你的新媒体写作工具横向测评,请查收!

本文分享了新媒体运营在选题策划和撰文过程中常用的工具,从印象笔记的多功能但过于臃肿,到熊掌记Bear的Mac/iOS独享限制,最后聚焦于Effie的高效集成和跨平台优势,特别是其内置的云端资源库和思维导图功能,适合新媒体人进行知识管理和沉浸式创作。

在流量为王的时代,新媒体运营岗位工作内容琐碎而繁杂,不仅要选题策划,还要兼顾撰文、作图、排版等一系列工作,但实际情况是,从业者没有三头六臂,精力和创造力有限,这时候高效便捷的辅助工具和提供灵感的触发机制就十分必要了。

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所以今天我想要就新媒体工作流中最重要的两个环节——选题策划&撰文来分享一下,那些生产力 up up 的创作工具,希望能给正在从事或即将要从事这行的你一个参考~

在开始介绍前,我们先来明确一下这两个环节的大致需求:新媒体常规选题途径主要有:节日热点、实时搜索热点以及加入相关交流社群,通过群内讨论征集选题及素材等,这些虽然不是电光火石一瞬即逝的灵感,但大都呈碎片化,需要一个知识管理软件将他们全部有序归纳储存起来。而撰文工具,我则需要他能够帮助我厘清思路,毕竟列提纲强逻辑是新媒体文案结构严谨论证精确的重要手段~

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基于此,我选择了近几年市面上呼声较高的几款创作软件——印象笔记、熊掌记 Bear 以及 Effie 来为大家做一个横向测评↓

印象笔记

作为印象笔记最早的一批用户,他算是我的写作初心,在我刚刚踏入职场那几年帮了我很多,记日记、写清单和待办事项,还可以用来剪切储存喜欢的图片和文章,甚至可以将自己的笔记共享……

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但近几年,他们似乎忘记了“少即是多”的原理,沉浸在“大且全”的产品定位中无法自拔,不仅广告日渐多了起来,而且随着臃肿系统而来的,是让你的 PC/Mac 时不时热到可以煮鸡蛋或者面对密密麻麻按钮的烦躁心情。

而我,在几年的深度使用后,终于还是把印象笔记用成了网盘,里面堆积着上万份我看过或没看过的文档和笔记。

真正让我下定决心舍弃他的,是他那书十年如一日没有改进的编辑器,趁手程度甚至都没有 Word 好用,要知道,这对于写作有着深度需求的新媒体人来说,无疑是致命的,遂果断弃之。

熊掌记 Bear

相较于印象笔记多层级套娃式笔记本功能,熊掌记 Bear 最大的亮点就在于他的便捷的“标签”功能——编写笔记的时候,在笔记内容的任意位置输入#符号,加上标签名之后,即可轻松完成对笔记的分类,不得不说,这种分类方法大大方便了文档归置。

且熊掌记 Bear 使用的是 markdown 语法,在易用性方面占优势,界面布局简洁,不像印象笔记一样有过多无用功能,屏幕上的文档一目了然,让人更容易沉浸于创作中来。

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但是熊掌记 Bear 有一个非常劝退人的硬性缺陷——只为 Mac OS 和 iOS 平台服务,而 Windows 和安桌的用户无法使用,虽然有人说这是暂时的,但对于咱们新媒体人来说,办公室大多都是 Windows 系统,时间就是金钱,等不得!

Effie

走过了喜欢装饰拼贴的年纪,我的思维也随着年龄的增长而变得锐利深刻,写作的时候也喜欢极简环境。但市面上的软件大都不能满足我的需求,今年初的时候在 B 站被种草了 Effie ,打开她的那一瞬间,我就知道,她是我想要的:简洁大气的黑白灰的配色映入眼帘,功能区、列表区和创作区三排列开,顶端横条幅随时可以隐藏,有序而沉浸的页面让人心旷神怡。

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页面设计其实只是 Effie 很细节的一个巧思,真正重头戏的,还是她的的生产力——她是集收集-整合-创新三维一体的写作平台。

内置云端资源库,可实现云端储存,可提供文件一键检索,我将她用来储存选题、素材以及运营数据,无论是苹果还是安卓,手机端还是电脑、平板端,都能够实现多端同步,仅这一点,就力压熊掌记 Bear 。

和熊掌记 Bear 一样,她内置 Markdown 语法,不需要再在几个软件之间频繁切换,一双手、一个键盘、一块屏幕就可以实现双手不离键盘的沉浸式操作。

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更重要的是, Effie 的沉浸式创作幕布上,可以自由添加思维导图。在幕布上任意添加一个无序标题,通过 Tab 键和 Shift+Tab 键进行缩进,用鼠标点按圆点可以展开和收起子项列表,点右上角的三角标就可一键切换思维导图模式。

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顺便一提,思维导图模式内,你可以随意修改编辑内容,Effie会自动同步到大纲模式,不用来回修改,大大节约了时间!

纵观我这么多年来使用过的创作工具,结合我自己的新媒体运营经验,我认为目前最适合新媒体人码字的产品非 Effie 莫属,无论是知识管理还是沉浸式创作,她都极大地满足了我的使用需求,如果你也在苦苦寻觅这样一款好用的写作软件,不妨一试~

潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,勿用于商业,如有侵权联系我删除!
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内容概要:本文详细介绍了一个基于贝叶斯优化算法(BO)优化径向基函数神经网络(RBF)的多变量时间序列预测项目。通过将BO与RBF结合,构建BO-RBF模型,利用贝叶斯优化自动搜索RBF的关键参数(如中心、宽度、隐层节点数等),提升模型预测精度与稳定性。项目涵盖数据预处理、特征选择、RBF网络结构设计、贝叶斯优化集成、损失函数设定及结果可视化等模块,形成一套完整的自动化预测流程。文中还分析了多变量时间序列预测面临的挑战及其解决方案,强调模型在非线性建模、参数优化效率和泛化能力方面的优势,并展示了其在金融、电力、交通等领域的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定Python编程与机器学习基础,从事数据分析、智能预测及相关领域研究的研发人员、工程师与高校学生;适合关注时间序列预测、贝叶斯优化或RBF神经网络应用的技术人员; 使用场景及目标:①应用于金融资产预测、电力负荷预测、交通流量监测等多变量时间序列预测任务;②解决传统RBF网络人工调参效率低、易陷入局部最优的题;③提升复杂非线性系统的建模精度与自动化水平; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例与完整项目实现进行实践操作,重点关注贝叶斯优化与RBF模型的集成方式、超参数搜索空间的设计及目标函数定义,同时可通过可视化模块深入理解模型训练过程与优化轨迹。
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