前十大最值得去的IT公司!FaceBook搶下第五名!(下)

前十大最值得去的IT公司!FaceBook搶下第五名!(下)
前十大最值得去的IT公司!FaceBook搶下第五名!(下)

我們耳熟能詳的FaceBook,成為大家最想去的IT公司之一!那還有哪些公司是進入前十名的呢?(下)

 

本篇文章為2021最適合工作的IT公司top10:NVIDIA第一、Google第三,蘋果竟連前10名都沒有?的下篇,想回顧前四名 NVIDIA、Google、Microsoft 與 HubSpot 這些公司為何成為美國科技人最想去的公司,請點擊上述連結看精采介紹!

第 5 名:Facebook

Facebook 拿下高分的原因之一同樣與疫情應對有關。在 2020 年 5 月,馬克·祖克柏宣佈 Facebook 在未來 5-10 年有 50% 的員工會實現永久遠程辦公。員工從漫長的通勤時間抽身,可以在任何地方上班,遠距工作也能讓人才招募不再受限,全國甚至全球的人才都可以隨時應徵。

一名在 Facebook 負責用戶隱私項目的專案經理表示:「薪資、福利和工作與生活之間的平衡非常棒!有很多機會可以從事富有意義的項目。在經歷了 COVID-19 的衝擊後,管理高層向遠距工作的員工提供了大力的支持。」

第 6 名:LinkedIn

LinkedIn 是一款商業型社交服務網站,使用者在完成註冊後可以自動產生電子名片,是專門為商業人士設立的社群網路服務,擁有超過 4 億的使用者。

一位在 LinkedIn 工作超過 5 年高級軟體工程師這樣寫道:「LinkedIn 就像一個完美的小泡泡,每個人都非常友善,文化也很棒!公司特別關心員工的健康,尤其是在受到 COVID-19 影響後。在這邊工作的優點很驚人:工程師有權獨立做出重要決定。LinkedIn 已經相當成熟,因此可以在大型項目中學到很多東西。」

第 7 名:DocuSign

DocuSign 是一個雲端電子簽名平台,供企業用戶建置多重安全管理機制,保障簽核機密、,加速文件簽核流程,還可以更快速執行合約。DocuSign 是少數在 COVID-19 影響下反而逆市大升的公司,因疫情危機迫使許多企業加快採用電子簽名和雲端協議管理,讓 DocuSign 第一季的收入增長 39%、訂單增長 59%。

「我在這裡工作了一年多,對公司印象深刻。DocuSign 的銷售文化十分具有競爭力,我所有的同事與主管都展露出他們是真心關懷我的成功。 公司在 COVID-19 期間也應對得很好,努力確保員工在家中工作時也能獲得成功。

第 8 名:KnowBe4

KnowBe4 是一家資訊安全培訓公司,提供企業培訓員工安全意識、模擬網路釣魚和其他安全威脅等服務。KnowBe4 創始人兼 CEO Stu Sjouwerman 曾表示:「網路釣魚、勒索病毒和其他形式的資安問題威脅著大眾的同時,也正表示資安培訓的市場快速增長。」

一名 KnowBe4 員工在評論標題打上「我永遠的工作!」,內文寫道:「KnowBe4 在疫情危機初期提供了我在家工作的機會。他們的入職過程和員工訓練非常出色,KnowBe4 提供了比我待過的任何公司都更加出色的培訓,即使它是完全線上進行的也是如此。我們的 CEO Stu Sjouwerman 確實具備成為該領域最佳領導者的條件。非常感謝這次機會!」

第 9 名:Salesforce

Salesforce 是一個提供個人化需求進行客戶關係管理(CRM)的公司,其雲端型 CRM 軟體適用於銷售、服務、行銷及眾多用途。Salesforce 占據了 CRM 20% 的市場,世界 500 強公司中有 83% 使用 Salesforce 的軟體。

「高薪水高福利,能擁有最聰明的同事,在 COVID-19 的應對上也很出色。」、「如果你有能力售出大量產品,那你就能賺進大把鈔票。有高品質的醫療保健制度,和慷慨的員工股票購買(ESPP)計劃。」「擁有漂亮的辦公室和友好的同事。通過內部招聘會可以有很多機會在公司內部流動。」

第 10 名:RingCentral

RingCentral 是整合雲端通信產業中的老牌標竿企業,提供「統一通信」(Unified communications)服務,讓企業將所有的通訊工具與手段,都整合在同一套雲端系統內。

RingCentral 過去三年間的營收每年穩定成長 33–34%,尤其是在疫情爆發後,來自世界各地業務需求像是雪片般飛來,但 RingCentral 選擇第一時間關閉辦公室,讓所有員工進行遠端辦公,成為少數在疫情衝擊下「逆風高飛」的公司。

「我在 RingCentral 待了一年多,從第一天起,我的工作(無論大小)都能得到讚賞與鼓勵。團隊文化也不同於我以前經歷過的任何公司,他們是真心希望員工成長茁壯並感到幸福!」、「即使在疫情大流行的困境中,也能讓員工持續保有積極良好的工作環境與學習機會!」

以上就是 2021 年最想去的 IT 公司前 10 名,這次評比最高的公司包括幾項共通點:疫情期間的應對、彈性工作環境、工作與生活的平衡、資深領導的透明度、良好的健康福利、聰明且合作的同事、清楚的企業方向、升職機會等。

 

 

 

 

 

 

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前十大最值得去的IT公司!NVIDIA榮登第一名寶座!(上)

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NVIDIA榮登2021年,大家最想去的IT公司!還有哪些公司是進入前十名的呢?(上)

美國徵才與工作評論網站「Glassdoor」在日前發布一份報告,名為〈2021 年最適合工作的科技公司〉(Best tech companies to work for in 2021),藉由分析其網站內的上百萬條評論資訊,從中調查出前 10 名讓員工最想去的 IT 公司。

如 Google、Microsoft 和 Facebook 等巨頭紛紛上榜,由 NVIDIA 拔得頭籌、高居第一;但讓不少人驚訝的是,Apple 竟然連前 10 名都沒有!

Glassdoor 是一個匿名的雇主評價和職場資訊分享平臺,讓企業員工可以在上面曝光個人薪資與公司情況、評價雇主等等,提供其他求職者參考,並強調不會讓企業有機會修改員工的評論。此外,Glassdoor 也積極發佈各種企業職場的相關報告。

而這次〈2021 年最適合工作的 IT 公司〉排名,同樣也是基於內部員工的反饋評分得來,具體評量項目包括:薪資報酬、福利制度、升遷管道、企業價值觀、工作氛圍以及與個人生活的平衡等等。

最後,根據 7000 萬名以上的員工針對超過 130 萬家企業評論數據,Glassdoor 統整出2021 年最適合工作的 10 家 IT 公司如下:

▲ Glassdoor 統整出2021 年最適合工作的 10 家 IT 公司。資料來源:glassdoor.com

第 1 名: NVIDIA

NVIDIA 是矽谷的 AI人工智慧 運算公司龍頭。共同創辦人黃仁勳也因其台裔身分而廣為台灣人所熟知。

多年來 NVIDIA 締造了多項紀錄:2010 年推出全球最快的超級電腦 Tianhe-1A、2011 年全球 GPU 出貨突破 10 億顆、2016 年推出引領人工智慧革命的 Pascal 架構、2018年 推出開創光線追蹤世代的 Turing 架構、2020 年則推出歷代 GPU 中,最大效能躍進的 Ampere 架構等等。

除了這些傲人的成績,許多 NVIDIA 員工也對公司的內部文化給予肯定,在 Glassdoor 上留下許多五星好評:「公司文化開放友好,在這裡我能與聰明的同事們一起致力於頂尖技術的開發。」、「在這裡工作,能夠擁有良好的平衡工作與生活品質」、「這家公司的確讓我覺得會在背後支持我,是真心的關心員工。」

第 2 名:HubSpot

HubSpot 是美國的軟體產品開發商和銷售商,服務項目有社交媒體營銷、潛在客戶開發、Web 分析、SEO 搜索引擎優化、客戶服務和支持等。

HubSpot 在疫情時思慮周全的因應計劃,讓它拿了不少分數,得以高居第二:「高層通過完善靈活的計劃,支持員工在家工作,展現出這家公司的水準。」也有員工留下對本身文化的稱讚:「從 C-Suite 到基層員工,HubSpot 的每個人都願意共享資訊,收集和處理回饋並把握成長機會。」

第 3 名:Google

Google 豐富的員工福利一直相當出名,例如豪華又免費的員工餐點,幅員廣闊的公司園區中常可見遊戲間、淋浴間、健身房、游泳池等設施、免費通勤專車等等,都常被新聞媒體報導。

至於 Google 員工自己最重視哪些呢?根據 Glassdoor 上的評論,許多人提及「同事都非常聰明,而且有進取心」、「團隊成員之間就像是朋友,工作氣氛非常積極」、「你將與業界之內最聰明、最具創意也最勤奮的頭腦一起工作。」等等,優秀的員工讓 Google 本身得到許多讚賞。

第 4 名:Microsoft

同為老牌科技巨頭,Microsoft 雖然略低 Google 一名,但依然搖搖領先大多數 IT 公司。一名在 Microsoft 工作了 5 年以上的專案經理在 Glassdoor 上留下這樣的評價:「工作與生活品質之間能平衡。重視團隊合作,能靈活地完成工作目標,對提升個人潛力而言是很好的挑戰。」

 

鼎鼎大名的 Facebook 與 LinkedIn 也在 Top10 的名單內!那其他還有哪四間上榜公司,擠下頻果 Apple 而上榜?請見下篇!連結點此

 

 

 

 

 

 

 

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本篇文章為自動駕駛巨頭相互 diss?Waymo 槓上特斯拉 嗆「根本不是對手」的下篇,想回顧 Waymo 對特斯拉嗆聲的精彩內容,請點以上連結了解事情始末!

馬斯克本人推文反擊 Waymo 和特斯拉隔空叫陣


▲ 馬斯克推文反擊 Waymo,說特斯拉的人工智慧硬體比 Waymo 優。截圖自推特(twitter)頁面。

而 Waymo 執行長採訪的新聞一刊出,特斯拉執行長馬斯克(Elon Musk)使用自己的推特帳號公開反擊:「讓我驚訝的是,特斯拉的 AI(人工智慧)硬體和軟體都比 Waymo 更好。」(To my surprise, Tesla has better AI hardware & software than Waymo (money))

馬斯克對自家的技術一向不吝於展露自信,過去也在接受矽谷技術新聞網站「Recode」的採訪時發下豪語:「雖然聽起來有些過於自信,但我想不到哪家廠商能在自動駕駛超過特斯拉。」


▲ 特斯拉執行長馬斯克一向熱愛使用社群媒體發表看法。圖片來源:美聯社(ASSOCIATED PRESS)

除此之外,懷抱「讓大眾都能負擔得起一台特斯拉」的馬斯克也針對 Waymo 的高昂成本嗆聲。

Waymo 執行長曾說過,若將 Chrysler Pacifica Van 或 Jaguar I-Pace 配備上 Waymo 系統,價格大概落在 18 萬美元(約新台幣 500 萬元)左右,約等於一台賓士 S 級轎車;而近期正式開賣的 Tesla Model Y 一台起價為 49990 美元(約新台幣 130 萬元)起,相較之下的確是更親近消費者。

特斯拉 VS Waymo 誰才是自動駕駛行業的第一把交椅?

說了這麼多,那特斯拉與 Waymo 到底誰更勝一籌呢?


▲ Waymo One 與 Waymo Via 是 Waymo 的主要業務之一。圖片來源:Waymo 官網。

Waymo 其實在自動駕駛領域起步較早,誕生於 2009 年,至今已深耕 10 多個年頭。從2018 年開始 Waymo 自駕計程車服務也正式在美國鳳凰城上線,並成為加州 60 多家拿下自動駕駛測試牌照的公司中、第一個可以撤除安全駕駛員的公司。

除此之外,Waymo 還有強大的模擬器,能在虛擬世界訓練自動駕駛系統,挑戰各種複雜的情況。據了解,Waymo 的模擬器每天就能累積 1,000 萬英里的測試里程,測試總里程超過 70 億英里。

到目前為止,Waymo 車隊的自動駕駛里程已超過 1,000 萬英里,測試總里程超過 70 億英里。其光學雷達的 360 度感知技術可檢測多達 300 碼外的行人,生成周圍環境精確的 3D 地圖,辨識人類、分類物體並預測下一步動作。

▲ 乘坐 Waymo 自駕車示範影片

當然,Waymo 也並不是十全十美。其自駕系統曾被指出有「優柔寡斷」的「個性」,尤其是在車輛換道時不夠立即果斷,容易造成事故發生。

目前,Waymo 提供的兩項服務:全自動駕駛叫車服務(Waymo One)與貨物運送(Waymo Via),在市場上還沒有強而有力的競爭對手。


▲ 特斯拉自駕示意圖。Photo by David von Diemar on Unsplash

特斯拉最初版的駕駛輔助系統 Autopilot 誕生於 2014 年,當時還是與以色列自駕技術公司 Mobileye 合作、採用其提供的系統,2 年後才換用自行研發的產品。透過不斷的加強、升級,進入「Hardware 2.0」版本後,馬斯克當時宣稱已支援全自動駕駛。

 

與其他廠商相比,特斯拉有一大優勢,就是販售的車型都是聯網車型,因此特斯拉能用這幾十萬台車採集的數據來訓練 Autopilot 系統,並找出自動駕駛的「門道」,隨後再透過推送提升龐大車隊的自動駕駛能力,光憑這部分而言,可能是靠購置他牌車輛再改裝的 Waymo 無法匹敵的。

不過,其實在 2018 年時特斯拉官網就悄悄撤下「全自動駕駛」(full self-driving)選項,只剩下「增強自動駕駛輔助」選擇;馬斯克也在 Twitter 上澄清:「全自動駕駛」引起太多困擾,因此才下架。全自動駕駛功能準備好之前,不會再出現選單中。這也表示,即使 Autopilot 的功能確實很強大,但距離全自動駕駛的願景依然十分遙遠。

所以現在要論誰輸誰贏呢?假設是以真正的「全自動駕駛」而言,兩家都離實現目標有段距離,美國國家公路交通安全管理局也表示:「至今為止市面上還沒有出現車輛是能夠完全自動駕駛的」;如果是以市場占有率而言,現階段的市場仍未成熟,誰能拿下這塊大餅?或許在這一時半刻還無法見真章!

 

 

 

 

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自駕(self-driving cars)是目前近十年來人工智慧發展的重要應用之一,不但內含巨大商機,也顛覆了產業生態及競爭型態。這也讓許多走在自駕最前端的科技巨頭們也明爭暗鬥、針鋒相對。其中,深耕自駕領域多年的 Waymo 和勢頭強勁的特斯拉更是其中佼佼者。

只是沒想到,這些矽谷巨頭之間的傾軋會浮上檯面,在社群媒體上你來我往、唇槍舌劍,白熱化程度堪比 Roast Battle!

Waymo 開出第一槍 直言「特斯拉稱不上對手」

 

Waymo CEO John Krafcik talks during an unveiling of the Jaguar I-PACE self-driving car by Waymo in the Manhattan borough of New York City, U.S., March 27, 2018. REUTERS/Brendan McDermid (Waymo CEO John Krafcik talks during an unveiling of the Jaguar I


▲ Waymo 執行長 John Krafcik 日前接受採訪時的犀利言詞引發一陣討論。照片來源:路透社(Reuters)

自駕車公司 Waymo 與知名人工智慧公司 DeepMind 同為 Alphabet 的子公司,已經研發自駕技術數年,2020 年推出的第五代「Waymo Driver」,讓一般車輛可以「變身」成自駕車,利用自主行駛模式將乘客與貨物安全運送到目的地。

 

而面對預計於 2021 年推出「全自動駕駛」訂購方案的電動車大廠特斯拉(Tesla),Waymo 執行長 John Krafcik 接受德國商業雜誌《經理人雜誌》(manager magazin)採訪時表示:「特斯拉根本稱不上是個競爭對手。」(For us, Tesla is not a competitor at all),並表示 Waymo 與特斯拉的方向根本不一樣:「只有 Waymo 是開發全自動駕駛的系統,而特斯拉只是生產需要有照駕駛監控的『駕駛輔助系統』。」

John Krafcik 的這番發言或許早有準備。

在更早之前,Waymo 於官方部落格宣布,即日起將不再使用「自駕」(self-driving)一詞於旗下產品,將改以「全自動駕駛」(fully autonomous driving)形容自家開發技術。

Waymo 官方表示,這次更換用詞是為了「挽救生命」,也是為了精確區分 Waymo 開發的「全自動技術」與「駕駛輔助技術」兩者的不同。「駕駛輔助技術」常被誤認為是「自駕」技術,讓社會大眾與消費者產生錯誤印象,甚至在使用時做出將雙手放開方向盤等高風險動作,危害個人與全體用路人的安全。

Waymo 此聲明一出,不少媒體都認為公告內特別提及「駕駛輔助技術」是衝著特斯拉而去──因特斯拉車款所配備的駕駛輔助系統「Tesla Autopilot」一直遭批評取名有誤導之嫌, 過去有多次交通事故都涉及駕駛怠忽職守,將輔助系統啟用後就開始分心,最後造成憾事。

那特斯拉的馬斯克將會如何回應 Waymo 的嗆聲呢?請見下篇!連結點此

 

 

 

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搞定SEO已不簡單了!沒想到未來將會更複雜?竟是谷歌的新功能所影響?!

 

SEO 未來可能會變得更複雜!因為 Google 今年 2 月宣布將推出一項新功能,該功能將會在使用者點擊搜尋結果前,根據其搜尋結果摘要而顯示更多的相關訊息。如果使用者點擊搜索結果片段右上角的三個點,就可以觸發「關於此結果(about this result )」視窗。

「關於此結果(about this result )」的簡單說明,可以幫助使用者更近一步地了解他們想點擊的搜尋結果。它會告訴使用者該訊息的來源,從中幫助使用者了解他們是否能相信該網站所提供的資訊。如下圖所示:
Google搜尋結果新功能:關於此結果

 

通常「關於此結果(about this result )」中的內容,會引用自維基百科的說明。如下圖的搜尋結果,來源為「thelancet」網站,「關於此結果(about this result )」的視窗就顯示維基百科對於「thelancet」的說明。

 

目前「關於此結果(about this result )」仍然屬於測試階段。Google 表示,這些功能預計於 2021 年 2 月 1 日於美國推出,在桌機、行動裝置上以英文運作。

看來未來 SEO 要提升網站的權威度,光靠優化網站內容以及網站體質是不夠了!那針對 Google 的此新功能,又將有哪些因應之道呢?請持續關注我們的文章,以獲得最新的 SEO 資訊。

 

 

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人工智慧新科技!已故親人”重生”與你聊天互動!

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沒想到人工智慧竟能讓已故親人”重生”與你聊天互動!而且幾乎跟真人一樣?!

目錄

微軟最新專利 人工智慧能讓已故親人「復活」跟你聊天

不只能模仿個性、語調或口頭禪 還可以建立 3D 模型

新技術背後的倫理危機

 

微軟最新專利 人工智慧能讓已故親人「復活」跟你聊天

在科幻電影《雲端情人》中,男主角的人工智慧虛擬助理「莎曼珊」不僅風趣又開朗,能夠藉由言語和男主角溝通,有獨特的個性也富有情緒。她與男主角從相談甚歡到墜入愛河,展開出一段人與 AI 的獨特關係。

這樣的情節或許不再僅存在於電影之中──根據微軟最新申請的專利,可以讓人工智慧學習一個人的語音紀錄、文字訊息、社交媒體發文與網路足跡等等資料,建立出一個語調與用字習慣都彷如真人的聊天機器人。

美國專利商標局通過微軟的專利申請,該項技術透過大量收集一個人在網路留下的「社交數據」──包含照片圖象、語音紀錄、文字訊息、社交媒體發文等紀錄,在機器學習這些數據後「重建」出與真實人類相仿的聊天機器人。

其實這項專利早在 2017 年就由微軟公司的兩位研究者 Dustin Abramson 和 Joseph Johnson jr. 著手開發。他們想設計出一個可以學習亡者生前形象的 AI,並且能夠依照資料的完整程度,再現出一個幾乎接近亡者在生時的模樣、語氣的聊天機器人。根據技術的成熟度,達到旁人不覺得是在跟機器人說話、甚至是在跟熟稔的親人聊天的程度。

有評論表示,微軟的這項專利以商業角度來看,應該會應用在改善如「Cortana」等的智慧型個人助理。但亦有嗅覺靈敏的媒體認為,以 Cortana 市場表現不佳的情況看來,微軟的新專利應該不只是想做個語音助理而已。

 

不只能模仿個性、語調或口頭禪 還可以建立 3D 模型

該專利可以幫助創造出特定人格的機器人,做出性格差異化;也能用於訓練聊天機器人以特定人的性格來交談、互動。

人工智慧掌握一定程度的個人資料後,更可以生成指定的語音腔調、語言習慣,像是將你至親好友的說話方式模仿得唯妙唯肖,再現每個人不同的遣詞偏好、習慣用語跟口頭禪等等。而且如果是相關主題的資料不足以應付,AI 會透過網路資料庫自動補足對話中的內容。

▲ 3D 投影技術讓美國已故總統雷根,活靈活現地呈現在世人面前

此外,也支援使用真人照片、影片或 DeepFake 技術等方式建出 2D 影像,也可以透過臉部辨識分析親人的臉孔來製作出 3D 模型。

這讓 AI 不僅是「栩栩如生」,它有著與你的親人相似的外貌、相似的語氣,就跟活生生的人沒什麼兩樣了。

 

新技術背後的倫理危機

說至此或許有些人會感到毛骨悚然。

的確,在專利中並沒有特別討論到隨之而來的倫理爭議,如「我有沒有權利拒絕自己死後被做成聊天機器人?」「死者家屬是否有權拒絕死者變成聊天機器人?」「這項技術會不會如 DeepFake 一樣,成為詐騙與假新聞的溫床?」

面對這些問題,微軟的人工智慧策略和道德規範負責人Tim O’Brien 也承認,他們目前仍然沒有任何明確計畫可以完美解決問題,將該專利付諸實踐。

也許科幻電影中的情景在現實中上演還有一段距離要走呢。

 

 

 

 

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怎麼選擇適合的Python課程呢?相信這位成功轉職工程師的經驗對你有幫助!

目錄

▲林先生完成了 Python 課程後雖因疫情因素無法順利赴日工作,但還是在台灣找到了工程師的職缺

 

Python課程學習動機:想技術移民赴日工作

目前已考取日文檢定 N1 的林先生對於赴日工作有所憧憬,加上日本職場對科技人才的需求很高,所以林先生選擇以 Python 軟體工程師為衝刺進修的目標。

林先生畢業於某知名國立大學,但是他的求學之路並不是非常順遂。原本就讀私立大學的他,是透過觀看轉學考視頻自修考取國立大學的。所以達內教育的視訊教學系統搭配真人導師解題的方式,比較適合林先生。

「我很習慣達內的教學系統及方式,因為我是靠著看教學視頻學會讀書的!」因此林先生選擇了達內教育的 Python 課程

 

現役工程師的一波三折的轉職歷程

出社會後學新技能更困難⋯⋯只能堅持到底

出了社會後再學習一技之長,壓力肯定是比學生時代還大、痛苦指數更高。林先生建議先做好心理建設後再決定是否行動,若決定要去做,就要有背水一戰的決心!

根據林先生的說法,假如你轉職的動機只是想「嘗試」轉換跑道的話,那就請三思而再決定是否學習新技能。因為一但投下精力與時間後,唯一能做的就是堅持到底。中間一但鬆懈妥協,你之前的努力都白費了。

疫情讓赴日工作夢碎⋯⋯還好!Python課程讓我在台當工程師

在準備技術移民的過程中,層出不窮的困難讓林先生根本無法接招⋯⋯不過壓垮最後一根稻草的,是肆虐全球的新冠肺炎,很多相關公司都因為疫情的關係停止服務。

受到疫情衝擊,林先生只好階段性地放棄技術移民赴日,先在台灣累積科技業的工作經驗,再評估日後是否有機會出國。還好!在達內教育的 Python 課程所學,讓林先生順利的找到了後端工程師的工作。

 

現役工程師給想轉職者的建議

就業前如何複習?

我本身是 Python 課程結業的,不過真正在業界當了工程師後,也大量接觸到 PHP 與 JavaScript 等等,所以建議 Python 課程的學員在就業前可重點複習 MySQL、JavaScriptHTML、CSS、Java,尤其是 MySQL 要重點複習及如何優化、語句執行效率等,在面試會有幫助。如果有餘力,AWS 也去了解就錦上添花了。而 NoSQL 雜度較高,如果時間急迫的話,可以暫緩複習。假設你是想一結業就立刻找到工作的話,建議選擇台灣職場最常用的 Java 語言。

當工程師是否能急速發財?

對許多想賺大錢的人來說,工程師並非最佳解。但是目前就先累積經驗與財富,而且職場上許多資深的工程師累積了一定的財富後,已經在計畫如何創業:有些想做飲食業、有些想開店、也有開始置產投資的⋯⋯。

別只是做白日夢!此時此地就行動、保持衝勁

重點是,人人都會編織好的願景,但付諸行動前,你還是要考慮半天的話,建議你還是先回家想清楚——因為所有的念頭並不會憑空成真的。轉職科技業這條路,是需要強烈的毅力、決心來踏出第一步的,要採取行動、不斷向前邁進,因為科技是不斷日新又新的,所以你只能快速學習、快速行動,保持內在衝勁。

 

 

 

 

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小大一把 Python 程式碼「可視化」!Debug 不再傷肝傷眼

最近有一個 Python 腳本在 GitHub 上受到掀起一陣討論──因為它簡單地把原本純文字的程式碼「可視化」了,開發者竟然還是一個大一新生!

這個適用於 Python 環境的腳本編輯器名叫「Ryven」,著重於簡單化、透明化編碼過程,並致力為使用者提供最直觀、清晰且即時的反饋:

▲ Ryven 可用簡潔的介面呈現導入圖片、調整大小、調整亮度、套用雙邊濾波器(Bilateral Filter)去噪這一系列的操作流程。

 

如上圖,從導入圖片、調整大小、調整亮度到套用雙邊濾波器(Bilateral Filter)去噪這一系列的操作流程,用簡潔的介面呈現出來,每個步驟都顯得一清二楚。

▲Ryven 也可以運算矩陣:無論是逆矩陣、共軛還是隨機變量,都能得到可視化的即時反饋

 

不只在編輯圖片上,連運算矩陣也可以達成。不管是求逆矩陣、求共軛還是隨機變量,都能藉由可視化得到即時反饋。

Ryven 在 GitHub 上獲得了超過 1600 顆星星,完全免費且開源。讓不少人驚訝的是,Ryven 的開發者還在就讀大學一年級!

這位年少有為的開發者名叫 Leon Thomm,稱自己是一名業餘工程師,並表示自己正在就讀瑞士蘇黎世聯邦理工學院一年級,但在進入大學前就有豐富的軟體開發經驗。現階段重心在研究程式設計的可視化。

Ryven:一個為 Python 設計的視覺化腳本編輯器

Ryven 開發環境基本要求為 Python 3(推薦3.8+)、PySide2(推薦2.14+),運行跟文件中的 Ryven.py ,即可打開編輯器,也支援建立虛擬環境。

開發者特別在 Ryven 的介紹網頁提到,目前常見的程式設計可視化編輯器有兩種算法模式──資料流(data)與執行流(execution),而 Ryven 同時啟用了這兩種方法,讓使用者根據執行流程自行選擇適合的模式。

資料流:每當節點(note)的資料輸出更改,都會更新流程,並在所有連接的節點中即時更新結果。

執行流:資料不會在更改時立即更新整個流程,只有在某個節點請求輸出資料時,更新受影響的節點。

但無論哪種模式,要建立、編寫新節點都非常容易且直觀,只要是能在 Python 上運行的應用程式與數據庫都可以被放入 Ryven,對函式庫的使用也沒有任何限制。

除了便捷,Ryven 也十分重視 UI 的美觀與設計感,為此準備了 4 種不同風格的主題供使用者挑選;除此之外,還貼心為想在被窩中寫程式的使用者設想,支援觸控筆模式,除了編輯整個項目外,使用者也可以手動將節點寫入流程中。

▲ 除了敲擊鍵盤,Ryven 也支援手寫模式。

 

像是 Ryven 這類將程式設計可視化的編輯器近來大受歡迎,不少工程師都認為「可視化」導入程式設計後既明確又清晰,大大提升了編寫效率。也許等這類工具更加成熟後,將會成為工程師 debug 的最佳幫手!

Ryven 傳送門請點此

 

 

 

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本系列文章為【2020年度十大Python函式庫-人工智慧 · 機器學習必備 】的最後一篇。上一篇介紹了 PyTorch 版的 Keras「PyTorch Lightening」讓你告別沒完沒了的 Debug!另外還有微軟出的 Hummingbird 讓你不用重新設計新模型;另外還有可以將高維度資料視覺化的「HiPlot」,請點此看下一篇

閱讀了解!

HiPlot

幾乎每個數據工程師都處理過高維度資料(High Dimensional)。可惜人類的腦容量有限,沒辦法直觀地處理此類資料,因此必須求助於科技來解決。

2020 年早些時候,Facebook 發布了 HiPlot函式庫,可以使用平行座標和其他圖形方式來表示信息,從而協助找出高維度資料中的關聯性和模式。他們在官網中說明了其概念,基本上,HiPlot 是一種將高維度資料視覺化以及過濾的便利方法。

 

Scalene

隨著 Python 的函式庫生態系統變得越來越複雜,我們也寫出越來越多 C 語言延伸的代碼以及多執行緒代碼。但是,CPython 內置的效能分析器(profiler)無法完整地處理多執行緒和本機代碼。

此時你需要 Scalene:Scalene 是用於 Python 腳本的 CPU 和記憶體的效能分析器(profiler),能夠完整地處理多執行緒代碼並區分運行 Python 和本機代碼所花費的時間。此時你無需修改代碼,只需要在命令行中使用 Scalene 運行腳本,腳本就會自動生成報告的文字檔或 HTML,顯示代碼中每一行的 CPU 和記憶體使用情況。

▲ Scalene 是用於 Python 腳本的 CPU 和記憶體的效能分析器,能處理多執行緒代碼並區分運行 Python 和本機代碼所花費的時間

 

同場加映:Norfair

選出去年十大 Python 函式庫的機器學習顧問公司 Tyrolabs 自家也開發了「影像內容分析 (Video content analysis)」的 Python 函式庫「Norfair」。

Norfair 是一個輕量的且可以被客製化的 Python 函式庫,用於即時物件追蹤(real-time object tracking):它可以在不同的影格當中,替每個被偵測到的物件賦予獨一無二的 ID,如此一來,你就能輕易辨識出這些物件——縱使它們都在移動。

▲ Norfair 可以在不同的影格當中,替每個被偵測到的物件(如圖中左側)
賦予獨一無二的 ID (如圖中右側)

 

藉由 Norfair,工程師只需要輸入幾行代碼就能賦予任何偵測器追蹤的功能——不管追蹤的物體是具有有四個參數的 bounding box(邊界框)、只有單一點的幾何中心(centroid)、還有人體姿態辨識系統的輸出(經常有多個關鍵點是大於特定閥值的)等任何物體。

此功能經常被用作計算兩個追蹤物體之間的距離,用戶可以依序需要定義檢測標準以及追縱的對象。

Norfair 是非常模塊化的 Python 函式庫,使用起來十分靈巧:工程師僅需使用幾行代碼,即可在現有的檢測代碼庫上添加追蹤的功能。

 

 

 

 

 

 

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本系列文章為【2020年度十大Python函式庫-人工智慧 · 機器學習必備 】的第三篇。上一篇介紹了美化了 Python 錯誤信息的「Pretty Errors」,堪稱是療癒系的工程師的 debug 神器、還有「Diagrams」讓工程師不需要使用設計軟體,只要使用 Python 就能畫出美輪美奐的雲系統架構圖。請點此看上一篇閱讀了解 。

HydraOmegaConf:結構化複雜的機器學習項目

在機器學習項目中做研究與實驗時,總是有五花八門的環境配置工作。在這些非平凡(non-trivial)的應用程式中,配置管理也有可能會變得複雜。是否有結構化的方法來處理這種複雜性?

Hydra 可以藉由「組合」的方式來建構配置,並從命令列或 config 設定檔中覆蓋某些特定的部分,而加快了執行速度。

為了要說明 Hydra 函式庫可簡化一些特定的任務,tryolabs 舉了他們正在試驗的模型的基本架構以及它的多種變化為例。利用 Hydra,可以定義基本配置,然後運行多個工作並對其進行變化:

Hydra 的表親「OmegaConf」為分層配置系統的基礎提供了一致的 API,並支援不同的來源如 YAML、config 設定檔、物件與 CLI 參數。

PyTorch Lightning:PyTorch 版的 Keras,告別沒完沒了的 Debug

PyTorch 是一款熱門的的深度學習框架,可以用簡單的方式建構複雜的 AI 模型。但是當作大量實驗的時候,很多東西都會變得複雜過頭,代碼也隨之變得龐大,此時還是容易出錯。

於是,PyTorch Lightning 就是為了減少錯誤而誕生:它可以重構 PyTorch 代碼、抽出複雜重複的部分,讓工程師可以更專注於核心的建構、實驗也更快更便捷地開展迭代。

 

 

▲ PyTorch Lightning 可以重構 PyTorch 代碼、抽出複雜重複的部分,讓工程師可以更專注在研究代碼上

 

Lighting 的原理是藉由將研究代碼從重複性強的工程代碼區分開,讓工程師可以專注在研究代碼上,思緒就會更加清晰,整體代碼也更加簡潔清晰。

Hummingbird

並非所有的機器學習都是深度學習。通常,你的模型是由更多傳統的演算法在 Python 的機器學習套件 scikit-learn(像是 Random Forest)中組成;或者你也可以選擇時下流行的 LightGBM和 與 XGBoost 的梯度提升技術 (Gradient boosting)演算法。

然而,機器學習領域一直都在進步。像是上述的 PyTorch 框架正以令人屏息的速度在進步,硬體設備也不斷優化,以更低的耗能、更快的速度完成張量計算。假如我們能將這些優勢套用到傳統的演算法中,不是很好嗎?因此 Microsoft 就發布了新的 Python 函式庫「Hummimgbird」。

Hummingbird 可以將已經訓練好的傳統機器學習模型,編譯至張量計算。這個強大的功能讓你根本不用再設計新的模型!

截至目前為止,Hummingbird 支援轉換到 PyTorch、TorchScript、ONNX 與以及多種機器學習模型以及向量器。其實這跟上述提到的 scikit-learn(Sklearn)非常相似,讓你重複使用現有的代碼,但可將成品變成由 Hummingbird 生成的代碼。

 

下篇,我們即將介紹「Scalene」:用於 Python 腳本的 CPU 和記憶體的效能分析器(profiler),能完整地處理多執行緒代碼並區分運行 Python 和本機代碼所花費的時間,還有用於影像即時追蹤(real-time object tracking)的 「Norfair」,能及時抓住正在移動的人、事、物並賦予獨一無二的 ID。請點此看下一篇閱讀了解!

 

 

 

 

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