别着急，坐和放宽
由于业务，需要装柜逻辑，之前用的装柜逻辑就是装柜专家这个逻辑，不得不说这个小软件还是可以的。 研究完这个软件后就去了解这个三维装箱，好家伙不了解不知道，这么难搞；（三维装箱问题也是NP-hard问题。由于此原因，很多之前的研究都集中于近似算法和启发式算法）；博主想都没想直接搬出了gpt 5pro。 我直接开问，然后回答 我下面给你一个实用、可落地的 3 维装箱（3D Bin Packing）算法方案，外加一份可直接运行的 Python 参考实现。它基于业界常用的极点法（Extreme-Point Placement, EP）+ 体积降序启发式：效果稳定、实现相对...
摘要： 本文以“看不见的分界线”为喻，探讨当代技术飞速演进下，人类心智从“支配”工具转向被工具“托管”的隐忧。作者指出，大模型与低门槛编码虽大幅提升效率，却可能削弱我们调试、检索、推理等“质疑的肌肉”。AI 像一面镜子与一把刀，放大速度、尺度与欲望，迫使个体思考：在被放大的自己面前，是否准备承担后果？文章号召读者在加速河流中掷下一枚石子——一次拒绝或深度复盘——以守护自我主体性。
一条看不见的分界线 技术史像一条河流，表面泛着炫目的泡沫：从蒸汽机到电力，从硅片到云，从搜索引擎到大模型。河水越急，人们越习惯把“更快、更省力”当成全部进步。可在水面之下，还有一条不易被察觉的分界线——我们的心智到底是在“支配”工具，还是逐渐被工具“托管”？ 今天，vibe coding 让写程序像发微信一样轻松；大模型能拆任务、重构架构、起草商业计划。一切看似唾手可得，却也像在耳边轻声诱惑： “不必耐心，不必怀疑，相信我就够了。” 倘若真把怀疑和耐心打包外包，我们究竟失去了什么？ 真正的损失往往不在于技巧，而在于 质疑的肌肉。 当代码一次次“自动通过”，我...