演算法 資料結構的八卦，Yahoo名人娛樂都在討論

【暫時引退宣告 & 2018年主題民意調查】

我是Lynn，「寫點科普，請給指教」不是一個團隊、是只有我一個人經營的新知科普網誌。最近有點爆肝、無法再有一週一篇五六千字長文的產出。

目前已發布的文章，有些待修改的地方尚未全數完成；網誌下的留言回饋還未看完、粉專訊息也來不及回 (很對不起有些自薦願意幫忙的讀者… 我訊息拖得晚、之後會一一整理回覆)；再來還得因應時事趨勢、接著規劃2018一整年的系列文章主題。亦考慮推出影片或錄音檔的形式、或根據當月文章主題舉行線下讀書會讓大家一起來討論… 等等，網誌未來要走的方向還在重新思考中。

因此我打算暫時休筆三個月，從現在開始到明年3月重新開張。請大家給我一點時間重新調整。

另外，想做個民意調查：

1. 大家最喜歡哪個主題呢？(半導體、通訊、金融、時尚、硬體、語言、設計等等，可參考：https://goo.gl/rLiRjF )
2. 有想看的主題嗎？(作業系統、美國憲政、未上市公司募資、廣告競價… 不限領域)

請讀者們幫我留言以供我參考：「今年最喜歡的主題」和「2018年想看的主題」。(還有其他建議、比如經營方向等等就更好了)

若主題最後有被選中，我會寄張明信片感謝你的。謝謝大家的反饋，讓網誌能越來越好！

網誌成立以來受到了許多人的幫助，包括贊助這個寫作計畫一杯咖啡的讀者、和留言debug的讀者。未來會努力規劃更加豐富的內容才不會辜負這樣的支持。

///以下心得題外話，長可略///
年初以來發生了許多事，想趁此機會和大家分享一下經營的感想：

2017年3月1日，「寫點科普，請給指教」的網誌和粉專正式開張了。半年多後，粉專按讚人數達一萬人、網誌瀏覽次數達四十萬次、網誌每日使用者約兩千多人。

試著搜尋了一下文章關鍵字測測SEO，發現以下關鍵字要麼在Google的第一個結果、要麼就在Google的第一頁 (有些文是刊登在合作媒體上)：

IC/半導體/半導體產業/半導體製程/半導體廠商/半導體指標/晶圓代工/台積電 聯電/台積電 三星/
記憶體市場/記憶體產業/記憶體廠商/記憶體技術/DRAM NAND Flash/
物聯網 5G/雲端運算/雲端運算 虛擬機/大數據/人工智慧/機器學習/深度學習/Hinton 深度學習/類神經網路/
馮紐曼/Intel X86/Intel ARM/ARM RISC/Intel CISC/電腦 0 1/電腦 二進位/
形式語言/喬姆斯基/希臘哲學/世界 起源/數學危機/
flat design/扁平化設計/wireframe/mockup prototype/
時尚產業/奢侈品產業/精品 轉型/
演算法/指標/鏈結串列/Linked List/結構 C/C++入門/正規表達式/二元樹 C/graph演算法/graph資料結構/BFS DFS/DFS BFS graph

連搜lynn也搜得到(天啊XD) 不是要說我文章寫得多好、事實上還是有蠻多待修的瑕疵處。這意味著：以中文撰寫的知識傳播文章相當貧乏，相較於同樣的英文關鍵字、能得到的資料量就多上不只一倍，才讓我僅僅寫個幾篇就能往前推，甚至能到Google搜尋第一頁。

台灣明明資訊開放的程度遠高於中國，維基百科、經濟學人、Bloomberg、Google、華爾街日報、紐約時報… 族繁不及備載的網站通通都能使用，然而百度或知乎上的乾貨知識文數量卻遠超繁體中文，這其實是很令人驚訝又可惜的事情。

故以我的寫作計畫作為拋磚引玉，若有相關專業的讀者願意補充更多、或能激勵有興趣的讀者能跟著一起寫作推廣，就太好了。2018 Fighting! 寫點科普、請給指教，一起和新手村的我成長吧 : )

覆蓋一張念書爆炸杯催臉結束這回合，明年3月再見。

紀念到矽谷四年：生活、工作的比較及心得

2015 年的一月，我和親愛的老婆從美國東岸那時大雪紛飛的馬里蘭州搬到陽光普照的加州灣區。時間轉眼一下就過了 4 年， 我們也從當初的灣區菜鳥，到現在大概知曉這裡的各式生活狀況、職場秘辛。 對於矽谷，大家總是有許多憧憬、幻想，當初的我也不例外，希望在這個世界科技之都能立足，並和各國高手一起競爭、合作、參與改變世界的產品。 四年後，在矽谷這個入門工程師的領域，我算是站穩腳步，小有成就，這篇是我的回顧及心得。

2015 年一月，我們從零下還在下雪的地方穿超級厚重的外套在雷根華盛頓國家機場(DCA)上飛機，我們剛下飛機就發現晚上攝氏 10 幾度的舊金山實在好溫暖，脫下了外套後， 要拿我們 2 個大行李箱、 3 個小行李箱，隨身背包、及大外套讓我們手忙腳亂了一陣子。那時要從舊金山機場坐 Uber 到定的 Airbnb 房子，我們選擇最大容量的 Uber XL， 來接我們的大叔開一台大 SUV， 在塞完我們所有的東西後幾乎沒有什麼剩下的空間了。 40 分鐘的路程，我們到了舊金山 Glen Park 附近定的房子，我們知道房東在上夜班，她 90 歲的媽媽會幫我們開門。 在按了門鈴後，過了許久，房子才出現亮光，2 樓窗戶出現一位老太太，揮手示意她知道了。 我們於是在一樓門口等著她， 等著等、大概過了將近 5 分鐘都沒有動靜，我們一度懷疑老太太怎麼了， 正要打電話給房東時，老太太才步履蹣跚的到門口來開門，原來她只是因為走路很慢，但並沒有出什麼事。 當我們走到 3 樓的房間時，發現房間內放一張床和一個小桌子就沒有什麼空位了，我們的行李根本就放不進房間裡。 只能先拿貴重及那晚需要的東西，剩下的先暫時放在他們的車庫裡。

我們搬到舊金山之前，在馬里蘭的 Rockville 租一個 one bedroom 採光不錯的電梯公寓， 850 square feet 包水電， 一個月的租金是 $1350， 而舊金山我們租的房間是一間獨立的房子裡 4 個房間中的一間，大概只有 200 square feet，要和另外一個房間共用廁所，而整個家住了 9 個人加 3 隻狗，一個月的租金是 $1700。 我們知道舊金山的房價及房租很高，要找短期租房的更是困難，所以也只能摸摸鼻子，住在一個不是那麼舒服的地方。希望一切在我上完 3 個月的程式密集班(可以參考我之前的文章- Coding bootcamp 程式語言密集班- 從不會寫程式到3個月被矽谷科技公司雇用的終南捷徑？) 後就可以穩定下來。

在開始上課之前，我們有大概幾天的空檔，那時候 Uber 和 Lyft 剛推出共乘服務， Uber Pool 或 Lyft Line 只要 $5 就可以讓你搭車到舊金山任何地方， 而且還可以帶一個人。而舊金山的公車系統 Muni， 一個人的基本票價是 $2.25， 而且你要到的地方可能要換很多次車多花很多錢。 那時候的演算法可能還沒有很完善，我們常常上車後，司機到我們的目的地前也沒有接到共乘的人，所以和一般票價的 Uber/Lyft 沒什麼差別。 我們第一次覺得在矽谷可以嘗試新產品真是好棒！

2015 年初的舊金山不太冷，白天有到攝氏 20 多度，我們出門去 Dolores Park 的時候基本上就是穿著短袖加一個薄外套，對於在東岸生活了幾年的我們，真的很享受能在冬天公園裡曬曬太陽。

而灣區的餐廳選擇很多、不管是中式、日式、或是哪種料理，我們都可以找到沒有太貴，但就很好吃的，當然我們知道和洛杉磯 LA 的美食可能還是有差距，但我們真的很感動灣區的食物選擇及品質。

在舊金山市區上課時，我覺得最不能忍受的是 Market Street 附近的遊民，有時候一個轉彎，你就看到整條街 30～40個遊民聚集在要走的路上。 因為聽到了不少被遊民謾罵、甚至毆打的案例，通常我都會繞路而行。 但舊金山遊民數量實在太多，路上常常有許多遊民的排泄物，走路真的要很小心。 到 2019 年的現在，每次去舊金山我們還是覺得要經過遊民附近是很可怕的經驗。

那時候我每天早上 9 點到晚上 9 點在學習，要回家的路上沒什麼人，從上課到 Bart 車站 5 分鐘，及從 Glen Park 車站走回家的 15 分鐘，我每天都很害怕被搶劫或是襲擊，我會多帶一個備用錢包放一些小錢，並穿著慢跑鞋，想說希望如果真的遇上了，就把備用錢包丟到反方向、拔腿就跑，好在到搬離開舊金山時都平安沒有遇到。

矽谷的工作機會很多，以軟體工程師來說，大中小公司面試的重點不太一樣，大公司著重演算法、資料結構、 system design、小公司著重實際經驗及所要的技能是否能立即使用。 2015 年的時候，大家提到想進的夢想公司是 FLAG ， FLAG 是 Facebook、 LinkedIn、 Google 這 3 間公司、A 有人說是為了順口加的，有人說是 Apple ， 有人說是 Amazon。 FLG 都是相對年輕的公司、公司福利待遇類似、公司有提供三餐等等，是眾多畢業生想加入的公司。 到現在比較多人在講的是 FAANG (Facebook, Apple, Amazon, Netflix and Google)， 到去年下半年前，這幾家公司的過去幾年股票漲很多， 讓投資人或是工作申請者趨之若鶩。

我 2015 年在找工作時，我主要要靠自己及朋友內推來申請職缺。 我開始在 SolarCity 工作之後， 不時的信箱或是 LinkedIn 就會收到 recruiter 寄信，詢問有沒有興趣去了解他們的公司或是面試。 而我加入 Facebook 之後， recruiter 們寄來的信就更多了。 在矽谷，1 年半 到 2 年換一個工作是很正常的， 文章像是 Employees Who Stay In Companies Longer Than Two Years Get Paid 50% Less， Why you should switch jobs every 2 to 3 years to boost your earnings 都鼓勵著大家時常去就業市場上看看自己的行情。 而前幾年許多獨角獸公司的擴張，大舉砸錢找人才， 也讓 FAANG 公司許多員工流向像是 Uber、 Airbnb、Dropbox、Pinterest、 Snapchat、Slack 等公司。

因為工作機會多，許多朋友也早就、或是後來搬到矽谷發展， 參加朋友們之間的活動， 讓我也認識許多在不同科技公司的朋友們。 在矽谷這裡， 可能認識的 3 個人就有 2 個是在科技公司工作。 軟體工程師是佔最大的比例、而 Product Manager 、Designer 等科技公司中的重要角色也是有不少人。 相對來說， 其他地區的職業傾向沒有像矽谷這裡這麼傾向科技業。

美國的產假在已開發國家中是很落後的， 但加州的父母福利在美國各州還算是還不錯的， 加州規定懷孕的媽媽在產前 4 週可以開始請 maternity leave， 產後有 12 週的 paid maternity leave 。 爸爸也有在小孩出生到一歲前的 6 週 leave。 而科技公司為了讓員工有小孩時無後顧之憂， 也會加碼提高爸媽在家照顧嬰兒時間， 最高的 Netflix 可以提供到一年的帶薪產假呢 (不知道有沒有人有親身看到請一年假的 Netflix 同事)，這篇文章提供了矽谷各大科技公司的產假福利時間 Netflix parents get a paid year off and Amazon pays for spouses’ parental leave。我所在的 Facebook 是不論是爸爸或媽媽都可以請 17週的產假，公司及部門也都會盡量鼓勵大家在小孩一歲前把這個假放完，多在家陪小孩。

在生活壓力上，矽谷的工作壓力也還是蠻大的， 你的同事及朋友們，大家都是聰明人，也賭上一切在這裡努力求生。 每個人真的都非常努力的在工作中表現及爭取。 因為矽谷灣區蓋的房子數目跟不上人搬進來的速度， 房價飛漲， 100萬美金在矽谷只能在沒有那麼好地區學區買 60 年以上屋齡的小小的老房子。 相比之下， 馬里蘭最好學區 Potomac 10, 10, 10 的房子，有著可大 2、3 倍的室內室外空間及較新的屋齡， 許多也不到 100 萬美金。 有許多有小孩家庭的人， 因為受不了房價及學區， 紛紛搬離矽谷， 其中， 蠻多人選擇搬到西雅圖， 我一年半前寫的西雅圖要超越矽谷了？提到了西雅圖的崛起及人才的流動，我最近也剛好有同事調到西雅圖，薪水不變的情況下，因為不用繳交華盛頓州的收入稅、及相對低廉的生活成本，每個月可以用的稅後收入增加許多，除了冬天下雨多了些之外，生活過的很開心。

我知道每個城市都有它的優缺點， 我很感激來灣區矽谷的一切體驗， 對我來說，矽谷願意接受一個半路出家的我， 讓我有機會證明我自己， 這裡的氣候、食物、福利、及各種機會，都是很多地方沒有的。 上一個 4 年，我過的很精彩，希望下一個在矽谷的 4 年能更加適應、綻放光芒。

你的矽谷經驗或者你的美國經驗是怎麼樣呢？ 歡迎一起留言討論分享。

https://brianhsublog.blogspot.com/2019/01/4YearInSilliconValley.html

聽說你最近在刷題- 軟體工程師的面試一定會遇到的資料結構及演算法關卡 (& 分享 LeetCode 折扣）

歐， 要澄清一下我現在沒有在刷題 (我這樣講絕對不是怕很多同事會看到我的文章 XD)， 說實在的， 我覺得大家好像太過度強調 “刷”題的刷， 好像刷油漆似的要來回刷很多遍。 我過往看過許多刷幾百題、每題做 2、3、4 次以上的人分享他們的經驗， 我很佩服他們投入的時間及毅力， 但我自知做不到， 有小孩後更是難以做到刷一遍。 我自己找軟體工程師的工作的經驗， 2015 年上完 Coding Bootcamp 到找到工作， 大概做了 60 題左右的 LeetCode 問題， 2016 年底找工作比較認真， 大概完成了 100 題左右。 今天這篇文章想要分享一下我的演算法準備方式， 如果你也是覺得無法刷幾百題很多遍的人， 歡迎往下閱讀。


2015 年上完 Coding Bootcamp 後， 我陸續有一些電話面試， 每天可能會有 1～3 個電話面試， 所以在準備面試上， 要研究公司， 並且依照職缺來做面試的複習， 因為我是面試前端相關的職缺， 所以也有一部分的精力在前端的資料複習。 關於資料結構及演算法 (Data Structures & Algorithms) 的練習，我大概維持一天練習 1-2 題的步調。 2016 年底的面試， 因為還要上班， 所以基本上只有晚上有時間， 可能一天只能練習 1 題， 假日有比較多時間才可以多做幾題。


看到問題的時候， 我會先確保我了解題目的意思， 真正在面試的時候， 通常第一步也是和面試官確認我們自我的理解和面試官要問的是否一致， 不要花了時間才發現一開始的理解及假設是錯誤的。 我通常會立刻寫下題目給予的 input 有什麼、格式是什麼， desired output 又是什麼。


確認好 input & output 後， 我會思考題目可以用什麼類型的資料結構或是演算法來解。 通常在面試的時候， 我會和面試官說明我可能會先就一個大概可行的方式來做解答， 如果他/她覺得沒有什麼問題的話， 我再做後續的優化。 在我開始有一些思路後， 我會先寫下 pseudo code， 就是先用英文來說明我的解法會是怎麼樣。 每個步驟和面試官確認都沒有問題後， 我才會正式寫 code 。


當然有些時候不論怎麼想都寫不出來， 如果是自己練習的時候，我大概在 15 分鐘後會開始看一些討論， 嘗試學習別人的思路， 但如果再花 10 分鐘還是解不出來的話， 才會參考別人的解法。 我看完別人的答案後， 還是會用自己的 code 再實現一次。 如果面試中卡住的話， 則是要儘快和面試官討論， 我會把我的理解， 可能的解法方式和面試官說， 同時也說明我的情況可能哪裏不是很確定， 讓面試官在適當的時候可以給予我提示。 一般來說， 公司都是希望有順利的面試經驗， 面試官也都願意在溝通正常下給予協助。


自己練習寫完之後， 我會再寫出解法的空間及時間複雜度 (Space & Time Complexity) ， 通常面試也會詢問這個部分， 所以自己每個練習也要歸納一下。 如果我發現我的解法時間可能不是太好， 我會再嘗試看不同人的討論， 研究更優化的解法， 並再自己寫出不一樣的解法。 有些比較棘手的問題我可能會寫 2、3 個解法比較彼此的優缺點。


在之前準備面試的時候， 我有準備一本筆記本， 每次寫完問題之後， 我會用筆寫下我在哪一天寫了哪一個問題， 並且用很精簡的方式總結問題及解法。 隔天要做下一題之前， 我會先看一下前一天的問題， 嘗試回想我是否可以再次在頭腦中想出大致的解法。 如果還是不行的話， 再看我自己的總結並做上記號， 隔天會再做一次同樣的步驟，直到我可以順利複習出解題的邏輯思路。


如果有和公司面試， 不論是電話還是 onsite， 面試完後我會再檢查我遇到的題目是否和我過去做過的題目類似， 如果有的話， 是否我的思路在面試中是清晰及正確的， 如果沒有的話， 我是否有利用對的觀念來解答。 面試結束後， 會花時間在盤點及複習， 從面試中的題目和過往的練習做統整。


你可以看到我的練習方式不是很強調快， 因為我希望我做完問題可以有很深的理解， 所以花很多時間在做整理、複習確認， 即使當下沒有那麼理解， 隔天回想又想不出的話， 我會再複習一次， 再隔一天做新題前也會再確認。 複習及思考的次數多了，真正把題目所想要考的觀念融會貫通， 畢竟面試很難真的遇到原題， 重點是我們對於資料結構及演算法的理解， 及遇到難題如何面對的應對的思考過程。


條條大路通羅馬， 每個人面試準備的方式都不太一樣， 以上就是我的資料結構及演算法的準備方式， 之前寫找工作的系列文章好像沒有特別提這塊， 所以特別再寫出來分享。當然我不是大神每次面試都可以收割 5 到 10 個以上 offer， 所以就請你自己斟酌評估你的學習方法，畢竟我們都要找到對自己最能接受、且有效率的方式來準備面試 。


我從 2015 、2016 年準備面試的時候， 有許多練習演算法的網站， 但到了今日， 好像 LeetCode 和練習演算法關係就如同 Google 和搜尋一樣， 大部分我聽到的準備面試的人都用 LeetCode 來做練習了！ 剛好最近認識一位在 LeetCode 工作的朋友牽線， LeetCode 特別優惠讀者， 只要使用這個連結 (http://bit.ly/34UrjEe) 購買 Premium， 就能有 15% 優惠 (幾乎和一年一度的感恩節特價差不多了！)。


我目前聽到朋友準備面試基本上都會購買 LeetCode 的 Premium， Premium 最大的好處就是可以看到問題和公司的標註， 拿過去拒絕我 2 次的 Google 為例 (XD)， LeetCode 就有 925 道題目被大家回報有在 Google 面試中看到 (925 道還是好多啊！@@)， 當你正要 phone or onsite interview 的時候， 可以聚焦你要面試的公司練習、提高效率的話還是可以提高面試的表現的。 Premium 還有答題評斷比較快、LeetCode 官方解答、及依據公司有 Mock interviews 等其他功能， 但主要大家好像都還是為了 company tag 的功能而付費， 相信以大家拿到 offer 後的加薪， 會覺得這是個很好的投資！(什麼， 你說不一定會加薪， 那請你再閱讀一下我的談判文章來和公司談判加薪 "面試中談到錢怎麼辦？ 問到你期望薪水如何接招?" 及"面試得到 Offer 薪水如何談？ 三明治溝通法及最後簽約前的談判招式") 。


我當初有想說要直播訪問在 LeetCode 的朋友， 探討 LeetCode 最近幾年的快速發展、及如何幫助軟體工程師及公司行號， 可惜目前朋友還沒有意願， 如果大家有興趣的話， 請在文章留言， 讓她可以看到大家的意願加強她的動力和我們分享 (群眾多數暴力啊！)。


附上過去我寫的找工作系列文章:
1. 程式語言- 到底學哪個好？我想進Google，我沒學OOO，他們會接受我XXX語言背景嘛？
2. 簡介美國軟體工程師面試流程
3. 等待機緣- 我要如何被人資或獵人頭發現? 我要如何脫穎而出? LinkedIn重要嘛？
4. 主動出擊- 我要找工作了，現在美國都用什麼找工作？哪個網站平台能讓我有較多面試機會？
5. 軟體工程師面試準備- 面試要練習什麼？ 找工作和練習的時間要如何平衡拿捏？
6. 被錄取了- 我該注意什麼，我可以談判要求多一點薪水、股票或假期嘛？
7. 矽谷找工作之常見問題 FAQ
8. 面試技巧及心得，如何有條理的說服面試官？
9. 英文履歷怎麼寫？ 美國科技公司注重什麼？
10. 如何到美國科技公司工作？
11. 最有效得到面試的方式- 內部推薦: 尋找內推資源 & 歹晚郎互助網絡
12. 面試中談到錢怎麼辦？ 問到你期望薪水如何接招?
13. 面試得到 Offer 薪水如何談？ 三明治溝通法及最後簽約前的談判招式


2021 年， 如果你要找工作的話， 祝你轉換順利， 拿到許多理想的 offers！ 如果你有什麼準備的技巧及心得， 也歡迎留言分享。


部落格原文及各文章連結：
https://brianhsublog.blogspot.com/2020/12/AlgorithmDataStructureLeetCode.html

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

喜歡影片的話！可以幫忙點個喜歡以及分享、訂閱唷！😘
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#資料結構 #演算法 #計算機概論 #前端 #後端 #工程師

現在學習知識的渠道越來越多，無論對於零基礎或是有經驗的工程師，想要持續成長應該看書還是看影片來的更有效率呢？

主要會和你分享我過去從新手到資深的過程中，如何持續保持進步及學習的經驗

也許這個經驗可以幫助到你，也歡迎留言和我分享你的看法

相信彼此分享不同的學習見解，能讓對於想要更精進自己程式開發功力的人有很大的幫助

===章節===
00:00 哪一個有效律?
00:36 寫程式如同寫作
05:14 書是最便宜的資源
10:14 折扣碼操作示範

===蝦皮購書折扣碼===
折扣碼：FLAGNIC36
時間：2021-03-29 ~ 2021-06-29

折扣碼：FLAGNIC79
時間：2021-06-30 ~ 2021-09-30

折扣碼： FLAGNIC11
時間：2021-10-01~ 2021-12-31

===前陣子在看的推薦書單===
（零基礎）
- 白話演算法！培養程式設計的邏輯思考
- Python 刷提鍛鍊班

（中高階）
- 設計模式之禪(第2版)
- 無瑕的程式碼－整潔的軟體設計與架構篇
- 單元測試的藝術
- 演算法之美：隱藏在資料結構背後的原理(C++版)
- Kent Beck的實作模式

（Ruby）
- Writing Efficient Ruby Code

（成長思考）
- 圖解．實戰 麥肯錫式的思考框架：讓大腦置入邏輯，就能讓90%的困難都有解！
- 師父：那些我在課堂外學會的本事
- 高勝算決策：如何在面對決定時，降低失誤，每次出手成功率都比對手高?
- 窮查理的普通常識
- 懶人圖解簡報術：把複雜知識變成一看就秒懂的圖解懶人包
- 寫作，是最好的自我投資

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#寫程式 #前端 #後端

## 影片觀看說明

由於問題較多，大家的問題也可能是你的問題，建議可以先閱讀下方的「問題總匯」區，找到時間碼 Time code 之後跳轉到自己想聽的部分，會比較有效率哦

本影片 Q&A 留言是抓取
【2020 年度回顧! 成為 Team leader? 業外收入增加? 技術能力成長? (第一次蒐集 Q&A)】https://youtu.be/BGaDN9wxbKE

## 影片中提到的專案

簡單用 React 撰寫的留言爬取篩選功能，可以自己抓去玩
https://github.com/niclin/youtube-comment-filter

## 問題總匯

00:00 開場
01:26 QA-1 - 林天寸

一直很喜歡妳的頻道，不單單是因為工程師，當然也有部分原因是自己也是走工程師這條路的。
前一年2020年開始，其實是我剛轉職工程師的第一年，在滿多地方都遇到不小的問題，在troubleshooting上面也是有許多瓶頸的。
後來除了白天上班，下班看書跟休息，偶然間看到你的影片[工程師如何自我進修]，才開始慢慢用計畫的方式取代橫衝猛幹。
不得不說，規劃時間真的是比起技術性的功力還更有成效。因為它讓你適時的放鬆跟加強，然後在工作上面才更有長進，雖然很幹話，但我2020的下半年是這樣做的。
目前在準備考取網路管理的證照CCNA，計畫是走network這一塊，還有很多要磨練的。希望也能多看你產出跟network的影片，這是私心話啦，哈哈。

02:57 QA-2 - 仔仔

1.學程式會建議從前端或是後端哪個開始學會比較好?
2.一開始投履歷如何判斷一家公司是可以成長的，而不是進去3，5年後還是那個跟剛進去程度相差不遠的自己差不多
3.跟程式相關的產業有很多(像是製造業到博弈)，可以請Nic分析一下各產業的狀況嗎?以及進去各產業前須要具備哪些程式語言或能力?
4.投履歷時看到一些公司列出所需程式語言和工具一大堆，是不是代表你沒完全具備就不要投履歷了，還是可以請Nic給個意見哪些部分還是可以投看看
5.都說工程師又宅又不會說話，為什麼Nic可以交到女朋友?

10:40 QA-3 - ANDREW NG KAR EARN

如果当写编程语言遇到瓶颈，有什么方法可以有效地避免自己陷入钻牛角尖的情况？

11:46 QA-4 - JS Lin

如果NIC現在選擇能馬上精通一項語言會是哪個？會想用來做什麼PJ？

13:13 QA-5 - Rick0

成為 team leader 後無法直接在技術上有更深入的研究和突破，這樣的變化是否值得?
是否會擔心這樣在技術上跟不上其他人，甚至被下屬看輕呢?

14:39 QA-6 - Henry蔡

因為最近是寒假期間，
我開始考慮下學期的修課，
想請教nic大大，
應該在有什麼樣的基礎上，
開始學design patterns？
我目前是碩士生，
大學非資工本科，
學過Python，
也跟過一些網路影片實作過Flask+PostgreSQL，
大學學過資料結構演算法，
但不到得心應手的程度...

16:07 QA-7 - 黃柏瑋

如何同時Handle好好幾件事
我怎麼覺得上班，然後下班假日寫寫side project後就沒啥時間了🤔🤔🤔

17:24 QA-8 - 乾太

我想問一下這年頭轉行斜槓 VTuber 還有沒有搞頭A？

18:10 QA-9 - uuu06222

之前開始關注你有知道你有面試過人的經驗, 想問一下站在面試官的角度...
面試官會不會比較注重作品需要呈現那些東西, 或是有沒有什麼禁忌是不能碰的嗎?

20:07 QA-10 - Joery Lin

想請教您對於對於給你很多成長和照顧的公司，倘若您有一個更好的機會，無論薪水或未知挑戰都大於現在公司。
您將如何做選擇，或許現在公司會給你加薪留下你。

因為自己曾放棄了許多機會

21:37 QA-11 - YangTing Zheng

Q1: 想問通常一個產品開發的週期都多長呢？負責維運和開發的工作內容是否會差很多？
Q2: 想請您簡單介紹一下資工系學生的出路/工作內容？(如PM.SA.DBA.PG.RD.MIS…或是還有其他的？）

24:16 QA-12 - RTB

Hello World

24:18 QA-13 - Barry

目前是公司MIS 很想轉職成後端工程師，但在面試上面都都時常失敗
常常在問技術關卡時就被問倒了，總覺得 要準備的東西非常的龐大
毫無準備的頭緒，總覺得一直寫side project也不是辦法

26:49 QA-14 - 因地制夷

想請教Nic 有在做投資嗎? ex 股票 想聽一些投資心得

27:13 QA-15 - 比歐

想請教 Nic 大，
在之後的工程師生涯中之後有甚麼規劃或想法嗎?
例如:開發產品創業，或是開班授課、轉做顧問之類的。

28:14 QA-16 - yongming jia

请问新手如何学编程，学完去做什么？怎么自己创业？谢谢🙏

29:33 QA-17 - Minghao Chang

是否能請您推薦用來開發的筆電？（正好最近要汰換電腦），想從今年開始養成寫side project的習慣，謝謝。

30:31 QA-18 - Guan Jun Chen

想知道像Nic這麼厲害的工程師，年薪大概落在哪裡

30:46 QA-19 - Sheng Jiang

想請問Nic，如果非資工背景但是對寫程式有熱情，想轉職當軟體工程師，會建議如何起步?

補充：像是什麼樣的人適合自學，什麼樣的人適合去補習，或者補習跟自學的情況各有哪些優劣?

謝謝Nic

## 結尾

31:49 感想

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