看工地、守仓库、做点零活 我说的是现在退休明白，你现在就是：40 岁、单身、湖北农村、有房有地、现在就不想干活了，直接躺平退休，不靠子女，就靠存款过日子。下面按从现在（40 岁）活到 85 岁，共 45 年，给你算一笔最现实、保守、不浮夸的账（农村、自建房、种菜、无房租）。一、你现在退休，每月大概要花多少钱？（农村单身）目标：安稳、不苦、不奢侈吃穿用（买菜买肉、日用品）：900 / 月水电、话费、人情、零碎：300 / 月小病买药、门诊备用：300 / 月合计：1500 元 / 月（非常稳）注：你自己种菜，实际还能再省 200～300，这里按 1500 保守计算。二、社保情况（你现在 40 岁，城乡居民养老）城乡居民养老：必须 60 岁才能领钱，现在一分钱也没有。过渡期：你现在 40 岁，接下来 20 年完全靠存款生活。养老金：到 60 岁后，每月能领几百块（大概 260～520 元 / 月，取决于缴纳档次）。核心逻辑：40～60 岁，20 年纯花存款；60 岁以后有一点养老金补贴。三、现在直接退休，总共要准备多少钱？（40 岁 $\rightarrow$ 85 岁）1. 40～60 岁（20 年，无养老金）每月：1500 元20 年总计：$1500 \times 12 \times 20 = 36$ 万2. 60～85 岁（25 年，有养老金）按交中档养老（2000 元 / 年），60 岁后月领 $\approx 526$ 元每月缺口：$1500 - 526 = 974$ 元25 年总缺口：$974 \times 12 \times 25 \approx 29.2$ 万3. 大病应急金（单身农村最重要）最少预留：10 万（防大病、住院、意外）四、最终结论：你现在直接退休，需要多少钱？项目金额40～60 岁生活费36 万60～85 岁生活费缺口29.2 万大病应急金10 万合计约 75 万总结建议：在农村，单身、有房有地、40 岁现在退休，准备 70～80 万，足够安稳躺平到 85 岁。⚠️ 特别提醒： 以上未计算通胀。若算上通胀，保底要 90 万 才能退休，且仍属于低保状态。五、如果你钱没到 70 万，现实一点的方案有 50 万：可以现在半退休，找点轻松活（看工地、守仓库、做点零活），每月挣 1000 左右，完全够稳。有 30～40 万：别完全躺，做个轻松小生意或打点零工，社保交中档（2000 / 年），60 岁后压力很小。低于 30 万：不建议现在完全停，先把社保交上，再干 10 年，存到 50 万左右再退，会从容很多。可选轻体力活参考： 看工地、守仓库、做点零活

执念化成的WEBgerber查看工具 执念化成的 WEB Gerber 查看工具从学校出来，就从事 PCB 行业了。一开始在钻孔厂待了四年，之后又从业过 CAM 工程，再之后又从事过一段时间的 CAM 报价工程。虽然十多年不做与 PCB 相关的工作了，但是一直有关注。工具核心功能写的这个工具主要供报价用。导入文件后，影响报价的参数就自己计算好了：外形尺寸线路层数阻焊字符层数线宽孔径孔数测试点数此外，它还能直接输出 PDF 文件。操作与交互特性快捷键支持：提供 Q 键目视检查元素尺寸提供 W 键供高亮网络测试功能：提供简单的点对点测试智能识别：导入资料后，后台自动 OCR，可以直接搜索字符层的位号版本更新说明已更新，带 PCB 仿真功能，能大概看到 PCB 成品板样子。

关于元器件高精度是否能替代低精度的杂谈 关于元器件高精度是否能替代低精度的杂谈以前一直认为，高精度的电阻电容百分百可以直接替换低精度的。背景：机房空调的维护需求前段时间机房买了个定时遥控器。有时候机房电源会闪断（这与物业有关），有时候维护服务器有 UPS 不会停机，但是空调没接 UPS，这会导致空调直接停机。这是买定时遥控器的背景。案例分析：随机乱序执行的功能说回遥控器，这个遥控器有个优点：在批量装机时，通电后不会马上执行遥控开机动作，而是会随机乱序执行开机动作。为什么要这么做？因为空调是耗电大户。如果整个机房有一千台空调同时开机，势必造成巨大的电流冲击。通过乱序随机延时执行，可以给电源以及电线带来一定的缓冲时间。技术原理：精度与随机性的关系再说这个随机乱序延时执行的功能，其实没多高深：充电机制：例如给不同的电容充电，充满即执行开关动作。低精度的优势：这里需要选择低精度的电容（例如 $100\mu F \pm 20\%$ 的都可以）。这个误差区间非常大，为随机乱序带来的组合非常多。高精度的劣势：如果把电容换成精度非常高的（例如 $\pm 5\%$），随机组合的数量瞬间会呈指数级下降。再加上不同精度的电阻直接影响充电时间，又给这个组合增加了无限可能。真是一个神奇的方案。总结因此，任何器件在选用替代料时，一定要尊重客户的设计。如果你不懂，一定要问客户。

软件设计哲学 程序员的工作不是编程，而是通过抽象，来管理软件的复杂性。如果你做到了这一点，那么编程就很容易了。我们一直以来都用错了软件开发方法。当试图改进糟糕的代码库时，我们常常想到一些通用且技术性的解决方案：将前端迁移到 React，将后端拆分成微服务，或者用 Rust 重写所有代码。在某些情况下，这些方法确实能带来一些好处，但它们都无法从根本上解决糟糕代码库的问题。摘自约翰·奥斯特豪特的《软件设计哲学》：编写软件的最大限制在于我们理解所创建系统的能力。糟糕代码库的核心问题在于它们变得过于复杂，难以理解。Rust 或 React 都无法解决这个问题。那么，什么方法可以呢？让事情变得更简单解决方案在于抽象。 抽象是指隐藏不重要细节、突出重要细节的概念。请注意，这里指的是概念，而不是表达这些概念的代码。这些概念是对实际复杂性的简化模型，因此能帮助你更轻松地理解正在使用的系统。你可以进行概括性思考，只在必要时才深入探究底层细节。记住：抽象是思想，所以好的抽象应该改变你对部分代码库的思考方式。如果你引入了一个抽象，但它并没有改变你的思考方式，那么你创造的就不是抽象，而是一层间接层。设计1. 如何寻找抽象？抽象究竟该如何设计？有时候，好的抽象概念会非常明显地出现在你的脑海中。它们是你业务中已经存在的概念，只需要稍加梳理，并用代码恰当地表达出来。例如：发票、产品、客户或订阅。但请注意，当你的业务谈到客户时，他们指的不是英语词典中“客户”的定义，而是他们自己的客户，这些客户有特定的规则和结构化的互动方式。这本身就是一种抽象！你只需要用代码表达出所有这些概念，就像你的业务用语言表达它们一样。2. 创造性抽象有些抽象概念可能比较难找，需要你发挥创造力。这类工作没有万能的灵丹妙药；你只需要找到复杂性，然后尝试各种方法来应对。通常这类工作甚至不需要编写代码，把想法写下来就足以评估你提出的抽象概念是否有效。这听起来可能有点难，但做得越多就越容易。我之前提到的抽象概念中存在一种模式：它们都是数据类型。如果你在寻找抽象概念，你会发现数据中蕴含着大量的抽象概念。数据绝不仅仅是数据。数据几乎总是有其修改规则，而这些规则往往隐藏在某种概念之中，即便它们原本并不隐藏。3. 重新设计有时，找到一个好的抽象概念很困难，因为代码中已经存在很多抽象概念，但它们不再适用。桑迪·梅茨 (Sandi Metz) 在《错误的抽象》(The Wrong Abstraction) 一文中提到了一种很好的技巧来解决这个问题：移除一个你认为不再适用的抽象概念，然后重新引入重复的部分。 如果你能发现重复的部分，找到好的抽象概念就比在糟糕的抽象代码库中寻找好的抽象概念要容易得多。值得注意的是，你不应该因为害怕出错而不敢设计抽象概念。你肯定会出错！设计抽象概念是一项创造性的工作，而创造性的工作需要反复试验。与其害怕出错，不如大胆地设计抽象概念，并做好准备，一旦它们弊大于利，就及时进行重构。正如编辑是写作的重要组成部分一样，重构也是软件开发的重要组成部分，而随着时间的推移，最需要重构的往往是你使用的抽象概念。编程你的工作不是编程，而是通过设计、改进和重新设计抽象概念来管理复杂性。如果你做到了这一点，那么编程就很容易了。如果你不这样做：随着时间的推移，你的代码库会变得越来越难以维护。你将无法有效地指导新开发人员。简单的功能会变得复杂。复杂的功能最终将变得不可能实现。但事情并非一定要如此，如果你已经深陷其中，那么还有出路：找出应用程序中的复杂性，弄清楚哪些重要哪些不重要，将所有内容提炼成一个概念，然后重复这个过程。你可以一次构建一个抽象层，逐步摆脱困境。本文转载

今天又遇到一个头疼医脚的 今天又遇到一个头疼医脚顾头不顾腚的现状：高度自定义带来的“双刃剑”效应我们用勤哲，具有高度自定义功能，好，也不好。好的地方：全可自定义。不好的地方：全可以自定义。这就导致一个问题：修修补补，补丁超多。想到什么补什么，根本不管是不是符合流程。再加上人多了，全都想偷懒。思考：关于“偷懒”的边界偷懒是好事，我也喜欢偷懒，我也鼓励偷懒。偷懒发明了电梯，但是你不能因为早晚高峰电梯难等，你从8楼跳窗下楼；偷懒发明了汽车，但是你不能横冲直撞，不能违反交规；偷懒也造成了黄河变悬河!!!!!!!!!!!!!!!!只要你还在三界内，还在五行中，有些规矩你必须遵守。问题：网状交叉的逻辑泥潭T类工艺单关联的表单至少有40张以上。任何表单有问题，你只顾改有问题的那张，那么所有与之关联的，全都要引用你改的这张表。这导致了严重的后果：数据混乱：久而久之形成大量循环引用、隐性依赖、脏数据。逻辑复杂：关联关系网状交叉。排查困难：后期想排查一个数据错误，需要逐张表单检查逻辑，根本不知道哪张是对的。成本激增：修改成本指数级上升。方案：回归 ERP 的核心本质ERP 的核心是数据同源、流程贯通。 你这种改法根本不具备可维护性。正确的做法：如果你更改源头表单（T类工艺单），那么所有表单只引用这一张工艺单即可。这样做的好处：口径一致：既能保证全系统数据口径一致，又能将维护点集中在一处。根治依赖：从根源上避免循环依赖与逻辑混乱。提升稳定性：大幅提升 ERP 系统的稳定性、可扩展性与长期可维护性。实现价值：真正实现源头统一、流程贯通的 ERP 管理价值。

网管工具箱_Plus 傻木摄影_网管工具箱_Plus这是一个网管工具，用来维护网络等等。当然，我也做了两个小游戏用来检测键盘是否失灵。每次运行，配色都会变化，随机的。这个工具好不好用我不发表看法，但是所有网络维护工具里面，俄罗斯方块一定是最佳！何况，还有贪吃蛇！🎮 游戏玩法俄罗斯方块：上下左右控制，空格键寄存，C键寄存。🔄 更新日志功能变更：磁盘管理更改为打印机管理。界面优化：右上角的关闭按钮位置调整。网络修复：网络修复按钮增加确认对话框；修复网络之后，需要重启系统，然后重新设置 IP 地址。📥 下载地址https://abpyu.lanzoul.com/i7MLX3l465kf密码：gy0e

未来如何招聘程序员 前些天，讨论区有一个帖子，提出一个问题：如果未来的代码都是 AI 写的，那么我们怎么招聘程序员呢？程序员负责代码，但代码是 AI 写的，不是程序员写的，那么应该怎么面试他呢？你仔细想想，这个问题比预想的难多了。一、 考察重点的转移：从“写代码”到“用 AI”首先，考察他的代码能力不重要（代码不是他写的），更重要的是考察他会不会 AI。只要善于使用 AI，能够产出合格的代码，对公司来说就是合格的人选。但是，什么样的面试问题，能够考察出一个人是否掌握 AI？下面是我想出的一些问题：请将一个复杂的项目需求，转化成提示词，要求是清晰、逻辑性强、切中要害。描述一个你认为需要使用 Skill 和 MCP 的场景，并阐述它们的工作原理和构建方法。如何将一个大项目分解，设计出一个多 Agent 协同工作的机制。......这些问题能识别出 AI 编程高手吗？我完全没有把握。二、 除了 AI，还要考察什么？其次，除了 AI，还要考察什么呢？这也很不好想。架构能力我应该还会问一些架构问题，你可以不写代码，但要懂怎么组织代码，架构出一个系统。但我也不确定这是必需的，因为 AI 生成的大型系统迟早变成一个黑箱，可能对于架构知识的要求也不是很高。过往项目经验另外，我还要看看他以前的项目，如果以前他用 AI 做过类似的东西，那么应该问题不大。但这也不可靠，且不说完全类似的项目非常少，就看 AI 进化速度这么快，两年前的经验早不适用了吧。三、 总结与思考总之我发现，很难确定什么面试问题是一定有效的，能够可信地筛选出合格的应聘者。AI 颠覆了软件开发，也连带颠覆了程序员面试。大家有好的面试问题吗？有一点是确定的：面试各种编程细节意义不大了，因为你不需要记住语法细节了，直接问大模型就行。本文转载