日常使用AI的场景

#聊聊我眼中的AI#在完全不了解AI的时候感觉大模型没日没夜的学习，是不是用不了多久程序员这个群体就会被完全替代掉，目前看来个人认为估计还需要一段时间，因为现在主流的大模型背后依赖的神经网络计算逻辑都是基于概率预测机制。也就是说大模型不断学习只是去减少预测出错的概率，这就有个悖论，它并不像传统程序，比如if else,不是走if就是走else，不可能有其他结果，而预测那就不好说了，只要是预测就难免出现幻觉，就算你再怎么学，基于的算法还是一套预测算法。所以我认为现在的大模型应用虽然发展迅速，可以自己写代码甚至还写注释，但顶多只能算作copilot助手，辅助人而不是替代人，这也是为什么AI在医学领域上似乎还没有啥有名的落地，万一预测错了谁来担责。如果有一天模型背后的算法不再是预测模型，或者自我纠正能力堪比人类了，那我们也该收拾收拾准备下岗了。说起来最近一直在想如果不写代码了还会什么，牛油们有啥想法嘛#牛客AI配图神器#。

大家好，我是gopher_looklook，现任某独角兽企业后端开发工程师，喜欢钻研Go源码，发掘各项技术在大型Go微服务项目中的最佳实践，期待与各位牛友多多交流，一起进步！LRU设计描述设计和构建一个`最近最少使用(Least Recently Used)缓存，该缓存会删除最近最少使用的元素。缓存应该从键映射到值(允许插入和检索特定键对应的值)，并在初始化时指定最大容量。该缓存应该支持以下操作: 获取数据Get(key)和写入数据Put(key, value)。可以假定缓存元素的键值都是string类型。获取数据时，如果Key存在，则获取其缓存值Value,如果不存在则返回空字符串，并给出e...

感觉就像是生产队的驴，不想多待 。... 。前端感觉挺有意思的，但不会给你多少时间做。你要自己想办法然后赶紧做出来，有一种没过脑子的学习感做产出，做完这个就要立刻做下一个需求而且感觉做出来也没学到什么的。仿佛回到暑假工的时候，那种即使想到可能一辈子都要这样干着，但每天下班只想休息了，没什么动力，会想着就这样干得了.....饿不死就行现在一天10有9.9的时间都捣鼓前端，感觉比后端有意思耶这几天一直想着不如春招直接转前端好了，至少不想干全栈了不想继续在这干，但离开又担心春招凉凉，甚至连回头草都没得吃问自己还要坚持Java吗，之前学的几个月Java，背的八股，面试基本都没用上，为我带来了牛马工作感觉学两个月就可以当🐮🐴了感觉又想着做更换，一直都没有坚定选择并且走下去....

大家好，我是gopher_looklook，现任某独角兽企业Go语言工程师，喜欢钻研Go源码，发掘各项技术在大型Go微服务项目中的最佳实践，期待与各位小伙伴多多交流，共同进步！概念sync.WaitGroup是Go语言中用于协调多个goroutine同步的核心工具，用于等待一组goroutine完成它们的任务。简单示例 package main import ( "fmt" "sync" "time" ) func worker(id int, wg *sync.WaitGroup) { defer...