长川科技-质量管理-笔试

在人工智能越来越普及的今天，我逐渐意识到，面对AI一定要保持谨慎。AI确实能快速提供答案，帮助我查资料、写文章、解决问题，但它并不是万能的，也并不总是正确的。我发现，有时候AI会“随便回答”。当问题不够清晰，或者涉及复杂、专业的内容时，AI可能只是根据已有的数据进行推测，生成看起来合理却不一定准确的答案。如果我不加思考地相信这些内容，就可能被误导，甚至在学习或工作中做出错误判断。因此，我开始把AI当作一个辅助工具，而不是绝对权威。遇到重要信息时，我会主动查证，多看不同来源的资料，再做决定。AI可以提供参考和灵感，但最终的判断和选择，仍然需要我自己负责。对我来说，谨慎使用AI，不盲目依赖，是在这...

最近看到很多 92 的，甚至是硕士，开始往测开赛道卷，说实话有点看不懂。先把话说清楚，大厂里的测开，绝大多数时间干的还是测试的活，只是写点自动化脚本、维护测试平台、接接流水线，真正像开发一样做系统、做架构、做核心平台的测开少得可怜，基本都集中在核心提效组，而且人很少，外面进去的大概率轮不到你，我想真正干过人都清楚。很多人被洗脑了，以为测开也是开，和后端差不多，只是更简单、更轻松、还高薪。现实情况是，测开和开发的职业路径完全不一样。开发的核心是业务和系统能力，测开的核心是稳定性和覆盖率，前者是往上走，后者天花板非常明显。你可以见到很多开发转测开，但你很少见到干了几年测开还能顺利转回开发的。更现实一点说，92 的高学历如果拿来做测开，大部分时间就是在做重复性很强的杂活，这种工作对个人能力的放大效应非常弱。三年下来，你和一个双非的，甚至本科的测开差距不会太大，但你和同龄的后端、平台开发差距会非常明显。这不是努不努力的问题，是赛道问题。所谓测开简单高薪，本质上是把极少数核心测开的上限，当成了整个岗位的常态来宣传。那些工资高、技术强的测开，本身就是开发水平，只是挂了个测开的名。普通人进去，99% 做的都是项目兜底型工作，而不是你想象中的平台开发。测开不是不能做，但它绝对不是开发的平替，也不是性价比最优解。如果你是真的不想做开发，追求稳定，那测开没问题。但如果你只是觉得测开比后端容易，还能进大厂，那我劝你冷静一点，这只是在用短期安全感换长期天花板。有92的学历，如果你连测开这些重复性工作都能心甘情愿接受，那你把时间精力用在真正的开发、系统、业务深度上，回报大概率比卷测开要高得多。想清楚再下场，别被岗位名和话术带偏了，就算去个前端客户端也是随便占坑的，测开是一个坑位很少赛道，反而大面积学历下放，不用想也能知道会是什么结果，我想各位在JAVA那里已经看到了

文章内容收录到个人网站，方便阅读：http://hardyfish.top/变量存放位置的判断依据Java运行时内存主要分为：栈（Stack） ：线程私有，存放方法调用相关数据。堆（Heap） ：线程共享，存放对象实例。方法区 / 元空间（Method Area / Metaspace） ：存放类元信息、常量池、静态变量。判断依据：基本类型的值（除 String 这种引用类型外）。如果是方法的局部变量 → 存在栈帧的局部变量表如果是对象的成员变量 → 存在对象实例中（堆里）引用类型变量引用本身（指向对象的地址）存放在栈帧局部变量表或对象实例中。对象本体存放在堆中。类的元数据、常量池、静态变量 ...