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好實用的建議！😍 我就是升大學的暑假都在玩 剛入學遇到程式語言的Demo課時只能傻坐在那邊等別人來救我的人 一直到入學差不多快一個月才自己慢慢學會最基本的程式語言😅 現在想起來還滿後悔沒利用那段時間打好基礎 工作的時候都會用到啊~
🥰🥰 不過軒軒現在已經是獨當一面的高級工程師！
資工系ML博士在讀，表示大一最後悔的事就是沒轉數學系或統計系... 感覺資工或資訊系的本科課程比較適合要直接就業的人。讀偏理論的PhD滿滿都是短板，補都補不完😓
我能深刻體會. 現在的研究所在看ML的東西根本就是統計學... 要懂原理要跑去重學統計一遍... 老實說跟期望中的資訊工程差蠻多的QQ
@@22893361 統計學跟線性代數在現在應該算是“讀懂課本”最基本的要求了，再加上工學院對這些基礎科目不嚴謹的treatment，只會算不會證，到研究所根本就是雪上加霜。做科研的要求要高得多。ML內卷太嚴重，現在不只統計系，連數學系跟物理系那種理論超強的人都要來分一杯羹。所以現在純ML conf跟應用conf的差距越來越大，ICML、NIPS時不時會跑出黎曼幾何、李群李代數、隨機微分方程這種就連到數研所才會學的變態東西，但像是EMNLP那種會就都還是在堆積木。這個gap要是本科沒有數學系的基礎我都不知道該怎麼補，學黎曼幾何要先學光滑流形（在台灣是叫微分拓撲？），學光滑流形要先學點集拓撲跟一點點代數拓撲，學點集拓撲要先學高等微積分，這一層一層的又不能並進，對於大部分只懂微積分、線代、初等概率統計三件套的CS學生要到猴年馬月才學追得上啊😭
辛苦了 💪 有些 CS 領域真的要補很多數學，對於要繼續深造做研究的人來說的確辛苦！
不好意思弱弱的問：ML 與 PhD 是什麼呢?@@"
@@DavidChen103 Machine Learning機器學習, PhD博士
長資識好久不見了！祝愛人動物瘦長成功~
Fat fat 🥺
說得都好用心好理解，感謝分享～
謝謝~再幫忙分享給有需要的人
不只資工數學很多，我大學讀環安也一堆，統計學、熱力學或是流體力學之類的，只要工科都有不同的數學要讀。我個人是在大學4年打工，暑期當兵這塊，打工單位是不讓我留職停薪的，所以我畢業才直接當四個月，不過我當年是原地四個月，五六月去申請提早當，大概8月兵單就來，9月就進去關了。目前是環安跨資工讀研究所，coding這部分我都自己研究，不過有些教授是以大學資工系畢業的想法出作業的，所以有部分我是跟同學借來改code，一些變數之類的都改掉，或是看懂他大概寫甚麼，稍微換個比較爛的寫法。我讀的是國立科大，不是台北那兩間，我聽直升的實驗室同學說，他們曾經有助教對於他的作業跟其他人作業，重複率高達7%有疑問，差點以抄作業兩個都0分，後來我同學改變數名稱，再用一些雜湊，重複率直接降到1%以下。
不過借 code 來改一改這個行為我不太建議啦 🤣
大學暑假超珍貴的，不管是實習，參加比賽，參加營隊，很多都是大學暑假才獨有的，完全不會想選當兵
恩恩！如果有特別規劃當然就能過得充實又快樂！👍👍
就工程師而言，個人覺得那4個月的當兵時間真的不會影響到什麼入職的情況，因為不當的還是大多數，公司會體諒，反倒是上研究所或是工作後就沒有暑假了，真的要好好把握未來不會再有的暑假😂，畢業後當兵的4個月是能夠好好沈澱的時間
早上發現有出新影片，開心
新片片 😋
超讚 !大一新生路過
恭喜！！
我那個年代Toshiba筆電的小紅點非常好用 比滑鼠還好用 我甚至用小紅點直接電腦繪圖不過一台要價十幾萬元
竟然在這個時間上片！
想不到吧 ✌️ 耶
我是外文系的，而且已經畢業了好幾年，但還是看完了😂
🤣🤣 辛苦了
@@SJ-iy3yk 不辛苦，長知識了～😂
學生真的建議買筆電 方便好用 不過我那個年代還沒有所謂的筆電 所以只能在學校用桌上型電腦😓
沒有筆電的年代！！🤩🤩
衣服好可愛，所以點進來看😆（會不會太誠實）
哈哈哈哈哈哈 🤣 也可以
你好我私科資管畢業，我們學校的資管教的還滿偏工的😂，我們學校教的比較偏資工一點，真的四年學了很多程式語言，雖然我覺得寫程式真的很難，但還是渾渾噩噩畢業了，我們資管學的東西真的很多，直到現在畢業三年了我也還是找不到方向，我覺得我最大的問題是英文真的滿爛的😂，所以一直在寫程式的路上走的很不順，也有考慮要不要重學前端😅
9V的Q版超可愛~~~史提口袋很深~~ XD史提專業的~~~視覺又好看XD9V在旁邊互動也很可愛~~~
大學時代 電腦都是爸媽贊助的啦 🙈
來了～
😘😘 耶
Computer science 翻译成资讯工程好奇怪，应该是计算机科学
我們是從Computer Science and Information Engineering翻譯過去的 說實在我也覺得電腦科學比較好聽
Q版9V超可愛~~
真人版不好嗎 😏
所以想請問台灣目前是大學畢業無縫接軌唸硏比較多 還是工作在唸硏比較多
这一期看起来好憔悴，黑眼圈有点重，注意休息啊史提
😰 好！
看史九87兩個帥哥要買什麼電腦呢
高畫質的那種 🙈
想看coding推薦課程雖然我是電機系新生
要出嗎 要出嗎 要出嗎 🙈
Feis studio,台大資訊訓練 扛壩子
其實暑期兵不用大一就申請喔,小弟是大四和大五暑假當的
Wow 太棒了，感謝資訊提供！
可以給目前還在刷leetcode, 想面上google的弱弱的小研究生建議嗎QQ
多複習不同的 data structure，他們的差異跟用途（什麼時候適合什麼）然後要熟悉優劣分析（複雜度分析），至於 algorithm 方面可以從常見的，比較一般的開始複習跟練習，真的有時間才去了解 advanced algo 💪Disclaimer: 關於面試流程、題目範圍、準備方向、審核標準，請洽您的 recruiter。本建議僅供參考，並非官方。
感謝回覆，從看你們頻道開始我就默默把史提當作role model，希望有朝一日也能進入big tech上班❤️
中文系畢業在看。
可以寄信问茜姗啊🤣
🤣 是珊！
最主要的难道不是保护好你的头发吗🤣
暑期當兵你就錯過ㄅ儒跟打飯班了
哈哈哈哈哈 沒錯！🤣🤣🤣
新片片
沒錯👍
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這個gap要是本科沒有數學系的基礎我都不知道該怎麼補，學黎曼幾何要先學光滑流形（在台灣是叫微分拓撲？），學光滑流形要先學點集拓撲跟一點點代數拓撲，學點集拓撲要先學高等微積分，這一層一層的又不能並進，對於大部分只懂微積分、線代、初等概率統計三件套的CS學生要到猴年馬月才學追得上啊😭
辛苦了 💪 有些 CS 領域真的要補很多數學，對於要繼續深造做研究的人來說的確辛苦！
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我個人是在大學4年打工，暑期當兵這塊，打工單位是不讓我留職停薪的，所以我畢業才直接當四個月，不過我當年是原地四個月，五六月去申請提早當，大概8月兵單就來，9月就進去關了。
目前是環安跨資工讀研究所，coding這部分我都自己研究，不過有些教授是以大學資工系畢業的想法出作業的，所以有部分我是跟同學借來改code，一些變數之類的都改掉，或是看懂他大概寫甚麼，稍微換個比較爛的寫法。
我讀的是國立科大，不是台北那兩間，我聽直升的實驗室同學說，他們曾經有助教對於他的作業跟其他人作業，重複率高達7%有疑問，差點以抄作業兩個都0分，後來我同學改變數名稱，再用一些雜湊，重複率直接降到1%以下。
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Disclaimer: 關於面試流程、題目範圍、準備方向、審核標準，請洽您的 recruiter。本建議僅供參考，並非官方。
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