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Pixel 测安卓整体兼容性，小米测 OEM 优化，三星有免费的真机可以远程连线使用。如果要挂机收短信 GitHub 上有短信转发器的开源项目。
不过几百块的预算可能很难能买到运行新版本系统的机器，真要认真做测试还是看看收费服务，或者就用用三星免费的资源，机器种类和系统版本都比较全面。
三星那个平台： https://developer.samsung.com/remote-test-lab

如果想要折磨人，不如看看某学校大一上学期的一个作业，占那门课的 7.5%：
写一个简单的 RISC 汇编程序，程序功能自选但是得有功能，指令集只有加、取、存、跳转、大于等于跳转、不等于跳转、以及一些编译器提供的便利功能（标签、常数等）。
半个月前刚辅导完今年的学生，大概一半人直接放弃了，比去年稍微少点……

不说别的了： https://g.co/gemini/share/1fb8323850d1
现在虽然不能说完全是 AI 时代，但是大语言模型在解释小片段代码上能力还是可以的，这个几乎就是换了名字的明抢。
交易链接显示是 0.7ETH ，算是交学费了，就算忍不住也可以从很小的数开始来着……可以看看能不能报交易所之类的地方，他们或许会关注这个账号的提取活动（目前还没有）。

自建自改的网站： https://chise.hachiroku.uk/zh/
不过可能 OP 还是会觉得花哨吧，我觉得网站上还是要放一点图片来增加观赏性的。

数据存储的方法需要平衡数据的成本与数据的价值。如果一个数据很少会被访问，那么合理的方法是把它放到比较冷的数据仓库中，比如 HDD ，甚至 HDD 上的压缩包，这些数据要提取显然需要花费更多的时间。国内很多单位对数据价值和存储的成本并没有很好的考量，可能只是为了方便开发就没有使用这种机制。

大公司可以问同事，尤其是以前负责过的人。如果没有同事知道，建议首先了解业务表面业务逻辑，然后针对每一个使用场景进行调用链追踪。一定一个函数一个函数看过去，记得留痕迹，不一定要是思维导图，Ctrl CV 一个定义所在文件的名称和位置就行，时间紧任务重的情况下，没空制图的。

在链路上函数全部看完后，可以对进程、线程、微服务、组件、类、方法等的功能和构建及析构做一个概括，尤其是在调用链上的位置和作用，然后依据这些概括，再进行聚类，比方说业务处理逻辑控制、鉴权、调用外部资源等……

第一条线会比较困难，因为啥都不知道。梳理的多了以后，就会越来越快。有的时候甚至能快速看出代码中不同年代的特征，也是方便理解的一个标志，因为同一时期的代码往往有一定相似性。

这个方法我自己的经历是能在短期（一两个月）内完成的，如果代码量在几万甚至十几万且没有帮助的情况下，超短期我觉得不现实。还有，这感觉算不上“超大型项目”，真的超大型项目从硬件到操作系统到虚拟化都可以是项目的一部分，代码也是百万甚至千万行级别的。

一定要说的话 Github Copilot ，可以先访问声明，然后在要写定义的地方开始打，有的时候能正常猜测补全。坏处是要点钱，然后是联网的。不联网的有 Tabnine ，但是准确度差。这都是基于深度学习的产品。

不过 C++本来就是自由度比较高的语言，一个迭代遍历三四种不同时期写法的，真的复杂或者长期迭代的代码别说程序和 AI 了，受过专业训练的人看都头疼的。

文科生不适合学 AI 。不管是不是深度学习，人工智能的基础都是数学、逻辑、以及数学和逻辑的结合。如果想要学习深度学习，那更是数学占大头的地方，还要加上生物学和物理的一些理论……如果确实想要学习 AI ，建议先修完高数，然后可以试试跟着教程学 Python 。

举一个看起来极端，但是实际上完全可能的情况：
开着车听着歌，突发疾病人不知道了，但是身体却狠狠踩上了油门。车冲破几十米围栏，撞到非机动车道上三十几个人，10 死 10 重伤 10 轻伤，还干倒一个红绿灯杆子，倒下压到路过的一辆保时捷，最糟糕的是人没死，救活了。
此时有几千万的赔偿额，