熊掌记 VS Effie 两款软件,哪一款更适合写作?

微信小程序开发:实现地图导航功能 其中,id用于调用地图组件,latitude和longitude表示地图的中心点坐标,markers表示地图中的标记点,covers表示地图中的覆盖物,polyline表示地图中的折线图,show-location表示是否显示当前定位点,bindregionchange表示移动地图时触发的事件。其中,id表示标记点的唯一标识,latitude和longitude表示标记点的坐标,title表示标记点的名称,iconPath表示标记点的图标路径,width和height表示标记点的宽度和高度。 阅读详情

熊掌记 与 Effie 是我非常喜欢的两款轻量级写作软件,我现在的写作与编辑基本都在使用着这两款软件,我一直是熊掌记的忠实用户,非常喜欢熊掌笔记可爱的画风与方便的操作。一次偶然机会下载了 Effie,Effie 是一款刚刚上线不久软件。但是经过一段时间的使用我发现这真的是一个宝藏软件!熊掌记设计非常可爱,界面颜值高。支持跨平台写作,而 Effie 以简洁的画风与超实用的功能,让写作变得更加方便。那么对于经常使用写作软件进行编辑工作的人到底应该选择哪一个呢?
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熊掌记的使用体验

熊掌记画风可爱,颜值比较高,基本编辑功能都很全。在使用方面也是非常简单,支持插入图片。支持 Markdown 语法输入,可以对功能按钮进行快捷键编辑,能够全程用键盘输入,提高了书写的速度,更加带来写作的沉浸式体验的感觉,让你体验到不用分心全程用键盘飞快输出的快乐。

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熊掌记使用的是标签管理体系,它可以多级标签分类,给我找文件提供了很多的方便,熊掌记可以让你增加多个标签,方便你寻找文件,还支持多种文件格式随意导出,使用过程非常方便。在撰写文稿的时候还可以进行高级搜索与笔记链接,更快地找到你所需要的内容,更好的让你更快理清思路,继续进行写作。

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熊掌记还提供了隐私保护与优雅编辑器等功能,隐私保护功能可以让你更好的保护自己的隐私,能够隐藏自己写的东西,让你可以多一份安心与放心。而优雅编辑器可以让你在写作的时候获得沉浸式体验,让你的写作更加专注,不必被工具栏上的乱七八糟的内容转移注意力,影响写作的专注。在写作的体验上,熊掌记已经做到了足够优秀,我也一直在使用这款软件。

但是熊掌记也有缺点,那就是只有在 iOS Mac 平台上才能使用,不能兼容其它的平台,您要是 Windows 与安卓用户那就无法使用了。熊掌记还有一个缺点就是如果不付费的话,即使是同一个ID也不能跨设备同步,只能当做纯本地的笔记 APP 来使用,在这方面,还不如使用 iOS Mac 自带的备忘录,免费而且还能跨设备同步。

这款软件适合于经常使用苹果手机与电脑的用户,还需要愿意为了一款记录本软件进行付费的用户。通常来说愿意为了一款编辑软件付费的在中国的用户群里还是比较少的。而且熊掌记的功能性还不是十分突出。

Effie 的好处与适用人群

对于熊掌记不能使用多种平台互通与付费使用的现象,Effie 完全补足了熊掌记的缺憾。Effie 不仅仅在各个平台上互通,而且使用完全免费,付费用户与非付费用户的不同也非常不明显,所有的操作都基本相同,付费用户比普通用户只不过有着图标的变化,还有在每一个页面的下方有一个非常不显眼的印记,影响几乎可以忽略不计,这相对于熊掌记来说,免费的 Effie 对于想要使用一款方便好用的编辑器的用户来说非常“良心”与友好。

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Effie 整个画风十分简洁高档,开创性的存储方式可以让文件保存与管理不再繁琐,随时使用,随时保存,不用担心自己写的文件因为没有保存而造成丢失。

而且 Effie 的传输也非常方便,只需要点击文件导出,然后会出现三种格式,一种是图片格式,两种文档格式,适用于各种设备,可以方便的打开。尤其是一键导出图片的功能,对于手机用户来说非常的方便,省去了打开文件的烦恼,在手机上易看、易打开、易存储。这让整个的办公效率调高了不少。

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Effie 还支持自动整理大纲的功能,快速帮你理清思路,省去了再去整理大纲的时间,还可以随时更改大纲的内容。

在沉浸式写作体验方面对比熊掌记,Effie 给我了更好的感受,Effie 可以把界面变为一张白纸,把所有的按钮都进行隐藏,但是你只要把鼠标放在标题栏那里,标题栏就会很快弹出,这让我在写作的时候能够感觉非常安心,更能够体验到沉浸式写作的快感。从整个的界面风格到使用方式来说,Effie给了我一种更加专业,更加高级,更加实用的感觉,我在使用的过程中也在不断地安利给身边的朋友,而她们在使用过后也是赞不绝口。

总结:

Effie 满足了很多热爱写作和以编辑为主要工作的用户,是一款具有简洁风格而且还有很强的实用性的一款办公性软件。我现在经常用它来进行自己的创作与文件的编辑,它提高了我的工作效率,使我用起来既方便又舒适。

不只是平常工作中的大量使用,我平常生活记事的时候也把它作为一款便笺软件,也非常方便,随写随记,不用写标题,还可以多平台同步,使我的生活也方便了很多。我现在工作生活几乎都在用 Effie,它已经成为我生活中必不可少的一部分。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox 深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge") 立即下载

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freewebsys的专栏 171

Grok生成的内容能否下载吗?

大模型对话内容的“导出困难”是一个结构性的技术缺口:AI 输出的是 Markdown、LaTeX、Mermaid 语法的混合体,而办公软件期待的是原生文档对象模型。你可以在单条对话里复制粘贴,也可以用浏览器打印成 PDF,但一旦涉及多轮对话的结构化留存——尤其是包含公式、表格、流程图的深度内容——手动方式几乎必然导致格式崩塌。这是平台能力的客观缺口,不是操作技巧能弥补的。实际用 AI导出鸭的操作:打开 Grok 页面,点击对话下方的导出按钮,勾选全部 27 条会话,选择 Word 格式,点击确认。

laoyunsi的博客 310

[LLM Wiki理论与实践-03]OKF:LLM Wiki推荐使用的文档格式

我们在[LLM Wiki理论与实践-01:使用Obsidian来感受LLM Wiki的三层架构]中利用Obsidian定义了常规的Markdown文档作为源文件,并利用Copilot从中提取出实体、概念和原文摘要,它们都具有如下所示的类似结构。我在这篇文章中说过,LLM Wiki不是一种一个官方的工业级的**规范**,只是由Karpathy提出的一种解决传统RAG局限的一种总体方案或者模式,但是这种文档结构则是基于OKF 0.2规范

JaydenAI的博客 403
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Dr_ginger
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