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1.機票／住宿 訂機票：現在已經有很多網站提供線上查詢跟訂票的功能。新創團隊初期可能沒有太多的預算，通常都會想要找到最便宜的機票，不過這類機票通常不能改期。建議最好不要將時間抓得太緊，譬如說在會展結束後最好留個兩天甚至一星期的彈性。
2024年2月1日 · Transformer的工作原理. Transformer的核心是自注意力機制，這一機制允許模型在生成輸出時評估序列內的所有單詞之間的相關性。 這意味著模型不需要按順序逐步處理資訊，而是可以平行處理，大大加快了學習速度。 此外，Transformer包含了多頭注意力（multi-head attention）機制，這使得模型能在多個子空間中同時學習資訊，增強了其學習能力和表達力。 自注意力機制. 想像一下，當你讀一句話時，你的大腦會同時關注這句話中的每個單詞，並理解每個單詞與其他單詞之間的關係。 自注意力機制也是如此。 它允許模型在處理一句話時，能同時考慮到句中所有單詞的信息，而不是一個接一個地處理。
- 為什麼我們需要演算法
- 演算法種類
- 演算法的應用
- 如何評估演算法？
- 經典演算法例子
- 演算法書推薦
- 演算法學習 Q&A
解決問題與改善效率：演算法是我們處理資訊，解決問題和進行決策的關鍵工具。他們可以幫助我們更有效率地完成任務，減少時間和資源的浪費。應用範疇廣泛：從網路搜索、社交媒體的內容推薦，到機器學習和人工智慧，無處不在的演算法都在背後默默運作，大大擴展了我們處理資訊的能力。實現自動化與智慧化：在大數據時代，演算法不僅能自動化地處理大量資訊，還能從中學習並優化自己的運作，實現智慧化。支持決策制定：在商業、科學、醫療等領域，演算法可幫助我們對大量數據進行分析和挖掘，從而提供有價值的見解和支持決策。演算法就和問題一樣有許多種類。以下是電腦科學領域常見的幾種演算法： 1. 簡單遞迴演算法 (Simple recursive algorithms:)：這些演算法使用遞迴計算來找答案。這個方法用於解決古典問題，例如「計算到 n 次方」。 2. 回溯法 (Backtracking)：為了找到解決方法，一個問題先劃分為多個計算用的路徑。如果路徑方向錯誤，便回到上一個位置，從另一個方向開始計算。常見的使用案例需要從大量數據中找到特定資訊。這個方法通常用來找出每一條路徑。如果一條路徑不包含目標資訊，則演算法會回到上一個連接點。 3. 動態法 (Dynamic)： 這個演算法的獨特之處在於演算法會記憶之前解決過的問題，並藉由之前解決問題的經驗更快找到類似問題的解決方法。如果之前你計算過 n 的 1,0...
在這裡我們收集了幾個我們生活常碰到，而且有趣的演算法，請參考這幾個外部連結。 1. 排列 (Sorting) – 如何把千多本書排列順序？ 2. 秘書問題 (Secretary Problem)– 如果你要聘請一名秘書，總共有 n 個申請者。每次只能面試一人，面試後要馬上決定是否聘他，如果當時決定不聘他，就再沒有機會。問：要面試幾個人，才最有機會選中最合適的人選？解決這個問題的方法，叫「最佳停止演算法」(Optimal Stopping Algorithm). 3. PageRank – How Search Work by Google– Google 最早的是用 PageRank 這個演算法去判斷如何排列用戶搜尋的結果。 4. EdgeRank – Facebook 動態消息 (News...
演算法除了能否正確解決問題之外，還有「好、壞」之分嗎？答案是有的。不同的演算法，雖然都能正確達成目標，但還是有效能 (efficiency) 之分。主要的考量點有兩個： 1. 時間複雜度(Time complexity) – 它代表一個演算法的執行時間。針對同一個問題，有些演算法會比別的用更短的時間(也是更快速)去解決問題。 2. 空間複雜度(Space complexity) – 它指的是要執行該演算法 (或是程式碼) 所需的記憶體量。
1. SVM演算法（Space vector modulation 支援向量機）
1. 應用：主要用於分類問題，也可用於回歸。 2. 原理：在特徵空間中尋找最佳超平面，以最大化不同類別之間的間隔。 3. 特點：適合於高維數據集，對於非線性問題可以通過核技巧進行處理。
2. Minimax演算法
1. 應用：主要用於零和遊戲，如象棋或圍棋。 2. 原理：通過最小化對手可能獲得的最大收益來最大化自己的最小收益。 3. 特點：常與Alpha-Beta剪枝一起使用，以提高效率。
3. ID3（Iterative Dichotomiser 3）
1. 應用：用於創建決策樹，主要用於分類問題。 2. 原理：使用信息增益作為分割數據的標準。 3. 特點：易於理解和實現，但容易過擬合，且不支持連續屬性和缺失值處理。
入門科普類 《寫程式前就該懂的演算法: 資料分析與程式設計人員必學的邏輯思考術》： 透過生動的插圖與實例，將演算法的複雜概念化為簡單易懂的知識。本書涵蓋基礎至進階演算法，適合程式設計新手與專業人員。透過詳解與練習題，讀者能夠深化對演算法的理解，提升解決問題的能力。 《改變世界的九大演算法》：淺顯介紹了塑造當代數位生活關鍵技術的九種演算法。從搜尋引擎、網頁排序到公鑰加密和數位簽章，這本書透過易懂的語言揭示了每日應用背後的科學原理。無需資訊科學背景，讀者可洞察這些技術如何定義我們的數位世界，感受到科學家與數學家的創新與探索。是理解現代技術不可或缺的閱讀。 專業書籍 演算法導論《Introduction to Algorithms》：這本書是演算法領域的經典之作。全面而深入地介紹了從基礎數據結構到...
Q：學習演算法之前，需要有什麼樣的基礎嗎？
演算法算是獨立學問，不太需要基礎知識，但由於會使用 Big-O 來分析演算法效率，分析時會用到高中數學知識，如指數、對數等，所以還是要理解一些高中數學，假設真的忘了，碰到時再回頭補上即可。
Q：演算法會因程式語言不同而有差異嗎？
95% 邏輯是一樣的，但根據語言特性，實作細節寫法可能有點不同。如果要從零開始準備演算法面試，提供兩個面向供參考： 1. 選擇自己最熟悉的語言練習演算法：絕大多數公司在面試演算法時，不會要求使用的程式語言，因此可以用自己最拿手的程式語言來準備 2. 若無特別熟悉的程式語言，建議可以用 C 語言來學習演算法：由於 C 語言是很原始的程式語言，如果用 C 寫得出演算法，基本上其他語言也寫得出來 無論如何，程式語言只是工具，在準備演算法面試時，建議使用自己最拿手的武器去應戰。
Q：網路開發新手在做 side project 時，如何導入演算法思維？
其實蠻困難的，因為絕大多數前端應用軟體都用不到演算法，再者如果沒有演算法的概念，也無從應用起。只有當你具備演算法基礎知識時，做 project 才有機會用到演算法，因此在做 side project 時，可以反問自己：有沒有更棒的程式寫法。
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2023年1月2日 · 能做什麼？ 優缺點分析. 發佈日期: 2023 年 1 月 2 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. No-Code/Low-Code 是什麼？ 優點： 缺點： No-Code/Low-Code 平台可以做哪些事？ 1. Web與移動應用開發. 2. 業務流程自動化. 3. 數據分析與報告. 4. 系統集成. 5. 原型設計與測試. 熱門 No-Code/Low-Code 平台和工具介紹. 1. OutSystems. 2. Microsoft Power Apps. 3. Bubble. 4. Appian. 5. Zapier. 6. Quick Base. 7. Mendix. 結論.
一、頭銜與專業之間的權重. 如果仔細觀察台灣（與東亞）相對於歐美國家的習慣，你會發現在介紹自己或朋友時，許多台灣人會先報上學位和頭銜，再介紹自己的工作內容；歐美人則較習慣介紹自己的工作內容和資歷，而較少（甚至不會）直接介紹自己的學歷。 更者，在台灣，學歷是跟著你一輩子的，只要是公立大學出身，一輩子都備受加持；在歐美社會中，不管你是哈佛、加州理工、帝國學院還是魯文大學，一旦你踏出校園找到了第一份工作，你的專業本事就遠遠大於你的學歷與頭銜。 若要追根究底，這要回歸台灣社會講究名份的社會常態。 論原因，或許是因為受過去華人科舉制度影響，也有可能是上、中、下九流觀念長期教育人們追求名份（過去，同樣是讀書人、藝術家，如果沒有官位則落得中、下九流；而從事自由業的演藝人員和技工則是被人看不起）。
內容目錄. 前往菲律賓博弈產業工作前的注意事項. 前往菲律賓博弈產業工作的原因. 菲律賓博弈產業介紹. 菲律賓博弈產業面試注意事項. 工作簽證與護照問題. 菲律賓博弈產業工作型態. 工作型態. 菲律賓博弈業工作的優點. 菲律賓博弈業工作的缺點. 菲律賓當地生活環境. 治安. 醫療. 博弈產業相關 Q&A. 踏進博弈業後，會很難再離開嗎. 離開博弈業後，職涯發展會被侷限嗎？ 職涯現況. 結語. 線上博弈產業近年蓬勃發展，又以菲律賓博弈產業最為發達。 優渥的薪資與福利，吸引許多人嘗試前往博弈業工作。 然而博弈產業也是個處於灰色地帶的行業，「是否該把博弈產業作為職涯選項？ 」成為了熱門的討論話題。 為揭開博弈產業神秘面紗，ALPHA Camp 邀請畢業校友，分享他們在菲律賓博弈產業的心得.
