Category: 程序员
2024年1月1号，计算机科学家/Pascal 编程语言之父 尼克劳斯·沃斯 Niklaus Wirth 离世（89岁），一代巨星陨落，让很多人感到难过。 FreePascal.org 网站上发布了： The creator of the Pascal Language, Niklaus Wirth, has passed away on January 1st. Free Pascal would not have existed without …
微软每年都会在9月份左右组织 Hackathon 活动，简单来说就是员工可以在指定的一周来，组建团队，共同完成一个有趣的项目，项目可以是和自己的工作完全没有关系的。 释放创新力：大型互联网公司的黑客马拉松活动 在一个依靠创新和快节奏技术的世界中，黑客马拉松已经成为大型互联网公司的文化标志。这些紧张而常常充满肾上腺素的活动不仅仅是编程者的天堂；它们是创造力、合作和快速解决问题的缩影，展示了技术的变革力量。从谷歌到脸书，亚马逊到微软，黑客马拉松是这些科技巨头精神的一个重要部分，鼓励员工跳出思维定式，培育可能激发科技下一大事的创新。 什么是Hackathon？ Hackathon黑客马拉松一词来源于”黑客 Hack/Hacker”和 “马拉松 Marathon”，是一种活动，通常持续几天，工程师聚集在一起 进行协作式电脑编程。尽管它开始时是为开发者聚集的，但现已演变为跨学科的努力，涉及来自各个领域的参与者，包括UI/UX设计师、项目经理和领域专家，以将狂野的想法转化为功能性原型。 大型互联网公司的黑客马拉松文化 谷歌：以培养创新工作环境而闻名的谷歌，其黑客马拉松活动是传奇，常常导致产品特性或新应用的产生。他们的“20%时间”政策，尽管现在不那么正式了，曾允许员工将20%的时间用于旁项目，这导致了Gmail和AdSense等成功项目。他们的黑客马拉松通过鼓励Googlers创造性地处理问题并开发解决方案，而不受他们常规工作的限制，继续了这种精神。 脸书Facebook/Meta：脸书以其黑客马拉松文化而闻名，公司的座右铭“完成比完美更重要”捕捉了活动的本质。这些聚会是他们创新的重要组成部分，孕育了“赞”按钮和Facebook Messenger等功能。他们的黑客马拉松象征着公司对快速原型和用户中心设计的承诺，常常专注于增强用户体验或解决全球社会问题。 微软：在微软，黑客马拉松是他们年度OneWeek倡议的一部分，这是一个全球性活动，邀请员工在各个学科领域进行创新。这不仅仅是关于编码，而是关于汇集不同视角，包括营销、财务和工程，探索符合微软使命的新想法，即赋予地球上的每个人和组织更大的成就。 亚马逊：创新是亚马逊/Amazon运营的核心，他们的内部黑客马拉松刺激了从AWS到Alexa的各个领域的进步。这些活动，常常旨在解决特定痛点或推进公司的宏伟目标，如实现零净碳排放，展示了黑客马拉松可以成为企业社会责任的有力工具。 Hackathon的影响 除了产生创新思想，这些科技巨头的黑客马拉松/Hackathon还提供了许多好处： 培养创造性和协作的工作环境： 黑客马拉松解除了部门隔离和等级制度，鼓励自由交流想法和知识。 技能提升： 参与者快速学习和应用新技术，提高他们在实时问题解决、团队合作和项目管理方面的技能。 员工参与和留存： 通过赋予员工贡献想法并看到其实施的权力，公司提高了士气、工作满意度和忠诚度。 社会责任和全球问题解决： 许多黑客马拉松专注于社会问题，推动创新，力求在环境可持续性、医疗保健和教育等领域产生全球影响。 结论/黑客马拉松 大型互联网公司的黑客马拉松不仅仅是快速产品开发的一种练习；它们是对创新的一种庆祝，是合作力量的一种证明，也是全球变革的催化剂。它们传达了这样一种情绪，即无论人们的角色如何，都能产生一个革命性的技术景观甚至整个世界的想法。通过培养一个鼓励冒险和创造力无界限的环境，这些科技巨头不断塑造一个超越技术本身的未来，一个黑客马拉松接一个黑客马拉松。 …
近几年随着大数据机器学习的流行，除了传统的软件工程师延申出了一些和数据科学/人工智能/机器学习相关的职业：数据工程师、数据科学家、机器学习工程师、软件工程师、数据分析师。 这些职位在数据和软件工程领域中都很受欢迎，每个职位都有其特定的职责和技能需求。以下是对这些职位的简单描述和它们之间的区别： 数据工程师 Data Engineer 工作职责: 设计、构建、整合、维护大数据平台和数据管道。确保数据可以在大规模和高速地在不同系统之间流动。 技能和工具: Hadoop, Spark, Kafka, Airflow, SQL, NoSQL数据库等。 数据科学家 Data Scientist 工作职责: 利用统计学、机器学习和其他高级技术来分析和解释数据，从而获得洞察力并做出预测。 技能和工具: Python, R编程, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, 数据建模，统计分析。 数据分析师 Data Analyst …
儿子问我软件工程师(Software Engineer)都是做什么的, 他很好奇我的工作内容, 我简单的说就是写代码+调试=解决问题. 正好那天是周五下午, 娃在上Papworth上钢琴课, 我一般都在车里剪视频利用起这个碎片时间. 我抱着笔记本在车里工作, 从年初就在忙一个大的改动, 忙了有两个多月, 终于差不多了, 两同事代码审核(Code Review)都通过了就差一些小改动, 所以我在车里还在努力, 根据收到的建议提交了代码 (Push commits), 终于得到了approved, 就等着 Azure DevOps 的 pipeline 编译代码然后跑单元测试+集成测试(还有七七八八的检查: 代码覆盖 Coverage, 静态代码检测 Static Code …
我的儿子们很兴奋地向我展示了使用微软必应(Bing)的”文本转图像(Image Creator)”功能. 他们说他们在Edge浏览器上的工具垂直栏上意外发现了这个功能. 微软必应(Bing)有给我和”图像创建器(Image Creator)”, 可以让您描述要绘制的内容. 提示工程 (Prompt Engineering)是人工智能(AI)中特别是自然语言处理(NLP)中的一个概念. 在提示工程中, 将AI应该完成的任务的描述嵌入到输入中, 例如作为问题, 而不是隐含地给出. 提示工程通常通过将一个或多个任务转换为基于提示的数据集, 并使用所谓的”基于提示的学习”或仅使用”提示学习”来训练语言模型来工作. 提示工程是一个全面的过程, 涵盖人与AI之间互动的整个周期. 它涉及对提示和基础数据结构的故意和系统的设计和改进, 以操纵AI系统朝着实现特定和期望的输出的方向发展. 随着ChatGPT(ChatGPT-3.5, ChatCPT-4甚至ChatGPT-5)成为热门话题, “提示工程”的需求日益增长. AI已经发展进化, 我们需要能够向AI提供具体的任务, 精确的要求(到位), 以便它可以完成任务. 许多职能/角色需要”提示工程”的技能. 无论是什么工作职能, 许多人在其职业道路上都可以成为提示工程师. …
Next Unit of Computing Next Unit of Computing (NUC) is a line of small-form-factor computers and barebone computer kits designed by Intel. 下一个计算单元 Next Unit of Computing (NUC) 是一系列由英特尔设计的小型计算机和准系统计算机套件. …
不知道从什么时候起, 我出门就随身背个包(公司的包), 然后带个IPAD和Key Chron蓝牙键盘, 手机可以热点, 一个月12个G够用(因为平时基本是是在家办公, 所以走WIFI流量) 碎片时间刷个题太合适了, 等菜上5分钟就能刷一题, 最近在学习 Rust, 大部分时间都在改正编译问题. 和媳妇约会也要刷题, 不过我是多线程 multi-tasking, 媳妇和你说话的时候一定要回. 以前媳妇是兼职, 每周能约会吃个饭, 但是现在她全职上班了, 两人一起出来的机会就少了很多. 本文一共 227 个汉字, 你数一下对不对. 和媳妇约会影响我刷题的速度. (AMP 移动加速版本) 赞赏我的几个理由. ¥ …
