知识管理软件,有道云笔记的优缺点和C笔记

云笔记横向评测:印象笔记、有道云笔记、为知笔记、OneNote、Notion 某款软件是否好用,既需要根据其功能特性评估其优点和缺点,也需要分析用户的基本需求。以下是常见云笔记的深度评测。云笔记评测标准:分析每款笔记软件的核心特色、优点、缺点及使用场景。 具体包括:印象笔记、有道云笔记、为知笔记、OneNote、Notion、FlowUs、Wolai、飞书、语雀印象笔记介绍老牌云笔记的代表。核心特色 印象识堂:实在不理解这个模块。有喜欢查看印象识堂的用户过来分享一下使用体验。 超级笔记:不伦不类。 思维笔记: 录音笔记: 双向链接: 智能推荐:聊胜于无。 收藏:微信、微博 阅读详情

前言

软件有道云笔记C笔记
发布时间2011年6月28日还在内测
所属公司网易公司北京创新乐知网络技术有限公司


1.笔记的重要性:

        大家有没有一种种感受,我们成日钻研书籍,天天认真听讲,发奋学习,收到的反馈却并不理想,若要发表简洁,则支支吾吾,畏畏缩缩,想说却说不出来,奈何不能成逻辑地表达出条理。出现这一情况,很有可能是你不会知识管理。

        也就是说,你并未将书本知识化为自己的知识,不能让学问成为自己的知识体系中的重要组成部分,若是你拥有自己结构化的知识体系,知识就会成为你身体的一部分,不仅能清晰地表达出自己的观点看法,还能帮助你在某一方面做深入研究。

        知识管理,就是通过一定的工具,给自己建立一个有系统的、带框架的、信息管理有序的“大脑”,我们可以在这个“大脑”中不断筛选更新知识,建立起自己的知识宇宙。

        想要这种效果,那就需要用到笔记这种东西了,目前,我接触到的笔记软件就是两种,一是、有道云笔记,二是c笔记。


2.有道云笔记:

        先说说有道云笔记,这个是我刚开始想做笔记的时候,手机商城推荐给我的,目前我也一直在用,不是他有多好,而是习惯。

2.1有道云笔记的优点:

  • 有道云笔记的PC 端、移动端、网页端多段应用成熟,且不限制登录设备,作为学生来说,在寝室或图书馆可以用 PC 端和网页端,在教室或其他场景可以适用移动端,满足“移步换景”的基本需求,随时随地对线上资料进行编辑、分享以及协同,一站式保存学习、工作资料到云端,使学习、办公更高效,不太需要担心被挤下线,使得用户的体验感十分不错。
  • 并且我们平时所需要使用的东西都一目了然的展示出来了,还有新手学习视频,让大家上手不会那么费劲。
  • 我喜欢的还有他的笔记模板更新速度会很快,会和我们的时事接壤。不用我们在白板上diy。并且他的移动端体验感非常好,这是我依赖的一个点。
  • 在这些东西里面我最喜欢的还是他的markdown在手机上使用这个我觉得十分方便,他的语法也是十分好用。

2.2有道云笔记的缺点:

  1. 有道云笔记的编辑器非常原始,处处透露着 Office 的淳朴气息,编辑区上部的功能交互设计让人无法有沉浸感,尽管 Markdown 语法非常好上手,但依旧经不住如此破旧的界面设计。这个让我看着觉得和我使用我手机自带的记事本没什么区别。
  2. 并且他的广告却让我一直介意。很多人都反馈过,但是他们还是为了赚钱而保留了下来。这是让我们一直吐槽的问题,并且我偶尔还会点进去,让我头大。

        最后一点就是对于那些知识点多的笔记,利用有道云笔记去分层整理可能不好看了,层次也不够,让我在往回找的时候十分困难。


3.C笔记:

  • c笔记是csdn新开发出的一个知识管理软件,但是目前的话下载我觉得不是很方便

https://plugin.youkuaiyun.com/chrome-index-hexhttps://plugin.youkuaiyun.com/chrome-index-help

  • 不同的浏览器还需要分开,并不是傻瓜式下载。这可能会把一部分人挡在外面。他的轻量级既是优点也是缺点。

  • 他还有许多快捷键位可以使用,例如摁住c就可以快速搜索和在选择文字的时候可以添加笔记,我觉得非常nice。
  • 但是这个软件对于代码的保存还是十分友善的,它可以十分方便的保存代码,并且csdn里面的代码使用他保存会十分方便,这个对于我是用csdn来说会是一大助力。

4.关于这两款软件:

        对于我来说,有道云笔记是我使用了很久的笔记软件,我对他会有一种熟悉感,但是也是用的久了,他的本身没用什么特色鲜明的改动,会让大家觉得这是一个十分老的东西,缺乏创新,然后我们it行业又是需要灵感的,在这个软件里,除了我自己的东西,他给我带不来什么焕然一新的东西。

        然后是c笔记,这个笔记软件是还处于内测版本,功能没有有道云全面,但是他却是一个很新的东西,让我眼前一亮,会让我使用他的时候觉得十分有趣。

        这就是我对这两个东西的看法了。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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phpweiyi
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