当 DeepSeek 遇见工作困境:我的认知跃迁之旅

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我以为技术困境不会发生在我身上,直到那个周五下午,代码报错信息像无底洞般吞噬我的信心。整个团队等待着我的解决方案,而我的大脑却像被上了锁。这不是简单的语法错误,而是一种思维的困局——那种 Stack Overflow 上搜索一百个答案也无法填补的认知鸿沟。

就在我准备放弃的那一刻,我遇见了 DeepSeek。不,这不是一个普通的邂逅故事。这是关于如何在技术迷宫中找到不只是答案,而是思考方式的转变。

认知困境:当我们卡在"知道"与"理解"之间

你有没有遇到过这样的场景:明明查阅了所有文档、阅读了所有教程,甚至掌握了所有API的用法,但面对一个复杂的工程问题时,你依然无法找到解决之道?

这不是技能的缺失,而是认知的盲区。

我记得那个项目——一个需要处理大规模时序数据的分布式系统。表面上看,这只是将已知的分布式算法应用到特定场景。但当我深入其中,却发现自己陷入了一种奇怪的状态:我知道每个组件应该如何工作,却不理解它们为什么会以这种方式协同。

根据麦肯锡全球研究院的报告,技术工作者平均有40%的时间被卡在"认知瓶颈"中——知道解决方案的各个部分,却无法将它们整合成一个有机的整体。这不是知识的问题,而是思维模式的局限。

最令人沮丧的是,我无法向同事清晰地表达我的困惑点。"你到底卡在哪了?"他们问。而我只能回答:"我也不确定,就是感觉整体思路不对。"这种模糊的困境往往比具体的技术障碍更难以突破。

我也曾尝试过传统的解决方案:搜索引擎、技术论坛、甚至是一般的AI助手。但它们要么给出片段式的代码,要么提供过于理论化的解释,很少有工具能帮助我重构思维方式。

转折点:Dee

基于模拟退火的计算器 在线运行 访问run.bcjh.xyz。 先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/cc95c98c3760 参见此仓库。 使用方法(本地安装包) 前往Releases · hjenryin/BCJH-Metropolis下载最新 ,解压后输入游戏内校验码即可使用。 配置厨具 已在2.0.0弃用。 直接使用白菜菊花代码,保留高级厨具,新手池厨具可变。 更改迭代次数 如有需要,可以更改 中39行的数字来设置迭代次数。 本地编译 如果在windows平台,需要使用MSBuild编译,并将 改为ANSI编码。 如有条件,强烈建议这种本地运行(运行可加速、可多次重复)。 在 下运行 ,是游戏中的白菜菊花校验码。 编译、运行: - 在根目录新建 文件夹并 至build - - 使用 (linux) 或 (windows) 运行。 最后在命令行就可以得到输出结果了! (注意顺序)(得到厨师-技法,表示对应新手池厨具) 注:linux下不支持多任务选择 云端编译已在2.0.0弃用。 局限性 已知的问题: - 无法得到最优解! 只能得到一个比较好的解,有助于开阔思路。 - 无法选择菜品数量(默认拉满)。 可能有一定门槛。 (这可能有助于防止这类辅助工具的滥用导致分数膨胀? )(你问我为什么不用其他语言写? python一个晚上就写好了,结果因为有涉及json读写很多类型没法推断,jit用不了,算这个太慢了,所以就用c++写了) 工作原理 采用两层模拟退火来最大化总能量。 第一层为三个厨师,其能量用第二层模拟退火来估计。 也就是说,这套方法理论上也能算厨神(只要能够在非常快的时间内,算出一个厨神面板的得分),但是加上厨神的食材限制工作量有点大……以后再说吧。 (...
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