感恩節感謝 & 一些學習課程推薦
今天是美國的感恩節, 首先要謝謝各位讀者你們的支持,一開始的分享主要是我的轉職及找工作經驗, 後來逐漸擴展到我的矽谷的所見所聞、矽谷人物專訪、以及我的學習成長的筆記。 從 2012 年開始寫部落格, 2017 年開始分享 Facebook page, 也是累積了許多經驗, 文筆說不上變的很好, 但至少越來越熟練把一個靈感大目標從我的思緒整理、輸出成一篇文章分享出來, 這個過程也認識了許多有趣及厲害的人, 訪問了一些我覺得很酷很強的人,召集了許多熱心的朋友一起做了 “歹晚郎內推互助網絡” 幫助更多人在艱難的時期找工作,我個人也覺得在這個過程中有所提升。 如果你有考慮寫作分享, 或是任何創作, 希望我之前的文章“為什麼我建議你開始寫文章、或是任何形式的內容創作” 也能讓你一起加入開始練習寫作/創作/輸出的行列。
我不時會收到讀者詢問如何到美國科技公司工作,或是如何轉職成軟體工程師、如何學習程式等等的問題。 到美國工作問題我之前的文章: “如何到美國科技公司工作?” 已經把非美國人可以到美國工作的模式列出, 轉職軟體工程師及學習程式很多時候是一起的問題, 很多讀者有興趣轉職,但完全不知道軟體工程師在做什麼, 以及應該如何上手學習。 我給過不少次建議, 今天決定用這個機會公開的分享之前回答讀者的方式。
如果完全沒有學習過程式, 可以先玩玩這個 MIT Media Lab 研發的 Scratch , Scratch 可以讓你用拖拉的方式把一些程式的邏輯組合起來, 在還不熟悉電腦運作的時候, 可以很直觀的在遊戲中累積你對程式的理解。
如果玩一下 Scratch 後還有興趣, 我推薦可以上哈佛大學的 CS50 (Computer Science 50: Introduction to Computer Science) (https://bit.ly/3fDcBFG)。 這門課是近年來哈佛大學熱門課程排行榜上的常勝軍,教授 David Malan 是個很好的老師, CS50 把電腦科學的基礎用許多生動及詳細的方式傳授出來,上完這門課後對許多電腦科學領域會有好的基本認識,對課程中所用到的不同程式語言也會有個基本的了解。
當然 CS50 畢竟是大學的課程, 有一週一週制式的格式, 作業也是大學的方式, 我近年來蠻喜歡 Udemy 上的課程, 因為每個領域都有很棒的老師, 課程也更彈性及多元, 作業及測驗也比較靈活。 如果你還沒有學習任何程式的經驗, 可以嘗試從學習 Python 或 Javascript 入門, 因為這 2 們語言的特性, 對初學者上手比較容易。 此外 Javascript 是網頁主要使用的程式語言, 而 Python 在資料處理及機器學習都是首選語言, 所以這 2 個語言學習之後未來都有許多應用及職缺的可能。
如果你有興趣學 Python ,可以先學習這個有 115 萬學生上過的課程: 2020 Complete Python Bootcamp From Zero to Hero in Python (https://bit.ly/2KJDfS6), 了解 Python 語言的基礎及跟著課程建立自己的 app 及遊戲。
Javascript 的話可以看這個有 37 萬學生參與的課程: The Complete JavaScript Course 2020: From Zero to Expert! (https://bit.ly/3fFPcU8) 學習 Javascript 基礎及嘗試建立網頁 app。
如果對資料科學有興趣的, 可以和 34 萬人一起學習 The Data Science Course 2020: Complete Data Science Bootcamp (https://bit.ly/3fD315M), 了解資料科學中數學、統計、 機器學習及各種有關的知識, 因為也會用到 Python,所以也可以增加自己 Python 語言的技能。
如果你對分析資料有興趣, 這個有 32 萬名學生上過的資料課程 The Complete SQL Bootcamp 2020: Go from Zero to Hero (https://bit.ly/33nXQlj), 可以學習如何用 SQL 來查找資料庫, 並分析資料。
因為機器學習的火紅, 近年機器學習的課程也是無敵多, Machine Learning A-Z: Hands-On Python & R In Data Science (https://bit.ly/3fGB6lj) 累積有 72 萬學生學習及好評, 可以讓你了解機器學習在做什麼。
而我親愛的老婆也分享過她喜歡的課程, 以下都是她上過且去蕪存菁強力推薦的課程 (也可以參考她的推薦文章), 她靠著許多線上課程, 沒有再讀一個大學、研究所學位或是參加 bootcamp , 也成功轉職為軟體工程師, 這些課程我也有上過一些, 覺得這個老師 Andrei Neagoie 的教法也是蠻不錯的, 他的課程都很注重實作, 講解也很清楚, :
The Complete Web Developer in 2020: Zero to Mastery (https://bit.ly/3fDcwSq)
Master the Coding Interview: Data Structures + Algorithms (https://bit.ly/3fD7q8V)
The Complete Junior to Senior Web Developer Roadmap (2020) (https://bit.ly/39jeK8s)
Complete Python Developer in 2020: Zero to Mastery (https://bit.ly/37ARPS4) (這篇是她上這門課的詳細心得)
Complete Machine Learning and Data Science: Zero to Mastery (https://bit.ly/2WDBk57) (機器學習及資料科學)
許多 Udemy 的課程都是有 30 天 Money back guarantee , 代表如果你上一下子,覺得老師教的不好, 內容不喜歡, 都是可以要求退費的。 Black Friday 如果你還沒決定要買什麼, 買課程充實自我會是個不錯的決定!歐, 對了, 如果你剛好在美國,要買 Udemy 課程, 可以搭配使用 cash back 網站, 像 Rakuten 最近 Udemy 有 10% 的 cash back, 如果你還沒有用過, 可以使用我的推薦連結註冊, 還可以得到 $40 的註冊獎勵呢 (http://bit.ly/2SeLuXL)!有一些 American Express 信用卡還有 Udemy 買 $20 退 $5 的 offer , 也記得下訂前查看一下!
以上許多課程, 就算不是軟體工程師的初學者也可以得到許多新科技及方法, 我在 Udemy 買了許多課程, 也時常利用時間學習我感興趣的領域。 最後再次感謝大家一直以來的支持, 祝福大家都有個充實、健康、平安的感恩節, 2020 年最後自我學習提升, 為未來做更好的準備!
部落格原文及相關連結:
https://brianhsublog.blogspot.com/2020/11/ThanksgivingAndCourseList.html
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過7萬的網紅在地上滾的工程師 Nic,也在其Youtube影片中提到,經常面試是學習及瞭解自己價值的捷徑,然而這些面試的所累積的經驗,直到我換了一個視角 成為了軟體工程師的面試官時,才發現面試大概十分鐘左右,基本上就會決定這個求職者有沒有下一步了 這支影片和你分享我成為面試官之後,一路找人的心得以及如何讓自己成為更好的面試官 因為每個人想法不同,每間公司的團隊文...
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GitHub 最強 AI 數學解題神器!拍照上傳秒給答案,連微積分都難不倒他
Posted on2019/05/27
TO 精選觀點
【為什麼我們要挑選這篇文章】AI 應用越發奇葩,過去寫數學一支筆、一顆腦,現在連腦都不用,帶個 AI 就行。
中國 GitHub 大神研發數學 AI,透過深度學習與影像識別,打造最強解題神器。每個學生都夢寐以求的數學 AI 究竟怎麼下載?怎麼用?接著看下去。(責任編輯:陳伯安)
作者:量子位/ 曉查 銅靈
一位叫 Roger 的中國學霸小哥的拍照做題程式 mathAI 一下子火了,這個 AI,堪稱數學解題神器。
輸入一張包含手寫數學題的圖片,AI 就能辨識出輸入的數學公式,然後給出計算結果。
不僅加減乘除基本運算,就連高等數學中的微積分都不在話下。
就像下面這樣:
還在苦苦糾結高數作業如何求解?還在東奔西走的找學霸借作業?手握 mathAI,不就是手握了新時代的解題利器嗎?
此項目程式碼已半開源
短短幾天時間,這個項目在微博就收穫了上百次轉發。看到畫風如此新奇,似乎還能開啓無限可能應用,網友們紛紛召喚自己的印象筆記(中國版 Evernote)小助手收藏,大呼:以後教數學就是它了。
作者表示,這個專案已經是半開源狀態了,目前開源的部分可以辨識計算加減乘除簡單運算。
如果想要辨識更加複雜的運算式,可以參考數學公式辨識的論文自己進行擴展。
具體來看看這個解題神器。
深度學習辨識數學題,正確率逼近 80%
全能型選手 mathAI 是怎麼實現這個功能的?
作者在 Github 中介紹說,整個程式使用 python 實現,具體處理流程包括:圖像預處理 → 字元辨識 → 數學公式辨識 → 數學公式語義理解 → 結果輸出。
整個系統的處理流程如下:
圖片預處理主要以 OpenCV 作為主要工具,將圖片中的字元單獨切割出來,避免無關變數對字元辨識的影響。
隨後,國際數學公式辨識比賽資料集(CROHME)對通過卷積神經網路進行訓練。
此外,還進行結構分析,對字元的空間關係進行判定。比如一個字元的上標和下標,含義自然不一樣。
在語義分析階段,就需要匯集上面得到的資訊,判斷運算該如何進行了。節點屬性傳遞過程如下圖所示:
作者在用 160 道手寫測試題進行了測試:
結果表明,平均字元辨識率達到了 96.23%,且系統做題的平均正確率達到了 79.38%。
手把手教學怎麼用
來,實際上手操作下。
作者給出兩種使用模式:網頁模式和介面模式(Interface)。介面模式比較直觀,只需打開網頁上傳圖片即可自動給出解題結果。
下面以介面模式為例介紹一下 mathAI 的安裝使用方法。
首先需要安裝 flask、虛擬環境、科學資料庫 numpy、sympy 等,它們都可以用 pip 安裝。
pip install flask
pip install virtualenv
將項目的 lib.zip 檔解壓到系統目錄的 venv 資料夾下。(lib.zip 可以回覆 lib 獲取)
配置置好運行環境後,用 PyCharm 打開下載好的專案,在載入過程中,PyCharm 會自動安裝好專案依賴的軟體資料庫。
使用命令列進入專案所在目錄,並啓動虛擬環境:
. venv/bin/activate
將 FLASK_ENV 環境變數設置為啓用開發模式:
export FLASK_ENV=development
然後使用指令運行 flask 網站框架 :
export FLASK_APP=welcome.py
flask run
打開流覽器,在位址中輸入 127.0.0.1:5000,即可打開項目網頁。在網頁中輸入一張包含數學公式的圖片,就好返回運算結果。
目前 GitHub 專案頁上的程式碼只支持加減乘除這樣的簡單運算。
中國神人 Roger 的其他 GitHub 發明
做出這個自動求解系統的,還是一位元中國少年。
這位 GitHub ID 為 Roger,本名羅文傑,是中山大學資料科學與電腦學院的研一在讀碩士生,主要攻讀電腦視覺方向。
不僅這個解題神器,在 Roger 的 GitHub 主頁上還能看到其此前參與的很多有趣研究。
比如這個基於帖子的校園互助交友平臺 LiBond。用戶可以在裡面發佈任務,然後使用虛擬幣荔枝進行交易。
羅同學的設想是,有閒置時間的同學可以在此平臺上幫助他人,然後結交好朋友,荔枝幣還能用來兌換喜歡的物品。
再比如,一個基於 C++ 的無禁手五子棋 AI,可以通過 openGL 實現圖形介面。
在這個項目中,羅同學使用了最經典的極大極小博弈樹、alpha-beta 剪枝、置換表等演算法,還附上了核心程式碼。
確認過眼神,是學霸無疑了。
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2019/05/27/math-ai/…
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經常面試是學習及瞭解自己價值的捷徑,然而這些面試的所累積的經驗,直到我換了一個視角
成為了軟體工程師的面試官時,才發現面試大概十分鐘左右,基本上就會決定這個求職者有沒有下一步了
這支影片和你分享我成為面試官之後,一路找人的心得以及如何讓自己成為更好的面試官
因為每個人想法不同,每間公司的團隊文化和做法也不同,有些我在乎的點不一定是其他面試官也在乎的,但主要的關鍵核心不會偏離一個好的面試者應該如何表現
影片章節:
00:00 成為面試官後
01:23 什麼樣的求職者會被拒絕
02:01 履歷或對話沒有線頭
05:22 對徵才方的公司一無所知
06:45 只在乎自己能拿到什麼
07:21 總是沒有問題
11:08 成為好的面試官
12:31 先看履歷
13:00 先看專案
13:19 針對專案可以討論的點
13:29 設計面試題
13:49 討論人格特質
14:00 三明治鼓勵法
15:03 總結
影片中提到:
履歷撰寫文章: https://blog.niclin.tw/categories/%e5%b1%a5%e6%ad%b7%e6%92%b0%e5%af%ab/
從被問到問人,那些我常問的面試問題
https://blog.niclin.tw/2020/01/07/interview-tips/
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硬核的知識也許不是每個工程師都能夠在職涯發展中完全運用到,但無論是本科系、轉職、自學成為工程師的朋友,都應該要知道,這些紮實的背景知識提早學習起來,在未來的日子裡,只有好沒有壞。
就透過本影片我的真實經驗分享,告訴你這些我在大學時期看似枯燥乏味的理論,其實就是程式設計內功,而日後沉睡已久的內功卻又恰巧的在職涯旅途中碰上用處。
章節:
00:00 學這些有用嗎
00:52 我與速成班的距離
04:45 業務增長後的影響
06:36 基本功知識科普
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