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2024年1月29日 · 一直撞牆怎麼辦？. 這次職涯相談室請來兩位教學經驗豐富的程式開發前輩 Jack 和維元，帶大家從「自學程式的 7 個 FAQ」，來一一破解你的迷思和誤區，幫你修成正果。. 你 為什麼學程式？. 問為什麼超重要！. 你問過自己為什麼要學程式嗎？. 是想要有個帶得走 ...
一、觀察你的父母. 雖然我們可能不想承認，但大多數的人都比自己想像的更像父母。 如果你肯花點時間觀察你的父母的特質和行為，去看看是什麼牽動他們的喜怒哀樂？ 他們如何待人接物？ 他們做決定時如何思考？ 你很可能會驚訝你跟他們有多相似，從這些相似之處反推自己的特質，不失為認識自己的一個好方法。 二、詢問朋友的意見. 俗話說旁觀者清當局者迷，大多數的時候，你的朋友都比你還要了解你自己。 當我在跟朋友聊天時，他們常會分享對我個人非常深刻的觀察，神奇的是，通常這些觀察都不是來自我最親近的朋友，而是那些跟我有良好關係，但是久久才見一次面，卻能讓我非常信賴的朋友。
- 第一部分：為什麼要轉職成為軟體工程師？轉職成為一名軟體工程師是一個具有挑戰性但又充滿機會的決定。在考慮轉職前，首先要問自己為什麼要成為一名工程師。以下是一些可能的原因：
- 第二部分：轉職前的準備工作。轉職成為一名軟體工程師需要一些準備工作。以下是一些重要的步驟和注意事項：1.選擇專業領域。軟體工程是一個廣泛的領域，你需要選擇一個或多個專業領域，如Web開發、數據科學、人工智慧等。
- 第三部分：求職過程。一旦你準備好，就可以開始尋找工作機會。以下是一些成功的求職步驟：1.編寫優秀的履歷。確保你的履歷清晰、簡潔且具體。突顯你的技能、作品和成就，並量身定制每份履歷以符合特定的職位要求。
- 轉職工程師常見問題：轉職有年齡天花板嗎？30 歲後才開始學程式、準備轉職有機會嗎？年齡是無法改變的事實。想轉職，就要更策略性地思考，老闆會顧慮什麼？而你既有的優勢，要如何放大？
2024年2月1日 · Transformer的工作原理. Transformer在自然語言處理中的應用. 對AI發展的影響. 在人工智慧領域，Transformer模型自2017年由Google的研究者介紹以來，已成為最具影響力的創新之一。 它不僅改變了自然語言處理（NLP）的面貌，還對整個AI技術的發展產生了重大影響。 本文將深入探討Transformer的基本原理、結構特點以及它如何推動AI技術的突破。 Transformer模型概述. Transformer模型是基於自注意力機制（self-attention mechanism）的一種架構，它能夠在處理序列數據時，同時考慮序列中的所有元素，這種全局視角使得Transformer在多個領域特別有效。
- 高速成長秘訣一：把自己放在充滿成長機會的環境
- 高速成長秘訣三：學習效率大於投入時間
- 正統學歷是否值得犧牲時間爭取？
- 文組生如何找到自己的優勢？
- 如何找到一輩子喜歡的工作？
Jeff 在香港科技大學念書，校園中研究、比賽、演講等挑戰自我的機會非常多，甚至學校信箱都會收到許多鼓勵創業的信件。正向積極的環境，激勵他大量自我探索、快速試錯，找到自己未來的方向。 例如，Jeff 因為一份校內研究專案，開啟他區塊鏈創業契機。他與搭檔在教授指導下，完成「區塊鏈 eCoupon 系統」。後來他們將這個項目優化，拿去參加南韓電商競賽，受評審賞識。後續投稿論壇，更獲得最佳論文跟期刊邀約。而這一切都源自於校內的一個研究機會。 （加入一流學習社群，3分鐘小測驗，找到程式自學入口）
一般人常有個迷思：學習時間投入越多，是不是學得越好？Jeff 指出：「時間不應拉太長，而是要專注於學習的效能上。」 「重點是你希望透過學習達成什麼目的。」他表示，「在學習時，我會限制自己在時限內學完當天預定的進度，若超過時間後就不再學習，去休息、給自己獎勵。」這種強迫自己在時限內學完的習慣，讓他達到學習的高效率。 他認為十萬小時定律並不存在，「效率高的話，學到六、七成左右就已經能贏過那個領域大部分的人了，這時候就可以去學更多自己有興趣的事。」 如果在學習時，遇到複雜難懂的觀念怎麼辦？Jeff 則分享夥伴 Tina 的觀點－要假設自己一定讀得懂：「我與寫這篇論文的教授智商差不多，都是普通人，所以我一定讀的懂！」如果在還沒開始學習前，就假設這篇文章很高深，就會因此畫地自限而無法專注學習。（Tin...
正如同他對學習的觀點，「學歷不是目標，重點是學歷能不能幫助你達成目標。」對他而言，在港科大念書、學生身分，提供給他保護傘、資源、人脈等，幫助他去做創業題目。 他認為，跟工作上的難題相比，取得好成績相對容易。港科大可以協助他獲得創業所需的資源，所以這個學歷值得花時間爭取。
Jeff 分享他的觀點：「人沒有分文理組，只有目標不一樣。」不要因為自己是文組或理組而限制了自己。雖然他是理組出身，但他認為人文社會的思維才是更難培養的。 因為理科、技術類的知識，幾乎都有標準答案，只要肯學就會。但人文社會的內容充滿不確定性與複雜性，諸如想像力、創造力、溝通能力，這些都是 AI 難以取代的。 「所以我平常看書，都只看人文社會、經歷、歷史類的書。我反而不看科技相關的，因為網路上都有。」Jeff 說。
Jeff 自己的原則是：「工作是否持續帶來變化跟挑戰。」如果是做著那種「知道明天會發生什麼事」的工作，他會認為明天沒有價值，比較乏味。人生還是要充滿著不確定性才刺激。 「我喜歡區塊鏈這份工作，正因為我沒辦法想像明天會發生什麼事。所以，如果哪一天區塊鏈不有趣了，我會去想學新的東西。」他說。 所以，該如何找到一輩子喜歡的工作？Jeff 認為：「可以去思考這份工作，有沒有在挑戰可能性，探索未知的領域，它帶給你的價值和人生體驗是什麼。」
2024年2月26日 · 以及為什麼 NVIDIA、Microsoft 等軟硬體科技巨頭都爭相投入這個領域。. （編按：想要進一步知道 RAG 實作與產品化要考量的面向，可以閱讀這篇 〈為我的筆記加上 AI：RAG 實作經驗分享與四大產品化挑戰〉 。. 什麼是 RAG？. 跟模型微調有什麼差別？. 在我 前一篇 ...
2024年2月1日 · 第1步：安裝Python和Git. 首先，您需要安裝Python 3.10.6，這是運行Stable Diffusion所必需的。 您可以從 Python官方網站 下載安裝。 若安裝過程中遇到困難，可以參考我們的 Python安裝教程 。 在命令提示符中輸入 python 並執行，以確認Python版本正確安裝。 若未顯示Python 3.10.6，請卸載電腦中的其他Python版本。 接著，安裝Git，這是一個代碼庫管理系統，用於版本控制和協作。 您可以通過 Git安裝教程 進行安裝，並可參考我們的 Git入門課程 以深入了解Git。 第2步：創建GitHub和Hugging Face帳戶. GitHub是一個代碼托管服務，用於軟件開發的版本控制和協作。
