婚姻平權公投連署雜感

一些最近跟我見過面的朋友應該都已經聽過我對這件事情的意見了。先說結論:我支持婚姻平權,但我不會支持這個公投案,更不會參加連署。

Why? 
1. 為什麼要因為別人搞民粹所以我們也要跟著起舞? 今天我看到你發起一個我覺得很糟糕的公投案,所以我也要發起一個反對你發起的公投案的公投案。那如果又有人不爽我發起的公投案,是不是改天又要發起一個反對我發起的反對你發起的公投案的公投案的公投案?難道這個問題除了發起另一個公投案以外沒有其他解決辦法嗎?(不同意宣傳、立法院遊說等等)

2. 因為這個公投案,發起人是否想過他/她到底浪費了多少社運資源與能量?現在近兩週每天都有各種連署告急洗版多少也有「騎虎難下」的意味。試想如果這個公投案無法達到連署門檻是一件多麼難勘的事情,無論是對同性婚姻的適用對象或是對支持同性婚姻合法化的人們。但,如果就這麼剛好,兩個案子都通過了連署門檻,又這麼剛好兩個公投案都過了(請不要小看選民的蓋章能力),接下來又該怎麼辦呢?改民法外加立專法互相打臉還是再公投一次?

公投案成案與通過與否理應奠基於公民的知識水平與對該議題的道德價值判斷,如果今天這樣民粹的公投案成案(要不成案應該蠻困難的,畢竟你很難要求全台灣的選民的思想都如此跟得上時代。)、投票通過,那只代表大多數的台灣人還沒準備好接受這樣的思潮,或是不同同溫層間的對話交流並不夠。意思就是一般人只活在一般人的小圈圈內,而菁英知識份子也只活在菁英知識份子的小圈圈內。

大概就是這樣子吧。

廣告

離家之際(一) – 在那條名為失敗的道路上

在蹉跎了近4年光陰後,終於再次決定離開這裡,離開所謂的家鄉了。
這個決定本來應該要更早到來的,但因為當年某個社會運動又燃起對這塊土地的熱情與希望。很明顯地,我已把那份情感消耗殆盡,現今餘下的只有憤恨與鄙夷。

儘管這四年來的決定幾乎都以失敗作收,但如果這份經驗能帶給你/妳什麼啟發的話,就拿去用吧。

那些關於轉職 – 程式語言、機器學習、深度學習、演算法的迷思

現在很多內容及求職網站都會告訴你軟體工程師薪水多好多、演算法的未來多麼光明、以及對比特幣的各種吹捧。除此之外還有一卡車的線上課程或實體論壇灌輸你/妳下面這個觀念:

螢幕快照 2018-08-16 下午2.21.42

但,真有這麼美好嗎?

跟我稍微有點交集的人應該都知道我這兩年花了不少時間自學程式語言、資料分析跟機器學習(ML)深度學習(DL)演算法。可能我這人實在是太不努力因而轉職失敗,這裡就列一下我上過的實體與MOOC給以轉職為目標的人參考看看:

Python 程式語言入門:

  • 台大資訓系統訓練班 – Python程式設計
  • University of Michigan
    • Programming for Everybody (Getting Started with Python)
    • Python Data Structures
    • Using Python to Access Web Data
    • Using Databases with Python

資料分析:

  • Udacity (Data Analyst Nanodegree)
    • Statistics
    • Intro to Data Analysis
    • Data Wrangling
    • EDA
    • Intro to Machine Learning
    • Data Visualization
  • University of Michigan
    • Applied Social Network Analysis in Python
    • Applied Machine Learning in Python
    • Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python
    • Introduction to Data Science in Python

ML/DL:

  • Stanford University
    • CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning
    • Machine Learning (Andrew Ng)
  • Deeplearning.ai (Andrew Ng)
    • Sequence Models
    • Convolutional Neural Networks
    • Structuring Machine Learning Projects
    • Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization
    • Neural Networks and Deep Learning

演算法、資料結構(code practice):

  • Hackerrank
  • InterviewBit
  • Codewars
  • Kaggle

這還不包括自己去找其他外部資料跟研究別人的code怎麼寫,而且在進入ML/DL之前我大約花了近半年時間把統計學跟微積分重新摸上手(我是不覺得台灣學生除了數學跟統計相關科系會有誰在大學畢業後還記得統計學跟微積分在幹嘛啦,歡迎提供例外打臉。)。另外也參加了Python Taiwan 及 Pytorch Taipei 相關主題的讀書會,寫了好一些演算法相關文章(有興趣麻煩自己去找我的Medium或另一個專放技術相關文章的wordpress)。

然後我失敗了。

如果有觀者一個月前在FB看到我的PO文,現在可能會很疑惑:你既然都失敗了為什麼還要推薦別人去學???你是不是想抓交替???

沒錯,我在轉換商業價值的這一段路上失敗了。

但那是否表示這整段投入的時間、得到的知識收穫、以及因為這個機遇產生的跨領域交流經驗都是沒有價值的呢?

我個人推薦花時間學程式語言/演算法並非因為其可能可實現的商業價值,而是:

  1. 練英文(免費的聽說讀寫全方位訓練) – 當初自學的時候時常碰到MOOC課程裡面某些內容在影片中講得不太清楚或是需要查閱一些參考資料,便養成習慣去找英文的技術部落格或網站。當時台灣的技術部落格一種是很菜又愛寫堆拉跡來混淆視聽,一種是都只寫超簡單的技術入門,含金量高的技術部落格少之又少。甚至後面連翻譯都懶得自己做直接去抄中國的翻譯再簡轉繁貼在內容農場呵呵。然後台灣自己做的MOOC在一兩年前也就那幾個根本少得可憐,我個人在看了幾週台大林軒田當時紅得亂七八糟被大家當神在拜的課程後,當下就決定還是乖乖上英文課(如果你時間夠多可以上完Andrew Ng的ML之後再去看林軒田的機器學習基石,相信你會有一種原來你的母語是英文的錯覺。);後來在做面試解題練習時也很常跟外國人連線全程英語溝通講code。好英文,不練嗎?
  2. 訓練資訊查詢與整合能力 – 在看技術文章或是研究coding的時候還蠻常有那種本來只想看懂特定一篇但後續要另外再讀十篇才有辦法把所有內容整合在一起的情形。在偽知識及假新聞充斥的時代,這種資訊的分辨能力或許沒有商業價值,但你會覺得它不重要嗎?
  3. 訓練邏輯能力 – 程式語言是一門非常講究邏輯的學問,當邏輯不通的時候寫出來的程式就是會回傳各種光怪陸離的結果。當我們更能分辨邏輯上的因果關係,或許就不會那麼容易被各種雙重標準及話術挑撥矇騙了?
  4. 開源性質且支援龐大 – 大部分的知識在離開學校後不是很難接觸到就是少少內容要貴貴收費,但程式語言以現在來說連許多高階技術內容都可以免費且平等取得,其技術論文絕大部分也都能直接google到並免費下載(當然,看不看得懂就看個人造化了。);學習時會碰到的大多數問題也都能在網路上找到答案或找到人給予答案。
  5. 跨領域知識整合 – NLP自然語言處理需要語言學的相關知識、影像辨識則是色彩學/工業電腦視覺的領域延伸而來。更不用提在不同的資料集及想要解決的問題框架下需要將相關領域的知識與演算法結合以得到最佳解。
  6. 了解現今科技的進展與侷限,或許還能藉機思考一下科技帶來的道德與經濟問題 – 虛擬貨幣的龐氏騙局、影像辨識帶來的隱私侵害問題、AlphoGo是否會統治人類及科技將如何取代高階白領等等。

當然,以上益處可能因人而異,畢竟我是那種有不懂的地方就堅持要想辦法找資料搞清楚的類型。也是看過不少跟我上一樣課但領悟到的東西大相徑庭的人。而這些能力當然也不見得一定須要靠學一門你或許毫無興趣的技術才能得到。

那如果真是以轉職為目標的人呢?我的良心建議是花筆錢去念個研究所或拿個程設學位(美國/加拿大/法國,不要想國內了。你這幾年有聽說過哪一間國內研究所發表了什麼了不起的model或做出什麼了不起的project嗎?!)。MOOC跟自學無法給你人脈跟大型project做實戰訓練。Kaggle的資料集通常都已被清理得乾淨到不行,且Kaggle上面的名次通常不代表什麼,就只是超參數調校得很成功而已。在研究所/學校你才能用相對低很多的時間成本找到含金量高的專案跟可以跟你一起投入且能力相當的夥伴。台灣的就業市場,還是以文憑論成敗,不會因為是軟體工作跟知識開源而有所不同。


大概就是這樣吧。如果你/妳真心想學又覺得自己天資魯鈍需要有老師幫你上課解惑歡迎私訊聯繫,我會視交情給點折扣。上禮拜幫一群菜雞上了將近三小時的課才換到一杯不怎麼樣的冰滴咖啡,覺得真是慈善事業來著。

From The Matrix to Detroit

最近因為被Detroit熱潮燃起心中cyberpunk魂的關係,找時間上Netflix重看了駭客任務(The Matrix)三部曲。撇除令人震驚的中文字幕翻譯品質(一堆地方真的是不知道在翻什麼鬼……),很多小時候看不懂的現在大概都能理解了。

RDrrMlg

All I am offering is the truth. But what is the truth?

看完全面啟動後回頭再看一次駭客任務,對整個世界觀有幾個疑問:尼歐怎麼知道醒來看到的就是真實?莫菲斯憑什麼認定紅色藥丸能提供的就是真實?尤其從第二部跟第三部,有不少地方都透露出錫安城跟機器都市或許也不是所謂的"真實世界":尼歐可以被烏賊貫體而毫髮無傷,並使用"救世主(The One)"的力量摧毀烏賊及機器世界的防禦飛彈;電腦病毒史密斯可以透過傳輸裝置把意識上傳到"真實世界"、救世主與錫安城的毀滅與再生機制、更不用說第二第三部除了錫安城內的反抗軍,所有跟主角群有互動的都是"程式"(Oracle & Seraph、The Keymaker、The Trainman)。

如果眼前所見的都不是真實,那些人生的路線都已經被決定好了,那還有什麼是有意義的?

祭司在二部曲內跟尼歐有這麼一段對話:

The Oracle: Candy?

Neo: You already know if I’m going to take it?

The Oracle: Wouldn’t be much of an Oracle if I didn’t.

Neo: But if you already know, how can I make the choice?

The Oracle: Because you didn’t come here to make the choice, you already made it. You are here to try to understand why you made it.

如果我們都只是龐大架構下的一個小程式,不能決定自身的functionality,那到底要多認真的去找尋自己被這樣設計的理由呢? If everything in this world is pointless, how should we live our lives?

雖然後面兩部曲的劇情架構及邏輯放在15年後的現在來看實在不太嚴謹且缺乏連貫性,畢竟這15年間可是出了全面啟動、星際效應、銀翼殺手2049跟一級玩家等兼顧哲學性、劇情架構與電影美學的電影,但還是相當值得一看。

尤其是當厭世癮發作的時候。

* Detroit因版權問題,非常推薦有興趣的人去跟一下劇情,這裡就不爆雷了。

螢幕快照 2018-06-04 下午3.33.40.png

**自殺不能解決問題,康納9.0關心您。

面試雜感

認真說起來我從來沒有認真密集的進行各式各樣的面試,以前找的時候也大多只著重在會計財務內控稽核這種本科開的職缺。

於是前幾天去一間同時做科技零組件跟葡萄酒進出口業務的公司面試儲備主管缺:
面試官:「你開的這個待遇有點超過我們的預期,你可以再給我一個區間嗎?」
OS: 大佬你知道我開的薪水只比薪資平均數高那麼一點點而已嗎?你好歹也是開儲備主管缺呢!
我:「那請問公司希望徵到人的預計薪資是多少呢?」
面試官:「這個數字也不是不可以啦,但一切都是要再跟我們董事長討論讓老闆做最後決定blah blah……(開始講別的)」

最後大家起立準備道別……
面試官:「那我應該之後就不用再通知你了吧?因為我們是預計在40k以下就找到人。」

原來這年頭面議是這樣議的啊,我還以為一來一往才是正常的溝通協調程序。

看來應該是我太久沒好好跟陌生人打哈哈講應酬場面話了。

爆點是面試官不小心透露前手離職是因為要去結婚生小孩了呵呵。

妳的勞基法老師可能要叫妳回去重修勞基法囉……

Diary – 關於所謂的婦女節與小確幸

沒有錯,在奧斯卡頒獎典禮全程都在強調#metoo, #timesup 的同時,我國某知名企業發出了這麼一個有趣的活動公告:

1520395933311

沒有綽啦!在大家講女性主義、女力崛起的時刻,我們某知名企業的HR(聽說裡面好像大部分都是女性呢)卻在傳達這種:

“醫學美容/微整型會讓女性增加魅力(請問是對誰而言的魅力?)=>變得更有自信(為什麼女性要增加魅力/擁有美麗外表才會變得更有自信?)=>擁有追求美麗的小確幸。

來深呼吸,跟我說一次,去你X的小確幸!

但該公司的女性員工好像都不覺得這有什麼就是了。

同場加映:

o.jpg

教育部與性別平等教育法真的是好棒棒。

本人謹為該辭典未收錄「沙豬」一詞向所有女性朋友致歉。

我的血,有鐵的味道。

儘管很早之前就聽說乒乓這部出自松本大洋的運動漫畫是部神作,但近年著實很少去漫畫店,即便要去,實體店也早從街景裡淡出,找間店不靠google maps有如大海撈針。第一次看到漫畫也不過是上個月跟A去黑露喝咖啡時恰巧發現他們的舊書櫃收藏了一整套,當時手邊也沒什麼要做的事,便信手拿來打發太陽下山前的時間。

剛開始翻就驚訝於這部的風格,迥異於日本主流JUMP風格漫畫,不只不用網格、人物比例浮動、其手繪風格也透出一股濃濃的粗糙感。但角色塑造的立體感及對桌球各項規則技法之考究則讓這些都不再是讓人反感的缺陷,反而有種理所當然該是這種風格的感覺。

 

前幾天方發現近年在日韓取得不少授權合作的Netflix架上有這部動畫,花了幾天時間便追完了。無論是動畫畫風、運鏡風格都非常原汁原味,另外也額外添加一些篇幅讓重要配角如Dragon、China的性格更加鮮明深刻。

“儘管才能很重要,但要是不能樂在其中不能享受其過程,不論多努力、不論多有天份,那些勝利帶來的也只不過是痛苦而已。”

我也想要在心中默念三次眼前就會有英雄出來拯救我啊。

Diary – The Post, 莉園, 與許兄

今天想說橫豎都要出門,昨晚先訂了郵報:密戰的電影票當作今天一整天行程的起點。一出門就被霾到不行的天氣嚇得趕緊戴上傳說中的PM2.5口罩(雖然我覺得這應該只是單純唬爛的),前兩天明明空品也還不差啊。活在這時代當真是不容易,總是會有各式各樣不可抗力的鳥事。

MV5BMjQyMjEwOTIwNV5BMl5BanBnXkFtZTgwOTkzNTMxNDM@._V1_SY1000_CR0,0,674,1000_AL_

最近兩週奧斯卡的入圍片總共看了Phantom Thread and The Shape of Water,加上之前看的Blade Runner 2049、今天看的The Post跟預計明天看的Lady Bird,在這幾部我大概可以很確定奧斯卡的入圍大贏家The Shape of Water在我個人對這幾部的排名裡絕對是墊底之作。真心不懂奧斯卡評委的喜好,大概就跟當年完全看不懂Argo到底憑哪一點拿最佳影片差不多。

回到這部片本身,再次覺得中文片名一整個很誤導。雖然主題跟Spotlight一樣圍繞在媒體跟新聞自由上,但比起誤導人的"密戰",電影本身更著重在描寫梅嬸飾演的發行人如何在越戰報導困境及各種男性價值觀形成的包圍網中逐漸成長並成為獨當一面的報社發行人,故整體劇情著重在角色的個人成長及價值觀衝突上。預期看到一部類似Spotlight 那種抽絲剝繭調查真相、用各種方式取得相關資料、以及正反勢力來回交鋒衝突、讓人腎上腺素飆升的熱血媒體片的人應該會覺得失望吧。但我個人還蠻喜歡這部片就是了,梅嬸的內心戲真的是沒話說。

出電影院後本來想的是吃過午餐後就去莉園看書赴晚上的約,此時突然想起今晚Legacy有許兄的音樂會,既然不趕時間不如就先去看看吧。下午的空氣依然是濁得讓我原本就過敏的鼻子很想罷工乾脆不呼吸了。很久沒在華山出沒,晃了一圈發現多了很多看起來不怎麼樣的店、加上有個很不怎麼樣的活動把前面的小廣場搞得壅擠異常,只走了一圈就煩躁到很想把那些不知所云的店砸了。絕對不要在這待到天黑。

IMG_2875

到了莉園,把晚上的約改了時間,點了一杯水洗Kemgin。雖說是水洗豆,檸檬草的清香感也很強烈,但其中後段味道之強烈及厚實一度讓我懷疑它其實是日曬豆。今天老闆的心情似乎蠻不錯,跟熟客聊了不少有趣的話題,書看得乏了就放空聽一下他們在聊什麼,順便在內心下些無聲的評論。之前買給A的巧克力們已經被掃空了,據說春天之後到入冬之前應該也不會再進這些巧克力。想想也是,這價格跟口感應該不是大部分台灣人的味覺能偵測跟接受的。接近傍晚準備要走的時候老闆說今天是六週年,請了店內客人傳說中的夢幻逸品:新鮮現烤可頌。儘管之前就聽朋友說老闆對可頌相當有研究且用料相當堅持,但百聞不如一見!只用一些鹽調味,內層相較市面上賣的可頌意外扎實許多,口感有點像酥皮濃湯,每口下去都能感受到濃郁的麥香(熟悉的麥香最對味)。另外還被招待了一小杯用冰滴方式製作的水洗Kemgin(批次是今年的,稍早喝的手沖是去年的批次),冰滴的版本檸檬草口感成為壓倒性的存在,口感清亮涼到不行,中後段相對就沒什麼感覺,但因為前段的清香太持久了倒也不是什麼問題。很少喝到冰滴口感這麼清涼但不水的。據說去年的批次養到現在差不多到達風味的巔峰,但也意味著差不多剩沒幾杯能出了。

在看完小說默默放空等天黑的時候聽他們聊到AI的話題,不知道本質上反商反資本主義反AI但自商學院出身跨國大型事務所打滾好幾年現在自學AI略有小成的我,是否在某種程度上也算是個"雙重隱喻"呢?但願我不會吃人。

 

IMG_E2886

晚上帶了罐可倫坡1664來陪許兄,我想這應該是超商啤酒極少數我能接受味道的了。來的人好多。在Tizzy Bac另外兩位上台前我就一直在想如果You’ll see下下去我應該會受不了,殊不知俄羅斯輪盤前奏一下眼淚就快噴出來了。本來還想說最後應該跟以往的演唱會一樣來個You’ll see大合唱,但看外面哽咽成一片裡面應該只有更崩潰吧。

IMG_2888

許兄,謝謝你帶來的音樂陪我度過了過去十來年的人生,一路好走。

“我看著站在眼前的你,依然如此美好如往昔。"

孤獨的書、孤獨的食探

在所有原本鎖定的課程都上完了以後,開了場與世隔絕的單人讀書會。

然後,明天繼續上更多的課。

“很多人活得很不快樂,卻不主動改變這種情況,因為他們受到安全、服從、保守主義的制約。這樣的生活雖然表面上能夠給人心靈上的寧靜,但其實安全的未來,最傷害人心中冒險的靈魂。”
— Into the Wild

感謝美食提供商

咖啡 – 莉園商行

豬肉餡餅 & 鹹豆漿加蛋 – 青島豆漿店

赤肉羹 – 東門赤肉羹

(作者並未自此篇文章獲得任何財務上之利益)

如果每一次的相遇,都只是在製造自我的磨損

開場音樂:

12月大概就是過去11個月各種感受的濃縮且過度萃取的版本。

先說說糟糕的部分吧。

學習上,花了兩三個月研究深度學習,期間挫折不斷。好不容易稍稍理清了該演算法的原理及使用方式、時機,實際操作同一個資料集時卻只得到不到0.5%(97% -> 97.5% 如果你真的想知道)的準確度改善。原本跑的資料分析學程也沒在設定的時間內完成,完全不知道到底為什麼要把人生浪費在這種徒勞無功的事情上。

心情上,看了網路上推薦的一部美劇,在戲裡許多方面都有自我的投射:渴求認同、自以為成熟獨立、一廂情願……今年前11個月忘記脆弱的quota都在這個月一次補了個齊。本來已經對改變這世道不抱什麼期待,但當天還是很犯賤的去了勞基法遊行。看著公式化的舞台、遊行旗幟、貼紙大放送,似乎這就是個園遊同樂會;看著警察面無表情架起封鎖線、看著政府連派個人出來收陳情書講點場面話都嫌麻煩;看著FB還沒unfollow的人盡是發些去哪過聖誕節的貼文、看著FB直播當天參與白晝之夜封街遊行的人如何被以極不恰當的方式帶上警備車丟包;看著隔天自媒體如何裝清高洗風向、看著人如何用政治正確的詞彙包裝經不起推敲的廢話。也看著一個我很重視的朋友如何在我很需要他的時候不聞不問。因此我決定,關了FB這個鬼地方,也退了群組。

或許是造化之神還想再跟我多玩一會兒吧,在這之後又給了我一些好兆頭。雖然過一段時候後再回頭檢視可能會發現這只不過是另一堆狗屎。

近日去了python社群舉辦的深度學習讀書會,聽台上講者分享跟回答一些人的疑問才發覺,我在這領域累積的知識量已經可以海放一大票人。這段日子的耕耘終究也不是for nothing,應該吧。

在年末前幾天跟其他朋友聊了聊對於所謂友誼/承諾/give n take的話題,才發現這好像也不是只有我常常遇到些特例。或是我的朋友都跟我一樣是特例,我們就是邊緣群聚,這倒也不是不可能。

或許我時常分不出所謂社交social與友誼friendship的差別吧。對於我能對別人產生幫助的部分太不吝於給予,總以為既然是朋友,盡我所能的給予協助也是應該的。也以為如果是朋友,對方應該能直接了當的給予回應而不是將不滿默默累積在心裡。但或許他們就只想要維持social的關係,或是他們慣於迂迴猜心。在經歷這些後,我放棄,決定把一切攤開。

我做了那些我覺得對別人好的事情,或許其實他們並不想要,但如果你/妳不願意告訴我,那只表示你/妳不希望我變得更好。既是如此,我想彼此不如就別抱什麼期待,好好維持社交關係就好。

So I’ll be leaving, in 2018.

或許我們一樣可惜,但我還是會繼續前進,無論前方有你,或沒有你。

就這樣。

勞權已死,有事燒紙

來源:勞基法再次翻修,一例一休急轉彎

23167752_1983367881911074_6856145983182521740_n

Image Credit: 報導者

既然經濟部資動司又有新動作,趁著在風頭上來分享個笑話:

勞資會議 – 就我所知,我幾個前東家,勞資會議要嘛不開,要嘛勞資會議併同職工福利委員會開。

勞資會議實施辦法規定事業場所勞工人數在三十人以上者即應定期舉辦(至少每三個月舉辦一次,必要時得召開臨時會議。),而且參與的勞方代表如何選舉巴拉巴拉寫了一卡車,看起來蠻有一回事似的。

講得好像勞資會議很神有什麼問題都可以在這時候拿出來談。

那你知道公司裝死不舉行勞資會議或是自己隨便安插所謂的"勞方代表"完全沒有罰則嗎???親愛的資動司???

勞權已死,有事燒紙。
與其指望經濟部資動司不如多燒香求天公伯賜個好老闆比較實在。