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V2EX

我用 AI 写代码,但终端管理反而成了累赘——于是我做了 codux [调研] 各位在公司都用什么 ide 和 agent 写代码? 老运维 share 一个运维平台 看到有公司考核 token 指标,很好奇大家上个月的 AI 账单是多少 GLM-Coding 调用持续报错: z.ai 的 Lite 套餐几乎无法使用,官方 Pro/Max 是否稳定? 现在还有什么渠道可以稳定安全地使用 Claude 吗? 上海漕河泾内推,本组有 2 个 hc,一个后端,一个前端,预算都是 20k 左右,不打卡,氛围好 如果 V2EX 上有一组不永久保存聊天记录(比如只保存 7 天或者 24 小时)的聊天室,那么会开启哪些有用或者有趣的可能? gemini cli 貌似挂了,一直返回 403 第一次在自媒体上赚到钱 收集了最近在使用的低价 GPT, Gemini,邮箱等 AI 会员的小店合集 讨论个大实话:现在企业还在说 AI 编程提效 20%, 30%的,真的太落后,没用懂 AI。因为包括很多前沿公司,已经狂奔到提效 200%-500%的情况 [招聘][远程][币安] 前端/后端/QA/iOS/Android 至少 3 年以上经验 目前有大量 HC 欢迎投递 Chatgpt Pro 用量用不完的可以开这些设置 面试的时候好像遇到钓鱼了,给各位避个坑 cursor 年续费 22 号到期, 自动续费是否还是老的计次套餐呢 被两件破事毁掉的一下午,琐碎的内耗消磨人的精力 使用 Planet 存储 Codex 的会话或者重要信息 如果业务部门领导不要你开发功能,而是要求你教会它用 claude code 开发功能,你会怎么做? 分享一个 MacOS 接绿联 CM818 USB 转 DP 转接器使用感受 我的 HR 朋友 10 年老 Java ,非全大专,大家帮忙看看简历 开源了一个 AI 口语练习工具,音素级发音评分,完全免费可自部署 V2EX 上有哪些你觉得很有趣、印象深刻的妹纸? 字节为啥不出个国内版 Vercel? 有在大马的朋友吗? 问个运营商问题 你们在有领导的公司大群发过的最大胆的消息是什么 公司裁员,目前没有工作。想试试摆摊,做一个移动鲜啤打酒车 我的硬盘 Memblaze Pblaze 5 Linux 下不识别,给 Linux 内核提交了补丁, AI 说有望被合并 只有我一个人觉得 codex 不好用?
求助:这个是 Gemini 给出的 2 个月学习计划,烦请大家提供批...
kplam918 · 2026-03-06 · via V2EX

我是基于自己只会 Python 基础语法让 Gemini 给出的学习计划,目的是能够在 2 个月后找到一份实习,什么实习工作都行。以下是学习计划(非常不好意思,删了一些不必展出的内容还是很长)

第一阶段:Python 核心与“底层透明化” (Day 1 - 15)

目标: 不仅会写 Python ,还要懂它在内存里是怎么跑的。

Day 1-5:语法与内存模型 任务: 使用 Cursor 编写基础逻辑,但要求 AI 解释:Python 的垃圾回收机制 (GC) 和 引用计数。 手写挑战: 不使用内置函数,手写一个简单的 Hash Table (哈希表) 逻辑,理解 Python 字典 dict 的 $O(1)$ 查找原理。

Day 6-10:函数式编程与生成器 任务: 学习处理大数据的 yield 生成器。 手写挑战: 写一个流式读取 5GB 日志文件的脚本,确保内存占用低于 100MB 。

Day 11-15:算法逻辑增强 任务: 让 AI 讲解快速排序和二分查找。 手写挑战: 在 LeetCode 刷 20 道经典题(链表反转、二叉树遍历),要求先手写伪代码,再让 AI 转化为 Python 。

第二阶段:工程化地基——Linux 、Git 与 SQL (Day 16 - 30) 目标: 像真正的工程师一样管理代码和数据。

Day 16-20:Windows 中的 Linux (WSL2) 与环境 任务: 在 Windows 上安装 WSL2 (Ubuntu),学习 vim, grep, awk 等命令。

Day 21-25:数据库底层与 SQL 优化 任务: 安装 MySQL ,让 AI 生成 10 万条随机数据。 手写挑战: 编写复杂的 JOIN 查询和 Subquery 。

Day 26-30:Git 实战与架构思维 任务: 模拟多人协作,手动解决一次 Git Merge Conflict 。

第三阶段:全栈开发与 API 架构 (Day 31 - 45) 目标: 构建高并发后端接口

Day 31-38:FastAPI 深度进阶 任务: 构建一个 RESTful API 服务。 手写挑战: 手动实现一个 JWT (JSON Web Token) 鉴权流程,不直接调用现成库。

Day 39-45:系统架构拆解 任务: 学习 MVC 模式 或 领域驱动设计 (DDD) 简化版。 手写挑战: 设计一个“电商秒杀系统”的数据库表结构,让 AI 审计并发死锁风险。

第四阶段:AI 应用实战与面试冲刺 (Day 46 - 60) Day 46-54:终极项目——AI 知识库助手 (RAG) 核心功能: 用户上传文档 -> 向量化 (Embedding) -> 存入向量数据库 -> AI 检索问答。