学术科研人必备!只需三分钟!用AI工具快速绘制流程图、技术路线图、甘特图、框架图,保姆级教程一看就会

大家好,感谢关注。我是七哥,一个在高校里不务正业,折腾学术科研AI实操的学术人。关于使用ChatGPT等AI学术科研的相关问题可以和七哥交流,多多交流,相互成就,共同进步,为大家带来最酷最有效的智能AI学术科研写作攻略。经过数月爆肝,终于完成学术AI使用教程,估计也有个50万字的详细操作指南。跟着一步一步操作,借助ChatGPT做学术、干科研、写论文、课题申报都变得超简单。欢迎加我交流,祝你一臂之力。


在课题申报和论文写作中,流程图作为一种重要工具,能简洁明了的传递复杂内容,特别是在涉及研究方法、实验步骤和数据分析时,流程图能理顺思路,提升论文的逻辑性和可读性,能够让学术内容更易理解,增强论文的整体表达效果。

最近很多高级学术会员同仁在问我怎么用AI做流程图,其实ChatGPT高级学术应用里有专门制作流程图的应用,但通过指令来调教修改太费时间,经过七哥多次实操验证,总结了以下的操作步骤可以高效便捷的生成流程图,方便编辑修改。

以下是我实践总结的两种借助AI制作流程图的方法:

如何用AI制作流程图?

利用AI高效制作出满意专业的流程图,有以下两种思路:

第一种思路:

借鉴你喜欢的流程图进行编辑修改

当我们看到前人有非常好的流程图示例,想要模仿制作,这种方法非常适

<think>嗯,用户想了解计算机绘制模型框架图的软件。首先,我需要确定他们需要的是哪种类型的模型框架图。是软件架构、数据流图、神经网络模型,还是其他类型的框架图?不同的工具可能在特定领域更擅长。比如,有些工具适合画UML,有些适合数据流程,还有些专门用于深度学习模型的可视化。 接下来,我需要回忆常见的绘图软件。比如,Microsoft Visio是个老牌的工具,适合各种图表,可能用户如果习惯Office套件的话会喜欢。然后是draw.io,现在改名叫Diagrams.net,免费且在线使用,可能适合不想安装软件的用户。还有Lucidchart,也是在线协作的,适合团队使用。 另外,针对开发者的工具,比如PlantUML,用代码生成图表,可能适合喜欢文本编辑的用户。对于学术研究或机器学习模型,可能需要更专业的工具,比如TensorBoard或者Netron,这些可以可视化神经网络结构。 用户可能没有明确说明具体用途,所以需要覆盖不同领域,提供多种选项。同时,还要考虑软件的学习曲线、成本(免费还是付费)、协作功能等,这些因素都是用户可能关心的。 需要检查是否有遗漏的工具,比如Miro作为白板工具,也可以用来画框架图,支持实时协作。还有Graphviz,基于文本生成图表,适合自动化生成。另外,思维导图工具如XMind有时也能用来构建框架,不过可能不够专业。 还要注意区分本地软件和在线工具,比如Visio需要安装,而draw.io可以直接在浏览器使用。跨平台的支持也很重要,比如是否支持Windows、Mac或Linux。 最后,可能需要简要说明每个工具的特点,帮助用户根据需求选择。比如Visio功能强大但收费,draw.io免费且易用,PlantUML适合代码驱动,等等。确保信息准确,没有过时的工具推荐,比如确认draw.io改名后的现状是否仍然适用。</think>以下是计算机绘制模型框架图的常用软件分类及推荐,可根据需求选择: --- ### 、通用绘图工具 1. **Microsoft Visio** - 特点:专业流程图工具,支持UML、架构图、数据流图等,集成Office生态 - 适用场景:企业系统设计、详细技术文档 - 缺点:收费软件,学习成本较高 2. **Diagrams.net (原draw.io)** - 特点:免费在线工具,提供云存储(集成Google Drive等),内置大量模板 - 优势:无需安装,协作方便,支持导出多种格式(PNG/SVG/XML) - 网址:[https://app.diagrams.net](https://app.diagrams.net) 3. **Lucidchart** - 特点:在线协作工具,支持实时同步,可绘制复杂框架图 - 适用场景:团队协作设计 - 缺点:免费版功能受限 --- ### 二、开发者友好型工具 1. **PlantUML** - 特点:**通过代码生成图表**,支持UML、架构图、时序图等 - 示例代码: ``` @startuml component "数据库" as DB [客户端] --> [服务器] : 请求 [服务器] --> DB : 查询 @enduml ``` - 优势:适合版本控制,可集成到Markdown文档 2. **Graphviz** - 特点:基于DOT语言生成关系图,自动化排版 - 适用场景:复杂网络结构可视化 - 示例代码: ``` digraph G { A -> B -> C; B -> D; } ``` --- ### 三、AI/深度学习专用工具 1. **TensorBoard** - 特点:TensorFlow官方工具,可视化神经网络结构、训练过程 - 核心功能:模型计算图展示、参数监控 2. **Netron** - 特点:轻量模型可视化工具,支持ONNX/TensorFlow/PyTorch等格式 - 使用方式:直接导入模型文件(如`.pb`/`.onnx`)自动解析结构 --- ### 四、开源白板工具 1. **Miro** - 特点:在线白板,支持框架图、思维导图、协作标注 - 优势:模板丰富,适合敏捷开发会议 2. **Excalidraw** - 特点:手绘风格图表工具,开源免费 - 网址:[https://excalidraw.com](https://excalidraw.com) --- ### 五、LaTeX集成方案 - **TikZ (LaTeX库)** 适合学术论文中的精确绘图,示例代码: ```latex \documentclass{article} \usepackage{tikz} \begin{document} \begin{tikzpicture} \node[draw] (A) at (0,0) {输入层}; \node[draw] (B) at (2,0) {隐藏层}; \node[draw] (C) at (4,0) {输出层}; \draw[->] (A) -- (B) -- (C); \end{tikzpicture} \end{document} ``` --- ### 选择建议 - **快速出图** → Diagrams.net - **团队协作** → Lucidchart/Miro - **代码驱动** → PlantUML/Graphviz - **学术场景** → TikZ - **模型解析** → Netron/TensorBoard
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