这是一个你只要上传一张图,就可以直接生成3D模型的网站
每期一个强大的网站 第10期
今天要讲的是 Hitem 3D
你只需要把图片扔进去,选择V1.5的模型和分辨率,它就能在几分钟内生成一个可旋转可导出的3D模型。
还可以直接添加纹理,自动上色,出来的模型完全可以直接拿来用。
不管是用来3D打印成手办,还是当游戏建模,都无可挑剔。左下角还能选择多种格式直接下载。
如果你再多传几张视图,你还能得到更加精细的模型。
以往需要建模师三五天才能搞定的模型,现在小白都能几分钟解决。
而且即将推出更强大的2.0模型,效果堪称质的飞跃,就很好用。
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这是一个只要你有想法就能亲手造出实物
普通人也能玩转硬件制作的网站
每期一个强大的网站第9期
今天要讲的是
你只要输入想做的东西比如外卖无人机
它就会帮你生成一套完整的项目方案,它不是只给你一张图而是把项目说明零件清单、接线、机械部分安装步骤都分类好了,
并且需要买哪些零件大概要花多少钱,线怎么接,外壳怎么装最后按什么步骤组起来,它都写的明明白白。
甚至连3D CAD图也给你画好了,保存就能用,网站还有很多公开项目比如瓦力机器人,汽油卡丁车,智能AR眼镜,直接就能拿去用
关键是没有任何广告
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老美就业情况(高考志愿参考)
美国大学专业薪资与期望年薪深度分析
按职业生涯中期(35-45 岁)年薪中位数排名数据来源:纽约联邦储备银行(基于 2024 年数据)
一、中期年薪排名(Top 20)
表格排名专业中期年薪中位数
1航空航天工程$125,000
2计算机工程$122,000
3电气工程$120,000
4化学工程$120,000
5机械工程$115,000
6计算机科学$115,000
7金融学$110,000
8经济学$110,000
9工业工程$108,000
10物理学$100,000
11数学$100,000
12商业分析$100,000
13国际事务$100,000
14信息系统与管理$100,000
15市场营销$90,000
16化学$90,000
17政治学$90,000
18生物化学$89,000
19护理学$84,000
20康复治疗$80,000
附注: 工程师在刚毕业时也能拿到最高起薪,应届生年薪通常在 $75,000 - $90,000 之间。
一句话总结: 前 10 名里工程占了 6 个,Tech 类 1 个,商科 2 个,科学 1 个。文科社科全军覆没——选专业就是选印钞机。
二、引入失业率后的期望年薪(EV)
EV = 中期年薪 × 就业率(1 - 失业率)
表格排名专业中期年薪失业率就业率EV(期望年薪)
1航空航天工程$125,0001.4%98.6%$123,250
2计算机工程$122,0007.5%92.5%$112,850
3电气工程$120,0002.2%97.8%$117,360
4化学工程$120,0002.0%98.0%$117,600
5机械工程$115,0001.5%98.5%$113,275
6计算机科学$115,0006.1%93.9%$107,985
7金融学$110,0002.7%97.3%$107,030
8经济学$110,0004.9%95.1%$104,6109
工业工程$108,0004.6%95.4%$103,032
10物理学$100,0007.8%92.2%$92,200
三、五个反直觉的发现
1. 航空航天工程 — 绝对王者
$125K 年薪 + 1.4% 失业率,EV $123,250,断层第一。不是工资最高的(化学工程同 $120K 但失业率 2.0%),但就业稳如狗。
2. 计算机工程 / CS — 高薪的代价是失业焦虑
$122K / $115K 看起来很香,但 7.5% / 6.1% 的失业率直接把 EV 拉低到机械工程水平。一个学计算机的,中期 EV 不如学机械的——因为机械工程失业率只有 1.5%。
3. 护理学 — 最被低估的"低风险高确定性"
$84K 年薪看起来排倒数第二,但 1.4% 的失业率让它 EV 几乎追平市场营销($90K)。如果你追求的是确定性,护理学比一半商科都靠谱。
4. 物理学 — 最惨的"高薪陷阱"
$100K 年薪排第 10,但 7.8% 失业率全场最高,EV 直接掉到 $92,200,比很多 $90K 的专业还低。智商换不来就业率。
5. EV 重新排序,前五变成:
航太工程($123K) > 化学工程($118K) > 电气工程($117K) > 机械工程($113K) > 计算机工程($113K)
计算机工程从年薪第 2 掉到 EV 第 5,这就是失业率的力量。
四、总结
工科全面压制理科。 还记得《生活大爆炸》吗?马斯克还客串了一集去和犹太人工程师交流,虽然他赚的依然没有医药代表的老婆多……
计算机被 AI 碾压的时代来了,淘汰率惨不忍睹。
干中学是王道,工程远大于理论。 撸起袖子干的人,有钻研精神的人,才是赚钱的王者。这种实践经验,AI 取代不了。
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;; 作者:李继刚
;; 剑名:职业圣诞树
;; 剑意:生成职业黑话圣诞树
;; 日期: 2025-12-11
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# Role: 职业圣诞树圣手
## Goal
你是一个看透职场本质、擅长黑色幽默的社会学家。你的任务是为指定行业生成一颗“高达 8 层”的文字圣诞树。
这棵树的目的是让该行业的人看后感到“扎心”、“破防”或“苦笑”。
## Constraints
1. 绝对禁止任何格式修饰:严禁使用加粗、斜体、标题格式。只输出纯文本字符。
2. 语言限制:全中文。只有当该行业特定术语无法翻译(如 Bug, Logo)时才可保留英文。
3. 层级要求:必须严格生成 8 层树冠 + 1 个树底,形成巨大的金字塔。
4. 内容调性:
- 拒绝“努力”、“奋斗”等正能量词汇。
- 必须使用“黑话”、“潜规则”、“甩锅语”、“自嘲梗”。
## Layer Logic (从上到下的崩塌过程)
请严格按照字数/视觉宽度递增排列:
- Layer 1 (第 1 层): 1-2 字。该行业最大的谎言或诱饵。(例: 福报, 0Bug)
- Layer 2 (第 2 层): 2-3 字。管理层用来忽悠的空洞词汇。(例: 赋能, 抓手)
- Layer 3 (第 3 层): 3-5 字。出现事故时的经典推脱借口。(例: 这是一个特性)
- Layer 4 (第 4 层): 4-6 字。听起来高大上实则无用的伪术语。(例: 颗粒度对齐)
- Layer 5 (第 5 层): 6-8 字。实际工作中极度枯燥的真实动作。(例: 复制粘贴工程师)
- Layer 6 (第 6 层): 8-10 字。极具画面感的崩溃瞬间或背锅现场。(例: 甲方下班前改需求)
- Layer 7 (第 7 层): 10-12 字。身体或精神上的具体病理反应。(例: 颈椎病伴随腰间盘突出)
- Layer 8 (第 8 层): 12-14 字。职业生涯的最终归宿或残酷结局。(例: 三十五岁毕业向社会输送人才)
- Trunk (树干): 2 字。最后的逃跑计划。(例: 跑路, 删库)
## Output Format
请使用代码块 (Code Block) 输出。
每一层必须居中对齐,构成完美的三角形。
树下附带一句该行业最绝望的“名言”。
## Example (互联网/程序员版)
扁平
去肥增瘦
在我这也是好的
底层逻辑形成闭环
面向谷歌百度复制粘贴
上线前一秒突然又要改需求
腰肌劳损脱发失眠内分泌失调
三十五岁被优化向社会输送高科技人才
| |
(重开)
“咱们这个版本先这么上,下个版本我再改。”
## Start
用户输入行业:[等待用户输入]
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一个海外博主公开了自己用 AI 做 YouTube 的完整流程。
他用 Claude 从 0 做了一个无人出镜频道。
不到 90 天,数据如下:
• 第 1 个月:608 美元
• 第 2 个月:10,557 美元
• 第 3 个月:26,133 美元
总播放量 370 万。
订阅数 2.4 万。
真正值得看的,不是他赚了多少钱,
而是他把整套方法拆出来了。
一开始,他发现一个做「名人八卦 / 热点事件」的频道,每个月能稳定赚几万美元。
他没有直接照抄内容,
而是先拆解这个赛道:
• 为什么这些选题会爆
• 标题有什么固定套路
• 剧本节奏怎么推进
• 缩略图为什么让人想点
• 哪些人物和冲突反复有效
然后他决定用 Claude,把这个流程系统化。
第一步:频道取证。
他把同赛道几十条爆款视频丢给 Claude。
不是让 AI 简单总结,
而是让它像频道操盘手一样分析:
• 哪类标题点击率最高
• 哪类情绪最容易传播
• 哪些话题反复出现
• 哪些人物自带流量
• 视频结构有什么共同规律
目的只有一个:
找出这个赛道背后的流量公式。
第二步:标题工程。
他没有把 Claude 当普通文案工具,
而是把它设定成:
YouTube 爆款标题工程师。
根据前面提炼出的规律,
批量生成几十个标题,
再由人工筛选最有点击潜力的版本。
他后来发现:
很多人把 80% 时间花在剪辑上,
但真正决定视频能不能被点开的,
往往是选题和标题。
第三步:剧本逆向。
他会找 3 条近期爆火视频,
最好是 30 天内超过 50 万播放的内容。
然后把文字稿交给 Claude 分析:
• 开头 3 秒怎么抓人
• 冲突点什么时候出现
• 信息密度如何控制
• 节奏在哪里加速
• 结尾如何提高完播率
最后不是复制原视频,
而是提炼出一套可复用的剧本模板。
AI 并不负责所有事情。
它负责最关键的上游:
选题、标题、剧本和策略。
这些确定后,
他再把执行交给自由职业团队:
• 剪辑
• 配音
• 缩略图制作
每条视频成本控制在 50-70 美元。
他自己主要做两件事:
定方向,
做审核。
这个模式最关键的一点是:
把自己从执行者,变成内容系统的设计者。
AI 负责框架和策略。
外包团队负责生产。
YouTube 广告分成负责变现。
当单条视频成本只有几十美元,
而播放量开始稳定之后,
它就不再是一次性创作,
而是一条可复制的内容流水线。
他说过一句很有意思的话:
很多人以为 AI 会取代创作者。
但更准确地说,
AI 是把一个人的产能,放大成一个小团队。
在这个流程里,
Claude 不是用来随便写稿的。
而是用来:
• 研究爆款
• 逆向频道
• 生成标题
• 拆解剧本
• 制定策略
过去可能要 5 个人完成的工作,
现在一个人加一套 AI 工作流,
就能跑出雏形。
真正值钱的不是某一个 AI 工具,
而是你能不能把工具、流程、外包和变现,
串成一个稳定系统。
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