在中，一位鱼友在星球中分享了自己一年的总结以及自己与 AI 的一些故事，今天分享给大家，希望能对大家有所启发。
以下是星球原文内容。
星球原文链接：
本文已获得晴～骁授权
前言
时光匆匆，转眼之间毕业一年了，同时也工作了一年了，给自己的一年平凡的经历做一个小结，同时也浅浅聊聊我这么一个菜鸟攻城狮与AI 的那些事。
首先，还是先简单介绍下自己。我叫晴~骁，毕业于祖国南疆的一所本科院校，目前在广州的一个小企业担任嵌入式开发的工作（实际上更多是单片机开发），工资水平一般，但是在广州租房相对很便宜，所以一个月下来还是有富余的，总之就是一个平凡的打工人。
在这一年里，通过不停地完成老大交给的任务，我的硬件知识和编程能力都有一定的提升，在硬件方面，自学了 PADS、Cadance 这些套件，主要还是公司因为版权问题，导致这些工具不停的更换，但是自己平常画板还是立创 EDA（狗头）。在编程方面，除了对单片机的寄存器配置和使用愈发熟悉外（就业前没仔细学过单片机，当时入职以为是做嵌入式软件的），也尝试与 AI 结合一起进行编程，在某些方面效率提升了许多。
缘分
回溯自己这一年里与 AI 的缘分，确实很是巧妙。
22 年的这个时间段，我抱着自己的电脑和自己的毕设在楼梯间完成了答辩，背后的原因是自己把自己反锁在酒店房间门外，现在想起来也让人哭笑不得。虽然环境不是很理想，但是我对自己的设计十分自信，一个基于人脸识别系统的智能家居系统。我当时所谓的智能家居系统，就是利用温湿度、光照以及烟雾报警器传感器进行采集，再由主控 STM32C8T6 通过 ESP8266 上传到 MQTT 服务器，我再用自己用 QT 写的上位机进行接收（原本打算使用微信小程序，但是网站的域名和审核一直申请不下来，后来没时间直接就用 QT 写了很简陋的上位机），实现了基本的物联网。至于人脸识别方案，应该是花费时间最长的了。原本一开始打算直接用 ESP32-CAM 自带的方案，我直接组合在一起就行了。但是这个自带方案的帧率太低了，画质也很差，而且只支持英文命名，不是我想要的那种效果，后面果断自己找其他方案。所以我把视线投向了 OpenCV，但是发现能跑 CV 的板子都超出我的预算了，而且也不符合自己的开题报告，于是和老师沟通后，运行我在电脑上运行，但是必须是在一个上位机。虽然 OpenCV 有 C++ 的库，但是整个过程相当的折磨人，特别是环境配置时，加上 QT 自身的一些奇怪毛病，经常出现玄学现象，有些时候必须重启软件，有些甚至要重启电脑（可能是自己的电脑问题），总之 CSDN 当时已经逛烂了，最后才勉勉强强解决。得到的效果还是很不错的，帧率能上到60帧，图像也很清晰，所以答辩时还是很自信的，但是老师的问题却是很简单的（可能是疫情影响，也可能是老师不感兴趣），这也让我有点点失望。这就是我当时整个毕设的过程，如果有即将答辩的本科同学，如果作品真的是自己认真完成的，可以自信些的，老师也不会为难人的。也是经过这次，我了解了机器学习和深度学习相关的内容，也对人工智能产生了很大的兴趣。
第二次与 AI 的巧遇是公司年会上，由于自己是个摄影爱好者，经常扫街分享一些照片，也得到同事们得赞同吧，行政小姐姐在策划年会活动时也想让我出一个节目，当时 ChatGPT 横空出世，引发人们对 AI 的讨论，我也结合时事，推出了主题为 AI 摄影的 Workshop，自己花了两周查阅相关的资料然后和同事们分享，这让我感觉成就满满。
第三次与 AI 的碰撞是在这几个月里，随着 chatgpt 的风靡，以及在鱼皮推荐下加入的“AI 社群”影响下，我也慢慢上手了各种 AI 应用，结合一些脚本工具帮我解决很多的实际问题。这里的脚本工具是 python，我也是花了两周时间自学了基本语法后，就交给 Chatgpt 帮我完成输出想要的内容，比如自己在学习步进电机细分驱动时，在查阅各种资料后，知道使用中央对称的 SPWM 波形控制可以减少噪声，于是让 Chatgpt 生成一个类似的函数模型的 python 程序，然后我根据自己的需求进行调整。如果我自己去生成类似的 python 程序，可能要花费几个小时，但是利用 AI，把需求说的足够详细，那么直接在半分钟内就能生成好，无疑是一把利刃。
最后
正如那句话所说，AI 只会淘汰不会使用它的人。未知永远都是让人恐惧的，但要保持面对恐惧的勇气。希望在 AI 的加持下，自己能够走得更远更高，做一些更有意义的事。
虽然感觉这一年一直在进步，但是还是有很多时候都在自我怀疑和自我鼓励之中。作为家里第一代大学生，感觉自己已经走出了大山，走进了城市，但是很多时候还是感觉无能为力，当老妈检测出肿瘤时（最后还好是良性的），那时真的很无助，心理除了祈祷，也是很无奈。我知道自己真的不算很聪明，所以才要努力呀，既要向“钱”看，也得仰望星空，脚踏实地。与大家共勉！
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