Fanboi Channel

มิตรสหายนักพัฒนาซอฟต์แวร์ท่านหนึ่ง

Last posted

Total of 44 posts

39 Nameless Fanboi Posted ID:jDAvtd47UY

เห็น Twin Panichsombat
Post คำว่า “เอาอยู่” บ่อยๆช่วงนี้ ผมเลยอยากเล่าให้ฟังในสายเทคเราบ้าง ว่า Stack หรือ เทคโนโลยีที่เราเลือกใช้ เราไม่มีทางเชี่ยวชาญได้หมดทุกตัว เพราะเวลาทุกคนมีแค่ 24 ชม เท่ากัน

ดังนั้นคงต้องเลือกให้ลึกมากกว่ารู้หลายตัวแล้วไม่ลึกสักตัว(แต่ถ้าชอบส่วนตัวก็ไม่ผิดอะไรนะ อยากบอกสำหรับน้องๆที่กำลังหัด) ถ้าเขียนโปรแกรม อย่างน้อยก็ต้องลึก 1 ภาษา 1 ดาต้าเบส ไม่ต้องเปลี่ยนตามเพื่อนตามแฟชั่น เปลี่ยนเพราะมีคนสอนเชิงลึกหรือแนะนำเราทำแอพดีๆได้ หาข้อมูลได้ง่ายจะดีกว่า ถามว่าต้องรู้ลึกแค่ไหน ก็ต้องลึกจนมั่นใจว่า “เอาอยู่”
* Requirement ลูกค้าเปลี่ยนไปเปลี่ยนมา ปรับได้ง่ายมั้ย ไม่พันเป็น spaghetti ใช่มั้ย เขาให้แก้ไรมาก็รู้ว่าทำยังงัย หรือไปหามาได้ รับความเสี่ยงได้
* เจอบักหาได้เร็วใช่มั้ย
* แก้หนึ่งไม่กระทบสองกับสามใช่มั้ย
* ทดสอบง่ายมั้ย
* อ่านง่ายมั้ย
* ถ้ามี requirement ว่าต้องรับโหลดได้เยอะ มี security ทำได้ใช่มั้ย
คนที่ยังยืนหยัดในวงการนี้มีน้อยลง เพราะเหลือแต่คนที่ “เอาอยู่” อยากให้มีคน เอาอยู่เยอะๆ ส่วน นเรศ เก็จรัมย์ กับ โดม เจริญยศ อาจหมายถึงอย่างอื่น

40 Nameless Fanboi Posted ID:jDAvtd47UY

ผมทำ seo มาได้สักพักแล้ว
พอจะสรุปได้เลยว่า เวลาทำให้คำนึงถึง 5. องค์ประกอบหลัก

1. Website -> Speed,Mobile,UI , Structure
2. Content -> Keyword, Relevant Key and Topic, Wordcount , Image, Video, Readablity , Update frequency
3. User -> CTR, Time On Page, Bounce rate , Exit rate, Returning Visitor, UX
4. Social ->Engagement , Paid & Organic Traffic
5 Backlink -> Authority Backlink and Relevant

เวลาทำก็คำนึงถึง 5 กลุ่มนี้
ไม่ใช้เล็งแค่กลุ่มเดียวเน้อ
........
ถ้าทำครบทุกกลุ่มจะดูเป็น qulity อยู่ยาวบอกตรง

41 Nameless Fanboi Posted ID:wFe1dL8I3d

https://link.medium.com/idIyQxmjKU

42 Nameless Fanboi Posted ID:xgFwLD0e8l

>>40 keyword goolge เค้าประกาศเลิกใช้แล้วโยม update ด้วย

43 Nameless Fanboi Posted ID:q+fE.IVmcD

“ไม่มี Learning ไม่ใช่ A.I. ?”

ผมอ่านอะไรแบบนี้ผ่านตาแวบๆ ..... หลังจากโพสท์ก่อนที่ผมเขียนเรื่อง A.I. ....

ถ้าคิดแบบนี้ระบบ A.I. แทบทั้งโลก รวมถึงงานวิจัยหลายต่อหลายอย่าง หลายแขนงหลายสาขา ทาง computer science เลย (เช่นพวก machine translation, พวก automated reasoning, ฯลฯ) นี่จะไม่เรียกว่า A.I. ทันทีเลยนะ

เอาจริงๆ จะกลายเป็นว่าเรา disregard/look down การพัฒนาและการศึกษาพวกนี้แทบทั้งหมดด้วยซ้ำ (ระดับเดียวกับ “that’s racist”)

เอาจริงๆ นะ ..... งานหลายอย่างนี่ machine learning ยังสู้ well-designed algorithm (ที่มาจากการศึกษาและวิเคราะห์ปัญหาแบบละเอียด) ไม่ได้เลย ..... และต้องใช้เสริมกันทั้งนั้นแหละ ..... งานหลายอย่างก็ไม่จำเป็น .... เช่นพวกงานที่มันตายตัว และมี computation space ที่เล็กพอ คิดตรงๆ ง่ายกว่า .... พูดง่ายๆ ว่าคงไม่มีใครทำ machine learning ไปเล่นเกม tic-tac-toe (เกม o-x น่ะแหละ) หรอก ไม่จำเป็นเลย overkill มากๆ

และจริงๆ แล้ว A.I. ไม่ได้เกี่ยวไม่ได้จำกัดอะไรเลยกับ Machine Learning ..... มันแค่ “เหมือนคน” (ultimate goal คือ “blind test แล้วแยกไม่ออกว่าใครตัดสินใจ คนหรือ A.I.” — ลองดู Turing Test) .... ต่อให้มันทำงานตามกฏตายตัวตลอด (if-else เลยน่ะแหละ) ก็ได้ ไม่เป็นไร

ซึ่งแน่นอนว่าถ้ามันเรียนรู้ได้ พัฒนาตัวเองได้ มันก็จะ “เหมือนคนที่เก่งที่สุดสามารถเป็นได้ (as it could be)” (ถ้าเราเชื่อใน potential ของคน และเราตัดตัวแปรข้อจำกัดทางธรรมชาติของคน เช่นความเหนื่อยล้า ความจำ อายุขัย ทิ้งไป —— คือ human as it could be ไม่ใช่ as it is) .... ก็ได้

อย่าเอาความคิดตัวเองมากำหนดนิยามบ้าๆ เองโดยลำพัง จะดีมากเลย .... ดูด้วยว่าจริงๆ มันเป็นไง ... วิชาการเค้าก็มี ตำราเค้าก็มี ฯลฯ

44 Nameless Fanboi Posted ID:jLjGiJ8aT0

ทำยังไงถึงจะ X {เขียนบทความ, ถ่ายรูป, ออกแบบ UI, เขียนโค้ด, ใช้ภาษาในการเล่าเรื่อง/พูด, .....} เก่ง?

คำตอบโดยทั่วไป: "หัดทำเยอะๆ"

แต่จริงๆ แล้วผมมีคำตอบหนึ่งที่สำคัญไม่แพ้กัน (อาจจะมากกว่าด้วยซ้ำ) ก็คือ

"ศึกษา X ที่คนอื่นทำไว้ดีๆ ให้เยอะๆ"

นั่นคือ อ่านให้เยอะ ดูรูปสวยๆ ให้เยอะๆ ดู UI ที่ออกแบบมาดีๆ ให้เยอะๆ อ่านโค้ดที่เขียนดีๆ ให้เยอะๆ ดูหนังที่เขียนบทดีๆ เยอะๆ

ถ้าเราไม่ "โหลด pattern ของสิ่งที่มันดี" เข้าไว้ในหัวบ้างเลย เราฝึกทำเยอะไปก็แทบจะเท่านั้น .....

ถ้าเรานึกไม่ออกว่าอะไรควรเป็นแบบไหน (เรื่องนี้ควรเขียนยังไง ลำดับยังไง จะมองวิวมองสิ่งของจัดองค์ประกอบถ่ายรูปยังไง UI สำหรับการทำแบบนี้ควรเป็นแบบไหน โค้ดแบบนี้ควรเขียนยังไง เรื่องแบบนี้ควรพูดยังไง ฯลฯ) .....

ก็เพราะ "เราดูพวกนี้แบบวิเคราะห์ ดูแล้วคิด ดูแล้วมา reason กับมัน" น้อยเกินไป ...

และเราก็ต้องมานึก มาจินตนาการสิ่งที่เรานึกไม่ออก ขนาดตั้งใจทำก็ออกมาห่วย (เขียนห่วย โค้ดห่วย UI ออกมาแบบผิดธรรมชาติที่ควรเป็น ฯลฯ) .... ก็เพราะว่า "เราดันพยายามคิด solution" โดยที่ "มีรูปแบบของ solution ต่างๆ น้อยเกินไป" มันก็รู้จะไป match pattern กับอะไรในหัวเรา

สมองมันก็ทำงานแบบนี้แหละ .......

บางทีต้องใจเย็นๆ ..... ลงทุนดูสิ่งที่คนอื่นทำไว้เยอะๆ ก่อน อย่าข้ามขั้นไปคิดและทำทันที ... มัน premature ...