另外见过不少金融类软件、政府类软件都是直接在 C: 根目录建个文件夹装在里面，根本不走 Windows 的 Program Files 那套目录标准，猜测可能是安全审计要求。

楼上好多人都不知道 Windows 正常安装、卸载程序的逻辑吗？？？

标准安装的 Windows 程序，安装和更新时都会记录创建了哪些文件夹、文件、注册表项、服务等。当使用 Windows 卸载软件功能时，会按照这个记录去删除每个当初安装的文件、文件夹（如果文件夹为空）等，而不是无脑地清空整个安装目录。

这样做固然会导致残留部分目录，但是安全。如果你觉得用户可能对残留目录不满意，大可以询问用户是否进一步删除残留的文件（并警告可能删除这些目录里其他文件）。

某些傻叉软件，既自作聪明搞自己的非标准安装包，又偷懒不记录每个创建的文件，最后不知道哪些是自己的文件，只能整个安装目录一删了之。

@cnkuner
所以你举的前两个例子也只是 2A 类，而且虽然红肉很难不吃，但 65°C 以上的热水很烫的好吧，基本上只有茶水爱好者会喝。
不吃加工肉类就简单多了，能吃新鲜肉类没必要吃加工肉。

最重要的是，加工肉基本上没人会逼你“不吃(喝)就是不给我面子”

@dko
你好歹找个 1 类致癌物来说，拿个 2B 类的碰什么瓷

酒精饮料是 1 类致癌物质：对人类有确认的致癌性
射频辐射是 2B 类致癌物质：对人体致癌的可能性较低

暴论：酒精是酒里最难 tm 喝的成分 🐶

两者都有。
治安较好的地区可能只能体会到防乘客误开的用处，但治安不好的地区防外部开门也很重要。

我遇到过这种问题是双屏幕的缩放比例不一致，以及在调整缩放比例后没有重新启动程序。
Wiindows 缩放确实问题很多，除了渲染之外，还有计算器在两个屏幕间移动总是会越变越大。

如果只是仓库管理没有扩展需求，没必要搞 ERP ，上个 WMS (warehouse management system)就行了。
ERP 涉及整个公司方方面面，你得有很广泛的基础知识，还要针对每家公司了解业务。基本上除了小微企业之外，ERP 都需要进行实施甚至定制。

@fxxkgw
说到借贷平台，前几天安全大佬云舒还被携程诱导开了贷款服务，到逾期了才发现然后大骂携程

作为 5 楼的参照，中国电信网络诈骗挽回损失大概是这个数量级，未能挽回的数字不清楚。

《我国打击电信网络诈骗犯罪成效显著 2020 年为群众挽回经济损失 1870 余亿元》
https://www.gov.cn/xinwen/2021-04/10/content_5598774.htm

@WangLiCha
普通的数据仓库大多是二维表的数据库，和大数据没直接关系，即使有关也是从大数据源（比如数据湖）里抽取并整理之后的少量数据，处于大数据项目偏下游位置。至于数据中台，处在比数据仓库更下游的位置，只比报表制作者和报表使用者稍上面一些。

真正接触大数据上游的人大多都是数据科学家/数据工程师+IT ，写代码敲命令居多，不太需要 GUI 。

至于你问大数据有什么特别的，你可以看一下大数据的基本特征，没有哪条能用常见数据库来达成。
* 量 volume: TB 只是基础单位，上到 PB EB 的数据量，你用普通通用数据库能应付吗？
* 种类 variety: 结构化数据容易用通用数据库处理，给一堆非结构化数据你怎么处理呢？
* 速度 velocity: 比如 1 个车间有 100 台机器，每台机器有 100 个传感器，每个传感器以 1kHz 采样，那么每秒就有 1000 万个采样点，你用传统数据库每秒 insert 1000 万行数据吗？当然 PostgreSQL 可能勉强能达到，但过段时间你有 10 个车间，传感器采样率提高到了 16kHz ，你继续堆数据库硬件吗？
* 可信度 veracity: 传统数据库里的公司内部数据，DBA 很容易管理数据质量，但当你的爬虫从互联网上爬来一大堆乱七八糟的数据时，你怎样从中提取有效信息做成可靠的报告？