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你今天是不是發現公司很多工程師都穿白色衣服呢？
這是因為 9/13 正好是每年的第256天 = 2的8次方
也就是程式設計師們所熟悉的8位元基數
所以這天就被認為是 #程式設計師節 啦！
那為什麼是穿白色呢？
因為在 RGB 顏色空間裡，每種原色有 256 種級別
當紅綠藍三原色達到最大值時，即為 16 進位的0xFFFFFF 就是⬜白色(#FFFFFF)！
所以白色就成為程式設計師節的Dress Code啦😆
在這白色星期一讓我們謝謝用 Code 改變世界的程式設計師們❤️
你也想要進入程式設計的領域，成為一份子？
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@你身邊的朋友一起揪伴來練功！
就先從了解如何使用 C#、F# 和 Visual Basic 這類程式設計語言，跨平台、開放原始碼的應用程式建置開始吧🤘
#Microsoft #ProgrammersDay
「無程式碼」（No-code）世代降臨？如果你想開發應用程式、架設網站，或是成立一家新創，但你不是工程師，也不會寫程式，過去你只有兩種選擇——自學程式設計、聘請會寫程式的人，前者對於非工程師來說知識門檻極高，後者則可能非常昂貴，但現在你還有第三種選擇！
https://meet.bnext.com.tw/articles/view/48069
DeepMind AI 修練成精了，已經學會「發脾氣」？
作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 08 月 12 日 8:00 |
DeepMind 又在「捏小人」了！這群小人是英國人工智慧實驗室 DeepMind 生產的 AI，不過只能在遊戲裡看到。但你可能不知道的是，DeepMind 還訓練過 AI 下象棋、玩足球、比電競，甚至提出人工生命言論。
最近這群AI，竟然能直接跳過數據訓練，在開放式任務環境自我進化。
之前Alpha Go和Alpha Star能力再強，也只能在各自擅長遊戲放大招，超出範圍立刻停擺。現在這批小人卻能在不同遊戲游刃有餘完成任務，展現超強的泛用能力。難道人工智慧治好泛用「頑疾」了？
在搶奪高地金字塔的任務，兩個不同顏色的小人能力值相當，都沒有跳躍能力，開始發脾氣亂扔東西，混亂中竟把其中一塊板子「扔」成樓梯，長驅直入，任務完成！
多次實驗發現，小人可複製方法，難道這群AI有記憶了？不僅如此，小人還學會「相對運動」──我上不去，你下來──借助板子直接把目標拉下來！甚至為了贏得比賽，多個小人學會配合，團體合作能力一直上升。
這種用虛擬遊戲自我進化的AI，僅需人為搭建任務環境，設計大量任務目標，利用加強深度學習，一步步打通關，最終成為十八般武藝精通的AI。
沒有樣本，沒有經驗，這些AI究竟如何進化，零樣本學習是否意味這些AI具備基本的「自學意識」？
社會達爾文主義訓練場
比起之前的足球場，這批AI的訓練場更像遊戲「社會」，有無數個遊戲房，每房間遊戲照競爭性、平衡性、可選性、探索難度分類。不管哪種任務，這批AI都只能從最簡單開始，一步步解鎖更複雜的遊戲，整個遊戲更像虛擬社會。
無需大數據集訓的AI，每玩一次遊戲就成長一次，與各種環境互動和「獎勵」下成長為更通用的AI，更像人工「生命」。
能讓AI自我進化的關鍵在於正確設計初始智慧和進化規則。一開始都非常簡單，所有複雜結構都是進化而來。就像嬰兒不會做大人的事，任務核心是不要超出AI自身的改進能力。
據DeepMind說法，每個AI會在4千間遊戲房玩約70萬個遊戲，並在340萬個任務經歷2千億次訓練步驟。1億次步驟約耗時30分鐘。照這訓練法，41天就能訓練出一群「成年」AI。
但AI還是不會思考
DeepMind表示「單AI可開發智慧成多目標，不僅一個目標」。AI公司Pathmind 的CEO Chris Nicholson也說「它學到的技能可舉一反三。例AI學習抓取和操縱物體，就能完成敲鎚子或鋪床任務。DeepMind正用程式設計為AI在這世界設定目標，這些AI正在學習如何掌握。」
但南加州大學計算機科學副教授Sathyanaraya Raghavachary表示，這些AI並不能定義為「生命」，尤其關於AI擁有身體感覺、時間意識及理解目標幾個結論。「即使人類也沒有完全意識到身體這件事，更不用說人工智慧了。」
他表示，活躍的身體對大腦不可或缺，大腦要放在合適的身體意識和空間位置內進化。如果AI能理解任務，何必需要2千億次模擬訓練達到最佳結果？總體而言，虛擬環境訓練的AI只是和以往AI「大同小異」。
從理論到現實的路還很長
狹義人工智慧是「複製人類行為的元素」，在計算機內執行某種任務，如分類圖像、定位照片物件、定義對象邊界等。這些系統旨在執行特定任務，而不具解決問題的一般能力。
相比之下，Deepmind使用的「通用人工智慧」有時也稱為人類等級人工智慧，因可理解上下文、潛台詞和社會線索，甚至認為可能完全超過人類。
但正如行為主義和認知主義的對抗，AI是否有解決問題的能力，並不能只考慮統計結果。善於「事後解釋」任何行為，實驗室之外還是無法「預測」哪些行動即將發生。
資料來源：https://technews.tw/2021/08/12/is-deepminds-new-reinforcement-learning-system-a-step-toward-general-ai/?fbclid=IwAR0xofCay9Ydy83BfQ_7lyEtfGvJroFfCznxiTxYIHP6HUFWpELClQPFs28
LeetCode是所有軟體工程師找實習找工作都必用的平台，雖然大部分功能都是免費的，但天下沒有白吃的午餐，讓人好奇付費版 LeetCode Premium 到底有沒有用？今天讓使用過 LeetCode Premium 準備並通過 Google軟體工程師面試的我來分享一下我的使用感想！
影片中會告訴你如何免費拿到各種付費功能～
然後還有我到底刷了幾題通過了Google面試哈哈！
這集會聊到...
💬 Overview 💬
💙 LeetCode Premium功能簡介 1:25
💙 我覺得好用的付費版功能 1:50
💙 我覺得沒用的付費版功能 4:00
💙 如何免費得到類似的付費功能 1:50 3:00
💙 結論：LeetCode Premium 到底值不值得？5:58
💙 誰適合買 LeetCode Premium？6:38
💙 我刷了多少題通過 Google 面試 7:57
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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。
自從遠端工作之後，出勤的打卡記錄也轉成線上服務
雖然我也想不透工程師都線上工作了還打什麼卡...不過沒關係，打就打
但也因為在家裡工作反而常常忘記打下班的卡!
每次結算薪水都很痛苦，一整排的異常，是不是像我這種認真工作的人更容易忘記打下班的卡 XD?
既然容易忘記，我們就來寫個自動打卡系統吧!
拯救自己多無趣，當然要拯救所有同事啊!
這支影片特別感謝我的團隊伙伴陪我一起耍北爛，有你們真好。
===本月活動===
7/22 晚間 8 點「後端領航者論壇」直播活動，歡迎來參加
（適合新、中手或想往後端開發的工程師朋友）
名額有限，手刀報名 👉 https://bit.ly/3jERZRH
===影片中提到的專案===
自動化打卡 project 使用 Ruby on Rails 撰寫，架設於 Heroku
repo: https://github.com/niclin/bernard
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#前端 #後端 #工程師
程式亂寫也可以動，要怎麼寫的好或易於閱讀，就得花上一番功夫去學習寫作技巧。
這支影片會和你分享一些基本的知識點，實戰技巧基本上當代程式語言開發都能使用
不過每個時代會有不同的想法跟觀點，不同的團隊也會有不一樣的慣例，希望這次的內容能夠給你一些不一樣的想法
喜歡影片的話！可以幫忙點個喜歡以及分享、訂閱唷！😘
章節:
00:00 提升品質的影響
01:29 有意義的命名比簡寫更好
03:01 限制傳入參數數量
05:03 簡化條件表達式
06:37 變數定義範圍限制
08:28 一次只做一件事
10:35 Early return
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