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为什么我不觉得AI会取代IT技术职业？ 22年9月，我怀着激动又忐忑的心情开始了我的大学生活，那时人们刚从新冠的阴霾中逃出，全球的经济都还处于恢复阶段，谁也没有想到一场空前的变革正在悄悄进入我们的生活。22年底ChatGPT的横空出世惊扰了几乎全世界人的生活，优秀的自然语言处理能力、强大的性能和极高的准确性颠覆了人们对AI的认知，以前人们只会对AI聊天机器的回答评价为“人机”，而如今，在AI面前人们反而对非生命体敬爱有加，“请”、“谢谢”这般的敬语在与AI聊天时出现的频率越来越高，人们的生活中渐渐离不开AI...随后，AI的发展就开始进入快车道时代，越来越多的AI公司如雨后春笋般涌出。比如我们耳熟能详的DeepSeek正是位于中国杭州的深度求索公司得意之作。曾几何时，我也会担心如今AI技术发展如此之快，衍生技术和产品也层出不穷。曾经无法想象的让AI真正意义的“帮你打工”在当下成为了日程的生活写照，是不是不久之后AI真的可以替代人类了？经济下行的压力给就业市场带来了前所未有的困境，越来越多的企业开始注重“降本增效”降低运营的成本，对新人的要求越来越高，甚至不再愿意花费成本去培养一个新人。AI编程能力的飞速提升更是给了几乎所有IT开发岗位从业者和学生当头一棒，这其中当然包括我这个普通二本的废柴软工大学生。编码能力比不过AI，思考检索能力比不过AI，设计能力也比不过AI...难道，真的没有出路了吗？那得实践了才知道！为了不被这股新生生产力和时代淘汰，我必须努力学习和加入这股新生力量。我开始寻找一些先进生产工具来学习新的开发模式，于是——我遇见了Cursor，当我第一次体验到按下Tab键补全的不再是简单的test闭合短句、简单的说一句话它就能帮我完成一个可用完整模块，甚至帮我运行和测试、自动分析日志输出和问题并且自动修正时，我就爱上了它并为此支付了每月20美元的Pro订阅费用，那时它刚刚完成了一笔9亿美元的C轮融资，而我每月能拿出自由支配的生活费只有300CNY。但我并不心疼，尽管20美元一个月的订阅费用对我来说是一笔不小的支出，但我依然爽快的支付了这笔费用——因为我看到了它十倍甚至百倍的价值，这种AI协助我实现想法的便捷高效给我带来了前所未有的体验。那段时间，我每天都会抽出几小时陪它甚至到深夜。尽管人们常说“情人眼里出西施”，但日常生活终将归于平淡，对方的不足在陈旧的滤镜下也逐渐暴露出来，我开始感到不满、甚至是气愤——当它毫无征兆的删除了我非常满意的代码和数据时。尽管一些功能和设计饱含诟病，但生活还得继续，与其抱怨它的不足如何研究如何与它“好好相处”。不久之后MCP（模型上下文协议，Model Context Protocol）的兴起与发展让我发现了它新的潜力，当我为它配置了context7工具后，它不再为最新技术实践方法困惑；interactive-feedback工具让它更加清楚我的需求；还能在没有任何数据库经验的情况下让使用MySQL-mcp工具自动排查和修改数据库，一切都变得完美起来了。但这并不代表问题完全解决了，成本因素总是学习之路上的满地荆棘，无论是经济成本（Cursor为例早期Pro会员每个月只有500次快速请求配额，而如今已经阉割成Auto模型才不限次数，极大降低了开发效率和质量，后面的文章我会细致分享一些心得）还是时间成本（反复测试和修改错误、因管理使用不当导致代码灾难等因素）依然是令人头疼的问题，我终于意识到，在VibeCoding模式下对开发者的要求不再是完成简单的想法到编码实现任务，而是对项目整体的全面把控。也就是说，普通开发者必须成长为一名项目经理，重点从编码任务转变到对系统生命周期的统筹管理。如今，距离我使用Cursor独立全栈开发完成的第一个项目——一练文档V2（Bate-1.0.0，历时三周）已经过去了接近三个月，而我也早已放弃了Cursor（叠甲：不是不好用是目前真用不起了...）转战Claude Code、Trae等AI开发工具，我始终坚信一个道理：AI模型能力只能决定其下限，科学的使用和管理才能不断突破能力上限。如果不想被技术取代，那就主导技术的使用，化被动为主动，才是当下的破局之路。无论多么先进的技术，最终还是服务于人类，从专业技术转化到日常使用，正是我们IT职业人的任务。写在最后： 这个文章也是我一时兴起的水文，全文文字没有使用任何AIGC技术生成和润色，都是一些自己的小感悟和看法，如有不足和冒犯还请各位佬及时批评指正，希望各位在这个飞速发展的时代也能找到属于自己的一席之地，加油~ -
使用Ollama快速开启自己的本地AI大模型服务 前言时间过得真快，2022年横空杀出个OpenAI，从ChatGPT开始，生成式AI行业的发展就开启了快车道时代，从一开始的ChatGPT“一家独大”到现在风靡全球的国产大模型DeepSeek、Qwen等的“百家争鸣”。AI的快速发展无疑会给生产生活带来巨大的革新，到目前AI+的融合已经在各种垂直领域遍地开花，使用AI的门槛越来越低，这就注定着计算机行业的人才需求已经将AI生产规定为必备技能。那么问题来了，既然各大AI公司已经提供了更有性价比的云服务，为什么还要自己折腾本地大模型呢？其实说到底还是数据安全问题，在实际的开发生产环境，公司数据具有极高的保密要求，因此在资源充裕的情况下本地部署大模型就成为了最佳选项。下面我们就简单说说如何在自己的电脑上部署本地的AI大模型吧。😀一、下载安装Ollama在Ollama发布之前，部署本地大模型是个“技术活”，对操作人员有着较高的专业要求，但Ollama的出现改变了这一局面，尽管目前的Ollama主要操作还是通过CMD（命令提示符）实现，但指令实在说不上复杂，只需要知道几个简单的指令基本就可以畅玩了。🧐1.1 下载安装器废话不多说，我们先来到Olllama的官网https://ollama.com/ 点击首页中间的黑色按钮“Download”就会跳转到下载页面，选择好对应版本后点击下载你就会发现网页一直在转圈（因为是通过github的域名githubusercontent下载的，这里推荐直接开科学上网）如果没法搞定也可以直接在微信公众号“NianSir年先生”私信我发你也行。🤗这里提前说一句，如果你的电脑只有一个C盘或者说你C盘空间贼大完全不担心C盘“爆满”那就可以忽略下面自定义安装问题，直接从2.2部分开始看就好啦！😀1.2 自定义安装目录下载好了后肯定就是安装了，这里你直接运行下载好的exe文件会发现没有自定义安装选项，默认安装在C盘，但是如果你的C盘空间不足想安装在其他盘怎么办？还是通过CMD实现，可以先在你要安装的位置创建一个文件夹（还是老规矩路径不要用中文跟空格以防出现各种奇葩错误），例如我安装在 E:\AiModels 下，那我就把刚刚下载的安装器移动到AiModels这个文件夹里，再在这个文件夹打开CMD（在路径地址栏输入cmd回车即可）然后在CMD中输入 OllamaSetup.exe /DIR=E:\AiModels 后回车，然后一直点下一步等安装完就行，你会发现安装路径已经变成了你指定的路径。接下来就是安装你要的大模型了。二、通过Ollama安装AI本地大模型安装好Ollama后当然就是安装你要的大模型啦~😁2.1 自定义模型安装路径现在还有个问题就是Ollama也会将大模型安装在C盘，要知道大模型动辄几G几十G，很容易让C盘“爆满”，因此将大模型下载在别的位置也很重要，这里我就将大模型安装在 E:\AiModels\models 这个目录中，首先我们创建这个models目录，再在系统的环境变量（打开系统设置找到“关于”里面应该有个“高级系统设置”的链接，打开后点击“环境变量”再在“系统变量”中添加，具体步骤不截图了，配置环境变量网上教程很多大伙不明白随便一搜就知道啦~）注意不是“用户变量”是在下面的“系统变量”中添加一个系统变量，名称是 OLLAMA_MODELS ，值填写你要指定的大模型安装位置例如我的 E:\AiModels\models然后保存。好了现在是最重要的一步！！！退出一下Ollama（系统状态栏找到Ollama的图标右键退出就好了）或者直接在任务管理器里结束Ollama然后再在CMD中运行 ollama --vsrsion 如果正常输出了ollama的版本号那就OK。这里退出的左右是让Ollama刷新设置，变更模型安装目录到你指定的目录，如果不退出一下的话直接下模型还是在C盘。2.2 pull你要下载的大模型搞定模型下载路径后，现在就是拉取大模型镜像了，注意本地安装大模型对电脑硬件是有一定要求的，要根据你的电脑配置（主要是显卡和显存、CPU、内存）选择合适的参数量模型，具体选择你可以直接问一下AI工具，告诉它你的电脑配置让它给你推荐一个合适参数量的模型。比如我的电脑是RTX2060S 12GB显存，内存也有16GB以上，所以我选择了qwen3:14b（这个多少b就是指参数量有多少亿，越多效果越好相应性能要求越高，一般的游戏本啥的选7-14b差不多了）具体还是直接丢AI问一下比较好以防电脑带不动。以Qwen3-14B模型为例，在CMD输入一下指令拉取模型（下载）：ollama pull qwen3:14b这里下载速度跟网络有关，一般不需要科学上网，下载可能较慢，如果下载进度卡住可以过段时间在CMD内按下回车刷新进度条等待下载完成后CMD中出现下面的提示就是安装成功啦：三、体验本地大模型安装好了当然要跑一手玩玩看啦！通过下面的指令使用指定模型对话：#单次对话 ollama run qwen3:14b "用Python实现快速排序算法" #连续对话 ollama run qwen3:14b下面是RTX 2060S 12GB运行的效果展示（正常1倍速），可以看到速度还是可以的。当然比官方肯定慢一些毕竟本机性能上限摆在这里。玩够了关闭大模型？直接叉掉这个CMD就行啦~关闭大模型服务后Ollama退不退出都无所谓的，不会占用多少资源。好啦，现在你就可以在本地愉快的“调教”你的专属大模型咯，是不是很简单？那就快去试试吧~😋常见问题QA1Q：pull的时候前面下载挺快的后面直接变100Kb了贼慢咋办？1A：间歇性下载即可，可以通过脚本或者定时任务实现，最简单的办法就是变很慢后直接ctrl+c停止下载，过几秒再执行一次pull后面就能接上下载了而且速度会很快。2Q：我不想在CMD里面提问咋办？有没有对接其他AI工具的办法？2A：有的兄弟，有的。推荐Chatbox，教程在这：https://chatboxai.app/zh/help-center/connect-chatbox-remote-ollama-service-guide 配置很简单，其他AI工具也是类似了查阅他们官方文档就好。3Q：？3A：不用栓Q了，还有问题直接博客留言或者公众号私信我看到了就会马上回啦！😆
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【Python】利用python完成2022年全国乙卷高考数学题 前言： 刚刚参加完高考，假期里准备学点实在的技术，毕竟现在没点真东西还实在不行，寻思着学一个用途比较广的编程语言，看着书架上已经落灰的Python入门书，心里很不是滋味，行了就它了！ 当时买python的书也是因为py能干很多实在的事情，尤其是数据处理，活不多说直接开搞， 了解了基本的语法后，寻思着这玩意还是得亲手实践才有用，毕竟想起来跟做出来是两码子事，带着忐忑而又激动的心情，我决定第一个（口误，第一个项目做了个最基础的BIM计算器）小项目就拿最新的高考题——程序框图来试手。 简单了解了for循环和while循环后（其实由于讲的太复杂，我也没很明白它们有啥很大的区别）就开始搞了 无奈现实总残酷的，在经历了n次各种各样的报错（python语法要求比较苛刻，必须格式不能有错，不然会报错，导致无法运行） 好在天无绝人之路，在经过不懈的坚持，与Error的抗争中总算取得了胜利ヾ(￣ー￣)X(^▽^)ゞ 研究过程过于难堪，俺就不放出来了，就展示一下结果吧~ 代码演示： # 2022.6.14 @ NianSir 加年 # -*- coding: UTF-8 -*- # 语言：Python 版本:3.8.5 print("开始运算2022年高考数学全国乙卷第六题") #赋值三个变量a，b，n，使它们均拥有初始值 1 a = b = n = 1; #执行初次运算 b +=2*a; a = b-a; n +=1; #建立新变量number存放表达式 number = float(abs(((b*b)/(a*a)-2))) #初次运算结束，开始进入循环体 while number >= 0.01:#判断，运算结果是否>=0.01，是则执行下面的新运算 b = b+2*a; a = b-a; n +=1; number = float(abs(((b*b)/(a*a)-2))) else: #运算至判断为否时结束循环并输出结果 print("运算结束，答案为：n="+ str(n)) print("此时表达式运算结果为："+str(number)) 这样就可以正常输出了 今天的分享就到这了，有啥感想赶紧留在评论区吧~*✧⁺˚⁺ପ(๑･ω･)੭ु⁾⁾
