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lily
🔧🔧 好文回顧 🔧🔧
「越是聰明的產品、越是仰賴軟體的產品、越是追求卓越體驗的產品,很可能越是不屬於我們這些付費的使用者。」
科技頻道《Motherboard》在 2018 年採訪了一位叫做 Rich Benoit 的 IT 人員,他在 YouTube 上開了一個節目,教大家怎麼維修 Tesla 的車子。為什麼要教大家修 Tesla?我一開始只以為是個普通的教學影片,反正這年頭人們的有著各種興趣,網上 Maker 的分享不勝枚舉,修車子聽起來也不是多特殊的興趣。
影片看著看著才發現,原來你不是想修 Tesla 就能修 Tesla 啊。因為儘管作為消費者與車主,買了 Tesla 的車,你卻沒被賦予修理 Tesla 車的權利。
產品經理經常面臨制定優先順序的難題,他們或許會在試算表中設定衡量標準並打分數,或跟著直覺走,但這兩種方法在 Every.to 共同創辦人 Nathan Baschez 眼中,都不太管用。
因此,他提供了十個制定優先順序的論點,例如說,比起專才,具備跨領域知識的通才(generalist)更能做出正確的決定;同時,除了常見的指標之外,團隊中是否有設定清晰的組織原則,也會影響到判斷優先順序。此外,文章還提醒讀者要如何避免落入「路燈效應」的陷阱。
該怎麼在職涯中找到競爭優勢?作者提供另外一種思考角度:瞭解其他人在幹嘛。如果沒真正嘗試過特定崗位,就常會有那個工作根本「沒什麼」的誤解。作者以自己的工程師背景打比方,若埋首於打造技術,找工作時會輕忽人資,開始工作後埋怨管理層無能,對自己的職涯可能毫無幫助。
為了在職涯中找到競爭優勢,更好的做法是了解公司其他角色所思考和關注的事情,簡單來說就是建立同理心。例如,去找招募人員分享在LinkedIn上尋找人才的技巧,就是一種挖寶的方式。本文還詳細介紹了許多建立同理心的好處和管道,有興趣的讀者可以參考。
作者 Jordan Tigani 曾擔任 Google 企業資料倉儲服務 BigQuery 元老級工程師,經常出差世界各地參與技術會議,到處向客戶「警告」若不積極預備巨量資料(大數據),舊有的資料處理系統將會不堪負荷。不過他的想法這幾年逐漸改變,認為「大數據時代已經結束」,資料多寡已不再具有意義。
他以這幾年的經驗歸納了數個「大數據已死」的跡象,其一就是,大多數企業其實都沒有什麼巨量資料,資料超過 1TB 的公司屈指可數,而真正擁有巨量資料的公司,其實也很少動用到查詢,並且往往會囤積數據,而不思考哪些數據是可以割捨的,這可能會增加成本,甚至引發法律問題。文末作者列出了幾個問題,也許你不需要大數據。
[中] WuPingJu/我的六個專屬 ChatGPT 助手
OpenAI GPT-4 熱騰騰上線了,大家試用過了嗎?本文雖然是寫在上一版的 ChatGPT,但作者運用此類大型語言模型的方法,無論哪個版本應該都很實用。
作者按照自己的日常需求設定了六種使用情境,像是針對他提出的主題羅列更多點子靈感的創作型助理,或是可以去掉艱澀術語的解釋型助理。這讓 ChatGPT 猶如一位能夠擔任六個不同助理角色的多才多藝工具人,隨時隨地為你服務。本文詳細說明了這些情境的設定方法,如果你想讓 ChatGPT 為你的生活帶來更多的力量,這篇文章值得一讀。
(文章代表圖:Photo by DeepMind on Unsplash)
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