为什么用 Effie 写作影评而不是 XMind + Bear ?

写影评

想要成为一个优秀的影评人,写作影评是最重要的技能之一,也是影评做出自己贡献的主要方式。关于什么是影评,百度百科有如下解释:

“影评是对一部电影的导演,演员,镜头,摄影等等诸多方面进行分析和评论,目的在于分析,鉴定和评价电影所包含的审美价值,认知价值,社会意义等。好的影评能够解释影片所表达的主题,分析影评的成败得失。”

从上可知,区别普通的电影观后感,影评更具有专业性,他不是个人情感的抒发,而是要有分析与思考,能够表达自己的见解,为观众,导演,甚至整个电影艺术提供价值。

如此,写作影评并不简单,除了积累更多的电影知识,勤加练习外,一个好的工作流是必不可少。

工作流

完成一篇影评的整个过程可以看作一条河,他流过的地方就是工作流,其中包括一系列相互衔接,自动进行的活动或任务。一个粗略的影评工作流程包括前期的准备工作,观看电影,影评写作,最后发表评论。每个阶段都可以利用合适的工具协作,在生产力工具蓬勃发展的当下,选择有很多。

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首先,在整个流程中都需要分析思考,使用思维导图将会是一个不错的辅助。 XMind 是一个全功能的思维导图和头脑风暴软件,为激发灵感和创意而生。使用 XMind 可以在前期的准备工作和后期分析材料时帮助思考,提升工作效率,如下图所示:


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其次,写作是将网状的思维梳理成树状的输出,在思维导图的帮助下经过发散思考,那么如何更好的输出思想的?这就不得不提到 Markdown 语法。 Markdown 是一种轻量级的标记语言,可用于将格式设置元素添加到纯文本文档中,由 John Gruber 于 2004 年创建,如今已成为世界上最受欢迎的标记语言之一。为什么使用 Markdown ,主要是基于他的理念:

“ Markdown 致力于使阅读和创作文档变得容易”

Markdown 非常简单易学,通过输入简单的字符加文本,就可以不再受到版式的干扰,专心的写作。一旦知道如何使用,几乎可以在任何地方使用。

Bear 就是一款漂亮的 Markdown 编辑器,可以流畅地使用 Markdown 语法写作,并且标记与内容之间, Bear 取得了一定的平衡,既能通过一些符号表明文本的层级,又维持了较好的视觉效果。在文件的管理上, Bear 舍弃了传统的文件夹方式,仅采用标签来对笔记进行分类,标签可以嵌套子标签弥补了层次关系的不足。

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通过 XMind + Bear 的形式,可以基本满足影评写作工作流需求。 XMind 可以用于初期资料探索和写作阶段的思维发散。而 Bear 可以在观影中途记录感想和最后树状输出影评。

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然而这样的工作流也存在着如下局限:

XMind 和 Bear 中的资料分散保存,不利于管理,并且 XMind 没有云服务。

Bear 仅限于 MacOS 、 iOS 系统,无法在其他平台上使用。

免费版的 Bear 有诸多功能限制,无法多装置同步、汇出成 PDF 或是 Docx 格式。

如何克服以上局限? Effie 给出了答案。

Effie

Effie 认为将思想输出为文字,促进交流才能实现最大的价值。相比于其他软件, Effie 关注是写作过程,而不是停留在文字编辑,或者笔记记录上。基于最核心的写作的设计, Effie 的能力可以覆盖整个文字创作领域,如 Effie 官网所说:

“无论是严肃写作,随手记录,亦或是把逻辑完善成思维导图, Effie 都是您明智的选择。”

Effie 在软件内部嵌入了大纲功能,而大纲可以一键生成思维导图。两种模式都可以使用 Enter 换行,使用 Tab 缩进,更改全都是同步的。导图模式顺应人们对思维可视化的需要,让内容更加直观。导图以一个独立的窗口展示,对影评写作来说, Effie 可以完成 XMind 的任务。

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在输入交互上, Effie 的流畅可以与 Bear 媲美,同样的 Markdown 语言操作,并且文字呈现的视觉也难分伯仲。除此之外 Effie 也提供了丰富的快捷键。让你双手不离开键盘就可以完全绝大部分操作。

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在一软件做到两个软件的功能,并且体验丝毫不逊色,并不是 Effie 唯一值得褒奖的地方。在软件的设计上, Effie 同样别出心裁。

毋庸置疑 Effie 是极简主义风格,甚至于有些大胆。软件没有主题色,运用大面积灰与白和毛玻璃,用户在使用软件时将会的到更多沉浸感。 Effie 在界面上提供的元素少得可怜,几乎只留下必要的功能文字,连软件的标题栏都会自动隐藏。进入写作模式时,整个软件空空如也,就像一张白纸,是强迫症患者福音。

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XMind + Bear 的工作流一大痛点就是资料的保存问题,使用Effie自然就不复存在,因为在影评写作工作流中只使用 Effie 就够了。 Effie 有自己的云服务,所有资料都会云端保存。此外,Effie 兼容多种平台,无论是电脑还是手机,平台都有 Effie 的客户端,打开就可以随时进入工作流中。这对多设备平台的用户十分友好。

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使用 Effie 也可以自由地导出其他格式,同时, Effie 也可以在线分享:每个账号将有个人的主页,展示分享的文章,帮助影评让更多的人看到,创作更多的价值。


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结语

每个人的工作流都需要不断地升级和优化,以一个影评人的视角, Effie 可以参与到整个工作流当中,陪伴创作更多有价值的影评,是构建高效工作流的利器。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性与实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模与实现方法;③为科研项目提供算法参考与代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计与遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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