Casual Chronicles
Casual Chronicles （生活杂谈）
记录对学习、生活、社会的一点想法，或是一些看到的有意思的内容！
2025
7.25
听了UC Berkeley的CS61A 感觉US的CS课程比国内超前太多了！图文并茂、简洁利索、一目了然的！他们注重编程思想的培养，和项目实战，在实践中感受编程的魅力！而我们的老师总是长篇累牍的教授语法知识，煞是枯燥无味！
8.12
在AI高速发展的当下，我们计算机专业的学习也应该与时俱进，从前我总是习惯于看书学习，从最基础的点开始将知识吸收，往往还没做出什么成果，学习的热情就被消耗殆尽，感叹一句“真难啊”！但是现在有了AI的帮助，我们的学习或许可以不那么注重细节，可以自顶向下的，得“意”忘“形”的，我们只需先了解其大致框架、工作原理，再利用AI在框架中缝缝补补，哪里有问题去学哪里，这样不仅可以短时间内做出一定成果提升成就感，同时也避免的花费大量时间摄入无用或极少使用的知识！
8.15
今天和高中同学聚餐，聊完心里挺多感触的——不同学校的教材、教学进度和深度，差别真的太大了。
之前刷手机看到BUAA的学生，大一上学期专业课的期末大作业，那难度望而生畏；饭桌上也听同学说，他们课堂上在学用MATLAB做人脸识别，可我们现在还在跟基本语法死磕。
回头想想自己的进度，才更真切地感受到学校层次带来的差异。好学校的学生和老师要求本就更紧迫，反观自己，如果没有这种外界的推力，恐怕真会像温水煮青蛙，在不知不觉中就被环境带着，慢慢落后于时代，也落后于那些本来就走在前面的同学。
尤其佩服一位在top3的同学，大一学年不仅保持rank1的高绩点，还能从零开始，一年里啃下那么多CS基础知识，跟着导师做各种项目。
我也知道不能好高骛远，但还是得时时抬头看看更高的山。不用急着跟别人比，但得给自己找些“自驱力”，别停下往前走的脚步。
8.16
看到同学学习进度之快、掌握之扎实，瞠目结舌！
确实之前不应该焦急的广泛学习各种语言，c++、Python、MATLAB，现在发现其实仅仅需要学明白c++，其他语言的学习都是以天可以进行速通的，AI时代纠结于底层语法更是没有什么必要的，“AI能完成的 都不需要我们进行学习”，这意味着我们可以更高效的进行项目的学习和开发，速度与效率大大提升！
8.18
看到老卫（柳伟卫）的博客 - 关注编程、系统架构、性能优化
从2009-2025年，持续不断的进行博客创作，从开始的Github教程，这一步步见证了从小白到大佬的蜕变之路，也更加坚定了我持续学习进行博客创作的动力！
8.22
开会区up主太精辟了！暑假，越来越形同虚设了
“不要在迷茫的时候，盲目堆积工作量来麻痹自己”
9.20
很久没有在这个栏目更新了，今天去面试数学建模协会，又回想起之前国赛的过程，SPSS不到一个小时基本上大部分常用的操作都掌握了，操作简单上手快，但是为什么相比之下学习路线更加陡峭，使用起来更费时间更为复杂的Python，在很多大公司或是金融量化领域仍然使作为主力工具进行数据分析、模型构建和预测？个人思考+AI总结大概有一下几点：
- SPSS闭源收费，使用起来成本较高，而Python开源使用起来更加方便
- 也是我们在比赛中遇到的问题，SPSS几乎不怎么生成中间数据，导致我们对数据处理的过程难以进行审查和复现，而Python可以通过Git版本控制记录每一步操作，对中间结果进行输出调试，过程更加透明
- SPSS处理数据数量级较小，而Python可以通过分布式计算、并行计算等技术，处理更大规模的数据，更适合与商业数据量较大的情况
- SPSS是相对独立的桌面软件，而众所周知Python是胶水语言，可以连接Sql等数据库，通过处理后的数据可以直接与其他如在线API、Web框架无缝衔接，提升整体效率
11.14
世界就是一个巨大的信息差！接触越多，越发现人的能力常常是被现实逼出来的。勇敢跨出舒适区，找到对的方法，真的能让努力事半功倍。
就像我以前总觉得，做网站就得老老实实啃透前端三件套，再用PHP或Java一步步写后端，接着买服务器、部署上线……整个过程仿佛一场漫长的修行。后来才发现，原来早有WordPress、Figma、Vercel这些工具和平台，让建站变得像搭积木一样简单。
如今在AI的辅助下，很多曾经必须踩的坑、必须绕的弯路，现在都能轻松跨越。信息差一直都在，善用它，我们甚至能走得比想象中更远——这足够“招摇”，也足够聪明。
12.1
今天是计算机组成原理实验的初体验。我照着教师版 PDF，拿着现成的代码压缩包，一步步完成工程创建、代码导入、编译仿真，最终生成二进制文件并下载到 FPGA 板子运行。做完后我忽然觉得，或许不是高校计算机教育本身不行，核心矛盾在于高校课程设计的高难度，与学生智力发展、知识储备的不平衡不充分之间的错位。
就像我一直认为的课程的精髓其实都凝结在课设报告里，那是对所学知识的实际运用与深度沉淀。如果所有实验 —— 不管是数电还是计组，从仿真、代码到课设报告，都能亲手逐字逐句编写，每一段代码、每一个步骤都做到知其所以然，这样的钻研劲，毕业后大抵也不愁找不到工作。
但现实是，为什么大家会觉得 100% 完成布置的任务如此困难？以我们矿大计院的课程设置为例，数电本是先导课程，却没有电路相关知识的铺垫，更关键的是，数电学习的硬件语言是 AHDL在Quartus II上仿真 ，这种语言适用范围极窄，仅适配 Altera 公司的板子；而计组实验却要用 Verilog 语言在 Vivado 上操作。两门课程看似存在承接关系，实际内容完全割裂，之前学的知识用不上，无法融会贯通，自然加剧了学习难度。
12.15（补档）
原本是要和老师去交流大创事宜的，正好老师是CSP课程负责老师，遂我们几人进行了深入的交流，蕾丝是学生代表和教师代表谈判的大揭秘哈哈哈，收获颇丰。下面简要概括总结一下谈判的结果，按照个人意愿进行排序！（当然了屁股决定脑袋）
- 按照开学指定的规则，210个人全部挂掉，毫无争议，大家都轻松（就是导员啥的可能不会很同意），毕竟这是培养方案一开始就制定好的，不可朝令夕改（且CCF协会承诺难度不会有太大的波动，因而个人也认为无需过多担心“命运掌握在别人手里”）。
- 给未及格的同学看步骤代码给分，但总评也只在60、61附近浮动，着重筛选那些没血只知道cin cout骗分的，然后根据增加分数的平均分给有分的同学在原分基础上进行相应的补偿，若补偿前后已超出满分的上限300（事实上是295分左右）分，则在平时分上座相应补偿，保证原有的排名不会发生变化。这种事实上应该大家都可以接受，有分的绩点得到了提高，没分的也无须担心挂科，皆大欢喜，但就是所谓“看代码”可能存在较为主观的因素，也可能导致下届学生的松懈心理，影响不好。
- 给所有没分的同学60分，先不算挂科，然后在明年3月份的CSP考试中再次测试，但是相应标准会有所提高150分，若仍未达到要求则按原方案挂科处理。对加权绩点而言本身没有任何影响（毕竟补考通过就是60分），只是在教务处是否会存在一个挂科的记录。
12.16
不知道是专业使然，还是天生对新鲜技术的兴趣，常常在社交媒体上关注各种有意思的AI工具。每每有大厂推出一个新的大模型，“前端已死”的声音便会冒出来，起初看演示视频还真会深以为然，但一年前端“死”几十次，便也有些审美疲劳了。 不过那些真正有突破性的创意，却能一直留在我脑海里。现在把这些曾经惊艳我的瞬间记下来，既是对前沿科技发展脉络的梳理，也算是记录自己一步步探索的经历吧：
- 最初的记忆要追溯到10月份刚开学那会儿敲代码，看到有博主推荐的通义灵码VScode插件（当时只以为在ide里的AI才是能生成代码对expert），将我屡次无法通过的代码复制过去给AI，AI 居然一眼就 get 到我的思路，还精准指出语法错误并给出改正方案！简直是一个心灵相通的知己，能力PRO版本！
- 只可惜后来总认为AI仅仅是辅助工具，没预料到后来的发展如此之快，仍然坚持“古法编程”，一点点抠前端代码，html，css，javascript三件套的细节，对AI等工具的探索也就慢慢陷入了停滞
- 时间一下跳转来到7月，期末考完准备重启博客项目，给博客制作封面，去各种网站上寻找不是画质不清晰，就是有水印，或是无法展现特性不能完美适配我的博客个性化内容，看到同学的博客和一些公众号吉卜力画风便上网搜寻起来，发现Sora，能够高质量文生图，时不时还能有点创造点意料之外的惊喜！
- 再往后就来到11月中上旬，要完成CSP课设项目，之前用的 AI 要么扛不住 600 行以上的代码量，要么只能把所有代码堆在同一个主文件里，跨文件适配能力极差。正巧刷到网上 “一人公司” 的概念，说零基础也能做前端网站，还看到 GLM4.6 的测评，说它编程能力媲美 Claude 和 ChatGPT，价格也能接受，我火速下单尝试。这下正式步入vibe coding的旅程，完全解放双手，无需敲一行代码，还可以自动执行cli，只需要 detailed prompt+enter即可完成项目，比起之前把代码复制到聊天框里的用法，简直是质的飞跃！（事实上，在此之前已经使用过trae插件和app，但效果远远不如这个惊艳，反应速度慢，正确率低仍是痼疾）
- 而最近的一次或许就是慷慨且大方的Google的NotebookLM，信息图和PPT的功能最为惊艳，喂给他上万字的创业计划书也能也能提取出关键信息制作出信息图（一开始不知道可以定制，全是默认的，PPT效果就很一般），审美也非常在线，分条目罗列一个个气泡图，里面与文字的适配图片形象生动，确实让人眼前一亮！后来看到PPT也可以定制提示词，就尝试使用蜡笔小星画风制作一版，没想到还有结合动画人物的剧情设计将整个商业计划书的内容串联起来，通过案例引出痛点，一步步的推出我们产品的创新点、优势、目标客户，一个人物的个性就是一页小标题，比单纯套模板、插文本框的 PPT 效果好太多了。
而且重点是这些工具中除了 Claude，大多都有免费额度，真的很难想象付费 Pro 版会有怎样更突破想象的表现！最后再来简单预测一下后面会给我一点“小小的震撼”的方向吧：类似Sora文本生成视频的免费版本开放，正如许多自媒体上面reality virtual傻傻分不清楚的效果一般，希望不远地将来就能体验到！在多提一嘴，希望国产大模型也能迎头追赶，在图、视频等多模态领域在国际上也能有一席之地！
1.12
今天看了《寻秦记》电影版，情怀50%、BGM40%、剧情10%；单单作为一部电影那毫无疑问是失败的，反派站不住脚的计划，莫名其妙、生硬唐突的父女感情戏，穿越剧拍成科幻片：2025年的剧情设定，却使用着天马行空的飞行器飞来飞去到处穿梭，倒是给古校长拍爽了，调兵遣将运筹帷幄哈哈哈。这一切无不透露着这是一个烂片的本质！
但又怎么样呢，花顿饭钱感受一下情怀也是值得的（为古校长来一趟也是值得的）（甚至我知道那30块钱的一部分可能未来会变成山区小学墙上的一块砖），回忆起从前小学、初中、高中每年都会拿出一个暑假/寒假来二刷一遍剧版，迄今看了大约也有三四遍了，尤其是BGM一响，从前晚上写完作业和爸爸妈妈一起追剧的日子又浮现在脑海里（尤其还有疫情那段时间），这部影版也算是对我青春的一个答复吧！
因此，总的而言，对于完整刷过剧版的观众来说还是非常值得的，大部分人物都有出场，虽然20多年时间的痕迹无法抹去，但BGM一响，回忆还是会扑面而来！（y1s1林峰现在确实成熟多了，帅！）对于纯路人，可能就不是那么推荐了，没有情怀支撑恐怕看起来就很煎熬了~
2.4
这次美赛的过程实在是太绝望了，以前认为比赛的时候我不会遇到网上各种抽象的队友，没想到还是碰上了，意料之外，但就当做是丰富一下我的人生经历吧！
第一天六点发布赛题，我还担心队友会不会压力我没有六点起来看赛题，还特意睡醒发个表情包暗示我已经起来了，结果他们比我松弛的多，快十点钟才起来，由于我下午要去母校行（预估2-3h），这个学校确定的时间，我也无法取消，想着时间比较短稍微耽搁一下，最好上午能够确定赛题，简单确定一下方向和分工，这样也不至于下午我不在无人讨论，结果依然杳无音信，突然队友跟我说感染诺如病毒发烧了，我心里咯噔一下但想着今天好好睡一觉冲个热水澡应该也没啥问题，但这却为日后埋下了隐患。到了下午我回到家，由于我和一个队友都比较了解篮球NBA，便提出以D题作为基本方向，题目建议以WNBA作为研究目标，便上网寻找材料，可这才发现WNBA公开的资料少得可怜，再加上题目比较开放，需要纳入考量的数据太多，我们便又动摇了，晚上十一点临阵切换C题（其实是因为我一直没怎么看C题，想着可能需要某一专业的特定知识才能解决），于是第一天就这样结束了，勉勉强强确定了赛题。
完蛋，发现写成流水账了，还有很多感想现在记不起来了，不管了，最后简单记录一下收获吧：
- 最后时刻发现队友一整个思路是乱写的，答案是乱编上去的，其实发现的第一时间进行修改也还是来得及的，但就是这样一拖再拖弄得最后没了心气只能放弃，其实当时也应该提前整理一下大致的思路，不应该直接隔绝联系，各做各的。但是怎么说呢，数学建模本来就是团队比赛，也没必要就都跟着我一个人的思路去完成，碰撞的火花或许更加绚烂。