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看到這個可以聊一下big O notation，很多人在面試的時候可能會回答/或聽到面試官說「big O notation是一個評估演算法效能的方式」 …..其實並不是的哦~ big O notation在數學上是用來描述一個函數的參數在趨近於特定值或無限時的行為表達方式。在computer science領域則是在看「當input size趨於無限時，函數行為為何」的「分類方式」，和效能沒有直接關係。 舉個例子，例如今天有解同一個問題的兩個演算法，一個分析出來其時間複雜度為10^100*x，另一個分析出來時間複雜度是10^(-100)*x^1.1。則前者的big O notation為O(x)，後者為O(x^1.1)，明顯前者更加，但在實務上，當然大家應該會選擇後者的演算法。因此big O notation基本上是一個在分析層面的工具更多一些，在效能評比上可以當作理論分析用，但不是全部，實際開發時還是要透過benchmark才能得到最正確的結論。 因此，不管你是面試官或面試者，只要你聽到有人說big O notation是能拿評估演算法效能的，勇敢嗆回去吧XDDDD

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因為女兒喜歡水星的魔女 所以一直很期待蘇萊塔的FRS模型 但等到現在好像都還沒有台灣販售的情報 想請問大概哪邊已經有貨了呢？ (台北為主啊 謝謝^^"

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我曾經被某個在上海的Google HR主管勾搭過問說要不要台灣的L6機會 深入了解了一下就拒絕了, 拒絕之後就聊了聊天吧 聊到刷題這件事, 他說, 基本上, 所有層級的Google面試流程都是要刷題的 無論你是L6, L7 (L8或以上我不知道呀) 我說: 你這根本狗屁吧？真的有L6能力的技術主管平常忙都忙死了, 誰還和你練刷題?

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我們先來設想一個比較平和的狀況好了，這個bug每天出現的機率只有1/1000 如果你所在的公司還是一個比較賺錢的、user base比較大的，假設1000萬人吧 但是bug我們都知道了，那這個bug對使用者的影響如何呢？ 以30天週期來看: 每天遇到這個bug的人的比例大概是1/1000

爆 

Hi 大家好 很久沒上ptt了，許久的po文就獻給這位老弟了 我必須說啊，這位老弟說的一點都沒錯，一點都沒跨大 我完全不知道AICS是在「丘三洨」 我2019年準備回台灣的時候，黃泰一教授也就是AICS的負責人在linkedin上敲了我