觀的視覺效果。書本的內容支持所有的 HTML 元素,彈性高、強大好用。

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6.jQuery/CSS3書本翻頁動畫特效

 

這是一款基於 jQuery 和 CSS3 的書本翻頁動畫特效,外觀清新、還有指示便於操作。除了典籍滑鼠來翻頁之外,我們還可以直接點擊左右按鈕進行翻頁。

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給自己一個改變未來的機會,工地工人半年也能當Java工程師!

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給自己一個改變未來的機會,工地工人半年也能當Java工程師!

工地工人靠半年就能當Java工程師?!真的有這麼厲害?!


▲ Java 軟體工程師董先生,過去是天天在鷹架上工作的帷幕牆工程人員(示意圖,非本人)

 

當初的我是工地做工的人 現在的我是財管軟體開發

我本身從外語系畢業,現在是 Java 軟體工程師,在銀行負責他們的財管系統開發與維護。

成為工程師以前,我是一名帷幕牆工程人員。工作如大家所想,每天在工地、鷹架上頂著豔陽,猶如特技人員走鋼索般危險。

每天工作時內心總有個聲音告訴我,這絕對不是我想要的生活!

找到自己加分關鍵

某次偶然機會下,我被邀請到達內參加 Java/Python 說明會,聽完之後毅然決然決定參加培訓,給自己一個改變的機會。

 


▲ 軟體工程師培訓機構-達內教育經常舉辦課程說明會與實作班,吸引想要轉職的人前來了解

 

未來的趨勢不再是口說的語言,而是科技的程式語言,我內心清楚英文絕對會是一個附加價值而不是主要就業條件。

從零到一的過程

達內 Java 課程非常扎實,從基礎到後期的企業專案-網站架設,每個階段講解都非常清楚,深入淺出的教學,讓我這個非本科系的人也能熟練掌握要點,我喜歡課程當中有趣的專案,像是寫個小遊戲,聊天室,管理系統等等…

除原本課程外還會有額外教學活動,這都能提升個人競爭力,真心覺得自己十分幸運! 有達內帶我認識並進入這個領域,真的大大改變我的人生。

我感謝半年前的自己,做了對的決定!

 


▲成功轉職到某銀行擔任Java工程師的董先生,負責財管系統開發與維護,臉上充滿了成就感的笑容。

 

 

 

 

 

 

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術業有專攻 調酒師與 AI 合作找出大家都愛的威士忌

沒有味蕾的 AI 當然沒辦法憑空想出釀酒配方──於是首先要替 AI 找個師傅,將他靈敏的嗅覺、味覺與經驗傳承給 AI。

「AI:01 Intelligens」的師父就是麥格瑞酒廠的首席調酒師 Angela D’orazio。

Angela 從 2004 年就開始在麥格瑞工作,隨後升任首席鼻子官(chief nose officer)。這個看似玩笑但貼切的稱號,因為媒體不斷的報導,成為 Angela 的第二個頭銜。

Angela 在 2019 年入選威士忌名人堂,這是專為威士忌產業界傑出代表人士致敬所設立之最高榮譽,每年僅頒發給2-3位對威士忌產業具有重大貢獻與影響力的領導人或調酒師。

即使 AI 沒有這位首席鼻子官敏銳的嗅覺、味覺、創意與 10 多年的經驗,但人工智慧的優勢在於可以短時間處理大量資料數據,根據演算法也可能發現出一些原先人工沒有想到的配方。

Angela 在 2019 年入選威士忌名人堂,這是專為威士忌產業界傑出代表人士致敬所設立之最高榮譽,每年僅頒發給2-3位對威士忌產業具有重大貢獻與影響力的領導人或調酒師。

▲ 麥格瑞將過去受歡迎酒款的數據全輸入進 AI 中,期待能找出熱銷的玄機。

Angela將自己擁有的威士忌知識毫無保留傳授給 AI:從如何挑選橡木桶、桶型大小、陳年的黃金時間、風味的資料庫,以及得獎的酒款資訊。除此之外,麥格瑞酒廠也將從1999年以來所生產的七十幾款酒交由人工智慧分析,包含調配比例、客戶意見回饋、網路評論等,包含麥格瑞酒廠 19,000 個私人包桶數據。

這些龐雜紛亂的原始數據經由 AI 分析後,得到幾組會產生最佳威士忌的配方,這些配方最後經過調酒師人工審核、淘汰篩選後,留下五種「最佳配方」,經過Angela的品鑑分級,最終才完成了 AI:01 Intelligens 這款作品。

AI 生產,人類策畫

那麼這款人工智慧酒嘗起來到底是如何呢?獲頒全球威士忌界最高榮譽「蘇格蘭雙耳小酒杯執持者」(The Keepers of The Quaich)的台灣飲食旅遊作家葉怡蘭表示:

「香氣極雅,洋溢香草、椰子、青草、洋梨、蘋果與粉嫩花香;口感柔和秀逸,餘韻略短,隱隱流露過往 Mackmyra 留在我印象中的高緯度地帶冷冽韻致。」

同時她也提出質疑:人類的喜好與風味,此事究竟是否可由演算決定?

不過,要是沒有首席調酒師 Angela D’orazio 多年的專業經驗,AI:01 Intelligens 這款酒也無法擄獲世人的心。一如台灣的人工智慧咖啡師「iDrip」,也是師法於全球多位得獎咖啡師,才能完美再現世界冠軍的手沖咖啡。

推薦閱讀:手沖咖啡不求人 AI人工智慧咖啡師「iDrip」立馬為你泡冠軍咖啡

麥格瑞酒廠也表示,他們相信的是 AI-generated, human-curated(AI 生產,人類策畫),AI 就算能透過演算法找出最多人會喜歡的威士忌,但是仍然是需要由人類主導這一切,引進人工智慧並不是為了取代釀酒師。

最強大的工具,依然需要優秀工匠來製造、調教,因此還是努力去成為那卓越 AI 的創造者,才能真正超越 AI。

 

 

 

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▲ 全球第一款人工智慧打造的威士忌「AI:01 Intelligens」打敗其他真人釀的競品,勇奪美國蒸餾酒協會的兩項大獎 

 

微軟竟然也要搶攻釀酒市場?!原來是要與瑞典威士忌釀酒廠麥格瑞(Mackmyra)聯手合作,開發史上第一款人工智慧 釀造的威士忌!但是沒有味蕾的 AI人工智慧,到底應該要怎麼學會挑穀物、選橡木桶、安排蒸餾…等等專業釀酒師的獨門功夫呢?微軟身為科技巨頭,一直以來不斷嘗試各種領域的創新,這回與瑞典威士忌釀酒廠 Mackmyra、芬蘭科技公司 Fourkind 合作,開發出結合 AI 的威士忌,在 2019 年推出史無前例的人工智慧酒款「AI:01 Intelligens」,並且勇奪美國蒸餾酒協會的兩項大獎。

這到底是怎麼辦到的?在了解 AI 如何釀出酒前,不妨先認識一下釀酒師的十八般武藝!

橡木桶的小宇宙 威士忌釀造學問大

威士忌的釀造過程大致上可以分為這七個步驟:發麥、糖化、發酵、蒸餾、入桶、窖藏陳年、裝瓶。

其中每個步驟,都必須仰賴釀酒師從中調整,例如:挑選穀物的種類、麥芽的烘乾方式、木桶材質與尺寸、採用烘烤或燒烤,氣溫的波動、陳年時間的長短等,都是決定威士忌風味的關鍵。

此外,有的酒款透過採用「二手桶」提升威士忌風味的層次與變化。但若要「過桶」添加更多的風味元素,要選擇波本桶還是雪莉桶?或是混調這兩種不同木桶陳年酒?陳放時間也沒有正確的答案,只能依靠釀酒師認定的巔峰時刻裝瓶。

從穀物發酵到蒸餾熟成,每一道製作過程看似微小的差異,卻能層層堆疊出風味迥異的威士忌。這款征服全世界人味蕾的飲品,背後暗藏的秘辛蘊含科學原理,更是釀酒師的獨門秘技。

但是這些元素要究竟該如何搭配,才是好喝、受歡迎的威士忌配方?除了依靠釀酒師的專業判斷,過去往往都認為需要靠「運氣」。而人工智慧的到來,正好替酒廠解決這個難題!

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