程式麻瓜一學就上手––你也該懂的20個關鍵字!
程式麻瓜一學就上手––你也該懂的20個關鍵字!
2016.08.01 |

看完前面的篇章,你可能會想:讀了那麼多有什麼用?我還是不會寫程式啊!我們想說的是,在這個時代裡,就算你不會寫程式、不是軟體工程師,工作上還是免不了要跟工程師溝通。為了讓彼此溝通更順暢,這些基礎知識,你一定要知道!

圖說明

1. 演算法

解決問題明確且有限的步驟,好的演算法可以讓運算速度更快。

2. 資料結構

探討如何將資料更有組織地存放到電腦記憶體中,以提升程式執行效率的學問。

3. 程式語言

用來定義電腦程式的形式語言,透過程式語言,可以對電腦發出指令。到目前為止,程式語言已經超過上千種,例如PHP、JavaScript、C語言、C++、Python等。

4. 前端工程

大多處理資料或畫面的呈現。負責這項工作的人為前端工程師,多半需要懂HTML、CSS、Javascript。

5. 後端工程

抓取或處理資料給前端呈現,包括資料庫操作和存取等伺服器上的運算。負責這項工作的人是後端工程師,使用的語言包含PHP、Ruby、Python等。

6. debug

「bug」是軟體執行過程中,因為程式有錯導致不能正常運作、當機、資料遺失等狀況,而debug就是發現和減少程式錯誤的過程。

7. 軟體框架(software framework)

提供並實現最基礎的軟體架構和體系,開發者可依據特定框架,實現複雜的商業運用。常見框架包含PHP的codeigniter、Ruby的Rail等。

8. 物件導向程式設計

程式開發方法之一。強調每一個物件都可以被視為小型機器,提升了程式的靈活性。

9. 編譯器

將人以高階電腦語言如C、C++等寫出的原始碼程式,翻譯成電腦讀得懂、可以執行的低階機器語言程式。

10. 註解

在企業中,程式不會永遠一個人寫,適度、適時出現的註解,可以提高程式碼的可讀性,方便後來接手的人繼續作業。

11. 資料庫

儲存紀錄的地方,使用者可以針對檔案裡的資料執行不同操作,例如新增、擷取、更新、刪除等。

12. 敏捷式開發(Agile Development)

1990年代開始引起關注的新型軟體開發方式,強調以人為核心、循序漸進,可以應對快速變化需求。

13. 機器學習(Machine Learning)

運用統計學、機率論、逼近論等學科,設計出可讓電腦自動學習的方法。靠著從數據分析得出的規律,讓程式對未知數據做出預測。

14. 深度學習(Deep Learning)

機器學習中的一支,近年很受重視。今年3月,Google以深度學習開發的圍棋程式AlphaGo就在比賽中擊敗南韓棋王李世乭。

15. 資料加密

例如Netscape在1994年推出HTTPS支援(安全HTTP連線),透過可驗證信任關係的SSL憑證和端點到端點的加密來保障網站連線安全,避免帳號或密碼等資料外洩。

16. APT

進階持續性滲透攻擊(Advanced Persistent Threat),常見的網路攻擊型態。攻擊者通常是駭客集團,並經過長期且持續性的情報蒐集和監控。

17. 開放原始碼(open source)

指軟體散佈模式,包括自由再散布、必須允許程式以原始碼形式散布、必須允許他人修改原程式並允許散布修改後程式等。

18. Github

2008年上線,目前已經是全球最大的代碼存放網站和開源社群。利用Git進行版本控制、專門用來存放軟體代碼和內容。

19. Stack Overflow

2008年上線的程式設計領域問答網站,用戶可以在網站上提問、回答,累積到一定程度後,還可以針對問題或答案加分、扣分或修改。

20. 社群

軟體工程師互相交流、切磋技術的地方,有些社群是針對特定語言如JavaScript、Python、Ruby,也有些是針對資安、開源等領域。

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資料來源/維基百科.OpenFoundry

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【AI時代的成熟決策學】當技術更新越來越快,為何科技領袖反而轉向推崇「基礎系統」的極致穩定與進化?
【AI時代的成熟決策學】當技術更新越來越快,為何科技領袖反而轉向推崇「基礎系統」的極致穩定與進化?

在生成式AI與軟體定義一切的科技浪潮下,「快速更新」成為企業顯學,卻也帶來前所未有的焦慮。當技術以「月」、甚至是「天」為單位被淘汰時,頂尖科技決策者的思維也同步更新。真正決定企業深度與產品生命週期的,並非花俏的表面功能,而是歷經時間考驗、具備彈性與擴充度的「基礎架構」。這種對成熟基礎的信仰,也完美延伸至他們的移動選擇上。

大技術時代的焦慮與解藥!科技決策者如何定義「永續演進的核心架構」?

走進科技園區的玻璃帷幕大樓,或是金融總部的會議室中,科技業高階主管或創業家們正討論著大型語言模型的部署、邊緣運算演算法的優化,以及下一代商業模式的翻轉。在此「軟體定義世界」的時代,企業面臨著極度快速的科技新陳代謝。新技術看似絢麗,但若缺乏強大的系統基礎支援,往往隨時面臨被市場淘汰的風險。

國際知名諮詢機構 McKinsey在最新的全球人工智慧調查中指出:超過72%的全球企業已在至少一個業務功能中部署了生成式AI或軟體自動化。然而,Gartner的科技趨勢報告亦警告:高達85%的企業數位轉型或新技術導入未能達到預期成效,雖然背後有著諸多因素值得探討,但其中不可忽視「過度追逐單一噱頭,忽視基礎架構的穩定性與擴充彈性」此原因。

新技術與演算法看似絢麗,但若缺乏強大的系統基礎支援,往往隨時面臨「過時與崩潰」的風險。

觀察當代頂尖科技領袖與高階決策者的思維演變,會發現他們正在展現一種「成熟的理性」:比起無休止地追逐未經驗證的短期趨勢,他們更看重基礎架構是否具備極高的擴充性、穩定度與縱向深度。因為真正的技術典範,通常不是頻繁更新的應用層面,而是歷經時間考驗、可持續無縫升級的基礎平台。

這種「以成熟基礎應對快速變化」的系統思維,同樣完美體現在當前頂級座駕的選擇面向。

Porsche Cayenne並非橫空出世的新車型,而是保時捷歷經數世代進化與升級後,將造車工藝與數位系統完美融合的成熟結晶。對科技企業家而言,選擇Cayenne絕非隨波逐流,而是對「歷經市場與時間驗證」的技術信仰與價值投射。當外在環境變化越快,聰明的決策者越懂得付出對「經過驗證的基礎技術」的高度信賴。

Porsche Cayenne
Porsche Cayenne 是當代頂尖決策者的終極選擇,以歷經世代淬鍊的極致平台與完美工藝,完美詮釋了「唯有強大且經過時間驗證的成熟基礎,方能輕鬆駕馭快速變化的未來」。
圖/ 數位時代

從科技園區到海岸 解構科技領袖的「多工相容性」

當代科技領袖與創業家的人生,就像是一台高負載運作的高效伺服器。晨間穿梭於內湖科技園區,處於高節奏的商業決策與跨國連線會議;週末則需要迅速切換狀態,帶著家人遠離城市喧囂,前往北海岸享受海景與戶外生活。

Porsche Cayenne
從高負載的商業決策,到週末北海岸的家庭時光,當代科技領袖跨越場景的無縫切換,Porsche Cayenne展現了兼具極致效能與高度彈性的「多工相容性」。
圖/ 數位時代

對應這樣快速的角色切換,他們需要的不僅是一輛功能單一載具,而是一款具備極高「多工相容性」的旗艦移動平台:

日常運作的高相容性: 商務通勤與跨國會議的空檔,Cayenne GTS Coupé舒適豪華的5人座設定與優化的直覺UX數位介面,提供高品質的靜謐空間與尊榮感受。將原本被浪費的交通時間,轉化為高效率的沉澱與充電時刻。

低延遲的樂趣釋放: 須臾間立刻切換至運動模式,車身動態反應即刻搖身一變,隱藏的跑車基因瞬間釋放。500 PS強悍輸出與跑車般的操控身手,讓駕駛者從商業大樓開往海岸公路時,無需在「家庭責任」與「獨處熱血」之間做任何取捨。

Porsche Cayenne
Porsche Cayenne 以極致奢華靜謐與瞬時釋放的強悍性能,成為科技領袖無縫切換商務沉澱與駕馭樂趣的旗艦移動平台。
圖/ 數位時代

技術與設計分析 Cayenne GTS Coupé如何以「軟硬體深度整合」詮釋現代工藝?

對於當代科技人而言,絕對最為了解「軟硬體協同」的難度與迷人之處。要讓一台擁有極佳空間的五人座SUV同時兼具跑車的動態極限,背後靠的是極其精密的調校能力。Porsche Cayenne GTS Coupé正是軟硬體深度結合的典範:

動力與動態控制演算法: 搭載500 PS V8雙渦輪增壓引擎,配合PASM主動式懸載調整系統與降低10公釐的主動氣壓懸吊,以毫秒級的微處理速度即時修正阻尼軟硬與動態反應,展現物理極限與演算法調校的完美結合。

Porsche Cayenne
圖/ 數位時代

邊緣感知與智慧光學: 採用HD Matrix高解析度LED頭燈,單側擁有超過32,000像素的微型LED,透過視覺演算法進行即時分區域防眩光與路況動態照明,將前瞻科技轉化為實際的行車安全保障。

Porsche Cayenne
圖/ 數位時代

多模態開放式配置: 除了Cayenne GTS Coupé之外,Cayenne車系提供SUV與Coupé雙車型配置,以及純燃油與E-Hybrid混合動力,宛如極具彈性的開放式架構,滿足科技領袖對客製化規格的偏好。

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懂得選購頂級科技產品的決策者,重視的並非浮誇的科技噱頭,而是優異的軟硬體整合能力與歷經市場驗證後的可靠度。Porsche Cayenne身為五人座跑車SUV的先驅,成功將跑車靈魂無縫融合進日常機能中,正是這項「系統級決策哲學」的最佳體現。

Porsche Cayenne
聰明決策者選擇的不只是車,而是重視軟硬體整合與市場驗證的「系統級哲學」,這正是 Porsche Cayenne 將跑車魂融入日常的極致呈現。
圖/ 數位時代

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