把 pan.blog 重新翻新了一下，主要是： 換成 Hugo，提升編譯速度 圖床放到 CDN 上，不跟 GitHub 放在一起了 其實 pan.blog 我前一陣子就想重新整理了，只是一直沒有動力來做。 不過 ChatGPT 開始支援 Web Search，讓我覺得「把文章寫在 Google 可以索引的地方，之後也能幫到自己」， 再加上 X 的走向讓人不太樂觀，所以我打算把一些有價值的東西用 Blog 的方式留存。 這個新 Blog 有把一些我覺得值得留存的東西從老的 Hexo 站移過來，之後也會寫一些技術短篇～
打擾了各位，想問一下如果想要透過特殊選材的話，有大量的競賽經驗/表現，還是有實作成品，哪個會比較好？ 我當年特選是以實作為重的。我踩過坑了，所以我能告訴你 不要想著你的實作可以獲得教授青睞。 通常在高中年紀做的作品——比如自己寫的內核、寫的網站服務、寫的系統，都是垃圾。教授早已閱歷無數，你引以為傲的作品，可能對他們來說就是 print("Hello, World") 而已。除非你的作品真的很知名——就比如說你造出了一個每個月使用人次高達 10 萬的東西，要不然說實話，你只是證明「你對這個領域有很淺薄的研究」——但一點都不特殊。當然，假如你能把你的作品做出相當大的特色（你造出了一個 O(1) 的旅行者問題演算法），甚至你還因此發上期刊，這就另當別論。 所以既然大家都是菜雞，那教授要怎麼選出「特殊」的？當然是量化下來的能力。不要看不起 APCS 還有一堆競賽：這個是你唯一可以拿來說嘴的了。你可以在這些競賽中大談你是如何把基礎能力用到極致，用到把其他競賽者打爆的——其實這樣也有一點「專案」的效果了，都是基礎能力應用，但至少教授可以知道「你的基礎能力確實超越同儕。」 總結來說，不要以為你的專案用了些什麼「設計模式」、「物件導向」，就可以變成教授人人都想搶的人才——說實話，你的專案除非有名到教授想要知道，否則教授只會覺得你只是寫了一堆比較進階的 Hello, World。乖乖競賽，把你的能力用來打爆其他人，這才是特選成功的法則。 當然你也可以繼續拿你的專案當作是特選的題材，但就警告你不要害到自己一所學校都沒上然後學測還爆掉。我有個開發了一堆專案、甚至還算知名，而且還經常參與各種社群活動的朋友——他的 4 間特選全部爆炸，學測失利，最後分科上了間沒有契合他興趣的科系。我自己幸好還有些比賽，所以勉強上了間普普通通的大學，但也是挺後悔自己當初叛逆沒去考 APCS。 原文寫在《中學資訊討論群 CISC》：https://discord.com/channels/755456963265036309/1078522742057480232/1096319706664804394。
原問題在「學霸模擬機」。放在 Blog 純粹是為了更大的排版自由。 TL;DR - 核心問題 究竟該走「已經特選上」，但「未知名聲」的科技大學；還是放棄科大，繼續準備個申，走傳統的私立大學？ 簡短自我介紹 我目前是普高生，但對程式實作有濃厚的興趣。目前是幾個知名專案的維護者或共同創辦者，能力也在幾間大學的特殊選才中獲得肯定（書審都過）。 因為數學和自然上的短板，我是社會組，且想要走偏資的資管（數學不重，同時可以滿足我程式探索的興趣）。經過深入比較，我投了包含 高雄科技大學 的 智慧商務系 的幾間科技大學，而我最終也上了。 這間科大的優點在哪裡？ 根據某學校資料，智慧商務系的前身，是偏資訊的 資訊管理系。我有看過課程大綱，且我對這個科系的課程 頗有興趣。而且身為高雄人，若我讀這間科技大學的話，不僅 學費比較省（國立學費通常比私立來得便宜），而且也可以 省下通勤和在外租房的費用。 那這間科大的缺點是什麼？ 其實不全然是這間科大的問題。 這間科大特選通過第二階段的有 8 個人（3 正取 / 5 備取）。然而這 8 個人當中，有 5 個人（62.5%）選擇放棄資格。最近我聽聞剩下 3 個人當中，有一個也想要放棄。雖然我確定最後一個人是因為人生規劃而萌生放棄想法，但這也難免會讓我懷疑：「這科系是不是沒人想讀？」 其實我有認識一位就讀本科系的學長，據他所說：「這個科系比較自由，更適合你發展自己想要的東西」。 我不擅長讀言下之意，雖然我喜歡給予比較多自學空間的學校，但他的意思也有沒有可能是 科系課程有點水？ 學測成績，及落點可上的大學 我的學測成績如下：（# = 未考） 國 英 數 A 數 B 社 自 12 12 3 8 14 # 此外英聽 B、APCS 觀念 3 實作 2。使用 https://www.com.tw 進行落點分析，國立和私立的大致情況如下： 國立：[地名大學] 如屏東大學、臺北大學 私立：[傳統大學] 如淡江大學、輔仁大學 別人的想法是什麼？ 我問過其中一位老師，他覺得出外縣市（即便是私立大學）比較能拓展視野，也能獲得比較多的資源。 其他大部分朋友的想法都是「你喜歡哪一個，就去哪一間學校。」我挺滿意現況，但畢竟 我只看過課程大綱，以及聽學長姐的說法。我擔心我會不會因為不夠瞭解這間科系（資訊不對等），而給自己留下遺憾。 ...
是時候退租自己的 Contabo VPS 了。這台主機陪了我 7 個月，陪伴我寫了非常多篇文章，要跟它分離，著實不捨。 然而，我思考了很久，除了放部落格和一些很沒必要的服務之外，我真想不到這筆支出的必要性。很多東西都可以用免費的服務代替，真的沒有必要為了這幾個服務和所謂的情感，每三個月花 500 多續租下去。 這讓我想到「極簡主義」——斷捨離造就乾淨，依依不捨只會佔據空間。我的主機不也一樣——為什麼要因為情感而租沒必要的東西呢？依依不捨也難道不是徒增支出的浪費和主機商資源的浪費？ 支出這種東西，理性大於感性會比較好。退租吧。
TL;DR 我因未通過身份驗證，無法領回自己已經在 Upwork 賺到的錢。理由是未滿 18 歲，但是 Upwork 事先沒有任何明確的標示，即使我沒看 ToS 錯在先，但這樣使我覺得很不公平。 正文 我大概 11 月左右想為自己購置一台效能更高的電腦，而看中了 MacBook。想著「自己的東西自己賺」，我決定找一個 Freelancer 平台賺取筆電的錢。 在看過國內和國外的 Freelancer 自由業平台之後，我決定了聲稱 Microsoft 都在使用的 Upwork。註冊時 Upwork 完全沒有年齡確認，我當初以為 Upwork 開放給未成年使用。註冊要求確認 ToS 的部分，我沒認真看卻勾選「我同意」了，我沒想過幾天後我會因此想痛罵我自己。 自介填完後，我便開始尋找工作。其中一個 $50 USD 的案子我接成了，並且對方也著實把案子交給我了。案子做了一陣子後，跳出了一個小提示： 在 2020 年 12 月 9 日前驗證您的身份後，就能繼續在 Upwork 找尋工作機會。(2021-1-10) 按下「Get started」認證後，我卻卡關了。 生日 > 您必須至少有 18 歲。 (2021-1-10) 如字面意思所示，我不滿 18 歲所以過不了。但是案子都接了，甚至都快寫完了，我便沒在 Upwork 按下「Withdraw」收回案子了。做完之後，對方也撥給我錢了，我才發現到沒驗證會拿不回錢（withdraw earning）。但是我當時認為是自己是看錯了，就等 Upwork 在我設定的 12 月底把錢匯進去我的 PayPal 帳戶。 ...
又墊底了。 但不一樣的是，這次比賽我收穫上不少。 早先的選手培訓課程 這是我覺得整個競賽當中，我最印象深刻而且最有收穫的課程。 在參加這門課程之前，其實我很厭惡演算法。因為數學跟邏輯不太好，所以我當時會覺得演算法很恐怖，看不懂，不敢學。但在上完這幾門課程後，我才發現到，很多演算法其實自己平時就在用，只是從未察覺。 就例如動態規劃 (Dynamic Programming) 好了，概念這就像是我平常在搞得快取 (Cache)，把先前擷取 / 計算過的結果儲存下來，下次要用的時候，就直接把之前擷取 / 計算的結果拿出來。 hashmap cache_db; get_something(id) { declare data; if id not in cache_db data = _get_something(id) cache_db[id] = data else data = cache_db[id] return data } 還有圖論，這對我來講是個很新穎的演算法概念，而在聽邏輯之後覺得比想像中還要好懂。「廣度優先」和「深入優先」這兩個抽象的名詞，用老師的 GIF 講解之後就變得很好懂。但就是還不知道能用在哪些地方 😅 最後是逐個擊破（分而治，D&C）和貪婪演算法 (Greedy Method)，雖然一開始沒聽懂，但後來自己回家找了 Wikipedia 之後就看懂了。也是個自己寫程式偶爾會想到，但沒發覺是個演算法的東西。 培訓課程的筆記 比賽的過程與收穫 雖然跟上次一樣，看不懂題目，或是看懂卻不會做，但其實我還是有一些額外的收穫。 先說為何我「看懂卻不會做」，就例如「給三個點，求圍起來的三角形面積」。我知道三個點圍起是直角三角形的作法，但我不知道不規則三角形的解法。 後來聽了講解之後，才知道要用的是海龍公式。真是遺憾，競賽時不能用網路，所以我沒辦法上網查「三個點求三角形面積」的公式，而且我也忘了海龍公式。只能說是數學基礎不夠好。 還有下面這種「數字包數字」的題目，這題我至今還不會做，希望未來能看到能看懂的解法： 7 4444444 6 4333334 5 4322234 4 4321234 3 4322234 2 4333334 1 4444444 0 1234567 這一題中，N=4，而我們會給四個數字，分別為 x1 y1 和 x2 y2。求 (x1, y1) 和 (x2, y2) 的值 ...