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#純靠北工程師47u
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曾經和某個工程師朋友聊到，他用了他自己新買的高效能mac電腦找到解決部門很多人都無法解決的bug的方法，當時覺得他很有心但好像也很平常，因為那時候工作上一起合作的前輩，也總是窮盡所有可能尋找issue的root cause，釐清是哪邊的問題，在前輩的帶領下，我也一直覺得經由自己手給出去的東西不到完美也要有一定品質，起碼不要輕易讓人抓到把柄，直到換了工作後才知道，好像很少人能做到這點。
因為部門唯一的測試工程師跑了所以被叫去當測試後，發現錯誤的機率高到我都懷疑這些人是不是改程式都不自己看結果的。然後為了節省做報告時間所以簡單回報問題的反應，有不同程度之分，有的一提就知道自己錯在哪，也會自己驗過再請我驗；有的只改我有提到的問題，相似的問題不會一起檢查，於是報一次錯改一次程式再給我驗一次輪迴了好幾遍；有的還會回「這有什麼問題嗎？」這種簡直讓人無力的話，然後為了不讓人覺得我脾氣不好，只能壓下殺...怒意，講話盡量好好講。
有時候因為我忙不過來，所以會讓別的人去幫忙測試，於是前陣子某個不是我驗證的功能上線後馬上抓到bug，又被抓去幫忙驗這個再修改後的功能了，事後改該功能的RD說他覺得UAT沒有落實好，應該要求PM做文件出來告訴User怎麼驗，看到這我都只能冷笑了，驗了多少次你改的東西了，總是驗出問題不說，給的說明爛到我都懷疑你知不知道自己在做什麼，請你補齊的內容嘴巴說好給出來還是殘缺的，好幾次想放棄溝通，自己想辦法補齊內容，你什麼程度我不知道？好意思叫人做文件？
工程師們除了我會技術我改程式很快我好棒之外，拜託品質顧一下啊，還是你們覺得別人消耗的耐心時間精力信任感，是他應當做的，都與你無關？
順帶一提溝通幾乎都在公共頻道，主管都看得到但沒啥反應，唉是不是該逃了？
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［挑戰Excel Google Shit］得唔得架？人地萬億美金市值喎。

彭博原文：Spreadsheet Maker Airtable Taps Funds at $2.5 Billion Value（https://bityl.co/3YWw）

TLDR：介面幾靚，收費又好似唔貴。但，辦公室軟件，好難挑戰巨頭喎，仲要做埋同佢地差不多嘅嘢。

1. 呢檔新Startup（＊），最成功係個名。AirTable，易記，又唔會諗起其他嘢，但又唔係唔啦更。正如Bloomgerg所講，Spread Sheet，「哦，即係挑戰Excel 同Google Shit」

2. 其實話新都唔係好新，2012年成立。另外，都玩到D輪融資，最新集資近2億美金，估值25億美金，唔係蚊型嘢了。創辦人話唔會賣盤呀下，至少而家唔會（never say never），1000億機會輕而易舉喎（計乜先？）

3. 得唔得架？之前都有啦，EditGrid嘛，香港嘢添，好似話仲早過Google，我有用過，還好．「但而家都係用返Excel同Google」．咁今次呢舊又乜家伙？

4. 利申：只係快望過，當然冇用過，亦冇好細心咁去睇。趕住訓。其實我之前聽都未聽過間公司。當然可能只係我問題，我見都有唔少教學，中文嘅都有（https://bityl.co/3YVr）

5. 呢篇中文簡介反而幾好，至少有個「Vision」．入面講咗句嘢，唔知係咪公司原本講，（甚至可能根本條友有份），總之就係：1985年，已經係Word Excel同Powerpoint，而家2020年啦喎。中途Google有搞下Google Shit Google Dog之類，但本質都係一樣。應該改變下，云云

6. （不過說實話，本人呢啲腦盲，應該去到1995年先接觸Word，之前同學屋企玩過WordPerfect，至於試算表嘛，反而90前已經IBM玩過，但唔記得叫乜名）

7. Bloomberg篇嘢，叫佢做Spread Sheet，唔知公司會唔會覺得唔恰當。篇報導將公司產品定位為「冇咁強大但易用嘅Excel」

8. 但我見公司網頁反而講自己係Spread Sheet＋Database，我望落亦都覺得似係。

9. 第一印象，介面幾靚嘅。見佢啲template，亦唔似同Excel好相似，反而係integrate 更多其他嘢，特別係相同埋片。好似，幫到啲一大堆資料但好零散嘅友，例如會幫到我寫文？或者公司做product system呀，CRM呀乜鬼，其實可能都有用。我見過啲唔少系統，都係介面唔多靚仔，亦有點兒複雜嘅

10. 唔好睇少呢樣嘢，都未得閒寫，但早排我問過下人，點解Zoom跑出？講最早又唔係，早多錢又唔係。根據專家朋友講，似乎就係因為夠易用，介面簡單靚仔，廢老都識用。好重要的！

11. 唔知個比喻啱唔啱，但你睇真係去到智能電話大盛後，你老母甚至你阿爺嗰啲先會變埋「上網」。你畀部電腦佢，佢係唔會玩的。但拎部電話佢就識同你發長輩圖。當然可以拎住周圍用亦係原因，Network effect佢地其他朋友都用亦係原因

12. 講到Network effect，我諗又係呢類公司嘅死症。拿我唔係專家，但你見MS Office雄霸多年，當然亦因為人人用，你都要用。你整個file對家開唔到嘅，點玩？掉轉都係。就當你有兼容性（個個都會做啦），但你公司一用，又要啲員工全部識用喎。固然AirTable之類實會幫你培訓，而家有埋Zoom之類更好。但，你都知多數員工都係好似我呢類嘅腦盲，「學咗咁多年先識VLookup先識VBA寫Macro你而家又要我學第樣嘢」，好煩的

13. 我見佢AirTable都有啲大公司客，很重要。但個出路會唔會都係個人，或者中小企？見啲收費似乎唔貴，應該有競爭力。

14. 其他？唔知。但直覺好難玩，又係嗰個問題，大公司當道，抄你又得，搶你啲人又得。你話你做啲同佢完全唔同嘅嘢都話，但你同佢做差不多嘅嘢，扮公室軟件，得唔得架？

15. 呢，你見Slack，應該已經算係相當成功。但，「本人用都冇用過」「用MS Teams我都覺得麻撚煩」，「點解唔Whatsapp講或打電話講？」。固然唔好咁中二病，你冇用過唔等於冇人用，但，用家數字爭好遠下話。Zoom就真係殺出一條血路。

16. 拿，本人嘅tech 撚朋友評曰：「簡單來講，佢個媽劇係邊？就係只剩唔多願意科水俾錢既Startup或中小企，企業巿場實在難以同一條龍及深受IT高層信賴既Microsoft Teams搶。咁大個餅你淨係咬得幾啖，仲要啲豆沙餡係哂人地果邊。筆者想科水俾Slack時，公司IT、Finance都輪流質疑「點解唔用返Teams？」，而當你科水時，你就會發現科水跟本買唔到幾多，「好似有少少貴」，你最愛既功能跟本唔科水都夠用。然後⋯⋯Github而家Integrate埋Teams了，點搞？又，唔係你以為Microsoft而買Github？呢啲咪「仙甩治」。」

17. （而再講一次，本人連用Teams都覺得麻撚煩，「點解唔用Whatsapp」）

18. 另一tech 撚朋友評曰：「我個人經驗，工作溝通通常都只係文字對話，或者開會。呢類 app 除非提供到一啲其他 instant messenger 一定提供唔到嘅功能，否則啲人用用下就會自然地用返一般用開的 instant messenger嘅 group chat。因為方便，唔駛開多樣。」

19. 我不負責任咁講句：唔係咁易架葉師傅。技術背景嘅，當然係留意隻嘢有幾勁有幾多功能，但女人嘅嘢，絶世好Bra話頭，唔使你轉幾十個 pose架！你睇電飯煲（＊＊），就一個大掣，你阿麻都識用，幾咁撚簡單！呢啲就Design thinking啦！你睇微波爐？其實你有用過乜功能？我用嘅功能就只係較時間，然後叮。「我好多時連大中小火都唔搞」「唔夠熱咪再叮耐啲」

20. 另外當然，就係大公司點都以本傷人，綑綁銷售又好，價格戰又好，利用現有嘅優勢去打你又好（Microsoft玩咗幾廿年啦），點會咁易畀你搶灘？

21. 咁但不過，潑冷水之類後，又要講，成件事係冇矛盾的。係呀，好撚難架。但正係難先有機會發嘛，如果個個做到，就唔會有得發啦。你做到一間Zoom突圍成功，你睇袁征副身家幾咁勁？

22. AirTable嘛，好在仲係唔係太大，雖則都話20萬個公司客了（嘩），但25億美金估值唔算係咩好誇張，「王維基咁上下」。相反，Slack嗰啲，已經都幾成熟，玩咗咁多年，市都上埋，140億美金市值，但依然冇錢賺，點玩落去？

23. 不過唔緊要，沒有最泡，只有更泡。Slack今年啲表現都還不錯的。早兩日上嗰隻Snowflake先CSL挑戰你三觀，啲估值令我懷疑人生。一度成900億美金市值，而家跌返啲都仲有600億美金。我就唔知點計數了，但900億美金市值，講緊在標普500指數都排70—但公司收入？得4億，低過任何一間標普500指數成份股公司。

24. 4億收入撐900億市值？亞馬遜1997年上市，玩到2011年先有800億市值—但當時收入係400億

25. 呀，又賣廣告了，Snowflake嘅嘢，其實Patreon有講，仲有大把其他嘢（https://bit.ly/31QmYj7）

26. 真的，有機會我都想試用下呢個AirTable—但你睇到問題了，「老人家邊有時間慢慢學」，但，後生有時間嘅，又唔肯科水喎。「所以你見手遊都係男兒當入樽，因為啲廢老有錢畀」

（＊）有舊Startup？有的，Palantir成立咗17年，都仲扮係Start up，或者想人當佢係，或者有人當佢係

（＊＊）唔係做愛姿勢嚟的，唔係講緊乞兒煲飯OK？雖則我到而家都唔知乞兒點煲飯，更加唔明外國嘅乞兒煲唔煲飯？煲Risotto？

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量子電腦x量化交易！？
　
最近一個禮拜，我參加了台大 IBM-Q 舉辦的量子電腦黑客松，並列第一名，並且額外獲得鴻海特別獎。我們這組從零開始，只花了三天，也學到很多量子電腦的知識，還有認識新朋友，覺得非常的開心！
　
以前的黑客松，比較偏工程，想做什麼就做什麼，天馬行空，但是這次的黑客松，跟以往非常不一樣，有很多數理的成分，更重視理論，我們組的學歷陣容非常堅強，兩個博後，一個博士，兩個碩士，除了我以外，都是物理專長。討論的都是 Ising model、QAOA、quantum gate 等物理的概念。
　
我一開始真的是不懂，從 0 開始，好在 IBM 有出 Python 的 Package Qiskit，我看得懂程式和演算法，原來 Ising model 可用於解 maximum cut problem，原來 QAOA 可用於 Binary 的 quadratic optimizer，那我就把它們當成黑盒子，大概可以理解並應用了。
　
我很慶幸在博士班的時候，有把數學更徹底的學好一點，所以才能在這麼優秀的團隊中，貢獻所學的知識。在比賽中，我的專長，就是提供創意且實際的主題，跟寫浮誇程式介面XD，也是黑客松比賽非常重要的兩個要素。這次也很成功的繳出一張滿意的成績單！
　
經過這次的戰役，我人生中參加 4 次現場黑客松，4 次都有得獎，3 次是第一名，一大部分原因，是我歷史上參與比賽的伙伴，陣容都是非常堅強，有堅強的學術背景，工程技術，而且團隊向心力強，不會輕易放棄，肝也非常新鮮健康。我也有所貢獻，但是每一個人都缺一不可，都是比賽的致勝關鍵。讓我回想到那些一起熬夜寫程式的日子，真是太辛苦又太有成就感了！
　
雖然比賽很好玩，但我很少參加，因為平常已經夠忙了，做交易就已經很像是黑客松了！但是這次是我老婆邀請我去，剛開始勉為其難的答應，因為我真的不懂量子電腦，怕現醜。我老婆常會逼我做一些不想做的事情，但最後往往會有正向的回報，所以我常常會聽從老婆的決定，尤其是比較重大的決定ＸＤ，有她的主意，我的人生更精彩！所以既然要做，就要全力以赴，PyCon演講完回到台北，就馬上出發參加比賽。
　　
不過這大概是我參加過，最不像黑客松的比賽了，早上七點起床，搭遊覽車到「台大溪頭自然教育園區」，都已經中午了！三天的比賽，其中半天搭車去，半天搭車回台北，都在搭車就好啦！不過搭車是活動的一部分，總比自行前往好很多吧！
　
於是我們就在山明水秀中討論數學、寫程式，也別有一番風味，但是物理界的黑客松風格，真的是跟一般的黑客松有很大的差異！一般黑客松，吃的都是垃圾食物，像是PIZZA，漢堡之類的，但在物理黑客松，竟然是吃合菜，很好吃！以前的黑客松，只有一間教室跟一堆二手睡袋，看你要不要睡，不睡拉倒。而這次竟然睡飯店！每個人竟然有一張雙人床可以睡，被單還可以控制溫度！
　
而且這個活動是免費的！！你或許會覺得，政府和學校又再浪費國家公帑了，讓學生們吃喝玩樂，花納稅人的錢，但其實，這是很聰明且省力的作法，就像是投資股票，要把錢砸在好的公司身上，讓這些頂尖的腦袋在舒服的環境下，請他們做一些科學上的突破，成效真的非常好，有鑑於這次的成果，IBM 決定在台灣2021年再辦一場，更大且國際級的量子電腦黑客松，各國頂尖學者聚集於台灣，產生的週邊效益，對於台灣科技的進步，絕對是一筆超級划算的投資！
　
我已經很久沒有接觸交易以外的程式了，這個禮拜出來玩三天，又可以得獎，算是一個另類的抒壓！平常都在製作交易程式，琢磨賺錢的程式很辛苦，本身的程式實力當然很重要，但有時候找到對的交易策略，就是需要長時間的琢磨，運氣成分也非常高，而最後如何判斷程式運行的是正確的？就是有沒有賺到錢囉！XD，但價格通常是隨機漫步，所以你真的很難確定，新程式能幫你賺錢，除非運行了一陣子，就算能賺錢，你還是會擔心它可以幫你賺多久，日子就在「擔心」的循環中度過。
　
寫一般的程式，就沒有這麼辛苦了，你得到的 feedback 是非常迅速且即時的，可以用就是可以用，不能就是不能，可以根據這個 feedback 快速優化程式，這就其實是寫程式最開心的地方，藉由不斷修正，程式變得越來越多功能，越來越好！
　
然而這次的比賽如何獲勝呢？量子電腦，目前真的還在傳統電腦真空管的時代，我覺得這次要得獎有兩種不同的方法，第一種，對於量子電腦的電路製作有真正的貢獻，第二種，將量子電腦做跨領域的結合。第一種對我來說比較困難，要在短時間瞭解各種不同的量子閘，並且做出量子電腦的具體貢獻，短時間不太可能，第二種，是我比較擅長的，就是做跨領域結合，將量子電腦的演算法用在不同的地方。
　
我們將資工系常見的感測器網路當作命題，做出車聯網的應用，利用量子力學的演算法，來做都市規劃建構感測器網路，為車聯網做提前的佈局，和計算感測器資料同步協定。另外也做了其他的應用，利用量子電腦做車輛定位（我承認這部分用量子電腦做沒有必要XD（沒有quantum advantage），但最後demo很炫就是了）。
　
在三天的時間裡，應用量子電腦的演算法，構建三種車聯網應用，相信是個很完整的結果！我們將競賽成果開源到github上，供大家下載下來玩，不過程式碼還有很多優化空間，請大家小力鞭策XD！
https://github.com/koreal6803/Application-of-quantum-optimization
　
之後會介紹跟量子電腦和這次黑客松有關的系列文章，也會講一些量子電腦用於程式交易的演算法，不過假如你期望量子電腦可以幫你拿來賺錢，看到這裡就好了，因為不太可能，量子電腦還在很早期的階段，就像是電腦在真空管的時代。但你假如你對數學不排斥，想要瞭解一些量子演算法，這個系列應該會很有趣！
　
附上這次比賽所有隊伍的題目和程式碼：https://github.com/qiskit-community/qiskit-hackathon-taiwan-20/issues
還有其中一組做的量子電腦遊戲線上玩讓大家體會量子電腦的奧秘，要組合quantum gate 來控制擊球的位置，我５秒內就掛了：
https://alfa871212.itch.io/qpong?fbclid=IwAR28Mw8zS3HBvNOdrf1R8z-60yW8AhVFjpvpG0nYt-lmNEw3FJxrS3bJ12k
　
也歡迎在下方留言，你究竟看 finlab 是想賺錢還是學程式的呢？