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Updated my 360 camera based VPS(Visual Positioning System) engine😀 (See in 4K)
* 3DGS import
* Show view frustum of the query video
#AVATA360 #DJI
A 3DGS of a dam in Japan by DJI AVATA 360 (See in 4K)
---steps---
1. Location : Miho dam in Tanzawa lake
2. Video length : 14:34 8K DLog-M
3. Frame extraction and masking : 875 images by my 3DGS tools
4. Spherical SfM by Metashape std with mask
5. Cubemap conversion and parallax-based reduction by my 3DGS tools
6. 3DGS train by LichtFeld Studio : 15M, SH2, MRNF, PPISP
7. Cam work by LichtFeld Studio
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#LFS #丹沢湖 #三保ダム #AVATA360
段永平在浙大聊了3小时,我只记住了这3句话,每一句都像在说我
家人们,先问你一个扎心的问题:
你是不是每天都在忙,忙到没时间吃饭、没时间睡觉、没时间陪家人,但一年下来回头一看——好像什么都没剩下?
加班到凌晨的是你。
周末不敢关机的是你。
什么都想学、什么都怕错过的是你。
但年底一总结,升职的不是你,加薪的不是你,最累的还是你。
太真实了。
前段时间,段永平在浙大做了一场演讲。没有PPT,没有稿子,就坐着跟学生聊天。
聊了将近3个小时,全程没有什么高深的理论,都是一些“常识”。
但就是这些常识,让在场的学生说“像被人用刀扎了一下”。
今天我把其中最扎心的3句话拎出来。如果你现在正处于迷茫、焦虑、什么都想抓住却什么都抓不住的状态
这3句话,值得你反复看10遍。
第一句:拉长时间看问题,90%的内耗都会消失
段永平说了一句话,特别简单: “你拉长时间看问题,内耗自然会消除。”
什么意思?
你现在焦虑的那些事——领导今天对你态度不好、同事抢了你的功劳、股市跌了3个点、同龄人比你赚得多……
你把时间轴拉到10年后,这些事还重要吗?
不重要。你甚至可能都不记得了。
但你每天为这些事失眠、焦虑、内耗,消耗了大量的情绪能量。
段永平说: “想本质、看长远,想不明白的事情就拉长时间看。”
这句话他自己用了30年。
2002年买网易的时候,所有人都说“这家公司要破产了”。
他拉长时间看:这家公司账上的现金远超市值,用户离不开它的游戏,10年后它一定比现在强。
后来网易涨了100多倍。
2016年买苹果的时候,所有人说“iPhone已经没创新了”。
他拉长时间看:iOS生态、iMessage、App Store,用户进去了就出不来,10年后它一定比现在强。
后来苹果成了全球市值最高的公司。
家人们,你遇到的那些让你睡不着觉的事,拉长到10年,真的不值一提。
第二句:救火的人,永远建不起自己的房子
段永平问了一个问题: “你是每天在‘建房子’,还是每天在‘救火’?”
建房子的人——每天花时间在学习、思考、锻炼、经营关系上。短期看不出效果,但10年后有了自己的“房子”。
救火的人——每天在处理紧急但不重要的事:回邮件、回消息、应付突发状况。忙了一天,但什么都没留下。
段永平的原话: “重要的事提前布局,救火的人建不起自己的房。”
他为什么能26岁考上人大研究生、30岁创立小霸王、40岁转型投资?
因为他一直在“建房子”,不是在“救火”。
他在工厂当技术员的时候,别人下班打牌喝酒,他自学英语、读商业书、观察市场。
他研究过洗衣机、电饭煲、空调等产品的消费趋势。
他没有天天忙得脚不沾地,但他把时间花在了“对的事”上。
段永平还有一句更狠的话: “发现错了,马上改,不管付出多大代价,都是最小的代价。”
“如果你在坑里,至少别再往下挖了。”
多少人明知道自己选错了行业、跟错了人、走错了路,但舍不得已经付出的沉没成本,继续往坑里挖。
挖得越深,出来越难。
救火的人永远在忙,建房子的人看似悠闲,但10年后两个人在完全不同的楼层。
第三句:选择的本质,是选择未来的自己
段永平说: “你今天的选择,决定你10年后的样子。”
这句话听起来像废话,但段永平给了它一个全新的解释:
选择的本质,不是纠结当下的得失,是选择未来的自己。
你在纠结两份工作选哪个——不要比哪个钱多,比哪个能让你变成更好的人。
你在纠结要不要跟这个人结婚——不要比他对你有多好,比和他在一起你能不能成为更好的自己。
你在纠结要不要学一个新技能——不要比它难不难、有没有时间,比10年后的你会不会感谢今天的你做出了这个选择。
段永平还补了一句: “只与同频者深度对话,无效解释徒耗精力。”
有人问他“你为什么要卖阿里买英伟达”,他说: “你看不懂就别跟。”
不是傲慢,是清醒。
懂你的人,一句话就懂;不懂你的人,说破天也没用。把解释的时间省下来,去跟同频的人交流,去建你的房子。
还有两个“段永平式”的判断
关于投资:投资重在持有优质资产,如乘电梯借势成长。
段永平说: “找到好公司,就像坐上了向上的电梯。你再怎么折腾,都不如电梯带你上去得快。”
但他也提醒: “价值投资≠长期持有。好公司你自然不想卖,烂公司你持有多久都是错的。”
关于健康:健康是1,其余是0。
段永平现在每天打球、健身、早睡早起。
他说: “投资最重要的事,是你能一直坐在牌桌上。”
没有健康,财富、地位、名声——全是0。
写在最后
段永平这场浙大演讲,真正值钱的地方不是那些金句。
值钱的是他用30年做了一件事——把“常识”坚持到了最后。
“大多数人高估了他们一年能做的事,却低估了他们十年能做的事。”
下次你再焦虑、再迷茫、再觉得自己“来不及了”的时候,把时间轴拉长到10年。
然后问自己三个问题:
我现在做的这件事,10年后还有意义吗?
我是在建房子,还是在救火?
今天的这个选择,10年后的我会感谢自己吗?
你现在做的这件事,10年后还有意义吗?
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30条保命小技巧
前天晚上,我跟一位刑事律师的朋友,聊了聊,得出了一些保命的小技巧吧。大家都学一学,如果有当家长的看见了,给孩子转发一下。
一、人际关系与冲突防范
第1个, 千万不要跟外卖小哥起冲突,好吧?如果真的让你感觉不对,过上一两天,再默默地售后就可以了。
第2个, 一定不要跟知道你家庭住址的人撕破脸。一定要牢记,一定不要。
第3个, 千万不要跟能接触到你吃穿用度的人撕破脸。比如说上大学的时候你的室友,合租的时候你的室友,明白吗?
第4个, 如果你的好朋友、好闺蜜跟她男朋友吵架了,她来你家住,你不要留宿她。即使你花200块钱给她开个房,也不要留宿她,跟你没有关系。
第5个, 千万不要当传话筒,谁谁谁说你坏话了不要当这种两头跑的。
第6个, 不要跟任何人走得太近,尤其是异性。蓝颜知己、红颜知己都是灾难,不要黏糊糊的同性社交,也不可有异性社交,更要注意。
第7个, 千万不要打架。如果出现了骂架和打架,你要做的第一件事是跑,实在跑不了再说,一定是先跑好。
第8个, 高速路上不跟司机吵架。
二、金钱、投资与财产安全
第9个, 不要当担保人,不要做保。
第10个, 所有带你赚钱的人一定是骗你,我就直接这么说了,一定是骗你,没有人会带你赚钱的。
第11个, 不要投资。有的人经常跟你说,哎呀,好兄弟啊,我是你的大学同学,我是你高中同学,来我这投资个产品吧,一年年化10%,那就是击鼓传花的游戏,好吧?你玩不过。
第12个, 千万不要借钱,借钱一定是烂摊子。评论区不要把1%的好故事拿出来当成99%,好吧?
第13个, 一定不要给别人透露你有钱,尤其是你的亲戚、朋友,千万不要透露。
三、陌生人接触与自我保护
第14个, 不要接近醉酒者,尤其是烧烤摊那种有纹身、光着膀子的醉酒者,明白吗?
第15个, 不要帮人,尤其是那种看起来柔弱的女性、孩子、老人,在地铁站、火车站、飞机场帮ta们拿行李,收起你的圣母心。
第16个, 不要在晚上帮助人,不要在晚上帮人引路,不要在晚上帮人拿东西,晚上你就自己赶紧跑就行,待在家里老老实实就好,好吗?
第17个, 如果你独居,晚上任何查水查电的人都跟你没有关系,直接就不要开门。明天早上再来。
四、两性关系与情感边界
第18个, 成年人发生性关系时,一定做好安全措施,这是其一,一定不要怀孕,这是其二。
第19个, 千万不要跟有夫之妇单独出去玩、单独约会;如果是女孩,你就不要跟有妇之夫出去玩。
第20个, 不要跟你兄弟或者闺蜜的男朋友、女朋友留微信、聊微信、养火花、互相评论朋友圈,记住了吗?记住了吗?
第21个, 出去旅游的时候,千万不要相信艳遇,所有的艳遇都带一把刀,一定要管住你的下半身。
五、酒吧、娱乐场所与夜间安全
第22个, 成年后去酒吧无可厚非,但酒吧里别人递过来的东西一定不能喝,即使是封着的,你也别喝。
第23个, 成年人可以出去玩,可以去风月场所玩,但一定要记住,不要临时改地方,也就是说第二现场。比如说你们说了去那个酒吧,但不要在半路上又改酒吧。
六、旅行与户外安全
第24个, 远离青纱帐,不知道青纱帐的可以自行搜索一下,好吧?
第25个, 去东南亚旅游,一定要走正规旅行团,千万不要找那种野团,走野路。
第26个, 不要带着大件的金银首饰在路上走。
七、交通与日常环境安全
第27个, 尽量不要踩井盖,尤其是晚上尽量不要踩井盖。
第28个, 过红绿灯的时候,就算是绿灯,你要是开车,也一定要踩一脚刹车减速;骑电动车同理,一定要减速。
第29个, 一定要远离在宿舍给锂电池充电的人,远离把电动车骑进电梯的人。
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兄弟们,我爆肝了半个月,把 AI 画图能用到的风格全部梳理了一遍!
13 大领域,157 个谱系,1617 种风格!
起因很简单:做图做久了你会发现,难的不是工具,而是你叫不出名字的风格,就写不进 Prompt。
刷到一张神图,憋半天只会写 cinematic, aesthetic, masterpiece,出来的图完全不是那个味儿。
现在工具越来越强,大家缺的其实是风格广度和审美判断,当你见过足够多的风格,你的创作上限也会更高。
所以我做了 VSC 风格图谱:
1. 一张地图逛完所有风格:从巴洛克到赛博朋克,从浮世绘到液态铬,按领域一层层往下逛
2. 每个风格都有样图、关键特征和现成 Prompt,复制就能用
3. 没灵感就按空格「随便逛逛」,一个个刷,专治审美疲劳
4. 「混搭」是我最喜欢的功能:挑 2–3 个风格,按媒介、色彩、光线、质感拆开重组,拼出一段全新的 Prompt。每一段都按来源上了颜色,哪句来自哪个风格一眼就能看出来
浮世绘 × 赛博朋克 × 液态铬,你能想象出来是什么样吗?去试试就知道了。
👉 vibeshot.club/lexicon
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Pi 社区出了个免费的云端 Agent 工作台,合上笔记本,Agent 还在继续干活🔥
项目叫:AgentsInTheCloud,作者叫 Lucas Meijer,项目还被 Pi 作者 Mario 也转发了
我分析了一下优点和思路:
1、主要思路是把 Agent、浏览器、终端和 VS Code 从笔记本搬到云端隔离环境,每个小任务都给一套全新环境,不再是简单的一个 而是多个
2、免费开源,任意模型、任意订阅都能接,连 Claude Code 订阅也行
3、服务器可以自己选:Hetzner、DigitalOcean,甚至家里一台闲置旧机器都行,官网原话是云也可以只是你壁橱里的那台电脑
4、每个工作区背后都是 Docker 容器,可以用自己的 Dockerfile,默认带 Chrome 和 Playwright
5、用 Pi 或内置 Agent 时,任务进行到一半也能换模型,还有手机端,出门在外体验也不错
在 Mac 或服务器上安装都是一行 curl 命令,官网提醒先读一遍安装脚本再跑,远程访问需要配合 Tailscale
官网现在还写着正在开发中,但是完整的视频效果还是不错的,而且这个官网设计还比较有特点
如果你想要控制多个 Agent,或者是相互隔离 那这个项目你可以期待一下
想把自己的 Pi 配置分享给别人?其实就是做一个带 package.json 的文件夹🔥
其实很早就想解锁这个功能了,要把对应的 PI 配置打包分享 或者是迁移到别的电脑,直接使用这个功能是最方便的,打一个 package
步骤也十分简单:
1、Pi Package 能把扩展、skills、提示词模板、主题打成一个整体,方便安装和分享
2、最简单的结构:一个文件夹放 package.json,再按需建 extensions、skills、prompts、themes 四个目录,不写额外配置,Pi 也会自动识别
3、资源不放这几个目录里,就在 package.json 加个 pi 字段,extensions、skills、prompts、themes 各写路径,路径支持通配符
4、做完先本地试:pi install ./你的目录 直接装,或者 pi -e 加包的来源,只试这一次,不写进设置
5、想让别人装:发到 npm,keywords 里加上 pi-package,就有机会进官方 Pi 包库,别人用 pi install npm:你的包名 就能装,git 地址也行
另外 pi-coding-agent 这类 Pi 自带的包,记得写进 peerDependencies,不要打进你的包里,不然核心内容会出问题
插件其实也可以打包到一起,这就是不同的打包方式
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An interesting shift in #GeoAI by @Microsoft - their 𝐌𝐀𝐑𝐒 tool converts satellite and aerial imagery directly into GIS-ready vector features (buildings, roads, railways, water) in one pass.
𝐌𝐨𝐫𝐞 𝐨𝐧 𝐆𝐞𝐨𝐀𝐈: techcommunity.microsoft.com/…
🤯我靠!Liquid AI 把决策从大模型里单独拆出来了,本地开源能做到毫秒级延迟!在 4090 上 8 ms,Jetson 上也能实时跑,还带视觉!
Open d1 不写字,一次前向直接吐概率。分类、路由、打分、护栏,不用再让 LLM 生成 JSON 再解析。
性能亮点:
🔹 d1-3B 在 Decision Index v0.2.1 拿下 48.57,10B 以下第一,追平约 12 倍大的 Decider 35B-A3B
🔹单问题延迟:RTX 4090 8ms / Jetson AGX Thor 16ms / AGX Orin 26ms / Orin Nano 50ms
🔹文本七项基准均值 82.9,超过 Decider 4B
🔹d1-3B:文本+图像;实验版 d1-omni-600M:文本+图像或文本+音频
🔹零输出 token,首日 llama.cpp,DGX 到 Jetson 都能跑
上手只要四步:
1️⃣pip install “transformers>=5.14” torch torchvision pillow
2️⃣AutoModel.from_pretrained(“LiquidAI/d1-3B”, trust_remote_code=True)
3️⃣用 noul / choice / score 写问题
4️⃣model.system_one(state, questions) 一次出答案
权重:
huggingface.co/LiquidAI/d1-3…
huggingface.co/LiquidAI/d1-o…
博客:liquid.ai/blog/d1-open
#LiquidAI #OpenD1 #EdgeAI #HuggingFace #Jetson #DecisionModel #决策模型 #Jev
🔥炸裂实测!四个决策模型比拼,同一页维基百科「Spider」,谁先撕出“点名蜘蛛”的链接?
本地 Laya 直接开启碾压模式:
🔵Laya(本地 / M5 Max):23 finds,约 34ms/条,检查量约云端 3 倍
⚪️OpenAI Decisions(云端):9 finds
🟣Jev(云端):9 finds
🟠Clef-Flash(本地):5 finds
窄决策不必等云,CPU 本地跑,延迟和吞吐都在自己设备上。
本地跑决策模型 → atomic.chat
#LocalAI #DecisionModels #Laya #OpenAI #Jev #AtomicChat #Clef
xitter.cf/nft_chen/status/210735…
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经常用 AI 写代码的朋友们,可以了解一下领域驱动设计(DDD)这个概念。它的英文全称是 Domain-Driven Design。
平时做开发,很多人习惯先建数据库表、写增删改查,然后把一堆复杂的业务判断散落在控制器和前端组件里。一旦需求变多,字段和逻辑到处缠绕,改一个地方就坏一片。
DDD 的核心思想,就是把重心从底层的数据库和框架,拉回到真实的业务本身。在动手敲代码之前,先理清楚现实业务里的概念、规则和流转关系,让代码直接反映业务本身的逻辑。
在传统软件工程里,落地 DDD 通常围绕三个核心动作展开。
第一个是建立统一语言(Ubiquitous Language)。
在整个项目里,把所有的业务名词定下唯一标准。同一个业务概念,不能在需求里叫客户,在代码里叫用户,在数据库里又叫账号。统一了词汇表,沟通损耗直接抹平。
第二个是划分限界上下文(Bounded Context)。
再大的项目,也不能揉成一团。按照业务职责把系统切分成几个明确的独立边界。比如电商项目里,商品展示、库存流转、支付结算各自是一个独立的上下文,每个上下文只管好自己的规则,跨边界调用只通过清晰的接口契约进行。
第三个是构建充血的领域模型。
不要写那种只有字段、没有业务行为的空壳数据类。把属于某个实体的业务校验、计算逻辑和状态流转,直接封装在实体内部,让核心业务逻辑保持稳定。
搞懂了这套心智,在 Vibe Coding 时代跟 AI 协同就会顺手得多。
大模型写具体代码的速度极快,但它本质上是个概率系统。你给它一段模糊的需求,它顺着概率去猜,必然会胡乱生成一堆缺乏边界的胶水代码。
结合 AI 使用 DDD,最舒服的姿势是做好分工:人类负责搭建领域模型与划定边界,模型负责高效地补全具体实现。
具体的最佳实践可以总结为以下四步:
第一步,建立全局的领域词汇表与契约文件。
在项目根目录的规则文件或者系统提示词里,花几分钟把核心实体名词、状态枚举和核心行为定义清楚。给大模型一套毫无歧义的统一语言,它在命名变量、写类型定义和生成接口时就不会前后打架。
第二步,按照限界上下文限制 AI 的注意力范围。
不要试图让大模型一次性通读并理解几万行的大工程。按照业务边界把代码组织成清晰的模块。每次派发任务时,只把当前上下文里的实体定义、接口契约和相关文件喂给模型。把上下文体积控制在极小范围,模型的幻觉和误改率会大幅下降。
第三步,明确要求模型把规则内聚在实体内部。
给 Agent 提要求时,限制它不要在外层写一堆零散的条件判断补丁,而是把业务规则封装在对应的领域实体里。外层的调用代码越干净,后续让模型修改逻辑或者新增特性时,波及的范围就越小。
第四步,用行为测试作为确定性契约。
在让 AI 敲具体实现之前,先把领域实体的行为测试用例立起来。跑测试通过了才算交付。用严格确定性的单测和编译器,把大模型的概率漂移稳稳按在轨道里。
人类理清概念与划定边界,AI 负责快速落地代码。
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Latest progress on 'one elevation model to rule them all'.
This example is a combination of nautical charts, gridded bathymetry, topographic elevation models, and more. Really cool...
震惊,失落,我太蠢了!
人和人的差距有的时候大的像跨越生物隔离了。图论是每一个计算机学生必修课,但是我从没想过这特么的和解魔方还能放到一起。
我一个没玩过魔方的人,看了这个视频,我瞬间懂了魔方的底层逻辑。
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看了一期 Starter Story,大意是讲如何 copy 人家的 idea 的,嘉宾 Samuel 以前是配镜师,跟着 YouTube 自学写代码,现在 3 个 SaaS 月入 3.5 万美元。
他的方法说穿了就一句:只做已经有人做成了的产品。
他挑点子有四个条件:
1. 自己会用
2. 已经被验证能赚钱,比如推特上有人晒 MRR、Stripe 截图
3. 对方没在营销上砸大钱,说明需求是真的
4. 产品够简单,一个人维护得了
最有意思的是他验证的方法:用 Ahrefs 查对方的流量从哪来。
主要靠广告的最好抄,你投一样的广告,一周就能有流量。
广告和 SEO 都有的,说明需求强。
主要靠 SEO 的最难,要熬时间。
他的 AI 视频工具就是这么来的:看到有人晒做 faceless 视频工具的收入,一查流量全来自 Facebook 广告,就照着做了一个,投广告,后来做到月入 2 万美元。
反过来,他第一个产品没用这套方法,做邮箱查找工具,正面撞上 Apollo 这种大公司,维护得特别痛苦。
当然,他复制的是被验证过的需求,不是别人的代码和设计。
他说最让他意外的一点是:根本不需要创新,简单无聊的工具最赚钱。
我自己的感受是,很多人做独立开发,总想找一个没人做过的点子。但对一个人来说,做一个已经被验证过能赚钱的东西,比起自己凭感觉写了个 app 然后却不知道卖给谁以及如何卖更实在。你们觉得呢?
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兄弟们,天天看群里有人吹什么信息差,其实说难听点全靠手脚勤快。
只要你梯子不断,脑子里知道怎么让Claude和GPT干活,国内大把人的钱包就是给你敞开的。
我自己花10亿Token让Codex测试下来可以跑通的几个路子,免领👇:
1. 去Hugging Face和Discord各大AI频道扒最新的工作流和Prompt合集,转手丢给DeepSeek洗成保姆级中文教程,挂闲鱼和微信小店,上个月我朋友单靠卖这个睡后收入五位数。
2. 盯紧Product Hunt和X上的独立开发圈子,把海外刚冒头、还没被搬烂的微创新产品,挑有痛点的用可灵做成解说视频,发微信视频号和知乎,哪怕挂个私域咨询都能直接收割一波。
3. 爬海外顶级Newsletter和Substack上的干货,用NotebookLM做成针对垂直行业的落地问答库,打着“行业专家私教”的名头往私域引流,一套打包卖199,买的人根本不管成本是零。
4. 把国内B站和快手上那些解压、木工、非遗手艺视频,稍微掐头去尾换上无版权BGM,直接往Instagram Reels和YouTube发,海外老外就吃这套,赚美金播放分成真的省心。
5. 收集GitHub上开源的各种自动化脚本,自己花两小时测试跑通,做成小白专属配置包,去专门的技术社群当定制服务卖,单子多到你根本接不过来。
全特么是公开的东西,但凡你肯动手倒腾两下,真轮不到你在这天天焦虑。
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世界の標高・地形を動的な塗り分けで表示するサイトを発見したけど、地図体験としてかなりユニーク。制作者はBert Spaan氏。表示している範囲に応じて標高のカラースケールが動的に変わり、世界全体ではヒマラヤなどの大地形が、ズームしていけば微地形が見えるようになる。
データ基盤には Mapterhornを使用。Mapterhorn は複数のオープンなDEMを統合して配信しているプロジェクトで、世界全体は約30m解像度、国によっては1m以下のDEMまで入っている。
ウェブサイト:relief.bertspaan.nl/world?la…
制作者のlinkedin:linkedin.com/in/bertspaan/






























