終於抽空做成影片教學了....
LINE 的跨系統轉移是什麼意思?
目前 LINE 聊天記錄透過內建功能只能 Android 與 Android 手機之間轉移,或者 iPhone 與 iPhone 之間轉移,但如果你是想從 Android 換到 iPhone 或是 iPhone 換到 Android,一般就是 GG,聊天記錄 bye bye。
很多人為了保留聊天記錄變成用二支手機或者乾脆放棄,阿湯就來教大家怎麼用 BackupTrans 這個軟體來搞定跨系統的問題。
#誰還沒訂閱我的YouTube的
高畫質請到 YouTube 頻道:
https://youtu.be/MEMNO7yrPcs
文章版教學:https://steachs.com/archives/50657
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需要下載的軟體:
👉 Backuptrans Android iPhone LINE Transfe+ 下載:
📎 Windows 版:https://www.backuptrans.com/android-iphone-line-transfer-plus.html
📎 macOS 版:https://www.backuptrans.com/android-iphone-line-transfer-plus-for-mac.html
👉 LBE(平行空間) APK 下載(有二個檔案的就是都要下載安裝):
📎 自行前往網站選擇:https://www.backuptrans.com/tutorial/transfer-line-chats-manually-for-android.html
Android 9&10:
📎 檔案一:https://www.backuptrans.com/appclone64sup.apk.php?r
📎 檔案二:https://www.backuptrans.com/appclone64.apk.php?r&api=28
Android 7&8
📎 檔案一:https://www.backuptrans.com/appclone64sup.apk.php?r
📎 檔案二:https://www.backuptrans.com/appclone64.apk.php?r
低於 Android 7 使用
📎 只有一個檔案:https://www.backuptrans.com/appclone.apk.php?r
透過 Google Play 安裝的可能會導致轉移失敗。
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅阿湯I'm,也在其Youtube影片中提到,LINE 的跨系統轉移是什麼意思? 目前 LINE 聊天記錄透過內建功能只能 Android 與 Android 手機之間轉移,或者 iPhone 與 iPhone 之間轉移,但如果你是想從 Android 換到 iPhone 或是 iPhone 換到 Android,一般就是 GG,聊天記錄 by...
google api是什麼 在 鄭龜煮碗麵 Facebook 八卦
我想,對於人工智慧的第三次復興,正在引領我們進入第四波工業革命這件事,已經越來越沒有歧見了。不管是 AI 的研究還是投資都在持續加快的此刻,包括我在內的每一位企業經營者,都應該很想知道:未來到底會是什麼樣?我們該拿出什麼策略才能搶得先機?
前總統馬英九在 4/30 日舉辦了一場眾星雲集的經濟論壇(重振台灣競爭力會議),包括馬前總統在內,台上坐了 11 個人,另外 10 位是:鴻海董事長 郭台銘、高雄市長 韓國瑜、前新北市長 朱立倫、前新北市長 周錫瑋、媒體人陳文茜、媒體人陳鳳馨、中小企業主代表劉智源、立法委員費鴻泰、立法委員賴士葆、立法委員 許毓仁。
由於之中有多位被視為即將問鼎總統大位的人物,論壇也變得像是總統辯論。看完整場論壇以及問答的我,儘管並不太滿意,但可從眾人談話中歸納出兩個主軸:第一就是「年輕人的未來」,第二就是「 AI 人工智慧」 。而這兩個我也非常關注的議題,其實是一體兩面:人工智慧被認為是創造未來、帶來希望的契機,但由於人工智慧也被認為將讓許多工作消失,因此也是讓年輕人覺得未來黯淡的因素之一,必須立即應對。
( 論壇影片:https://www.youtube.com/watch?v=fKygCcdiPbI )
( 回溯閱讀:
鄭國威專欄:在人工智慧奪走工作之前
https://tw.appledaily.com/new/realtime/20180803/1403209/ )
這讓我想到最近有一則令我哭笑不得的消息。在 5/2 日,有一位自稱 18 歲剛入社會工作的九年級 PTT 網友Metallicat,於八卦版發文問卦,他說他在「仔細探究」之後,發現都是七年級的老人趁著台灣經濟起飛的時候,賺了錢,然後又去炒房,才讓八、九年級生現在根本沒未來。
( [問卦] 七年級炒房讓八九年級出社會買不起房?
https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1556812192.A.E77.html )
儘管這說法之荒謬令我這個七年級生不知從何吐槽起,總覺得是故意調侃,但若轉個念,我覺得不妨先問:即將邁入中年的七年級跟年輕的八、九年級生,有哪些差異?首先我想知道,在 2019 年的此刻,台灣到底有多少七年級生、八年級生、九年級生?
透過 國發會的「人口推估查詢系統」,我很快獲得答案:民國 70 -79 年出生的「七年級生」,目前在台灣約有 348 萬人,是所有「年級」中人數最多的。而民國 80-89 年出生的「八年級生」則驟降,約有 309萬人,足足比七年級生少了將近 40 萬人。
( 人口推估查詢系統:https://pop-proj.ndc.gov.tw/ )
更大的差距出現在八年級跟九年級生之間。於民國 90-99 年出生的「九年級生」,他們今年最小九歲,最大十八歲,總共只有 213 萬人,比八年級生少了將近百萬人。跟七年級生比起來則是少了 135 萬人。至於我的女兒所屬的「十年級生」(2011 年後出生)當然又比九年級生更少了,不過因為目前十年級生還沒全部出現,就不納入討論了。
少子化與老齡化是鐵錚錚的現實,然而從這些數字簡單來看,七年級其實是「僧多粥少」,競爭最激烈、又始終攀不上去的一個「緩衝世代」。
(借用作家黃麗群語,請見 〈在這個時代,當一個單打獨鬥的浪人──專訪黃麗群《我與貍奴不出門》〉https://okapi.books.com.tw/article/12035 )
此刻的我們不夠老,又不夠年輕,「厭世」、「負能量」、「鬼島」、「崩世代」、「小確幸」、「佛系」這些時代氛圍都從七年級生的「悶」跟「喪」當中孵化出來。在這樣的情況下,我們迎來了人工智慧第三波復興。
關於這波人工智慧浪潮將如何影響年輕人的未來與工作,我們可以依照樂觀跟悲觀分成兩派。樂觀派認為技術革新造成的技術性失業只是暫時的,他們認為推動第一次跟第二次工業革命的技術,如蒸汽機或是電力,都帶來了更多就業機會、讓勞工的薪資提升、整體生產力也提高了。人工智慧這波新技術革命也不例外,甚至可以讓全球人類都過上富足的生活。
( 樂觀派的意見,可參考《富足:解決人類生存難題的重大科技創新》一書。
https://www.books.com.tw/products/0010591811 )
悲觀的人則認為,人工智慧帶動的第四次工業革命就是「例外」,而且從 30 年前起至今,由資訊科技推動的第三次工業革命,就已經與過去兩次工業革命有了不同的發展。特別是在已開發國家,資訊科技帶動生產力的提升,卻沒有讓人們的薪資與就業機會同步提升,反而還下降。什麼零工經濟、斜槓青年,恐怕都只是滑落到「無用階級」之前的美化用詞。
悲觀派的意見在《被壓榨的一代:中產階級消失真相,是什麼讓我們陷入財務焦慮與生活困境?》這本書中有深入的闡述。
然而,不論你是樂觀派還是悲觀派,都得先理解當前人工智慧最主要的價值所在。我在〈人工智慧,一個自我實現的預言〉(上篇) (中篇) 中引用過《AI 經濟的策略思維》一書作者的論點,其實現在的人工智慧提供的價值就是「平價的預測」。而人工智慧帶來的改變並非如科幻電影中那樣突如其來、征服地球,而是漸漸地改變我們生活中的一點一滴,例如當 Amazon 等電商平台越來越能預測消費者的購物偏好跟節奏,就可能將「先下單再送貨」的傳統模式,轉變為「先送貨再下單」的全新模式。
( 上篇:https://medium.com/%E9%84%AD%E9%BE%9C%E7%85%AE%E7%A2%97%E9%BA%B5/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E6%99%82%E4%BB%A3-%E4%B8%80%E5%80%8B%E8%87%AA%E6%88%91%E5%AF%A6%E7%8F%BE%E7%9A%84%E9%A0%90%E8%A8%80-%E4%B8%8A-f7f344e8be0 )
( 中篇:https://medium.com/%E9%84%AD%E9%BE%9C%E7%85%AE%E7%A2%97%E9%BA%B5/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E6%99%82%E4%BB%A3-%E4%B8%80%E5%80%8B%E8%87%AA%E6%88%91%E5%AF%A6%E7%8F%BE%E7%9A%84%E9%A0%90%E8%A8%80-%E4%B8%AD-c8b845fa5637 )
那麼,如果從政府的角度與總統的高度出發,面對人工智慧時代該如何應對呢?如果只是鬼打牆般地說「要利用 AI」、「邁向 AI」、「結合 AI」,不禁令我懷疑是否真的對這個重大議題有足夠的理解。若我身為那場論壇上需要回答問題的 2020 總統參選人,我會仿效最近政壇流行的五字訣,提出「政府得開放、企業更負責、人民要自覺」三個進入 AI 世紀重點。
大多數人期望生活變得更好,就算不發大財,也想安穩地小確幸,人工智慧具有極大的潛能幫助我們達到這個目標,但若政府想發揮這樣的潛能,就要更加開放。
首先,政府在投資與應用人工智慧上,需要獲得外界更多且更完善的監督,切記動輒以機密來迴避,而是要主動提高透明度。如果要使用人民的資料——例如現在有很多政府其他的單位、研究者、企業都想用台灣人的健保資料-——就必須獲得批准,而且這樣的批准流程也必須是公開可檢驗的。
而且,人工智慧作為一種人類創造出的科技,肯定是有漏洞的,政府應該主動修補絕大多數的系統漏洞,不要為了入侵跟監控的目的,而破壞產品或標準規格。例如,政府的警察/司法/國安單位,可能會為了各種目的,隱藏政府掌握的自動駕駛車或是物聯網家電設備的人工智慧安全性漏洞,如果後續因此出現問題,或是被揭露,人們對整個系統的信心都會受到嚴重打擊。
再者,就是企業得更負責。在 2016 年 AlphaGo 征服圍棋之後,先進國政府都不斷加碼,例如美國白宮科技辦公室在 2016 年就推出三份與人工智慧有關的策略報告。分別為「國家人工智慧研究發展戰略計劃書」( National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan ):
https://www.nitrd.gov/PUBS/national_ai_rd_strategic_plan.pdf
「國家人工智慧、自動化與經濟計劃」( Artificial Intelligence, Automation, and the Economy )
https://www.whitehouse.gov/sites/whitehouse.gov/files/images/EMBARGOED%20AI%20Economy%20Report.pdf
以及「準備迎接人工智慧未來」( Preparing for the Future of Artificial Intelligence )。
https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf
中國國務院也在 2017 年 7 月發佈了《新一代人工智慧發展規劃》,定出三大策略目標,簡單來說就是期望在 2030 年,在人工智慧的理論、技術、與應用三方面都達到世界領先。英國則在 2017 年 10 月發佈了人工智慧發展報告,並在 2018 年 4 月推出《產業策略:人工智慧部門協議書》( AI sector deal ) ( https://www.gov.uk/government/publications/artificial-intelligence-sector-deal/ai-sector-deal )
希望在面臨未來「人工智慧與數據經濟」、「行動未來」、「潔淨成長」以及「高齡化社會」四大挑戰下,推動英國成為人工智慧全球領先國家。
日本在 2017 年 3 月也提出了 人工智能技術戰略 (http://www.nedo.go.jp/content/100865202.pdf),目標是要建立一個跨領域的 AI 生活跟生態系,與日本原本的社會5.0 倡議結合,強調生產力,健康和行動化,特別重視要讓一般人能夠從 AI 發展中獲益。韓國政府在 2016 年人機大戰後, 立即宣布投入一兆韓元於人工智慧,2018 年又宣布新的五年計畫,將投資 2.2兆韓元,以加強在人工智能方面的研發。(舉例政策或法令),除了以上介紹到的幾個國家,加拿大、澳洲、印度、俄羅斯、法國、德國等國也都各自有類似的國家級AI策略,搭配既有的優勢,手段基本上都不脫離投資新創、人才教育、基礎建設、法規調適等項目。
( 日本的社會 5.0 倡議
https://www.japan.go.jp/abenomics/_userdata/abenomics/pdf/society_5.0.pdf )
各國卯起來希望自己能夠大有為地帶動本國的人工智慧產業,然而先行的企業積極投入研發跟打造應用場景,才是這一波人工智慧高潮不斷的動力。問題是,當人工智慧進入了企業運作的流程之後,可能讓企業得以規避責任,包括收集資料,侵犯隱私的責任,以及系統表現不良,造成客戶及使用者損失的責任。
「資料資本主義」主流化,代表資料超過了人力、土地、工廠、資本等等,成為最重要的經營資源。因此,當前企業傾向採取「用便利性換安全性」、「用免費換監控」等經營策略來推廣人工智慧產品,個別使用者很難抵禦。
當企業掌控的資料越多,在人工智慧,特別是深度學習的模式下,就佔據越大的優勢。資料也成為交易的貨幣跟競爭的籌碼,例如 Facebook 就藉由封鎖部分競爭公司,像是 Twitter 推出的 Vine 短視頻 App 使用他們的資料 API ,來阻止他們成長,同時也容許某些公司,像是 Netflix 跟 AirBnb 來使用 API ,藉此交換,讓 Facebook 也得以使用他們的用戶資料。擁有越多資料的公司,就能夠透過深度學習提升人工智慧的預測能力跟反應能力,讓產品更受市場青睞。
( 延伸閱讀: Another scandal: Facebook user data reportedly at risk again
https://phys.org/news/2019-04-scandal-facebook-user-reportedly.html )
Facebook 這種作法雖然有違反市場競爭,打壓對手之嫌,而且在我們這些用戶毫無所悉的情況下,就私相授受,也有爭議。但這早已是業界常態,專門的資料仲介商更是如雨後春筍般成立,人工智慧與資料資本主義只會逼得這些企業更加大力道競爭,不擇手段,包括更全面的監控、對隱私跟人權的迫害、以及讓系統漏洞被政府、企業、犯罪者錯誤以及惡意地剝削。
因此政府應該幫人民把關,要求企業告知使用者在使用人工智慧服務時,應該設想不同情境與影響,,包括政府單位可能會向企業索取使用者的資料、犯罪者跟駭客可能會將人工智慧系統視為目標而讓資料外洩、企業也可能會與其他單位交易使用者的資料。這些問題通常都隱藏在沒人看的服務條款或隱私聲明等頁面,並預設為同意,使用者都被迫說謊,假裝自己都看了、同意了這些複雜冗長的條款,這種現況需要被改變。歐盟從推出「一般資料保護規定」(GDPR) 到最近提出的人工智慧道德準則,都值得台灣借鏡。
延伸閱讀:
〈沒有人是局外人!史上最嚴個資法衝擊全球,帶你搞懂什麼是GDPR〉
https://www.bnext.com.tw/article/49249/gdpr-general-data-protection-regulation-eu-
〈Ethics guidelines for trustworthy AI〉
https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ethics-guidelines-trustworthy-ai
最後,人民需要更自覺。消費者有時候需要跟政府聯手,強迫企業坦承他們的人工智慧系統實際蒐集到哪些資料,並要求他們用比較少的資料來做事,儲存最少的時間,降低前面提到的各種風險。最重要的是,要讓使用者擁有處理個資的權利,能夠選擇在結束使用服務之後,把資料刪除。
就像網路一樣,我們已經無法迴避人工智慧,不管是用 Google 還是 Facebook,用手機app修圖、看機器寫的新聞、還是坐自動駕駛汽車、或是接受機器醫生的診斷,我們不自覺地與人工智慧展開共同生活,某方面來說是好事,代表我們正在適應新的時代,而且還沒有出什麼問題。
但從另一方面來說,這也代表我們不太清楚哪些生活中的場景(如前面所提到的案例),已經大量或全面使用人工智慧,哪些政府機關跟企業組織已經採用人工智慧,而且使用了大量來自人民的資料來訓練機器學習。要是我們對人工智慧不了解,我們可能不知道自己的權益被侵犯,就算知道了也不知道該怎麼辦。
如果政府不夠開放、企業不夠負責、而人民缺乏自覺。就會如歷史學者與暢銷作家哈拉瑞說的,人類的天然愚蠢,藉由強大的人工智慧放大,帶來糟糕的結果。例如過度的政府監控、無止境的軍備競賽、不受控的資料壟斷、更嚴峻的社會分裂,以及由人民發起,對人工智慧的全面否定與不信任。
以上是我試著角色扮演,以一個總統參選人的身份,設想出的回答,雖然我也不是專家,但這大概是我期待聽到、及格的回答方式。
然而回到一個公民的身份,我想對有志於總統大位的政治人物說的是:你們當中或許有人是一時之間無法妥善回答,或是被迫不懂裝懂,想靠著喊人工智慧跟發大財就獲得選票,但我想我們其實都更期盼人工智慧讓人不用在馬路上因車禍死於非命、相信藉由人工智慧能解開能源危機與環境惡化的難題、讓少子化跟老齡化不再是危機而是機會,甚至讓人類再也不用從事無意義的工作。
我們都不是奇異博士,未來會是什麼樣,我們都還不知道,但一個更理想的未來,需要我們從現在開始做出許多正確的選擇。選出誰是下一任總統,只是其中之一。
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如果你是總統參選人,針對人工智慧與年輕人的未來這一題,你會怎麼回答呢?歡迎投稿給 PanX (contact@panx.asia)切磋~(也歡迎真正要參選總統的人來稿喔~)
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今天的 #鄭龜嗑什麼 暫停一天。
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#就地避難在家鍛鍊寫作能力
軟體工程師系統設計面試準備指南
當你有了幾年的工作經驗以後,在找工作時一定會遇到系統設計的面試,有鑒於大部分的面試心得都是針對演算法以及資料結構的程式面試 (包括我之前寫的美國軟體工程師求職心得),對於系統設計的準備資源還真的不多,本篇要來剖析系統設計面試,介紹面試的流程、正確的心態以及準備的方向,讓大家再也不怕系統設計面試!
Medium 好讀版:https://medium.com/jktech/%E8%BB%9F%E9%AB%94%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB%E7%B3%BB%E7%B5%B1%E8%A8%AD%E8%A8%88%E6%BA%96%E5%82%99%E6%8C%87%E5%8D%97-acf6ab1f502f?source=friends_link&sk=ca40acf60b749cb1b32c17a868b0c1a3
#為什麼系統設計很重要?
在程式面試表現優異,可以讓你順利拿到 Offer;但是系統設計會決定你加入公司的職等!這也就是為什麼有些人有十年經驗只能拿到 Mid-Level (L4) 的 Offer,而有些人只有五年經驗卻可以拿到資深工程師以上 (L5+) 的 Offer。
另外,如果你是面試 Staff 或是 Principal 級別以上的話,除了系統設計以外,有些公司還會有 Technical Leadership 的面試,來判斷你是否有能力可以跟不同的部門合作、解決問題的不確定性、帶領資淺的人然後推動並且完成一個跨部門的大型技術專案。
簡單來說,系統設計用來判斷你是 L4 或是 L5+,Technical Leadership 面試用來判斷是 L5 或是 L6+。
#為什麼系統設計很難準備?
大多數應徵者在準備的時候會過度偏重於程式面試,原因也不難理解,程式問題的定義很清楚,有給定的輸入以及預期的輸出,就算你真的想不出來,LeetCode 上的討論區也有參考答案;這種有考古題可以參考的面試,對於台灣教育出來的人來說相對好準備,隨著你解的問題多了,你也會更有信心,不知不覺甚至還會刷上癮了呢!但系統設計卻非如此。
系統設計面試的問題描述通常很模糊 (這是刻意的),沒有給定的輸入與輸出,比較沒有既定規則可以遵循,然後也沒有一個標準答案,針對不同系統你需要提出不同的解法然後分析優缺點,一樣的問題,面試官也會針對你過去經驗往不同的方向問,有些問題你工作上沒有碰過還真的回答不出來,這也就是為什麼很多人看到系統面試就怕了。
#到底要怎麼準備?
首先我們要先建立一個觀念:沒有任何一個人可以知道所有的技術細節
不管你的面試官有多少年經驗,不管他們再怎麼資深,在變化快速的軟體產業,沒有人可以知道所有事情,一定有你知道而他們沒聽過的事情!
請把系統設計當成分享你過去所學的面試,這個面試的目的在於展示你對於軟體架構能力的廣度跟深度,你必須可以給出大方向的架構,知道有哪些元件 (廣度),同時針對你熟悉的領域深入探討更多細節 (深度),並且提出幾個解決方案,分析優缺點,並且針對系統需求選擇合適的解法。
大方承認自己對某些領域的細節不熟,也是完全沒問題的,只要讓面試官了解你知道這個東西,如果要深入了解的話你知道有哪些方向要努力,這樣就夠了,因為在大型的軟體專案裡,一定是高度分工的,不會有人同時精通手機端、前端、後端、Infra 以及嵌入式或是硬體的。
講到這裡,相信你也知道如果真的要準備是準備不完的,這些知識是透過平常工作以及閱讀技術文章長期累積的成果,比較沒辦法臨時抱佛腳。
#具體來說會問什麼問題
舉例來說,一個系統設計的問題會像是這樣:如何設計 Facebook?
這類問題的描述通常會很大而且模糊,面試官不預期而且你也不可能在 45 分鐘內就設計出這些公司花了好幾年這麼多人力設計出來的產品,所以第一步要做的事情是確認需求:是要設計動態牆、Messenger、廣告系統還是推薦系統?流量跟資料量為多少?需要支援全球的使用者嗎?
確認完需求以後,會針對最重要的幾個使用場景設計你的 Data model 以及 API,接著畫出大的系統架構圖,大致上會包含客戶端 (手機版/桌面版)、Load Balancer (Reverse Proxy)、App Servers 以及資料庫,接著可以針對細節下去討論,這邊開始就很自由了。
如果你是專精在資料庫,可以討論要用什麼資料庫以及資料要怎麼存可以讓特定使用場景的讀取以及寫入效能比較好,要怎麼做資料庫的 Replication 跟 Sharding 來服務更多的使用者?
如果講到快取,哪些地方可以加快取呢 (瀏覽器前端, CDN, App Server, 資料庫)?具體來說寫入快取有哪些方式以及優缺點 (write-through, write-around, write-back)?什麼時候要失效?要讓哪些資料失效?
如果聊到微服務器架構跟 Service Mesh,不同的服務怎麼跟其他的服務溝通? control plane 要怎麼更新 data plane 的設定?如果 control plane 掛了怎麼辦?要怎麼做 service discovery? 哪一種 Load Balancing 策略比較好 (round robin, random, least connection, ring hash, or maglev)?有些服務掛了影響到整個系統怎麼辦?什麼時候需要 circuit breaker ?
如果你是手機開發者,怎麼實現離線瀏覽?手機要有資料庫嗎?要怎麼以及多常跟伺服器同步?API 要怎麼設計?如何實現 Infinite Loading?剛 Po 文以後要怎麼樣在自己手機上馬上看到?
這些問題真的列舉不完,總之看到這裡你會了解為什麼我說這個面試是沒有範圍而且也準備不完的,重點應該放在跟面試官的討論,展現你在技術方面的廣度跟深度,讓面試結束的時候能夠有一個你們兩個人都同意的設計!
#準備材料
系統設計的資源比較分散,以下是我篩選過後覺得有用的資料,按照素材的類型作分類,也歡迎大家留言補充!
#入門影片
針對完全沒有概念的新手,我建議可以先從哈佛的 CS75 Lecture 9 Scalability 開始,裡面講到的很多基礎觀念都相當重要,值得一再複習,這些概念先有了以後再閱讀其他的材料會比較有感覺:
如果你看完這篇文章後還想再多了解系統面試的形式,也可以看一個前 Facebook 工程師分享的影片:
Distributed Systems in One Lesson 也很推,裡面提到不少業界在使用的設計模式:
有一個需要付費的資源是 SystemsExpert,每個影片會講解一個系統設計重要的概念,我個人覺得內容有點淺所以沒有買,但是整理地還算不錯,如果你看完他們免費的影片有興趣還是可以參考一下。
#閱讀文章
影片是一個讓你很好理解大方向概念的方式,但是如果你要深入理解背後的原理還有怎麼運作的細節,還是得透過大量以及深度的閱讀來吸收呀!
system design primer 整理了很多系統設計的資源,資料量很夠, 個人的建議是先快速過一遍,不要細讀,先知道總共有哪些元件,大概是做什麼用的就好,接著針對有興趣的部分在深入研究,建立自己的知識庫。
Grokking the System Design Interview 也是很多人推薦的材料,主要是針對系統設計的問題提供範例解答,他們的答案可以當作一個參考,但面試的時候不要完全照著回答,還是得看跟面試官討論的結果來進行,但這個是需要付費的,有興趣可以用我的推薦碼註冊購買。
如果你不想花錢或是不確定 Grokking 的文章你喜不喜歡,有一個類似的網站 Crack the System Design Interview 整理得也還不錯。
#書籍
唸書是一個有系統性學習的方法,如果你只想選一本書來看,就選這本大家都推的系統設計聖經 — Designing Data-Intensive Applications,簡稱 DDIA,這本書適合的對象是想要長期準備系統設計或是分散式系統的人,裡面舉的例子都是實際上業界遇到的問題,不會有以前讀教科書那種工作又用不到的感覺;但也因為是書,花了一些篇幅在講解背景知識,包含以前的系統是怎麼設計的以及如何演進到現在,對短期要準備面試的人效率會有點低,所以不適合有時間壓力的人。
這本書我目前讀了一半,最大的收獲是它解釋了很多為什麼現代的系統要做這樣的設計,我們針對不同的系統要求可以有哪些解法,這些解法各有什麼優缺點,總之分散式系統就是我們解決了一個問題,但又會產生更多要考量的點,一切都是 trade-off。
但這本書也不是沒有缺點的,首先我覺得是本書的英文沒有很好讀,我常常一段看了好幾遍才知道他想表達的重點是什麼,而且,有些很重要的觀念常常藏在一段文字裡用一句話帶過,但是不太重要的觀念卻使用 Bullet Point 表達;另外這本書話常常講一半,一些觀念提到了一點卻說我們後面再聊,也因為這樣,我在考慮要不要幫大家整理每一個章節的重點,翻成中文分享給大家,有興趣的朋友麻煩拍手留言告訴我!
除此之外,Google 的 SRE Books 內容也很實在,但是每一個章節的內容是獨立的,建議大家選擇想研究的章節跳著看就好。
最後,Distributed systems for fun and profit 的內容也很好,以分散式系統的理論為主,比較沒那麼針對系統設計面試。
#還想閱讀更多嗎?
我知道光是上面的資源就已經讀不完了,但是行有餘力的話,平時也可以多看看各大公司的技術部落格或是訂閱技術週刊如 TechBridge (台灣) 、HackerNews 以及 InfoQ 等等。
此外,參考別人的經驗也是很好的方式,最近剛好幾個朋友剛找完工作,他們分享的矽谷找資深工程師工作心得分享以及2020 上半年軟工找工經驗分享也都很值得看!
最後,在工作上使用到的技術,除了會用以外,最好也要花時間去研讀技術文件,了解他們設計的考量以及支援的場景,大部分這類型針對開發者的文件寫得會比較深入,所以也是相當好的學習素材;我自己過去一年因為工作上需要整合 Envoy 到我們公司的 Traffic Infrastructure,從他們的文件中學到很多 Service Mesh 跟微服務器的重要概念,學習的深度都是其他資源無法提供的。
#總結
這篇文章我們整理了很豐富的系統設計資源,希望大家不要被這滿滿的資訊量嚇跑。
請記得,我們永遠有各種方法在短期內針對面試做準備,提升面試的表現,但這都只是一時的,沒辦法讓你一夕之間就成為專家;如果想要追求長期的持續成長,那麼沒有捷徑 — 就是養成每天學習以及閱讀的習慣,一開始真的很難看到效果,但是當你持續一週、一個月甚至是一年以後,你會明顯感受到自己的成長,這些投入的時間都是騙不了人的。
如果這篇文章對你有幫助,請拍手留言加訂閱,並且分享給更多有需要的人知道!
google api是什麼 在 阿湯I'm Youtube 的評價
LINE 的跨系統轉移是什麼意思?
目前 LINE 聊天記錄透過內建功能只能 Android 與 Android 手機之間轉移,或者 iPhone 與 iPhone 之間轉移,但如果你是想從 Android 換到 iPhone 或是 iPhone 換到 Android,一般就是 GG,聊天記錄 bye bye。
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透過 Google Play 安裝的可能會導致轉移失敗。
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螢幕錄影:Snagit
相機:Fujifilm X-T2
錄音設備:HyperX QuadCast 電容式 USB 麥克風(電腦畫面)、麥拉達 WM9s(一般畫面)
影片剪輯軟體:Final Cut Pro
錄影設備:Fujifilm X-T2
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#記得打開CC字幕 #DIGI #除了幫忙面試人工智慧還可以做什麼?
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各節重點:
01:07 【人工智慧到底是什麼?】
01:50 【AI 的發展跟應用】
04:15 【未來充滿 AI 的生活】
04:56 【AI 這麼重要,那臺灣準備好了嗎?】
06:35 【我們的觀點】
07:40 提問TIME
07:54 掰比~別忘了訂閱
【 製作團隊 】
|企劃:鯉鼬
|腳本:鯉鼬
|剪輯後製:Pookie
|剪輯助理:絲繡 & 夯吉
|演出:志祺
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【 本集參考資料 】
→招聘面試:你喜歡機器人還是真人做你的面試官?:https://bbc.in/2Wg0t3a
→了解人工智慧的第一本書:機器人和人工智慧能否取代人類?:https://bit.ly/2vA8jc0
→從人到人工智慧,破解AI革命的68個核心概念:實戰專家全圖解 × 人腦不被電腦淘汰的關鍵思考:https://bit.ly/2VAhJ64
→機器是如何學習與進步?人工智慧的核心技術與未來:https://bit.ly/2Ce1KQa
→An executive’s guide to AI:https://mck.co/2vZepWE
→陽光失了玻璃窗 史上第一本人工智慧詩集:https://bit.ly/2IWsU2R
→國際人工智慧政策推動現況:https://bit.ly/2GZ4pA1
→懶人包_台灣 AI 行動計畫:https://2030.tw/2m3nBVr
→維基百科:人工智慧:https://bit.ly/2fUdaOV
→維基百科:人工智慧史:https://bit.ly/2vx2T1l
→臺灣智駕測試實驗室:https://bit.ly/2WqRgFn
→沙崙自駕車測試場正式揭幕 盼無人載具產業鏈接軌國際:https://2030.tw/2lXfjyk
→無人載具科技創新實驗條例:https://bit.ly/2Wk6vzL
→張忠謀:AI激化貧富差距與失業:https://bit.ly/2Y0uhkB
→數位國家創新經濟(DIGI+)季刊第二期:AI、5G、8K—2020年東京奧運實現數位想像:https://2030.tw/2kAPB2a
→我國數位科技引領產業創新之現況與展望:以臺灣 AI 行動計畫為例:https://2030.tw/2knX0Sr
→台灣 AI 行動計畫簡報:https://2030.tw/2knX84n
→臺灣 AI 行動計畫(2018-2021 年)合訂本:https://2030.tw/AI_Taiwan
→「AI on Chip示範計畫籌備小組」啟動 政院邀產官學研合作 推升台灣AI晶片產業發展 打造世界級人工智慧大腦:https://2030.tw/2lUi3MR
→台灣AI行動計畫—掌握契機,全面啟動產業AI化:https://2030.tw/2kinhBC
→賴揆:積極推動AI與產業需求接軌 加速「5+2」產業創新:https://2030.tw/2knXfNl
→微軟在台成立AI研發中心 賴揆:串連產業推動智慧國家:https://2030.tw/2kkX0Cx
→法國公布人工智能發展計畫:http://bit.ly/2VAkDaY
→【英國AI未來戰略大揭露】第一步先從資料共享打基礎,英國要成為全球AI實驗場域:http://bit.ly/2UTp8ZD
→SRB會議圓滿落幕 林揆期許台灣智慧科技邁向全球第一:https://2030.tw/2lU8MEm
→智慧科技SRB登場 首日聚焦產業利基與應用發展:https://2030.tw/2lXeC8c
→美國啟動AI大戰略的啟示:http://bit.ly/2GPkpTW
→數位國家·創新經濟發展方案(2017-2025 年):https://2030.tw/DIGI_Taiwan
→中國大陸人工智慧產業發展現況研析及對臺灣之影響初探:http://bit.ly/2Lfew7P
→行政院數位國家創新經濟推動小組:http://bit.ly/2DLOB1o
→川普發起「美國人工智慧倡議」,五大原則確保美國維持 AI 發展優勢:http://bit.ly/2ITNLUB
→DIGI⁺ Taiwan:http://bit.ly/2VFDVM4
→AI Taiwan:http://bit.ly/2URGt5n
→台灣AI行動計畫—掌握契機,全面啟動產業AI化:http://bit.ly/2VABTNn
→「台灣人工智慧實驗室」啟動 科技部:AI元年從此刻開始!:http://bit.ly/2GXLiGH
→日本Yahoo策略長揭露,AI未來20年三大方向:http://bit.ly/2Wli35M
→英國AI發展現況-與世界各國比較:http://bit.ly/2Ja1Mgh
→從AI 100看全球AI商業化趨勢及發展:http://bit.ly/2VHOYo6
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google api是什麼 在 [問題] API的意思- 看板Web_Design - 批踢踢實業坊 的八卦
常常看到API這個詞
有google過,可是...
對API的意思有看沒有懂
想請教大家API是什麼呢?
有什麼實際的例子嗎?
是軟體嗎?dreamweaver算API嗎?
希望有笨蛋看了也會了解的說明QQ”
請多指教,感激不盡 <(__ __)>
--
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◆ From: 36.224.218.14
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