以下文章来源于伯乐在线 ，作者伯小乐 小哥坦言，即便有 300 万美元净资产，自己依旧不开心。里面详细说了他对当前职业和生活状态的失望。虽 然有常春藤盟校的学士学历，在 IT 行业打拼多年，身材也保持得很好（常年健身六块腹肌），但他承认自己 过得不开心，还特别孤独。 伯乐在线分享IT互联网职场和精选干货文章（原域名已不再维护）。组织维护10万+star的开源技术资源 库，包括：Python, Java, C/C++, Go, JS, CSS, Node.js, PHP, .NET 等 33 岁程序员手握 300 万美元净资产，却想退休："我可不想像那位微软工程师一样猝死" "我 33 岁，净资产 300 万美元，能退休吗？" 这是一位在 Pinterest 的程序员小哥 Ra 在国外匿名社交平台上发的话题，引发了网友热议。 伯乐在线 . "我今年 33 岁，感觉真的撑不下去了。不管看哪里，满眼都是自负、谎言和恐惧。" 他解释，自己的投资包括一套能低息产生租金收入的房子，还有其他资产，所以现在有稳定的"现金流"。他的 长远计划是移居国外。 帖子里还提到："再也不搞 AI，再也不碰 IT 行业，再也不折腾这些没用 ...

程序员工作状态 - 实习生对遗留代码的修改存在潜在风险 [2] - 程序员修复Bug存在六种不同处理方式 [3] - 后端开发与前端开发在工作内容上存在显著差异 [4]

大语言模型：编程本质的颠覆性变革 和这个领域的大多数 "话痨" 一样，我一直密切关注生成式 AI 系统在软件开发中可能扮演的角色。 我认为，大语言模型（LLMs）的出现对软件开发的变革程度，堪比从汇编语言到第一代高级编程语言的转变。 Martin Fowler 是全球知名的软件开发专家，他是敏捷软件开发宣言的 17 位创始人之一，并在软件设计、重构和领域驱动设计（DDD）等领域具有深远影响。他最 著名的著作是《重构：改善既有代码的设计》，成为全球程序员必读的经典之一。 前段时间，小程程发过一些技术大佬关于 AI 或 LLM 的看法： 前段时间，Martin Fowler 也分享一篇关于对 LLM 看法的文章。 我把原文扔给大模型了，译文如下： 拥抱不确定性：软件开发的新生存法则 到目前为止，我只是浅尝辄止地接触过一些顶尖的生成式 AI 工具，但听朋友们和同事们分享他们的使用体验时，我还是深感着迷。 语言和框架的进一步发展，虽然提升了我们的抽象水平和生产效率，但并未从根本上改变编程的 "本质"。 而大语言模型带来的影响则达到了这一程度，而且其特别之处在于，它不仅提升了抽象层次，还迫使我们重新思考，使用非确定性工 ...

财报发布安排 - 公司将于2025年9月9日美股收盘后发布2026财年第一季度业绩 [1] - 公司将于中部时间下午4点举行电话会议及网络直播讨论财务业绩 [1] - 网络直播可通过投资者关系网站www oracle com/investor观看 [1] 公司业务概览 - 公司提供应用套件及安全自主的Oracle Cloud基础设施服务 [2] - 公司于纽约证券交易所上市 股票代码为ORCL [2] 商标信息 - Oracle Java MySQL和NetSuite均为公司注册商标 [3] - NetSuite是首家云计算公司 开创了云计算新时代 [3]

AI核心概念与学习方法 - 人工智能通过机器学习从数据中自行学习规律而非依赖预设规则 核心方法包括有监督学习(使用标记数据训练模型) 无监督学习(从未标记数据中发现模式)和强化学习(通过试错和奖励机制优化行为策略) [9][12] - 2012年Google通过无监督学习使神经网络在观看海量YouTube视频后自发识别"猫"的概念 成为深度学习里程碑事件 [11] - AlphaGo击败人类棋手和ChatGPT的崛起标志着AI技术进入爆发期 深度学习依赖算力(GPU) 数据(互联网)和算法三要素共同推动 [6][69] AI技术基础能力 - 数学是AI底层逻辑的核心 线性代数处理向量与矩阵 概率统计管理不确定性 微积分通过梯度下降优化模型参数 [13] - Python是AI开发首选语言 拥有简洁语法和强大生态圈 关键工具库包括NumPy/Pandas(数据处理) Scikit-learn(机器学习) TensorFlow/PyTorch(深度学习) [19][21] - 其他编程语言各有侧重 R语言擅长统计分析 C++适用于高性能计算 Java用于企业级系统开发 [23] 实践与学习路径 - 学习过程需结合理论深度(数学) 工具掌握(编程)和实践高度(项目) 建议通过Kaggle竞赛 GitHub开源项目和复现论文等方式积累经验 [28][47][53] - 建议建立持续学习机制 关注顶级学术会议(NeurIPS/CVPR/ICML) 筛选高质量信息源 避免被技术营销内容干扰 [24][25] - 初学者可从微项目入门 如用Pandas分析天气数据 用Scikit-learn预测泰坦尼克号幸存者 逐步构建可交互的Demo展示能力 [50][51][53] AI应用领域与职业方向 - 核心职业路径包括机器学习工程师(算法落地) 数据科学家(数据洞察) 算法研究员(前沿探索) 具体职位衍生出算法工程师 AIGC工程师等细分方向 [38][40] - AI与垂直领域结合创造新价值 包括艺术设计(生成式AI创作) 金融商业(量化交易/风控) 医疗健康(新药研发/影像分析) 材料科学(分子模拟)等领域 [42][43] - AI技能将成为通识能力 未来差距体现在顶尖人才(创造AI)与普通劳动者(使用AI)之间 需注重培养解决问题能力和人机协同思维 [37][45][55] AI发展历程 - 1956年达特茅斯会议正式提出人工智能概念 早期发展形成符号主义(逻辑推理) 联结主义(模式识别) 行为主义(环境交互)三大流派 [58][64] - 经历两次AI寒冬后 统计机器学习崛起 2012年AlexNet在ImageNet竞赛中以压倒性优势夺冠 标志着深度学习时代的开启 [66][67] - 现代AI正融合三大流派优势 追求兼具学习能力 逻辑推理和行动能力的综合智能体系 [65]

行业背景 - 公司在大数据领域具备处理千万级别数据量的项目经验 [1] - 行业涉及Python和Java等主流编程语言及常用数据库技术 [1] 技术能力 - 精通网页数据抓取技术及反限制破解方案 [3] - 具备程序性能优化能力以提升执行效率 [3] - 掌握大数据分析技术并拥有实际项目应用经验 [1][3] 教学优势 - 采用真实企业案例教学提升知识实用性 [3] - 通过幽默风格营造轻松学习氛围 [3] - 将复杂技术概念转化为通俗易懂的讲解内容 [3]

职业与副业模式 - 央企程序员通过跑外卖作为解压方式 年薪约15万元[1] - 副业活动包括自媒体内容创作 部分网友质疑其动机为吸引流量[3][4] - 职业发展潜力被讨论 认为专注主业可能获得更高薪酬（如30万年薪）[5] 社会舆论反应 - 部分网友批评其占用外卖行业就业机会[3] - 舆论对其解压说法存在争议 认为实质是自媒体营销策略[4] - 对比有退路副业与无退路全职工作的心态差异[5] 行业现象关联 - 互联网行业出现多种非传统职业组合模式[1][4] - 科技企业相关新闻引发关注（如钉钉巡查、Meta侵权、鸿蒙系统争议）[6] - 开源技术领域存在高级别技术争议（如Linus批评谷歌工程师）[6]

宣发稿翻车事件 - 西安电子科技大学"大数据应用与管理"专业女生因二手电脑性能差 被迫将代码手写在笔记本上学习 该描述被质疑脱离数字时代现实[1][4][6] - 宣发稿中"纸笔智慧闪耀微光"等措辞引发争议 网友指出202X年编程学习完全可通过低成本方案(如树莓派)解决[2][8] - 专业基础课涉及Java和Python等编程语言 手写代码无法满足实际学习需求[2] 网友反应 - 留言区网友用夸张比喻讽刺该案例 称"大脑皮层褶皱被抚平" 体现对反智宣传的抵触[8] - 技术党建议1千元内可搭建树莓派编程平台 甚至支持AI端测开发[8] 历史类似案例 - 2012年"部队美女程序员月写30万行代码"事件同属脱离技术常识的经典翻车案例[10] - 行业经验表明 非技术背景人员撰写技术类宣发稿易出现硬伤[9][10] 延伸阅读 - 公众号推荐三篇程序员主题趣文 涉及职业发展现状与水平评估等方向[13]

编程语言排行榜核心观点 - AI编程助手推动Python在TIOBE指数中达到历史最高点26.14%，领先第二名C++近17个百分点[1][17][18] - 主流语言因AI工具加持形成"强者恒强"格局，Python/C++/C/Java/C/JavaScript垄断前六[9][22] - 小众语言面临生态劣势，新兴语言如Rust/Kotlin/Dart/Julia未能突破前十[13][27] 主流语言竞争格局 Python统治力 - 以26.14%的占有率断层领先，较2024年保持首位，主要受益于AI和数据科学领域应用[1][18][23] - 尽管存在执行效率低的短板，但凭借丰富的库生态和AI工具支持维持高增长[18][19] - 历史排名从2015年第7位持续攀升至2025年第1位[29] 传统语言表现 - C++/C/Java保持稳定，分别以9.18%、9.03%、8.59%的占有率位列2-4名[18][22] - JavaScript虽排名第6但占有率仅3.15%，与头部语言差距显著[18][23] - C历史排名从2005年第9位提升至2025年第5位[29] 中尾部语言动态 老牌语言韧性 - Visual Basic凭借企业遗留系统以2.33%排名第7，Go/Perl/Delphi以2%左右占有率紧随其后[22][23] - Fortran(1.75%)/SQL(1.72%)/Ada(1.52%)在特定领域保持不可替代性[13][14][27] - Ada因航空航天等高安全需求场景重现活力[13][14] 新兴语言困境 - Rust(1.13%)/Kotlin(1.10%)等现代语言未能进入前20，Assembly language(1.03%)排名第20[27] - Swift/Ruby/Dart/Julia等语言徘徊在25-30名区间[28] - Perl年度排名从第25跃升至第9，可能反映人才断层后的需求回升[23] 技术驱动因素 - AI代码助手使主流语言开发效率提升约20%，微软Copilot等工具更倾向支持流行语言[5][7] - Python作为"AI御用语言"获得额外增长动能，AI训练依赖其海量代码数据[1][7][16] - 开发者生态形成正向循环：主流语言工具链完善→吸引更多开发者→进一步强化生态[9][19] 历史趋势观察 - Python近十年排名持续上升，从2015年第7位升至2025年第1位[29] - C语言长期占据头部位置，2000-2005年排名第1，2025年回落至第3[29] - Go语言表现突出，从2015年第36位跃升至2025年第7位[29]

编程语言市场格局分析 - Python以26.98%的市场占有率稳居榜首，与第二名C++（9.80%）拉开17%以上的差距，呈现断崖式领先 [7][10] - C++、C、Java、C、JavaScript、Go连续三年占据前七名，形成稳固的第一阵营 [1] - Visual Basic、SQL、Fortran、Ada、Perl、Delphi在8-12名展开激烈竞争，月度排名波动显著 [1][3] 新兴语言与传统语言的竞争态势 - Rust、Kotlin、Dart、Julia等新兴语言虽具备技术优势（如Rust的安全性、Kotlin的简洁性），但均未进入前十 [4] - 传统语言在特定领域保持不可替代性：SQL（数据库）、Fortran（科学计算）、Ada（航空航天/军工）、Perl（Linux运维）、Delphi（桌面开发） [5] - Ada因高安全性需求复兴，在"零容错"系统中成为首选 [4] Python的统治力与争议 - Python凭借AI/数据分析风口、丰富生态库和易用性实现快速增长，但性能短板显著（执行速度远低于C++） [11] - 行业出现"边吐槽边使用"现象，其AI御用语言地位强化了不可替代性 [8][11] - 若未来解决性能问题（如JIT编译/GPU加速），可能进一步扩大市场份额 [12] 月度排名详情 - 前十名依次为：Python、C++、C、Java、C、JavaScript、Go、Visual Basic、Ada、Delphi/Object Pascal [14] - 11-20名中，Fortran（12名）、SQL（13名）、Rust（18名）、Kotlin（20名）等语言竞争胶着 [17] - 21-50名包含Swift（21）、COBOL（22）、Ruby（23）、Julia（35）等语言，呈现长尾分布 [18] 历史趋势与数据来源 - TIOBE排名基于工程师数量、课程、供应商及搜索引擎数据，反映主流语言趋势 [20] - 历史数据显示编程语言市场呈现"头部固化+尾部混战"特征 [20]