" 二手电脑跑不动代码，那就将一行行程序工整地誊写在笔记本上。 " （后来修改了文案措辞） " 课堂上老师提问代码运行结果，XX 翻出笔记本直接回答 —— 那一刻，纸笔的智慧在数字时代闪 耀出倔强的微光。 " 大人！这都已经是 202X 年了，不是上世纪末。 西电"大数据应用与管理"这专业，问了一下大模型，专业基础课涉及的编程语言是 Java 和 Python。 8 月 11 日，在微博刷到一个热帖，某奖学金最近的一篇宣发文稿，写稿人估计完全不懂编程，行文不 少槽点。 附带把西安电子科技大学"大数据应用与管理"专业的这个女生也坑了。 不屈服命运的她,选择了一种最"笨"的方 法 -- 二手电脑因为性能差,运行软件缓 慢,不便跑代码,那就将简单的程序工整 地誉写在笔记本上。这种初中、高中的学 习方法,成了她大学里无奈却坚定的武 部 二手电脑 带来的痛苦 带来的痛苦 课堂上被提问代码运行结果,■■翻出笔 记本直接回答 -- 那一刻, 纸笔的智慧在 数字时代闪耀出倔强的微光。 我是因为电脑这 其他网友看到这篇宣发稿是什么反应？ 摘录一个原贴留言区网友@ 九芝堂在逃六味地黄丸 的点评 ： ？？？？？看到这一颗，我计算机 ...

TIOBE 2025 年 08 月份的编程语言排行榜已经公布，官 方的 标 题是： AI 编程助手 助推 Python 再创新高 （ AI code assistants boost Python even further ） ！ 这几年，Python 在编程语言排名中一路高歌猛进，达到了 TIOBE 指数历史 上的最高点。 每次都以为 Python 已经到了顶峰，没法再往上爬了，但人工智能的发展，让 Python 实现了新的飞跃。 根据斯坦福大学研究员 Yegor Denisov-Blanch的 最新研究，像微软 Copilot、Cursor、谷歌 Gemini Code Assist 等 AI 代码助手，在使用流行 编程语言时，效率提升约 20%。 AI 编程工具太多了～ 国外： GitHub Copilot、 Claude Code、Cursor、Windsurf、JetBrains AI Assistant、Google Gemini CLI等 国内： 通义灵码、 Fitten Code、CodeGeex、 CodeBuddy、Trae、文心快码等 原因其实很简单：流行语言拥有海量的 代码数 据，AI ...

编程与软件工程 - 编程能力与软件工程技能是进入AI领域的必备基础，OpenAI首席技术官Greg Brockman支持这一观点 [1] - AI领域最具影响力的人往往是同时精通软件工程与机器学习的专家，优秀软件工程师在AI领域潜力非凡 [1] - Python凭借易用性和完善生态成为AI领域首选语言，但热门AI工程师岗位可能需要掌握Java/GO/Rust等后端语言 [1] - 建议从Python入门，但未来可能需要转向其他语言，持续实践是掌握编程技能的最佳方式 [2] - 推荐Python学习资源包括4小时启蒙课、全网最受推崇的体系课程、面试刷题平台和哈佛CS50计算机导论 [5] 数学与统计学 - 成为顶尖AI从业者需理解模型底层原理，推荐资源包括《数据科学实用统计学》和《机器学习数学基础》 [9] - DeepLearning.AI推出的数学专项课程涵盖微积分、线性代数、统计概率等核心内容，专为AI/ML设计 [9] 机器学习 - 当前主流AI指生成式AI（GenAI），属于机器学习分支，但AI概念可追溯至上世纪50年代神经网络诞生时 [6][8] - 推荐机器学习资源包括《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实战》和机器学习专项课，后者新增推荐系统与强化学习内容 [12] - 《统计学习导论》是掌握机器学习根基的绝佳教材，传授学科精髓 [12] 深度学习与大语言模型 - 深度学习是AI的子集，当前所有生成式AI算法源于此领域，包括大语言模型、扩散模型和Transformer架构 [10] - PyTorch是深度学习框架首选，2021年77%研究论文采用该框架，HuggingFace平台92%模型为其专属 [13] - 推荐资源包括深度学习专项课、Andrej Karpathy的《大语言模型入门》和《神经网络：从零进阶》 [13] 人工智能工程 - AI工程师的核心工作是运用基础GenAI模型开发产品，工作性质更接近传统软件工程而非机器学习工程 [11] - 《实用MLOps指南》是模型部署领域必备书，覆盖容器化、脚本编写、云系统和模型监控等全流程 [11] - 《人工智能工程实践》是当红教材，作者Chip Huyen是生产环境ML/AI系统权威专家 [14]

编程语言市场格局分析 - Python以26.98%的市场占有率稳居榜首，与第二名C++（9.80%）拉开17%以上的差距，呈现断崖式领先 [7][10] - C++、C、Java、C、JavaScript、Go连续三年占据前七名，形成稳固的第一阵营 [1] - Visual Basic、SQL、Fortran、Ada、Perl、Delphi在8-12名展开激烈竞争，月度排名波动显著 [1][3] 新兴语言与传统语言的竞争态势 - Rust、Kotlin、Dart、Julia等新兴语言虽具备技术优势（如Rust的安全性、Kotlin的简洁性），但均未进入前十 [4] - 传统语言在特定领域保持不可替代性：SQL（数据库）、Fortran（科学计算）、Ada（航空航天/军工）、Perl（Linux运维）、Delphi（桌面开发） [5] - Ada因高安全性需求复兴，在"零容错"系统中成为首选 [4] Python的统治力与争议 - Python凭借AI/数据分析风口、丰富生态库和易用性实现快速增长，但性能短板显著（执行速度远低于C++） [11] - 行业出现"边吐槽边使用"现象，其AI御用语言地位强化了不可替代性 [8][11] - 若未来解决性能问题（如JIT编译/GPU加速），可能进一步扩大市场份额 [12] 月度排名详情 - 前十名依次为：Python、C++、C、Java、C、JavaScript、Go、Visual Basic、Ada、Delphi/Object Pascal [14] - 11-20名中，Fortran（12名）、SQL（13名）、Rust（18名）、Kotlin（20名）等语言竞争胶着 [17] - 21-50名包含Swift（21）、COBOL（22）、Ruby（23）、Julia（35）等语言，呈现长尾分布 [18] 历史趋势与数据来源 - TIOBE排名基于工程师数量、课程、供应商及搜索引擎数据，反映主流语言趋势 [20] - 历史数据显示编程语言市场呈现"头部固化+尾部混战"特征 [20]

AI/ML学习路径 核心观点 - 文章提出2025年AI/ML领域高效进阶的八步法，强调从Python基础到专精领域的系统性学习路径，直击企业认可的实战能力需求 [1][13][19] 分步总结 第一步：Python核心库 - 掌握Python语法、函数、面向对象编程及AI专用技巧是基础前提 [2] - 需熟练使用NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）、Matplotlib/Seaborn（可视化）等库，学习周期3-4周 [4] 第二步：数学基础 - 线性代数（矩阵/向量空间）、概率统计（贝叶斯/假设检验）、微积分（梯度/优化）是理解模型的核心，周期4-6周 [4][5] 第三步：机器学习基础 - 监督/无监督学习、强化学习、深度学习是分水岭，需通过吴恩达课程等资源建立工程思维，周期6-8周 [6][8] 第四步：实践项目 - 通过构建真实项目（如小型GPT模型）积累经验，推荐《Scikit-Learn实战》等资源，需持续实践 [8][9] 第五步：MLOps - 部署、监控及维护生产环境模型的技能是专业分界线，学习全栈深度学习架构需3-4周 [9][10] 第六步：专精领域 - 需选择NLP、Transformer、计算机视觉等方向深入，强化细分领域竞争力 [10][11] 第七步：前沿追踪 - 通过ArXiv论文平台及领域专家（如OpenAI研究者）保持技术敏感度 [11][12] 第八步：面试准备 - 需掌握模型原理解释、系统设计等能力，针对性学习高频考题，周期4-6周 [12][13]

课程概述 - 斯坦福大学2025年春季CS336课程「从头开始创造语言模型」已全面上线网络 提供完整课程视频和主页链接[2][4] - 课程目标为引导学生从零开发语言模型 覆盖预训练数据收集 Transformer构建 模型训练及部署评测全流程[5] 师资团队 - 核心讲师Tatsunori Hashimoto为斯坦福计算机科学系助理教授 研究成果累计引用超3万次 研究方向聚焦机器学习模型性能权衡[3] - 联合讲师Percy Liang为斯坦福副教授兼基础模型研究中心主任 学术引用量超10万 主导多项AI领域研究项目[3] 课程模块 - 五大模块涵盖基础 系统 扩展 数据 对齐和推理强化学习 强调实践操作与深度技术掌握[7] - 实践要求包括Python编程能力 PyTorch熟练度 系统优化经验及数学基础(线性代数 概率统计等)[7] 实践作业 - 作业1要求实现BPE分词器 Transformer架构和Adam优化器 仅允许使用PyTorch原语进行模型训练[8] - 作业2聚焦GPU加速 需在Triton中实现Flash Attention 2及分布式并行优化[8] - 作业3涉及Scaling Law拟合 学生需在有限计算预算内通过训练API收集数据点[8] - 作业4侧重数据工程 要求完成Common Crawl数据清洗 去重及有害内容过滤[8] - 作业5要求实现监督微调 专家迭代等对齐技术 在Qwen 2 5 Math 1 5B模型上运行强化学习[8] 课程安排 - 18周课程包含16次讲座和2次嘉宾分享 内容覆盖分词 GPU并行 混合专家系统 推理优化等核心技术[9] - 作业周期与课程紧密衔接 例如第5周完成作业1提交后立即发布作业2 强化学习实践贯穿后期课程[9]

SQL 语言现状与趋势 - SQL 在 2025 年 6 月 TIOBE 排行榜跌至第 12 位，创历史最低 [2] - 2003 年 10 月曾达到历史峰值第 6 位，但 2004 年初因"是否属于编程语言"争议被移出榜单，2018 年因图灵完备性论证重新回归 [5] - 仍是数据库领域核心语言，广泛应用于银行交易、电商订单、医疗病历等结构化数据管理场景 [7] SQL 与 NoSQL 竞争格局 - AI 浪潮中非结构化数据需求增长，NoSQL（如 MongoDB、Redis）凭借 JSON/XML 格式灵活性和高扩展性对 SQL 构成实质性威胁 [10][12] - NoSQL 适用于海量数据、高并发读写、实时推荐等场景，类型包括文档型（MongoDB）、键值型（Redis）、列族型（Cassandra）和图数据库（Neo4j）[13][14][16] - 主流 SQL 数据库仍占据重要地位，包括开源产品 MySQL/PostgreSQL（占市场份额 65%）和商业产品 Oracle/SQL Server（企业级市场主导）[9] 编程语言市场格局 - Python 以 25.87% 的占有率稳居榜首，较第二名 C++（10.68%）领先超 15 个百分点，呈现碾压式优势 [20][22] - 2025 年 6 月前十名：Python、C++、C、Java、C、JavaScript、Go、Visual Basic、Delphi/Object Pascal、Fortran [23] - 11-20 名中 SQL 排名下滑显著（从 2024 年 8 位降至 12 位），Perl、R、Rust 等语言波动较大 [26] 技术基础设施演变 - 云数据库服务（Amazon RDS、Google Cloud SQL、Azure SQL）成为新增长点，提供托管式解决方案 [9] - 动态语言（Python、JavaScript）持续挤压静态语言（C++、Java）份额，反映开发效率优先趋势 [12][20] - 历史数据显示编程语言更迭加速，但各语言在特定领域（如 Fortran 科学计算、COBOL 金融系统）仍不可替代 [29]

TypeScript在AI Agent开发中的崛起 - 约60~70%的YC X25 Agent公司正在使用TypeScript构建AI Agent [1] - 早期AI框架如LangChain最初以Python为主 但TypeScript生态吸引了大量前端/全栈开发者 [2] - TypeScript的采用率从2017年的12%飙升至2024年的35% [6] TypeScript的技术优势 - 静态类型和IDE集成显著提升复杂逻辑迭代和LLM调用的开发效率 [3] - 支持全栈开发 允许开发者用同一种语言交付前后端代码 [3] - 异步编程模型和严格类型系统使AI应用能保持高性能和响应能力 [14] - 编译时错误捕获机制降低AI算法复杂场景下的生产环境风险 [14] 开发者生态与行业趋势 - JavaScript开发者群体规模至少与Python相当 推动AI工具向TypeScript适配 [12] - Vercel的AI SDK和Cloudflare等边缘计算平台强化了TypeScript的全栈能力 [15] - OpenAI近期在Agents SDK中新增TypeScript支持 扩展Nodejs开发者生态 [16] - LangChain等传统Python工具开始加大TypeScript支持力度 [17] 实际应用效果验证 - Airbnb案例显示TypeScript帮助避免38%的错误 [18] - 小团队开发效率提升显著 统一语言后开发速度可翻倍 [10] - 与TensorFlowjs等AI库的兼容性实现JavaScript生态无缝集成 [18] 与Python的竞争格局 - Python仍是AI训练和PyTorch等框架的核心语言 短期内不可替代 [12][23] - TypeScript在面向用户的AI应用开发中展现出更优的工程化特性 [21] - 开发者社区出现分化 部分同时使用两种语言的开发者更倾向TypeScript [24]

职场价值认知 - 职场中"有用"与"被重视"存在本质差异："有用"指高效完成特定任务，成为可靠执行者，但工作内容可能非战略核心[6]；"被重视"则体现为参与战略决策和核心对话，获得明确晋升路径[6] - 两者外在信号相似（晋升/奖金/股票奖励），但"被重视"在危机时刻更显著（如裁员时获得留任奖金）[5][10] - "有用"可能导致角色停滞：案例显示员工虽持续获得奖金，但长期未被赋予战略职责或成长机会[12] 行业案例实证 - 数字化转型中技术人才价值凸显：某数据分析师在裁员期间因技能契合公司数字化方向，获得50%年薪的留任奖金[10] - 科技行业普遍现象：资深技术人员反映多数情况下仅被视为"有用"资源，仅少数获得战略角色机会[14][16] - 行业波动性影响：即使曾受重视的技术骨干（如10年TypeScript开发者）也可能因业务调整被裁[19] 职业发展模式 - 个人贡献者(IC)定位：工程师/分析师等专业岗位可通过技术能力获得认可，但需主动突破执行者角色[9] - 外包模式选择：部分技术人员倾向合同工形式，规避公司政治，专注技术问题解决[17] - 职业路径分异：商业导向者易获晋升，而纯技术导向者可能面临成长瓶颈[16][17] 行业现状观察 - 科技企业人才管理现实：多数员工被视为可替换资源，真正战略重视案例罕见[14][15] - 技能价值动态变化：数字化技术等新兴领域人才短期内更受重视[10][19] - 绩效评价局限性：高绩效执行者可能长期未被纳入战略梯队，反映人才评估机制缺陷[12][18]

Rust重写案例的核心观点 - 公司用Rust重写高流量服务后性能显著提升，但最终因组织文化冲突被禁用 [1][4][28] - Rust解决了内存泄漏、竞态条件等核心问题，运行速度和扩展能力远超原有技术栈 [7] - 技术优势暴露了组织低效问题，导致管理层恐慌性禁用 [8][22][26] Rust的技术优势 - **性能突破**：重写后服务运行速度"快得惊人"，扩展能力优秀到让其他服务相形见绌 [7] - **开发效率**：3个月完成重写，新功能开发速度超出项目管理能力，新人上手仅需数周 [10] - **人才吸引**：Rust岗位收到数百份优质简历，候选人普遍具备大型开源项目经验 [12][13][14] - **工具链碾压**：Cargo和Clippy工具链的完善度使内部工具链显得原始落后 [15] 组织文化冲突 - **效率反噬**：开发速度飙升导致产品经理跟不上需求更新节奏，打破原有交付节奏 [10][18] - **能力暴露**：Rust的清晰架构使业务逻辑透明化，消除了交付缓慢的借口 [18] - **舒适区威胁**：技术债务积累和技术平庸现状被直接暴露，引发管理层不安 [20][22] 决策与后果 - **禁用过程**：CTO在零争议sprint会后紧急评审，最终以"显得太优秀"为由禁用Rust [19][21] - **技术倒退**：90%服务换回Go语言，主动选择"够慢"和"模糊"的技术特性 [23] - **持续影响**：团队每日怀念Rust的精准性，尤其在系统稳定性需求时感到后悔 [24][25] 行业启示 - **技术政治化**：技术选型本质是政治选择，高效工具在低效组织中可能被排斥 [22] - **变革阻力**：Rust的成功重写揭示了组织深层次问题，但公司选择维持现状 [26][27] - **讽刺现象**：网友评论指出该案例反映开发者对技术变革的集体不安全感 [30][31]