Effie:有哪些好用的辅助采编处理文字的软件?

提升采编效率:Effie、幕布与石墨文档的深度解析
本文介绍了三款辅助采编工作的软件——Effie、幕布和石墨文档。Effie以其沉浸式写作环境和强大的文件管理功能脱颖而出,适合深度写作和信息整理;幕布则以大纲与思维导图混排见长,适合快速笔记和整理思路;而石墨文档则胜在团队协作,支持实时同步编辑。这三款工具各有特色,可根据个人需求选择,以提高采编工作效率。

作为采编,要拍摄制作炫酷视频,收集/分析文字,写出最劲爆的报道,还想让全世界的人都知道你写的新闻。工作量可想而知,或许采编需要三头六臂才能完成这些工作,才能做到这么有质量且有深度的采编。

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虽然,现如今的数字化媒体环境为媒体从业者的深度采编带来了希望,同时也带来了难度。即使是专业的采编人员在面对信息洪流时,也有可能不知如何下手,更不知道如何才能完成最有深度的报道。所以,新时代下的采编人员要跟上时代的发展,做有深度的报道,就不可避免的会使用到辅助性的工具类软件。

熟练的使用各类技术性软件,已然成为采编工作者们搜集和分析信息的职业要求。

所以,今天就为大家介绍三款(石墨、幕布、Effie)我个人使用过的辅助处理文字的软件,给采编人员在选择处理文字的工具时能得到更多的意见和建议。

首先是Effie, Effie是一款算是真正意义上的写作软件,专为写作而生。让采编人员的写作更纯粹。为什么这样说?

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沉浸式的写作环境。要想让写作更有深度,写作时候的环境非常重要。用Effie写作就好像写作时回归到了深山老林,只有虫鸣声、风声、水流声,没有其他任何多余的诱惑声。软件通过最激进的极简主义为设计理念,旨在为用户打造沉浸式的写作环境。三栏式布局,没有主色调,也没有多余的按钮,推开左侧就划开了纯白的写作编辑区域,即使面对信息洪流也能坦然处置。
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创建文件库,构建文件架构。采编人员面对的信息是非常多的,如何归类,在想用的时候能随时调用是个技术活。Effie有专业的文件管理方式,通过分类文件组,创建属于自己的文件组,再通过Effie的搜索框一键搜索。如果你出差在外地,使用的是不同平台的软件也不用担心。Effie支持一个账号,多平台同步,云端存储,随时调用你想要的信息。


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支持大纲与思维导图。采编人员信息多,凌乱不堪,无法处理,多半是不会管理造成的。借助Effie, 用大纲与思维导图来管理你凌乱的思维,处理你无法处理的信息。在电脑端口,可以用鼠标进行拖动文字,是否缩进或者升级,简单方便。在移动端直接手指滑动即可拖动思维层级。

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当然,还有其他的细节处理,就不一一的介绍,感兴趣的小伙伴可以下载使用了。目前,我使用的还是免费版,据说付费版与免费版的区别不是很大,几乎不影响使用,有需求的小伙伴可以抓紧机会啦。

幕布

幕布这款软件最大的特色就是大纲与思维导图的混排。对外主打极简大纲笔记软件,是处理笔记的好工具。采编外出采访时一般都会做很多的笔记,如果能随时通过幕布进行记录,相信后期做文字报道时能更加的深入细节,报道也会显得更真实,也是采编人员的工作体现。

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大纲与思维导图这点倒是和Effie比较类似。只是幕布只支持大纲的写作,如果你还想要一个能自由写作的端口的话,就不得不单独再找一款纯写作软件,写作时就需要打开两个软件,如果你的电脑屏幕不够大,或者不是双屏的话,中途还需要来回切换,比较麻烦。

我个人也使用过这款软件,当时市面上几乎还没有大纲与思维导图混排的软件,幕布算是第一个吃螃蟹的软件,可是发展到现在,同类型的软件都在不断进化学习,跟上用户需求,可是幕布还是停留在极简大纲笔记这一个领域。

石墨文档

石墨文档就像是另一个Office全家桶,里面支持各类Office文件,也支持思维导图,好像和Effie这款软件没啥差别。我也使用过石墨,最大的感受就是,软件响应速度慢,界面极其的冗杂,让人一不留神就走神了。但为什么还要把这款软件推荐给大家呢?是因为他最大的优点,商业协作,采编虽然是个独立的个体,但是背后是有组织的,作为一个团队,特别是与文字打交道的团体,文稿的实时沟通显得非常重要。石墨就支持在线实时修改,同步写作。

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总的来说。采编所常用到的三款工具性软件已经全部分享给大家,大家尽可能的根据自己所需进行选择,以求工作事半功倍。

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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