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如何笔记变成知识?

但是如果我们上面的笔记分别记录在了三个笔记本上,自然就会带着“他们是毫无关系的”这种观念去审视,不利于构建我们的知识体系。...现在我在阅读的时候就会打开flomo,当文中的内容触发了我的洞见我就会随手将其记录到flomo,而不再是在段落旁做标记(有可能是两者都会做)。...举个例子吧,比如我现在提炼出了这样一个主题「如何笔记变成知识」,它下面有这些笔记: 为什么要做笔记 为什么做成比做好更重要?...蔡格尼克效应 卡片笔记概述 撰写文章的步骤 必要的困难 论学习 量变引起质变 关于创新 思维导图不是为了画图 我只需要新建一个笔记,笔记名叫「如何笔记变成知识」,然后在这个笔记引用上面的笔记文件,我们就成功地对这些笔记进行归类了...: Obsidian-建立索引 这样归类有个好处,那就是我们再也不担心一个笔记属于好几个分类的问题了 回到文章标题,如何笔记变成知识?

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    如何思维导图秒变成幻灯?

    因为我给他们展示了如何一键这个思维导图变成了漂亮的幻灯片。 痛点 其实不光是老师,各种知识工作者总会遇到需要做幻灯的场景。 许多人都学会了秘笈——用思维导图来整理思路。...你画好了思维导图,等到制作幻灯的时候还得重新导图里出现的结构和内容填入幻灯工具。 你做了两遍工作,效率当然不够高。...本文我先给你介绍如何一键思维导图转换成幻灯。咱们从配置开始,然后做个实际样例展示。 如果你对原理感兴趣,再往后看相关的知识介绍。 好了,我们开始做配置准备工作吧。...我们它拖拽到dock那个小机器人图标上。请参看以下gif动图。 如果提示权限错误,那是因为你的macOS安全设置级别比较高。...没错,Markdown文件转变成HTML5格式,我们使用了格式转换界的瑞士军刀了——Pandoc。 它可以在数不清的文件格式之间,轻易转换。 看不清?那就对了,它支持的格式太多了!

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    如何处理图片反光?如何图片变成黑白?

    所以一些基础而简单的图片处理技巧也是很多人的拿手强项,如何处理图片反光现象呢?这也是一个经常遇到的图片问题,现在来看一看如何处理图片反光。 如何处理图片反光?...如何处理图片反光,可以用一些比较简单的步骤来操作。打开一张带有反光的图片,将反光的部分选定,然后可以将选定的反光区域进行一个色阶和对比度的调整。...反光的那一部分降低明度提高对比度,或者使用更复杂一些的新建图层以及色接通道的建立。通过对数值的设置和变化,将图片的反光部分进行一个中和的调整。调好之后再将整体图片的色阶和明度调整一下。...如何图片变成黑白? 上面了解了如何处理图片反光的做法,那么如果有需要的话,如何一张图片变成黑白色呢?...以上就是如何处理图片反光的相关内容。图片反光会导致整张图片看起来颜色比较不自然,因此经过专业的处理之后,图片的光彩会更加的协调,美观度会更好。

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    如何业务问题变成机器学习的问题?

    我们认为一个机器学习的项目,无论通过合作还是使用第三方平台的方式,应该大钱花在采集好的数据,定义好的问题上去,甚至这要超过一半的时间。而另一半的时间,才是真正做机器学习模型的时间。...前面我们介绍了问题定义的问题如何避免,而算法一般是不太容易出问题的,除非用错,而数据其实是很容易出问题的,所以我们尽量用简单、可靠、成熟的数据。 第三,我们讲到在建模的过程,尽量使用成熟的工具。...真正在数据处理,特征计算,和算法训练的这些过程,大量的工作是可标准化,甚至可以用算法自动优化的,大量的坑其实也是可总结,或者说可以在产品引导避免的。...我们一直在研发的第四范式先知建模平台,就是在努力将建模过程的know-how封装到产品,让用户操作更简单,而且少踩坑,更有效的获得好模型。...如何Review机器学习的模型?

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    如何你的想法一键变成图画?

    当这个模型运行过许多轮次后,画家就学会了如何根据输入的文字,画出「符合要求」的画作了。 而你,只要拿到这个模型运行,就可以摘取到「低垂果实」了。...你只需要在文本框输入要表达的内容即可,注意要英文。...这里有三种选择: 缩略图 低清晰度 清晰度 不同的图片,消耗的点数(credits)不同。每个用户注册时免费获得3个点数。后面就得付费购买了。...我于是它做了题图。还点击了上图中的 Publish 按钮,于是它就变成了一张公开作品。你可以尝试直接点击这个链接查看。 没想到,公开发布作品还有奖励,系统又给了我一个点数,哈哈。...欢迎你尝试输入一些更有趣的内容,也欢迎你自己尝试的结果分享出来,让我们大家感受到你的创意和机器艺术结合的魅力。 祝体验愉快!

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    如何云市场镜像变成自定义镜像

    部分云市场镜像,新购时能选到,重装系统时选不到 产品策略缘故,重装系统不支持付费镜像,云市场镜像是付费镜像 付费镜像只支持新购不支持重装 如何收费的云市场镜像变成免费的自定义镜像?...通过我上面说的这种方式应该就算是云市场镜像变成了自己做的免费自定义镜像了 云市场镜像买一台机器A,基于A做的自定义镜像还是收费镜像,价格跟原镜像一样,但我说的那种不是,因为B的壳没变,镜像收费与否是检查壳...通过线迁移也可以其他平台的镜像拿过来,比如阿里云的2008R2之前加过改造,可以远程设置分辨率DPI缩放,本来微软默认是不支持远程设置分辨率DPI缩放的,阿里云说他们应该是安装了某个补丁才有这种效果的

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    如何数据变成产品?

    作者|麦克.罗克德斯(Mike Loukides) 未来属于那些知道如何数据变成产品的企业和个人。...伴随着存储能力的持续增长,今天的“大数据”肯定会变成明天的“数据”或者日后的“小数据”。我所听到的最有意义的定义是:“大数据”是指数据的量本身成为问题的一部分。...关系型数据库被设计来满足一致性的,这是为了支持复杂的交易过程,以便于当交易过程的任何一个环节出错时,可以很方便的回滚。...很多数据分析算法的问题都是他们仅仅只是产生了一堆数字。为了理解这些数字的意思(它们要说的真实故事),你需要制作好的图表。...科学家也需要知道如何大问题分解成一些小一点的问题。帕蒂尔描述了在领英创建一些推荐特性的过程。

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    如何数据变成产品?

    转自:O'Reilly(www.oreilly.com.cn) 作者:麦克.罗克德斯(Mike Loukides) 未来属于那些知道如何数据变成产品的企业和个人。...伴随着存储能力的持续增长,今天的“大数据”肯定会变成明天的“数据”或者日后的“小数据”。我所听到的最有意义的定义是:“大数据”是指数据的量本身成为问题的一部分。...关系型数据库被设计来满足一致性的,这是为了支持复杂的交易过程,以便于当交易过程的任何一个环节出错时,可以很方便的回滚。...很多数据分析算法的问题都是他们仅仅只是产生了一堆数字。为了理解这些数字的意思(它们要说的真实故事),你需要制作好的图表。...科学家也需要知道如何大问题分解成一些小一点的问题。帕蒂尔描述了在领英创建一些推荐特性的过程。

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    人工智能如何数字人物变成好莱坞新星

    但是想象一下这样一种未来:电脑机器人进入影院,观看Walker在以前的速度与激情系列电影的表演,一分一秒地学习他如何走路、说话甚至如何动眉毛; 然后,电脑的人工智能开始接管影视制作,自主地创造出 Walker...在AI驱动的应用程序,机器可以接管工作并可以自己学习和思考。这样的应用程序可以担任脚本主管,进行电影编辑,甚至为模拟真人的数字角色或CG动画角色创造出真实的表演。...“ 数字角色在电影变得越来越重要,但是如果你的角色拥有的数据量太少,他就会看起来不对劲,”Chaos Group 实验室主任、数字人类角色联盟的核心成员 Chris Nichols说。...AI 这部电影主演 Kurt Russell 的现实镜头和他年轻时候的镜头结合起来训练,就能获得更年轻版本的 Kurt Russell 的角色表演。...AI也可用于在实况动画电影创建角色。 Regelous说:“在电影《人猿星球》 ,它可以成为动作捕获的替代品。本来,是由 Andy Serkis 扮演人猿凯撒,对他进行动作捕捉。

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    如何利用node别人的html变成你想要的json

    没错,我最近就在折腾这个,如何自己欣赏的网站 html 转变为 json,嗯,然后使用flutter啊,小程序啊稍微包装一下,就是自己的小应用,自己自嗨那是多么怡然自得啊!...那么,如何别人的网站变成你的小json 首先,你得有一个server。...自如如何在你自己的小服务器上部署额外的一个express服务,相信读过我之前的文章《服务器上起两个服务,nginx如何转发》和《自己搭建一个server并用nginx反向代理》的化,你很容易起一个express...嗯,总结: request请求网页 cheerio解析网页,提取自己想要的元素,组合到一个dic 输出 一般来说,我们需要使用路由这个微服务挂钩到express下面 类似于这样app.use('/xx...发现某个字段只是一个中间数据,还需要再次请求 这种你应该从代码可以看到我已经爬了这个坑,那就是对列表每一项在发起一个异步请求。

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    企业如何“想法”变成“算法”自动执行业务流程?

    怎样企业的“想法与决策”写成“算法与程序”自动启动流程执行?怎样构建“企业大脑”,实现“企业无人自动运转”,简单重复确定的流程用机器代替,用专业人才实现高度不确定性的流程?...在构建系统我们需要用到学习模型,那么我们常见学习模型对比和选择有9类: 1、有监督还是无监督(Supervised VS Unsupervised) 2、线性还是非线性 (Linear VS Non-Linear...线性还是非线性 Linear VS Non-Linear 如何未知问题转化成已知问题, 如何非线性转化成线性, 永远是很很需要的。...大数据还是大计算 Huge Quantity VS Heavy Computation 并行,分布和异步 Parallel VS Distributed VS Asynchronous 那么有了学习模型该如何去选择...在这些模型认识的基础上, 然后就要思考如何选择了,做好一个选择, 需要对数据有认识(Data), 但这还是不够的, 还需要对需求有把握(Quality of service, QoS), 但这也是不够的

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    游戏是如何变成一个程序猿的【Gaming】

    如果你死了,情况就更糟了:你可能会发现自己用一新来的剑杀死了balls of slime,因为你收集了足够多的金子来制造更好的装备。...所以,当到了“cast fireball”或者面对迫在眉睫、毁灭性死亡的时候,我被迫学习如何正确打字。这也迫使我采取社交方式,在游戏中有朋友在身边与“拾荒者”搏斗,允许我在死后取回我的装备。...在NyxMud,大概就是这样。 这展示一个巫师的私人工作室。...我在无形的盘旋中找到了极大的乐趣,因为我想象的野兽会一次又一次地杀死勇敢的冒险家。但在经历了一场艰苦的战斗之后,我知道我已经调整了我的任务,使之在可能的范围内,看到玩家们坚持下来,这就更好了。...Mud学院(简称TMI)是一个非常特殊的Mud,旨在教人们如何在LPC编程,照亮mudlib最黑暗的角落。它为所有申请和建立一个社区以发展新一代LPMuds的人提供了立即无所不能的服务。

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