特殊選才 面試準備筆記

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自我介紹

自我介紹(一般組)

• 教授(們) 好，我是傅梓淳，目前就讀桃園市立平鎮高中。
• 我學習程式設計的時間約一年半，在這段期間也積極參與了許多資訊相關的課程及活動，探索資安與資訊領域的應用。
• 我參加了教育部的資安人才培育計畫、數位發展部的 AIGO 課程及國立中興大學的機器學習先修課程，加強我的資安知識基礎，並拓展我在人工智慧及機器學習領域的理解。
• 在實務應用上，我曾利用 Python 開發出 Discord 機器人，結合靜態爬蟲和 JSON 資料庫，解決日常生活中許多繁雜的工作。
• 除此之外，我也曾發現企業官網存在 XSS 漏洞並向 HITCON ZeroDay 回報。
• 我覺得自己在學習資訊領域的知識是比較廣泛的。因為從高一下學期開始，就漸漸有了就讀資工系的念頭。
• 為了更清楚地瞭解自己在資訊領域中的興趣與強項，所以積極學習不同領域的知識，幫助我探索各領域的應用及挑戰，並進一步確立未來的方向。

自我介紹 (資安組)

• 教授(們) 好，我是傅梓淳，目前就讀桃園市立平鎮高中。
• 我第一次接觸資安是在小時候看到的科幻電影，電影中的駭客情節讓我對資訊安全產生了好奇。而國中參加的一門網頁安全課程，則讓我對資訊安全有了初步的認識。
• 升上高中後，為了更進一步提升自己的資安能力，我參加了教育部資安人才培育計畫的許多課程，包括資安暑訓營、AIS3 Junior 和 TAIWAN HolyYoung 等。其中，我對網頁安全及密碼學特別感興趣。此外，我也曾發現企業官網存在 XSS 漏洞，並透過 HITCON ZeroDay 向該網站管理員通報。
• 我覺得自己在學習資訊領域的知識是比較廣泛的。因為從高一下學期開始，就漸漸有了就讀資工系的念頭。為了更清楚地瞭解自己在資訊領域中的興趣與強項，所以積極學習不同領域的知識，探索各領域的應用及挑戰，並進一步確立未來的方向。
• 我對資訊領域充滿熱忱，並且認為自己適合繼續深耕。期待未來能在嘉義大學，接受兼具理論與實務的完整學習，拓展更深的專業知識與技能。

家庭簡介

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個人能力特質

我覺得最能代表我的幾個人格特質分別是

• 自主學習 (從學習程式設計到網路爬蟲都是透過網路文章自學的)
• 團隊合作 (在寫小論文時，我與組員們共同解決實驗遇到的問題)
• 多元探索 (學習不同領域的知識，讓我更進一步了解自己的興趣)
• 堅持不懈 (遇到Bug時，總會有耐心的找出問題並運用所學解決)

程式學習經歷

• 在升上高中前，我只有學過 Scratch。高一時，我在學校的資訊課中接觸到了 C++，並逐漸對程式設計產生了興趣。
• 去年四月初，學校資訊老師注意到我的能力並建議我去參加六月的 APCS。我也認為這是不錯的挑戰，於是便開始積極練習考古題。
• 當時我已學習 C++ 約四個月，最終觀念題及實作題皆取得三級分的成績。我對這個成績很滿意也更進一步確定自己未來的方向。

資安學習經歷

• 我的資安經歷主要包括參加教育部資安人才培育計畫的資安暑訓營、AIS3 Junior 和 TAIWAN HolyYoung 課程。
• 在這些課程中，我學習了程式安全、逆向工程、網頁安全及密碼學等主題，並曾接觸到真實世界中的攻擊案例。
• 此外，我曾發現企業官網存在反射型 XSS 漏洞，並透過 HITCON ZeroDay 平台向該網站管理員通報，協助修復漏洞，避免潛在的攻擊風險。
• 這些經歷不僅讓我對資訊安全有了更全面的認識，更激發了持續深入學習的熱情。

機器學習經歷

• 我在去年年底參加了中興大學的機器學習先修課程。
• 這門課程是從最基本的演算法和常見的學習方式開始，慢慢講到支持向量機、決策樹和隨機森林。

為什麼要特選

我會選擇特選的原因也是個申拖很久 + 怕學測失常 + 覺得有這些成果不試試看特選可能會後悔。我在面試的時候就有被問到這個成績為什麼不去個申，我回答的大致上是

「在這三年的探索中我對於大學想就讀的科系已經大致明確，且已有些成果。如果能透過特殊選才上大學的話就能開始利用這段時間學習大學時的專業領域內容及我目前尚未深入研究的演算法內容，不像其他入學管道要比較晚才能確定結果 」

最後也順利正取，所以可以把你的實際理由稍微包裝一下？因為都是實際的理由，所以教授應該也能理解！

大學問題

為何選擇嘉義大學資工系?

• 貴系在ICPC及許多專題競賽皆獲得了許多十分亮眼的表現。
• 我也期盼在就讀大學期間，除了專業知識能有所提升外，還能與系上同學組隊參加競賽，與各校同學們互相切磋、交流並期待不斷提升自己的技術、培養團隊合作能力及學到更多競賽經驗。

師資培育中心

• 師資培育
  • 國語文測驗
  • 教育綜合測驗
• 修完教育學程
• 考教師檢定(筆試)
• 半年實習
• 考教師甄試(面試)

為何選擇高雄大學資工系?

• 自我介紹(家庭概況)
• APCS學習的心路歷程
  • 用什麼語言寫?
  • 觀念題與實作題是幾級分?
  • 對自己的成績滿不滿意，為什麼?
• 未來目標與讀書計畫
• 邏輯答題

為何選擇臺南大學資工系?

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為何選擇宜蘭大學資工系?

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為什麼我們要錄取你?

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程式經歷

如何 Debug

• 將自己的想法與程式碼邏輯默念確認並使用有意義的變數名稱及添加註解
• 將重要變數輸出確認是否錯誤
• 添加中斷點與 assert (條件式為False時停下)
• 與社群網友、ChatGPT 討論 (題目、程式碼及註解)

如何解決問題

我覺得寫程式與解數學題目有很多類似的部分。先分析目前的狀況和需求，再用當下想到的最佳解法去解決問題，並且行動前要知道這麼做的利弊分別是什麼？需要注意哪些地方？

APCS準備及競賽心得

我主要是透過練習考古題來準備APCS。我認為練習考古題能幫助我找出自己的盲點與會考的內容。不過，我在解決第三題實作題時，往往會因為時間複雜度過高，導致程式超出時間限制。

為了解決這個問題，我也開始學習如何優化程式的運行效率，研究不同演算法的時間複雜度，像是使用內建資料結構，以及學習如何拆解問題，並使用動態規劃或分治法來解決這個問題。

印象最深刻的題目

• 我印象最深刻的題目是今年六月的 APCS 第三題。
• 題目要求給定一個字串 S 和一個大小為 K 的字母集合，從這個集合中找出長度為 L 的字串，並且該字串不能是字串 S 的子字串，要求找到最小字典序的字串。
• 我一開始嘗試使用遞迴來解決這個問題，希望能產生所有可能的字串，並逐一檢查是否存在於 S 中。
  但後來我想到如果使用內建的 next_permutation 函式，應該可以更有效地找到集合所產生的所有字串，並且快速地進行字典序的排列和比較。
• 但我忽略了題目中允許字母重複排列的規定，而我所寫的解法是基於不重複組合的，導致我的解法無法涵蓋所有可能的字串。

程式合作經驗

未來寫程式是要和別人合作的，那你有可能會成為一個leader，你要怎麼解決成員的爭執

如果我成為了 leader，在成員們發生爭執時，我會先詢問他們的想法並引導團隊找到共識。

有沒有跟別人合作過的經驗?如果你跟組員遇到一些問題怎麼處理，像如果組員都不做事，你要怎麼辦?

我沒有與他人合作專案的經驗。不過曾遇到在做探究實驗時，有位組員都在滑手機並跑到別組聊天。我是選擇主動與他溝通並協調工作分配，確保團隊能夠順利完成任務。

遇到的困難與解決

• 我印象最深刻的經驗是在運行我第一個爬蟲程式時，編譯器回傳了一段錯誤訊息。但當時的我對爬蟲還不是那麼熟悉，所以並不知道具體的錯誤原因。
• 為了解決這個問題，我將錯誤訊息貼到 Google 上，發現了許多相關的技術文章，最後在 Stack Overflow 上找到了錯誤原因與解決方法。是因為該網站設有防爬蟲機制，後來將 User-Agent 加入程式後就成功爬取資料了。
• 這個經驗不僅讓我學會了如何處理防爬蟲的機制，更讓我認識了 Stack Overflow 這個平台。幫助我解決了許多在開發 Discord 機器人時遇到的問題，大幅提升了我的開發效率。

程式問題

動態規劃

將問題拆解為子問題的解題方法，並透過儲存已計算的結果來避免重複計算。動態規劃通常用於解決有重複子問題的問題，透過陣列記錄每個子問題的解，從而提升運行效率。

遞迴

遞迴在數學上是函數直接或間接以自己定義自己，在程式上則是函數直接或間接呼叫自己。
它可以將一個大問題劃分為多個相似的小問題，並透過答案間的關聯將這些小問題解決得到整體的答案。
經常運用在處理 階乘、河內塔及八皇后 等問題。

注意

若沒有適當地控制終止條件或設計得太複雜，可能會導致運行時間過長，甚至造成stackoverflow。
為了優化運算時間，我通常會搭配動態規劃或剪枝來避免重複計算。

物件導向

物件導向的核心概念包括 「 封裝 」 、 「 繼承 」 和 「 多型 」 。

• 封裝 (Encapsulation)
  • 封裝的概念是將資料和方法封裝在物件內部，並設置存取權限，避免外部直接訪問或竄改數據。
  • 可用 public、private 和 protected 關鍵字來控制成員的存取範圍。
• 繼承 (Inheritance)
  • 繼承讓子類別能從父類別繼承其屬性和方法，避免撰寫重複的程式碼，讓我們更好維護它的內容。
• 多型 (Polymorphism)
  • 多型允許不同的物件使用相同的名稱並根據對象的實際型別執行不同的操作。
  • 可分為多載與複寫
  • 多載 (Overloading)
    • 在編譯時決定，可以宣告名稱相同但參數個數或型別不同的函式。編譯器會根據傳入的參數自動選擇對應的函式。
  • 複寫 (Overriding)
    • 在運行時決定，我覺得它更像繼承的延伸版，它允許子類別依需求修改繼承的內容。

排序演算法-1

Quick sort (快速排序)

快速排序以二元樹的前序走訪為基礎

(1) 以陣列取出一個數字做為基準值。
(2) 將大於基準值的元素放到基準值後面，小於或等於的元素放到前面。
(3) 再對左右區間重複上述步驟，直到所有區間都只有一個數存在。

時間複雜度

Quick sort 的基準值若選擇陣列中央，就能分割成一個較平衡二元樹，高度接近 log n。其中每層需進行n次比較與交換，所以複雜度接近 $O(nlogn)$。

注意

若陣列中資料以排序或接近排序完成，則在分割時會產生歪斜的二元樹，使高度接近 n，因而使複雜度變為 $O(n^2)$。
可以利用隨機選擇基準值位置避免。

排序演算法-2

Merge sort (合併排序)

合併排序是以分治法為基礎的演算法

(1) 將一個大數列分割成兩個小數列。
(2) 將這些小數列再各切一半，直到每個數列只剩一個元素。
(3) 合併兩個大小相等的數列並排序，直到只剩一個大數列。

時間複雜度

Merge sort 的每一層需要進行 n 次的比較與移動，且二元樹的高度為 log n。所以複雜度為 $O(nlogn)$

缺點

除了要排序的資料外，還得另外準備一個陣列進行合併，需要花費較大的記憶體空間。

搜尋演算法

Binary search (二分搜)

二分搜是一種在已排序陣列中尋找元素的演算法

(1) 先比較目標值與中間元素大小：若目標值小於中間元素，就繼續在左半部分搜尋；反之則在右半部分搜尋。
(2) 不斷縮小搜尋範圍，直到找到目標值或確認目標值不在陣列中。

時間複雜度

每次搜尋都會將範圍減半，時間複雜度為 $O(logn)$

注意

陣列需先排序

埃氏篩法

埃氏篩法是一種用來尋找一定範圍內所有質數的演算法

(1) 建立一張質數表，先假設所有數字都是質數。
(2) 從2開始，將2的倍數標記為合數，然後處理下一個未被標記的數字，一樣將其倍數標記為合數。
(3) 重複這個過程直到篩完為止。

時間複雜度

埃氏篩法的時間複雜度為 $O(nloglogn)$

注意

當要找出小於N的質數時，只要篩選 $2 \sim \sqrt{N}$ 的整數即可。

為什麼只需要篩到根號N?

假設N是一個合數，那麼它必定可以分解為兩個整數a和b的乘積，使得a×b=N。根據這個式子，我們可以推導出，a 和 b 中至少有一個數不大於 $\sqrt{N}$。那它我們必定可以找到兩個整數 a、b，滿足 $a \times b = N$。
透過這個式子，我們可以知道 a 和 b 中，至少有一數不大於 $\sqrt{N}$。

原因如下:
如果 a 大於 $\sqrt{N}$，那麼 b 必須小於 $\sqrt{N}$，才能使 $a \times b = N$ 成立。
反之，若 b 大於 $\sqrt{N}$，那麼 a 必須小於 $\sqrt{N}$，才能滿足乘積等於 N。
而當 N 為完全平方數時，a 與 b 會相等且等於 $\sqrt{N}$。
任何一組 a、b 必符合以上三者之一，也就是兩數中，至少有一數不小於 $\sqrt{N}$。

約瑟夫問題

• 在高一時，我和同學曾自主研究過約瑟夫問題。
• 當時我們發現網路上沒有人針對對留人數呈等、階差的情況進行研究。於是決定自己寫一個程式，以 vector 模擬人群，並利用 erase 將該號碼被淘汰，這樣的時間複雜度會是 $O(n^2)$
• 我們找出了留人數固定時，存活號碼會存在規律並可利用遞迴關係式去解，時間複雜度降為 $O(n)$
• 不過比較可惜的是，儘管我和同學將留人數為等、階差的情況及對應的存活號碼都整理出來了，但我們沒有發現其中的規律。

四則運算

給一個運算式的字串

怎麼分辨數字和符號？

利用它們的 ascii 值來分辨。

怎麼處理先乘除後加減？

利用運算符的優先級，透過 map 定義加、減為 1，乘、除為 2。在放入運算符時，先檢查堆疊頂部是否有較高或相同優先級的運算符，若有則先執行計算。

怎麼處理括號？

當遇到左括號時，直接放入堆疊，直到遇到右括號才依序處理堆疊中的運算式，並在完成後將左括號彈出。
這樣可以獨立計算括號中的部分，然後繼續處理主運算式。

觀念問題

甚麼是樹?

樹 (Tree) 由節點 (Node) 和邊 (Edge) 組成。樹中的每個節點都可以有子節點，且每個節點只能有一個父節點 (除了根節點)。
樹的結構是有層次的，最上層的節點稱為根節點 (Root) ，最下層的節點稱為葉節點 (Leaf) 。

• 根節點：沒有父節點的節點。
• 子節點：某一節點的直接後續節點。
• 父節點：某一節點的直接前導節點。
• 葉節點：沒有子節點的節點。
• 深度 (Depth) ：節點到根節點的距離。
• 高度 (Height) ：節點到最遠葉節點的距離。

如何建構唯一樹?

如何利用前序遍歷與中序遍歷建構一棵唯一的二元樹？

1. 確定根節點：前序遍歷的第一個節點即為根節點。
2. 劃分左右子樹：在中序遍歷序列中找到根節點，它的左側屬於左子樹，右側屬於右子樹。
3. 遞迴構建子樹：
   • 更新前序遍歷的開頭，移至下一個節點，作為新子樹的根。
   • 根據切割後的中序遍歷範圍，對左、右子樹分別遞迴建構。
   • 回傳當前子樹的根，並將其接回適當位置。

注意

前序遍歷與中序遍歷能唯一確定一棵樹的條件

每個節點的值必須唯一，因為我們需要依據根節點在中序遍歷序列中的位置來區分左右子樹。若節點值不唯一，則無法確定樹的結構，可能會產生多種不同的二元樹。

標頭檔、命名空間、作用域

1. 標頭檔 (Header File) ：

用來存放程式所需的函式、類別或變數定義的檔案。

可以透過 #include 這個指令引入對應的標頭檔。

2. 命名空間 (Namespace) ：

命名空間可以避免我們搞混相同名稱的問題。

若有兩個人同名，我們不知道要如何分辨時，我們可能會說：三年一班的 XXX
在這裡概念是類似的！using namespace std 就是跟程式說，我接下來叫的人，是在 std 這個班級裡，這樣就不用每次叫人都加上班級了！

3. 作用域 (Scope) ：

作用域是指變數或函式在程式中的可見範圍

• 全域作用域
• 區域作用域

參考是什麼?

我們可以透過參考給變數分配多個別名，但這些別名實際上都指向同一個記憶體區塊。

Pass by value (傳值)

在傳值的時候，把一個數字傳過去，之後那邊再開一個記憶體空間來存它，所以當收到 value 的函式結束後，函式內的數值就會不見了

Pass by address (傳址)

我們傳的東西，並不是一個數值，而是一個指標。我們利用指標去找同一塊記憶體位置進行運算，所以會改變原本的數值，函式結束時，數值亦仍存在

Pass by reference (傳參考)

傳參考是一個更方便的傳遞方式，函式接收到變數的參考，這樣可以在函式內直接修改該變數的值。
它類似於傳址，但不需要添加指標。當一個變數以參考方式傳遞時，函式內部會有一個新的別名，這個別名只能在該函式內使用。

Stack、Queue 差別

堆疊 (Stack)

Stack是一種後進先出的資料結構。可以用餐廳的盤子來理解。

佇列 (Queue)

Queue是一種先進先出的資料結構。可以用排隊來理解。

機器學習演算法

線性回歸

通過建立輸入特徵與輸出之間的線性關係來預測連續數值。

常用演算法:

最小平方法、梯度下降法

支持向量機

通過尋找最佳邊界來分隔不同類別的數據

其他

過擬合

測試精確度小於訓練精確度

解決方法:

• 簡化模型、增加訓練資料

欠擬合

訓練集精確度很低

解決方法:

• 增加模型參數和有效的特徵

交叉驗證

• 將訓練資料分成多個子集合
• 每個集合輪流當驗證資料，其他當訓練資料

優點:

在訓練時就可以知道是否 overfitting 或 underfitting，並調整模型

資安問題

你覺得甚麼是資安?

資訊安全是指保護資訊系統和數據不受未經授權的存取、破壞或洩露。
主要目的是保護資訊的機密性、完整性和可用性也就是我們常說的資安鐵三角(CIA)。

機密性 (Confidentiality):

• 保障資訊只有 「取得授權者 」可存取，維護這些數據的機密性。

完整性 (Integrity)

• 保障資訊不被未經授權修改或竄寫，確保資訊準確性與完整性。

可用性 (Availability)

• 保障資訊的流暢性，讓資訊可隨時被取得授權的人取用，不因任何因素中斷。

會哪些資安相關的東西?

我比較熟悉網頁安全，也會使用 IDA 進行反編譯及逆向後分析組合語言。

HTTP 與 HTTPS 差異

HTTPS 比 HTTP 多了一個S，那個S是Secure的開頭字母

比較具體的差異是:
HTTP 使用純文字傳送訊息，也因此更容易被攔截與竄改。
HTPPS 則會將所有數據加密，所以會更安全。使用憑證機制 (SSL/TLS憑證)，驗證伺服器的真實性，避免使用者連到釣魚網站。

密碼學

對稱式加密使用相同密鑰進行加解密，雖然有效但不保證安全；非對稱式加密使用一對金鑰 (公開金鑰和私密金鑰)，傳送方用公開金鑰加密，接收方用私密金鑰解密，安全性更高。

簡單來說，我要簽章時，先用公開金鑰加密訊息，再用我的私密金鑰簽名。接收方收到後，先用公開金鑰驗證簽章，確認是我發送後，再用他的私密金鑰解密訊息，確保只有他能看到內容。

對稱式加密:

一把鑰匙加解密，適合: 確保初步的機密性 快速加解密需求

非對稱加密:

公鑰加密 私鑰解密(兩把)，適合: 更有效的加密

如何防範 Prompt Injection (注入式攻擊)

檢測並過濾可疑的關鍵詞

如何防範 Adversarial attack (對抗式攻擊)

公認的防禦方法是對抗式訓練，就是將可能的攻擊樣本先加入訓練資料中以提高模型的抗干擾能力。
這很像我們為了預防感染，會施打疫苗。讓身體先產生抗體，未來遇到正式攻擊時就可以迅速應對。

如何防範 SQL injection

• 過濾參數中的惡意代碼，將輸入的單引號置換為雙引號。
• 降低用戶的使用權限，避免攻擊者直接更改資料庫架構。
• 若出現錯誤，應避免將具體錯誤訊息回傳給使用者，避免洩漏系統資訊。

如何防範 Cross-Site Scripting

• 過濾參數中的惡意字元，將內容編碼後再處理，避免被當作程式碼執行。
• 不要將使用者輸入的內容 放入註解或標籤內，因為這樣也有可能使惡意指令運行。
• 對 cookie 設定 HttpOnly 的屬性，確保程式碼沒有存取權。

CVE 2024-4577

漏洞成因

• 該漏洞的根本原因是 Windows 系統在處理特殊字符時會將其轉換成常見字符，而 PHP 未對此進行有效過濾。
• 導致攻擊者能夠通過字元替換注入非法參數，從而執行未經授權的命令。

攻擊方法

None

機器學習

你在中興大學的先修課程學到了甚麼

在中興大學的先修課程中，我學到了機器學習的基本概念，包括監督式學習、非監督式學習和強化學習。課程涵蓋了常見的演算法，像線性回歸、決策樹和支持向量機，但主要是介紹理論概念，沒有程式實作。

機器學習種類

監督式學習

透過帶標籤的數據進行訓練，模型會從輸入預測 ŷ

非監督式學習

使用未標籤的數據，模型尋找數據中的隱含模式

半監督式學習

部分數據帶有標籤，部分數據沒有標籤。跟監督式學習一樣，可以預測 ŷ

強化學習

透過與環境互動學習，取得最大化的預期利益

深度學習與機器學習的差異

深度學習是機器學習的一個子領域，主要使用神經網絡來解決複雜問題。

機器學習相對於深度學習通常使用較簡單的模型，如線性回歸、決策樹等。對於數據量的需求較少，也因此計算量會比深度學習更小。但機器學習需要手動提取特徵，而深度學習則會自動從數據中學習特徵。使得深度學習在處理大數據和圖像辨識或自然語言處理上更具優勢，但也需要更多的計算和數據支持。

學習提問

學校資訊課安排

• 我們學校資訊課學習的是 C++，從最基本的架構講起，講到 for、while 迴圈。
• 後面課程則是在教電腦運作原理和資源共享 (創用CC授權，四項基本權利) 、數位合作等。

學過那些程式語言?

• 最熟悉的語言是 C++，其他有學過 Python 及 HTML。
• C++ 是在學校資訊課開始學的，後面自己繼續學習 STL、函式和演算法。
• Python 則是在高二透過網路影片自學，因為它能解決許多 C++ 無法處理的問題。像我在處理資安的許多題目時，都會用 Python 來撰寫帶有 payload 的攻擊程式。
• HTML 則是因為我學習完 Python 後，嘗試寫出透過爬蟲抓取網頁資料的 Discord 機器人，所以也學習了 HTML 的基本架構。

學校有資訊相關社團嗎?

• 目前學校內沒有資訊相關的社團。我原本有考慮創立資訊研究社，但因為已經擔任棋藝社社長，無法在高中時期創立新社團，感到相當可惜。

棋藝社在做什麼?

• 我在社團中擔任社長，負責規劃整體課程內容。
• 在社團課的前幾周是讓社員們自由切磋，培養彼此的棋藝及交流，後幾堂課則有舉辦象棋及圍棋競賽。

你們學校有推廣相關的嗎? 你怎麼獲得資訊的?

• 我們學校沒有推廣相關課程，我主要是靠興趣探索和自主學習來獲得相關知識。

小論文是如何準備的

• 一開始我和同學們討論製作方向和主題，然後查詢相關資料並進行討論。指導老師確認可行後，開始進行實驗，將收集到的數據與預期結果進行比較，最後製作圖表並撰寫小論文。

數學程度

• 我在會考完升上高一的暑假，有透過網路影片先修高一數學課程，所以在高一時數學成績在校排 2%。
• 高二大部分時間都投入在程式和英文，因此高二時數學稍微掉落到校排 10%。
• 不過，因為我在高一學習多項式函數時，有先自學多項式的極限與微積分，所以在高三的一段取得了相當不錯的成績。

英文程度

• 我高一時因為英文基礎較弱，跟不上學校的進度，校排大約在 60%~70% 之間。
• 升高二暑假時，有請教英文較好的同學準備方法，所以開始規律背單字並嘗試閱讀英文文章。
• 我現在回頭看，那段期間的努力是很值得的。因為它不僅讓我在高二的英文成績進步到 40%，也使我能不透過翻譯閱讀 Stack Overflow 上的討論。

未來展望

資安學習

臺灣好厲駭、AIS3

未來目標 & 讀書計畫

讀書計畫:

• 高中
  • 利用大學先修課程平台先修基礎數學
• 大學
  • 扎實學習重要的基礎課程
  • 考取資安相關證照及參加競賽
• 未來
  • 攻讀國內研究所
  • 修習教育學程並參與教師檢定及甄試，成為合格教師

未來期許

• 期待在未來的學習中，能接受理論與實務並重的學習，並透過專題研究與競賽經驗，增強團隊合作與創新能力。
• 我期望成為具有競爭力的人才，為資訊領域貢獻所學，並實踐創新精神與積極進取的態度。