ref: https://medium.com/srivatsan-sridharan/cracking-the-engineering-manager-interview-faqs-94dcfdf38ef
這篇文章是作者分享關於 EM(Engineering Manager) 面試相關的討論文,作者先前已經分享過一系列關於 Engineering Manager 面試的一些經驗
有滿多網友表示之前系列文的分享讓他們有一個方向去準備這類型的面試,而成果也是非常的好。
因此作者寫了最後一篇來分享面試的一些心得與想法
包含下列主題,本文就針對幾個主題進行介紹,對於有興趣的讀者別忘了參閱全文
How important are the technical interviews in the EM interview loop?
Do I need to practice Leetcode to crack the coding rounds?
What if I don’t have relevant experiences to answer situational or experience based questions?
What if I’ve never had to let go of someone from my team?
How much detail should I go into when talking about a situation?
When asked about my weaknesses as a manager, what should I say?
How do I answer the question — what is your management philosophy?
What are some failure modes or traps to watch out for?
How important are the technical interviews in the EM interview loop?
1. 非常重要,雖然大部分情況下 EM 可能沒有太多寫程式的機會,但是沒有技術背景的人是要如何管理一群技術人?
2. 相對於單純寫 Code,技術架構的瞭解更為重要
3. 技術能力與領導經驗哪個更為重要還是要看公司,沒有一定答案,找工作的時後請先好好問一下 recruiter 這些小細節
Do I need to practice Leetcode to crack the coding rounds?
1. 具備 Leetcode medium 等級的能力即可,除非該公司期望 EC 職位的人也必須要從事 IC(Individual Contributor) 或是非常小心創的 Tech Head。不然大部分情況不會遇到太複雜的演算法題目
2. 更多的情況會是詢問如何使用一些基本的資料結構或是解決簡單的演算法問題
3. 主要是判斷你是否有能力將實際的問題轉換為程式碼,是否能夠讀懂,理解與除錯程式碼
4. 忘記 function/語法沒關係,畢竟會面是這個職位的近期程式寫的比較少是可預期的。最重要的還是思路,如何將問題的解法給描述出來
What if I don’t have relevant experiences to answer situational or experience based questions?
1. 這個是非常常見的問題,特別是剛踏入 EM 生涯道路的面試者,本來就很難有太多的範例與經驗去回答這些需要時間累積的問題。
2. 作者推薦誠實的告訴面試官自己這方面經驗不太多,然後可以針對這個範例去探討假如你未來遇到的話,你可能會怎麼面對之類的。
What if I’ve never had to let go of someone from my team?
1. 這是個非常常見的問題,但是就跟前述問題一樣,如果沒有這方面的經驗就誠實以對
2. 可以改從團隊中有人績效不太好為替代方式去探討,講述自己之前的管理哲學與處理方式
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過75萬的網紅志祺七七 X 圖文不符,也在其Youtube影片中提到,這支影片是黃標嗎?#對這支影片是黃標 如果你覺得它不應該被黃標 歡迎留言 #ItDeservesGreenMark #這應該綠標 和我們一起協助 YouTube 建立一個更完善、更精準的AI判別系統! -- ✔︎ 成為七七會員(幫助我們繼續日更,並享有會員專屬福利):http://bit.ly/s...
論文作者 介紹 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
三層電路貼在皮膚上,延展度 800%!這款「電子刺青」還能控制機器手
作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 02 月 12 日 0:00 |
聽過「電子紋身」(Electronic Tattoo)嗎?早在 2013 年,Motorola 高級副總裁 Regina Dugan 就曾拿出看似普通紋身貼紙的產品。Regina Dugan 表示這款電子紋身是行動式智慧設備,可惜並未多展示充滿未來感的那面。
2016 年 YouTube 一支影片,幾位生物駭客展示將電子設備植入皮下的過程──設備差不多硬幣大小,由一個印刷電路板、5 個表面貼裝發光二極管(SMD LED)組成,由矽膠包裹,一塊 3 伏特電池供電。
設備植入並受磁鐵觸發後,LED 燈會發光,皮膚會出現一朵梅花。
如果你覺得電子紋身只是廠商炒概念、科學怪人開腦洞,那就錯了。
2018 年,美國卡內基美隆大學的科學家就將電子紋身寫進論文,用液態金屬合金塗覆銀奈米顆粒,兩者融合後形成電路,經過印刷,紋身就可輕鬆轉移到皮膚,且導電性也很高。
當時參與研究的卡內基美隆大學助理教授 Carmel Majidi 表示:這是電子印刷領域的突破。
就在最近,中國科學家也聯合打造出電子紋身。
2021 年 1 月 13 日,論文發表於《科學》雜誌子刊《科學─進展》,題為「Multilayered electronic transfer tattoo that can enable the crease amplification effect」(可實現摺痕放大效果的多層電子傳遞紋身)。
論文作者來自南方科技大學(深圳灣實驗室生物醫學工程研究所)、首都醫科大學生物醫學工程學院及中國科學院大學國家奈米科學技術中心。
什麼是「電子紋身」?
看過前文,大概能對電子紋身下個定義:「能直接貼在皮膚上的超薄電路」。電子紋身可隨著皮膚狀態任意拉伸彎曲,可說是穿戴式設備的最高境界了。運作原理是 NFC(Near Field Communication,近距離無線通訊),能讓設備靠近時交換數據的技術。
NFC 是在 RFID(無線射頻身分辨識)技術的基礎上結合無線連接技術研發而成,日常場景也為各類電子產品提供安全快捷的通訊支援。行動支付、文件傳輸、門禁、手機與車鑰匙集合的背後,都離不開 NFC──轉到電子紋身,NFC 可確保訊號傳遞。
其實電子紋身有很多用途,如耳機、無線收發器、電源、噪音檢測器、測謊儀等等。作者也提到:「電子紋身在皮膚健康和運動感測有很大潛力。」
然而電子紋身目前問題是:固形性、黏性和多層性等特性不能並存,是研究人員設計新型電子紋身的起因。
多層電子傳遞紋身
研究人員設計出「多層電子傳遞紋身」,即 multilayered electronic transfer tattoo(下稱 METT)。
為了組成多層電路模板,科學家用到兩種材料,一是金屬聚合物導體(metal-polymer conductors),二是彈性體嵌段共聚物(elastomeric block copolymer)。
METT 共有 3 層:
黏合層(adhesive layer):很薄(~8μm)的壓敏膠,受外部壓力時,黏合層使 METT 與皮膚緊密附著。
釋放層(release layer):矽酮膜,主要目的是便於電路模板從釋放膜剝離。
兩者間的電路模組:含 3 層電路,每層都嵌有可拉伸導體的聚苯乙烯─丁二烯─苯乙烯(SBS)薄膜(~14μm)。
第一、二層電路上有應變感測器,數量分別為 11 和 4,第三層電路上有一個加熱器。
由於金屬─聚合物導體(metal-polymer conductor)有良好延展、可重複性,因此可用作應變感測器。
如下圖 A、B 所示,基於金屬─聚合物導體的應變感測器電阻,隨著拉伸應變增加而增加,METT 甚至可容易拉伸到 800%,遠遠超過皮膚最大變形度。
METT 可用於溫度調節、運動監測和機器人遠端控制,具高延展性(800%)、固形性和黏性,可做到摺痕放大效果,因而能將聚集應變感測器的輸出訊號放大 3 倍。事實證明,無需任何溶劑或加熱,METT 就能在不同表面牢牢附著。
遠端控制機器手臂
不僅如此,為了展示新型電子紋身的可擴展性,科學家更製造出 7 層 METT,當成可拉伸加熱器。
上圖 A 是 7 層加熱器俯視圖,每個電路層都包含一個基於金屬─聚合物導體的加熱器,兩端有 2 個連接點,用於與其他層加熱器形成垂直電連接。因此,7 個加熱器就以串聯方式連接電源。
上圖 B 展示不同層基於金屬─聚合物導體的加熱器,透過連接點形成的電連接。
論文介紹,除連接點外,金屬─聚合物導體透過 SBS 形成良好電絕緣,熱成像時未發現短路。研究結論之一是,隨著層數增加,紋身的順應性隨厚度增加而降低,兩層電子紋身足以滿足大多數功能。
科學家將 METT 實際應用──透過手指彎曲發出的訊號放大,透過藍牙傳輸到機器手臂,因此 METT 能遠端控制機器手臂,模仿人手動作時也不會出現異常震動。
論文表示,團隊已透過 2 層 METT 做到以 6 個自由度遠端控制機器手,透過 3 層 METT 以 15 個自由度遠端控制機器手。
可肯定的是,未來電子紋身在醫療、VR 和可穿戴式機器人方面有巨大潛力。
附圖:▲ 蘋果手機上的 NFC 功能。
▲ 科學家測試 METT 應變感測器的機電性能。
資料來源:https://technews.tw/2021/02/12/multilayered-electronic-transfer-tattoo/
論文作者 介紹 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最讚貼文
CVPR坐實華人主場:包攬全部獎項,四成作者來自中國
本文來自量子位(公眾號 QbitAI)
……
這屆CVPR,華人簡直大放異彩。
怎麼說?來看下結果。
•最佳論文、最佳學生論文,每年兩個最受矚目獎項論文一作都是華人,吳尚哲和Zhiqin Chen。
•經典論文獎,同樣被華人一作的論文拿下。
•在本屆CVPR投稿論文中,來自中國作者的論文數量高達39%。
•投稿最多的Top 10機構中,中國頂尖大學占7所;Top 5入圍4所。
•商湯、華為、百度、騰訊、阿裡等視覺大廠,高產論文紛紛入圍。
•還首次設立了華人,Thomas S. Huang紀念獎,從2021年開始頒發。
嗯,如此成績,說是「華人的CVPR」也不足為過了。
▌最佳論文獎
最佳論文(Best Paper Award),毋庸置疑,是每屆大會接收所有論文中的「最頂級者」。
本屆 CVPR 最佳論文獎,由來自牛津大學的團隊斬獲。
團隊提出了一個叫Photo-Geometric Autoencoding的新方法,可以在沒有任何人工或外部監督的情況下,只需單張圖像,就可以生成高品質的3D人臉模型。
簡單來說,就是輸入單張人像圖像,然後從深度、光照、視角、置信度、反照率等多個維度進行分解,而後組合渲染,生成3D人臉模型。
值得一提的是,這項研究的第一作者,是牛津大學視覺幾何組博士生吳尚哲,與 Andrew Zisserman 及其弟子 Andrea Vedaldi一起共事。
吳尚哲本科畢業于香港科技大學,曾在商湯、騰訊優圖、Google AI 實習。在牛津大學讀博期間,主攻無監督/自監督3D理解領域。
他曾在接受媒體採訪時表示:
作為一名出身寒門的學子,我很感謝父母親無私的支持。
自小我就明白兩件事:一是要改變命運只能努力學習;二是父母無法幫我太多,我只能靠自己。
而這一次斬獲如此殊榮,也是對他在科研道路上不懈努力的很好證明。
▌最佳學生論文獎
每年CVPR獎項的另一個重頭戲——最佳學生論文,頒給了西蒙弗雷澤大學和穀歌研究院的三位研究者。
這項研究是受到了經典空間資料結構,即二叉空間分割(BSP)的啟發,提出了新的神經網路BSP-Net,以此來促進在3D空間中的學習。
這個方法的亮點就在於:用最少的多邊形,生成盡可能完美、真實的3D物體。
以明顯看到,在使用少量多邊形的情況下,生成的3D模型效果是更加逼真、完美的。
值得一提的是,這項研究的第一作者,還是華人——Zhiqin Chen,西蒙弗雷澤大學博士生,師從Hao (Richard) Zhang教授。
Zhiqin Chen本科就讀于上海交通大學,之後遠赴西蒙弗雷澤大學進行深造,於2019年獲得該校碩士學位。
目前,他的研究方向是電腦圖形學,主攻幾何建模和機器學習。
▌經典論文獎
除了最佳論文和最佳學生論文這兩個「重頭戲」,今年的經典論文獎之一,論文第一作者同樣也是華人。
這項研究由布朗大學和TU Darmstadt的三位研究人員共同完
成,主要講的是光流法測算,也就是和觀察者的運動所造成的觀測目標、表面或邊緣運動有關的一個概念。
光流法測算本身是視訊壓縮、物體識別和追蹤、機器人導航等領域的關鍵技術。
而這項研究不僅剖析了光流法測算相關的一些問題,還在此基
礎之上做了改良,得出新模型。
在這次CVPR線上會議上,評審團對此也表示:
回顧十年前來看,這篇論文對後世研究的積極影響最為重大,所以頒發了經典論文獎給它。
這項研究的一作,是Deqin Sun,當年他還在布朗大學讀博士,目前已經在穀歌就職。
嗯,沒錯,這屆CVPR重要的獎項,已經被華人一作包攬了。
但為什麼叫「華人的CVPR」,遠不止於此。
▌中國作者論文近四成,清華高居第一
除了獎項之外,CVPR 2020還公佈一組資料,包括投稿作者、機構情況等。
首先介紹一下今年投稿的整體情況:
論文作者數量增加了20%,達到16955人。
論文投稿數增加29%,達到5865篇。
超過3600評審審閱了超過1.8萬稿件,工作量增加了21%。
接下裡,便是華人學者、機構,再次「高光時刻」!
從投稿論文作者分佈情況來看:
華人作者占比39.2%,近四成!
來自清華的論文作者最多。
在Top 10機構中,中國占7家,Top 5就占了4家。
上榜機構除了清華,還有上交大、北大、浙大、中科大、北航、西電。
當然,除了國內高校之外,企業的成績也是相當亮眼,在量子位元2月份的報導中便有所提及。
商湯科技及聯合實驗室,本次共有62篇論文入選,並且拿下了CVPR 2020 ActivityNet動作分類比賽、時空動作定位比賽,以及CVPR 2020 NTIRE真實圖像(Real World RGB Images)光譜重建(HS Reconstruction)賽道冠軍。
華為視覺團隊34篇論文入圍本屆CVPR,其中包括7篇口頭報告論文。值得注意的是,單是華為諾亞方舟實驗室高級研究員王雲鶴團隊,投了11篇中了7篇。
百度今年中選19篇,比去年的17篇多了兩篇。
騰訊共17篇入選,涉及主題涵蓋類比學習、人臉識別、物體檢測、行人重識別等領域。
阿裡巴巴共有16篇論文入選。
曠視今年中選16篇,比去年的14篇有進步,論文的作者中我們也看到了印奇、范浩強等熟悉的名字。
滴滴,除了多篇論文入選,還在 CD-FSL 挑戰賽、track1比賽等獲得多項世界第一。
快手一共6篇,其中一篇一作,作者是羅切斯特大學的快手實習生Haichuan Yang,也是劉霽老師的學生。
虎牙也有1篇論文入選。
▌One More Thing
在今年的CVPR上,還特別開設了「首個華人獎項」——Thomas S. Huang紀念獎。
主要是為了緬懷獲譽華人AI視覺鼻祖、一代宗師,Thomas S. Huang(黃煦濤)。
正如UC伯克利教授、電腦視覺大牛馬毅教授這樣寫道:
黃老先生不僅開創了現代三維視覺,而且從他開始,慧眼識英,一手建立了UIUC在電腦視覺領域的鼎盛。
並且,他的桃李門生們,現在也已成為華人CV界的中堅力量:雲從CEO周曦、依圖CTO顏水成、華為諾亞方舟電腦視覺首席科學家田奇、文遠知行CEO韓旭……
據悉,該獎項將從2021年開始頒發。
最後,雖然今年的CVPR被稱為十年來最難的一屆,接收率僅為22%,但從上述的中國科研工作者、機構的不凡表現來看,真的可謂是大放異彩!
所以既然中國力量已經如此耀眼。
論文作者 介紹 在 志祺七七 X 圖文不符 Youtube 的最佳貼文
這支影片是黃標嗎?#對這支影片是黃標
如果你覺得它不應該被黃標
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【 本集參考資料 】
→「亞洲最大」成人平台SWAG被抄 會員哀嚎擔憂「鑽石」會費要不回:https://bit.ly/2RjtAp5
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→釋字第407 號解釋:https://bit.ly/3eVPMyz
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→台灣有線電視情色發展(上):https://bit.ly/33TPCkU
→台灣有線電視情色發展(下):https://bit.ly/3uZN3tc
→成人頻道邁入黑暗期:https://bit.ly/3wsoxSb
→「天邊一朵雲」火辣 挑戰新聞局剪刀:https://bit.ly/3w9sNWc
→臺灣基隆地方法院 93 年易字第 137 號刑事判決:https://bit.ly/3uXxYbM
→同性戀平權爭議事件簿:https://bit.ly/3uWQZex
→所謂「善良風俗」──從台灣色情管制政策變化談起:https://bit.ly/2S16hQS
→警抄台資情色平台 陸資平台業績漲一倍:https://bit.ly/3w6uYtQ
→三年遊走法律灰色地帶,SWAG這回被「抄台」的原因是什麼?:https://bit.ly/3orSaQx
→接受檢察官條件加強審核後,SWAG 宣告復活!:https://bit.ly/3hujYlY
→【爆掛】SWAG 盛大回歸!實現「不會倒、不會跑!」承諾 正式復站啦!:https://bit.ly/3orSbnz
→老司機的勝利!接受檢察官條件加強審核後 SWAG「宣告復活」:https://bit.ly/3oryEnk
→從SWAG被抄,看數位情色產業大躍進下的法律衝撞、直播主的勞動現場:https://bit.ly/3opaMk4
◎論文資料
論性的刑事規制─ 散布猥褻物品罪之再檢視 國立台灣大學法律學院科際整合法律學研究所碩士論文,作者:李庭歡
論刑法第二百三十五條猥褻物品之概念及處罰基礎 國立臺灣大學法教分處碩士論文,作者:紀凱峰
出版品分級制度之研究 國立台北大學法學系碩士論文,作者:王盛鐸
成人影片的來源及公眾態度研究 樹德科技大學人類性學研究所碩士論文,作者:黃秀娥
臺灣男性向同人誌創作者發展現況之探討 國立臺灣師範大學圖文傳播學系碩士論文,作者:劉政宏
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請問
有一個作者右上角寫1,7
請問他是第一作者還第七作者?
還有那篇paper有八個人的名字
沒有任何人右上角有打星星
這樣是指那篇論文沒有通訊作者嗎?
對了那篇是nature的scientific report
謝謝大家
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.11.115.35
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