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亨利卡維爾在康納秀談超人選角👇
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這軟體太強了一定要分享一下 在 負能量宅肥窮魯蛇 Zackexplosion Youtube 的最讚貼文
我認為區間測速不該存在的主要原因
而這原因,就是
隱私
前幾天看到邱委員的這篇,我實在不是很認同
-
首先,不得不說邱委員是所有現任立委中最關注交通議題的
但我認為區間測速不單單是交通議題而已
雖然不合理的設置跟跟荒妙的速限都是事實
雖然不合理的設置跟跟荒妙的速限都是事實
雖然不合理的設置跟跟荒妙的速限都是事實
(很重要所以講三次,不然又有一堆奇怪的鄉民眼殘說我在亂噴lol,但本篇沒有要講這部分)
這些也是大家最幹的幹點,但我一直在提倡,也最反對區間測速的點恰恰與委員相反
沒錯,這個有資安疑慮的隱私權問題其實才是最重要的。
我們來看看老早在2018年就生效的歐盟一般資料保護規範法(簡稱GDPR)在維基百科上的部分內容
資料來源:https://reurl.cc/DvoVOQ
-
原則
個人資料的收集應存在適當的限制,進而以合法且公平的方式取得,並且透過適當的方法知會資料來源或者主體,再進一步取得同意。
(不要跟我說區間有掛牌,等看到那牌子最好來得及迴轉離開齁)
保護範圍
個人身份: 電話號碼、地址、車牌等
生物特徵: 歷資料、指紋、臉部辨識、視網膜掃描、相片等
電子紀錄: Cookie、IP 位置、行動裝置 ID、社群網站活動紀錄
(以上幾點內容,就是為什麼最近的網站都會因為Cookie問使用者一堆問題,J點很重要請記得)
法規基礎
被遺忘權 (Right to be forgotten):可以要求控制資料的一方,刪除所有個人資料的任何連結、副本或複製品。
-
以外,我們還要求資料收集方提供我們被收集的資料COPY,這也讓我去年(2020/06) 車子在保養廠整理,結果車牌被拔去開的事情留下了證據,不過這又是另一個故事了,有『需要』的話我再來跟大家分享
圖:https://imgur.com/a/E2v7ZQY
-
接著簡單解釋一下區間測速的原理
區間測速就是用攝影機『監控』所有經過的車輛,利用固定的道路長度,由車輛進入與離開的『時間點』推算出車輛通過的『平均時速』
沒錯,區間測速就是在用路人『未經同意』之下就收集個人資料
他們利用影像辨識,收集了我的車牌,我的行蹤,而且根本不管我有沒有違法!
這也是我最反對的原因!如果我住在坪林,每天不爽給遠通賺錢跑北宜來回,不就等於是每天都告訴政府我幾點回家?幾點上班?
我根本沒有同意這樣的事情啊!
嗯嗯,講到這有些人就會說『啊你不超速就沒事啦』,對啊,不超素就沒事了,但等政府要弄你的時候就出事啦!這樣搞跟強國的人臉辨識,社會信用評價有什麼兩樣?繼續放任這種東西下去就真的兩岸一家親啦
參考:
中國臉部辨識違規闖紅燈系統認錯人,格力電器女總裁中招
https://reurl.cc/e9draR
-
講了那麼多,一定還是有很多人覺得
『啊我又沒做壞事,幹嘛怕這些』
我改變不了這樣的想法,但我想說的是,至少給我們選擇的權利吧!etc雖然做了車牌辨識並記錄,但是在使用者『簽名』同意收集資料前
使用者同意前
使用者同意前
使用者同意前
(這個真的很重要所以要講三次)
ETC連儲值功能都無法開通,甚至連『本人』也無法透過線上系統查詢詳細通行紀錄,只能拿著帳單一筆一筆去超商或其他管道繳費!
比歐盟落後就算了,好歹跟上自家人的etc吧?
雖然etc這樣還是未經同意就收集個人資料(行蹤),但好歹高速公路是完全封閉的系統,我們可以不上高速公路,用海線往返南北,但住在北宜公路上的人們呢?這些人有選擇嗎?
-
所以,請任何一個單位在收集大家的個人資料前,至少先過問,不要弄的大家連選擇的權利都沒了。
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倘若將來,高速公路開放紅黃牌摩托車行駛,與快速道路開放白牌摩托車行駛,本人___同意絕對不在上敘道路上使用摩托車(如:紅黃牌行駛高速公路,白牌行駛快速公路),若違反的話,願意上傳一支自爆菊花影片到社群網站上,表示個人素質與爆菊花決心。
__
近來有許多媒體盜錄影片,拿去當做新聞營利使用。要做新聞報導絕對沒問題,不用聯絡我,但,請寫清楚出處(內文包含影片原始連結或頻道連結),重新上傳之內容不要刻意蓋住片中浮水印即可,請盜錄者自重。
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這軟體太強了一定要分享一下 在 Re: [討論] 軟體工作真的有需要刷題嗎? - 看板Soft_Job 的推薦與評價
小弟在後端與資料領域打滾過幾年,也刷過上百題 Leetcode
同意大部分演算法題確實工作上不會用到,但仍然有很多潛在價值存在
就來分享一下我覺得刷題真的"有意義"的那部分好了
1. 工程基本功
例如天字第一題,Two Sum,考得就是一個 Hash Table 的基本概念
也是非常常見的 junior developer 會遇到的場景
例如現在有兩台機器,定期產出 1e6 筆資料量級的 excel 報表
現在要你寫個系統 on-demand 讀取並合併兩張報表後返回給客戶
如果做成 O(N^2) 然後跟主管說他就這麼慢沒辦法
那技術顯然很有問題...
2. 將理論實際應用的能力
例如 Trie 的概念本身不難
但突然碰到沒見過得複雜變化問題
你有辦法馬上反應過來應用上去嗎?
3. Coding 速度與準確度
你有沒有辦法在很短時間,實作一個中等難度的問題,然後一次就 bug free pass
這對應的是你平日工作的開發效率,還有邏輯是否縝密
如果你寫兩三行 code 就要一直 print 看輸出修改邏輯漏洞
代表你對程式操作變數的熟練度不足
當要大量開發一些不太困難的工項時(這是公司常見場景),效率會較低落
而且可能會有潛藏的 bug
甚至 unit test 也幫不了你,因為你根本就沒想到要測試這些 corner case
4. 後端系統設計
要你做資料庫選擇,那最少該對 B+Tree, LSM Tree 等結構有概念
要你做地圖系統,那 Quad-Tree, R-Tree, KD-Tree, Z-Order Indexing 也該能聊聊?
或 Cache 系統最常見的 LRU/LFU cache 選擇
分散式系統最基本的 Consistent Hashing 有哪些應用,好壞是什麼
這類演算法可能實作很複雜導致 Leetcode 不愛考
但 Leetcode 的部分題目也是從這些概念中提煉出來(例如一堆基本 Tree 操作)
足夠小到可以變成一個 10~20min 寫的完的題目
假如你 Leetcode 都寫的出來,想來要理解系統設計真實應用的演算法也不會太困難
5. 靈活思考
這就一些奇怪的觀察力考驗題
看你能不能看穿他轉幾個彎之後,就是某個簡單的演算法概念
跟考益智問題的意思差不多
因為他想找真的很聰明、頭腦很靈活的人
如果聰明人想得出來,大量努力刷題苦練過的普通人也想的出來
那起碼這個篩法有一定機率找到我想要的人,另一些也是肯努力的人
這樣對面試官來說也不錯了
6. 溝通能力
這個應該也被講爛了
很多公司也沒有要你一秒給最佳解(真的題題秒解還會懷疑你是哪邊去偷到題目)
而是要看你一路跟面試官怎樣討論溝通,將答案一步步優化到最佳的整個過程
你刷的題目足夠,思考也會更穩定,討論更聚焦更有方向,對答案更有自信
如果他覺得你是個一起討論研究問題很舒服的人,就有機會給正面評價
我自己就曾在 Appier 面試被丟了一個沒有優於 O(N^2) 還是 O(N^3) 解的問題
(細節部分記憶模糊了... 也可能是沒有 linear time 解)
但他問的一副有的樣子,一直要我再想想
我想了一陣子,還是跟他解釋了幾種不同思路、假設、還有分別會遇到的障礙
然後很有自信的跟他說這確實沒辦法
面試官就很滿意了,說那是他們真實遇到的難題,也確實還找不到辦法,所以跟我聊聊
後來我們又聊了很多有趣的問題,是很棒的面試經驗
假如當時我不夠熟練的話,一定只會一直擔心我哪裡沒想到,做不出來完蛋了死定了
大概就不會有後續了
當然啦,如果碰到不合格的面試官,或考題亂挑一通,那以上情境都不會發生
有些面試官只會背題,甚至自己也不懂
手上有一份答案,你講的跟答案一樣就 pass
你講不一樣但同樣可以過(甚至還更好)的答案,通通都算 fail
那遇到這種也只能說運氣不好,這場考試毫無意義
但不代表這整個演算法面試的模式沒有可取之處。
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我這篇是把"還算有用"的部分提出來講而已
不代表我贊成現在的海量刷題文化
但就面試成本來看
就是我花 30min 能看出上面這些能力 20~30%,其他重要的能力另外找方式考
跟我花 5~10hr 去把上面這些能力都過濾到 70%
很多公司還是寧可選前者,畢竟資深工程師的時間也是很貴的
當然找錯人的成本怎麼算,就看公司的智慧了...
討論區很多大神的想法也是幫助開拓思維的寶庫
不過我自己推薦的是 學習通用的思維方式 > 學會精妙神奇的解法
太神的解法,甚至利用語言特性一行解那種,實用度反而更低
除非你是要打比賽衝名次省時間
否則老老實實的用基本功堆砌的解法,才是更有意義的學習
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