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#  计算机专业学生该如何破圈？摆脱“码农"



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今天我们来聊聊，  作为一个计算机专业学生该如何破圈？

  

摆脱迷茫，走出一条比普通人更加精彩的道路。

  

  

1.大学课程该如何学？

  

不管你是刚进入大学的新生，还是已经在大学学过几年的老生。相信你都有这样的感受:

  

你在大学，学到的一些编程知识与理论不能结合应用到项目中，你会的只是那寥寥可数的算法题。
你会感受到什么都学了，但是又感到什么都没学到位，因为真正做起项目来，你不能很好的应用它。

  

那么我们该怎样去学呢？

  

## 第一，你要  学以致用  。

  

绝对不能把视野局限在大学课本里的知识和题目。

  

在课上学习了哪些知识，就应该去联想到他能够去做什么样的应用。然后去网络上检索到一些开源的项目去见识、去学习。这会使你对知识的理解更加的深刻。

  

例如:

学习了基本的HTML，你就可以思考利用他去做一个人网站。

学习了python中的机器学习。你可以去做一些神经网络的项目，你可以部署一些开源模型等

  

这里我推荐一个项目开源网站GitHub

  


‍

https://www.github.com

  

  

## 第二，你要  理解课程重要性，  充分利用时间  。

  

须知大学生活的时间是非常充足的，除开专业课和非专业课，我们还有很多的课余时间，那么这些时间我们该怎么利用呢？

  

虽然上文有提到我们不能局限于课本的知识，因为它是不够的，但是这并不代表着它不重要。

  

### 计算机专业课程
，例如《计算机组成原理》，尽管他可能看似很多繁杂的概念。但是通过认真的学习，可以为你以后的计算机之路打好基础，把你很多的知识体系全部打通，形成一个知识树。

这是一个深耕多年的计算机前辈跟我讲的。

  

### 非专业课  
，大家懂得都懂。这些课上老师也不会特别注意你在做什么，你大可放心的做你的项目，写你的代码，学你的知识，尽可能把这段时间用到你的专业学习中。

  

### 课余时间
。在大学里，寝室是最不适合学习的地方，你的同学你的室友很多可能都在玩游戏，聊天，刷视频，在这样的环境下你或多或少会受到影响。尤其是在非985/211的学校

  

课余时间你可以去图书馆学习。这是一个特别安静的高能量场所。在这里，你的注意力，你的学习效率会大大提高。

  

  

  

## 2.大学要多做项目

  

在未来找实习，找工作的环节。很多boss查看你的简历后要找你面试，是因为你那几句个人简介和个人优势吗？

  

不，他看到的实际上是你大学年中所做过的项目，你的  项目经验  。通过查看你所做的一些项目，BOSS可以能够看出你的编程水平。

  

或许是因为他从项目中看到了你的学习能力，亦或者是从项目中看到了自己公司能够应用的场景，他觉得你对于他很有价值，所以选择了与你进行面试。

  

项目经历是你实力的象征之一

  

你可能问了，要去哪里找项目做呢？一个人做会不会太难了？

  

相信每一个学校都有  计算机实验室，还有计算机项目团队
。去找你们的老师，你们的辅导员了解这些团队组织，然后找到他们的信息，选择一个自己合适的团队或者实验室加入他们。

  

在团队中主动担当团队负责人。了解每一个项目的结构和组成人员，培养自己的领导力。同时把每天的项目进度反馈给代表老师，有问题及时询问。相信通过这些行动，你可以收获一个充实的大学。

  

  

  

## 3.多向外发展，去公司实习

  

现在大学和公司市场有这样一个现象:

  

大学的教育学习的知识，无法跟上外界公司和市场的需求。如果你所拥有的知识不能给外界的市场公司带来价值，那么他们就不会用你。

  

一个普普通通的应届生毕业没有实习经验，不能找到工作的现象很常见。

  

那么我们该怎么规避呢？很显然，在学好自己学校的课程的情况下，越早越好，去寻找一份实习工作。

  

提前适应以后的工作环境，跟进外界前沿的技术发展，了解市场的真实需求，决定自己的发展方向。

  

这些因素都决定了，  你需要成为一个怎样的人才。

  

  

言尽于此，希望我的理解能够帮助大家，在大学生活中走出一条更精彩的路。

  

  

  

  

  

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计算机专业学生该如何破圈？摆脱“码农”

![李沐创业一年人间三年.jpg](/static/img/55b852f15c2978e9c1dc5a93d2522e7f.%C3%A6%C2%9D%C2%8E%C3%A6%C2%B2%C2%90%C3%A5%C2%88%C2%9B%C3%A4%C2%B8%C2%9A%C3%A4%C2%B8%C2%80%C3%A5%C2%B9%C2%B4%C3%A4%C2%BA%C2%BA%C3%A9%C2%97%C2%B4%C3%A4%C2%B8%C2%89%C3%A5%C2%B9%C2%B4.webp)



#  李沐：创业一年，人间三年



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  **前不久，李沐在知乎上发布了一篇文章《创业一年，人间三年》，对自己过去一年的创业经历，进行了自我的总结。**

> ❝
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> 原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/714533901

##  介绍

在技术领域，李沐（Mu Li）的名字如雷贯耳。他是 **人工智能和深度学习领域的先驱之一** ，曾是 **亚马逊**
、卡耐基梅隆大学以及华盛顿大学的研究员。如今， **李沐转战创业，成立了公司** 。这一年的创业历程，对他而言，不仅是技术的创新，更是对人生意义的深刻探寻。

##  创业之难

###  一、创业的初心与决心

在Amazon工作了五年的LLM创业者，因为疫情的耽搁，直到第七年半才决定离职创业。这告诉我们，无论外部环境如何变化，追随内心的声音，把握时机，是创业成功的关键。

###  二、名字背后的故事

BosonAI，一个富有科技感的名字，源自量子物理中的玻色子，象征着项目与Amazon和Microsoft的联合背景。名字的选择，不仅是品牌的象征，也是创业者对科技和创新的热爱。

###  三、融资的波折与坚持

融资是创业过程中不可避免的一环。LLM创业者在融资过程中经历了领投方的突然撤资，但最终凭借坚持和努力，完成了融资。这提醒我们，在创业的道路上，坚持和应变能力同样重要。

###  四、技术挑战：与GPU的较量

购买GPU、解决供电不足、网络布局优化等一系列技术挑战，展现了创业者在面对困难时的创新精神和解决问题的能力。这些经历，不仅是技术层面的突破，更是对创业者意志的考验。

###  五、商业收入：第一年的收支平衡

在第一年就实现收支平衡，这在创业公司中并不多见。LLM创业者通过为大客户提供定制模型，展现了其商业模式的可行性和市场的需求。

##  总结

感悟： **创业一年，人间三年**

李沐常说，创业一年，如同人间三年。这不仅仅是一种比喻，更是一种深刻的感悟。在这短短的一年中，他经历了人生中难以忘怀的瞬间。每一个困难的解决，每一次突破的实现，都让他更加坚信自己选择的道路是正确的。

创业让李沐更加深刻地理解了时间的宝贵和生命的厚重。学术研究的成就固然重要，但在创业中，他体会到了一种全新的成就感。这种成就感，来自于看到自己的产品被用户接受，看到团队逐步成长，看到公司一步步迈向成功。

很喜欢这一句：

**如果有什么事这一辈子总要试下的，那就趁早。因为真开始后会发现有太多新东西要学，总感叹为啥没能早点开始。**


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李沐：创业一年，人间三年

![工作是第一生产力兴趣是第二生产力.jpg](/static/img/5f2bbabaee5e892119dd1b82ad0905cd.%C3%A5%C2%B7%C2%A5%C3%A4%C2%BD%C2%9C%C3%A6%C2%98%C2%AF%C3%A7%C2%AC%C2%AC%C3%A4%C2%B8%C2%80%C3%A7%C2%94%C2%9F%C3%A4%C2%BA%C2%A7%C3%A5%C2%8A%C2%9B%C3%A5%C2%85%C2%B4%C3%A8%C2%B6%C2%A3%C3%A6%C2%98%C2%AF%C3%A7%C2%AC%C2%AC%C3%A4%C2%BA%C2%8C%C3%A7%C2%94%C2%9F%C3%A4%C2%BA%C2%A7%C3%A5%C2%8A%C2%9B.webp)





#  工作是第一生产力，兴趣是第二生产力



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#  工作是第一生产力，兴趣是第二生产力

> 今天看书发现这样一个提问:
>
>  
>
>
> **作为一个智商普通的人，感觉大部分精力都被工作和通勤占了，想提升自己却没有时间和精力，请问普通人怎么提高自己?有什么原则和方法?**
>
> **  
>  **
>
> 这个问题相当有代表性,尤其是在职场中忙于工作的人。

##  工作是第一生产力

####

> 我们暂且先把 **提高自己** 定义为提高自己 **长期的、持久的赚钱能力**

###  谈谈价值

**首先我们考虑一下公司/老板为什么花钱聘请你去工作？**

很多人会说，因为你给公司创造了相应工资更多的价值。因为你的老板经常会这么说：”只要你给我创造价值，要多少钱都不是问题“，但实际上并不是这样的。

一个公司除了主营项目，很可能大部分业务都赚不到钱 。许多的战略性业务需要先投资，承受亏损，在扭转亏损这件事之前，都是不赚钱的。

但是这一期间老板还是会给你发工资。

> 所以我对于市场劳动力的基本认识是这样的： **价值不是你给老板赚了多少钱，而是你的劳动时间以及你所属劳动力的市场价值。**

而且这样的衡量水平对不同阶层的人来说，是最公平的方式。

不同的工作，付出不同的时间，薪水是不一样的。

> 第一这取决于不同行业、职业能力、的人才在市场上的劳动力价值。
>
>  
>
>
> 第二就是你的劳动时间。

###  怎么提高

> 但是不管你是做什么工作，除去周末的时间，以及加班的因素，你都要每天为工作付出至少八小时的时间。
>
>  
>
>
> 工作结束后你还要吃饭，娱乐，谈恋爱，刷手机。你几乎没有时间去提高自己了，哪怕是有时间，你的精力和 能量也非常少了。
>
>  
>
>
> 何况工作之外的时间都是碎片化的，都是剩余精力，这一段的效率相对来说是比较低的。

## **所以说提高自己的最好方法一定是工作。**

## **如果你觉得工作对自己的提升很少，那就尽可能换一份，让自己提高更多的工作。**

## **把握好自己的工作选择权，这是最优解。**

笔者自己也遇到过此类的情况，面试过很多公司，最后也拿到了几个offer。

其中一个在一个不错的城市，但是工作内容是洗数据、整理表格。作为计算机行业的从业者，这是我不能接受的。

何况目前自己处于提高技术的阶段，更多注重发展而不是薪资。所以我拒绝了，选择了一个适合自己发展学习的工作与环境。

##  兴趣是第二生产力

> 提高自己的方法，占第一位的永远是工作，但是如果你处于衰弱行业，也转不了型，对你人生而言， **兴趣就是第二生产力** 。但是这是有风险的，或许会很久。

每个人都有自己的兴趣。

你可能会发现某些人愿意付出花时间，精力，金钱。最终将自己的兴趣发展成了职业，收入也成倍增加。

工作是老板花钱买你的时间，兴趣是你用快乐买自己的时间。

某种程度上你也不知道它能不能赚钱，但是你喜欢，会自主的花时间去做。

当然这里的兴趣指的是持久的，长期的，不是三分钟热度。也不是对于暂时短期的热度风气的追随。

##  坚持的溢价是意想不到的

80后亿万富翁之一戴志康的一句话：

**执着不是为了一个看得见的结果坚持三年，而是为了一个看不见的结果坚持三年。**

这句话我自己也在践行着，相信自己可以做好自媒体，大胆表述自己进步过程的想法与思考。虽然内容不怎么优质，但是我会慢慢的提升。

这一过程中最重要的是”坚持“。把这个表达、向外输出坚持下去。

##  兴趣与事业结合

一般而言，人们对于自己的感兴趣的事都比较容易坚持，因为在这个过程中你可以收获很多快乐。

如果能把自己的兴趣和你的事业工作相结合，那是一件非常幸运的事。

如果这件事情还处于时代的红利期，那你简直是最幸运的人。

##  坚持

如果你真的很喜欢一件事，经过长时间的坚持和磨练，你必将有意想不到的收获。只是也许需要很多年。

  
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工作是第一生产力，兴趣是第二生产力

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![AI时代来临计算机程序员该怎么走好这条路.jpg](/static/img/59412fc4f14167db3d36136fc7407653.AI%C3%A6%C2%97%C2%B6%C3%A4%C2%BB%C2%A3%C3%A6%C2%9D%C2%A5%C3%A4%C2%B8%C2%B4%C3%A8%C2%AE%C2%A1%C3%A7%C2%AE%C2%97%C3%A6%C2%9C%C2%BA%C3%A7%C2%A8%C2%8B%C3%A5%C2%BA%C2%8F%C3%A5%C2%91%C2%98%C3%A8%C2%AF%C2%A5%C3%A6%C2%80%C2%8E%C3%A4%C2%B9%C2%88%C3%A8%C2%B5%C2%B0%C3%A5%C2%A5%C2%BD%C3%A8%C2%BF%C2%99%C3%A6%C2%9D%C2%A1%C3%A8%C2%B7%C2%AF.webp)




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  # AI时代来临，计算机程序员该怎么走好这条路
  
作为一个人工智能方向的AI程序员。

  

我经历了从ChatGPT的产生，到midjourney，Gemini，GPT-4o等AI大模型的出现。ai的能力已经从单纯的语言走向了图像，视频，语音等功能。相信各行各业的朋友都或多或少受到影响。

  


![image.png](/static/img/c33f7a710940eb39953d38470b76bbcc.image.webp)
  

有人欢喜，有人忧虑。欢喜在于你可以使用它提高你的工作效率，绩效。忧虑在于你可能会认为你的工作会被它替代，而丢了饭碗。

  

但我觉得这些担忧，在你看完这篇文章之后，可以得到很大的缓解。

  

分享一个我从小白走向AI程序员这一过程中的感想:

  

AI绝不会替代一个行业，他只会优化加速这个行业的发展。它只会淘汰掉那些不会使用AI提效的人。

  

  

所以跟进时代发展，才能不被时代淘汰。

  

  

  

接下来我将用我的亲身经历与感受与你分享该怎么去做

  

  

## 1.跟进前沿技术发展。

  

当一个新生的技术或者新产品出现在你的行业时，你需要去体验它，去了解它的使用方法。去跟进这项技术。

  

这并不是什么难事，你不需要去了解它的底层是怎样的，只需要会使用它就行了。因为技术是一直迭代的，技术是学不完的。

  

你需要做的是突破原有的技术屏障，不要固守在自己所拥有的技术上。

  

时刻跟进前沿技术发展，走在前沿。才不会被淘汰。

  

  

  

## 2.永远不要只埋头苦干。

  

前几天看到一篇文章《只有穷人才整天痴迷于技术》。很有感触，借此跟大家分享一下。

  

那些全身心投入技术的人，常常无异于牛马，或者更准确地说，成了劳作的工具。这些“牛马”们，无一例外，都面临着打工或被剥削的命运。

  

脱离纯技术的固执思维，探索更深层次的东西，如人性和商业操作的根本逻辑，是独立赚钱的关键。

  

不管什么技术都不是简简单单能做到的，花了时间精力去做之后你只能达到认知水平中的最高，实际抬眼望去
却犹如井底之蛙，还是没有不可替代性，然后只能感叹命运不公了。

  

那些做到极致的的人很少，那只能是前1%的那一批人。目前职场确实就这样，努力学技术还不如会吹牛，反正都是草台班子，哪都一样。

  

当然这并不是说学技术不重要。而是说不能只学技术。学习技术的同时，你需要去链接，去加入相关的组织和一些高能量的群体，向上交往。去寻找你的贵人，从他们身上获取有益于你的资源，助力你的发展。

  

  

## 3.程序员+自媒体之路。

  

这是一条怎样的道路呢？

  

指的是，  在自我学习和找工作的过程中，分享自己的项目经历和经验心得，以及自己对新鲜事物与技术的一些想法看法，分享到自己的自媒体平台。

  

为什么要这么做呢？因为空有一身技术是不行的，你还要被人发现，被人任用。你需要像销售一样把自己当成一个产品推销出去。只有别人发现你对他有很大的价值之后，你才会被任用。

  

这个过程中你需要用知识、用技术、用项目经历、用你的自媒体账号，来打造一个强有力的IP。只有这样，公司、社会需要你这样的人才之时，他们通过这种途径能够了解你，发现你，你才会被得到重用。

  

所以大胆去做，大胆去分享。  让自己所做的事情和想法让更多人看到。

  

  

最后希望所有人都能拿到满意的工作。

  

有方向，不迷茫！

  

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AI时代来临，计算机程序员该怎么走好这条路？

![AI技术发展变的是数据来源没变的是数据质量.jpg](/static/img/06e38194c4685d0f214bbaf3463350ea.AI%C3%A6%C2%8A%C2%80%C3%A6%C2%9C%C2%AF%C3%A5%C2%8F%C2%91%C3%A5%C2%B1%C2%95%C3%A5%C2%8F%C2%98%C3%A7%C2%9A%C2%84%C3%A6%C2%98%C2%AF%C3%A6%C2%95%C2%B0%C3%A6%C2%8D%C2%AE%C3%A6%C2%9D%C2%A5%C3%A6%C2%BA%C2%90%C3%A6%C2%B2%C2%A1%C3%A5%C2%8F%C2%98%C3%A7%C2%9A%C2%84%C3%A6%C2%98%C2%AF%C3%A6%C2%95%C2%B0%C3%A6%C2%8D%C2%AE%C3%A8%C2%B4%C2%A8%C3%A9%C2%87%C2%8F.webp)



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# 变的是数据来源，没变的是数据质量


今天偶让看到一段讲的很不错的话，分享给大家

  

#  变的是数据来源，没变的是数据质量

> 需求一直在那里，但是一直没被满足好。

以前的数据散落在各处，就像大众点评上找餐厅，我们通过搜索引擎获得了一些坐标，并前往去寻找。

**现在的数据则被汇聚到了模型里，就像一个中央厨房，我们可以随时打开一份预制菜，在家食用。**

**但是预制菜单，就是不太新鲜，所以我们做了定期更新RAG，MT AI 预训练，获取新鲜的实时信息。**

大到金融、医疗，小到生活百科，我们的需求一直是高质量的数据，高质量的信息。但需求从未被满足。不管是模型预训练的数据，SFT的数据，还是RAG的数据，质量都是第一性原理。

> 好数据出好结果，没有捷径，从未改变。

前几天和一位朋友事吃饭，他说了一句金句

> 最近的 AI 资讯真是噪音。

**原因是 AI 技术的进展很小，可用性也不高，关注这样的资讯，反而不如花时间深度思考和执行** 。

这句话其实得很多人的共鸣。

本质是因为每个人所需要的好数据也是不同的。

自己不需要的信息，其实就是噪音。

人们需要的从来不是那么多信息，而是自己关心的信息。

**如果 AI 对你的兴趣有足够多足深的了解，就会成为比推荐算法更强的推荐引擎。**

**需求如山，而山，一直在那里。**

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变的是数据来源，没变的是数据质量

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