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  为什么要提出这个思考呢，感觉对之后编程学习会有深刻影响，所以还是记录下来吧。
  前几天想通过python的manim库制作动画，主要是复刻欧拉公式三维可视化。整体效果实现起来并不困难，而且通过这个三维可视化，也让我明确了空间中相机与轴之间的关系，以及3d、2d互转的方式。不过视频效果跟原视频效果不一样：2d中生成圆的话，半径会逐渐增大，存在莫名的增量，导致其变大。由2d转3d的时候，动画效果不流畅，我仔细看了看，2d转3d过程中，存在一帧变为2d，导致视觉上有卡顿效果，不是很丝滑。
  所以结合这个原因，我也没办法，只能带着问题求助deepseek，并且查阅了我手头上关于参数曲线manim的资料（我的manim资源十分丰富），可惜都失败了。前面的大体刻画差不多用了1h左右的时间，而解决其中这些问题，却用了3、4个小时，最后还是没解决。后来想了想，算了，还是放弃吧，肯定还是对manim基础不熟，又去回顾基础去了。
  今天又饶有兴致地想将这个问题给解决了，所以又一直问deepseek。我一直阐述问题，想让它帮我解决，效果无一例外，都是半径逐渐变大，不符合理想效果。仔细看了看它描述的问题，我也恍然大悟：半径变大才是合理的，半径不变才有问题。为什么呢？因为相机与x轴放心垂直，而图像随着x轴的延伸，距离相机越来越近，根据近大远小的视觉效果，圆的半径逐渐变大才是最合理的，反而说明manim的引擎是十分合理的。
  知道问题所在，首先想通过调整代码，来改变影响，可是不论怎么调整，总会存在问题。后来我自己又想出来了两个方案，第一个是让相机也移动，即保持图像与相机距离不变，视觉上圆的半径不变，可问题是轴会随着相机的移动逐渐缩小，也是近大远小的道理。第二个是让相机固定在一个距离远点很远的位置，以此来消除由于图像跟相机距离上的影响，而存在的问题是很远的话，轴也会很小，操作起来也不方便。前者我询问deepseek，给出了合适的方案，确实如果感觉的那样，轴会变动，不过代码也有问题，所以仍旧束手无策，第二种方案实现起来也是比较困难的，也就没再弄了。
  既然自己解决不了，不如直接去找视频源码，可是怎么找呢？我先去youtube上搜相关视频，可是都没有贴源码。后来去github上找，果然找到源码了。代码包装的也好。之前一直不明白打上construct后按回车自动输入代码，为什么会有rentun…多余的代码，看了他的源码后才知道，原来都是为了打包而生成的，平时写虽然没用，但包装成项目还是很有用的。
  根据他的源码，我浏览啊浏览，终于找到问题所在。没有想象中的那么困难，反而简单的超乎寻常。在set_camera_orientation中有个参数 focal_distance，聚焦的意思,作者将这个数设置为了10000，恍然大悟，这不就是我自己提到的第二种方案吗？可是轴为什么没有变化呢？查阅这个参数的意思后得知是聚焦的意思，可以这样理解，将相机聚焦到了图像上，而模糊了轴的，从而导致轴不变（自己理解就行，我这么说也可能不对）。如果我将这个参数去掉，再去渲染的话，原视频画圆的效果跟我自己画圆的效果就一样了，半径逐渐变大。
  上面是个引子，现在回到正题上来，编程学习的思考。上面的问题很简单，也很容易，只需要在set_camera_orientation中，将参数focal_distance设置为一个很大的数就可以了，从而消除影响。但是解决这个问题，我前前后后花了差不多7/8个小时。在我查找、解决问题的过程中，确实有了很大的理解，但大部分时间都是再做无用功。为什么是无用功呢？通过deepseek弄出来的代码，就去跑一下，看看是否达到理想效果，如果符合思想，就会分析其代码，如果不符合，则直接放弃，就相当于一点没弄。所以这里也有一个很搞笑的事，同样也是很悲哀的：人类通过人类掌握的资料去训练ai，ai成熟并发布后，又会有些人通过ai生成的结果来训练自己。
  所以说ai编程是否可行呢？我只能说，那些成功用ai写项目的，对于写项目这件事，他的水平比ai还强，能发现ai的错误，并且表述问题的能力也很强。否则就会陷入循环：错了问ai，自己只能描述结果与理想的偏差，具体代码错在哪也不知道，等ai回复后，就会错了改，改了错，编程水平没涨多少，问问题能力到涨了不少。
  我觉得ai编程，让ai帮你配置语言环境，优化代码结构，解决新学习语言的基础问题，而不是让ai帮你写代码，可能会适得其反。
  回顾现实身边的例子吧，同学导师给了同学别人的毕业设计资料和源码，然后准备修改弄成项目再去参加竞赛。A同学修改别人毕业设计的论文，主要是弄豆包，B同学弄代码，还是python代码，我那天看了看，面向对象写的，B同学应该不懂python的面向对象，我就按照C++面向对象理解的方式简单给他讲了讲，而且还有有关深度学习的pytorch库，他肯定也不懂啊，就一直问ai，还是豆包，跟gpt4o和deepseek水平更低，而且ai也不会问，就把源码贴上让他生成。。。C同学学习很好，两边倒腾，但我感觉大部分的工作是A和B干的。
  简单回顾上面的例子，几乎全是通过ai，参加竞赛，水平涨了吗？我觉得B同学python看代码能力涨了不少，但是自己写的话，肯定不行，A同学光水论文，编程能力提升为0，C同学呢，寥寥吧。参加竞赛不是提升能力的吗，靠老师给的完整资料去混，我确实干不出来这个事，让我干我也不干，能力提升没多少，纯在浪费时间。反而扎根python，深入理解基础架构后，再去弄竞赛、提升能力才对吧。所以目前环境下，大学生水分多大我也不多说了。
  哎，我也不是羡慕，只是觉得悲哀：程序员训练了ai，ai反过来训练新程序员，可笑。
  后续我的毕业论文肯定不会ai的，毕竟我这么喜欢打字，而且latex编写毕业论文也已经提前预定好了。毕业论文打算写个三维数学动画网站或者算法可视化网站，也不知道行不行。算了算了，还是提升一下自己的技术吧，有了技术才能随心所欲。