分享 Effie 这种值给 smzdm 开箱评论者,值得见证

本文评测了三款辅助写作软件——Effie、XMind和Ulysses,针对smzdm开箱评论者的写作需求。Effie以其极简设计和大纲、思维导图功能,提供了沉浸式写作环境和Markdown支持;XMind擅长思维导图辅助思考,但缺乏直接写作功能;Ulysses虽优雅,但搜索不便且由买断转订阅制引起用户不满。选择合适的写作工具能有效提升写作效率。

smzdm 开箱评论者,通俗来说就是在什么值得买平台上写产品推文。以各种日常生活为切入点,找到产品的受众,曝光产品卖点给潜在用户群,最终促进产品销量。

别小看产品推文,一篇好的推文,不仅要着眼于日常生活,品牌的故事,产品的体验,还要融合产品的核心卖点。 smzdm 平台上的开箱评论者的好文,文章实用耐看,受众群体明确。但是,一篇好文的撰写并不容易,很多 smzdm 开箱评论者都是爆肝写文,只为碎银两两。所以本文给 smzdm 开箱评论者这一群体评测了几款辅助性的写作软件,帮助这群人能更高效的写作,更有逻辑性的写作,持续性的输出好文。

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首先是 Effie.

Effie 是 21 年发布的写作软件,虽然是新进的作品,大有后来者居上的态势。

Effie 的发布会是创始人李自然以在B站上发布的一个视频为发布会现场,名为“一个人,一把椅子,一个没有舞台的产品发布会”,大概三十分钟,全程由老牌的产品经理人兼创始人李自然主讲,无尿点。本人也是无意在 B 站看到的这个视频,看后就被李自然所讲的 Effie 理念所吸引,果断下载试用,作为一个文字工作者,试用后就感受到了 Effie 的魅力,值得见证。

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Effie 以激进的极简主义为设计理念,没有主色调,几乎没有按钮,摒弃用户的干扰与分心,推开左侧栏就划开了纯白的写作区,全屏畅快写作,旨为用户打造沉浸式的写作环境。从事文字工作的人都知道,沉浸式的写作环境意味着什么?意味着高效与深度思考。如果一篇文章里面的中心思想只浮于表面,写着都炒熟了,烂透了的观点,文章注定成不了好文。不过,产品虽然宣称激进的极简主义,还是对用户有所妥协。比如按钮,全屏看不到任何按钮,实际上是做成了隐藏式的按钮,就是为了很多习惯使用按钮的用户所设计。

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Effie 沉浸式写作环境的打造,不是以软件的简单化构成来体现,而是提供核心且强大的内核,以最简单的方式来呈现, smzdm 开箱评论者可以在沉浸式的协作环境下实现更高效的写作。

但, Effie 不止于此。

Effie 支持大纲和纯文本混排,无序列表与思维导图双向一键转换,支持同步修改即时更新。我个人在使用的时候非常喜欢这一点,因为很多文章杂而乱,要想让读者看得懂,逻辑一定要清晰,我会先通过大纲的形式列出文章的观点,还包括论证观点时要展开的叙述,以及叙述里面会讲到的故事等等,最后一键转换成思维导图,通过思维导图去自检文章要表达的观点是否有逻辑,是否前后矛盾。 smzdm 开箱评论者的好文一般是推荐某个“物”,也可以通过思维导图去罗列文章从哪些方面去表达好“物”。

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Effie 还内置了 Markdown . 从事文字工作的人大概了解写文章不止写文章这么简单,还要排版,给文字加粗,调大小等等,非常麻烦且打断写作思路。 Effie 的 Markdown 支持标记语法,双手不离键盘即可加粗、改斜体,输出不停顿,实现高效产出,给很多深夜还在爆肝写文的 smzdm 开箱评论者带来了更高效的“撸文”方式。个人觉得移动端得 Markdown 更好用。

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Effie 的简洁、高效、大纲与思维导图的混排、 Markdown 等等功能只是这款软件的冰山一角,还有全生态环境的同步,字数统计,移动端手滑调整思维导图上下级等等细节性的处理也非常 nice.

其次是 XMind , 虽然这款软件只是纯思维导图软件,但是对于 smzdm 开箱评论者来说,用于辅助写作思考是非常好用的工具,毕竟这款软件作为思维导图界的王牌,有很多模板性的内容值得被借鉴。

XMind 用于辅助性思考很有用,但用于写作的话还是非常不合适。没有纯文本的写作区域,使得很多用户来回在写作软件和思维导图软件中来回切换,不利于畅快/高效写作。 Effie 的大纲与思维导图的混排功能就完美的解决了这一缺点。

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最后是 Ulysses , 这款写作软件的支持系统包括 iPad , iPhone 和 Mac . 不支持安卓。和 Effie 一样,走的都是简约,优雅气质风。
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Ulysses 写作软件的优点很多,实时同步也很方便,不过只支持会员下软件支持平台的同步。另外,和 Effie 一样,也支持 Markdown , 写作不用考虑文本格式,很适合。缺点也很明显,软件不具有搜索功能,如果文章没做好标签,文章又很多,可能存在找不到的问题。当然,最为致命的问题是这款软件从买断制收费到订阅制收费,无形之中增加了用户得成本,很多用户对此很不满意。

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总之,写作软件千千万,只有适合自己得才是最好的。

本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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