我自己就是在讀大專生，就讀於武漢的一所公辦大專，專業是軟件技術。
我讀的是職高，職高學的是計算機專業，通過技能高考上的大專，所以也只能報考計算機大類中的專業。
現在是大三，馬上進入實習了(其實我已經申請提前實習了)。這三年(兩年)，我到底是怎麼學(玩？)過來的。
在被第一志願第一專業錄取的那一刻，我還幻想：我要好好學，多參加比賽，多考證，多實習，最後再來個專升本，將來一定能找到滿意的工作。
因爲在職高中學過一些計算機相關的基本知識，所以要比普高考過來的同學上手要快。
大一上學期，我還老老實實跟着老師的節奏去聽古董知識，意識到不對勁後。
每次上課就帶着自己的電腦(避免被教師機控屏)，按照自己的進度去學，不聽老師的，但被點起來回答問題還是會回答，作業也按時交，期末考試只要不掛科就行了。
至於比賽，水賽太水，含金量高的比賽難度高，計算機相關的專業是這樣的，都是卷王之王，恨不得有人在高考完後的暑假加上大一上學期，就將所有專業知識全部過一遍，然後去專研自己感興趣的。
參加了幾個垃圾比賽，就沒有搞比賽啥的了。
最核心的問題，我不聽老師講，是怎麼自己學的？
在某個叫b站的平臺，去搜索自己想學的內容，例如我們主學的編程語言是J**a，用J**a去搜索，就能看到那些（從入門到精通）的免費視頻，還可以瞭解到整個學習路線，一環套一環。
不止侷限這一個平臺，國內外網絡上關於計算機專業的幾乎所有知識都有免費的資源，只不過會有點雜，信息不好辨認。
如果在學習的時候遇到了些資料上沒提到的問題，或者自己不好理解（計算機知識有些抽象），我都不會去問老師，太麻煩了，還可能得不到自己想要的答案。
這種情況我都會去問AI，和AI深度去討論一個知識點，可以學到很多關聯性的知識（會導致更雜）。
從職高末到整個大專結束，正是通用大模型AI的高速發展期。
每天跟着AI學，不懂就問，什麼問題都可以提，對着一個角度的問題深度提問，就能做到刨根問底。
我都是把AI當一個什麼都懂的老師，什麼都問，因爲去用瀏覽器的搜索引擎，和各種互聯網平臺上面搜索，有些問題很難找到自己想要的答案，還會被迫喫到一堆廣告。
當連環性提問，從一個問題，問到下面各個分支，直到了解，甚至明白整個大致邏輯，此問題就此閉環。
我越是提問，越是發現自己有多麼的無能，有多麼的悲哀，因爲像我這樣的學生，很多東西父母和老師沒有教，根本不知道，想最快去了解並學習，只有靠AI。
雖然我什麼都不懂，但我可以不斷精進提問，獲取我最想要的知識。
早期的AI生成代碼我沒有用過，國外的AI技術太耀眼，因爲現代版的鑿壁偷光是有成本的，拿起石頭砸牆要錢，那束光本身也要錢。
主要是不想花那個錢，所以我只用過國產的“尾”版，效果有點不盡人意，當時用的時候是2025年末到2026年初，現在應該變強了許多。
學過計算機相關專業的同學應該都知道，整條學習路線中有非常多的知識，從“古”至今，只學最新版的知識可不行，理論是可以用新知識去解決問題，不學習以前的“老”知識，實際開發中可能遇到很多奇怪的問題，不懂就沒法解決。
從開發便捷度和速度來談，現在的工具都是在解決以前的痛點，就這樣一環套一環的解決痛點。
說起計算機，從誕生至今也才80年，發展速度可真快，不愧是科技的象徵物，以至於各行各業都離不開計算機。
像我這樣能力不出衆的學生，與其吊在計算機行業的末尾，指不定哪天就被AI給“斬”了。
從我職高選的計算機開始，就已經逃不出計算機相關行業的“牢籠”了，即使後續的升本，乃至考研。
我知道，繼續擠在這條路上，也許會獲得一份不錯的薪水和體面的工作，但風險太大了，我不敢賭。
我知道說跑題了，我不知道的東西我不聊，好點的大專，或者本科，的不同專業是什麼情況我都不清楚。
我這個24年的大專生，我的努力程度根本不夠，比不怎麼學的學生要努力點，我緊追那些成績好有能力的同學，直到AI將我們的差距越拉越大，分析完自己的自身條件與家庭條件，很大概率找不到相關的工作，難以入行，且入行也是半吊子，我，放棄了。
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