怎样才能成为更有创意博客

创意生成法
上周在清理我的硬盘的时候,发现我的一篇老文章,说的是我给一些年轻的项目经理讲述如何开发自己的创造力。我仔细看过一遍,我意识到,里面有些是相当适合于博客写作时需要的更多创造性,今天,我就讲述一下创意创作的具体方法。

  那么创意从何而来?

  正如我自己想到的以及我看到其他人写的那样,创意通常情况下来自以下几个方面:

  1. 演绎

  新的想法来自于以往的经验知识的积累,这在很大程度上是一个循序渐进的过程,以前的每一步看上去都很小,但是最终的结果却非常重要。

  一个具体的关于演绎的例子就是目前最常用的平台Wordpress,他们定期进行更新的功能,每次都在原有的基础上进行重建。

  大多数博客们使用了演绎这个方法后,新鲜的思路和观点(无论是自己的还是别人的)每天都会源源不断的产生。

  提问的智慧:“我是怎么改善某某的(这里这下需要演绎的内容)?”

  通常情况下,它可能是最常见的创造新的思路的方式。

  2. 重用

  重复使用,就是将一些旧的东西用一种新的方式来再次表达。

  举个例子来说,我曾经在一次会议中给与会者提问,给所有人一把叉子,并且告诉他们在2分钟内讲出这把叉子更多的新用途。

  很多人在刚开始这种尝试性思维的时候显得不知所措,他们想到的只是叉子的传统用法,而目前需要打破传统,这往往可能会产生一些有趣(有时是有用的)新发现。

  提问的智慧:“我是怎么用另一种方法去做某某某的?”

  3. 综合

  将两个或两个以上的现有观点相结合,从而产生第三个新观点。

  这是我最喜欢的创造方式。我喜欢这个方法带来的挑战和机会。

  也许正是因为某天某个人忽发奇想将剧院和餐厅综合在一起会是什么样,才产生了剧院餐厅这样的发明。

  由于综合的原因,我认为博客领域会有更多的应用出现,博客会和其他类型的网站(论坛、视频、音频、就业板、聊天室等)整合起来。

  提问的智慧:“我是怎么从某某和某某某之中获得好处的?”

  4. 革命

  革命,就是一个完全崭新的观点,和以前的观点完全不同。

  一个例子是,我最近认识的一个经营使用电子邮件列表的人,他发现自己的邮件列表用户越来越少,因此决定从邮件列表转移到博客,将他的经营方式进行重塑。

  他的目标没有改变,但是他的方法却彻底改变了。

  提问的智慧:“我怎样才能将某某某做的更好?”或者“如果不使用某某某,我怎么能做到这个目标?”

  5. 改变方向

  这会是一个彻底转变主要关注内容的方法。

  这对一个企业或个人来说是一个相当激进的过程,通常会涉及清除全部内容并重建站点,白手起家。

  提问的智慧:“如果我们重新开始,我们该如何做到不同?”

  上述五个方法可能会是一个良好的开端,但是我敢肯定还有其他的方法能产生创意,我很想在评论中听到你的意见。

  英文原文:How to Be a More Creative Blogger - Methods of Creativity

  中文翻译:William Long

  中文译文:怎样才能成为更有创意博客

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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