教育分享社区Learnist改良Pinterest式的信息组织形式,让你拥有更好的网络教科书

edp 千1.docx 立即下载

Pinterest,又是Pinterest。在瀑布流形式成为图片社区的标配时,这个教育领域的Pinterest—Learnist似乎没什么特别。Learnist是一个泛教育分享社区,上面分享的学习资料包含中小学内容,也有SAT等标准化考试的备考资料,更有诸如如何做一道菜肴的教程。Learinist将改良后的Pinterest式信息组织方式用在学习资料的收集和分享时绽放了新的光彩。 Learnist最近也推出了iOS客户端。

网页版的Learnist在今年五月上线,它在首页以瀑布流的形式呈现一系列教程和学习资料。类似Pinterest,Learnist也有两个单位:一是Learn Board(学习面板),二是Learning(学习素材)。Board是Learning的容器,可收纳多个Learning。Learning的来源和形式都很多样化:用户可直接取网络中现有的素材,也可自行上传资料;网页文章,视频,音频,图片,pdf等只要能帮助人们更好地理解所要学习的主题也都可作为Learning。Learnist在关注和分享方面和Pinterest一样,用户既可关注特定的人,也可只关注某个学习面板,分享和转载他人面板中的素材也很方便。Learnist也将社会化进行到底,你可对一切发表评论与你朋友一起探讨,不论是一个学习素材(Learning)还是一个课题(Learn board)。

Learnist借鉴了Pinterest的瀑布流呈现及信息组织方式,但它也对其进行了改良。

1>Learnist的Learn Board(面板)与Pinterest的Board面板最大不同在于,Pinterest的面板就是简单收集器,其中所采集的东西可以没有秩序。但Learnist中的面板所收纳的资料会按照用户所设定的顺序排放。Learnist认为教师这些专业人士会为学生安排好最科学的学习顺序,知道如何循序渐进地让学生理解清楚一个问题。并且,强调顺序排放还能让Learnist成为很好的教程式(how-to)资料的呈现方式。

2>Learnist对Learning的处理形式不同于其他收藏夹,Learnist以内置框架的形式直接呈现出内容,而不需要用户再跳转到原网页。这样的处理是有助于保持学习连贯性的,而不是让注意力在各个标签页中迁移。

3> Pinterest是为“快速”消费和收集内容而生的,但Learnist专注在泛教育领域,期望的是能用户能认真吸收内容。Learnist允许用户对每一个你学完的Learning进行标记,这样就能跟踪记录下学习进度,后续可接着学习。

这样高效的信息组织方式让Learnist有可能成为比google等搜索引擎和教科书都更好的学习工具。教科书对于每个小课题的学习只分配了几页书,而Learnist没有页数限制,而且可从网络中摘选最好的多媒体内容来做素材。

Learnist最近新推出了iOS客户端,但iPad和iPhone版的着重点也有差别。iPad在用作内容消费时表现极佳,Learnist的iPad客户端也就是注重内容消费,使用iPad浏览一个学习面板中各个素材时很流畅。而iPhone版更注重内容创造,iPhone的摄像头录音等都可作为获取第一手资料的工具。如想要分享你独家的做巧克力蛋糕的教程,你就可在制作过程中一步步拍照,然后输入文字解说,发布到Learnist。这样当你做好巧克力蛋糕时,一个Learnist的学习面板也完成了。目前在Learnist中常规教学素材和类似这些教程指导型的比例大致为一比一。

Grockit是Learnist这款产品背后的创业公司(之前报道),自2006年底成立至今共获得了两千四百万美元融资。2007年它们发布了Grockit.com这个专注SAT,GRE及GMAT等标准化考试的备考网站,融入了许多社会化和游戏化元素希望能让学生用户有更好的备考效果。但在今年早些时候,Grockit决定调用90%的资源到新产品Learnist,调用如此大的资源已经不能将Learnist视为Grockit的一个实验型产品了。

Grockit的创始人Farbood Nivi也表示Learnist比起备考网站Grockit.com更符合他对社会化教育的预期:

(2007年)我们做Grockit的时候,是没法做Learnist的,很多东西都不健全,内容啊,云计算,网速等等都不充分,直到去年我才看到具备这些条件。

我们处在后Facebook和后YouTube时期,我们有这样的机会整理组织好这些内容,教会别人很多东西。

个人消费领域总是最快接受技术产品变革的,而教育领域则在这方面略显迟钝。但这几年涌现出了许多创新性的教育产品及服务,如教育领域的YouTube—可汗学院,在线大学课程学习—Coursera等,国内刚上线的粉笔网也将微博的形式改良移植为适合师生学习的社区。现在要素都已完备,UGC浪潮让网络中有了许多优质内容,智能终端的普及也让人们可以随时随地学习,相信在未来还会诞生更多创新型的教育产品。

Learnist iOS客户端在此下载

source gigaom, VB, mashable, crunchbase

edpyy1.docx 立即下载

相关推荐

STM32 定时器 PWM 配置表|PSC/ARR/CCR 与频率占空比换算

PWM 配了却不出波形,或者频率对、改占空比就跳——问题多半出在三个参数的换算上。 本表把 PSC / ARR / CCR 的换算做成可直接查的形式: · 频率公式与反算步骤,含「寄存器值 = 实际值 − 1」的差一陷阱 · 12 组 72MHz 常用配置表,从舵机 50Hz 到 WS2812B 的 1.6MHz,PSC/ARR/实际频率/占空比步进一次给全 · 占空比精度与 ARR 上限的硬约束,说清「为什么频率高了就调不细」 · 定时器通道与引脚映射总表,含 PA15/PB3/PB4 被 JTAG 占用的坑 · 高级定时器 TIM1/TIM8 的死区时间对照表与 BDTR 的 MOE 位 · 舵机 0–180° 与 CCR 对照、四路同步输出、动态改频时为何必须同步改 CCR · 寄存器版与 HAL 版配置逐项对照表 · 八个「没有波形」的原因,按 30 秒可验证的顺序排列 适用:STM32F103 通用定时器 TIM2–TIM5 与高级定时器 TIM1/TIM8,用于电机调速、舵机、LED 调光、蜂鸣器驱动等场景。 形式:10 页 PDF + 可编辑 Word 文档,另附 10 条配置自检清单。 说明:所有数值按 72MHz 定时器时钟计算,结论为按参考手册时序的换算结果;实际波形与死区效果需自行用示波器确认。

地面障碍物检测数据集VOC+YOLO格式625张6类别.md

【重要提示】本页面仅为资源介绍,不含外部下载地址 亲爱的 优快云 用户: 感谢你浏览本资源页面,在这里提前向大家说明相关情况,避免后续产生误解。本资源我设置的初衷是 0 积分免费分享文档介绍,希望可以无偿给到有需要的朋友。但 优快云 平台存在自动调控机制,系统会根据资源下载热度、文件体积、平台规则等因素,自动修改资源所需下载积分,页面显示为 1 积分、2 积分或更高积分都属于平台自动调整结果,并非我手动修改设置,我没有权限自主锁定积分数值。 如果你打开页面后,发现下载所需积分不为 0,请务必谨慎考虑是否下载。一旦你支付积分完成下载,后续遇到资源内容和描述不符、文件损坏等问题,我无法承担对应的积分损失,也没有渠道为你办理积分退还。在此强烈建议,只有页面明确显示 0 积分的时候,再进行下载操作。 同时特别说明:这份资源介绍文案里,没有附带任何外部下载地址。资源本身是通过 优快云 官方上传通道上传的附件,正常情况下直接点击页面自带的下载按钮即可获取文件。页面找不到外部下载链接属于正常情况,并非资源缺失。 如果因为平台积分显示异常,导致你被扣取积分,积分退款、积分异常相关问题,请直接联系 优快云 官方客服咨询处理。平台规则由官方制定,我无法干预积分变动,望各位理解。

【AI方案集】AI智能体自动化会议记录与待办方案.docx

这套AI技术方案不走“先堆概念再硬套场景”的老路,而是以业务痛点为锚点,把机器视觉识别、预测性分析、大模型知识赋能等能力拆解成轻量化可落地的功能模块,直接嵌入生产运营的关键环节,既能快速落地见效,又能通过持续的数据迭代逐步放大价值,帮企业在不盲目新增硬件投入的前提下,稳步完成智能化升级,实实在在把AI变成能降本、提效、控风险的生产工具。

双Buck电路并联VDCM下垂控制(Simulink仿真实现)

内容概要:本文围绕“双Buck电路并联VDCM下垂控制”的Simulink仿真实现展开,系统性地整合了电力电子与微电网控制领域的多项关键技术资源。文档不仅详尽列举了包括双Buck、多相交错并联Buck/Boost、LLC谐振变换器、PFC电路、双向DC-DC变换器等在内的多种电力电子拓扑结构的建模与闭环控制仿真模型,还重点突出了VDCM下垂控制在并联变换器均流与稳定性中的核心作用。同时,内容延伸至状态估计(如卡尔曼滤波、粒子滤波)、智能优化算法、机器学习、路径规划等多个交叉学科方向,并配套提供丰富的Matlab/Simulink代码与仿真案例,形成了一套面向科研创新与工程实践的综合性仿真资源体系,旨在为新能源、储能、电动汽车及微电网系统等领域的研究提供强有力的技术支撑。; 适合人群:面向具备电力电子、自动化、电气工程等相关专业背景,熟练掌握MATLAB/Simulink仿真环境的科研人员、高校研究生及企业研发工程师;同时也适用于从事智能优化、状态估计、机器学习在能源系统中应用等跨学科研究的技术人员。; 使用场景及目标:① 深入研究双Buck电路并联系统中VDCM下垂控制策略的动态响应、均流性能与系统稳定性;② 利用提供的丰富仿真模型与设计资料,快速构建复杂电力电子系统原型,加速科研项目推进与高水平论文复现;③ 结合智能算法与先进控制理论,优化系统控制精度与实时性,服务于微电网能量管理、电动汽车V2G、储能系统协调控制等实际应用场景。; 阅读建议:建议读者依据资源目录循序渐进地学习,优先掌握基础变换器建模与基本闭环控制方法,再逐步过渡到复合拓扑与高级控制策略;对于算法相关内容,应结合Matlab代码动手实践,深入理解其在状态估计、参数辨识与系统优化中的具体实现机制,充分发挥“借力科研”的优势,提升科研效率与技术创新能力。

产业园区运营负责人如何提升园区企业的技术需求对接效率和转化成功率?.docx

产业园区运营负责人如何提升园区企业的技术需求对接效率和转化成功率?

产业园区运营负责人如何提升园区内企业与科研机构的协同创新能力?.docx

产业园区运营负责人如何提升园区内企业与科研机构的协同创新能力?

物理信息神经网络求解 Klein-Gordon 方程的应用研究(Python代码实现)

内容概要:本文系统研究了物理信息神经网络(PINN)在求解Klein-Gordon方程中的应用,通过构建前馈神经网络模型,将偏微分方程的残差项作为损失函数的重要组成部分,结合初始条件与边界条件进行联合优化训练,实现了对非线性波动方程的高效数值求解。文中详细阐述了PINN的理论基础、网络结构设计、损失函数构建策略及训练流程,并提供了基于Python的完整代码实现,展示了该方法在处理复杂物理系统建模问题中的准确性、灵活性与无需网格划分的独特优势。; 适合人群:具备一定深度学习、偏微分方程理论基础及Python编程能力的研究生、科研人员和工程技术开发者,尤其适合从事科学计算、物理建模与神经网络交叉领域研究的学者。; 使用场景及目标:① 掌握物理信息神经网络的基本原理及其在微分方程求解中的实现路径;② 学习如何将物理先验知识嵌入神经网络训练过程,提升模型的物理一致性和泛化能力;③ 借助所提供的代码实例开展相关科研工作,拓展PINN在量子场论、非线性光学、波动传播等领域的应用研究; 阅读建议:建议读者结合文中给出的Python代码逐行复现求解过程,深入理解损失函数中各物理约束项的设计逻辑与权重配置,同时可尝试调整网络超参数、改变方程形式或应用于其他类型的偏微分方程,以全面提升对PINN方法的掌握与创新能力。

数字高校智慧校园AI知识库平台规划方案(决策评审版).pptx

数字高校智慧校园AI知识库平台规划方案(决策评审版).pptx

三相充电桩维也纳PFC+三电平LLC谐振变换器三电平PSIM仿真设计(Simulink仿真实现)

内容概要:本文围绕三相充电桩的电力电子系统设计,深入探讨了维也纳PFC(Vienna Power Factor Correction)与三电平LLC谐振变换器的联合仿真与控制策略,采用PSIM或Simulink平台完成系统建模、闭环控制仿真及性能优化。内容涵盖主电路拓扑结构设计、变频与移相混合控制策略、关键参数计算方法、系统效率提升路径以及能量转换过程中的稳定性分析,旨在实现高功率因数、低谐波畸变和高效直流输出。同时,文档融合了状态估计、神经网络训练(如BP、EKF-BP)与粒子滤波(PF)等先进算法在电力系统状态监测与优化中的应用,展现了电力电子与智能算法深度融合的科研趋势。文中强调科研应具备严谨逻辑、善用工具资源,并倡导创新思维与系统性学习相结合的研究范式。; 适合人群:具备电力电子、自动控制或电气工程等相关专业基础知识,从事新能源、充电桩、电源变换器设计与仿真的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握三相维也纳PFC与三电平LLC谐振变换器的建模、控制与仿真方法;②学习PSIM/Simulink在复杂电力电子系统中的应用技巧;③理解变频+移相结合控制策略对系统效率与动态响应的优化机制;④拓展状态估计算法(如EKF、PF)在电力系统健康监测与智能控制中的实践能力。; 阅读建议:建议按照文档目录顺序系统学习,结合所提供的仿真模型与代码进行实操演练,重点关注主电路参数设计、闭环控制器实现及状态估计算法集成等关键技术环节,同时参考附带的PPT说明与参考文献深化理论理解,全面提升电力电子系统仿真与科研创新能力。

科技中介服务机构如何提升技术交易撮合的精准度与成功率?.docx

科技中介服务机构如何提升技术交易撮合的精准度与成功率?

国央企创新负责人如何通过平台实现科技成果的定向匹配与快速转化?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

【网络性能测试】基于Iperf工具的Linux服务器带宽检测:TCP/UDP上下行速率与多并发稳定性评估方案

涵盖TCP和UDP协议下的上传与下载带宽、多并发连接支持以及长时间稳定性测试。详细说明了Iperf的安装步骤(包括内容概要:服务端CentOS系统本文介绍了如何和客户端Windows系统的使用Iperf工具部署)、基本命令对Linux服务器带用法及关键宽进行全方位测试参数解析,并提供了多种实际测试场景的命令,涵盖TCP和UDP协议下的上传示例,如指定端口、带与下载带宽、宽、时间、多并发连接支持能力以及网络稳定性测试。线程数等,帮助用户全面详细说明了Iperf的安装步骤评估网络服务质量。此外(包括服务端Cent,还列出了常用OS系统和客户端参数及其功能,便于Windows系统的部署)、基本灵活配置测试环境命令格式及常用。; 适合参数含义,并通过人群:具备一定具体命令示例演示Linux系统操作基础和网络了不同场景下的测试方法,如指定知识,从事运维、端口、带网络测试或系统宽、测试时管理相关工作的技术人员长、并发线,尤其是需要对程数等,服务器带宽性能帮助用户全面评估网络进行评估的专业人员。; 使用性能表现。;场景及目标: 适合人群:具备①测试服务器在基础网络知识和高负载下的最大吞Linux操作能力的运维吐能力;人员、网络工程师②验证网络链或开发人员,路是否存在丢包或尤其适用于需要对波动;③服务器网络性能进行评估多并发连接对调优或故障排查的技术人员。带宽的影响;; 使用场景及④进行长时间运行目标:①测试的稳定性监测,服务器在高负载下的最大吞吐能力确保生产环境网络可靠;②评估。; 阅读建议:建议读者TCP/UDP传输结合文档中的命令实例,在真实环境中搭建性能差异;③验证多线程并发连接对带测试场景,逐步实践宽的影响;④各项参数组合,长时间运行测试以重点关注测试结果中的判断网络稳定性;⑤带宽数值、丢包率和延迟变化诊断丢包、,从而深入理解网络延迟等问题。; 阅读建议:建议性能瓶颈所在,并在实际环境中搭建优化网络架构。测试环境,结合文档中的命令示例逐步实践,重点关注参数组合对测试结果的影响,并利用日志记录和分析功能提升测试准确性。

几猫国产3a大作源代码

几猫国产3a大作源代码

高校技术转移办公室人员如何高效匹配技术成果与产业需求?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

全桥LLC谐振(变频+移相混合控制)变换器闭环仿真模型(Simulink仿真实现)

内容概要:本文详细介绍了基于Simulink平台实现的全桥LLC谐振变换器闭环仿真模型,该模型采用变频控制(PFM)与移相控制相结合的混合控制策略,针对隔离型全桥LLC拓扑结构进行优化设计。通过系统建模、关键参数设计及控制环路构建,重点解决了变换器在宽负载范围内效率低与动态响应差的问题。混合控制方式有效提升了软开关性能,降低了开关损耗,并增强了系统的稳定性和调节能力。资源包提供了完整的仿真模型、设计报告与计算书,有助于用户深入理解并复现实验结果,适用于电力电子变换器的科研与教学实践。; 适合人群:电力电子、电气工程及相关专业的高校学生、研究人员,以及从事开关电源、新能源变换器开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 学习和掌握LLC谐振变换器的工作原理及变频+移相混合控制策略的设计方法;② 开展电力电子系统的建模仿真研究,支持课程设计、毕业设计或科研项目开发;③ 为实际工程中高效率DC-DC变换器的设计提供技术参考与仿真验证手段。; 阅读建议:建议读者结合提供的仿真模型与设计文档逐步操作,注重控制逻辑与参数整定的理解,可通过调整输入电压、负载条件等方式测试系统的动态响应特性,从而深化对闭环控制系统设计原理的掌握。

高校技术转移办公室人员如何提升科技成果推介的转化率?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

养殖场猪行为检测数据集VOC+YOLO格式3550张8类别.md

【重要提示】本页面仅为资源介绍,不含外部下载地址 亲爱的 优快云 用户: 感谢你浏览本资源页面,在这里提前向大家说明相关情况,避免后续产生误解。本资源我设置的初衷是 0 积分免费分享文档介绍,希望可以无偿给到有需要的朋友。但 优快云 平台存在自动调控机制,系统会根据资源下载热度、文件体积、平台规则等因素,自动修改资源所需下载积分,页面显示为 1 积分、2 积分或更高积分都属于平台自动调整结果,并非我手动修改设置,我没有权限自主锁定积分数值。 如果你打开页面后,发现下载所需积分不为 0,请务必谨慎考虑是否下载。一旦你支付积分完成下载,后续遇到资源内容和描述不符、文件损坏等问题,我无法承担对应的积分损失,也没有渠道为你办理积分退还。在此强烈建议,只有页面明确显示 0 积分的时候,再进行下载操作。 同时特别说明:这份资源介绍文案里,没有附带任何外部下载地址。资源本身是通过 优快云 官方上传通道上传的附件,正常情况下直接点击页面自带的下载按钮即可获取文件。页面找不到外部下载链接属于正常情况,并非资源缺失。 如果因为平台积分显示异常,导致你被扣取积分,积分退款、积分异常相关问题,请直接联系 优快云 官方客服咨询处理。平台规则由官方制定,我无法干预积分变动,望各位理解。

Screenshot_20261111_233212.jpg

Screenshot_20261111_233212.jpg

上一篇: BetterLesson,新的方向?
下一篇: Python模块步骤发布小结
codingforfun
博客等级 码龄15年 2粉丝 23原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值