聽說想増加寫Python的效率,可以聽聽這款音樂!

聽音樂幫助Python的效率?想趕快完成工作下班的你,一定要看看這篇!!

工程師們，你們在寫 Python 或 Java 程式時還在聽最新流行的歌曲嗎?小心這些動聽的歌曲會因為觸動你情緒而讓你分心！也許你可能會想從座位上起來打節奏、翩翩起舞；或是太過於放鬆而打起瞌睡；或是讓你想起過往某些事情，腦中就開始上演小劇場..。http://musicforprogramming.net/ 這是專為工程師打造的線上音樂網站，該網站經過精挑細選而選出了 55 張音樂專輯，每張專輯長度大約在 60 分鐘左右，只要打開網站、選好專輯、按下 Play 播放即可收聽。

使用說明：

1. 進入網站 http://musicforprogramming.net/ ，你會發現網頁的設計採 Geek 風格，是模擬工程師們編寫原始碼時的的畫面。如下圖中紅框內所示，目前網站內有 55 張音樂專輯可選 (且還在陸續新增中)。你先在你想要聽的專輯按滑鼠左鍵兩下。

2. 此時如下圖中紅框內所示，你所選的音樂專輯會連同 Play 播放鍵、暫停鍵、向前 30 秒以及向後 30 秒的按鍵出現在右上方，你在 Play 播放鍵的位置用滑鼠左擊兩下就可以聽了。



除了聽合適的音樂能增加工作效率之外，Google 還釋出可生成歌曲的 Python 函式庫 Magenta，採用 人工智慧 機器學習演算法 TensorFlow，來進行音樂創作。(參考文章：AI 人工智慧必學 Python 的八大理由) 有人在網路上分享使用 Python 合成音樂的影片如下：

參考連結:

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Python的正確發音,你念對了嗎?還有這些...

Python的正確發音是什麼?工程師們愛租意!!一定要先搞懂正確發音!不然超糗!

為何我們會想寫這篇文章?

最近達內教育有結業的學員，本來專精英文，現在在業界任職程式設計師。他反應常常看見工程師將英文單字的發音發錯，且錯的單字發音幾乎一樣,像是 R&D 唸成 RD 等。因此筆者就蒐集「常被唸錯的英文單字」資料，並寫了這篇文章，發現無論是職場上的工程師、或是還在學習的學生、甚至是其他岡位上的人員經常把這些跟程式設計有關的英文單字唸錯。因此將這些單字整理如來如下：

 

Spam

請唸成[spæm]
無論是垃圾郵件或是垃圾信都可以稱做 Spam, 有些人會看到中間的 a 就發「啊」的音，於是就變成了「斯棒」。其實這個字要唸成 [spæm]，同理，人名 Pam 不要唸成「胖」、交通堵塞 traffic jam 的「jam」與人名 Sam，中間的 a 都要以「[æ]」來發音。

R&D

請唸成「R and D」而不是「RD」
R&D 是 research and development(研究與開發)的縮寫，就是研發人員。請不要唸成「RD」，「RD」是「路(road)」的縮寫。

Safari

請唸成[sə'farɪ]
重音在第二音節的 Safari 是蘋果電腦的網頁瀏覽器。他原本的意思是指在非洲大草原上，觀賞動物或打獵的旅行。許多台灣人會唸成重音第一音節，是錯誤的。

feature phone

請唸成「feature[fitʃɚ]」 phone 而不要誤唸成「future[ˋfjutʃɚ]」 phone
雖然目前智慧型手機當道，但是純粹只能用來打電話及收發簡訊的「feature phone(功能型手機)」仍然有它的市場。台灣也有幾間公司在代工這類型手機的，只是無意之間常聽到裡面的工程師誤把「feature phone(功能型手機)」 誤唸成「future phone(未來手機)」。

parameter

請唸成[pəˋræmətɚ]
parameter 是「參數」、「向量」的意思，重音在第二音節。請不要再把重音放在第一音節唸了。

product

請唸成['pradəkt]這是大家都熟悉的一個單字，是「產品」的意思，但是後面的 ct 的氣音請別忽略掉，否則聽起來就像「Prada」

Amazon

請唸成[ˈæməzɑːn]、[ˈæməzən]
亞馬遜公司的美式發音比較相近「A-me攢」，重音第一音節，許多台灣人都誤唸成「阿嬤zone」或是「阿妹zone」。

Skype、App

請唸成[skaip]、[æp]
Skype 字尾的「E」不發音，請別誤唸成「死該~痞」了!而 App 要唸成[æp]才到位。

CNN

請唸成[si͵ɛn'ɛn]而不是['si'ən'ən]
這個字的重音在第三音節。這類組合字母的縮寫，重音都要放在最後一個字母，同理 HBO 的重音也在 O。

Python

請唸成[p'ɑɪθɑn](美式)或是[p'ɑɪθən]
Python 是 AI 人工智慧產業的必備語言，網路上也經常有關於 Python 正確發音到底是「派桑」還是「派森」的爭論。其實這兩種發音都正確 只是「派桑[p'ɑɪθɑn]」偏向美式、而「派森[p'ɑɪθən]」是英式發音。



參考連結:

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我應該先學習哪種程式語言呢?看完這篇問題先解決一半!

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Python與R語言誰是贏家?盤點5個即將消失的程式語言(下)

程式語言為因應科技的快速發展,已有不適用而即將淘汰的有哪些,你知道嗎?(下)

   

目錄

1. 為何我們會想寫這篇文章?
2. R
3. Ruby
4. Perl
5. Objective-C
6. Haskell

 

3. Perl：程式語言中的瑞士刀，曾是駭客首選，現今漸漸不合時宜

擁有 32 年歷史，極簡又有效率的程式語言 Perl 曾是精通指令 (command-line) 的駭客高手首選，用於 CGI、系統管理、架設網站等都行，有伺服器端的瑞士刀之稱。 駭客只要輕輕輸入一些指令，指定的檔案就會彈指之間被重新格式化了！
鼯鼠有五技而窮，在主機的運維管理方面，Perl 不如專門的伺服器工具如 Chef 和 Puppet，Chef 和 Puppet 等工具使用的代碼經過優化，可自動完成大部分的系統工作，而不像 Perl 要編寫通用型的 shell 腳本來配置機器。
說到簡單的腳本，Python 的可讀性更高，比 Perl 更有優勢。
老一輩的駭客文化正在消逝當中，開發者也從 Perl 轉向其他的程式語言，雖然現在仍有一些舊的網站使用 Perl，但 Perl 將來有可能從 IT 界消失。

4. Objective-C：由蘋果開發，但也被蘋果「邊緣化」

已經 35 歲的 Objective-C 由蘋果開發，是通用、高階、物件導向的程式語言。但蘋果在 2014 年發表 Swift 並鼓勵使用者轉往 Swift，更快、更好上手的特性，讓許多工程師新手們趨之若鶩。
雖然目前全世界用 Objective-C 開發的 App 至少有一百萬，而 2014 年 6 月才誕生的 Swift 變成主流的 iOS 開發語言之前還要再經過好幾年的時間。你用 Objective-C 的技能在現階段內，也許比 Swift 更容易找到工作。但如果你是 APP 的獨立開發者，或著你學習 iOS 是為了將來有個工作或副業的話，建議你放棄 Objective-C 轉而去學習 Swift，一來你的學習時間大大縮短，二來 Swift 取代 Objective-C 是必然的趨勢。

5. Haskell：曾被 FB、GitHub 等大公司採用

Haskell 曾被知名 IT 企業如 Facebook、GitHub 採用，是一種標準化的，通用的純函式程式語言。但是 Haskell 在 RedMonk 的排名從 2012 年 13 名一路下滑到榜單邊緣的 19 名，且始終沒有反彈跡象，因此即使有被大公司採用的資歷、且預計會在 2020 年進行重大標準更新也被視為是前途堪慮的程式語言


參考連結:
5個因過時即將消失的程式語言!(上)
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目錄

1. 為何我們會想寫這篇文章?
2. R
3. Ruby
4. Perl
5. Objective-C
6. Haskell

為何我們會想寫這篇文章?

科技發展的速度之快，讓背後的基底-程式語言，也隨之瞬息萬變。今日需求量最高的程式語言，不一定能應付明日興起的新科技；明年誕生的程式語言，也許會讓新一代的工程師更好上手、更易閱讀，而取代了當代排名第一的程式語言。若想成為 IT 界數一數二的頂尖工程師，你必須要掌握當下最熱門的程式語言，不斷的練習直到熟能生巧為止。為了要盤點近期內可能會有那些程式語言被淘汰，達內教育評價小組參考了軟體評價公司 TIOBE 與專注於軟件開發人員行業的分析公司 RedMonk 的排行，還有科技傳媒 Dice 自家的職務公告資料庫。看看你所精通或正在修習的程式語言是否上榜吧！沒有的話，恭喜你；若有的話，也不要覺得白費功夫，只要加緊專攻它的「替代品」就好了！例如你擅長數據分析專門的 R 語言，就加碼學習更易上手的 Python ，而且已經有基礎的你會學得比 Python 初心者更快！一起來一探究竟吧！

 

1. R 語言-曾是用於數據分析、機器學習的首選語言，自2017年開始漸漸被Python取代

由 S 語言發展而來的 R 語言，比起其他應用於數據科學的程式語言，有更強的物件導向功能。再加上資料分析、資料探勘方面有專業且完整的模組，以及矩陣運算、向量運算等常用的功能都有更高階的運用功能，且平台適應性強 (Linux、Windows 都可用)。因此R 語言曾是用於資料分析的寵兒。
但是同領域的後起之秀 Python，除了擁有上述所列的 R 語言的優點之外，還有更豐富的資料結構來實現更精準的資料訪問和記憶體控制，多維陣列(可讀寫、有序)、元組(只讀、有序)、集合(唯一、無序)、字典(Key-Value)等等。
Python 在各方面的表現都有一定水準，無論是對呼叫其他的程式語言、連線並讀取來源資料、對系統的操作、或是正則表達和文書處理，Python 都佔上風。 而 R 是在統計方面比較突出。

2016 年與 2017 年在數據分析、數據科學和機器學習上，Python、R、兩者共同使用，以及其他平臺的人數對比。

根據專注於「數據分析」領域的網站 KDnuggets 調查顯示，從 2017 年，在數據分析、資料科學和機器學習上使用 Python 的人口開始多過於原本的主流 R 語言。

2. Ruby：最容易上手的程式語言，但市場需求也在下降

赤手可熱的程式語言學習平台 Coding Dojo 下架了曾經是前十大受歡迎的程式語言 Ruby 的課程。曾經風靡一時的 Ruby，也掉出了 TIOBE 的 Top 10 榜單，並且在 IEEE 榜單中也有同樣的遭遇。根據 Dice 的資料，企業對 Ruby 的需求大幅下降，在 2018 年就掉了 56%。

參考連結:

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