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高雄市 國中小Scratch解題觀摩賽 (線上觀摩賽開放全國, 歡迎踴躍報名)
簡章網址：https://tinyurl.com/KH-110-S-info
報名網址：https://tinyurl.com/KH-110-S
競賽流程:
報名>線上學習>練習>繳交作業>競賽解題>研習證書>學習獎>競賽優勝獎
影音說明: https://tinyurl.com/ctk-flow
文件網址: https://khctk.blogspot.com/p/scratch.html
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聽說你最近在刷題- 軟體工程師的面試一定會遇到的資料結構及演算法關卡 (& 分享 LeetCode 折扣）& LeetCode Premium 抽獎啦(2021- 9 月更新）
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2021年 9 月更新：
從 8 月開始，收到許多剛到美國唸書的讀者來信請求幫忙內推 2022 年暑假的實習工作，如果你還不知道的話， 請查看我另外一篇文章來了解內推網路：最有效得到面試的方式- 內部推薦: 尋找內推資源 & 歹晚郎互助網絡 (2021 年 8 月更新)。軟體工程師的面試關卡很多都是資料結構及演算法， 所以大家在準備實習也都不免俗的要刷題一下。 我許久沒有看 LeetCode， 發現現在 LeetCode 的功能越來越多， 還有像是學習資源文章及 study plan 的功能，把大家要準備面試的各種需求都越來越在他們網站上一站搞定。 今天除了再次分享去年寫的文章(還有折扣碼)， 還要大大感謝 LeetCode 願意提供 3 個 7 天 Premium 會員試用來給予讀者， 讓大家面試前可以使用如公司 tag 的功能來做複習。 此外感謝大家一直以來的支持， 我也自掏腰包提供購買 3 個 1 個月的 Premium 會員試用來加碼， 再請大家做以下動作參加抽獎歐！
✅ 按讚並留言你希望用 LeetCode 達到什麼目標 (轉職、實習面試、換工作，可以寫一寫細節像是目標公司、職位等)， 或是你過去使用 LeetCode 的心得、或者是自己未來職業目標等等， 也可以是找朋友來一起練習。
✅ 公開分享此篇文章的話多一次被抽中的機會
獎項： 共 6 個名額，3 個 7 天 Premium 試用會隨機抽出， 3 個 1 個月的 Premium 試用則用留言內容來挑選， 希望抽出給很需要、或是很有創意的留言， 哈！
活動期間到加州時間下週四 9/9 晚上 9 點截止。會直接於文中留言通知中獎，祝大家學習愉快、找實習、換工作都順利！
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2020 年 12 月原文：
歐， 要澄清一下我現在沒有在刷題 (我這樣講絕對不是怕很多同事會看到我的文章 XD)， 說實在的， 我覺得大家好像太過度強調 “刷”題的刷， 好像刷油漆似的要來回刷很多遍。 我過往看過許多刷幾百題、每題做 2、3、4 次以上的人分享他們的經驗， 我很佩服他們投入的時間及毅力， 但我自知做不到， 有小孩後更是難以做到刷一遍。 我自己找軟體工程師的工作的經驗， 2015 年上完 Coding Bootcamp 到找到工作， 大概做了 60 題左右的 LeetCode 問題， 2016 年底找工作比較認真， 大概完成了 100 題左右。 今天這篇文章想要分享一下我的演算法準備方式， 如果你想要找如何刷題的方式，或是覺得無法刷幾百題很多遍的人， 歡迎往下閱讀。
2015 年上完 Coding Bootcamp 後， 我陸續有一些電話面試， 每天可能會有 1～3 個電話面試， 所以在準備面試上， 要研究公司， 並且依照職缺來做面試的複習， 因為我是面試前端相關的職缺， 所以也有一部分的精力在前端的資料複習。 關於資料結構及演算法 (Data Structures & Algorithms) 的練習，我大概維持一天練習 1-2 題的步調。 2016 年底的面試， 因為還要上班， 所以基本上只有晚上有時間， 可能一天只能練習 1 題， 假日有比較多時間才可以多做幾題。
看到問題的時候， 我會先確保我了解題目的意思， 真正在面試的時候， 通常第一步也是和面試官確認我們自我的理解和面試官要問的是否一致， 不要花了時間才發現一開始的理解及假設是錯誤的。 我通常會立刻寫下題目給予的 input 有什麼、格式是什麼， desired output 又是什麼。
確認好 input & output 後， 我會思考題目可以用什麼類型的資料結構或是演算法來解。 通常在面試的時候， 我會和面試官說明我可能會先就一個大概可行的方式來做解答， 如果他/她覺得沒有什麼問題的話， 我再做後續的優化。 在我開始有一些思路後， 我會先寫下 pseudo code， 就是先用英文來說明我的解法會是怎麼樣。 每個步驟和面試官確認都沒有問題後， 我才會正式寫 code 。
當然有些時候不論怎麼想都寫不出來， 如果是自己練習的時候，我大概在 15 分鐘後會開始看一些討論， 嘗試學習別人的思路， 但如果再花 10 分鐘還是解不出來的話， 才會參考別人的解法。 我看完別人的答案後， 還是會用自己的 code 再實現一次。 如果面試中卡住的話， 則是要儘快和面試官討論， 我會把我的理解， 可能的解法方式和面試官說， 同時也說明我的情況可能哪裏不是很確定， 讓面試官在適當的時候可以給予我提示。 一般來說， 公司都是希望有順利的面試經驗， 面試官也都願意在溝通正常下給予協助。
自己練習寫完之後， 我會再寫出解法的空間及時間複雜度 (Space & Time Complexity) ， 通常面試也會詢問這個部分， 所以自己每個練習也要歸納一下。 如果我發現我的解法時間可能不是太好， 我會再嘗試看不同人的討論， 研究更優化的解法， 並再自己寫出不一樣的解法。 有些比較棘手的問題我可能會寫 2、3 個解法比較彼此的優缺點。
在之前準備面試的時候， 我有準備一本筆記本， 每次寫完問題之後， 我會用筆寫下我在哪一天寫了哪一個問題， 並且用很精簡的方式總結問題及解法。 隔天要做下一題之前， 我會先看一下前一天的問題， 嘗試回想我是否可以再次在頭腦中想出大致的解法。 如果還是不行的話， 再看我自己的總結並做上記號， 隔天會再做一次同樣的步驟，直到我可以順利複習出解題的邏輯思路。
如果有和公司面試， 不論是電話還是 onsite， 面試完後我會再檢查我遇到的題目是否和我過去做過的題目類似， 如果有的話， 是否我的思路在面試中是清晰及正確的， 如果沒有的話， 我是否有利用對的觀念來解答。 面試結束後， 會花時間在盤點及複習， 從面試中的題目和過往的練習做統整。
你可以看到我的練習方式不是很強調快， 因為我希望我做完問題可以有很深的理解， 所以花很多時間在做整理、複習確認， 即使當下沒有那麼理解， 隔天回想又想不出的話， 我會再複習一次， 再隔一天做新題前也會再確認。 複習及思考的次數多了，真正把題目所想要考的觀念融會貫通， 畢竟面試很難真的遇到原題， 重點是我們對於資料結構及演算法的理解， 及遇到難題如何面對的應對的思考過程。
條條大路通羅馬， 每個人面試準備的方式都不太一樣， 以上就是我的資料結構及演算法的準備方式， 之前寫找工作的系列文章好像沒有特別提這塊， 所以特別再寫出來分享。當然我不是大神每次面試都可以收割 5 到 10 個以上 offer， 所以就請你自己斟酌評估你的學習方法，畢竟我們都要找到對自己最能接受、且有效率的方式來準備面試 。
我從 2015 、2016 年準備面試的時候， 有許多練習演算法的網站， 但到了今日， 好像 LeetCode 和練習演算法關係就如同 Google 和搜尋一樣， 大部分我聽到的準備面試的人都用 LeetCode 來做練習了！ 剛好最近認識一位在 LeetCode 工作的朋友牽線， LeetCode 特別優惠讀者， 只要使用這個連結購買 Premium， 就能有 15% 優惠 (幾乎和一年一度的感恩節特價差不多了！)。
我目前聽到朋友準備面試基本上都會購買 LeetCode 的 Premium， Premium 最大的好處就是可以看到問題和公司的標註， 拿過去拒絕我 2 次的 Google 為例 (XD)， LeetCode 就有 925 道題目被大家回報有在 Google 面試中看到 (2021 年已經變成 1014 道了！ @@)， 當你正要 phone or onsite interview 的時候， 可以聚焦你要面試的公司練習、提高效率的話還是可以提高面試的表現的。 Premium 還有答題評斷比較快、LeetCode 官方解答、及依據公司有 Mock interviews 等其他功能， 但主要大家好像都還是為了 company tag 的功能而付費， (2021 年 9 月更新， 最近又有如文章、影片的學習資源，還有像是 Study Plan 的功能， 看起來 LeetCode 要往大家學習、準備、一站式的服務來黏住使用者了！)
相信以大家拿到 offer 後的加薪， 會覺得這是個很好的投資！(什麼， 你說不一定會加薪， 那請你再閱讀一下我的談判文章來和公司談判加薪 "面試中談到錢怎麼辦？ 問到你期望薪水如何接招?" 及"面試得到 Offer 薪水如何談？ 三明治溝通法及最後簽約前的談判招式") 。
我當初有想說要直播訪問在 LeetCode 的朋友， 探討 LeetCode 最近幾年的快速發展、及如何幫助軟體工程師及公司行號， 可惜目前朋友還沒有意願， 如果大家有興趣的話， 請在文章留言， 讓她可以看到大家的意願加強她的動力和我們分享 (群眾多數暴力啊！)。
附上過去我寫的找工作系列文章:
1. 程式語言- 到底學哪個好？我想進Google，我沒學OOO，他們會接受我XXX語言背景嘛？
2. 簡介美國軟體工程師面試流程
3. 等待機緣- 我要如何被人資或獵人頭發現? 我要如何脫穎而出? LinkedIn重要嘛？
4. 主動出擊- 我要找工作了，現在美國都用什麼找工作？哪個網站平台能讓我有較多面試機會？
5. 軟體工程師面試準備- 面試要練習什麼？ 找工作和練習的時間要如何平衡拿捏？
6. 被錄取了- 我該注意什麼，我可以談判要求多一點薪水、股票或假期嘛？
7. 矽谷找工作之常見問題 FAQ
8. 面試技巧及心得，如何有條理的說服面試官？
9. 英文履歷怎麼寫？ 美國科技公司注重什麼？
10. 如何到美國科技公司工作？
11. 最有效得到面試的方式- 內部推薦: 尋找內推資源 & 歹晚郎互助網絡
12. 面試中談到錢怎麼辦？ 問到你期望薪水如何接招?
13. 面試得到 Offer 薪水如何談？ 三明治溝通法及最後簽約前的談判招式
2021 年， 如果你要找工作的話， 祝你轉換順利， 拿到許多理想的 offers！ 如果你有什麼準備的技巧及心得， 也歡迎留言分享。
部落格原文：
https://bit.ly/3zNrluU
產業拚AI化 從決策端找到人才管理、轉型切入點
10:222021/01/21 中時新聞網 EnglishCareer
在花蓮立霧溪河床種西瓜，河床如此寬廣，要如何估算產量？用人工智慧（AI）就能解決了。AI能夠有效增進工作的效率，近幾年企業在進行數位轉型時，常常把AI在工作情境的應用納入考慮，包括改善工作流程，或推出新的服務等，因而企業內部的工作者，就需要對「如何與AI共事」有一定了解，也產生了學習AI，培育AI人才的需求。
愈能抓到規律的工作愈適合AI
學習AI之前要了解如何看待AI，財團法人資訊工業策進會數位教育研究所主任張育誠認為，工作流程愈容易抓出邏輯的工作愈容易被AI取代，但也不用太過擔心，因為還是要有人負責訓練、設定AI，因此雖然舊的工作可能消失，也會有新形態的工作產生，端看職場工作者怎麼應變與學習。
張育誠分享，人工智慧的概念其實就是把原本由人進行判斷的事情，改由AI判斷，因此在各行各業的應用範圍相當廣，舉凡晶片晶圓的瑕疵判斷、衛生紙製造時品質的檢測、溪口河床種植西瓜產量的計算、無人收費停車場對車牌的辨識、人臉辨識門禁系統，即時翻譯機等都屬此類。
人工智慧能夠幫助提高工作效率，但不代表它不會犯錯，重要事項的最終判斷還是應該由人做決定。像醫院裡對病人病況的診斷，透過AI可以協助醫師初步了解病情，但最終的診斷，還是要由醫師決定。另外，較無例行流程、需要個案判斷的工作如律師等，則較不須擔心工作被AI取代。
再者，人工智慧要判斷、要學習都需要有其依據，因此作為AI判斷與學習依據的「大數據（BigData）」，以及能夠用來蒐集數據的「物聯網（IOT）」概念也常常被並列提到。
張育誠就曾協助花蓮的西瓜農，以空拍方式評估立霧溪溪床西瓜產量，但西瓜生長不會每個長一樣，有的倒右邊，有的倒左邊，加上溪床上還有許多的石頭，AI要怎麼透過空拍影像辨識西瓜數量？「這就要餵給AI大量的影像，讓它能找到規律學習，分辨哪些是西瓜，哪些是石頭。」
想要學習AI，應該如何下手呢？張育誠指出，對主導決策的管理階層來說，可就目前市面已提供的服務先行了解、體驗，再選擇有興趣的主題參加AI相關的研討會，根據不同專家學者的分享與討論，決定公司要不要出資購買相關設備以推動該項目。
而資訊部門等AI化執行單位則可以參加相關應用的工作坊或課程，提高相關技能的實戰力，將AI技術應用於工作流程優化，或是知道如何和外部的AI服務團隊合作。至於一般職員，則只要知道如何操作，以及會有怎樣的效果就好。
比如衛生紙的生產線可能要等到出漿後，紙漿乾燥了才能人工判斷品質；透過AI的檢測，可能在前期出漿、紙漿還沒乾時就能判讀品質，提高整體效率。產線作業員需要確保優化後產線的運作；而內部AI化執行單位或外部AI服務單位則要知道背後的邏輯，透過哪些數據可做可能的判斷、如何蒐集數據等。因此以AI技能的學習需求來說，以產業AI化的執行單位以及想從事AI服務工作的企業或人才需求最大。
產業AI化相關人才需求大
看中產業AI化的相關人才需求趨勢，財團法人科技生態發展公益基金會與台灣資料科學協會共同設立台灣人工智慧學校，以「做中學」的方式培育各行各業AI化所需的技術領袖人才，自2018年初至2019年10月，已培育來自1500家公司、超過5500位的AI專業工程師與經理人。
張育誠說，資策會的課程則是提供適性化的就業養成教育，根據學員的需求，在前期基礎領域的共同學習後，透過專案導向的課程，讓學員發展自己想走的領域。「我們現在儘量找企業合作，由企業提出想解決的問題，讓學生解題。」透過這樣的方式，讓學員銜接產業需求的差距縮到最短。
舉例來說，資策會2018年與以機票線上訂位系統為服務項目的先啟資訊合作，由學員在專案課中開發「機加酒訂票網站」。題目是先啟資訊出的，因此先啟資訊過程中也會派專案經理人了解進度，並在結訓時主動邀請全台各大旅遊業者辦理人才媒合會，為參與專案的17位學員媒合工作，正好補充各大旅行社缺乏的旅遊資訊人才。
另外，學習資料分析較常用到的Python程式語言，網路上就可找到許多自學管道可以學習，因此張育誠認為，想要學AI也可以自學。不過自學者因為較不了解業界實際的需求，學到一個階段就會覺得自己「功夫」夠了，但實際上可能和業界的需求還有一段差距，他也提醒自學者注意。
資料來源：https://www.chinatimes.com/realtimenews/20210121001919-260412?fbclid=IwAR0QQ5gnXECO4NOuBC64S-3KMlXc6-O7q3pR-ZPrDnZCXoAr9NUO84luhiQ&chdtv
2020文獻數位化編輯與應用第1次上課
01_問卷結果與EXCEL2016證照題
02_EXCEL2016證照題目與練習檔說明
03_102GOLF證照考試解題
完整影音
http://goo.gl/aQTMFS
課程內容：
如何用新方法處理中國文獻
雲端應用、影音編輯與APP設計
文獻數位化自動化(EXCEL VBA)
實用電腦類證照考題。
習得企業所需技能為方向。
增進簡報軟體(Powerpoint)的進階應用。
文書處理(Word 2010)能力實作。
試算表(Excel 2010)與資料庫能力的養成。
影像編輯應用(Photoshop)基本應用。
辦公室應用軟體融入文學設計創意。
走出人文學院所學不實用的框架
吳老師 110/3/4
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我不是真強者0.0 只是以前稍微學過
分享一些東西給大家 反正大家都資工系 早晚都要把程設練好的=)
一起加油唄~!
單班計程有問題的也可以問我=)
MSN: [email protected]
1.Lucky 貓的ACM園地
https://luckycat.kshs.kh.edu.tw/
基本上大家應該沒多久就會用到了 裡面有很多題目可以做(寫程式當然就是要多練習囉!)
現在應該可以做一星題(難度一)了=)
可惜的是 網站 極常掛掉ˊˋ
2.Uva Online Judge
https://uva.onlinejudge.org/
其實lucky貓的題目是從這來的(翻譯) 裡面是全英文的
然後 題目很多!
初學的人可以先到lucky貓看題目+題號 然後到這裡找英文版的再看一次
寫完之後可以上傳 檢查對不對 跟P老師的批改娘有點像
用法: 請先註冊(register)
平常要用就先登入(login) 如果你已經知道題目內容了 而且也知道題號
那麼可以從左邊的Quick Submit進去 打題號 貼上code 就可以上傳囉!
如果想看題目內容 請點左邊的 "Browsw Prolems"
題號是三位數的 會放在"Problem Set Volumes"裡面
題號是五位數的 會放在"Contest Volumes"裡面
當你上傳完code之後想知道結果 請點"My Submissions"
就會顯示你所上傳的code狀況如何
狀況解釋:
Accepted 傳說中的AC 就是你做對了 每一筆測資都對 看的這個會有爽感
Wrong answer 就是WA 就是錯了 請檢視哪裡寫錯了吧 一開始一定都一排WA的
Runtime error 執行期間錯誤 發生這個可能性蠻多的 例如:陣列index跑到負的之類的
Time limit exceeded TLE 就是你程式跑太慢了 可能陷入無窮迴圈 或方法不對
Presentation error 表達錯誤 通常是換行或空白上出錯 一開始蠻容易發生的
然後如果想看你寫了幾題或一些統計資料 可以去"My Statistics" 看
大概就這樣@@ 有缺的再補足吧...
然後 現在 還不要亂點題目 不然會發現 好難XD
(附註:因為 UVa Online Judge 這個網站與 ACM/ICPC 這個國際型的程式競賽有合作，
並將它的題目加入題庫中，因此許多人便直接將 UVa Online Judge 題庫的題目稱為
ACM 題目)
from:https://www.tcgs.tc.edu.tw/~sagit/cpp/q2.htm
3.ZeroJudge高中生程式解題系統
https://zerojudge.tw/
(不用高中生也沒差啦= =) 就跟uva 頗像 不過是中文的0.0
看題目:分類題庫>基礎題庫(先做這個吧)/ 資訊競賽...
4.ACM討論版
https://online-judge.uva.es/board/index.php?sid=9352e008c902fc45257cc4af8a401675
如果你發現你ACM題目一直錯 可以來這裡找找看(英文網站)
用右上角的search找題號就好 有些題目沒寫清楚 這裡有人會討論到=)
也有些人會給測資讓你測測看 搞不好就會發現錯誤了
5.cpp reference
https://www.cppreference.com/wiki/
以後就會用到了 查函式參數、回傳值用的
英文網站
6.DJWS的網路日誌
https://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/
裡面有好多的解題方法 C語言上完後 可以來挖寶
然後 DJWS 是 師大資工
7.Sagit's C++ 程式設計
https://www.tcgs.tc.edu.tw/~sagit/cpp/
C++基本語法 和一些演算法教學
然後這個網站 好像是台中女中的@@
8.C++學習筆記
https://caterpillar.onlyfun.net/Gossip/CppGossip/CppGossip.html
聽說我們不會學到C++ (下學期學JAVA的樣子)
有興趣的可以來這看看
9.USACO
https://train.usaco.org/usacogate
美國牛 好像是美國用來訓練選手用的吧 也會舉辦比賽
基本上也是全英文 一樣要先註冊 我個人覺得題目都不容易ˊˋ
10.TIOJ
https://tioj.redirectme.net:8080/JudgeOnline/
其實我不清楚XD
然後有不足的地方請幫忙加上@@
然後我好像太早PO了= =
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.112.241.197
※ 編輯: barry800414 來自: 140.112.241.197 (09/23 01:46)
※ 編輯: barry800414 來自: 140.112.241.197 (09/24 00:31)
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