职场新工具 | Effie :商业计划提案、汇报全搞定

本文推荐了一款名为Effie的写作工具,它专为职场人士设计,帮助整理思路,创建有逻辑的提案和报告。Effie提供沉浸式写作环境、思维导图与大纲转换功能,以及高效的文件管理,旨在提升职场人士的沟通和表达能力,助力升职加薪。对比Onenote和Ulysses,Effie在思维导图和多设备同步方面更具优势。

身在职场,是不是感觉再用力也无法升职加薪?

任务完成的非常好,却不懂得怎么汇报工作,十分成绩,只有一分认可;

交给你部署的提案,领导不认同,同事不支持,永远派不上用场;

明明多年职场经验,遇到提案/汇报就紧张不已;

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每个职场人士,一天的工作时间中大部分的时间都用来与其他部门或者领导“撕逼”,“撕逼”水平的高低很大程度上会影响到你的升职加薪速度。特别是商业机构的提案人员,他们每天的主要工作都在考虑如何把自己的想法表达出来,得到他人的认可和支持。而如何才能让自己的提案,汇报内容等清晰、完整且有说服力的输出,是每个职场人员的修为。

很多时候,提案写的好不好,汇报工作是否有逻辑,都可以前置性的去解决。借助职场工具,让自己在写提案或者汇报工作之前,打个“草稿”。但,如何打“草稿”也是每个职场人士的痛点。

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所以,本文就针对以上职场人士遇到的问题,为大家分享一款我个人的御用工具- Effie . 这款写作工具在网络上评价也比较高,希望我这篇个人的心得体会能给广大职场人士的升职加薪带来希望。

Effie

Effie 是一款懂得用户痛点的写作软件。内置思维导图,大纲模式, Markdown ,沉浸式写作环境等等。

深度思考和专注力是每个职场人士都必须所拥有的, Effie 这款职场的新工具可以有效地帮助在职人士。首先是为用户打造的沉浸式写作环境,她能让使用者快速的进入深度思考模式,毕竟只有让心静下来才有可能理清当前复杂的工作局面和情况。Effie以激进的极简主义为设计理念,简单的三栏式布局,没有主色调,几乎没有按钮,摒弃干扰与分心。推开左侧栏就划开了纯白的写作区,全屏畅快写作。让职场人士在做提案或者打“草稿”时能以最快的速度找到问题的痛点,提案也能获得领导的赏识,同事的支持。

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思维导图是职场人士做分析报告,策划提案等必不可少的工具。不仅需要思维导图,还需要能清晰的呈现和输出,不然思维导图做的再好,没有输出,领导一样看不到。在Effie, 大纲与思维导图一键转换,思导和输出一样不落。同时,多文件模式导出,让你的报告以更完美的方式呈现。

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大家也都知道,职场人士每天都有大量的文件需要处理,还要开很多的会议,形成很多的会议报告等,还要随时等待老板的贴心“问候”。在 Effie , 有完整的文件管理模式,通过新建文件组,把同一类型的文件放置在一起,不用担心文件丢失,找不到。并且一个账号,多设备同步,再不用担心在家找不到文件被领导批评。

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当然, Effie 远不止于此。在我看来,她看起来就像是个飘逸短发的气质少女,简单朴素,实际是个内涵丰富的“爱妃”,只要职场人士好好用,一定能为你的升职加薪带去曙光。

市面上对于职场人士开发的各类工具性软件有很多,作图,视频编辑,拍摄等,多的让人眼花缭乱。 Effie 只是其中一款适合于做提案,报告等输出文字性的软件。但在这个领域里, Effie 最深得我心。

不过,市面上也有很多同类型的软件,比如 Onenote , 是 Office 微软全家桶里的一款笔记类工具,和 Office 里的 Word 一样,编辑功能很强大,但是又与 Word 非常相似,很多习惯使用 Word 的用户,不会再花费更多的时间和精力去打整 Onenote . 他通过笔记本系统去管理文件,这点和 Effie 的文件组非常类似,也是我个人喜欢的一个点。但没有思维导图,思导其实是很多职场人士的刚需,没有这点很遗憾。

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同时,在笔记类应用领域里的 Ulysses 也比较出色,受到了很多网友的热评,只不过前段时间对会员的收费从买断制改成了订阅制,引发了众怒,丢失了一大波用户。其实 Ulysses 为什么会因为价格这块引发这么大的讨论,主要原由在于,如果你不是会员,一个账号无法在多设备里同步内容,这就使得 Ulysses 和手机里的笔记本软件没两样了。不过,我个人还是很喜欢这款软件的打字机模式,使用起来就感觉像是回到了从前,只有文字陪伴的年代。

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总之,用过很多款软件,也踩过很多坑,只有Effie这一款帮我找回了职场信心。

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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