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哈根达斯
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在了解《黑神话:悟空》制作过程后，它居然治愈了我的焦虑 现在这个时代，大家都讲究快，不管做什么事都想快速达到目的，比如学一门技术，恨不得希望今天就马上学会，开发一个项目恨不得今晚就要上线，因为整个社会环境都是如此，所以很多人都感到非常焦虑，深怕自己慢了一会就被人甩在身后，很难翻身，之前很长一段时间我都这样的状态，但最近慢慢的调整心态后，这段时间身心都感觉轻松很多。我是怎么变成快节奏的我不知道是不是因为工作环境的关系，我一直在从事代码开发和团队管理相关工作，很多时候领导对工作时间有很高的要求，因为客户总是希望今天提的需求，明天可以上线，老板又总是希望这个项目明天可以验收回款，所以从14年毕业工作后，我一直处在一个紧绷的工作状态，这种工作状态渐渐影响到我日常学习生活，比如我希望快速的学会一门编程语言，最好就是这周学会，下周可以使用，我开始不太愿意做饭了，都是点外卖或在外面随便吃一点，吃饭效率更加快，我也开始不再看书了，都是从日常的琐碎时间中看看公众号文章或者短视频。开始做自媒体和独立开发者后，我因为之前的坏习惯，给自己定一个很紧凑的时间计划，比如希望自己每天都要更新文章，希望这个月要有一定的阅读量和粉丝，希望自己两周可以开发出一款产品并上线，早点可以实现营收，经常会给自己的压力很大，哪天一旦懈怠都觉有些愧疚《黑神话:悟空》点醒了我这两周这个游戏非常火，虽然我没有在玩这款游戏，但不得不说这个游戏出现的意义是非常重要，因为他是第一款以中国IP火爆全球的3A大作，更多人看到的是它对于中国文化宣传的贡献。当我去搜索这款游戏的开发公司和制作人的时候，它又给我带来一些不一样的思考，我想很多人都知道中国头部游戏公司应该是腾讯和网易这两家公司，但为什么这两家公司一直在做快餐类游戏，却做不出黑神话悟空这样出色的游戏，因为他们都想挣快钱，游戏科学这家公司我真的没想到，它居然可以投入7年的时间去研发打磨这款游戏，7年时间里这款游戏没有给游戏科学这家公司带来任何收入，但他们却还一直坚持做自己喜欢的事情，最终才能拿到这样的成绩。知道这些后，我开始反思自己，为什么会一直有这种快节奏的心态？自己为什么不能慢下来去深入学习一些东西？为什么不能慢下来好好制作一款产品？现在的快生活节奏是我想要的吗？经过了一夜又一夜的思考后，我开始学会包容自己，开始不再强迫自己每天都去学习新知识，也不再强迫自己每天新上线新功能，公司的工作也不再强迫自己每件事都做到100分重新开始慢生活为了调整自己的工作和生活状态我从上周开始慢慢改变自己的心态和工作生活方式，比如：每天按时上下班，下班后没有必要的话，不再处理公司事务，并告诉自己不管你做得多好，如果公司不是你的，那就不要这样劳累自己，因为你也不知道这家公司明天是否还会存在，如果这家不行，下一家更好。每天学习一点知识就好了，没有必要一天把三天的课程学完，保持每天进步就行了，学习贵在长期的坚持，海纳百川，点水穿石不再强迫自己高产出，文章短视频有灵感的时候就更新，粉丝阅读量不要在意数量，完成产品的新功能没必要一天就上线，日积月累把产品打磨好就行了，告诉自己要享受做这些事情的过程，而不要过于关注结果，把事情做好就行了，毕竟三分天注定自己做早餐，下班后在家里自己做饭经过一周的调整，感觉自己睡觉更安稳了，吃饭也更有胃口，焦虑也变少了很多，如果说我毕业后的第一个10年是为了工作打拼，那从现在开始，我希望自己后半生可以为自己和家人而活，同时我也希望看到这篇文章的人，可以重新找到适合自己的生活状态。我是才哥，我希望自己在2027年前可以实现不上班也可以赚到钱，一个坚信长期主义的独立开发者。如果这篇文章对你有所帮助，还请花费点时间点个赞+在看+分享，让更多的人看到这篇文章。 -
上班当牛马很累？如何成为成功的独立开发者走上逆袭之路 本文探讨了如何成为成功的独立开发者，包括可能需要身兼数职，如 UI 设计、代码编写、运营推广等；要利用自身资源做能做的事，如借鉴、外包；产品应精简，遵循二八法则；心态不能急躁，要享受作为独立开发者的过程，长期打磨完善产品当你看到这篇文档，那么你一定有想自己开发一款产品的想法。如何成为一个成功独立开发者？我本身也有10多年的开发经验，也自己做过一些产品，我自己的经历和经验发表一些我自己的看法。一、你可能需要身兼数职如果你想自己开发一款产品，那么你可能将会为这款产品身兼数职，开发完成一个产品，需要完成需求调研，产品的设计，代码编写，上线推广运营等多个工作，如果条件允许的情况，我更建议你邀请身边的好朋友一起来参与这件事情，或者将部分工作外包，但是多数情况下，可能这件事是需要你自己亲力亲为，你可能不得不学习以下的技能：UI设计，为让你的页面更加好看，这样才能留住用户代码编写，前端开发+后端开发，把设计和想法实现出来运营推广，发文章，发视频，做分享，想尽一切办法让更多有需求的用户看到你的产品其他技能，运维，产品思维，盈利模式设计所以，想做好一款成功的产品，需要拥有更宽广的能力，以上的事情在大公司中基本都会有专门的岗位负责二、利用自身的资源做能做的事情做为一个普通人，我们很难身兼数职并把每件事情每件细节做好，更多情况下，想到要一个人学那么多东西很容易就会选择放弃。而这时我们需要转变自己的思维，并且调动一切可用资源去完成这件事，比如没有设计能力，那我们就去借鉴别人的产品，很多创新都是从借鉴中来，不要闭门造车，专业的设计太难，那我们就用画草稿原型的方式做设计，如果对设计有很高的追求那就花钱找人做设计，其他的工作也是按上面说的方式去实现，通过自己学习，参考他人作品或代码或开源项目，或让别人来为我们完成工作，比如我更擅长写编程，最近做的两个产品，有一个是在闲鱼找专业的设计师，而另一个是自己画的原型。三、不要贪多，只做简单有用的产品实时上，我们很难每一款产品都能得到回报，要了解二八法则定律，一个产品的功能只有20%是我们经常使用的，而我们开发的产品只有20%能得到收益回报，比如淘宝我们更多只是使用了下单购买，微信我们更多只使用了聊天功能，通过这个二八法则，那我们产品一定要尽可能精简，可有可无的功能不要开发，让用户能更直接使用到他们想使用的功能。做为个人开发者你每一款产品不要超过10个页面，并且它只解决一个问题，精简的产品模式更符合个人开发者，毕竟做为普通人,我们的能力和资源都是有限的，比如我曾经做的插件功能，只有打印功能，但是流量和需求也并不少，收益也很客观,也不需要太多的维护和更新工作四、一定不要急躁我知道大家都想通过开发一款产品，能尽快的变现，但是我希望每个人看到这篇文章的人不要太急功近利，讲自己的心态放平和，不要想着开发一款产品从而能赚到钱，然后拼命的学习而去开发，实际上这样的心态过程和结果都不太好。我们应该要学会享受做独立开发这件事的过程，如果你还在上班那我们把这件事情做为长期的计划，一年开发3-4个产品那就足够了，但如果你不太幸运,目前没有工作和稳定的收入来源，希望通过独立开发产品这件事来获取收入，那我建议你应该考虑从别的地方获取收入来源，毕竟这件事情可能没你想得那么赚钱。我更多的希望每个独立开发者每天能完成几个小功能，优化几个逻辑慢慢打磨完善产品，周而复始，日复一日，这样反而更有可能成功，如果只想着赚钱，钱反而会离你原来越远，而当你更专注于如何让你的产品帮助用户更好解决问题，那钱会自己向你走来。我是才哥，我希望自己在2027年前可以实现不上班也可以赚到钱，一个坚信长期主义的开发者。如果这篇文章对你有所帮助，还请花费点时间点个赞+在看+分享，让更多的人看到这篇文章。
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开发者必备：如何快速定位并解决代码中的Bug？ 在软件开发过程中，Bug是难以避免的问题。本文介绍了六种高效的Bug排查方法和工具，包括从异常控制台或日志中分析问题、利用AI技术辅助排查、搜索网络资料、查阅官方文档、参考开源项目的issue以及直接看源码或进行源码Debug。通过这些方法，开发者可以更加迅速地定位并解决问题，提高工作效率。文章最后还提供了擦个亲自录制的解决问题的视频。在平时开发的工作中，我们多少都会遇到Bug一些问题，今天我分享一下平时我如何去排查Bug问题。（1）从异常控制台或日志中分析问题我遇到很多的开发人员，遇到问题了不去看错误提示，就到处问人，实际在平时的大多情况下，编译器已经很清晰告诉你哪行代码是什么问题报错了，所以开发人员要了解如何通过控制台快速定位到错误问题，在线上环境中一定要开启运行错误日志保存，在关键位置记录日志记录(2) 利用AI排查问题现在科技已经发展非常快了，AI可以帮你识别异常印象，并给你处理建议，极大的提高了我们的工作效率，这里很推荐大家使用tongyi这个插件，他处理异常排查外，还有编写代码等建议，用上他让你可以早点下班。（3）google或者百度微信搜一搜查资料如果AI没有很好的解决我们问题的时候，我们可以上网去查询我们对应问题，比如把错误信息关键词进行搜索“ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero”，但是不得不错，大多数情况下真的没有AI来得快，特别是百度和国内的环境，体验兼职不能言语，广告多，cv大法复制粘贴还要我登录，而且答案参差不齐，需要你有一定的判断经验，不然也真的很浪费时间，而且很容易出隐藏BUG,建议优先google,微信搜一搜，然后在用百度，不过百度自从有了文言一心后情况好转了一点（4）官方资料，文档和API针对该模块和功能阅读官方的文档，如果是英文文档的话可以借助AI进行翻译，但是能不能找到问题还是比较靠运气的，概率大概50%，例如我在使用langchain的时候都是先阅读官方文档他是如何使用（5）开源长仓库的issue在使用一个开源组件的时候，我们遇到的问题大概率都会已经有前辈踩过坑了，但是可能会分为几种情况，第一你看到和你一样的问题，有人回答了处理方式，第二种是bug，要么你自己改源码，或者修改版本号，我有好多次的问题解决都在这个上面找到答案(6) 看源码或源码Debug有时候确实是需要看源码才能找到问题，所以需要有一点的工作经验，通过debug等方式进行排查，纠结是框架的源码问题还是我们的参数使用不当，现在开源框架或者工具源码注释还是清晰的，而已多读一些源码也有助于你编程能力的提高(6) 请教同事或者朋友经常有朋友和同事问我问题，我并不排斥帮他们解决问题，有时候还挺高兴的，看我牛逼吧，但是问同事或者朋友问题前，自己先对上面几种方法进行尝试，并且在问问题前先咨询下对方是否有时间，我不是很喜欢自己都不去思考，就直接去问别人那些同事（遇到过一些，不多），因为有时候帮他们处理问题的时候看控制台一眼就知道错误在哪里了，所以在问别人前自己先进行思考和尝试处理（下面配图随便写的，装下B）
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聊聊AI人工智能的发展史，机遇与挑战，中美 AI 实力差距 文章首先介绍了人工智能的定义及目标，阐述了其起源和发展历史，包括不同阶段的特点。接着详细列举了 AI 在多个领域的应用场景，如智能家居、工作、军事、医疗、政治等。然后分析了 AI 带来的提高生产力、促进创新、提升教育等机遇，也指出了算力、环保、安全等需突破的问题。最后对比了中美在 AI 领域的人才储备、算力、芯片、电力等方面的差距，强调了掌握 AI 对个人和社会的重要性嘿，大家好我是才哥，咱今天就来聊聊人工智能，“A爱” 哈。一、啥是人工智能（AI）人工智能（也就是 AI 啦）呀，就是靠计算机系统去模仿人类行为的一项技术。它的目的呢，就是让机器能去干那些通常得靠人类智慧才能完成的事儿。AI 靠着数据训练还有算法，能让计算机“学会”东西，还能“思考”，然后就能处理各种复杂的问题啦。二、AI 的发展历史（一）起源AI 这个概念最早是一个超厉害的英国天才数学家、逻辑学家、密码学家还有计算机科学家艾伦·图灵提出来的。在 1950 年的时候呀，他发表了一篇超有名的论文叫《计算机器与智能》，还提出了图灵测试呢，用这个来看看机器是不是真的有智能。到了 1956 年，约翰·麦卡锡在达特茅斯会议上正式说出了“人工智能”这个词儿，从这时候起，AI 就作为一门学科诞生啦。（二）发展历史1950 - 1960 年：这是初步探索的时期哟，研究者们试着设计一些能解决简单问题的程序，像逻辑推理呀、玩游戏啥的。1970 - 1980 年：这时候 AI 就遇到瓶颈啦，因为计算能力不行，数据也有限，所以发展得就挺慢。举个例子哈，1973 年的时候，英国政府觉得 AI 进展太慢了，就减少了对 AI 研究的资助，这段时间就被叫做“AI 冬天”。1990 - 2000 年：嘿，这时候 AI 就进入复兴期啦。因为计算机硬件性能提升啦，互联网也普及了，还有大数据也兴起了，所以 AI 又重新受到大家关注。1997 年的时候，IBM 的深蓝计算机打败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫，这就显示出 AI 在特定领域那超强的能力呀。2010 年 - 现在：深度学习一崛起，就推动 AI 进入新的发展高峰啦。2016 年，AlphaGo 打败了围棋世界冠军李世石，这就标志着 AI 在复杂决策领域有了重大突破。现在呢，AI 技术已经在各行各业都用上啦，像医疗呀、金融呀、教育呀、交通呀等等。全世界范围内，对 AI 技术研发和应用的投入一年比一年多，都形成一个庞大的产业规模啦。比如说，根据 Statista 数据，2020 年全球 AI 市场规模大概是 270 亿美元，预计到 2025 年就能达到 1900 亿美元呢。三、AI 应用场景（一）智能家居语音助手：像百度的小度智能家居、小爱同学、Apple Siri 这些，你可以通过语音指令让它们控制家电呀、查询信息呀、设置提醒啥的。这些小助手呢，是通过自然语言处理技术来理解你说的话，然后再去执行相应的操作。智能家电：像智能冰箱、扫地机器人这些，它们能根据你的使用习惯自动调整工作模式，让你的生活更方便。比如说，LG 的智能冰箱能根据你冰箱里存的食品情况给你推荐菜谱呢。（二）工作客服机器人：好多公司都已经用上 AI 驱动的客服机器人来处理客户咨询啦，这样服务效率就高多啦。就像京东的“叮咚”客服机器人，它能处理 80%以上的在线咨询呢。办公自动化：像国内的 WPS 还有微软的 Microsoft Office 365 办公软件里都有 AI 功能哟，可以自动整理数据，还能生成图表呢。（三）军事无人机：AI 驱动的无人机可厉害啦，能执行侦察、监视还有攻击任务，这样就减少人员风险啦。比如说美国军方用的 MQ - 9 收割者无人机，它飞行和识别目标的能力都高度自动化。预测分析：用 AI 技术还能进行战场态势分析和战略制定呢，这样决策就更准确啦。像以色列的 Iron Dome 防御系统就是利用 AI 技术来分析和拦截来袭导弹的。（四）医疗诊断辅助：AI 系统可以分析医学影像，帮医生诊断疾病，像早期癌症检测啥的。比如说 Google 的 DeepMind 开发的 AI 系统，它检测乳腺癌的准确率比人类医生还高呢。个性化治疗：通过分析患者的基因数据和病历，AI 能给出个性化的治疗方案。像 IBM Watson Health 已经在全球好多医院用起来了，能帮医生制定癌症治疗方案。（五）政治选举预测：AI 模型可以分析民意调查数据，预测选举结果哟。比如说 2012 年美国总统大选的时候，Nate Silver 就用 AI 模型成功预测了所有 50 个州的选举结果。政策分析：AI 技术还能帮忙分析和评估政策的潜在影响，辅助决策制定呢。比如说 AI 模型可以模拟不同政策对经济、环境和社会的影响，这样政府就能制定出更有效的政策啦。四、AI 带来的机遇（一）提高生产力AI 可以把好多重复性的、麻烦的任务都自动化啦，这样生产效率就提高啦。比如说用 chatGPT 写论文或者编程，在制造业里呢，AI 还能优化生产流程，减少浪费，把产品质量也提高。像德国的西门子公司用了 AI 技术优化生产线，生产效率就提高了 20%呢。（二）促进创新AI 技术能分析大量的数据，然后发现那些藏起来的模式和趋势，这样就能促进技术和商业创新啦。比如说 AI 在药物研发里的应用，能大大缩短新药的研发周期。辉瑞公司用 AI 技术分析好几百万种化合物，就成功发现了好几个潜在的新药候选物呢。（三）教育AI 可以给你提供个性化的学习体验哟，它会根据你的学习进度和兴趣，给你定制教学内容，这样学习效果就更好啦。比如说 Khan Academy 就用 AI 技术分析学生的学习数据，然后给出个性化的学习路径和建议。五、AI 需要突破的问题（一）算力AI 模型训练得要好多计算资源呢，特别是深度学习模型，对算力的要求更高。现在呀，算力的瓶颈就限制了更大规模、更复杂模型的研发。比如说，训练 OpenAI 的 GPT - 3 模型得要好几千台高性能 GPU，还得花好几周的时间呢。（二）环保大量数据中心运行还有 AI 模型训练得消耗好多电力，这就带来环境负担啦。怎么实现高效、节能的计算可是个得赶紧解决的问题哟。比如说，估算一下，数据中心的能耗都占全球总能耗的 1%以上啦。（三）安全AI 技术发展得这么快，也带来安全和伦理问题啦。比如说自动驾驶汽车的安全性呀、AI 系统的决策透明度呀，还有可能带来的失业问题啥的，这些都得大家一起讨论讨论，想办法解决。比如说特斯拉的自动驾驶汽车出了好几起事故后，大家就都开始广泛讨论它的安全性啦。六、中美在 AI 领域的差距（一）人才储备美国在顶尖 AI 人才储备和科研力量上是有优势的。根据 LinkedIn 的数据，美国有超过一半的全球顶尖 AI 人才呢。不过中国这些年也在积极培养 AI 人才，在一些特定领域也有显著进展。估算一下呢，中国得花至少 10 - 15 年的时间，才能在 AI 人才储备上达到美国的水平。（二）算力美国的科技公司像 Google、Amazon 还有 Microsoft 都有超强大的计算基础设施，中国也在加大投入，建自己的计算平台和数据中心呢。比如说，阿里巴巴在 2020 年就宣布要投资 280 亿美元用来建云计算基础设施。（三）芯片美国公司像 NVIDIA 和 Intel 在 AI 芯片领域那可是占主导地位哟。中国也在积极推动自主芯片研发，不过在技术积累和市场份额上还是有点差距。比如说，华为的 Ascend 芯片在国内已经有一定市场啦，但跟 NVIDIA 的 GPU 比还是有差距。（四）电力AI 计算得要好多电力支持呢，美国在电力供应的稳定性和成本控制方面有优势。中国在大规模部署新能源方面有潜力，不过还得进一步优化电力分配和管理。比如说，中国的可再生能源装机容量在世界上都排前面啦，但分布式能源的有效利用还得改进改进。人工智能这可是个前沿科技哟，已经在咱们生活的方方面面都有深远影响啦。从智能家居到医疗诊断，从自动化工作流程到军事应用，AI 正在改变咱们的世界呢。虽然说面临着算力、环保、安全这些问题，不过 AI 还是给咱们带来了无限的机遇和希望。中美两国在 AI 领域各有各的优势，以后的竞争和合作会让这项技术发展得更好。了解和掌握 AI 呀，不光是科技从业者的责任，也是咱们每个人迎接未来的重要任务。咱们通过不断学习和适应，就能更好地利用 AI 技术，让生活质量提高，让社会进步哟。咱们得好好应对 AI 带来的挑战，充分利用它带来的机遇，创造更美好的未来。
