[成為programmer之路] 完全自學指南

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2021-01-19 04:11:04
入到行,it日新月異既世界先係痛苦既開始
返工除非好運
搵到間賺到錢又keep住有新tech做既公司
唔好彩入行第一份工就係執屎code monkey
執完一堆屎咩斬學唔到,時間浪費完仲定左型
再搵工又由零出發

仲有programmer要學既最後唔係打code
而係點同人一齊打code, 然後係點叫人去打code
再講以家coding重要性愈黎愈低,因為有大量lib
以家要追埋infra
每一年有新野出都好似一個fresh grad咁
然後年年比班fresh grad or呢種自學人士搶食
揼死code既30過後隨時code monkey都無得撈

果班想話轉行做it既
根本唔係想黎打code而係sell橋
果班人最後識少少就轉做pm 或者sale team

無咩特殊喜好真係唔好踩入programmer
不歸路
2021-01-19 10:41:29
寫咗30年C/C++書架連本K&R都無。
2021-01-19 10:46:14
十次有九次下家
一個寫鳩code嘅人 想還都還唔到 越寫越鳩 到搞唔到落去就轉工 下家接手就會開始認同自己係IT狗
2021-01-19 11:10:20
唔緊 反正擺設黎
2021-01-19 11:41:02
無K&R本書,但我寫過K&R C。

#include <stdio.h> main(argc, argv) int argc; char *argv[]; { printf("hello world\n"); }
2021-01-19 11:42:58
點夠你玩
2021-01-19 11:47:50
就係有d on9 我先比老細屈OT幫你執屎. 仲要做半年就話唔好做要跳.

屌你老母, 根基又無, 寫code main 唔到.
我希望你一事無成.
2021-01-19 12:52:25
巴打覺得自學最難係乜
2021-01-19 12:53:12
我意思係遇到嘅困難 最難解決係乜
sor講得唔好
2021-01-19 13:13:38
最醒都係你
2021-01-19 13:48:31
咁你最勁果個project係點樣
2021-01-20 02:02:35
冇, 唔想害人
利申: 用緊macbook pro
2021-01-20 02:07:05
全部都唔勁
2021-01-20 02:10:16
發覺自己遇到既所謂困難大部份都有前人遇過 可以係internet 搵到解決方法
真正困難反而唔係技術上 而係同人之間既溝通
2021-01-20 02:24:53
7. Cybersecurity之路
做cybersecurity要對網路安全威脅有認識
要熟悉malware, spyware, virus等等各種攻擊手法, 唔係叫你去hack人,而係要防止比人hack
要有infosec概念, 要識penetration testing同埋vulnerability assessment
要識常用加密法同各種protocols

入門工具有nmap, wireshark等等
到咁上下可以裝隻blackarch或kali黎玩
2021-01-20 06:51:51
8. Programmer要有數學底??
絕對要!!!! 因為工作上, 數學係用黎幫你分析同解決問題

你或者會問,電腦唔係會計好曬d數咩??
冇錯, 但依度指既數學唔係計數, 而係做modeling
因為你要做好多數學model去形容一個system, 然後用programming language去implement個model, 特別係game development

一個好簡單既例子, 好多遊戲裡面HP bar既顏色都隨住數值而變
與其寫幾行if else, 好多時都一行過
hpBar.setColour(Colours.gradient(red, green, currentHp / maxHp));


當然libraries已經解決左大部份數學問題, 但唔代表新既問題或一d特別情況都可以用libraries黎解決
所以打好數學底, 一定會用得著
2021-01-20 17:19:04
識揀一定係Mac先
之黎Linux
無人會用windows 黎寫code/做design
2021-01-21 03:03:12
睇下用黎做咩, 使唔使用到xcode
而家一個科技人有兩三部唔同OS既電腦唔出奇
2021-01-21 05:39:59
但如果開發windows 軟件/windows application 的二次開發,又點用MacOS?
2021-01-21 06:59:02
係啊, 所以我三隻OS都有
2021-01-21 07:14:17
8.1. 數學係AI上既應用

另一個例子就係machine learning, 唔同既artificial neural networks (ANN)可以視為唔同既mathematical models

由最簡單係single layer perceptron到比較複雜既long short term memory
每隻ANN背後都係一堆數學公式



2021-01-21 07:18:38
做咩咁多負皮
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