晚上回来收到了又一款记录工具mem的注册邀请,试用了30分钟后内心毫无波澜~(当然,可能是我没体会到精髓)
和block概念类似,一个最小内容块在这里被叫做一个mem,可以是一段文字或者一个todo也可以是一篇支持markdown格式的文章
1. 主打功能无感记录的实现方式是给TG的机器人发消息和用SMS发短信😂(类似国内工具对应的微信发送,只要给了输入API的工具TG都可以实现)
2. 基于标签和反向链接管理内容,输入界面右侧显示其它相关mem(低配版RoamR,新工具标配)
3. 有inbox模式和timeline模式,timeline模式可以看到自己的所有时间线操作,比如阅读了哪个mem(todo工具常见思路)
4. 可以快速查看todo和进入实时协作模式(主打协作功能,实时协作也是在线文档标配)
5. 有一个flows界面,进去可以设置每日记录模板和其它模板以及导出等,后续应该会赋予更多的自动化操作用法(每日模板和多数日记工具类似,模板功能也是大家标配)
看下来目前主打就是:快速输入+协作
嗯,以及mem刚刚融资拿了a16z不少钱 $5.6M seed round,感觉对比来看国内有一些小团队的产品也应该拿到投资。
https://get.mem.ai/
和block概念类似,一个最小内容块在这里被叫做一个mem,可以是一段文字或者一个todo也可以是一篇支持markdown格式的文章
1. 主打功能无感记录的实现方式是给TG的机器人发消息和用SMS发短信😂(类似国内工具对应的微信发送,只要给了输入API的工具TG都可以实现)
2. 基于标签和反向链接管理内容,输入界面右侧显示其它相关mem(低配版RoamR,新工具标配)
3. 有inbox模式和timeline模式,timeline模式可以看到自己的所有时间线操作,比如阅读了哪个mem(todo工具常见思路)
4. 可以快速查看todo和进入实时协作模式(主打协作功能,实时协作也是在线文档标配)
5. 有一个flows界面,进去可以设置每日记录模板和其它模板以及导出等,后续应该会赋予更多的自动化操作用法(每日模板和多数日记工具类似,模板功能也是大家标配)
看下来目前主打就是:快速输入+协作
嗯,以及mem刚刚融资拿了a16z不少钱 $5.6M seed round,感觉对比来看国内有一些小团队的产品也应该拿到投资。
https://get.mem.ai/
get.mem.ai
Mem – Your AI Thought Partner
The notes app that thinks alongside you. Mem uses the notes you create to remember, organize, and bring up information for you. See something you want to remember? Just Mem it—and forget it.
#日常思考 作为一个日常和数据打交道的人,瞅了一样国家统计局今天发布的几个七普主要数据。
1. 数据怎么比
http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202105/t20210510_1817176.html
主要情况的比较都是和2010年比较的,这10年中间几年其实有一个人口增加小高峰,因此用10年尺度看下来整体数据就是稳中有升低速增长。
如果改变一下比较的尺度,比如单独拿出来19年20年看结果会不会有不一样。
3. 年龄构成
和10年前相比,0—14岁、15—59岁、60岁及以上人口的比重分别上升1.35个百分点、下降6.79个百分点、上升5.44个百分点。小朋友和老人的上升比例差的不少。
3. 具体城市人口
http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202105/t20210510_1817179.html
北京 21893095,上海 24870895,而整个吉林省的人口是 24073453。
4. 具体城市年龄比例
http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202105/t20210510_1817179.html
北京60岁以上的人口19.63,上海23.38,全国平均是18.7。而0-14岁,北京市11.84,上海市9.8,全国平均是17.95。
5. 作图不严谨
http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202105/t20210510_1817183.html
比如这里的统计图竟然没有横坐标。
以及,公布的数据,年龄分层仅仅是分了三层,其中15—59岁被归为了一大类。这里内部肯定还有更具体的划分,这一层的数据5年10年在拆分比较可能才更用意义,比如中位数是什么,其它国家是什么情况。
再以及,下一次普查很可能分类标准就会有变化了,比如从65岁开始划分。
1. 数据怎么比
http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202105/t20210510_1817176.html
主要情况的比较都是和2010年比较的,这10年中间几年其实有一个人口增加小高峰,因此用10年尺度看下来整体数据就是稳中有升低速增长。
如果改变一下比较的尺度,比如单独拿出来19年20年看结果会不会有不一样。
3. 年龄构成
和10年前相比,0—14岁、15—59岁、60岁及以上人口的比重分别上升1.35个百分点、下降6.79个百分点、上升5.44个百分点。小朋友和老人的上升比例差的不少。
3. 具体城市人口
http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202105/t20210510_1817179.html
北京 21893095,上海 24870895,而整个吉林省的人口是 24073453。
4. 具体城市年龄比例
http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202105/t20210510_1817179.html
北京60岁以上的人口19.63,上海23.38,全国平均是18.7。而0-14岁,北京市11.84,上海市9.8,全国平均是17.95。
5. 作图不严谨
http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202105/t20210510_1817183.html
比如这里的统计图竟然没有横坐标。
以及,公布的数据,年龄分层仅仅是分了三层,其中15—59岁被归为了一大类。这里内部肯定还有更具体的划分,这一层的数据5年10年在拆分比较可能才更用意义,比如中位数是什么,其它国家是什么情况。
再以及,下一次普查很可能分类标准就会有变化了,比如从65岁开始划分。
大象公会的黄章晋曾经写过一篇文章来讲袁隆平和杂交水稻。数据还算翔实,老实讲,作为一个和农学已经有了10年关联的人来说,我是认同文章中大部分事实传递出的观点的。
以及了不起有突出贡献和被神话不应该被画上等号,这个道理大家都懂。比如雷锋日记里自己记下的做好事的记录。
很多事情的发生,都有特殊的历史背景和时机,有很多内部外部因素,这篇文章略述一二。
原文应该找不到了,但是可以找到一些转载链接 http://www.fafv.com/index.php?act=articles_info&articles_id=1805 和 http://mjlsh.usc.cuhk.edu.hk/Book.aspx?cid=4&tid=4858
以及了不起有突出贡献和被神话不应该被画上等号,这个道理大家都懂。比如雷锋日记里自己记下的做好事的记录。
很多事情的发生,都有特殊的历史背景和时机,有很多内部外部因素,这篇文章略述一二。
原文应该找不到了,但是可以找到一些转载链接 http://www.fafv.com/index.php?act=articles_info&articles_id=1805 和 http://mjlsh.usc.cuhk.edu.hk/Book.aspx?cid=4&tid=4858
Fafv
袁隆平神话
法经网
写论文需要核对一些数据,在印象笔记里找4年前的工作日志,弹出来这么一个更新提醒。
感觉此刻的印象笔记完完全全已经不是我曾经认识的工具了😂。
不过换个角度想想,如果现在才开始刚刚接触笔记工具的新人或者才打算上手印象笔记的人,不会体会到新旧笔记在软件里的割裂,这些更新也未尝不是吸引一部分人的feature?看起来充满「智能」和「科技感」。
再回看自己18年发在少数派的 印象笔记入门与避坑指南 ,多数内容基本已经不适用了,真是物非人也非。
感觉此刻的印象笔记完完全全已经不是我曾经认识的工具了😂。
不过换个角度想想,如果现在才开始刚刚接触笔记工具的新人或者才打算上手印象笔记的人,不会体会到新旧笔记在软件里的割裂,这些更新也未尝不是吸引一部分人的feature?看起来充满「智能」和「科技感」。
再回看自己18年发在少数派的 印象笔记入门与避坑指南 ,多数内容基本已经不适用了,真是物非人也非。
#工具推荐 全球前2%顶尖科学家榜单
是由斯坦福大学John P. A. Ioannidis教授团队与Elsevier旗下Mendeley Data发布的一个科研人员「内卷」清单。
榜单以Scopus数据库为依据,基于引用次数、H因子、HM因子等综合指标,根据生涯影响力和年度影响力从近700万名科学家中遴选出世界排名前2%的科学家,分为22个领域和176个细分子领域。
趁着高考的热度(并不能蹭上),如果你在考虑读研或者读博选导师,或许这个榜单会有一些帮助。
如果你把科研作为自己读博的目标,找到一个领域内优秀的导师非常重要,如果你只是为了要一个不错的学历,或许更重要的是考虑去一个名气更大的学校。
https://kaopubear.top/blog/2021-06-05-topauthor/
是由斯坦福大学John P. A. Ioannidis教授团队与Elsevier旗下Mendeley Data发布的一个科研人员「内卷」清单。
榜单以Scopus数据库为依据,基于引用次数、H因子、HM因子等综合指标,根据生涯影响力和年度影响力从近700万名科学家中遴选出世界排名前2%的科学家,分为22个领域和176个细分子领域。
趁着高考的热度(并不能蹭上),如果你在考虑读研或者读博选导师,或许这个榜单会有一些帮助。
如果你把科研作为自己读博的目标,找到一个领域内优秀的导师非常重要,如果你只是为了要一个不错的学历,或许更重要的是考虑去一个名气更大的学校。
https://kaopubear.top/blog/2021-06-05-topauthor/
kaopubear.top
全球顶尖科学家榜单 | 思考问题的熊
全球前2%顶尖科学家榜单是由斯坦福大学John P. A. Ioannidis教授团队与Elsevier旗下Mendeley Data发布的一个科研人员「内卷」清单。
榜单以Scopus数据库为依据,基于引用次数、H因子、HM因子等指标,...
榜单以Scopus数据库为依据,基于引用次数、H因子、HM因子等指标,...
经过一段时间的停摆,我们的会员通讯恢复更新了。感谢静默期间香港中文大学方可成老师的推荐~
熊言熊语会员通讯「4321X」是一个免费的订阅服务,欢迎你将它转发给你在意的朋友,一封邮件就是一次交流。这是一个你我共创的产品,我负责贡献喜欢的内容,你负责把它推荐给更多的人。
每期我为你会推荐 4 篇生物信息或医学相关文献,分享 3 个我过去一段时间的思考,推荐 2 个我喜欢的工具,同时提出 1 个问题供你我交流,而 X 则代表不固定的 one more thing。
https://podcast.kaopubear.top/4321x007
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每期我为你会推荐 4 篇生物信息或医学相关文献,分享 3 个我过去一段时间的思考,推荐 2 个我喜欢的工具,同时提出 1 个问题供你我交流,而 X 则代表不固定的 one more thing。
https://podcast.kaopubear.top/4321x007
熊言熊语
熊言熊语会员通讯4321X 第7期
从拖更原因到创作内容
#日常思考 观察了一段时间若干「效率工具」KOL的文章和动态,有一些直观感觉和个人心得🤦♂️
1. KOL的绝大多数受众是来源于产出或时间焦虑的人~期望通过收集效率工具来缓解焦虑。
2. KOL会把一套话术用在不同的工具或者稍微改改公关稿再配上「XX 神器 速度收藏」的标题。
3. 效率工具(软件)介绍可以理解为一份工作,从他们身上学到东西的期望不要过高。和手机硬件测评房产带看一样,滔滔不绝讲一个手机多牛逼的人多数用的还是iPhone,各个楼盘带看讲解的人很可能也没买房。
4. 不妨关注几个你所在领域特别厉害的人和够一够能够成为的人,有机会多看看他们在用什么工具以及是怎么用的。
5. 脱离实际生产环境和脱离个人实际工作经验的所谓工具分享文章都不太值得看。比如用「为了测试XX我用它XXX 」当标题和一上来就强调「这篇文章就是用XXX 写的」。
6. 喜欢各种软件工具就像喜欢各种器材硬件一样,都可以当做一个爱好,但是不可以因此吹嘘自己是一个XX 专家。遇到这样的傻逼,可以不揭穿但是务必远离。
7. 安利的最好方法就是不要安利,一定要让别人先开口。把事情做漂亮了自然就会有人问:你提到的XXXX,这个XXXX,是用什么做到的啊。
1. KOL的绝大多数受众是来源于产出或时间焦虑的人~期望通过收集效率工具来缓解焦虑。
2. KOL会把一套话术用在不同的工具或者稍微改改公关稿再配上「XX 神器 速度收藏」的标题。
3. 效率工具(软件)介绍可以理解为一份工作,从他们身上学到东西的期望不要过高。和手机硬件测评房产带看一样,滔滔不绝讲一个手机多牛逼的人多数用的还是iPhone,各个楼盘带看讲解的人很可能也没买房。
4. 不妨关注几个你所在领域特别厉害的人和够一够能够成为的人,有机会多看看他们在用什么工具以及是怎么用的。
5. 脱离实际生产环境和脱离个人实际工作经验的所谓工具分享文章都不太值得看。比如用「为了测试XX我用它XXX 」当标题和一上来就强调「这篇文章就是用XXX 写的」。
6. 喜欢各种软件工具就像喜欢各种器材硬件一样,都可以当做一个爱好,但是不可以因此吹嘘自己是一个XX 专家。遇到这样的傻逼,可以不揭穿但是务必远离。
7. 安利的最好方法就是不要安利,一定要让别人先开口。把事情做漂亮了自然就会有人问:你提到的XXXX,这个XXXX,是用什么做到的啊。
#日常思考 今天又被低年级师妹问到一个问题:怎么就算入门了呢?
4年前在当中科院生物统计课程助教的时候,我第一次上课就被当时的学生问了怎么定义入门。
我发现自己实在给不出一个明确标准就给了个感性理解,没想到这个回答据说被后面几届的助教们多次引用,说明这个事情可能确实不好定义?
我当时的回答是:入门并不难,入门就是不怕。如果一个工具成为了你日常问题解决方案的常规选项或者首要选项,你可能就已经入门了。
比如同样完成50个文件的重命名,你头脑里的第一选项可能是用鼠标操作50次或者借助一个特殊软件,我的第一反应就是用正则表达式在命令行里写一行Bash代码。
进一步,如果你目的是入门Linux系统,可以记录自己在Windows或者macOS下一天的全部常规操作。可能包括:新建打开和编辑文件、查找替换文本、配置网络和下载数据以及开机关机挂载硬盘等等。对着你记录的内容,如果可以在Linux系统下全部用命令行操作无障碍的完成,那应该也就算入门了。
今天我再回答的时候还是想不出更好的标准,晚上回来自己使劲总结,感觉可能是:在不参考任何资料的情况下独立完成某个难度级别的需求,同时有能力通过实践学习掌握完成这个需求的最佳实现方案。
所以各位有什么定义入门的方法么?
4年前在当中科院生物统计课程助教的时候,我第一次上课就被当时的学生问了怎么定义入门。
我发现自己实在给不出一个明确标准就给了个感性理解,没想到这个回答据说被后面几届的助教们多次引用,说明这个事情可能确实不好定义?
我当时的回答是:入门并不难,入门就是不怕。如果一个工具成为了你日常问题解决方案的常规选项或者首要选项,你可能就已经入门了。
比如同样完成50个文件的重命名,你头脑里的第一选项可能是用鼠标操作50次或者借助一个特殊软件,我的第一反应就是用正则表达式在命令行里写一行Bash代码。
进一步,如果你目的是入门Linux系统,可以记录自己在Windows或者macOS下一天的全部常规操作。可能包括:新建打开和编辑文件、查找替换文本、配置网络和下载数据以及开机关机挂载硬盘等等。对着你记录的内容,如果可以在Linux系统下全部用命令行操作无障碍的完成,那应该也就算入门了。
今天我再回答的时候还是想不出更好的标准,晚上回来自己使劲总结,感觉可能是:在不参考任何资料的情况下独立完成某个难度级别的需求,同时有能力通过实践学习掌握完成这个需求的最佳实现方案。
所以各位有什么定义入门的方法么?