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2020年8月17日 星期一

Java等程式語言如何寫出”Hello World”?

Java 等程式語言學習者的共同回憶就是這句!

學Java等程式語言必會的句子就是這一句!

「Hello World」可能是每一個剛開始接觸到程式設計課程的人,最先遇到的語句。不論你學的是台灣「市佔率」稱霸的 Java、還是未來炙手可熱的人工智慧首選 Python,只要是程式設計課程,幾乎都是從「Hello World」學起。

推薦閱讀:Python 不是蟒蛇、Java 就是咖ˇ啡?看看程式語言命名起源多奇葩

以下整理出「Hello World」使用不同程式的語言的寫法:

Java

Java 的特殊之處在於它經過專門設計,因此您可以編寫一次代碼,然後可在任何操作系統上運行,為各大科技公司所愛用。所有 Android 的 App 都是用 Java 編寫的。

class HelloWorldApp {
                        public static void main(String[] args) {
                            System.out.println("Hello World!"); // Prints the string to the console.
                        }
                    }

C

世界上最重要的程式語言。它是編寫 Windows,MacOS,iOS 和 Android 等操作系統以及瀏覽器和 Unity3D 遊戲開發的工具。它的語法影響了無數其他程式語言。

#include <stdio.h>

                    int main(void)
                    {
                        printf("hello, world\n");
                    }

C++

性能接近 C,並在許多重要專案(如 Chrome 瀏覽器)中使用。C++ 旨在使一種語言,更易於構建大型項目,同時仍保持快速高效。

#include 

                    int main()
                    {
                        std::cout << "Hello, world!\n";
                        return 0;
                    }

C#

在 Microsoft 構建.Net 虛擬機時創建。 C# 是 Microsoft 首選的程式語言。

using System;

                    class Program
                    {
                        static void Main(string[] args)
                        {
                            Console.WriteLine("Hello, world!");
                        }
                    }

CAML (OCAML)

一個功能導向的程式語言。它被用於 Facebook 上許多較小的項目。Facebook 的 Hack 語言的編譯器就是用 OCAML 編寫的。

print_endline "Hello, world!";;

COBOL

在大型電腦時代曾經非常熱門,現在普遍度不如當年,許多 COBOL 程式正被移植到其他語言。

  IDENTIFICATION DIVISION.
                           PROGRAM-ID. hello-world.
                           PROCEDURE DIVISION.
                           DISPLAY "Hello, world!"

DELPHI

在 90 年代中期至後期,它因被用於編寫 Windows 程式而受到許多工程師的喜愛。而現在 Windows 已不再使用 DELPHI,但仍然很受歡迎。

procedure TForm1.ShowAMessage;
                    begin
                      ShowMessage('Hello World!');
                    end;

FORTRAN

創建於 1950 年代,在大型電腦上運行,非常適合數字與科學工作。它目前仍是科學界的標準。

program helloworld
                         print *, "Hello world!"
                    end program helloworld

GO

Go 是在 Google 上創建和使用的,語法接近 C 語言,目的是為了在多核心處理器、網路機器(networked machines)、大型數據庫(codebases)的情況下,擁有高的開發效率。當時在 Google 的工程 師們想要集合其他程式語言的優點開發而成。有 C++ 的靜態型別和執行時效率、Python 的可讀性

package main

                    import "fmt"

                    func main() {
                        fmt.Println("Hello, World")
                    }

GROOVY

Java 運行時間運作的動態腳本語言。大多數 Java 代碼也可以作為 GROOVY 代碼運行,但是 GROOVY 代碼可以更緊湊,因為它不需要做 Java 要做的所有事情。

println "Hello World"

JAVASCRIPT

JavaScript 是世界上最常見的程式語言,主要是因為每次使用瀏覽器瀏覽網頁時,都會使用它。 JavaScript 是使網頁語使用者之間有互動的原因。

console.log("Hello World!");

MACHINE CODE

機器碼是可以發送給 CPU 的最低級別的指令。機器代碼不是人類可讀的代碼,人類只能在其中做一些瑣碎的事情,但是所有軟體最終都會在被發送到 CPU 之前,變成機器代碼。

b8    21 0a 00 00   #moving "!\n" into eax
                    a3    0c 10 00 06   #moving eax into first memory location
                    b8    6f 72 6c 64   #moving "orld" into eax
                    a3    08 10 00 06   #moving eax into next memory location
                    b8    6f 2c 20 57   #moving "o, W" into eax
                    a3    04 10 00 06   #moving eax into next memory location
                    b8    48 65 6c 6c   #moving "Hell" into eax
                    a3    00 10 00 06   #moving eax into next memory location
                    b9    00 10 00 06   #moving pointer to start of memory location into ecx
                    ba    10 00 00 00   #moving string size into edx
                    bb    01 00 00 00   #moving "stdout" number to ebx
                    b8    04 00 00 00   #moving "print out" syscall number to eax
                    cd    80            #calling the linux kernel to execute our print to stdout
                    b8    01 00 00 00   #moving "sys_exit" call number to eax
                    cd    80            #executing it via linux sys_call

MATLAB

程式和語言的結合,用於數據分析和開發演算法。在教育中,用於教授線性代數和數值分析。在從事圖像處理工作的科學家中也很受歡迎。

CloudDeploy["Hello, World"]

NODE.JS

與其說是一種程式語言,不如說是一種運作環境,它可以在伺服器端而不是瀏覽器上運行 JavaScript。本來是為了是證明異步編撰程式對多核心的 CPU 更好,而現在被廣泛應用於大型網頁前端開發。

console.log("Hello World!");

PERL

Perl 擅長處理在文本,是早期建構動態網站的熱門選項。

print "Hello, World!\n";

PHP

PHP 普遍用於網站後端開發,Facebook 和 WordPress 就是用 PHP 編寫的。最後 Facebook 決定創建自己的 PHP 語言,稱為 Hack。

<?php echo "Hello, World";

Python

以精簡的編碼而竄升成為最受工程師歡迎的語言,目前是人工智慧、金融科技、網路爬蟲等當代熱門項目的首選。目前受歡迎的程度已跟 Java 不相上下。

推薦閱讀:Python 首度把 Java 踢出前兩名外!本季 RedMonk 程式語言排名狀況

print("Hello World")

R

統計、科學界的首選語言。

cat("Hello world\n")

推薦閱讀:Python vs R 語言:哪個比較適合人工智慧/機器學習?

RUBY

旨在成為一種高效有趣的語言來使用,強調人的需求超過電腦的需求。 Rails 網路框架是為 Ruby 編寫的,對網路框架設計產生了巨大影響。 Ruby 目前被廣泛用於創建網站使用。

puts 'Hello World!'

SCRATCH

一種視覺化的程式語言,旨在讓孩子通過撰寫程式來學習技能。還有 Scratch Jr.,適合 5-7 歲的孩子使用。全世界數以百萬計的學校都使用這兩種語言。

say Hello, World!

SWIFT

蘋果公司所開發的新語言,並正在推廣以取代 Objective-C 在其平台上使用。目的在成為一種易於學習和使用的語言,且不會失去 Objective-C 的性能。

println("Hello, world!")

推薦閱讀:科幻迷必看!你能分得出電影中的程式語言是Python,Java嗎?

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2020年5月14日 星期四

APCS程式檢定短期衝刺從哪下手呢?(下)

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考APCS程式有什麼撇步呢?看這篇就對了!
程式設計實作題
  • 題型:共計有 4 個題組,以完整撰寫程式或副程式來計分。
  • 測驗和計分的方式:單節次測驗 (測驗的時間是 140 分鐘),滿分為 400 分

實作題例題

問題描述

一次考試中,於所有及格學生中獲取最低分數者最為幸運,反之,於所有不及格同學中,獲取最高分數者,可以說是最為不幸,而此二種分數,可以視為成績指標。請你設計一支程式,讀入全班成績(人數不固定),請對所有分數進行排序,並分別找出不及格中最高分數,以及及格中最低分數。當找不到最低及格分數,表示對於本次考試而言,這是一個不幸之班級,此時請你印出:「worst case」;反之,當找不到最高不及格分數時,請你印出「best case」。註:假設及格分數為 60,每筆測資皆為 0~100 間整數,且筆數未定。

輸入格式

第一行輸入學生人數,第二行為各學生分數(0~100 間),分數與分數之間以一個空白間格。每一筆測資的學生人數為 1~20 的整數。

輸出格式

每筆測資輸出三行。
第一行由小而大印出所有成績,兩數字之間以一個空白間格,最後一個數字後無空白;
第二行印出最高不及格分數,如果全數及格時,於此行印出 best case;
第三行印出最低及格分數,當全數不及格時,於此行印出 worst case。

範例一:輸入

10
0 11 22 33 55 66 77 99 88 44

範例一:正確輸出

0 11 22 33 44 55 66 77 88 99
55
66
(說明)不及格分數最高為 55,及格分數最低為 66。

範例二:輸入

1
13

範例二:正確輸出

13
13 worst case
(說明)由於找不到最低及格分,因此第三行須印出「worst case」。

範例三:輸入

2
73 65

範例三:正確輸出

65 73
best case
65
(說明)由於找不到不及格分,因此第二行須印出「best case」。

評分說明

輸入包含若干筆測試資料,每一筆測試資料的執行時間限制(time limit)均為 2 秒, 依正確通過測資筆數給分。
針對實作題,我們分別使用 C、PythonJava 來解題,語法如下:

實作題解法#1 - 使用 C 語言(最費時):

#include < stdio.h >
#include < stdbool.h >

int len;
int *scores;

main()
{
    int i, j, tmp, highestUnpass, lowestPass;
    bool best=false, worst=false;
    scanf("%d", &len);
    scores = (int *)malloc(sizeof(int) * len);
    for (i=0;i < len;i++)
        scanf("%d", &scores[i]);
    for (i=0;i < len-1;i++)
        for(j=i+1;j < len;j++)
            if (scores[i] > scores[j])
            {
                tmp = scores[i];
                scores[i] = scores[j];
                scores[j] = tmp;
            }
    for (i=0;i < len;i++)
    {
        printf("%d", scores[i]);
        if (i < len-1)
            printf(" ");        
    }
    printf("\n");
    if (scores[len-1] < 60)
    {
        worst = true;
        highestUnpass = scores[len-1];
    }
    if (scores[0] >= 60)
    {
        best = true;
        lowestPass = scores[0];
    }
    if (worst == false && best == false)
    for (i=0;i < len;i++)
        if (scores[i] >= 60)
        {
            highestUnpass = scores[i-1];
            lowestPass = scores[i];
            break;
        }
    if (best)
        printf("best case\n");
    else
        printf("%d\n",highestUnpass);
    if (worst)
        printf("worst case\n");
    else
        printf("%d\n",lowestPass);
}

實作題解法#2 - 使用 Python 語言(最省時):

nums = int(input())
strScores = input()
scores = strScores.split(" ")
for i in range(len(scores)):
    scores[i] = int(scores[i])
scores.sort()
for i in range(len(scores)):
    print(scores[i], end="")
    if i < len(scores)-1:
        print(" ", end="")
print()
best = False
worst = False
if scores[len(scores)-1] < 60:
    worst = True
    highestUnpass = scores[len(scores)-1]
if scores[0] >= 60:
    best = True
    lowestPass = scores[0]
if best==False and worst == False:
    for i in range(len(scores)):
        if scores[i] > 60:
            lowestPass = scores[i]
            highestUnpass = scores[i-1]
            break
if best:
    print("best case")
else:
    print(highestUnpass)
if worst:
    print("worst case")
else:
    print(lowestPass)

實作題解法#3 - 使用 Java 語言(所花時間適中):

import java.lang.reflect.Array;
import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;

public class T01 {

    public static void main(String[] args) {
        // TODO Auto-generated method stub
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        
        String nouse = scanner.nextLine();
        String data = scanner.nextLine();
        String[] strScores = data.split(" ");
        int len = strScores.length;
        int [] intScores = new int[len];
        int i;
        for (i=0;i < len;i++)
        {
            intScores[i] = Integer.parseInt(strScores[i]);
        }
        Arrays.sort(intScores);
        boolean best=false, worst=false;
        int highestUnpass = 0, lowestPass = 0;
        if (intScores[0] >= 60)
        {
            best = true;
            lowestPass = intScores[0];
        }
        if (intScores[intScores.length-1] < 60)
        {
            worst = true;
            highestUnpass = intScores[intScores.length-1];
        }
        
        for (i=0;i < len;i++)
        {
            System.out.print(intScores[i]);
            if (i < len-1)
                System.out.print(" ");              
        }
        System.out.println();
        if (best == false && worst == false)
        {
            for (i=0;i < len;i++)
            {       
                if (intScores[i] > 60)
                {
                    highestUnpass = intScores[i];
                    lowestPass = intScores[i-1];
                    break;
                }           
            }
        }
        if (best)
        {
            System.out.println("best case");
        }
        else
        {
            System.out.println(highestUnpass);
        }
        if (worst)
        {
            System.out.println("worst case");           
        }
        else
        {
            System.out.println(lowestPass);
        }                
    }
}
總結一下綜合比較的部分:
  • 學習上手速度:Python > Java > C
    (但 Python 與其他兩者程式語言差異較大,若一開始就選擇從 Python 語言上手 ,還是必須多花不少時間理解 C 語言,才能解答觀念題。)
  • 實際作答速度:Python > Java > C
    (Python 與 Java 都具備函式庫,在實作題作答時會比 C 語言快速。)

APCS 短期衝刺,從 Java 著手 CP 值最高!

以學習效果與所花時間的比值來說,學習 Java 的 CP 值較高。以下說明為什麼:
雖然 Python 堪稱「程式語言的瑞士刀」,其語法直觀、編寫簡潔快速,比起 C , Java 更容易上手,但由於觀念題是由 C 語言出題,若學 Python 再接觸 C ,對於有時間與其他課業壓力的考生來說,是相當辛苦、費時的。
Java 本身是由 C / C++為概念改良而成的語言,在設計之初,考量重點之一便是簡潔,因此學習與 C 語言語法架構相似的 Java ,讓考生有操作基礎後再學習 C 語言,更能在檢測學習之路,更加如魚得水。
綜合以上觀點,投資在能兼顧「理論題」與「實務題」的 Java,才是事半功倍、投報率最高的首選!
最後貼心提醒:109 年第 2 次 APCS 檢測暫訂 2020 年 7 月 4 日!
各位考生可以開始逐步準備 APCS 檢測囉!

本篇為下篇,上篇請點此連結
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2020年5月13日 星期三

APCS程式檢定短期衝刺從哪下手呢?(上)

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新手上路報考 APCS 程式,第一次應該從哪個程式語言才會事半功倍呢?

若是一開始就選到一個好上手、測驗時又好作答的程式語言,就可以減少準備時間和學習負擔!本篇文章將以三款詢問度較高的應考語言 C , Java , Python 來做解析、比較。

此篇你將了解...1. APCS 檢測的規範與基礎2. C , Java , Python - 哪個語言適合解題?




先來了解一下檢測內容的基礎概念,APCS 的兩大題組 【觀念題】與【實作題】

程式設計觀念題


  • 題型:單選題 (含題組),以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。
  • 檢測與計分方式:分兩節次檢測 (單節測驗時間60分鐘), 檢測分數為合併計分,滿分100分

觀念題例題#1

1. 右側程式碼,執行時的輸出為何?
  1. (A) 0 2 4 6 8 10
  2. (B) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
  3. (C) 0 1 3 5 7 9
  4. (D) 0 1 3 5 7 9 11
void main() {
    for (int i=0; i<=10; i=i+1) {
        printf ("%d ", i);
        i = i + 1;
    }
    printf ("\n");
}
(出自 105 年 3 月 5 日,理論題第 15 題)

這一題主要要測驗的內容,是考驗考生是否了解 C 語言當中, for 迴圈的結構。
以 for 迴圈來說,三的區段的值分別是初始值、條件值、運算值。
在這一題當中,第一次執行的時候 i 為 0 ,所以會先印出 0。
接下來,由於第四行 i=i+1 的關係, i 會變為 1 。但是執行迴圈時,回到了 for 的第三部分,這時候,還是另外一次的 i=i+1 ,所以 i 變為 2,然後進行驗證, i <= 10
根據這樣的執行邏輯, i 每印出一個就會 +2 一次,直到 i 超過 10 之後跳出迴圈。

Ans:所以會印出「0 2 4 6 8 10」

觀念題例題#2

2. 若以 f(22)呼叫右側 f()函式,
總共會印出多少數字?
  1. (A) 26
  2. (B) 22
  3. (C) 11
  4. (D) 15
void f(int n) {
    printf ("%d\n", n);
    while (n != 1) {
        if ((n%2)==1) {
            n = 3*n + 1;
        }
        else {
            n = n / 2;
        }
        printf ("%d\n", n);
    }
}
(出自 105 年 3 月 5 日,理論題第 21 題)

本題所考內容,是對於 while 與 if 的熟悉度。
傳入 22 進 function 之後,會先印出 22。
接下來進入 while 迴圈,如果 n 不是 1 ,那麼這個迴圈會一直執行。
while 當中, 如果 n 是奇數,則 n 會變成 3xn+1 ,如果 n 是偶數,那 n 會變成原來的一半。
所以整個流程會是「22➔11➔34➔17➔52➔26➔13➔40➔20➔10➔5➔16➔8➔4➔2➔1」。

2019年11月6日 星期三

2019程式語言排行Python 蟬連冠軍!

Python 在今年再度蟬連熱門程式語言冠軍!


Python 在今年再度蟬連熱門程式語言冠軍!



2019 年已經默默地進入尾聲,而 IEEE 也在此刻推出了今年最受歡迎的程式語言排行榜。不論你是寫程式的高手、還是熱衷科技的人,或是身在科技浪潮中的一般人,都來來看看到底是什麼程式語言建構了我們所知的科技世界吧!

▲ IEEE 2019 程式語言排行榜:Python 蟬連最熱門語言之首

今年的程式語言排行榜與以往不同, IEEE 剔除的一些已經不合時宜的評判標準,並加重了每個語言在職場上的使用需求權重,讓程式語言排行更貼近現代的就業潮流。其判斷數據則來自於 Google、Twitter、GitHub、Stack Overflow、Reddit、Hacker News、CareerBuilder 等等科技大佬,讓這個排名更具公信力。

不過即使評判的標準有所改變, Python 的熱潮依舊氣勢難擋。在所有分項目中都名列榜首的 Python,獲勝的關鍵在於他擁有大量的函式庫可供應用。尤其是在近年蓬勃發展的「人工智慧」領域中, Python 最令人熟知的函式庫 Keras更為人工智慧領域,尤其是「深度學習」貢獻不少,其中 Keras 提供的 TensorFlow、CNTKTheano 深度學習框架的介面和工具包正是工程師們必備的武器。

人工智慧的興起也是近年有意轉職的工程師們持續關注的話題,在 GitHub 問卷「你對哪項技術或技能最感興趣?」中,「人工智慧」排名第一,緊跟在後的才是「使用者體驗」以及「區塊鏈」。 GitHub 更提及 Python是人工智慧領域中工程師們的最愛,這也不難理解為什麼 Python 的熱潮會持續不退,甚至擊敗 Java 以及 C 語言等流行多年的語言了!

當然,人工智慧也並非 Python 的唯一應用方向,在數據分析領域或應用程式開發都擁有不錯的發展,而不同於其他語言,簡潔的程式碼以及易讀易懂的語法更使他擺脫了程式語言艱澀難學的評價。正是 Python 可靈活運用卻又好上手的特性,讓他成為初學者炙手可熱的選擇!
而緊緊排在 Python之後的程式語言則是 Java、C語言、C++ 等長年與 Python 爭奪冠軍的熱門程式語言。僅管 IEEE 調整了評判的指標,但這些語言與 Python 的差距依然越來越大。Java 是 15 年以來最多人使用的程式語言,帶著他強大的可移植性、可擴展性成為最多企業公司的開發語言,更建立了龐大的使用社群,是個含金量極高的程式語言。

但是相較於 Python, Java 的語法少了些可閱讀性,編程上也不如 Python 那樣簡潔有力,對於初學者是個不易親近的程式語言。而曾經紅極一時的 R 語言目前排名第五,儘管沒有像其他語言如此炙手可熱,但由於大數據產業的普遍應用,以及相對於其他語言的專業性較高, R 語言在榜上依然擁有一席之地,對於統計領域的朋友是個不錯的選擇。

在第十名以外,也有些值得一提的語言,例如位在第 11 位的 Arduino 以及第 12 位的 HTML/CSS。有些人可能會抱怨他們不算真正的程式語言,Arduino 其實是某種語言執行的一系列硬體平台名稱,但 IEEE表示對此他們秉持著實用主義的原則:在遇到程式語言的問題時,人們很常在 Google 搜尋中鍵入「Arduino 程式⋯⋯寫法」而不是其他程式語言的名字。
透過以 Arduino 作為評比對象,有助於更精確統計此種程式語言的使用現況,而避免許多使用數據上的遺漏。而針對 HTML/CSS 的評論,因為缺乏了分支以及迴圈的功能,許多人根本不當他們是程式語言。但由於 HTML /CSS 在開發者中的普遍使用,甚至使他佔據了數以十億計的伺服器空間,在這樣的觀點下,IEEE 自然也認為他是現代社會中不可或缺的語言。
IEEE 也提及比較程式語言優劣時的難處,畢竟沒有任何人能夠學會所有的程式語言,並客觀比較哪種語言最強大,而程式語言之間也像個大家族,有些血緣十分相近,而有些卻相差十萬八千里,連使用的目的也可能毫無相關。所以其實並不存在所謂「最好的程式語言」,想要選擇真正適合你的程式語言,依然需要考量自己想要鑽研的領域以及應用方向。也基於這一點,在 IEEE 的可互動頁面上,使用者可以自己調整每項評分項目權重,讓使用者更貼近的了解最適合自己的程式語言。



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2019年1月28日 星期一

廣達電腦歡慶30週年,讚Python課程帶來科技社會的改變

廣達電腦歡慶30週年,讚Python課程帶來科技社會的改變


廣達電腦董事長林百里公開讚賞Python課程如何激勵台灣人學習AI科技,對未來的社會能有更大的助益!

廣達電腦成立超過 30 年,學過Python課程的你一定聽過他們的名字。廣達 1 31 日尾牙旺年會以「廣達 30+ 引領 AI」為主題。

董事長林百里開場時表示:表示,廣達朝 AI 方向發展,已經贏在起跑點,絕對要繼續堅持、奮鬥,獲得最後的勝利。今年 AI 對廣達來說,意義已經和往常不一樣,除了要讓 AI 事業更強大,也要賺大錢,讓公司壯大起來,希望員工一起分享、一起努力。林百里期盼,廣達員工更努力,獲得更高成就,也更幸福健康。

他表示,廣達已經超過30歲了,業績已超過1兆。他過去許下願望,廣達要做AI的大公司,現在公司已有AI 人工智慧產品、伺服器、雲端、機器人、醫療設備,成為全方位AI供應商,這都是員工努力作的,廣達已是全方位人工智慧(AI)供應商,AI 是未來 30 年最大的機會、最大的成長空間。

廣達副董事長梁次震說,廣達追求的不只是利潤,也要獲得技術上的成長,AI 人工智慧就有很多技術有待突破,廣達的研發很厲害,一定要從新產品帶動新領域的發展,創造新商機。
廣達年營收已突破新台幣 1 兆元,「是難能可貴」,資訊產品有衰退的跡象,今年挑戰更為劇烈。面臨美中貿易戰,現階段仍等待美國總統川普表達他的想法,梁次震表示:「希望他(川普)能改變主意」。目前市場的走向對我們學Python課程的實在是利多呀!


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2018年10月31日 星期三

UI課程畢業你也有機會贏過賈伯斯


大家都跨領域鑽研AI醫療產業,UI課程畢業你也有機會贏過賈伯斯

UI 課程


Python, UI程式語言對人工智慧正對「白色巨塔」帶來重大改變,但這波 AI 熱潮到底走了多遠,對醫療行業內生態、投資的影響,又是什麼?美國網站 CB insights 日前發表報告,整理出 9 大重點,描繪出目前發展。
這份《Top Healthcare AI Trends To Watch》報告指出,「圖像辨識」是 AI 醫療的最好例子之一。例如日前 Google DeepMind 宣布,其研發的神經網路已經能辨識出 50 種眼部疾病,準確度媲美醫生。另外,製藥公司開始試著透過深度學習開發新藥,例如默克(Merck)集團和新創公司 Atomwise 合作,已來台設點的英科智能(Insilico Medicine)則和 GlaxoSmithKline 攜手。
從投資趨勢來看,AI 醫療新創也越來越受到矚目。2013 年起,美國 AI 醫療新創募資超過 43 億美元,投資件數 576 件,在所有跟 AI 相關的募資領域裡,數量居冠。



▲ 美國 AI 醫療新創團隊募資案件數,在今年第二季達到高峰。(Source:CB Insights)
但發展醫療AI的最大障礙之一,就是需要讓現行「不存在」的流程趕上既有發展,以及嘗試這些發展中的新科技。「像是在美國,並沒有統一規格、存放的病患檔案和數據,當病人傳真或用Email寄送檔案時,這些手寫資訊、PDF檔該如何擷取出資訊,會相當具有挑戰性。」但蘋果已經注意到這個現象,找上許多合作夥伴,要解決電子病歷問題,並把電子病歷掌控權放在病人手中。

1. AI 成為一種「醫療設備」

美國 FDA 開始陸續通過 AI 軟體的影像診斷許可。今年 4 月,FDA 認證 AI 軟體可以在沒有專家協助提供意見的情況下,單獨判斷病患是否罹患糖尿病導致的視網膜病變問題。這套 IDX-DR 軟體能辨識出 87.4% 的嚴重糖尿病視網膜病變。
新創公司 Viz.ai 也被許可分析和辨識潛在中風機率。通過 FDA 審核後,這間新創募資了 2,100 萬美元 A 輪資金,投資人包含了 Google Ventures;GE 奇異支持的新創 Arterys 在去年通過 FDA 審核,能用雲端 AI 平台分析心臟影像。今年則通過用 AI 判斷肝臟和肺部損害分布狀況來診斷癌症。
AI 診斷快速通過官方許可,帶來不少商機。2013 年起,有高達 70 間 AI 醫療影像和診斷公司成功募資,件數超過 119 件。

2. 挖掘非典型的風險因素

用神經網路來分析視網膜影像和聲音波紋,有可能有潛力能幫助判斷心臟病的風險。
Google 去年在 Nature 期刊發表論文,能透過神經網路學習辨識視網膜影響,用以找出心血管的潛在風險。這篇研究指出,透過視網膜影響,不光是能看出年齡、性別、吸煙等風險因素,甚至還能量化出一些未曾發表過的因素。
另一方面,Mayo Clinic 和一間以色列新創公司 Beyond Verbal 合作,從罹患冠狀動脈疾病的病患身上,找出獨特聲音特徵,發現其中兩項特徵和罹患疾病高度相關。一間新創公司 Cardiogram 甚至表示,他們可以從心跳變化的速度來判斷是否罹患糖尿病,準確率高達 85%。

3. 蘋果公司衝擊臨床實驗

蘋果正在用 iPhone 和 Apple Watch 打造治療研究生態系,而數據將會是 AI 應用的核心。
2015 年起,蘋果發表了兩項開源架構:ResearchKit 和 CareKit,用來幫助臨床試驗招募病患和遠端監控健康變化。這項架構允許研究者和開發者打造醫療 App 觀察這些受試者的每日變化。
像是杜克大學開發了一款結合臉部辨識演算法和 iPhone 前鏡頭的 App,能記錄自閉症孩童的行為。還有一款有上萬人使用的 mPower App。利用手指運動和腳步分析來研究帕金森式症病人,並讓這些檔案能更廣泛地的被研究社群使用。
今年 1 月,蘋果宣布 iPhone 使用者接下來都可以透過旗下的「健康」App,從他們的合作機構中取得自己的電子病歷,包含過敏等資訊。6 月份,蘋果再發表健康紀錄 API 給開發者,由使用者自主選擇,是否提供個資給第三方應用和醫療單位。

4. 大藥局的 AI 轉型記

傳統大藥商正積極和 AI 新創尋找可能性。
今年 5 月,知名藥廠輝瑞(Pfizer)宣布和新創公司 XtalPi 合作,後者是一間由騰訊和 Google 支援的 AI 公司,希望能改善小分子藥物的製程,以及開發基於運算而設計出的新藥。
另外,諾華(Novartis)、賽諾菲(Sanofi)和默克等大藥廠也紛紛和 AI 新創公司合作,希望能開發出治療腫瘤和心臟病的新藥。雖然很多 AI 新創公司都還在早期階段,但這些大藥商還是希望能賭一把,透過演算法來開發新的製程和藥物。

5. AI 需要醫生

AI 公司需要醫療專家「詮釋」影像,教會演算法如何判斷異常。
Google 旗下 Deepmind 公司在兩年前開始和眼科醫院合作,有高達 94% 準確率,能判斷近 50 種眼部疾病。而這還只是第一階段的成果。Deepmind 投入大量時間標籤化和整理視網膜光學斷層掃描(OCT)檔案,他們將約 14,884 張斷層提供給眼科醫師和驗光師,進行初步判斷。
對美國來說,讓高薪醫師只做這些事,顯然不划算,但美國國家衛生研究院(NIH)正在幫忙做這件事。今年 7 月,他們釋出來自超過 4,400 名病患的 3 萬 2 千張斷層掃描,而這些病患的損傷部位,都已經由放射師判斷過。NIH 表示,這是目前最大量的檔案釋出。
另外,奇異公司和西門子也正在進行大規模的醫療檔案計畫。奇異在今年 5 月拿到一項專利,能運用機器學習分析顯微鏡下的細胞種類。

6. 中國 AI 醫療發展越來越好

今年 1 月,中國在 AI 醫療新創募資案的數量正式超越英國,成為全球第二高的國家。加上中國政府去年喊出,要在 2030 年成為 AI 研究領域的領導者,讓被列出計畫的「醫療」發展前途看好。
像是科技巨頭阿里巴巴、騰訊都對健康領域伸出橄欖枝,尤其是中國近 3.8 萬間醫療機構都有微信帳號,其中六成讓使用者可以直接掛號、兩千家接受微信支付,被外界看好能打入醫療市場。
不過,中國和美國都有「醫療建檔」的問題,為了解決這個現象,中國政府已經著手建立好幾個區域醫學中心,統一病患數據。
「台灣醫院的資訊整合能力,還是比較領先,」大仁集團總經理張文信認為,雖然在資本支出和市場商機不如對岸,但健保資料庫的數據、醫師素質和資訊整合能力,都會是台灣醫療機構能夠輸出、領先的關鍵優勢。

7. DIY 在家診斷興起

AI 讓智慧型手機和穿戴式裝置變成強大的在家診斷工具。
新創公司 Healthy.io 宣稱,他們讓尿液分析跟自拍一樣簡單。他們的第一項產品:Dip.io,可用傳統的驗尿試紙來判斷是否有尿液感染。藉由智慧型手機的鏡頭,演算法會以不同光線的情況來解讀試紙,目前已經在歐洲和以色列販售,最近也被 FDA 核可。
另外,SkinVision 則強調,他們可讓智慧型手機觀測皮膚狀況,判斷是否罹患皮膚癌。

8. AI 幫忙省成本、增加醫療機構品質

醫療機構最重要的價值,應該是以「病人」為核心,不過這些經營者的想法,往往是希望能用「最低成本提供最好服務」。AI 新創 Qventus 宣稱,他們的演算法會比對醫師面對相同疾病時的處方和處置,透過和醫院合作,成功降低了 40% 的不必要花費。



▲ 透過 Facebook Messnger 開啟對話,這類型的心理諮商聊天機器人會先說明「隱私權」,並強調若有強烈負面情緒和緊急情況,一定要聯絡相關單位。(Source:CB Insights)

9. AI 聊天機器人能代替心理諮商嗎?

心理諮商的費用相當高,因此有新創團隊思考用 AI 聊天機器人,改變民眾的負面想法和行為,包含情緒追蹤和數位健康日誌等,專注在認知行為療法領域。
例如這間 Woebot 新創,已募資 800 萬美元。表示並非要取代傳統療法或人際互動;Wyse 募資 170 萬美元,已經在 iTunes 上推出能舒緩焦慮和沮喪的聊天機器人;X2AI 則表示,目前有高達 400 萬付費用戶和他們的聊天機器人對話。
不過也有專家批評,「AI 對於心理學一無所知,就像笨學者一樣。」儘管 AI 在製藥、診斷、研發等領域都有所進展,但想「了解人心」,對於目前的人工智慧進展來說,或許還有一段長路得走。

(本文由 數位時代 授權轉載;首圖來源:shutterstock)

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2018年10月30日 星期二

工程師製造專門店,Java課程上完打造自己成為高薪專業人士




工程師製造專門店,Java課程上完打造自己成為高薪專業人士,晉升人生勝利組的好機會千萬要把握!


Java課程

畢業多年還在找機會? 這些待業者從零經驗到錄取Java工程師只花了半年!
今年國內的就業市場仍無明顯起色,不少人不得不放棄自己的興趣,為五斗米折腰;或是專心準備錄取率不到1% 的公務員考試等等。然而在八月底,有間補習班的學員們本是待業者,卻突破了環境、年齡、學經歷的限制,全班學員們都如願當上了Java工程師,邁向科技新貴之路。
從待業到成為Java工程師 非本科系零經驗只要衝刺半年
這6位待業者就是上一期達內科技Java就業密集班的全體學員。他們創造了六個月就能從「待業者」翻身成「高薪工程師」的奇蹟,更讓人驚豔的是,他們有些人之前不但是非本科系、也沒有程式語言基礎的經驗!
半年前,他們索性賭上人生中的六個月,試試達內科技的「Java就業班」,看六個月後是否真的能如願翻身,成為科技公司的工程師。度過半年的精實生活後,八月下旬,分別有德X、聖X以及鼎X等三間科技公司的高階主管,直接赴達內科技驗收學員們的學習成果,並一一面試。
資深保險主管:成交太重運氣人脈!為求穩定,他試了Java就業班……
這一班學員們全部來自不同背景,其中一位表達力清晰的謝先生,之前是保險公司的資深業務主管,底下有一群業務團隊。儘管風光,但在面試官問起跨領域轉職的動機時,他誠實回答「運氣與人脈佔了太重的因素!」
為求穩定,謝先生決定學習不易被取代的就業技能,因此報名了以「結業即就業」為口碑的達內科技Java課程。經過半年兢兢業業的密集學習,現在的他如願做完Java專案且正式錄取了Java工程師的職位!有了高薪的工作成為基本收入來源後,就不用再「看天吃飯」了。
硬體工程師嘆「台灣毛利低」 也如願轉職高薪Java工程師
有位學員本職是硬體工程師,他感嘆「硬體在台灣毛利太低」。雖然畢業自私立科大資訊科,他說:學校教的太偏重硬體,跟業界的現況有些脫節。現在硬體在台灣毛利低,所以當了一段時間的硬體工程師後,決定報名達內科技的Java課程,專心從零開始進修Java工程師的必備技能。
皇天不負苦心人,六個月後的他果然在科技業以「Java工程師」之姿開啟另一片天!他錄取了數間公司的「Java工程師」職缺。
從沒碰過程式語言、受傷後回鄉種田的他,當上Java工程師「超有成就感」
農家子弟吳同學,過去從未接觸過軟體程式語言。之前曾因為運動傷害而回家養傷一陣子,順便幫忙種田。但負傷耕田對吳同學來說仍是很大的負擔,因此萌生了轉職工程師的念頭,報名了達內科技「Java就業班」,從零開始密集衝刺Java程式語言的必備技能。
學著學著,吳同學竟學出興趣「不覺得每天寫程式很痛苦」。現在他也順利錄取幾家科技公司,成為興趣與工作兼得的Java工程師。「超有成就感的」吳同學開心的說。
環島壯士、「很會玩」的社團社長都華麗翻身成工程師……原來人生隨時都可逆轉勝
畢業自私立科大,學生時期「玩很大」的社團社長、國立大學非本科系畢業,透過環島來重新思考自己的人生方向的壯士……這一班學員的學經歷可說是五花八門,但是他們的共通點就是–全都華麗變身炙手可熱的Java工程師,而且還是在頗有規模的科技公司工作,加上他們豐富的經歷,打破了社會大眾對工程師封閉的「宅」印象。
「其實我們只是給他們入行的敲門磚罷了!」正確方法外加上努力專注,才有無限可能
達內科技表示,其實他們給予這些學生的,就是依時下產業所需,規劃對應的課程,並授與學生們最新、最精準的知識技能。因此在課程的規劃上有別於同業,也會定期、密集的驗收學員們的學習進度。
對於零經驗的初心者來說,除了領受正確的學習方法和課程,就如同拿到產業的敲門磚一樣。但接下來還是需要靠自身的決心、專注與努力,才能走出屬於自己的無限可能。這期「Java就業班」的學員們即是取得了達內紮實的「Java工程師入場券」後,連續六個月朝九晚五的密集學習、研討課程內容,兢兢業業才順利從素人華麗轉身成Java工程師的。在這個產業上,精益求精的路也不會就此停止……

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2018年10月29日 星期一

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成為全能工程師是我的夢想(握拳)


Python課程



我們正在慢慢進入自動駕駛的時代。

雖然進步神速,而且特斯拉的自動駕駛汽車已經行駛了將近 15 億英里,但是一些酷炫的事情仍然只存在科幻小說裡。

根據最新麻省理工的一項研究,48% 的消費者沒有購買全自動駕駛汽車的意願。

即便如此,對於相關領域的職位,求職者仍然趨之若鶩。自 2015 年以來,「自動駕駛汽車」以及相關詞語的的搜索量增長了將近 7 倍。隨著此領域的不斷發展,相關崗位對人才的要求越來越多。

知名求職網站 Indeed 近日爬取了關於自動駕駛職位的招聘數據,並就此找到了這一職位發展的幾個有趣線索。

自駕工作求職:C、C++、Python 最重要

哪些公司最需要自動駕駛工程師?

自動駕駛汽車工作地點集中在哪裡?


自駕競賽進入過彎階段


曾經的汽車行業由機械師和工程師所主導,但在自動駕駛領域,從業者還需要掌握 新技術和軟體技能,這在亨利福特時代是完全不能想像的 

拋棄工具箱,擁抱電腦——自動駕駛汽車工作崗位列出的大部分技能均與寫程式有關。

過去提及修車,我們會聯想到扳手,然而,這裡所羅列的技能對於非技術人員來說基本都很陌生。

除了 C++ 和 Python 這類程式語言技能,「人工智慧」則位列第四,與之相關的「機器學習」排在第五。

近年來,人工智慧就業崗位需求激增,也吸引到越來越多的求職者。

AI 相關的職位在 2015 年 6 月至 2018 年 6 月間增長了近一倍,同期,搜索 AI 相關工作的求職者人數增長了 182%。

為了找出誰最適合這些工作,Indeed 的分析團隊還搜索了與自動駕駛汽車崗位最相關的公司。

排名第一的是 Aptiv,這個公司以前是德爾福汽車公司(Delphi Corporation)的一部分,當然,美國德爾福公司現在已經不存在了。

現在的 Aptiv 公司專注於自動駕駛和聯網車輛,並且在底特律都會區外有運營。
該公司目前計劃增加 5,000 至 6,000 名員工,併計劃在波士頓,匹茲堡和加利福尼亞州山景城設立技術辦事處。

排名第二的是 NVIDIA,這家公司大家可能比較熟悉。

它的晶片事業可以說遍布全球。其總部在加州聖克拉拉,其產品為每輛特斯拉汽車的自動駕駛提供動力,目前還與奧迪公司在自動駕駛能力方面進行了合作。

排名第三和第四的分別是美國汽車製造商通用汽車 (GeneralMotors) 和福特 (Ford)。通用汽車和福特自 20 世紀初開始生產汽車,並幫助底特律贏得了「汽車城」的綽號。

近年來,這兩家公司在自動駕駛汽車技術方面投入了大量資金。另外,福特最近為自動駕駛汽車運營部門投資了近 40 億美元(約 1200 億元新台幣)。

接下來的排名,老牌老牌公司和新公司都有。在老牌公司中,英特爾公司排名第八,其以製造半導體晶片和個人電腦微處理器而聞名,該公司成立於 1968 年。

排在第九位的是三星半導體,該公司成立於 1974 年,當時三星電子收購了漢克(Hankook)半導體。排在第 10 位的是 Fllex,前身是偉創力(Flextronics),1969 年在矽谷成立。

當然,2016 年成立的 Nuro 在機器人公司也是新秀,他最近與美連鎖超市巨頭 Kroger 合作佈局自動駕駛在貨物運輸的應用。

排名第六的是 Cruise Automation,成立於 2013 年,是一家位於舊金山的無人駕駛汽車公司。排名第七的是優步,成立於 2009 年。

汽車製造商一般都聚集在「汽車城」,我們好奇新一輪的自動駕駛汽車是否會有不同的地理中心。

接下來,為了找出工作所在地,外媒分析了自動駕駛汽車工作崗位集中的位置。

而科技中心矽谷和摩城(底特律)地區的自動駕駛汽車工作遠遠領先於其他地區,其中近 60% 位於這兩個城市——新舊學派之間存在著明顯分歧。

其中,有 30% 以上的工作在矽谷,排在第二名的底特律僅以 20% 略微落後。

底特律是亨利福特和福特 T 型車的誕生地,這裡生產的汽車成為大多數美國人可以負擔得起的第一輛汽車,徹底改變了美國人與汽車的關係。

現在,自動汽車駕駛領域競爭激烈,暫時沒有絕對的領導者。 底特律在汽車製造專業方面具有優勢,但矽谷有著資金雄厚的科技巨頭 ,他們已經在自己的​​自動駕駛技術上投入了大量資金。

排在 第三位的是舊金山 ,它是美國的另一個高科技城市,其擁有 12% 的自動駕駛汽車工作崗位。

儘管 排名第四的匹茲堡擁有 10% 的自動駕駛汽車工作崗位 ,但它可能不會立即成為科技或汽車的重鎮。然而,匹茲堡還是優步在 2016 年推出其自動駕駛汽車計劃的城市。

排在第十位是位於印第安納州的科科莫(Kokomo),它十分特別。該城市人口不到 58,000,卻擁有 1% 的自動駕駛汽車工作崗位。進一步研究後,我們發現 Aptiv 在科科莫設立了一個辦公點。

對自動駕駛汽車技術的追捧,確實對於職位發展有著重要的影響。

當然,自動駕駛汽車的未來會是什麼樣目前尚不清楚,與此同時,對用工需求和求職者的興趣變化也是個未知數。我們將密切關注這個方向的發展。

相關報導:〈REPORT: Which Hiring Trends Are Steering the Future of Self-Driving Vehicles?
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(本文經媒體 大數據文摘 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈想分一杯自動駕駛招聘熱潮的羹?先學好 C、 C++、Python 吧!〉,圖片來源:wikimedia。)

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2018年10月25日 星期四

網路行銷課程畢業,女友好開心,她媽好放心

網路行銷課程看起來也超有趣的,學長說學會了程式語言,也要有點行銷概念才行阿!
女友和
她媽媽也很支持我持續進修繼續進階


網路行銷課程





根據工信部統計數據顯示,未來幾年內我國軟件行業的從業機會十分龐大,每年對軟體人才的需求將達到80萬 -100 萬人,而現有行業從業人員只有 50 萬人左右,專業開發人員不到25萬,缺口很大。而.Net具有很多明顯的優點,可以提高開發人員的效率,減少bug,加快應用開發並簡化使用。本期記者專訪達內清華園中心MSD1404班就業明星林*彥同學,畢業於臺灣國立中央大學,來達內學習.Net課程,畢業後以NTD 45,000入職業內領先雲計算基礎業務平臺開發公司——智慧雲聯。


林同學對記者分享了他來達內學習背後的故事。 創業過後重拾IT技術,達內幫助我迅速進入學習狀態 林同學告訴記者,在來到達內之前,其實他有過IT工作的經驗,工資也並不低。只是因為後來自己創業以後想重新回到IT行業。記者不禁疑問:有IT基礎、工作出色的人為何還要選擇進入達內培訓?習慣了工作狀態的林同學,突然轉化成為學生身份、進入學習狀態,會不會有不適應的情況?林同學告訴記者:“在我工作一段時間後,我發現我之前在學校所學的知識點其實並不紮實,在工作中會有力不從心的時候,恰逢我當時創業後覺得還是IT行業最適合我,而朋友告訴我達內能夠真正的提升我們的技術水平,無論是軟體實力還是求職技巧等軟實力,所以我選擇了達內。在學習的四個月中,不論是資訊老師,還是項目經理們、上課的老師、關心輔導我們的導師和其他的行政人員,都給了我們很好的支持,讓我很快的對這個班級、這個培訓機構產生了認同感,對於已經工作多年的我,回到一個學生學習的狀態,達內讓我很快的進入狀態,也讓我很享受在這裏上課的狀態。” 達內秉持“授人以魚不如授人以漁”授課方法獲學生認可 。 林同學說:“學習一開始,原來預想我可以輕鬆面對課程,在上了一周課程之後,我才認識到自己以前了解的知識太少,太不透徹。在以前,很多技術為什麽要這麽用,語法為什麽這個方法會比較好,這些都是原來我不會去想的。但是楊老師的課程會把他的邏輯思考過程,一步一步很清楚的告訴大家,這些我覺得比那些語法的使用還要重要。我覺得達內非常好的一點就是它堅持‘授人以魚不如授人以漁’。” “後來的學習過程中我越發的覺得達內培訓的思路、分享的經驗,都不是一般工作可以學習到的,最深核的印象是老師能站在Java的角度去看C#的寫法,又能站在C#的角度,去看為什麽Java會設計這樣的架構,這是我自己覺得最寶貴的,不是每個人都能做到這樣的想法。畢竟我們接下來馬上要面對的是社會,不是學校,不可能有老師們能陪著我們過一輩子,教我們一輩子,所以這些方法對我來說是特別受用的。” 

經過了達內的培訓,林同學成功入職智慧雲聯,拿到令人羨慕的高薪。他對記者由衷地說,在達內好好學習,普通的技術面試根本不成問題,所以,那些大學並沒有學紮實的學生和希望能進一步提升自己實力同學可以考慮來達內學習,只要付出正常的努力,一定會得到意想不到的收獲。達內實現了我的目標,用編程能力武裝了自己,使自己在求職中充滿信心,最終獲得了讓自己滿意的OFFER。我只能說,這四個月,真的很感謝達內。 最後祝願大家都能盡快找到自己合適的工作,能好好的發展,以報達老師們對我們辛苦的教育栽培。