软考网络工程师短期备考完全可行，选对方法最快36天就能过线_考试认证

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11. #娃的初三# 我翻了近几年的中考物理真题，发现除了压轴题，前面的内容都非常简单。最后一道大题，要么考电功率（结合欧姆定律、电路变化），要么考压强（结合浮力、受力分析），基本是二选一，甚至还有点轮流考查的迹象。基础题部分，寒假再刷几套真题卷就行，而且到时候学校也会复习前面的基础内容。家里这边初步计划，专门针对压强和电功率这两个板块，做一些有难度的题目练习。

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14. “ 劝退计算机 ” 似乎正在变成风向。有说学计算机，不如学机械电气，甚至有人说，计算机连土木金融都比不上。按理说，AI 时代来临，正是对计算机、AI 背景人才需求量飙升的时期。但#为什么大家反而都在劝退计算机#？一边是动辄几十数百万年薪的光明未来，一边是找不到工作，裁员频发的就业陷阱。计算机专业的前景，也显得格外扑朔迷离。某智驾企业算法工程师雪山：整体还是朝着大模型方向， Agent 方向在招人。薪资待遇方面，顶尖人才会赚得越来越多。但教育背景比较普通的计算机学生，或者是传统的算法工程师，没有模型训练背景的人，可能会越来越难找工作。某生物大数据企业后端工程师狐狸：虽然基础的前端、后端、安全、硬件等等岗位变少了，但企业其实还是愿意招一个有计算机专业背景的人。因为学过计算机的，大概率比没学过的，对 AI 的底层认知更高，更懂当前最新最火的技术。某研究院行政人员酱板鸭：从招人角度，计算机文凭可能还是比艺术、土木、生化环材要好一些。至少 HR 默认你更懂 AI，能力更强一点。但一般计算机毕业生，如果期待超其他专业的待遇，那就有点难了。只能说同岗位同待遇，学计算机的更容易被看到。某软件前端工程师樵夫：别的不太清楚，但前端在我们这个小城市已经没有什么工作机会了。一般挂出来岗位的就三五家，要么未读，要么已读不回。我们公司新招了俩 90 后的 Java 工程师，工资才 4-5 千，进了公司开发东西也是用 TRAE 之类的做。某智驾企业算法工程师雪山：在行业内，按照现在大模型 Agent 相关岗位的趋势，其实薪资给得是越来越慷慨。虽然大环境不好，但只要实力突出，学计算机专业还是可能会争取到更高的薪资。另外，AI 其实已经破圈到千行百业了。即使是想创业或是做产品，计算机背景也能派上用场。所以，如果你之后想要跳出程序员这个圈子，要做一些投资或者创业的话，计算机也是一个很好的方向。某生物大数据企业后端工程师狐狸：计算机专业会学到操作系统、计算机网络、编程语言等等课程，这些知识能帮助建立对 IT 的认知。很多同学都是买了电脑之后才开始接触 Steam，知道什么是显卡、主板、BIOS，这也是一个电子知识扫盲的过程。另外，感觉学编程语言之后，会有很明显的逻辑思维能力提升，解决问题时拆分步骤更清晰。现在用很多 AI，得先靠人把需求拆分，再按步骤让 AI 去执行。如果学过编程的话，能把任务拆解得更合理，这样交给 AI 能省去很多试错时间。所以学过计算机编程的人，再来做提示词工作能考虑得更全面，水到渠成。某国企数据分析工程师石头：我是其它专业出身，但辅修过计算机。我认为即使不是从事算法开发这种硬核行业，学习编程基础也是一个从 0 到 1 理解 AI 的好手段。比如我的工作技术文档和计算机学科有交叉，但没有基础的话，靠 AI 也很难给小白解释明白。而懂点相关知识，对文档理解就能更迅速，工作更顺利。某全球科技巨头企业工程师牛肉面：我们不限制使用 Claude Code 和 GitHub Copilot，无限 token。也会考核每个部门 code 多少是 AI 写的，内部的 hackathon（开发比赛）几乎全是 AI 相关。实际情况因人而异，有人使用 AI 的程度比较基础，也有小部分人实现了半自动办公，只负责代码审核，跟 Agent 一起商量怎么做。某智驾企业算法工程师雪山：我们一般会用 Agent，或者是大模型，先梳理一下整体的代码结构和业务逻辑。再敲定任务，把具体做什么分配给 Agent。但每个环节还是要团队沟通，共同确定好主要的方向。现在的 Agent 用起来已经很省心了，比如在实验的过程中，怎么验证一次代码修改会有多大范围的影响，都可以让它生成报告，还有具体的验证手段，不像之前一样需要写很多的 unit test。某互联网公司前端工程师小笼包：我们目前还是在探索阶段，技术部门前端后端 + 算法和数仓，基本上全上 AI。目前还在比较几个 AI IDE 的优势，这边的话用 cursor 比较多，评价也是很不错的。其他小组可能用CodeBuddy，Qoder，Kiro 这些也有。目前我们准备指定一些部门内部用的 rules 来规范 AI 编码。某上市软件公司研发柳树：和以前反过来，AI 时代，有经验的老程序员反而会比年轻程序员更吃香。以后的年轻程序员，没有工程直觉，也没机会培养代码能力，更不要说架构和设计能力。以前年轻程序员吃香，是因为写代码肯干，熬夜能熬，现在再快也比不过 AI。而一个资深的程序员，只要设计好了框架和实现路径，产出的东西迅速就能投入使用。某软件前端工程师樵夫：如果你技术非常牛，能力很强，高端市场，比如大公司之类的，搞一些算法什么的，还是可以的。不过那种岗位本身就比低端一点的岗位数量少。某互联网公司 AI 项目经理饺子：前 10 年学计算机的还可以称为程序员，现在 AI 时代，AI 已经为程序员和工程师们打好基础了。更多需要的，就是这个人的创造能力，而不是按部就班。比如以前我们写个抽奖活动的代码，要后台数据库想一下，然后中台业务流程梳理，最后提供前端接口输出页面，更多考虑的是数据安全、稳定运行，操作由产品思考。现在更多的是需要我们从实际场景中去探索，要做什么样的活动方案，怎么做能够让人喜欢。可以说以前做产品，需要考研发，但研发不需要考虑场景。但现在，转变成大家都是产品经理，研发可以靠 AI 快速实现，检验成果。众行业群友：有大模型应用开发、Agent 工程师之类的。但这也不算什么新岗位，大多是从现有研发转过去的，只是这方面的需求最近确实大了很多。目前更多是已有的岗位，额外附加了 AI 应用。某互联网公司 AI 项目经理饺子：技术型的企业还是会继续扩招的，AI 只是加速发展转型。另外，研究底层算法的程序员可能也会有需求。网络安全、数据安全、流程构建、合规安全审核，这几块都是需要有一定判断能力的人才能做。某智驾企业算法工程师雪山：这个世界一直在变化，其实每一个时代都会有岗位的转型。跟计算机相关的行业肯定不会消失，只是大家做事的方式变了。未来可能有哪个领域突然得到了投资人的青睐，资本愿意投入，我觉得这样的机会还是很多的。到这我们和行业群差友们的讨论就基本结束了。看得出来，同样身在 IT 行业，不同企业，不同岗位，每个人都有非常不同角度的感受。相关数据显示，仅 2025 年，全国计算机专业的毕业人数，就超过了 60 万人。计算机依然是当下最火的专业之一，但不管劝退还是鼓励，盲目跟风都是不合适的。任何专业，都有时代赋予它的独特机会。希望各位都能去伪存真，寻找属于自己的未来。 #女子从日本带回244本淫秽漫画获刑#

15. 盘点一周AI大事(4月19日)｜Claude终结设计 Anthropic上线Claude Design，接管整个设计流程 Anthropic上线最强编码模型Claude Opus 4.7 OpenAI内测下一代图像模型GPT-Image-2 OpenAI升级Codex，全面对标Claude Code Heygen开源视频制作技能包HyperFrames Quiver上线最强矢量图模型Arrow 1.1 Adobe发布重新打光图像模型TokenLight 字节开源数字人模型OmniShow 阿里开源开放世界模型Happy Oyster 研究员开源最强3D动画模型AniGen Gemini上线最强语音合成模型Gemini 3.1 Flash TTS Meta研发出神经计算机Neural Computers #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #AIGC #大模型

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18. 【当LLM取代程序员，计算机科学将回归何处？】一条推文引发了一场关于软件工程未来的激烈讨论。原帖观点颇为激进：随着LLM逐步取代软件工程师，计算机科学将回归物理学家、数学家和电气工程师的领地。那些写满Web应用经历的简历，在Claude Opus 4.5之后或将成为历史遗迹。反对声音同样尖锐。有人指出，物理和数学的非前沿部分早已被自动化，而LLM至今仍未真正掌握软件工程。更有人直言：计算机科学和软件工程本就是两回事——擅长前者的人往往不擅长后者，反之亦然。最具洞见的反驳来自一位工程师：LLM适合做玩具和低风险系统，但真正的软件工程远不止语法翻译。数据结构与算法、离散数学、自动机理论——这些基础从未过时。真正懂这些的人，结合LLM反而获得了超能力：一个人一周能完成过去一个团队一个月的工作量。另一种视角同样值得深思：软件不会消失，只是抽象层在上移。优秀的工程师依然不可或缺，只是他们将更多地从第一性原理、物理规律和系统约束出发思考，而非纠缠于样板代码。还有人提出了一个尴尬的悖论：如果Claude能取代软件工程师，它同样能取代物理学家和数学家。或许真正的答案是：技术在变，但深度思考的价值从未改变。工具越强大，驾驭工具的人越需要理解底层逻辑。x.com/hindookissinger/status/2006396845967438259

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21. #林老师讲阅读# 初中现代文阅读的高频题型，其实只有五大类：1. 内容概括题（考“文章写了什么”）——踩分点：时间+地点+人物+事件+结果2. 句子/词语赏析题（考“怎么写的”）——踩分点：手法+内容+效果+情感3. 段落作用题（考“为什么这么写”）——踩分点：内容上+结构上4. 人物形象分析题（考“人是什么样的”）——踩分点：性格标签+具体依据5. 主旨/情感理解题（考“为什么写这些”）——踩分点：表层意思+深层主旨现代文阅读重点答题范式（答题话术）概括题谁+（在什么情况下）+做了什么事+结果怎样 /赏析题运用了……（手法），写出了……（内容），表现了……（效果），表达了……（情感）生动形象/突出强调/层层递进/耐人寻味段落作用题内容上：写了……；结构上：……（承上启下/照应标题/为下文做铺垫/总结全文）承上启下、开篇点题、设置悬念、卒章显志人物分析题 ……是一个……（性格）的人，从文中……（具体语句）可以看出善良、倔强、乐观、细心、严厉、慈爱标题含义题表层含义：……；深层含义：……（象征/比喻/双关）象征、点明线索、揭示主旨、吸引读者主旨题本文通过记叙/描写……，表达了作者……的情感/揭示了……的道理赞美、批判、怀念、向往、思考

22. 【计算机系高性能所博士生获得第三十三届网络与分布式系统安全研讨会杰出论文奖】近日，第三十三届网络与分布式系统安全研讨会（NDSS）在美国圣迭戈举行。清华大学计算机系高性能计算研究所2022级博士生融凯源和2024级博士生方骏祺（导师为汪东升教授）发表的论文“OCCUPY+PROBE：指令粒度的、跨权限域的分支目标缓冲器侧信道攻击”获得杰出论文奖，同时被大会录用并收录至会议论文集。 NDSS是网络和系统安全领域的四大顶级会议之一，是中国计算机学会（CCF）推荐的A类会议，至今已举办三十三届。（来源：计算机系）#科研速递# #清华大学[超话]#

23. 既不放养，也不填鸭，用“333节奏”带孩子高效学习带娃最容易走两个极端：要么完全放养，要么拼命填鸭，两种都很伤孩子。错误做法1：扔一堆习题、资料、网课给孩子，美其名曰“自主学习”。结果：孩子看不懂、没人教、越学越慌，迷茫又孤独，效率极低。错误做法2：从早到晚排满补习班、刷题、听写，不停塞知识。结果：孩子大脑“消化不良”，越学越累，压力大还厌学。正确做法：用333节奏带娃，稳又高效：每天 3小时结构化学习——课本、知识点、基础内容扎扎实实学。每天 3小时跟着家长/老师“看中学”——看你怎么讲题、怎么梳理思路、怎么复盘错题。每天 3小时自己整理、思考，完成一个小任务——总结、默写、练一道题、整理一页笔记。核心：有学、有看、有练，节奏张弛有度，孩子一直有新鲜感、有成就感，越学越自信。 #微博开学季#

24. 比如说，110分左右的语文模考成绩，想提升至120+，刷题要有效果，首先需要花时间先找出提分空间在哪里。找出来之后，还要按提分效率优先排序。就只剩下100天时间了，肯定要在有限时间内，刷性价比高的题。具体说，先看选择题得分率。阅读一和二，选择题要全对。没全对，学技巧。这里性价比高。阅读三的话，文言文第二个选择题考实词虚词含义和用法，如果之前就缺乏积累的话，这个时候就不必花时间搞积累了，直接学根据上下文推断的。方法，临场发挥了。诗歌选择题学方法学技巧，有大概率对。语用是整份高考试卷难度很低的模块了。文本简洁，思路清晰，学会读懂文本的方法，这里是最容易得满分的模块，选择题自然要刷到全对。我意思是，整份试卷选择题，除文言文实词虚词选择题外，这个题取决于个人高中三年积累以及运气，其他选择题都可以凭借科学且规范步骤全对。然后看作文审题以及论证。再看主观题审题方法和答题思路。这里就先不写了。 #高考语文[超话]##祝福高考##高考#

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