生產力提升

ATS 篩選器揭秘：如何讓你的履歷不被淘汰？ ATS 篩選器揭秘：如何讓你的履歷不被淘汰？ 解密台灣企業如何利用 ATS，教你在競爭中脫穎而出。 “75% 的履歷在初篩中被淘汰——你準備好突破這道門檻了嗎？” 快速摘要 揭密台灣企業如何利用 ATS 篩選履歷。 避免因關鍵字或排版錯誤而被淘汰。 學會優化履歷，提高面試邀約率。 掌握 ATS 實用技巧，讓你在競爭中脫穎而出。 引言 台灣的就業市場競爭激烈，尤其是在科技業和跨國企業中，每個熱門職缺常吸引上百位求職者。 為了快速篩選合適的人才，許多企業採用 ATS（履歷篩選系統），自動處理履歷初篩。 這也意味著，求職者的履歷不僅要吸引 HR，更要通過 ATS 的精準篩選。 本篇文章將深入解析 ATS 的運作方式，幫助你理解如何利用關鍵字、格式及內容優化履歷， 避免因細節疏忽而錯失機會。不論你是求職新鮮人還是轉職者，掌握這些技巧都能幫助你在職場競爭中占得先機。 一起了解如何讓你的履歷順利通過這場無聲的「初審」。 ATS 的基礎概念 ATS（Applicant Tracking System，履歷篩選系統）是企業篩選求職者的核心工具， 能快速自動化處理大批履歷，避免手動篩選的低效與錯誤。 對求職者而言，了解 ATS 的運作方式是提高求職成功率的關鍵。 核心功能 關鍵字匹配與排序： ATS 掃描履歷內容，搜索職缺描述中的核心關鍵字，例如技能、經驗和資格， 並根據匹配度對履歷排序。匹配度高的履歷會優先被 HR 查看。 格式與內容檢測： 系統檢查履歷的格式是否易於解析，例如檔案類型、標題設置和排版， 過於複雜的設計可能導致篩選失敗。 典型流程 求職者提交履歷後，ATS 會自動檢測與職缺描述的匹配度。履歷根據分數排序， HR 僅需檢查排名較高的申請者，顯著縮短篩選時間。 知名 […]

為什麼 Quora 用 Python？ 如果 Python「不夠能擴充」，那 Quora 為什麼還是用它？ Quora 的共同創辦人 Adam D’Angelo 曾在「Why did Quora choose Python for its development?」這個問題下提到，他們選用 Python 的原因，簡單來說大致如下： 看不順眼 Microsoft 他們就是不想用 C#，與其說是理性選擇，不如說是「個人偏好」也是一大因素。 Java 雖然強大，但開發效率較低 Java 寫起來繁瑣一些，也不太好跟其它非 Java 系統整合。同時新創公司講求快速迭代，用 Java 可能會稍嫌「笨重」。 OCaml 和 Haskell 雖然炫，可是太「高冷」 這兩種函數式語言門檻高、庫資源有限，寫起來很酷但速度和人力成本都不太合新創實際需求。 已經很熟 Python，缺點用 C++ 補 雖然 Python 缺乏強型別，處理關鍵高效能需求時，就以 C++ 來負責後端核心。這種「前端靈活、後端加速」的做法，效果不錯。 Adam 也特別強調，重點是：「伺服器運算成本遠低於開發者的人力成本」。 用 Python、PHP、Perl、Ruby 等直譯型語言，開發速度大約是 Java、C、C++ 等編譯型語言的兩倍。想像一下，若有

Python 面試必備工具：5 大程式庫完整指南 Table of Contents 引言 你是否有過這樣的面試經驗：面試官突然拋出一個問題，要求你用 Python 解決某個看似簡單，卻藏著深坑的挑戰？ 例如，當面試官問你： 你如何處理一個包含 100 萬筆資料的 Excel 檔案？ 面試的重點往往不在於你是否能完成這個任務，而在於你是否知道該使用什麼工具，以及如何高效地應對問題。   這時，熟悉的程式庫就成了你的「秘密武器」。而 Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn 和 Flask 這 5 大程式庫，不僅能讓你快速解決問題，還能向面試官展示你的技術深度。   這篇文章將逐一介紹這些程式庫的用途和亮點，並用實際範例幫助你快速上手，提升你的面試表現！ Reskill Lab是做什麼的？ 我是Reskill Lab的首席講師，擁有多年Python開發和教學經驗。我們致力於提供優質的技術培訓和職業發展資源，歡迎訂閱Reskill Lab電子報，每週可以獲取更多技術提升職涯規劃與工作相關資訊。 想學更多？立即訂閱我們的電子報，免費獲取面試技巧與模板資源！ 立刻免費訂閱 2️⃣ NumPy：強大且高效的數據運算工具 Pandas 是每位 Python 開發者的入門工具包，專門用來處理結構化的數據，像是 Excel、CSV 或資料庫中的表格數據。 想像一下，你手上有一份龐大的銷售數據表，其中包含數千筆訂單記錄，你需要篩選出特定產品的銷售數據並計算其總收入。用純 Python 可能需要花數十行程式碼，甚至寫好幾個自定義函式，但用 Pandas，幾行代碼就能搞定。   為什麼 Pandas 在面試中重要？ 資料清理能力：面試官經常要求你處理數據集中缺失的值或刪除重複項。 資料轉換能力：快速從一種格式轉換到另一種（例如，JSON 到 DataFrame）。 高效運算能力：處理數千萬筆數據時，Pandas

iPhone 可能會變成圖片中的怪物!!! 假如蘋果試圖滿足每個人的需求，那麼 iPhone 可能會變成圖片中的怪物。創新絕不是在產品中堆滿功能，而是關於做出真正有價值的選擇。蘋果的成功並非源於「說是」，而是靠著專注的創新，將用戶體驗放在首位，避免功能過載的陷阱。真正的關鍵是弄清哪些功能能改善生活，而不是創造一個無法真正服務任何人的「拼接怪物」。   Iphone產品:經典設計       黃金法則： 🔸 偉大的產品來自無情的優先排序。🔸 客戶反饋需要被策略性地篩選——重需求，而非願望。🔸 兼容舊技術不應妨礙未來發展的願景。 真正的創新在於知道何時說「不」，專注於真正重要的功能，並與業務目標保持一致。不要試圖取悅所有人，重點是讓理想用戶的生活更好。你的產品開發如何在創新與客戶需求之間找到平衡？ 💡關注Reskill Lab以獲取更多產品策略的靈感！ 訂閱免費電子報

為什麼程式設計師更喜歡高階語言，而不是低階語言？ 因為這位專家的研究結果讓人深思： 美國軟體工程專家 Capers Jones 分析了 12,000 個軟體專案，發現兩個驚人的事實： 1️⃣ 程式設計師每個月平均能產出 325 到 750 行可以交付的代碼。 2️⃣ 使用的編程語言並不影響這個數字！ 真實案例：Marry 和 Jack 的專案進展 他們的任務是一樣的：設計一個簡單的網站應用程式，從資料庫中讀取庫存數量，並顯示在網頁上。 Marry（低階語言） – 第 1 個月進度報告： 👉 進展：我寫了約 500 行低階語言代碼，完成了資料庫連線的初始化。👉 計劃：下個月希望能開始發送查詢，再用 3 個月處理查詢結果，最後還要寫顯示網頁的代碼。整個專案大約需要 6-7 個月完成！👉 優勢：低階語言效能高，未來可以在 0.01 秒內顯示結果！ Jack（高階語言） – 第 1 個月進度報告： 👉 進展：我寫了約 500 行高階語言代碼，程式可以直接從資料庫抓取資料並顯示在網頁上。 👉 結果：專案已完成，顯示結果約需 1 秒。 誰會在下個專案中被聘用？Marry 還是 Jack？ 💡 高階語言的關鍵優勢：效率與實用性！ 高階語言讓開發更快速、更直觀，能滿足大多數應用場景需求。結果就是：高效完成工作更重要！ Reskill

用戶無需安裝任何軟件或配置開發環境，只需通過瀏覽器即可開始編寫和運行 Python 程式 文章重點 無需繁瑣設置即可開始： 網頁版 Python 編輯器消除了傳統編程環境設置的復雜性。用戶無需安裝任何軟件或配置開發環境，只需通過瀏覽器即可開始編寫和運行 Python 程式，這對初學者尤其友好。 即時訪問最新的工具和庫： 這些平台通常托管於雲端，自動更新至最新的 Python 版本和科學計算庫，如 TensorFlow 或 Pandas。這確保用戶總是使用最前沿的工具，而無需手動更新本地環境。 強化協作和可訪問性： 網頁版編輯器支持多用戶協作，使得團隊成員可以實時共享和編輯代碼。這一點對於遠程教育和團隊項目特別有用，因為它允許從任何地方進行無縫的協作和學習。 資源   重新訓練圖片分類工具：以預先訓練的圖片分類工具為基礎，建立一個分辨花朵的 Keras 模型。   觀看實際操作   https://youtu.be/viBe6s4BtEs?si=OPGlSdafJegU2gjZ   背景   在當今快速演變的科技環境中，學習程式語言已成為專業人士和學生的基本技能之一。Python，作為最受歡迎的編程語言之一，其學習門檻因環境設置和硬體限制而被認為較高。本文將探討如何通過網頁版 Python 編輯器輕鬆克服這些障礙，即刻開始 Python 和 AI 的編程之旅。     傳統程式設置的挑戰   許多初學者在搭建本地開發環境時常常遭遇困難。這不僅涉及到對操作系統深入的了解，還可能需要昂貴的硬體資源來支持複雜的開發任務，如機器學習和大數據分析。這些挑戰可能會使學習者感到灰心，甚至在開始之前就放棄。     網頁版 Python 編輯器作為解決方案 網頁版 Python 編輯器提供了一個全面的解決方案，使用者可以在無需任何設置的情況下，通過網頁瀏覽器直接編寫、運行和測試代碼。   網頁版編輯器讓用戶在網頁瀏覽器中寫代碼，執行結果即時呈現。它們一般托管在雲端，提供了與桌面應用類似的功能而無需本地安裝。   流行的網頁版

是否在Python中遇到過需要對數字進行四捨五入的情況呢？有五種常見且實用的四捨五入函數，可以幫助我們處理各種複雜的數值計算 文章重點   1. round 函數的應用場景 2. floor 和 ceil 的應用場景 3. numpy 模組的優勢 4. decimal 模組的精確計算 資源 Paul Yang GitHub   觀看實際操作   https://youtu.be/9jzKuHI6uT8?si=u869rusOz8MUjpbl 基本用法 1. round 函數 首先，最簡單的四捨五入函數是 round，它可以接受一個數字和一個精度參數，然後返回一個按照指定精度四捨五入的數字。例如： print(round(3.14159, 2)) # 3.14 print(round(3.5)) # 4 我們可以把 round 函數比喻為一把刀，它可以將數字切成我們想要的長度，如果有多餘的小數位，它就會根據最近的整數來決定是否切掉。   2. math.floor 函數 另一個常用的四捨五入函數是 math.floor，它可以接受一個數字，然後返回一個不大於該數字的最大整數。例如： import math print(math.floor(3.14159)) # 3 print(math.floor(-3.14159)) # -4

在一個不斷分心的時代，擁有一個結構化的收件匣系統意味著可以更快地完成工作，同時減少錯誤。   文章重點   我分享了 3個 Gmail 過濾器，可幫助您決定哪些重要電子郵件會出現，哪些電子郵件應取消優先級，並且在一次性設定後它將持續為您工作。   觀看實際操作     提示 #1 – 過濾 Google 雲端硬碟的評論   如果您使用任何Google 工作區工具（例如文件、表格或投影片），您就會知道，只要有人對您擁有的文件發表評論，或在文件中對您發表評論，您就會預設收到一封電子郵件通知。   我喜歡做的是將單獨的標籤應用到我收到的評論：Google Docs、Google Sheets 和 Google Slides。 我這樣做是因為即使在評論得到解決之後，有時我也可能想返回到該特定的操作項，而在專門搜尋評論時，gmail 中的搜尋欄實際上並不是很好。 那麼，假設我想為 Google 試算表中的評論建立一個篩選器： 我轉到 Gmail 設定中的“過濾器和封鎖的地址”部分 “建立新過濾器”，來自：@docs.google.com，包含“sheets”、“Create Filter” 應用標籤“新標籤”表格，您甚至可以單擊“跳過收件匣”，因為創建此過濾器後，您可以單擊標籤旁邊的3 個點並選擇“未讀時顯示”，這會隱藏標籤，除非有一條針對您的新評論     您可以對 Google 投影片重複此過程，只需將「表格」替換為「有單字」欄位中的幻燈片即可。   然而，對於 Google Docs 來說有點不同。如果您只想過濾掉 Google 文件，則必須編寫沒有“表格或幻燈片”，然後繼續建立過濾器。