【RSS阅读】SharpReader的效率:支持meme聚合

SharpReader 0.9.7.0版本提供了一项高级功能,能够将多个相关联的文章整合成一条线程,方便用户阅读。此功能通过识别文章间的链接关系,将讨论同一主题的内容集中展示,有效缓解了信息过载的问题。

SharpReader的效率:支持meme聚合

 

郑昀 20070908

 

在《致命的效率:漫谈RSS阅读器效率》中,谈及:

Clustering/Memetracker

最后我们谈谈聚合,通常这意味着你的阅读世界中有许多新帖子其实是在讲同一件事情,那何不把他们聚合在一起统一阅读呢?

”曾登高回复道:“如果能从自己订阅的RSS中聚合出一些热点话题是不是也能减轻“信息超载综合症”呢?”

那么,有没有人做到呢?

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SharpReader 0.9.7.0版本,则很早以前(远至200511)就提供了这么一个功

Advanced threading support allowing you to view connected items together in a threaded fashion. SharpReader detects and shows connections between items if they have same link, if one item links to another, if two items both link to the same external webpage, or if an item has comments (for feeds supporting the standard).

也就是说,如果你订阅了一个博客,这个博客的一篇文章中提及某些链接,那么,SharpReader会自动在你目前的订阅列表的所有文章中寻找共同指向这个链接的所有文章并以非常方便阅读的Threaded方式列出来,并且可以迭代查找而不仅仅只是列出一层关系。不得不承认这个功能很贴心,虽然从技术上来说无非就是反向链接计算很简单的。

希望能够在Web RSS Reader上能够看到这一特性。

 

郑昀

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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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