內行人才知道的程式設計模式面試指南 (1版)

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【簡介】 amazon.com 4.6★評價 [資料結構與演算法類別] 銷售榜首 ☑ 結構化學習地圖 + 設計模式 + 面試攻略 ☑ 101道真實面試實例 × 1000+圖解 × 6步驟面試解題架構 如果你想在程式設計面試過程中有出色的表現，本書就是你的書架上必備的一本書。本書提供了一種結構化的問題解決做法；對於任何滿懷抱負的軟體工程師來說，這絕對是一份無價的指南。 ——Navdeep Singh，NeetCode創辦人 本書改變了程式設計面試的準備方式。它本身的結構以及它針對各種常見模式的結構化做法，把一些複雜的概念拆解得清清楚楚，讓各種現實世界的挑戰變得更容易處理。本書特別針對面試官的各種需求，提供了相當實用的見解以及清晰的解釋；對於所有認真考慮要應徵技術性職位的人來說，本書絕對是必讀之作。 ——Uday Kiran Medisetty，Uber傑出工程師 身為Amazon的技術副總裁，我曾經參與過1,200多次的面試，也看過許多才華橫溢的工程師，在白板前想要快速識別出問題，並運用常見的演算法解決問題，卻屢遭困難。本書不但提供具體的例子，還會揭露其中潛在的特定模式，以確保你能做好充分的準備，在面試過程中呈現出更優秀的表現。 ——Ethan Evans，Amazon前副總裁 來自讀者的讚譽 「優質內容，對通過FANNG+的系統設計面試輪有很大的幫助。」 「軟體工程師都應該看這本書！」 「用大量的圖表和簡單易懂的方式解說觀念，看完一定會有收獲！」 「除了書中發現的大量例子之外，最重要的方面是向面試官展示設計的正式方法。」 「不僅有利於面試準備，而且有足夠的技術深度，非常實用，可以作為日常工作的靈感來源。」 本書包含以下內容： ．面試官想從答題中看到的真正重點，以及其中內行人才懂的門道。 ．101道真實程式面試題，及完整詳細的解決方案。 ．直觀解說，帶你逐步理解每一道題目，彷彿身歷其境於面試現場解題。 ．1,000+圖解說明，助你掌握核心概念與常見設計模式。 【目錄】 第1章：雙指針（Two Pointers） 第2章：雜湊對照表& 集合（Hash Map & Set） 第3章：鏈結列表（Linked List） 第4章：快指針& 慢指針（Fast & Slow Pointer） 第5章：滑動視窗（Sliding Window） 第6章：二分搜尋法（Binary Search） 第7章：堆疊（Stack） 第8章：堆積（Heap） 第9章：區間（Interval） 第10章：前幾項加總和（Prefix Sum） 第11章：樹狀結構（Tree） 第12章：檢索樹（Trie） 第13章：圖譜（Graph） 第14章：回溯（Backtracking） 第15章：動態規劃（Dynamic Programming） 第16章：貪婪（Greedy）的做法 第17章：排序 & 搜尋 第18章：位元操作（Bit Manipulation） 第19章：數學 & 幾何

內行人才知道的生成式 AI系統設計面試指南 (1版)

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【簡介】 生成式 AI + 系統設計 + 面試攻略 10道真實面試實例 × 280+圖解 × 7步驟設計架構 「這是一本絕佳的參考書，內容充滿趣味、實用的案例研究、深入的見解與淺顯易懂的範例。對於正在準備生成式AI系統設計面試的人來說，絕對是無價之寶。」 —— Chip Huyen，《設計機器學習系統》與《AI工程》的作者 「這是一本進入這個領域不可或缺的指南。即使是我這樣對生成式AI領域已相當熟悉的人，如果沒有這本書，在面試中也可能會招架不住！本書成功搭起從底層演算法到實際產品所需的完整系統架構之間的橋樑。真心推薦給所有想在正式環境下實作GenAI解決方案的人。」 —— Damien Benveniste，前Meta機器學習技術主管 要在面試中設計生成式AI（Generative AI，簡稱GenAI）系統，是一項既複雜又具挑戰性的任務。本書提供清晰且結構化的方法，引導你有系統地掌握各類生成式AI系統設計題目。透過實用的框架與真實案例，幫助你更輕鬆理解並應用這些概念。 本書可以看作是《內行人才知道的機器學習系統設計面試指南》的延伸之作。前作聚焦於搜尋與推薦系統等主題，而本書則專注於生成式系統，透過詳盡的範例與說明，帶你理解生成式AI系統在實務中的實際構建方式。 本書內容有些什麼？ 揭示面試官真正關心的是什麼，以及背後的原因。 系統性的的7步驟問題拆解框架，幫助你分析與回答生成式AI系統設計面試題。 10道真實的生成式AI系統設計題，並提供詳細的解決方案。 超過280張圖表，幫助你輕鬆理解複雜且抽象的系統架構。 【目錄】 第1章 簡介＆概要說明 第2章 Gmail智慧撰寫 第3章 Google翻譯 第4章 ChatGPT：個人助理聊天機器人 第5章 圖片說明 第6章 RAG檢索增強生成 第7章 逼真的人臉生成 第8章 高解析度圖片合成 第9章 文字轉圖片生成 第10章 個人化頭像生成 第11章 文字轉影片生成 後記

不怕面試官：求職口試教戰守則 (3版)

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【簡介】 　　公職補教界著名口試講師張力，奠基二十年複試評審、命題和求職諮詢實務資歷，所撰寫國內最完整、最具參考價值的口試技巧書。 　　超凡簡歷126點 　　自傳革新亮點70 　　自介吸睛發光30 　　豁然開朗解題86 　　各類題庫2520 　　FB激勵好文破百 　　評審地雷有效揭露 　　報考簡章拆解取勝 　　各種職務專屬建議 　　口試體檢心理建設 　　口試四要行遍天下 　　口試進化超強原則 　　口試雷達增強防禦 　　穿上口試防彈背心 　　難題擬答細膩教學 　　記憶建檔反敗為勝 　　骨牌效應反思增能 　　複試計畫按表操課 　　適用對象 　　1.想要報考國民營考試者 　　2.想要從基礎到進階快速掌握口試、面試技巧者 　　改版差異 　　自傳撰寫建議從68點擴充到70點  　　自介濃縮精華為30點  　　新增解題86點  　　各類口試題庫由2480題擴充至2520題 　　使用功效 　　全國最強161點口試策略 　　PTT Dcard考取者都推這一本 【目錄】 10分鐘X12組對照圖=面試成效120%/ 001   分析甄試採計口試篇/ 027 口試體檢篇/053 甄選簡章分析篇/065 簡歷表、個資表、自傳編寫建議篇/077 自我介紹表達與建議篇/133 儀態建議篇/149 語言表達與反應能力篇/167 才識建議篇/215 適合該職務特性建議篇/261 複試提升每日計畫與考生的心理建設/289 國營事業口試辦理方式參考篇/295 各類國營事業口試通過者的寶貴回饋/303 口試實務題庫篇/309  

矽谷頂尖Python工程師面試攻略｜資料結構、演算法、系統設計 (1版)

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【簡介】 　　★ Google面試官、OPPO高級研究總監　聯手打造  　　融合頂尖科技企業的面試實戰經驗，精選矽谷與國際科技巨頭的典型題型，助你掌握Python技術面試的制勝關鍵。  　　★ 美國喬治亞大學教授、Google專家　領銜推薦  　　全面涵蓋Python技術精要，特別強化常被忽略的系統設計題型，透過實戰範例與解題策略，打造通往矽谷的面試秘笈。  　　本書透過系統性理論與豐富案例，展現Python解決實務問題的強大能力，是一本兼具深度與廣度的技術與面試全書。內容不僅涵蓋資料結構與演算法的核心觀念，更突顯系統設計在面試中的關鍵角色。對於準備進入科技公司、精進Python實力的讀者而言，都是不可或缺的參考指南。 —— 劉天明　美國喬治亞大學電腦系教授  　　本書不僅是Python工程師的面試實戰指南，更是解決實務問題的高效工具書。透過清晰易懂的講解風格、豐富實例與模擬題設計，讓理論與實踐緊密結合。無論是準備面試、提升程式設計能力，或深化對系統設計的理解，本書皆為理想之選。 —— 陳瑛　Google Pixel相機部門經理  　　在科技人才輩出的矽谷職場中，如何於面試中脫穎而出？本書作者透過親身經歷並富有生命般的文字闡述，讓讀者有如親臨面試現場，從理論知識到案例研究，保證讓讀者詳細掌握Python最核心的問題解決能力。 —— 徐長愷　鴻海科技集團E事業群人工智能技術處資深處長  　　本書重點內容：  　　■　掌握面試策略：深入了解矽谷及國際科技大廠的面試流程與重點  　　■　熟悉資料結構：從基礎到進階，透過實例掌握常用資料結構  　　■　深入解析演算法：涵蓋核心演算法，結合實例解析實際應用技巧  　　■　系統設計基礎：學習可擴展、高效系統架構的設計方法  　　■　實戰案例解析：包括快取、爬蟲、自動補全等多元實例設計  　　■　拓展進階知識：涵蓋並行處理、機器學習與推薦系統設計  　　■　鞏固面試實力：藉由模擬題演練，強化應試技能  　　■　提升職涯競爭力：為科技大廠面試做好萬全準備，爭取最佳待遇   【目錄】 【PART 1 面試流程】  chapter 1 矽谷公司面試流程  1.1 非技術電話面試  1.2 技術電話面試  1.3 現場面試  【PART 2 資料結構】  chapter 2 串列  2.1 串列的基礎知識  2.2 實例 1：最長連續 1 的個數  2.3 實例 2：二進位相加  2.4 實例 3：查詢範圍和  2.5 實例 4：隨機索引  2.6 實例 5：下一個更大排列  2.7 實例 6：驗證有效數字  2.8 實例 7：遞迴小數  chapter 3 堆疊  3.1 堆疊的基礎知識  3.2 實例 1：透過最小移除操作得到有效的括弧  3.3 實例 2：函式的專用時間  chapter 4 佇列  4.1 佇列的 3 種實現方式  4.2 實例 1：設計循環佇列  4.3 實例 2：求和大於 K 的最短非空連續子陣列的長度  chapter 5 優先佇列  5.1 優先佇列的 3 種實現方式  5.2 實例 1：僱用 K 個工人的最低成本  5.3 實例 2：判斷陣列是否可以拆分為連續的子序列  chapter 6 字典  6.1 字典的基礎知識  6.2 實例 1：和等於 K 的連續子陣列的總數  6.3 實例 2：標籤中的最大值  6.4 實例 3：以平均時間複雜度 O(1) 實現插入、刪除和獲取隨機值  6.5 實例 4：最近最少使用快取記憶體  chapter 7 集合  7.1 集合的基礎知識  7.2 集合的基本操作  chapter 8 鏈結串列  8.1 雙指標技術  8.2 實例 1：判斷鏈結串列是否有循環  8.3 實例 2：兩個鏈結串列的交集  8.4 實例 3：複製隨機鏈結串列  8.5 實例 4：反轉鏈結串列  chapter 9 二元樹  9.1 層次順序走訪  9.2 遞迴方法用於樹的走訪  9.3 實例 1：二元樹的最低共同祖先  9.4 實例 2：序列化和反序列化二元樹  9.5 實例 3：求二元樹的最大路徑和  9.6 實例 4：將二元樹轉換為雙鏈結串列  chapter 10 其他樹結構  10.1 前綴樹  10.2 線段樹  10.3 二元索引樹  10.4 實例 1：範圍和的個數  10.5 實例 2：計算後面較小數字的個數  chapter 11 圖形  11.1 圖形的表示  11.2 實例 1：克隆圖  11.3 實例 2：圖驗證樹  【PART 3 演算法】  chapter 12 二分搜尋法  12.1 實例 1：求平方根  12.2 實例 2：在旋轉排序串列中搜索  12.3 實例 3：會議室預訂問題  chapter 13 雙指標法  13.1 實例 1：稀疏向量的內積  13.2 實例 2：最小視窗子字串  13.3 實例 3：區間交集  13.4 實例 4：最長連續 1 的個數  13.5 實例 5：搜尋字串中的所有字母  chapter 14 動態規劃  14.1 動態規劃的基礎知識  14.2 實例 1：買賣股票的最佳時間  14.3 實例 2：硬幣找零  14.4 實例 3：計算解碼方式總數  chapter 15 深度優先搜尋  15.1 深度優先搜尋的應用  15.2 實例 1：太平洋和大西洋的水流問題  15.3 實例 2：預測獲勝者  15.4 實例 3：運算式與運算子  chapter 16 回溯  16.1 實例 1：數獨求解  16.2 實例 2：掃地機器人  chapter 17 廣度優先搜尋  17.1 廣度優先搜尋的應用  17.2 實例 1：牆與門  17.3 實例 2：課程表  17.4 實例 3：公車路線  17.5 實例 4：判斷二分圖  17.6 實例 5：單字階梯  chapter 18 併查集  18.1 併查集的基本概念  18.2 實例：朋友圈  chapter 19 資料結構、演算法面試試題實戰  19.1 實例 1：檔案系統  19.2 實例 2：最長單字鏈  19.3 實例 3：圓圈組  【PART 4 系統設計】  chapter 20 系統設計理論  20.1 設計步驟  20.2 網域名稱系統  20.3 負載平衡器  20.4 分散式快取系統  20.5 雜湊一致性  chapter 21 系統設計實戰  21.1 設計分散式快取系統  21.2 設計網路爬蟲系統  21.3 TinyURL 的加密與解密  21.4 設計自動完成功能  21.5 設計新聞動態功能  21.6 設計 X（Twitter）應用程式  21.7 設計 Uber/Lyft 應用程式  chapter 22 多執行緒程式設計  22.1 多執行緒面試問題  22.2 實例 1：形成水分子  22.3 實例 2：列印零、偶數、奇數  chapter 23 設計機器學習系統  23.1 機器學習的基礎知識  23.2 機器學習的進階知識  23.3 機器學習面試  23.4 實例 1：搜尋排名系統  23.5 實例 2：Netflix 電影推薦系統  

生成式 AI 智能助攻：大學備審、面試輕鬆上壘 (1版)

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【簡介】 　　1.全面的AI輔助指導 　　書中從大學申請的各個方面出發，提供生成式AI輔助的具體操作步驟，涵蓋學習計劃、學習歷程檔案、模擬面試等核心領域。   　　2.個性化學習計劃設計 　　針對每位學生的不同需求，AI工具可以幫助設計量身定制的自主學習計劃，提升學習效率和效果。   　　3.學習歷程檔案整理 　　提供生成式AI輔助整理學習歷程檔案的策略，幫助學生有效展示自己的學術成果和活動記錄，增強申請競爭力。   　　4.模擬面試訓練 　　書中詳細介紹如何利用AI進行模擬面試，讓學生在面試前進行充分的準備，提升表現的自信和流暢度。   　　5.針對性審查資料準備 　　提供如何使用生成式AI協助準備和分析NOPQ審查資料，幫助學生精確了解招生標準，並根據其需求調整申請策略。 【目錄】 Chapter 1　 AI 使用魔法指南 —— 掌握生成式AI 的黃金法則！ Chapter 2　 AI 學習助攻！打造你的專屬自主學習計畫 Chapter 3　 成果大公開！AI 讓你的學習進步看得見 Chapter 4　我的學習冒險記！AI 課程學習成果超完整 Chapter 5　面試不慌！AI 模擬面試讓你穩操勝券 Chapter 6　NOPQ 審查變簡單！AI讓資料整理更高效