计算机的特点(用iPad学习效率真的会提高吗)
资讯
2023-11-29
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1. 计算机的特点,用iPad学习效率真的会提高吗?
小编认为iPad的出现主要是给娱乐生活增添了色彩,带来了便利,至于用iPad来学习,小编觉得还是不能提高效率,小编认为用iPad来学习有以下几个弊端:
1.视力影响
iPad类的电子产品,由于电子屏幕较小,看电子书之类的看起来会比较吃力,特别是当电子书的字体较小时,时间长了之后眼睛更容易疲劳;另外由于电子屏幕对光线的调节要求较高,亮度过高过低都会对视力造成比较大的影响,特别是在光线不好的环境小,电子屏的亮度对眼睛有很大的刺激,时间长了会感觉视力明显下降。
2.专注力
iPad上经常会安装一些娱乐软件,经常会收到一些推送,比如娱乐新闻、广告、社交软件QQ、微信等。消息来了之后会对当前的学习产生干扰,大大降低了专注力。久而久之学习的效率会随之下降。
3.控制力
iPad为娱乐提供了更为便利的条件,看电影、玩游戏随时随地,很容易让人沉迷于追剧、网游之中,而且很容易上瘾,时间长了自己都无法控制自己了,最直接的影响就是自控能力的下降。
小编觉以上3点弊端直接降低了学习效率,除非自制力非常强的小伙伴就无所谓了,否则通过iPad学习,效率只会降低!
2. 计算机行业前景怎么样?
感谢邀请,由我来解答这个问题。
关于计算机的前途如何?计算机这个专业的前景答案是肯定的,前景是一定很好的。但是具体到个人来讲还是靠自己的学习能力如何,假如自己的学习能力稍有欠缺,那么可能会事与愿违。计算机前景好,需要努力,努力方向是工程类、研究类。下面我会从以下几个方面来支撑这个观点:计算机整体发展,未来发展方向;学习能力的重要性;努力方向。
1、计算机整体发展:自计算机发明到现在,70多年来,计算机已经逐步渗透到我们的生活、工作的各个方面,这是毋容置疑的。计算机的发展速度也是相当快的,而且,今后会更加密切的融入到我们日常生活、工作中去,因此,计算机前景非常乐观。先阶段计算机发展方向朝着智能化方向发展,而智能化又是一个结合了多个学科内容的新型科目,所以,将来计算机的发展一定是多学科融合,共同发展,同时计算机算力也会逐步加大,从而满足需要。因此,计算机行业的整体发展迅猛,未来向智能化方向发展,并且由于智能化的发展会从而会推动计算机的算力以及其他各个方面的继续增长。
2、具体到个人身上,计算机这个学科由于发展迅速,要求自身强大的学习能力,要有我们常说的“活到老,学到老。”的精神,假如自身学习能力不够,那么技术的发展会将原有技术淘汰,自身也会被淘汰。所以,假如自身学习能力欠缺,可能计算机行业的前途很乐观,自身却不太乐观。
3、计算机的前景很好,需要自身的学习能力,同时需要自身努力学习,那么努力的方向是什么?一般为两个方向,分别是工程类及研究类,再具体点,一个技术从想法到实现,整个需要从研究到应用的,计算机技术也一样,那么会产生两个方向,分别是研究性方向以及工程类方向(应用类),研究类方向主要是将现有技术继续优化,或者根据生活需求创造出新的方向,从而更简单、便捷、性价比高的处理现实问题,这是研究类方向的主要内容;工程类方向,主要是将现有技术应用到各个场景,而这个场景可能是应用到多种技术的融合,如何更好的使技术落地、使技术应用、使成本更低是工程类方向的主要内容。研究类方向要求我们对于基础知识特别扎实,同时要有创新精神,能够在前人的研究基础上进行创新,或者根据自身的理解,创造出一种新的技术。工程类方向对于技能的要求高一些,要求能够更好的使用技术解决现有问题,同时对新技术有较强的敏感性,从而达到应用的目的。
总之:对于计算机这个行业来讲,前景很乐观,具体到个体需要个体的努力,并且能够根据自身的能力及爱好选择自己的努力方向,才能更好拥有乐观的未来。
希望可以帮到你。
本人会陆陆续续讲解一些关于计算机、软件工程方面的内容,由浅至深,包含最近比较热门的人工智能、机器学习、深度学习等。关注我,方便得到第一时间的通知。
漫漫求知路,江哥伴你学。
图片均来自互联网,如有侵权请联系删除。
3. 笔记本电脑和台式电脑性能一样吗?
题主问同样的配置下,笔记本电脑和台式电脑性能一样吗?
我这里很肯定的告诉你不一样的,这里主要指CPU性能这块,一般来说笔记本由于平台限制,根据用户不同用途,其设计方式也完全不一样,比如轻薄商务本主打易携带,续航时间长,所以基本上都是以低功耗CPU,低功耗内存,自然性能也就相对较低,然而游戏本一般都是标压,但由于标压功耗过高,发热量也就越大,续航要求更高自然就相对比较厚,自然性能也就比低功耗版本强很多,所以即便是笔记本由于用途不一样其性能也不一样!而台式机就不一样他又单独机箱,有单独散热装置,CPU性能可以的到更大发挥,所以其性能比笔记本要强很多,下面是笔记本i5 8250U低功耗CPU鲁大师跑分根据不同平台跑分在5W到6W左右;
然后看看八代桌面最低的i5 8400基本上都在7W到8W之间,所以CPU差距还是很明显;
另外就是显卡,关于显卡这块具体还得分10代前和十代后,十代前同型号差距非常大比如960显卡和笔记本960M显卡;
960M显卡跑分一般在5W左右;
桌面版960显卡跑分在9W以上,所以10系列以前显卡差距很大;
不过十系列以后的笔记本显卡差距到不是很明显;
桌面版i7 加1060 6G显卡跑分在16W左右;
移动版i7加1060 6G显卡跑分在15W左右,可以看出和桌面版差距就没那么明显了。
从跑分可以看出笔记本十系列以后显卡差距不是很明显了,但是CPU的性能还是和台式机有很大差距,所以笔记本同平台和台式机还是有差距的!
好了就说这么多了,喜欢的别忘点个赞关注!
4. 智能的定义是什么?
1.什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence):它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出,当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考,让机器拥有智能。时至今日,人工智能的内涵已经大大扩展,是一门交叉学科。2.人工智能的层次结构
基础设施层:回顾人工智能发展史,每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起,80年代计算机的普及,90年代计算机运算速度和存储量的增加,互联网兴起带来的电子化,均产生了较大的推动作用。到21世纪,大规模集群的出现,大数据的积累,GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升,促成了深度学习的诞生,点燃了人工智能的爆**潮,其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。算法层:机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息,而深度学习作为机器学习的一个子集,相比于其他学习方法,使用了更多的参数、模型也更复杂,从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。计算机视觉:计算机视觉的历史可以追溯到1966年,人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中,要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么,这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法,即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外,也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。语音处理:让机器学会“听”和“说”,实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“Radio Rex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器,第一个真正基于语音识别系统出现在1952年,AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统,能够识别10个英文数字,正确率高达98%。比如Apple Siri,Echo等。自然语言处理:人类的日常社会活动中,语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言,能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应,被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。规划决策系统:人工智能规划决策系统的发展,一度是以棋类游戏为载体的。比如,AlphaGo战胜李世石,Master对顶级选手取得60连胜,机器人,无人车。3. 人工智能应用场景
3.1. 语音处理
• 语音处理主要是自动且准确的转录人类的语音。一个完整的语音处理系统,包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理以及后期的语音合成。– 前端处理:说话人声检测,回声消除,唤醒词识别,麦克风阵列处理,语音增强等。– 语音识别:特征提取,模型自适应,声学模型,语言模型,动态解码等。– 语义识别和对话管理:更多属于自然语言处理的范畴。– 语音合成:文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。• 应用:包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。• 未来:真正做到像正常人类一样,与他人流畅沟通,自由交流,还有待时日。3.2. 计算机视觉
• 计算机视觉指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力,包含图像处理、识别检测、分析理解等技术。– 图像处理:去噪声、去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。– 图像识别:过程包括图像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配,可以用来处理分类、定位、检测、分割问题等。– 图像理解:本质是图像与文本间的交互,可用来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。• 应用:– 医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。– 在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。– 在购物方面,消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多信息。• 未来:计算机视觉有望进入自主理解、分析决策的高级阶段,真正赋予机器“看”的能力,在无人车、智能家居等场景发挥更大的价值。3.3. 自然语言处理
• 自然语言处理的几个核心环节:知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等,也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。– 知识图谱:基于语义层面对知识进行组织后得到的结构化结果。– 对话管理:包含闲聊、问答、任务驱动型对话。– 机器翻译:由传统的PBMT方法到Google的GNMT,流畅度与正确率大幅提升。• 应用:搜索引擎、对话机器人、机器翻译、甚至高考机器人、办公智能秘书。4. AI、机器学习、深度学习的关系
4.1. 人工智能四要素
1) 数据如今这个时代,无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化,大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用,就需要进行大量的预处理过程。2) 算法主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展,近年来因为深度学习的发展到了高潮。3) 算力人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算,一般来说,GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化,再次提升了GPU的计算性能,有利于加速神经网络的计算。如:cuDNN具有可定制的数据布局,支持四维张量的灵活维度排序,跨步和子区域,用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算,同时减少了内存,大大提升了神经网络的性能。4) 场景人工智能经典的应用场景包括:用户画像分析基于信用评分的风险控制欺诈检测智能投顾智能审核智能客服机器人机器翻译人脸识别4.2. 三者关系简述
人工智能:是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。机器学习:专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一,任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。深度学习:源于人工神经网络的研究,含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。5. 计算机专业未来前景怎么样?
本来不想答这个问题的、因为类似的回答已回答了多个。但看到很多非行业背景人士的回答,考虑到选专业这个事情的重要性,还是作答一下吧。
我从广泛被传播的几个说法入手,对这个专业未来的前景进行分析。回答可能有点长,建议对此问题感兴趣的看官们能读完。?文末给出总结。
首先我们限定一个事情:大学本科学计算机专业是学计算机软件的研发技术,这个和学习使用计算机(比如会不会word、Excel,and so on)不是一回事。所以下文所说的“学计算机”都是以学习计算机软件研发技术为内涵。
学计算机的人太多了,已经饱和了?的确,学习计算机的人很多。但是同样,计算机研发的需求也是在持续增长。增长点主要是这样三个:
各行业信息化的空白填补。大家日常生活中购物等信息化程度都很高了,这似乎给大家一个感觉就是当前似乎已经没有什么信息化的空白点了,但是去诸如农业、工业、建筑行业等看一下就会发现,信息化基本都是在围绕着办公自动化转,有大量智能化、自动化的业务相关的空白点--比如智慧农业--需要计算机软件系统来填补;新技术出现&成熟引发的升级及改造。笔者就举一个例子:以前停车场出入口都是刷卡的、但因为图像识别技术的成熟引发改为自动识别。后续新技术还会层出不穷,比如在AIOT、数字孪生、区块链应用等领域;通用基础软件、行业基础软件自主化。前者是指诸如操作系统这样的软件、后者是指类似二维制图软件CAD、芯片设计软件EDA之类。当前形势下自主化已经是不得不、必须要的事情,所以可以预见接下来的5~10年会有极大规模的资金投入、研发投入。我们概括一下就是说:产品需求在持续不断地增长,与之对应的就是人力需求的持续增长。所以计算机行业并非处于研发人力饱和的情况,而是人力需求仍然会持续增长!
计算机行业的薪资水平比其他行业高的情况将不会持续了?真实的趋势由两点构成:
计算机行业薪资水平较之其他行业高将会持续存在,但会逐渐与其他行业拉近距离;计算机行业内会大厂与中小企业薪资水平大幅两极分化;计算机行业内会高精尖群体与绝大多数群体薪资水平大幅两极分化;先说第一点。软件系统的研发是一种创造性较高、人力是绝对决定因素的行业,成本其实就是人力成本,这个较之其他行业是非常不一样的。同时,其投入/产出的时间周期较之其他行业也要短很多。所以薪资水平较之其他行业高是行业特点所决定的。
再说第二点。目前在行业内,无论是中国还是世界,基本已经形成了大厂垄断的局面,大厂获取利润较之中小企业要容易很多,而中小企业相当于处于生态链的后部,只能是“小鱼吃虾米”,所以两者之间的薪资水平差距非常显著、非常大。
第三点是由行业内研发模式的趋势决定的。软件分为通用基础软件(如操作系统)、通用软件(如数据库管理系统)、行业基础软件(如CAD)、应用软件(如电商平台)。其中占据绝对主导的是应用软件。当前软件研发模式已经并且会越来越向模块化、框架化、平台化发展,用大白话讲:越来越靠“攒”出一个软件系统。因此,技术门槛是逐渐降低的,由此对这类软件研发人力的技术要求也是越来越低,这就决定了其薪资水平偏低。
同时,前几类软件、以及模块/框架/平台也是人来研发的,对研发这些产品的技术要求是越来越高,从而带动薪资水平提高。
上述一低、一高就形成了薪资水平非常显著、非常大的两极分化的趋势!
总结下:对外和其他行业比,薪资水平高持续存在但会逐渐拉小差距;对内不同企业间、不同群体间两级分化显著!
计算机软件研发以后人人能干、并且AI要替代程序员了?这种说法的前半部分实际上在上一个章节已经部分涉及。
先说前半部分。目前有很多所谓的“无代码”平台,号称是不懂软件研发技术的人拖拖拽拽就能形成自己需要的功能。这类东西目前主要集中在OA领域,主要实现以工单和流程为核心的办公自动化相关功能。实际上,这类东西的发展非常不成熟,用过的人会知道:稍微复杂一点的功能就没办法实现。
当然我们应该用发展的眼光看这个事情,后续这类产品会越来越完善、并且会不断地进入到其他领域。一方面是:做到完善或进入其他更为复杂的业务场景,技术难度会越来越高;另外一方面即便如此也不会是人人都能干的,仍然需要具有一定的软件研发知识。也许真的到了那一天,这类工作需要一种“准”程序员来全权负责,这将是一种新的职位。
而与之对应的是:完善及研发其他领域的这类产品,不仍然也需要程序员吗?这类产品越完善、使用门槛越低,越需要更多的程序员投入进来研发!
再说说AI的事情。客观讲,大众对当前AI的能力有深深的误解。这一轮AI浪潮实际上只带来了1个半能够很大程度上替代人类智能的技术:一个是图像识别(尤其是人脸识别),半个是语音识别。说半个的原因是,识别率受环境噪音、口音的影响极大,相信大家都有类似的经历。即使是图像识别也会存在受限于光照、活体识别或多或少还有风险等缺陷。至于说到广告推荐等等,各位看官,这个技术很大程度不需要准确性的、并且也是存在了很久很久的技术。
注意:语音识别和语义识别是两个东西,前者能将语音转换为文字、后者是能够理解文字。
让AI替代程序员,取决于基础科学的突破、取决于工程技术的突破。前者是诸如数学、量子物理等基础理论;后者是诸如量子计算机的实现。这将永远是人类追求的梦想,笔者真心希望在临终之际能够看到一丝曙光!
计算机行业是吃青春饭的?这是广为流传的对计算机行业看法中笔者最为认可的一个。
计算机行业的青春饭现象将是常态、持续存在!但是,没了青春不代表没有饭!
任何一个新兴、快速发展、技术性和专业性高的行业实际上都或多或少带有“吃青春饭”的特征。计算机行业需要很强的逻辑思维能力、工作压力大、竞争激烈,这些都是年轻人占据优势的地方。同时,由于技术变化快,技术方面的经验积累起到的作用小,所以从业时长的优势不存在。一正一反,使得“青春饭”现象长期存在。
那么,没了青春怎么办?解决这个问题,要求行业从业人员必须具备比其他行业更强的职业规划意识、更高的职业规划实践行动力!只要意识强、行动力强,没有青春仍然会有饭!篇幅所限,只是列举几种可行的思路:
凭借薪资水平高的优势,在45岁前赚到足够的钱。然后依据兴趣,开辟自己能够保证生活的新行业新职业;在不同的时间节点想办法去做适合年龄的技术工作,延长职业生命。比如,程序员5年左右一定要去做架构设计的工作,可通过本公司晋升或跳槽到其他公司达成;在适当的时机转到相关性高、职业生命更长的诸如产品规划、项目管理、产品营销等工种。多说一句:对于软件产品的营销,具备技术背景的人是非常有优势的!通过晋升或跳槽,转为技术管理者(如技术总监)或研发部门管理者;转入相关交叉领域的企业,如:研发咨询、研发质量评测、IT教育培训等进行自主创业;总结:计算机专业未来前景怎么样?总结一下:计算机专业前景并没有变差,仍然属于向好。要想达到好的效果,做好这几件事:1.努力提升自己的技术水平,以进大厂、做高精尖产品为追求;2.要具备强烈的职业规划意识和行动力。
回过头来说一下高校。的确,学校档次越高,最大的好处是容易校招入大厂。那么其他普通学校毕业的学生就没有机会了吗?也不是。软件研发有一个很好的地方是,一台计算机就是全部,剩下的取决于你的努力和付出。并且很容易评价出一个人的技术水平高低。只要水平高,即使校招进不了大厂,工作3~5年后所有的大厂第一看的是你的技术能力,那是学校的光环基本不复存在!
欢迎关注下我、欢迎评论!
6. M2接口的固态硬盘?
目前市面上比较广泛的M2接口的硬盘分为两种,一种是SATA总线的硬盘,一种是NVME协议的硬盘。
先来说说SATA总线的M2硬盘
这种硬盘跟NVME协议的M2硬盘,大小.外观是一样的,但是接口略有区别
比如这款金士顿的A400 M.2的硬盘,就是SATA总线的,他的金手指部位是两个缺口,相对比SATA3接口的2.5寸固态硬盘的优势就是:小巧,不用单独供电,不占机箱的固态硬盘位。缺点是挑主板,主板必须有M.2接口才行
但是因为两者都是走的SATA总线所以从读写跟读取速度上没有太大的区别。
大家可以看看,两款硬盘的参数是一样的。
外观区别
NVME的M.2的固态硬盘速度跟SATA的接口区别在于金手指部分只有一个缺口
而在读取跟写入上面,两者之间差距就很大了,一般在同品牌的产品上来说,至少都有5-6倍的差距
除了外观区别,性能区别以外,他们还有价格上的差别,同品牌容量相同的情况下,SATA3的固态硬盘跟SATA总线的M.2硬盘差价不大,大概在20块钱左右,而NVME M.2跟 SATAM.2的差价在100块钱左右。如果是品牌比较牛X的,比如三星,intel之流的NVME高端系列,能达到2RMB/GB的价格了
且NVME的M.2固态最小的都是250G起步
而sata的m.2有120G的。
命名上面其实也有一些差异,同为M.2的硬盘,比如 250G 256G 512G 基本上都是NVME的协议硬盘,而120G 240G 480G基本上都是SATA硬盘。
要说对比传统SATA接口,
M.2的NVME是法拉利
M.2的SATA固态就是宝马5系
SATA3接口的固态是高尔夫
SATA3的机械就沦落到公交车了,虽说慢是慢了点,但是装的多,相对来说价格便宜,而且也都能达到目的地
希望我的回答能对你有帮助
7. 你知道电脑最常用的软件是什么吗?
很多人熟知的everything、小恐龙办公助手、截图软件snipaste、notion真的很一般,不信你看看这些。软件大致可分为:文件资源管理、工作相关软件、工具辅助软件、娱乐休闲软件;以下介绍的软件个个都堪称顶层水平(未必最好),你可能很多都没听说过。
比如截图录屏:snipate肯定不是最好的(只能说较好),下图为专业截图王(支持常规功能、编号、贴图、滚动截图、异形截图、白板.......)
再比如屏幕录制:
比如办公领域的word插件一键范文搜索:
很多人熟知的“小恐龙办公助手”,真的非常一般。
下面,详细分享:
文件资源管理:分为本地文件管理和网盘资源管理(含自建网盘)常见本地文件管理的软件一览:
其中拉轰建议的组合(因为单一软件无法完成所有复杂操作,根据实际需要可以配合使用)
xyplorer
qdir
taglyst
其他软件本文不展示,请在拉轰的其他回答查看(视频有合集)
主流网盘一览表(自己搭建的不在讨论范围)
其中的首选,毫无疑问是百度云盘,依托其特别强大的资源库,大多数情况下根本没有选择(因为很多优质资源都是用其分享的)。
好在阿里云盘横空出世,终于有了可以和其抗衡的大厂网盘。注意一定要关注优惠活动的信息,拉轰通过内测就获得了2T的空间(有的获得了10T)的空间。
此外,曲奇云盘虽然是小厂,但值得关注。它的功能同样非常强大,实惠型更高,但资源库不多,还需要成长器。
至于其他的云盘也有很不错的,比如电信用户的天翼、迅雷用户的迅雷云盘都还不错(如果你是早期用户的话)。
至于价格,本文不讨论,关键是价值和价格的对比,而不是绝对用多少来衡量。
工作相关软件:办公软件/设计软件/编程软件/项目管理/财会软件等本文只讨论大多数场景的办公软件
办公软件三剑客:office/wps/永中office
你有没有想过为什么一个office要几个G,而wps只用几百兆就实现了,难道是office冗余太多?其实大多数人低估了office的强大。但是WPS和永中office确实已经能够覆盖绝大数场景,而且用起来真的很顺手。
所以:普通的就选wps或永中office,专业人员或涉外人员一定选office,有特殊需求的只能选国产软件wps。
单纯的办公软件不足以大幅度提高工作效率,需要插件的支持:
就文档处理来说,目前比较常用的是:公文高手(FF)、公文写作神器(FF)、officeTAB(FF)、小恐龙办公助手(MF),其他的是锦上添花。
就数据处理来说,常用的有:方方格子、工具箱、催化剂、易用宝、easy shu
就演示文稿来说,常见:口袋动画、islide、PPT动画大师(拉轰觉得一个都没有必要)
简单的作几个插件展示(具体的图片和演示,请在拉轰的视频合集中查看)
总之,插件是办公软件的翅膀。别人几个小时的工作,用插件几分钟就能完成。
工具软件是工作生活的利器,比如时间管理、知识管理每个人都需要用优质软件提升效率:
以日程管理为例,很多人竟然不知道超级软件:ess--惠普、佳能、三星的选择
它也是很好的知识管理软件软件(传统方式)
它有一个优点,安全(不支持网络同步,通过独立数据库进行传输-需要同一wifi中);但这也是它的缺点,不方便。需要下一款超级软件来解决。
时光序:日程管理app中的超神
这只是它功能的几十分之一。
知识管理软件:
如何让学习更高效,时光序支持艾宾浩斯遗忘规律,还不够。
大概就是这个样子:
其他备选知识管理软件(很多也不错,只是功能重复了):
PS:好用的均需要很多mi。
觉得怎么样。这样的软件拉轰还有几百个,为了避免太长,请持续关注拉轰其他回答,以下思维导图是线索,你可以根据线索搜索下载需要的软件。
你好,我是拉轰。
希望真的能帮助你提高效率。
谢谢你的阅读。
看看下面这个图,是不是你的真实写照呢?如果是,关注拉轰吧!!!
欢迎你看看留言区
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1. 计算机的特点,用iPad学习效率真的会提高吗?
小编认为iPad的出现主要是给娱乐生活增添了色彩,带来了便利,至于用iPad来学习,小编觉得还是不能提高效率,小编认为用iPad来学习有以下几个弊端:
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iPad类的电子产品,由于电子屏幕较小,看电子书之类的看起来会比较吃力,特别是当电子书的字体较小时,时间长了之后眼睛更容易疲劳;另外由于电子屏幕对光线的调节要求较高,亮度过高过低都会对视力造成比较大的影响,特别是在光线不好的环境小,电子屏的亮度对眼睛有很大的刺激,时间长了会感觉视力明显下降。
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1、计算机整体发展:自计算机发明到现在,70多年来,计算机已经逐步渗透到我们的生活、工作的各个方面,这是毋容置疑的。计算机的发展速度也是相当快的,而且,今后会更加密切的融入到我们日常生活、工作中去,因此,计算机前景非常乐观。先阶段计算机发展方向朝着智能化方向发展,而智能化又是一个结合了多个学科内容的新型科目,所以,将来计算机的发展一定是多学科融合,共同发展,同时计算机算力也会逐步加大,从而满足需要。因此,计算机行业的整体发展迅猛,未来向智能化方向发展,并且由于智能化的发展会从而会推动计算机的算力以及其他各个方面的继续增长。
2、具体到个人身上,计算机这个学科由于发展迅速,要求自身强大的学习能力,要有我们常说的“活到老,学到老。”的精神,假如自身学习能力不够,那么技术的发展会将原有技术淘汰,自身也会被淘汰。所以,假如自身学习能力欠缺,可能计算机行业的前途很乐观,自身却不太乐观。
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总之:对于计算机这个行业来讲,前景很乐观,具体到个体需要个体的努力,并且能够根据自身的能力及爱好选择自己的努力方向,才能更好拥有乐观的未来。
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3. 笔记本电脑和台式电脑性能一样吗?
题主问同样的配置下,笔记本电脑和台式电脑性能一样吗?
我这里很肯定的告诉你不一样的,这里主要指CPU性能这块,一般来说笔记本由于平台限制,根据用户不同用途,其设计方式也完全不一样,比如轻薄商务本主打易携带,续航时间长,所以基本上都是以低功耗CPU,低功耗内存,自然性能也就相对较低,然而游戏本一般都是标压,但由于标压功耗过高,发热量也就越大,续航要求更高自然就相对比较厚,自然性能也就比低功耗版本强很多,所以即便是笔记本由于用途不一样其性能也不一样!而台式机就不一样他又单独机箱,有单独散热装置,CPU性能可以的到更大发挥,所以其性能比笔记本要强很多,下面是笔记本i5 8250U低功耗CPU鲁大师跑分根据不同平台跑分在5W到6W左右;
然后看看八代桌面最低的i5 8400基本上都在7W到8W之间,所以CPU差距还是很明显;
另外就是显卡,关于显卡这块具体还得分10代前和十代后,十代前同型号差距非常大比如960显卡和笔记本960M显卡;
960M显卡跑分一般在5W左右;
桌面版960显卡跑分在9W以上,所以10系列以前显卡差距很大;
不过十系列以后的笔记本显卡差距到不是很明显;
桌面版i7 加1060 6G显卡跑分在16W左右;
移动版i7加1060 6G显卡跑分在15W左右,可以看出和桌面版差距就没那么明显了。
从跑分可以看出笔记本十系列以后显卡差距不是很明显了,但是CPU的性能还是和台式机有很大差距,所以笔记本同平台和台式机还是有差距的!
好了就说这么多了,喜欢的别忘点个赞关注!
4. 智能的定义是什么?
1.什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence):它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出,当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考,让机器拥有智能。时至今日,人工智能的内涵已经大大扩展,是一门交叉学科。2.人工智能的层次结构
基础设施层:回顾人工智能发展史,每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起,80年代计算机的普及,90年代计算机运算速度和存储量的增加,互联网兴起带来的电子化,均产生了较大的推动作用。到21世纪,大规模集群的出现,大数据的积累,GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升,促成了深度学习的诞生,点燃了人工智能的爆**潮,其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。算法层:机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息,而深度学习作为机器学习的一个子集,相比于其他学习方法,使用了更多的参数、模型也更复杂,从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。计算机视觉:计算机视觉的历史可以追溯到1966年,人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中,要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么,这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法,即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外,也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。语音处理:让机器学会“听”和“说”,实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“Radio Rex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器,第一个真正基于语音识别系统出现在1952年,AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统,能够识别10个英文数字,正确率高达98%。比如Apple Siri,Echo等。自然语言处理:人类的日常社会活动中,语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言,能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应,被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。规划决策系统:人工智能规划决策系统的发展,一度是以棋类游戏为载体的。比如,AlphaGo战胜李世石,Master对顶级选手取得60连胜,机器人,无人车。3. 人工智能应用场景
3.1. 语音处理
• 语音处理主要是自动且准确的转录人类的语音。一个完整的语音处理系统,包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理以及后期的语音合成。– 前端处理:说话人声检测,回声消除,唤醒词识别,麦克风阵列处理,语音增强等。– 语音识别:特征提取,模型自适应,声学模型,语言模型,动态解码等。– 语义识别和对话管理:更多属于自然语言处理的范畴。– 语音合成:文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。• 应用:包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。• 未来:真正做到像正常人类一样,与他人流畅沟通,自由交流,还有待时日。3.2. 计算机视觉
• 计算机视觉指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力,包含图像处理、识别检测、分析理解等技术。– 图像处理:去噪声、去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。– 图像识别:过程包括图像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配,可以用来处理分类、定位、检测、分割问题等。– 图像理解:本质是图像与文本间的交互,可用来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。• 应用:– 医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。– 在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。– 在购物方面,消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多信息。• 未来:计算机视觉有望进入自主理解、分析决策的高级阶段,真正赋予机器“看”的能力,在无人车、智能家居等场景发挥更大的价值。3.3. 自然语言处理
• 自然语言处理的几个核心环节:知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等,也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。– 知识图谱:基于语义层面对知识进行组织后得到的结构化结果。– 对话管理:包含闲聊、问答、任务驱动型对话。– 机器翻译:由传统的PBMT方法到Google的GNMT,流畅度与正确率大幅提升。• 应用:搜索引擎、对话机器人、机器翻译、甚至高考机器人、办公智能秘书。4. AI、机器学习、深度学习的关系
4.1. 人工智能四要素
1) 数据如今这个时代,无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化,大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用,就需要进行大量的预处理过程。2) 算法主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展,近年来因为深度学习的发展到了高潮。3) 算力人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算,一般来说,GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化,再次提升了GPU的计算性能,有利于加速神经网络的计算。如:cuDNN具有可定制的数据布局,支持四维张量的灵活维度排序,跨步和子区域,用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算,同时减少了内存,大大提升了神经网络的性能。4) 场景人工智能经典的应用场景包括:用户画像分析基于信用评分的风险控制欺诈检测智能投顾智能审核智能客服机器人机器翻译人脸识别4.2. 三者关系简述
人工智能:是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。机器学习:专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一,任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。深度学习:源于人工神经网络的研究,含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。5. 计算机专业未来前景怎么样?
本来不想答这个问题的、因为类似的回答已回答了多个。但看到很多非行业背景人士的回答,考虑到选专业这个事情的重要性,还是作答一下吧。
我从广泛被传播的几个说法入手,对这个专业未来的前景进行分析。回答可能有点长,建议对此问题感兴趣的看官们能读完。?文末给出总结。
首先我们限定一个事情:大学本科学计算机专业是学计算机软件的研发技术,这个和学习使用计算机(比如会不会word、Excel,and so on)不是一回事。所以下文所说的“学计算机”都是以学习计算机软件研发技术为内涵。
学计算机的人太多了,已经饱和了?的确,学习计算机的人很多。但是同样,计算机研发的需求也是在持续增长。增长点主要是这样三个:
各行业信息化的空白填补。大家日常生活中购物等信息化程度都很高了,这似乎给大家一个感觉就是当前似乎已经没有什么信息化的空白点了,但是去诸如农业、工业、建筑行业等看一下就会发现,信息化基本都是在围绕着办公自动化转,有大量智能化、自动化的业务相关的空白点--比如智慧农业--需要计算机软件系统来填补;新技术出现&成熟引发的升级及改造。笔者就举一个例子:以前停车场出入口都是刷卡的、但因为图像识别技术的成熟引发改为自动识别。后续新技术还会层出不穷,比如在AIOT、数字孪生、区块链应用等领域;通用基础软件、行业基础软件自主化。前者是指诸如操作系统这样的软件、后者是指类似二维制图软件CAD、芯片设计软件EDA之类。当前形势下自主化已经是不得不、必须要的事情,所以可以预见接下来的5~10年会有极大规模的资金投入、研发投入。我们概括一下就是说:产品需求在持续不断地增长,与之对应的就是人力需求的持续增长。所以计算机行业并非处于研发人力饱和的情况,而是人力需求仍然会持续增长!
计算机行业的薪资水平比其他行业高的情况将不会持续了?真实的趋势由两点构成:
计算机行业薪资水平较之其他行业高将会持续存在,但会逐渐与其他行业拉近距离;计算机行业内会大厂与中小企业薪资水平大幅两极分化;计算机行业内会高精尖群体与绝大多数群体薪资水平大幅两极分化;先说第一点。软件系统的研发是一种创造性较高、人力是绝对决定因素的行业,成本其实就是人力成本,这个较之其他行业是非常不一样的。同时,其投入/产出的时间周期较之其他行业也要短很多。所以薪资水平较之其他行业高是行业特点所决定的。
再说第二点。目前在行业内,无论是中国还是世界,基本已经形成了大厂垄断的局面,大厂获取利润较之中小企业要容易很多,而中小企业相当于处于生态链的后部,只能是“小鱼吃虾米”,所以两者之间的薪资水平差距非常显著、非常大。
第三点是由行业内研发模式的趋势决定的。软件分为通用基础软件(如操作系统)、通用软件(如数据库管理系统)、行业基础软件(如CAD)、应用软件(如电商平台)。其中占据绝对主导的是应用软件。当前软件研发模式已经并且会越来越向模块化、框架化、平台化发展,用大白话讲:越来越靠“攒”出一个软件系统。因此,技术门槛是逐渐降低的,由此对这类软件研发人力的技术要求也是越来越低,这就决定了其薪资水平偏低。
同时,前几类软件、以及模块/框架/平台也是人来研发的,对研发这些产品的技术要求是越来越高,从而带动薪资水平提高。
上述一低、一高就形成了薪资水平非常显著、非常大的两极分化的趋势!
总结下:对外和其他行业比,薪资水平高持续存在但会逐渐拉小差距;对内不同企业间、不同群体间两级分化显著!
计算机软件研发以后人人能干、并且AI要替代程序员了?这种说法的前半部分实际上在上一个章节已经部分涉及。
先说前半部分。目前有很多所谓的“无代码”平台,号称是不懂软件研发技术的人拖拖拽拽就能形成自己需要的功能。这类东西目前主要集中在OA领域,主要实现以工单和流程为核心的办公自动化相关功能。实际上,这类东西的发展非常不成熟,用过的人会知道:稍微复杂一点的功能就没办法实现。
当然我们应该用发展的眼光看这个事情,后续这类产品会越来越完善、并且会不断地进入到其他领域。一方面是:做到完善或进入其他更为复杂的业务场景,技术难度会越来越高;另外一方面即便如此也不会是人人都能干的,仍然需要具有一定的软件研发知识。也许真的到了那一天,这类工作需要一种“准”程序员来全权负责,这将是一种新的职位。
而与之对应的是:完善及研发其他领域的这类产品,不仍然也需要程序员吗?这类产品越完善、使用门槛越低,越需要更多的程序员投入进来研发!
再说说AI的事情。客观讲,大众对当前AI的能力有深深的误解。这一轮AI浪潮实际上只带来了1个半能够很大程度上替代人类智能的技术:一个是图像识别(尤其是人脸识别),半个是语音识别。说半个的原因是,识别率受环境噪音、口音的影响极大,相信大家都有类似的经历。即使是图像识别也会存在受限于光照、活体识别或多或少还有风险等缺陷。至于说到广告推荐等等,各位看官,这个技术很大程度不需要准确性的、并且也是存在了很久很久的技术。
注意:语音识别和语义识别是两个东西,前者能将语音转换为文字、后者是能够理解文字。
让AI替代程序员,取决于基础科学的突破、取决于工程技术的突破。前者是诸如数学、量子物理等基础理论;后者是诸如量子计算机的实现。这将永远是人类追求的梦想,笔者真心希望在临终之际能够看到一丝曙光!
计算机行业是吃青春饭的?这是广为流传的对计算机行业看法中笔者最为认可的一个。
计算机行业的青春饭现象将是常态、持续存在!但是,没了青春不代表没有饭!
任何一个新兴、快速发展、技术性和专业性高的行业实际上都或多或少带有“吃青春饭”的特征。计算机行业需要很强的逻辑思维能力、工作压力大、竞争激烈,这些都是年轻人占据优势的地方。同时,由于技术变化快,技术方面的经验积累起到的作用小,所以从业时长的优势不存在。一正一反,使得“青春饭”现象长期存在。
那么,没了青春怎么办?解决这个问题,要求行业从业人员必须具备比其他行业更强的职业规划意识、更高的职业规划实践行动力!只要意识强、行动力强,没有青春仍然会有饭!篇幅所限,只是列举几种可行的思路:
凭借薪资水平高的优势,在45岁前赚到足够的钱。然后依据兴趣,开辟自己能够保证生活的新行业新职业;在不同的时间节点想办法去做适合年龄的技术工作,延长职业生命。比如,程序员5年左右一定要去做架构设计的工作,可通过本公司晋升或跳槽到其他公司达成;在适当的时机转到相关性高、职业生命更长的诸如产品规划、项目管理、产品营销等工种。多说一句:对于软件产品的营销,具备技术背景的人是非常有优势的!通过晋升或跳槽,转为技术管理者(如技术总监)或研发部门管理者;转入相关交叉领域的企业,如:研发咨询、研发质量评测、IT教育培训等进行自主创业;总结:计算机专业未来前景怎么样?总结一下:计算机专业前景并没有变差,仍然属于向好。要想达到好的效果,做好这几件事:1.努力提升自己的技术水平,以进大厂、做高精尖产品为追求;2.要具备强烈的职业规划意识和行动力。
回过头来说一下高校。的确,学校档次越高,最大的好处是容易校招入大厂。那么其他普通学校毕业的学生就没有机会了吗?也不是。软件研发有一个很好的地方是,一台计算机就是全部,剩下的取决于你的努力和付出。并且很容易评价出一个人的技术水平高低。只要水平高,即使校招进不了大厂,工作3~5年后所有的大厂第一看的是你的技术能力,那是学校的光环基本不复存在!
欢迎关注下我、欢迎评论!
6. M2接口的固态硬盘?
目前市面上比较广泛的M2接口的硬盘分为两种,一种是SATA总线的硬盘,一种是NVME协议的硬盘。
先来说说SATA总线的M2硬盘
这种硬盘跟NVME协议的M2硬盘,大小.外观是一样的,但是接口略有区别
比如这款金士顿的A400 M.2的硬盘,就是SATA总线的,他的金手指部位是两个缺口,相对比SATA3接口的2.5寸固态硬盘的优势就是:小巧,不用单独供电,不占机箱的固态硬盘位。缺点是挑主板,主板必须有M.2接口才行
但是因为两者都是走的SATA总线所以从读写跟读取速度上没有太大的区别。
大家可以看看,两款硬盘的参数是一样的。
外观区别
NVME的M.2的固态硬盘速度跟SATA的接口区别在于金手指部分只有一个缺口
而在读取跟写入上面,两者之间差距就很大了,一般在同品牌的产品上来说,至少都有5-6倍的差距
除了外观区别,性能区别以外,他们还有价格上的差别,同品牌容量相同的情况下,SATA3的固态硬盘跟SATA总线的M.2硬盘差价不大,大概在20块钱左右,而NVME M.2跟 SATAM.2的差价在100块钱左右。如果是品牌比较牛X的,比如三星,intel之流的NVME高端系列,能达到2RMB/GB的价格了
且NVME的M.2固态最小的都是250G起步
而sata的m.2有120G的。
命名上面其实也有一些差异,同为M.2的硬盘,比如 250G 256G 512G 基本上都是NVME的协议硬盘,而120G 240G 480G基本上都是SATA硬盘。
要说对比传统SATA接口,
M.2的NVME是法拉利
M.2的SATA固态就是宝马5系
SATA3接口的固态是高尔夫
SATA3的机械就沦落到公交车了,虽说慢是慢了点,但是装的多,相对来说价格便宜,而且也都能达到目的地
希望我的回答能对你有帮助
7. 你知道电脑最常用的软件是什么吗?
很多人熟知的everything、小恐龙办公助手、截图软件snipaste、notion真的很一般,不信你看看这些。软件大致可分为:文件资源管理、工作相关软件、工具辅助软件、娱乐休闲软件;以下介绍的软件个个都堪称顶层水平(未必最好),你可能很多都没听说过。
比如截图录屏:snipate肯定不是最好的(只能说较好),下图为专业截图王(支持常规功能、编号、贴图、滚动截图、异形截图、白板.......)
再比如屏幕录制:
比如办公领域的word插件一键范文搜索:
很多人熟知的“小恐龙办公助手”,真的非常一般。
下面,详细分享:
文件资源管理:分为本地文件管理和网盘资源管理(含自建网盘)常见本地文件管理的软件一览:
其中拉轰建议的组合(因为单一软件无法完成所有复杂操作,根据实际需要可以配合使用)
xyplorer
qdir
taglyst
其他软件本文不展示,请在拉轰的其他回答查看(视频有合集)
主流网盘一览表(自己搭建的不在讨论范围)
其中的首选,毫无疑问是百度云盘,依托其特别强大的资源库,大多数情况下根本没有选择(因为很多优质资源都是用其分享的)。
好在阿里云盘横空出世,终于有了可以和其抗衡的大厂网盘。注意一定要关注优惠活动的信息,拉轰通过内测就获得了2T的空间(有的获得了10T)的空间。
此外,曲奇云盘虽然是小厂,但值得关注。它的功能同样非常强大,实惠型更高,但资源库不多,还需要成长器。
至于其他的云盘也有很不错的,比如电信用户的天翼、迅雷用户的迅雷云盘都还不错(如果你是早期用户的话)。
至于价格,本文不讨论,关键是价值和价格的对比,而不是绝对用多少来衡量。
工作相关软件:办公软件/设计软件/编程软件/项目管理/财会软件等本文只讨论大多数场景的办公软件
办公软件三剑客:office/wps/永中office
你有没有想过为什么一个office要几个G,而wps只用几百兆就实现了,难道是office冗余太多?其实大多数人低估了office的强大。但是WPS和永中office确实已经能够覆盖绝大数场景,而且用起来真的很顺手。
所以:普通的就选wps或永中office,专业人员或涉外人员一定选office,有特殊需求的只能选国产软件wps。
单纯的办公软件不足以大幅度提高工作效率,需要插件的支持:
就文档处理来说,目前比较常用的是:公文高手(FF)、公文写作神器(FF)、officeTAB(FF)、小恐龙办公助手(MF),其他的是锦上添花。
就数据处理来说,常用的有:方方格子、工具箱、催化剂、易用宝、easy shu
就演示文稿来说,常见:口袋动画、islide、PPT动画大师(拉轰觉得一个都没有必要)
简单的作几个插件展示(具体的图片和演示,请在拉轰的视频合集中查看)
总之,插件是办公软件的翅膀。别人几个小时的工作,用插件几分钟就能完成。
工具软件是工作生活的利器,比如时间管理、知识管理每个人都需要用优质软件提升效率:
以日程管理为例,很多人竟然不知道超级软件:ess--惠普、佳能、三星的选择
它也是很好的知识管理软件软件(传统方式)
它有一个优点,安全(不支持网络同步,通过独立数据库进行传输-需要同一wifi中);但这也是它的缺点,不方便。需要下一款超级软件来解决。
时光序:日程管理app中的超神
这只是它功能的几十分之一。
知识管理软件:
如何让学习更高效,时光序支持艾宾浩斯遗忘规律,还不够。
大概就是这个样子:
其他备选知识管理软件(很多也不错,只是功能重复了):
PS:好用的均需要很多mi。
觉得怎么样。这样的软件拉轰还有几百个,为了避免太长,请持续关注拉轰其他回答,以下思维导图是线索,你可以根据线索搜索下载需要的软件。
你好,我是拉轰。
希望真的能帮助你提高效率。
谢谢你的阅读。
看看下面这个图,是不是你的真实写照呢?如果是,关注拉轰吧!!!
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