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普通人的海外求職指南：不必留學，也能讓國際工作主動找上你

為了解決趨勢 前端 面試的問題，作者謝宗廷 這樣論述：

　　沒有富爸爸、不想再被考試綁架、正在職場中載浮載沉的你， 　　難道就不配擁有一個出國工作的機會嗎？ 　　既不是「海歸派」，也不是超級菁英，在台灣土生土長的你，是不是也曾這樣質疑過自己： 　　•我的多益成績相當普通，沒有優秀的外語能力還可以出國工作嗎？ 　　•國外雇主怎麼可能選擇我，而不是其他本地人？ 　　•能出國工作的都是菁英，我只有本土學經歷根本不可能吧？ 　　•我沒辦法留學進修，是不是這輩子就註定得在台灣工作？ 　　不是的，只要用對方法，你也能被世界看見！ 　　作者經歷退伍後求職失利、創業失敗的窘境，沒有留學經驗也沒有國外身分，只憑兩年本土工作經驗就順利開啟海外職涯，自己收過許

多歐美公司的offer，也幫很多人成功拿到海外offer。本書結合他超過五年的社群分享和職涯輔導經驗，歸納出原創的LIST原則，即使你身在台灣，也能使用這套方法不斷迭代嘗試，拉近與世界的「職」線距離。 　　•Localize（融入當地）：讓自己像個當地人。 　　•Internationalize（跨出國界）：讓自己被世界看見。 　　•Strengthen（強化專業）：建立國際通用的專業能力。 　　•Test（不斷測試）：用免費的人力市場指標來檢驗自己。 本書特色 　　★從國際雇主的角度思考，善用免費求職指摽，整個世界都是你的選擇！ 　　★「現在是出國的好時機嗎？」──掌握後疫情時代的三大趨

勢，用精實創業的精神迭代求職，檢核自己的履歷弱點。 　　★「別讓語言成為你的硬傷。」──擺脫多益金色證書的迷思，星澳、英歐、美日都適用，四個實戰原則幫你建立出國的信心。 　　★ 特別收錄：LIST原則檢核表、國際簽證清單等工具，帶你穿越碎片化的網路心得，隨時都能開始行動！ 各界齊聲好評 　　ALPHA Camp 創辦人暨 CEO／Bernard Chan 　　半路出家軟體工程師在矽谷／Brian 　　「矽谷輕鬆談」Podcast 創辦人／Kenji與柯柯 　　WIJ日本職活共同創辦人／Mark Chih 　　暢銷作家、台灣青年職涯創新協會祕書長／何則文 　　換日線頻道副總監暨內容主編／林欣

蘋 　　Meet.jobs跨境求職網站創辦人／林昶聿 　　大人學共同創辦人／姚詩豪 　　美國NEX Foundation董事長／陳浩維 　　One-Forty創辦人／陳凱翔 　　作家、網路家庭董事長／詹宏志 　　人資小週末社群創辦人／盧世安 　　矽谷工程師、《異類矽谷》作者／鱸魚 　　──齊聲推薦 　　•這本書是台灣很少見針對海外求職的全方位著作，詳列了各種需要注意的事情跟訣竅方法。除了求職攻略以外，也談到了後疫情時代我們可以怎樣面對跟思考海外求職，對於與家人分別孤單的海外工作生活，又怎樣可以平衡自己內心的矛盾。──暢銷作家、台灣青年職涯創新協會祕書長／何則文 　　•這本書可以給想踏出國際

職涯第一步的大家，一個紮實、低風險的準備。──WIJ日本職活共同創辦人／Mark Chih 　　•對我來說，並非本科系畢業，也沒有在海外留學經驗的 Aaron，能夠開拓出一條與他人完全不同的道路，他的故事激勵了我的創業，也希望能夠激勵更多人，追尋自己的夢想！──Meet.jobs跨境求職網站創辦人／林昶聿 　　•我相信這本職涯攻略也將成為一座來自未來的燈塔，指引讀者們面對挑戰和冒險，給你們前進的自信與動力，繼續勇敢追夢。──美國NEX Foundation董事長／陳浩維 　　•哈利波特的作者J.K.羅琳曾經說過一句話：「決定最終成功的，不是一個人的『能力』，而是他的『選擇』。」而這句話幾

乎可以用來做為作者撰寫的這本新書的最佳註腳。──人資小週末社群創辦人／盧世安 　　•說這是一本求職指南太委屈它了，這根本是國外生存的百科全書。──矽谷工程師、《異類矽谷》作者／鱸魚

500個必問題：深度學習AI頂尖企業面試實況

為了解決趨勢 前端 面試的問題，作者unknow 這樣論述：

最全面深度學習的書籍 從數學基礎、機器學習技法、深度學習基礎一直到最潮的應用全部都完整講解，一本書就讓你晉級深度學習大師。 　　▌濃縮知識點、各大公司筆試面試題▌ 　　本書內容取材自編者在日常學習過程中總結的知識點，以及各大公司常見的筆試、面試題，有效解決讀者學習上、求職上的困擾，一舉突破瓶頸。 　　▌大量數學公式、圖、表 ▌ 　　本書內含豐富大量的數學公式、圖、表，總計達800個以上！ 　　▌內容豐富、由淺入深 ▌ 　　從向量、矩陣、機率、微積分、張量的基礎開始說明，進而進入演算法，以及機器學習分類。在了解了基礎知識之後，直接進入分類、邏輯回歸、線性回歸等重要基礎。中間也介紹了機器

學習中最重要的決策樹、SVM、PCA、特徵工程等重點。接下來就是著名的神經網路及各種參數、函數、最佳化方法的介紹。有了基礎之後，自然就是各種著名的神經網路、包括CNN、RNN、LSTM(GRU)、GAN等最潮的應用。目前應用最廣的物件偵測、各種演算法都完整說明，甚至最新的YOLOV4都有完整實例介紹。也有Transfer Learning的應用。框架部分，介紹了Tensorflow, Keras及PyTorch。 　　本書的精華最後兩章，包括了最佳化網路、參數調整、以及佈署至行動端、壓縮模型等真正專案上的實作經驗，讀完整本書，對這幾十年的人工智慧應用就會有完整而深入的認識。  

顆粒性土壤邊坡於乾燥及降雨情況下之破壞機制及影響範圍研究

為了解決趨勢 前端 面試的問題，作者郭國振 這樣論述：

本研究藉由乾砂邊坡滑動破壞和降雨入滲引致邊坡破壞的模型試驗結果，配合能處理土壤顆粒互制行為與大變位的離散元素法(顆粒流數值分析)軟體進行模擬，以探討顆粒性土壤邊坡的破壞機制與破壞後的影響範圍，並依研究成果提出災害防治之建議。乾砂邊坡滑動破壞試驗考慮細砂之相對密度、坡角與坡高，探討乾砂快速滑動行為。試驗時，藉由支撐砂土之擋板迅速拉起，使邊坡產生破壞，破壞面由土體滑動自然產生，同時利用質點影像測速技術，進行土砂運動過程中的影像分析，建立土砂顆粒運動過程之位移軌跡及質點速度。並將乾砂滑動行為簡化，以影像分析得之土壤顆粒前端速度代表，再依據牛頓運動定律與能量守恆方程式，推導得簡化之滑動距離及堆積長度

預測公式，並與試驗值及案例比較，獲得不錯之結果。分析顯示，影響顆粒流前端速度之主要因子為邊坡坡角與土壤摩擦角，故邊坡破壞後之最終坡面可予以簡化，並以土壤內摩擦角φ表示之。另一方面，藉由降雨入滲試驗探討高低降雨強度(287與78 mm/hr)入滲坡面引致邊坡破壞之機制。坡體土壤由不同細粒料含量(0~12%)組成，坡面採用常見之凹型及凸型坡，底層具一傾斜不透水層，以模擬破壞比例頗高之順向坡地層及上覆崩積土壤之情形。試驗時，觀察滑動土體滑移及堆積過程，並記錄土壤內含水量與孔隙水壓力之變化且加以分析探討，以瞭解邊坡破壞機制的特性。試驗結果顯示，破壞機制以細粒料含量10%為界，分別為沖蝕及坡趾管湧的破壞

現象。當細粒料低於10%之土壤，不同細料含量影響其初始破壞時間、破壞面長度，其原因為細料含量愈高，土壤內摩擦角較低，且單位重較高所致。岩盤面上之水壓分布，因滲流受傾斜岩層影響，以坡趾處之水力坡降最高，且水壓力甚至有高過坡面之現象。凹型坡較凸型坡破壞時間為短，而破壞長度較長，其與水力坡降及土層之厚度相關。值得注意的是，凸型坡在高/低降雨強度下的破壞長度比值與堆積長度比值，恰與高/低降雨強度的比值相近。若坡面土量足夠時，則高降雨強度將導致較多的土方下滑。數值分析雙軸壓縮試驗得數值率定之微觀參數勁度比為(kn/ks=120)，但並不適用於乾砂滑動試驗，因真實運動型態有顆粒的滑動、轉動與碰撞等，與雙軸

壓縮試驗之微小變形行為截然不同。由數值分析結果知，微觀參數以摩擦係數最為敏感：當kn/ks=1~15、摩擦係數為tanφ、臨界阻尼比依據材料回彈係數估算時，堆積長度之誤差在10%以內。將這些微觀參數用於現地案例的模擬，可合理求得堆積長度，並可估算衝擊力、滑動速度、與運動時間等。有滲流之土坡主要受滲透係數(k)影響，而k值與顆粒的有效粒徑d10平方成正比。故應用數值分析程式模擬降雨入滲的破壞機制時，如模擬流速與滲透係數，須考量模型相似性之尺度因素，其中顆粒粒徑為重要影響因子。由數值分析結果知，土壤不飽和強度對降雨入滲邊坡之破壞機制影響很大，而基質吸力可以平行鍵結之微觀參數模擬之。關鍵詞：邊坡、顆

粒性材料、模型試驗、破壞機制、質點影像分析、PFC數值分析