两年多没来了，查资料又回来了。

leio 2005-05-16 06:22:23

两年多没来了，查资料用google搜到这来了。

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leio 2005-05-16

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查几个API函数，API参数中有一个结构的参数指向结构外的指针，PB没法调用，已经找到解决办法了。

balloonman2002 2005-05-16

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:)

hygougou 2005-05-16

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呵呵~~

强捍，啥资料?

从师范学院计算机专业毕业，经过多家公司历练，从服务端渲染到前后端分离，从Vue到React Native，再到TypeScript，一名前端开发者分享了他的技术成长历程和技术心得。

AI火了两年多，其发展具体体现在哪些方面备受关注。如今纯粹的“AI对话助手大卖场”竞争力减弱，未来值得关注的方向包括大模型本身、AI开发工具、“AI智能体”，还有多模态技术、底层基础设施、AI安全和伦理问题等，不同人群可据此找准自身机会。

本文介绍了AI查资料的能力，以豆包、DeepSeek等大模型为例，阐述智能问答的三部曲。记忆大脑（LLM）基于训练知识回答问题，但有局限；搜索大脑（Search）在LLM记忆不足时查资料，核心技术是RAG；向量大脑（Vector）用语义搜索。三者协作，几百毫秒内给出准确答案。

作者回顾了两年半的大学生活，面对普通学院的学风问题和个人学习动力下降，提出了自我反思和改进措施，强调了在未来学习中，尤其是计算机核心课程理论知识、实践能力、数据结构与算法、数据库和网络技术等方面的提升。文章呼吁保持坚定，立志考取名校研究生，以弥补当前的不足。

本文基于两年实战经验，提出AI写作工具评估的三大核心维度：中文语感（是否自然流畅、有节奏感）、场景覆盖（是否深度适配技术博文等特定文体）、学习成本（能否3分钟内产出可用草稿）。强调专业写作工具在术语准确、代码块处理、结构一致性上的优势，对比通用大模型与垂直工具的适用边界，并给出可操作的四问判断框架。

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