PTT推薦 AmosYang 過去發表過的文章

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結論：看你有多少預算。 === 相對 便宜/快 的方案是先讓 AI 整理個策略大綱： "How to professionally say no at work?" 然後找個練習模仿對象 (7 隻 YT 短片) ：

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目前還沒人能證明「有」，也還沒人能證明「沒有」。 有興趣的話可以追蹤這個「 LLM 幻覺排行榜」： * * HN 相關討論： 有興趣可以翻翻這排行榜的 Git 歷史，看看各 LLM 的進化歷程。然而，這排行

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我是從以下兩個角度來看 * 數學上來說， "AI" 是否有「極限」？ * 經濟上來說， "AI" 是否有「賺」？ 例如說這隻影片 是從「熵」的 本質去探討 (目前架構下的) AI 是否有個 (來自其演算法、原始訓練資料的) 「

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這個討論串談到「升遷」；我有一篇舊文可以曬：「職涯成功的預測指標」。 * * #1XVjlOps (Soft_Job) 有人在 2005 年整理歸納了約 140 篇學術論文，綜合評論各項預測指標 ( predictor ) 與 薪資、升職、職涯滿意度 的相關性。這是近 20 年前的研究資料了，但算是比較有

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我猜想你在找的關鍵字是 roadmap ，可以參考這個網站： * * 每個切割成小塊的題目可以再繼續點進去看說明及相關資源的指引。 至於哪些項目是「加分」 (更 "marketable" ), 這要請教你能觸及的產業、地區

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不知道你所謂的 bug 是什麼樣的 bug ；或許可以參考這類經驗談： * 雲端/分散式架構 設計模式 * 各種「程式設計師的認知偏差」

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對要繳稅給美國的公司來說，除了高利率外，還有 "Section 174" 稅法的影響， 可參考 。 大致上來說，自 2022 會計年度開始，「研究開發 (R&D)」 的支出要分成 5 年來 報帳；如果是在美國外的 R&D 支出，要分成 15 年來報帳。R&D 支出包含「 R&D 人員的薪資」。

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投票制度的討論框架 # 現行制度的缺點 (有請鄉民協助補完/佐證/反證) * 即使書面規定再完善，人工手動執行就無法避免以下缺點： * 手工執行的效率天花板遠低於自動機械 * 手工執行的一致性不如自動機械

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聊到雲的資安問題，有興趣可以參考一下 Homomorphic Encryption (HE) 這東西。 === 「資料保密」這個題目可粗分為 3 大方向： * 儲存(at rest) * 運輸(in transit)

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「讓『搜尋病歷』更快、更準、更省人力」是很棒的，但最後還是要看這些好處與 決策者 (有權決定預算、要對預算負責的人) 它自身的利益是否一致。 以粗略二分法來說，在你的職場/業界裡，你這套東西被決策者視為開源還是節流？ 如果是被視為開源，我會傾向爭取主控權、成為該業務的人際網路中心。倒貼時間 精力資源也要卡位。

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來源： Ng, Thomas WH, Lillian T. Eby, Kelly L. Sorensen, and Daniel C. Feldman. "Predictors of objective and subjective career success: A meta‐analysis." Personnel psychology 58, no. 2 (2005): 367-408. 這些統計數據資料未必能直接套用在讀者身處的時空上，更是無法直接評斷因果，

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如果把 "HR" 換成「無實務經驗者 / 關鍵字過瀘機制」，那麼，我同意 tnfshjcc 與 cateran 的看法：「針對職缺敘述(job description)裡有出現的關鍵字去寫」。 > 2. 如何使用文字包裝雜而不精的經歷 (有範本最好) > 3. 如何客觀描述專業程度，並將其量化 「好、快、便宜」中的「時間、金額」是相對簡單的商業價值量化指標，需要補充

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希望這份資料可以幫助大家探索新的職涯選擇，看看全球遠端的職缺數量與行情； 或許有可能不出國，但仍可以有機會累積在國際舞台上的歷練 (語言、技能、人脈 ) 。 * 能勝任工作需求的「英文溝通能力」是入場券。 * 多項職缺有特別註明對英語溝通能力的要求。

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想到一些可以思考看看的題目： > 市場 > 公司未來 * 參考資料：公司募資新聞稿；誰持有多少股分；估值(valuation)數字與方法根據 * 公司 "exit" 後，你要怎麼分到肉？

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如果「工作」是指業界 (相對於學界) 的工作，通常來說是實習，尤其是在實習時 拿到 return offer 。 : 對未來出社會工作還是很迷茫 : 不太清楚進實驗室到底有沒有幫助 就「經歷Ｅ對職業Ｃ有沒有幫助？」這個題目，可以拆成 3 個相對小的問題：

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# 「經歷Ｅ對職業Ｃ有沒有幫助？」 這篇文章把「經歷Ｅ對職業Ｃ有沒有幫助？」拆成 3 個相對小的問題，希望能幫 助讀者歸納整理出自己的答案。 * 經歷Ｅ結束時，你的主管是否願意當你的 reference / 為你背書寫推薦信? * 「職業Ｃ這行的雇主 / HR 」是否熟悉/重視「經歷Ｅ的價值」？

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我的經驗：對一般人來說，外部因素最重要的是以下兩點，它們決定了「試誤/容 錯/累積經驗/修正策略的緩衝區大小」的天花板。 * 身分：合法居留、工作權，直接影響工作機會的選擇多樣性 * 糧草：應付食衣住行育樂的支出 內部因素最重要的是「學生本人自己是否渴求這樣一個經營自己的人生的機會？」

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薪火，「佛教用語。指身體和心識。」 薪火相傳，「比喻師生授受不絕，或種族、血統、文化精神的傳承，綿延不盡。」 看到你附圖中的檔名，就想到我當年學會迴圈、正規表示式、 shell scripting 也是為了解決類似的問題。這，就是緣分 XD 從截圖看來是 Windows 8 之後的系統，應該有 PowerShell, 以下的寫法可以參考

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如果信任 聯合國兒童基金會 (UNICEF) 蒐集整理的數據的話，「供不應求」應該是 真的。 (資料來源連結在文章末) * 目前訂單前 10 名合計 94.43 億劑。 * 2020第4季 + 2021上半年的 總產能 是 55 億劑 * 至今日 2021-05-30 ， 總到貨量 是 16.73 億劑 (30.4%)

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如果信任 聯合國兒童基金會 (UNICEF) 蒐集整理的數據，摘要如下： * 2020第4季 + 2021上半年的 總產能 是 55 億劑 * mRNA (例如 輝瑞、莫德納) 產能 5 億 (9%) * Non-replicating viral vector (例如 AZ) 產能 11 億 (20%) * 至今日 2021-05-30 ， 總出貨量 是 16.73 億劑 (30.4%)

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Correct/Changeable/Clean Code 與行為科學 > "I know it when I see it." 「我看到時就會知道」這句話可用在以下情形： 某人在試著去定義一件事，但那件事本身是主觀的、沒有明確的定義；那個人就可 以說「 (我不知道該如何去定義那件事，但) 我看到時就會知道」。

作者: AmosYang (twy30) 看板: Soft_Job 標題: Re: [心得] 加入新創如何避免踩雷 時間: Sun Apr 11 07:53:33 2021 先說結論：就「法律 / 契約」上的雷來說，「花錢買保險；雇律師保護自己的權益」 (尤其是簽約之前，預防勝於治療) 。

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作者: AmosYang (twy30) 看板: Tech_Job 標題: Re: [新聞] 台積電開赴美工作福利　這條件最誘人！ 時間: Mon Apr 12 08:58:18 2021 提供一些數據。 * 來源：美國勞工統計局 ( )

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提供一些數據。 * 來源：美國勞工統計局 ( ) * 原始資料是「2020 五月時薪中位數(median hourly wage)」，乘以 (40 hr/wk * 52 kw) 得到年薪中位數。 * 取樣資料是以這討論串中的熱門地區為主 (AZ, CA, TX); 如果有興趣我再加上

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很有意思的題目，以下列舉一些思考框架，有興趣的話可以動手實作看看，試著有 系統地把這個大問題拆解成相對小的題目。 # 需求層次理論 ( )

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提供一個參考資料： Hacker News 的 "Show HN" 。 如果 Soft_Job 要新增 `[秀SJ]` 這個文章分類的話，可以參考看看以下的 "Show HN" 規則： (機器翻譯+手動 潤飾) ---

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# 縮寫、簡寫的優缺點 * Google Docs 版： * GitHub 討論區： --- 在「刷 LeetCode 練習命名」（ ）時，我觀察到

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◎情報來源： 大學入學考試中心「選才電子報」第 312 期（ 2020-08-17 ） ◎情報內容： 大學入學考試中心「選才電子報」第 312 期（ 2020-08-17 ）討論了新版的 《高中英文參考詞彙表》（此新版是「108年版」，舊版是「91年版」）。

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# 高中6K字-108版 大學入學考試中心「選才電子報」第 312 期（ 2020-08-17 ）談論了新版的 《高中英文參考詞彙表》，內有單字、詞性、級別，並提供 PDF 版下載；我把它 清理了一下，整理出 JSON 版及 Google Sheets 版，方便應用。 * Google Sheets 版：

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# 刷 LeetCode 練習命名 過去幾個月，《程式英文》把焦點放在「分享知識」；例如，變數名稱樣板、單字 使用情景、等等。對學習者來可說是「輸入」的動作。 這次試個不同的方向，做了個實驗，把焦點換到「演練技巧」，希望能幫助學習者 改善輸入與輸出的平衡。

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《程式英文》 上週跨過了 「GitHub 500 星」的里程碑，在此整理一下這 12 週以來的心得。 * 討論了 64 個與程式寫作有關的英文字 * 每週新主題的熱門程度不一，點閱人次分佈在 3000 ~ 5000 * 每週流量有大約 10% 是重訪既有主題

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# 本週主題 + 結論： * 分段 Slice, Split 有什麼不一樣？ * Slice: 從大塊東西上削下小塊 * Split: 把東西打碎成多塊 * 分開 Detach, Disconnect 有什麼不一樣？

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本週主題 * 「屬性」該用哪個字？ * Attribute, Property 有什麼不一樣？ 結論：沒有一定的標準。 * 在哲理上

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本週主題 * 如何命名「集合名詞」數量變數？ * 「集合名詞」「整體」數量變數 * 「集合名詞」「成員個體」數量變數 * 如何命名「回傳值」？

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本週主週： * 如何命名「狀態」變數？ * State, Status 有什麼不一樣？ * 「第Ｎ個」要怎麼說？ * Google 簡報

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這週的主題是「複製」： Copy, Clone, Duplicate 。 我們將從語源學的角度來分析 copy, clone, duplicate 的「複製」語意差別，辨 別什麼情況適合用哪個字。 * Google 簡報 * GitHub 討論

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這週的題目是：「檢查」的相關動詞。 * 如何命名「檢查」功能？ * Check, Test, Verify, Validate 有什麼不一樣？ --- * Google 簡報

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之前談過「數量」（參考 ），這次我想談談「次數」， 以及回答幾個讀者問題。 * 如何命名「次數」變數？ * 「次數」與「數量」有什麼不一樣？ * 可以用 times 嗎？

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(這篇文有相當內容來自整理、改寫我的舊文；以下不再特別註明) 我猜想，更完整的題目是：「雇方在職缺敘述上說要會技能Ｓ；要如何讓雇方知道 我會技能Ｓ的程度？」 我主張：「用『你以技能Ｓ產生的價值』，來證明『你應用技能Ｓ的能力』」。 ---

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我認同「經營職業生涯是有學問的，是可以有系統地精進的」這個大方向。 --- 整理自我的舊文 ## 找誰「訂正履歷表」？ 我是從「期待(expectation)」 的角度來看。

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「刪除(delete)」是資料處理 CRUD 四大基本項目之一。 這篇文章收錄了幾個與「刪除」有關的程式設計常用字，以及回答讀者相關問題。 * 如何命名「刪除」功能？ * Clear / Empty / Delete / Remove * 有什麼不一樣？

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有時候，我們會依照人事物的性質、特徵做「分組(group) 、標記(tag) 」。 像是： * 把房間裡的雜物分類成書籍、服飾、器具。 * 把書分類成小說、漫畫、工具書。 * 把小說分類成愛情、歷史、奇幻、科幻。

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上次談了《如何命名「數量變數」？》，收到很多迴響，其中一個最常見的問題是 ：「寫程式一定要用英文嗎？」今天就來談談這個題目。 * Google 簡報： * Google 簡報原始檔： * Facebook 相簿：

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「英文」是不少人學寫程式的一個關卡，而「命名」又是電腦科學最難的問題之一 。我正在整理幾個最常見的「如何用英文命名程式裡的某個東西？」的問題與答案 ，在此與各位分享目前整理好的第一個題目： * 如何命名「數量變數」？ * Count / Number / Quantity

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就「能力、思維、觀念」來說，在 Soft_Job 板，我會推薦這本《Getting Real》 電子書。 * 免費 * 線上繁中版 (*1): * 英文原版：