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今年最多人想去的IT公司(下):Facebook只有第五名?!
Facebook獲得2021最想去的IT公司第五名~前十大多都是耳熟能詳的公司~一起來看看還有哪些公司上榜吧!!(下)
本篇文章為下篇，想回顧前四名 NVIDIA、Google、Ｍicrosoft 與 HubSpot 這些公司為何成為美國科技人最想去的公司，請點今年最多人想去的IT公司(上):NVIDIA穩居第一,微軟第四看精采介紹！
第 5 名：Facebook
Facebook 拿下高分的原因之一同樣與疫情應對有關。在 2020 年 5 月，馬克·祖克柏宣佈 Facebook 在未來 5-10 年有 50% 的員工會實現永久遠程辦公。員工從漫長的通勤時間抽身，可以在任何地方上班，遠距工作也能讓人才招募不再受限，全國甚至全球的人才都可以應徵。
一名在 Facebook 負責用戶隱私項目的專案經理表示：「薪資、福利和工作與生活之間的平衡非常棒！有很多機會可以從事富有意義的項目。在經歷了 COVID-19 的衝擊後，管理高層向遠距工作的員工提供了大力的支持。」
第 6 名：LinkedIn
LinkedIn 是一款商業型社交服務網站，使用者在完成註冊後可以自動產生電子名片，是專門為商業人士設立的社群網路服務，擁有超過 4 億的使用者。
一位在 LinkedIn 工作超過 5 年高級軟體工程師這樣寫道：「LinkedIn 就像一個完美的小泡泡，每個人都很友善，文化也很棒！公司特別關心員工的健康，尤其是在受到 COVID-19 影響後。在這邊工作的優點很驚人：工程師有權獨立做出重要決定。LinkedIn 已經相當成熟，因此可以在大型項目中學到很多東西。」
第 7 名：DocuSign
DocuSign 是一個雲端電子簽名平台，供企業用戶建置多重安全管理機制，保障簽核機密、，加速文件簽核流程，更快速執行合約。DocuSign 是少數在 COVID-19 影響下反而逆市大升的公司，因疫情危機迫使許多企業加快採用電子簽名和雲端協議管理，讓 DocuSign 第一季的收入增長 39%、訂單增長 59%。
「我在這裡工作了一年多，對公司印象深刻。DocuSign 的銷售文化十分具有競爭力，我所有的同事與主管都展露出他們是真心關懷我的成功。 公司在 COVID-19 期間也應對得很好，努力確保員工在家中工作時也能獲得成功。
第 8 名：KnowBe4
KnowBe4 是一家資訊安全培訓公司，提供企業培訓員工安全意識、模擬網路釣魚和其他安全威脅等服務。KnowBe4 創始人兼 CEO Stu Sjouwerman 曾表示：「網路釣魚、勒索病毒和其他形式的資安問題威脅著大眾的同時，也正表示資安培訓的市場快速增長。」
一名 KnowBe4 員工在評論標題打上「我永遠的工作！」，內文寫道：「KnowBe4 在疫情危機初期提供了我在家工作的機會。他們的入職過程和員工訓練非常出色，KnowBe4 提供了比我待過的任何公司都更加出色的培訓，即使它是完全線上進行的也是如此。我們的 CEO Stu Sjouwerman 確實具備成為該領域最佳領導者的條件。非常感謝這次機會！」
第 9 名：Salesforce
Salesforce 是一個提供個人化需求進行客戶關係管理（CRM）的公司，其雲端型 CRM 軟體適用於銷售、服務、行銷及眾多用途。Salesforce 占據了 CRM 20% 的市場，世界 500 強公司中有 83% 使用 Salesforce 的軟體。
「高薪水高福利，能擁有最聰明的同事，在 COVID-19 的應對上也很出色。」、「如果你有能力售出大量產品，那你就能賺進大把鈔票。有高品質的醫療保健制度，和慷慨的員工股票購買（ESPP）計劃。」「擁有漂亮的辦公室和友好的同事。通過內部招聘會可以有很多機會在公司內部流動。」
第 10 名：RingCentral
RingCentral 是整合雲端通信產業中的老牌標竿企業，提供「統一通信」（Unified communications）服務，讓企業將所有的通訊工具與手段，都整合在同一套雲端系統內。
RingCentral 過去三年間的營收每年穩定成長 33–34%，尤其是在疫情爆發後，來自世界各地業務需求如雪片般飛來，但 RingCentral 選擇第一時間關閉辦公室，讓所有員工遠端辦公，成為少數在疫情衝擊下「逆風高飛」的公司。
「我在 RingCentral 待了一年多，從第一天起，我的工作（無論大小）都能得到讚賞。團隊文化也不同於我以前經歷過的任何公司，他們是真的希望員工成長茁壯並感到幸福！」、「即使在疫情大流行的困境中，也讓員工保有積極良好的工作環境與學習機會」
以上就是 2021 年最想去的 IT 公司前 10 名，這次評比最高的公司包括幾項共通點：疫情期間的應對、彈性工作環境、工作與生活的平衡、資深領導的透明度、良好的健康福利、聰明且合作的同事、清楚的企業方向、升職機會等。
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- 2月 09 週二 202122:38
到底誰才是真正自駕車龍頭?Waymo還是特斯拉?!(下)
自駕車你只聽過特斯拉嗎?那就太遜啦!!另一個自駕車大廠牌Waymo大嗆特斯拉非對手!!到底誰才是第一呢?(下)
本篇文章為下篇，想回顧 Waymo 對特斯拉嗆聲的精彩內容，請點到底誰才是真正自駕車龍頭?Waymo還是特斯拉?!(上)了解事情始末！
馬斯克本人推文反擊 Waymo 和特斯拉隔空叫陣
▲ 馬斯克推文反擊 Waymo，說特斯拉的人工智慧硬體比 Waymo 優。截圖自推特（twitter）頁面。
而 Waymo 執行長採訪的新聞一刊出，特斯拉執行長馬斯克（Elon Musk）使用自己的推特帳號公開反擊：「讓我驚訝的是，特斯拉的 AI（人工智慧）硬體和軟體都比 Waymo 更好。」（To my surprise, Tesla has better AI hardware & software than Waymo (money)）
馬斯克對自家的技術一向不吝於展露自信，過去也在接受矽谷技術新聞網站「Recode」的採訪時發下豪語：「雖然聽起來有些過於自信，但我想不到哪家廠商能在自動駕駛超過特斯拉。」
▲ 特斯拉執行長馬斯克一向熱愛使用社群媒體發表看法。圖片來源：美聯社（ASSOCIATED PRESS）
除此之外，懷抱「讓大眾都能負擔得起一台特斯拉」的馬斯克也針對 Waymo 的高昂成本嗆聲。
Waymo 執行長曾說過，若將 Chrysler Pacifica Van 或 Jaguar I-Pace 配備上 Waymo 系統，價格約落在 18 萬美元（約新台幣 500 萬元）左右，約等於一台賓士 S 級轎車；而近期正式開賣的 Tesla Model Y 一台起價為 49990 美元（約新台幣 130 萬元）起，相較之下的確是更親近消費者。
特斯拉 VS Waymo 誰才是自動駕駛行業的第一把交椅？
說了這麼多，那特斯拉與 Waymo 到底誰更勝一籌呢？
▲ Waymo One 與 Waymo Via 是 Waymo 的主要業務之一。圖片來源：Waymo 官網。
Waymo 在自動駕駛領域起步較早，誕生於 2009 年，至今已深耕 10 多個年頭。從2018 年開始 Waymo 自駕計程車服務也正式在美國鳳凰城上線，並成為加州 60 多家拿下自動駕駛測試牌照的公司中、第一個可以撤除安全駕駛員的公司。
除此之外，Waymo 還有強大的模擬器，能在虛擬世界訓練自動駕駛系統，挑戰各種複雜的情況。據了解，Waymo 的模擬器每天就能累積 1,000 萬英里的測試里程，測試總里程超過 70 億英里。
迄今為止，Waymo 車隊的自動駕駛里程已超過 1,000 萬英里，測試總里程超過 70 億英里。其光學雷達的 360 度感知技術可檢測多達 300 碼外的行人，生成周圍環境精確的 3D 地圖，辨識人類、分類物體並預測下一步動作。
▲ 乘坐 Waymo 自駕車示範影片
當然，Waymo 也並非十全十美。其自駕系統曾被指出有「優柔寡斷」的「個性」，尤其是在車輛換道時不夠果斷，容易造成事故發生。
目前，Waymo 提供的兩項服務：全自動駕駛叫車服務（Waymo One）與貨物運送（Waymo Via），在市場上還未有強而有力的競爭對手。
▲ 特斯拉自駕示意圖。Photo by David von Diemar on Unsplash
特斯拉最初版的駕駛輔助系統 Autopilot 誕生於 2014 年，當時還是與以色列自駕技術公司 Mobileye 合作、採用其提供的系統，2 年後才換用自行研發的產品。透過不斷的加強、升級，進入「Hardware 2.0」版本後，馬斯克當時宣稱已支援全自動駕駛。
與其他廠商相比，特斯拉有一大優勢，就是販售的車型都是聯網車型，因此特斯拉能用這幾十萬台車採集的數據來訓練 Autopilot 系統，並找出自動駕駛的「門道」，隨後再透過推送提升龐大車隊的自動駕駛能力，單論這部分而言，可能是靠購置他牌車輛再改裝的 Waymo 無法匹敵的。
不過，其實在 2018 年時特斯拉官網就悄悄撤下「全自動駕駛」（full self-driving）選項，只剩下「增強自動駕駛輔助」選擇；馬斯克也在 Twitter 上澄清：「全自動駕駛」引起太多困擾，因此才下架。全自動駕駛功能準備好之前，不會再出現選單中。這也表示，即使 Autopilot 的功能確實很強大，但距離全自動駕駛的願景依然十分遙遠。
所以要論誰輸誰贏呢？如果是以真正的「全自動駕駛」而言，兩家都離實現目標有段距離，美國國家公路交通安全管理局也表示：「至今為止市面上還沒有出現車輛是能夠完全自動駕駛的」；若是以市場占有率而言，現階段的市場尚未成熟，誰能拿下這塊大餅？或許一時半刻還無法見真章！
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- 2月 08 週一 202122:38
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自駕（self-driving cars）是近十年來人工智慧發展的重要應用之一，不但內含巨大商機，也顛覆了產業生態及競爭型態。這也讓許多走在自駕最前端的科技巨頭們也明爭暗鬥、針鋒相對。其中，深耕自駕領域多年的 Waymo 和勢頭強勁的特斯拉更是其中佼佼者。
只是沒想到，這些矽谷巨頭之間的傾軋會浮上檯面，在社群媒體上你來我往、唇槍舌劍，白熱化程度堪比 Roast Battle！
Waymo 開出第一槍 直言「特斯拉稱不上對手」
▲ Waymo 執行長 John Krafcik 日前接受採訪時的犀利言詞引發一陣討論。照片來源：路透社（Reuters）
自駕車公司 Waymo 與知名人工智慧公司 DeepMind 同為 Alphabet 的子公司，已研發自駕技術數年，2020 年推出的第五代「Waymo Driver」，讓一般車輛可以「變身」成自駕車，以自主行駛模式將乘客與貨物安全運送到目的地。
而面對預計於 2021 年推出「全自動駕駛」訂購方案的電動車大廠特斯拉（Tesla），Waymo 執行長 John Krafcik 接受德國商業雜誌《經理人雜誌》（manager magazin）採訪時表示：「特斯拉根本稱不上是個競爭對手。」（For us, Tesla is not a competitor at all），並表示 Waymo 與特斯拉的方向根本不一樣：「只有 Waymo 是開發全自動駕駛的系統，而特斯拉只是生產需要有照駕駛監控的『駕駛輔助系統』。」
John Krafcik 的這番發言或許早有準備。
在更早之前，Waymo 於官方部落格宣布，即日起將不再使用「自駕」（self-driving）一詞於旗下產品，將改以「全自動駕駛」（fully autonomous driving）形容自家開發技術。
Waymo 官方表示，這次更換用詞是為了「挽救生命」，也是為了精確區分 Waymo 開發的「全自動技術」與「駕駛輔助技術」兩者的不同。「駕駛輔助技術」常被誤認為「自駕」技術，讓社會大眾與消費者產生錯誤印象，甚至在使用時做出將雙手放開方向盤等高風險動作，危害個人與全體用路人的安全。
Waymo 此聲明一出，不少媒體都認為公告內特別提及「駕駛輔助技術」是衝著特斯拉而去──因特斯拉車款所配備的駕駛輔助系統「Tesla Autopilot」一直遭批評取名有誤導之嫌， 過去有多次交通事故都涉及駕駛怠忽職守，將輔助系統啟用後就開始分心，最後造成憾事。
那特斯拉的馬斯克如何回應 Waymo 的嗆聲呢？請見下篇！點到底誰才是真正自駕車龍頭?Waymo還是特斯拉?!(下)
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- 2月 04 週四 202117:49
人工智慧再突破~與已故親人聊天不再是夢?!
- 2月 03 週三 202117:48
Google發布了新的搜尋功能居然讓SEO人員哀哀叫?!
SEO相關人員千萬不要錯過今天的文章~Google推出的新功能直接影響你們的工作啊!!快仔細閱讀~
SEO 未來可能會更複雜！因為 Google 今年 2 月宣布將推出一項新功能，該功能將會在使用者點擊搜尋結果前，根據其搜尋結果摘要而顯示更多的相關訊息。如果使用者點擊搜索結果片段右上角的三個點，則可觸發「關於此結果（about this result ）」視窗。
「關於此結果（about this result ）」的簡單說明，可幫助使用者更近一步地了解他們想點擊的搜尋結果。它會告訴使用者該訊息的來源，以幫助使用者了解他們是否能相信該網站所提供的資訊。如下圖所示：
- 2月 02 週二 202114:56
什麼~Python也能視覺化?!還能大幅提升編寫效率喔!!
- 2月 01 週一 202114:54
Python課程讓你身處疫情時代也能大放異彩!!
- 1月 28 週四 202122:31
搞懂機器學習非知不可的十大Python函式庫都在這~(四)
十大Python函式庫是人工智慧和機器學習必學的!!有興趣成這方面發展的同學快收這篇!!(一)
本系列文章為【2020年度十大Python函式庫-人工智慧 · 機器學習必備 】的最後一篇。上一篇介紹了 PyTorch 版的 Keras「PyTorch Lightening」讓你告別沒完沒了的 Debug！另外還有微軟出的 Hummingbird 讓你不用重新設計新模型；另外還有可以將高維度資料視覺化的「HiPlot」，請點看下一篇閱讀了解！
HiPlot
幾乎每個數據工程師都處理過高維度資料（High Dimensional）。可惜人類的腦容量有限，無法直觀地處理此類資料，因此必須求助於科技來解決。
2020 年早些時候，Facebook 發布了 HiPlot函式庫，可使用平行座標和其他圖形方式來表示信息，從而協助找出高維度資料中的關聯性和模式。他們在官網中說明了其概念，基本上，HiPlot 是一種將高維度資料視覺化以及過濾的便利方法。
Scalene
隨著 Python 的函式庫生態系統變得越來越複雜，我們也寫出越來越多 C 語言延伸的代碼以及多執行緒代碼。但是，CPython 內置的效能分析器（profiler）無法完整地處理多執行緒和本機代碼。
此時你需要 Scalene：Scalene 是用於 Python 腳本的 CPU 和記憶體的效能分析器（profiler），能完整地處理多執行緒代碼並區分運行 Python 和本機代碼所花費的時間。此時你無需修改代碼，只需要在命令行中使用 Scalene 運行腳本，腳本就會自動生成報告的文字檔或 HTML，顯示代碼中每一行的 CPU 和記憶體使用情況。
▲ Scalene 是用於 Python 腳本的 CPU 和記憶體的效能分析器，能處理多執行緒代碼並區分運行 Python 和本機代碼所花費的時間
同場加映：Norfair
選出去年十大 Python 函式庫的機器學習顧問公司 Tyrolabs 自家也開發了「影像內容分析 (Video content analysis)」的 Python 函式庫「Norfair」。
Norfair 是一個輕量的且可被客製化的 Python 函式庫，用於即時物件追蹤（real-time object tracking）：它可以在不同的影格當中，替每個被偵測到的物件賦予獨一無二的 ID，如此一來，你就能辨識出這些物件——縱使它們都在移動。
▲ Norfair 可以在不同的影格當中，替每個被偵測到的物件(如圖中左側)
賦予獨一無二的 ID (如圖中右側)
藉由 Norfair，工程師只需輸入幾行代碼就能賦予任何偵測器追蹤的功能——無論追蹤的物體是具有有四個參數的 bounding box（邊界框）、只有單一點的幾何中心（centroid）、還有人體姿態辨識系統的輸出（經常有多個關鍵點是大於特定閥值的）等任何物體。
此功能常被用作計算兩個追蹤物體之間的距離，用戶可依序需要定義檢測標準以及追縱的對象。
Norfair 是非常模塊化的 Python 函式庫，使用起來很靈巧：工程師僅需使用幾行代碼，即可在現有的檢測代碼庫上添加追蹤的功能。
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