太魔幻了，冰火两重天 ～ 那边 AI 发展的太过火热，这边明的暗的战争让人心寒。长两个脑袋都不够应付了。

说句难听的，我真不认为 wedock 这样的就可以称为“点子”，**也太看得起自己了**，这是闭着眼睛想 5 秒钟就可以搞定的东西。

肯定要包含创新的东西，才能称为“点子”。不说比特币这样重大的创新，起码是要把一些东西解构吃透，然后再重构，形成自己的独特之处。

拿「双向链接」笔记来举例，看起来只是一个反向链接，但是当初 RoamResearch 的作者可是为此搭建了一整套体系，没有想个十天半个月，能想通吗？

再拿 git 来举例，Linus 编码只花了差不多一周时间，但在此之前已经思考过几个月，以至于他自傲的说，我相信这就是版本管理的终极版本了。

再拿 BeanCount 来举例，看起来只是复式记账，是财务领域已经成熟的东西，但是同样要构造一整套的体系：对账、补账，通货转换、甚至支持记录投资品的买入卖出。

如果说只举别人的例子是站着说话不腰疼，那我拿自己的举例：
1. 这是我对原型工具的解构： https://v2ex.com/t/776600

2. 这是分两篇文章，对双向链接笔记工具的解构和重构，提出带结构标签这一点子： https://v2ex.com/t/818822 https://v2ex.com/t/825142

3. 这是信任链的创新（没有系统化表述）： https://v2ex.com/t/956515#r_13351449

上面的创新，没有经过十天半个月的思考，根本无法成型。灵光一现的点子当然不会怕偷了，因为能想到的人太多了。

再解释一下为什么仅仅对 BOSS 负责是不够的：
权责利对等的基本含义是，使用手中权力所做出的一切决定，都要承担对应的后果和责任。但是很多情况下，使用手中的权力做出某些事情，其引发的影响或损害之大之广，并不是一个简单的去职、辞退就能弥补的，因为损害已经造成了，而且管理层的利益和执行层的利益是不一致的，无论是谁做管理层，都没有理由相信这些损害会对他们产生对等的责任。简而言之，管理层根本无法“补偿”其权力任性造成的损害。
所以，一个合理的机制就是，制约管理层的权力范围，让他们不能行使那种会造成无法“弥补”损害的权力，这里“弥补”指的是担负责任，通常也就是去职、辞退、剥夺奖金这些手段，这也是对管理层能做到的最大惩罚了。

这样做的“理由”是什么？

很多公司管理层做决定，从来不会“解释”所做决定的愿景、目标、可行性，最好的情况也就是“宣传贯彻”一下。但是却总是要求下面的人“汇报”、“总结”、“反省”。这在我看来是典型的权责利不对等。这些管理流程影响到了每一个员工，就应该向他们“解释”、“汇报”具体的缘由、执行情况，并收集反馈，而不是仅仅对一个 BOSS 负责。

不过我记得 OP 是在微软啊，也是这样么？

哎，这是个好主意呀。但是有没有什么模版？总不能做成学术论文那样吧。

给个数据，冷静一下：中国央行前两年连续 18 个月购买黄金，平均的购入价格大约是 1960 美元每盎司。现在的金价是 3420 美元。而且央行的目标是持有多年的话，是可以接受一定溢价的。最近，央行仍然在购金，但是量非常少。

https://wallstreetcn.com/articles/3714356

感谢分享。真就跟变戏法似的。

4 年前我问过一次： /t/700927 。可以看下里面 10 楼的回复。
而且我觉得 @rrfeng 说的有道理，大模型需要的运算类型，似乎非常单一，反而最容易应用同态加密。

“ This application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized”，这个错误发布 Qt 的会经常遇到，我就在 Windows 系统和 Linux 系统上遇到过，macOS 应该也类似。

如果你找到 Qt 的库目录(安装目录)，那么，除了常见的 Qt5Core.lib ，Qt5Gui.lib 等库文件外，还会发现有一个 plugins/platform 文件夹，里面的就是 Qt 运行依赖的插件库，把这些插件也一同打包（也打包到相对目录 plugins/platform ）。

具体路径我问了下 AI：
```
查找 Qt 安装目录下的 plugins/platforms 文件夹。通常，它位于类似如下路径：
Windows：Qt/5.x.x/msvc2019_64/plugins/platforms/
Linux：Qt/5.x.x/gcc_64/plugins/platforms/
macOS：Qt/5.x.x/clang_64/plugins/platforms/
```

上次修电视机，让 AI 云诊断，ChatGPT 的效果最好（相比 Gemini 和 Claude ）。

最明显的是，当我提到电视机的具体型号时，ChatGPT 立马指出它是一个年代老旧的，从而更容易出现问题，而 Gemini 和 Claude 则都忽略了这条信息。

/t/1124981

比如 kdtree 可以快速精确查找半径内的点。聚类算法可以快速找到聚集的点。两者配合也许能，也许不能满足你的要求，单看需求是什么样的。

你的业务需求是啥？是做点云吗？查询频率怎么样？不同的数据特征，不同的业务需求，可以针对性的优化。

@netdcy #45 这个思考角度有意思，受教了。

@Socrazy
@xinge666
我根本就不知道它最强啊，囧。而且我第一时间想到的是开源。

@yinmin
感谢提醒，回头我试试。

@hefish
@MacsedProtoss
买 Windows 计算机也是成本啊，要随时开机能远程，主要是还占地方。

@ratazzi
对，商业软件不是白付钱的，用开源的基本要做好被折腾的准备。用开源的 Wine 就要折腾显卡、显示、依赖库这些问题，而 CrossOver 都给解决了。

@wanguorui123 那样肯定更卡了。装 x86 的只能是通过「模拟」技术，而不是「虚拟化」技术。我也不太懂底层，反正这 2 个是有区别的，虚拟化更接近原生。