加入星球一周年总结

加入星球一周年,经历了很多、认知也成长了很多,总结一波



从萌新变成小白



回想一年以前,我才刚高考结束,在经历了每天高强度的学习和变态的作息折磨之后,我面临了一个可能会影响一生的决定 填报志愿,虽然我高考只能上专科,但是我对于选课来说是非常认真准备的,我排除了哪些我一定不想选择的行业:教育、医生、文科类专业... 就这样我自己选择了计算机这个方向,但是对于未来我依然毫无头绪,不知道该如何自学,不知道该如何获取信息,不知道该如何规划自己的人生。直到我在 b 站发现了皮总,看来很多遍 [Java学习路线一条龙升级版,无脑通关大厂不迷茫!全面贴心的自学编程指南,程序员入门,实现完全自学](https://www.bilibili.com/video/BV1Qf4y1K7ff) 甚至背下来了,感觉皮总就像是前辈一样帮我指点迷津,找到了变成学习的方向,但是又感觉不是很够,所以就加入了星球,当时自己加星球也是比抉择,毕竟 300 多也不算是小钱,但是 3 天支持退款还是吸引到我了(好吧就是白嫖怪🤣),但是看的几篇文章都是太牛了,全程跪着看的有一篇我现在清楚的记得是 「小余」写的 [在大专,面对周围这么差的环境你要怎么坚持下来?](https://t.zsxq.com/11gkw4EIe) 感觉给打了一针强心剂,让我感觉到了学历差不代表能力差,只要是学就是有可能的


在星球上,我不仅仅有技术上的提高,更有认知方面的提高,也找到了自己所努力的方向



技术



现在学到了 韩顺平的 MyBatis 学列 CRUD ,韩顺平老师的课总是讲一些地层的基础实现,虽然很有用但是感觉有点多感觉我现在就算是学了收获也不是特别大,还是一后找一个方向深入研究,所以直接去搞项目了,完成了用户中心,正在学习伙伴匹配系统。等到时候补上 SpringBoot ,的确是没学 SpringBoot 主要是因为皮总的用户中心项目讲的太细了,就没怎么学,但是后面还是会补上的准备是看SGGのSpringBoot


大一这一年自己在不停的学习 Java 技术,虽然自己总是说是因为没有其他事情所以才学技术,但是其实内心里是不想整天摆烂,直到毕业才醒悟的,让后三分钟热度之后家里蹲啃老的。我前一段是间才看到视频说,其实不管干什么只要是能摆脱所谓的僵尸状态就很好,不管这件事情是是不是你感兴趣其实都无所谓的,但是不得不说,自己干了这么长时间一点兴趣没有有点不切实际。


直到现在每天也都是会学习 2~3 h技术的,感觉真的是已经成为习惯啦。


总结一下,虽然自己大一的时候很迷茫、焦虑,但是自己还是还是在不停的做事情,抵消来之外界的迷茫感觉,要是鱼友们每天都迷茫内耗的话,不妨把自己内耗的时间提高技术、优化简历,这样会带来实在的提升,不至于在恶性循环里面出不来。等跳出这一段时期,不妨找找自己的「兴趣」所在。



兴趣



我现在有种学习语言就是我的兴趣的错觉,为什么这样说,因为我现在学习日语也不是很反感,甚至是有些舒服,毕竟经常看日本番剧。感觉一个人可以所很多种语言太牛了 就像是「Steve Kaufmann - lingosteve 」一样,非常流利的切换各种语言,而且多学习一门语言多一个出路嘛。

而且还看了很多方法论,知道了除了做题以外的其他提高语言的方式:多听多阅读


1)如果可以每天 6 h 就是一直接受那方面语言的视频

2)大量的阅读对应语言的书籍。


更具体的细节是:


1)可以打开对应语言的字幕而不是中文实时翻译的字幕,大概看一下字幕有 60% 的词汇自己可以看懂就可以继续听了

2)随着自己的进步不断提升听的视频的难度

3)不要太早想这说话,这需要很多 input 。


使用这种方式,一方面可以获得对应的母语者是这么说的,另一方面可以防止哑巴英语。而且学习语言是很花时间的,咱们想一想自己用了多久才会说一口流利的中文的呢。同样的外语学习也是从 0 开始的,所以不要着急慢慢提升自己的水平,而且学习语言是很话时间的。


最后附上视频链接:https://youtu.be/_V0iemIfeBQ 、https://youtu.be/3z4k5WEDWQM


感觉跑题🤣,其实说了这么多要想找到自己的兴趣,就需要不段的尝试各种新的事物



人生目标



自己现在也有了相对清晰的未来规划。


大二,去参加一些竞赛(主要原因是可以全天不上课🤣)。继续提升自己的技术,考英语四级

大三,一般是要去参加实习,我不是很想去,感觉这种实习完全没有成长,计划是报班让后学习专升本的课程:英语 + 高数,黑龙江专升本的课程就两门压力瞬间减少了不少

大四,如果有的话🤣,重点学日语、英语,次重点是学习技术,考日语 N4~N3,考 软考中级。试试找实习

大五,准备毕业.......

去日本,看看外面的世界


想去看看外面的世界,其实这个所谓的人生目标早就在我心里有了雏形,就是在我高考之前,我老姐的一个朋友就去日本留学去了,现在回国去了 JD 工作。所以就想着看我能不能去日本看看呢,最近一段时间下定决心了。


有了自己长远的目标感觉生活更有盼头了,而且对于未来的迷茫感觉的稍微减轻一些



认知



之前的认知就很局限,在报考自愿之前只知道未来的工作只分为三种:老师、考公、上班。我果然是山东人(考公大省)🤣


现在我的认知就提升了很多比如:


  1. 在得到什么的时候想想自己可以获得什么,感觉和 钢炼 里面的等价交换很像
  2. 要甘于被大佬 "利用"
  3. 要明白自己的定位
  4. 要摆脱自己的学生思维


还是要感谢一些小林哥的分享,得到了很多认知上的提升。


就像是我想提升竞争力,我就在思考我可以付出什么 :


  1. 足够多的时间(不看短视频、不玩游戏)去学习编程和外语语言
  2. 每天坚持
  3. 知识的付费
  4. 每天写总结
  5. 每天看一些书籍 (20 min)


如果我不付出的话,会得到什么:


  1. 碌碌无为的一生,更多的方面是不快乐
  2. 一直在家听父母唠叨、负面情绪的感染,父母天天吵架😡
  3. 被现在的自己瞧不起,活成了自己最讨厌的样子



由此可见,我可以付出的东西,和我想要得到的东西,那么还有什么理由退缩呢



最后,在星球学到了很多,开了很多眼界,感觉也有了找到另一个「家」的感觉。












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leikooo
作者分享
AST:从 Java 代码理解抽象语法树
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原来维基百科还有专门研究「AI 味」的页面 今天偶然发现一个挺有意思的维基百科页面:https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing,专门整理 AI 写作的典型特征。 里面总结了很多我们平时经常看到的 AI 味,比如喜欢用“值得注意的是”“在当今快速发展的时代”“综上所述”,还有过度使用排比、加粗、列表,以及一些看起来很有道理,实际上没什么信息量的表达。 感觉以后可以定期翻翻这个 wiki,尤其是经常使用 AI 辅助写作的人,应该能从中发现不少所谓的 AI 味。 链接: https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing
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ARTS 1018: 字符计数判断异位词、局部做对仍会增加维护负担与用 AI 也要理解自己在做什么
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AI 越强,被它拒绝的代价就越大 我有时候会想:AI 越来越厉害之后,有些事情,会不会反而越来越难做? 这个想法看起来有点矛盾。AI 明明在降低门槛,让不会写代码的人做出软件,让不会画画的人生成图片,让一个人完成过去需要整支团队才能完成的工作。但今天用 Codex 的时候,AI 拒绝帮我编写 SQL 注入的请求体,而那还是我有源码、在本地跑测试的情况。那么,往后是否只会更难? 我们假设某一天,AI 说:「这个请求违规,我不能帮助你。」到那个时候,你还有多少能力,能绕过它,把事情做完? 这里的「违规」需要打个引号。平台的规则、模型的判断、法律的要求,以及一件事实际有没有造成伤害,彼此之间并不总是画得上等号。一个请求可能确实危险,也可能只是缺少上下文被误判,或者恰好落在某家公司的限制范围里。 无论是哪种情况,随着我们越来越依赖 AI,这句拒绝都可能变得越来越贵。 今天,一个程序员让 AI 帮忙写代码,AI 拒绝了,他大概率还有别的办法:查文档、找开源项目、问同行,或者自己写。麻烦一点,慢一点,但路还在。 可如果十年之后,大部分程序都由 AI 完成,情况就不一样了。 很多人从接触编程的第一天起,就习惯了描述需求、等待生成、运行结果、继续迭代。他们能做出相当复杂的产品,却未必经历过独立处理底层问题的训练。平时,这种能力结构完全够用,效率甚至更高。只有 AI 拒绝的时候,他们才会发现:平常被省掉的那段学习过程,恰好是此刻最需要的东西。 到那时,一次拒绝的成本,可能就从「今晚多花两个小时」,变成「先花半年学会这门技术」。 拿 SQL 注入举个稍显极端的例子:往后,连真正理解这类攻击如何发生、能够独立构造测试的人,会不会也越来越少? 这里也包括那些有正当需求的人。一个开发者想检查自己的旧系统,一个经过授权的安全研究员想复现漏洞,假如 AI 识别到危险模式就拒绝,而使用者又只熟悉「让 AI 帮我检查」,这项原本可以独立完成的工作,就这样卡住了。 但是安全专家不会因此消失,但这类技能可能越来越集中在少数人手里。你仍然可以找专家,只是要付出更多的钱、更多的时间,以及更高的沟通成本。 类似的困境,未必只发生在网络安全领域。 你想从一个停止维护的软件里取回自己的数据,需要解析它的旧文件格式。AI 判断这涉及规避保护措施,拒绝继续。你拥有这些数据,却没有能力把它们读出来。 你买了一台设备,厂商停止提供服务。你想修改程序让它继续运转,过程中需要处理某种访问限制。AI 不愿协助,而你所掌握的维修方式,早已只剩下「把报错发给 AI」。 你想给常用的网站写一个辅助工具,减少重复操作。平台将此归入自动化限制,AI 也据此拒绝。过去会写脚本的人可以自己判断、自己处理;未来的使用者,可能连从哪里开始都不知道。 这些例子有一个共同点:当工具同时承担了「执行工作」和「传授知识」的角色,它的拒绝就不只是挡住了一次任务,也挡住了获得这种能力的机会。 更麻烦的是,这种依赖往往是我们主动选择的,而且每一步都很合理。 既然 AI 几秒钟就能做好,为什么还要花几个月学习?既然公司可以采购成熟的 AI 服务,为什么还要养一支负责基础工作的团队?既然市场上已经很少有人手写这些东西,学校为什么还要花大量时间教? 对个人、公司和学校来说,这些选择都有现实依据。但叠加起来,整个社会保留的独立能力就可能越来越少。等到某项能力突然受到限制,我们才发现,备用方案早已在追求效率的过程中被一点点削掉了。 所以,「AI 越强,做事越便宜」可能只描述了未来的一半。 另一半是:被允许的事情越来越便宜,被拒绝的事情依然需要人工完成,却要面对更少的人才、更高的报价,以及越来越难获得的知识。两边的成本差距,会越拉越大。 有人会说,可以换一个模型,或者用本地模型。这确实是重要的选项。只要工具之间还有充分竞争,开放模型还足够可用,限制就未必能形成真正的门槛。 但备用方案也需要维护。它需要硬件、知识、软件生态,以及一群仍然理解这些系统的人。如果大多数人已经习惯了最方便的商业服务,那么「理论上还有别的办法」和「普通人实际用得起、用得明白」,之间仍然可能隔着很远。 我担心的,正是这段距离。 我不指望 AI 对任何请求都照单全收。对明显会伤害他人的行为设置限制,有充分的理由。但我们也需要关心:限制由谁定义,误判有没有申诉渠道,用户能不能换工具,以及脱离这个工具之后,还剩下多少独立行动的能力。 保留这些能力,平时看起来甚至有点低效,明明可以自动生成,还要理解原理;明明可以一键完成,还要知道手动怎么做。 但这些看似多余的知识,会在工具拒绝、失效、涨价或改变规则的那一刻,成为真正的选择权。 AI 越强,我们可能越需要留意它说「不」的那一刻。 因为那句话的分量,最终取决于:它拒绝之后,我们还能做什么。
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最近玩了下 opentunnel,OpenCode 作者(anomalyco)新搞的工具,号称 blind TLS tunnel,体验下来确实省心。 核心就一行: opentunnel route add 3000 # → https://c5a40fbfae0811f0.xxx.opentunnel.xyz 你本机的 :3000 立刻多一个公网 HTTPS 地址,而且还有免费证书自动签好(ZeroSSL)真的良心,目前没有发现付费的地方,推测应该是免费的。 几个有意思的点: • 背书靠谱:OpenCode / OpenTUI 同作者团队出品,免注册、不强制绑定平台账号,开箱即用。 • 零配置:第一次 route add 自动建隧道 + 后台常驻,opentunnel status 看到 connected 就行。 • 随机子域名:默认 16 位随机串,拿到 URL 才能访问——但注意这不是鉴权,别当密码用。 • TLS 本地终结:服务端只看 SNI 做转发,服务端没有私钥,也看不到你的明文流量。 常用命令就这几个: opentunnel route list # 查看已有路由 opentunnel status # 查看连接状态 opentunnel up / down # 启停守护进程 opentunnel route remove <name> # 删除路由 适合场景:前后端联调、手机看预览页、给朋友甩个临时 demo(官方初衷也是方便在外网随时连自己的 OpenCode Server)。长期跑或大流量还是老老实实上服务器。 项目地址:opentunnel https://github.com/anomalyco/opentunnel
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