暂时放弃使用 Daily Notes 了。
整理文档比较频繁,Daily Notes 的块引很容易挂掉。
还是直接 Ctrl+N 新建文档方便。
反正记下来的也不会看,需要的时候 Ctrl+P 搜索一下就够了。
p.s. 现在很多时候我都找不到文档了,全靠 Ctrl+P
目前主要还是做文档型的笔记,没有那么多碎片化记录的需求。用 Daily Notes 往往是一个文档里就一条笔记,标题还是日期,查看也不方便,所以不如直接新建文档了。
暂时放弃使用 Daily Notes 了。
整理文档比较频繁,Daily Notes 的块引很容易挂掉。
还是直接 Ctrl+N 新建文档方便。
反正记下来的也不会看,需要的时候 Ctrl+P 搜索一下就够了。
p.s. 现在很多时候我都找不到文档了,全靠 Ctrl+P
目前主要还是做文档型的笔记,没有那么多碎片化记录的需求。用 Daily Notes 往往是一个文档里就一条笔记,标题还是日期,查看也不方便,所以不如直接新建文档了。
思源笔记是一款隐私优先的个人知识管理系统,支持完全离线使用,同时也支持端到端加密同步。
融合块、大纲和双向链接,重构你的思维。
我觉得 dailynote 的主要用途就是快速收集信息和灵感,用双链传递进行积累,化零为整。
但是如果已经很明确要输出什么,并且有明确的截止日期,很多情况没必要用双链传递,直接在文档写内容就好了,dailynote 对于这类输出的主要作用是当做 inbox 快速输入和回顾,快速输入是你暂时可以不找这篇文档,赶紧写下想法,之后有空再整理到文档里。双链传递比较适合对主题文档完全没有想法,慢慢积累,以及文档创建之后,有了其他思考进行补充。如果一篇文档,已经很明确自己要干什么要写什么,就直接写没必要用 dailynote。如果硬要用,那就是化整为零,本末倒置。
我目前的 dailynote 其实更像是日记,
曾经也误入“歧途”,什么文档都用双链传递,结果就是笔记太过零散。dailynote 的想法是好的,自下而上记积累,积沙成塔,渐进式写作,但是这个前提是你要有明确的方向以及记录笔记要侧重自己的思考而不是记录信息,如果什么东西都感兴趣,没有明确地目标,什么都想积累,就很容易陷入为了记笔记而记笔记的陷阱里去,最后导致自己看似记了很多笔记,很多都是自己的碎碎念,对自己的成长并没有什么作用。渐进式的积累是很好的,但是阶段性的总结是更重要的,一定是要有输出的,才能逼迫自己主动去反思和总结。
所以我会比较推荐 PARA 和 MOC 来管理自己的笔记。先明确自己的主要领域是什么,要精进什么方面,然后面向主题式的进行积累,过程中以 dailynote 为辅助,积累零散的信息、想法和思考。这是我摸索出的比较适合我的方法。dailynote 对我而言重要的是它的 idea——渐进式积累,充分积累进行深度思考。我觉得记笔记的过程中,你创建一个文档,有想法就在文档下方记录想法,逐渐改善笔记,不追求一天就把笔记写完,其实也是一样的,只要抓住方法的本质,其形式也不重要,只要对自己同样有用就好了。
我用 flomo 做类似 dn 的事情,每个星期五定时整理一次,如果整理不成文档,那就打标签等待下次整理、归档或者删除,不然积累太久,压根就不会看
如果说 DailyNote 是每天把闪念记录在日记文档中的一种记录方式,那么我也放弃了。放弃的原因很简单,如果说 DailyNote 的核心在于记,那么在移动端缺失良好的支持,就是它最大的弊病,现代生活可以几天不开电脑,却不能一刻脱离手机。我想过很多方案去实现移动端的速记,但是毫无疑问,都失败了(不过仅限于 iOS 失败了,如果是安卓,Root 后可以一直把思源挂在后台,是可以实现速记的)。
后来我终于想通了,本地优先的笔记形态,天生就是和多端速记相冲突的。因为本地笔记的数据需要先从云端同步到本地,然后才能开始记录。这个同步的时间只能缩短,但是无法消除,因此无论如何也做不到打开即记录。(也许有一些技术方案可以实现,比如 Docker,但是难度太高,我实现不了,对于小白来说也不具备可操作性)
所以最终我还是选择速记和长文的分离记录,速记用 Flomo,长文用思源,清单用滴答,发布用 Notion。尺有所短,寸有所长,All-in-One 只是一场美好的幻梦,物尽其用才是最终的归宿。
我到时候系列文里说明吧,系列文还在规划结构和内容。在这里简单说一下,顺便当捋思路。
DN 能是一种时间日志,按时间,线性地记录想法碎片,然后利用双链可以传递到对应的主题下。
当然,目前网上理解的较多的是一天一个文档,然后一次性的内容,记录到一块。有些甚至不是线性记录,会用大纲实现一些层级结构。
符合这种想法的,一般都是用 flomo、memos 这样的软件,来记录“闪念”。
你可能是没有线性记录想法,再在主题下进行归档整理的习惯。所以对你来说,更习惯直接写在主题文档下,完成“记录”和“整理”两件事。
大多数人实际上是没有清晰的“线性记录”、“结构化整理”这两个分开的概念,所以往往倾向于某一种方式。
我自己就是线性写 LifeLog,需要传递的内容打上块引,偶尔需要写文章的时候,则是单独成文。
比如我的系列文,我可以写“闪念”,然后标记[[系列文]],这样在这篇文档可以看到所有的想法,然后对想法归类整理,就有了结构,也可以说是目录。然后根据目录,再拆成对应的文档,编写内容。
甚至每一条目录,也可以先创建[[系列文 | 主题 1]],然后对应的内容,就打上[[系列文]]、[[系列文 | 主题 1]]这样的内容,两边就都能看到了。
其实是一样的,我放弃的核心并不在于概念,而在于操作。渐进式积累素材,痛点就是移动端积累素材用双链软件的体验并不好。一次记录体验一次不好,久而久之就想着在移动端不如换个软件记录,不要折磨自己。你换滴答,我用 flomo,殊途同归。
另外用滴答速记,在思源里再用 dailynote,不知道你是怎么操作的,这样一个项目的间隙想法分散在两个软件上,不觉得别扭吗?我是会在 flomo 里建立一个同项目标签,和这个项目有关的想法,即使在电脑上,我也会记在 flomo 里。需要汇总到项目文档的时候,通过 web 插件打开 flomo,放在侧栏,直接拖动即可,使用上和反链面板的手感差不多
我依然有在用 dailynote,也没有否定 dailynote 的作用,我只是认为对我而言,并不适合以 dailynote 来记录我的大部分笔记,作为一个主力的笔记方式。渐进式积累很重要,有计划有目的地做事对我来说更重要。我需要每周汇报,经常有 ddl,dailynote 对于紧急的项目笔记而言,体现不出太大作用,它更适合用于尚未成型的文章稿子,并不了解的领域等笔记场景,用来渐进式积累思考。假设我明天要汇报,现在要赶一个进展,对我而言,直接新建文档,记录 todo 和我的实验进展,写作体验是比放到 dailynote 用列表组织更加舒服的,单独一个文档记录当前要做的事情,也更容易让我专注。我写完这个文档之后,我可以在当天的 dailynote 放入这个文档块引,简单总结内容和收获,利用 dailynote 来记录当下的想法,以后如果有新的想法,依然可以在那天的 dailynote 记录想法。dailynote 依然有用,但是只是辅助。
dailynote 可以总结为自下而上的笔记方式,渐进式积累,结构自然浮现。但目前我倾向使用自上而下的笔记方式,面向项目、面向主题地推进项目进展完成任务。自下而上很好很轻松,但是我觉得以自上而下为主,自下而上为辅助,才是最适合我的笔记方式
以前也遇到过这种困境,希望的的思路可以帮助你:
如图,是我的文档树,非常的简单,只有两大部分,01 主题部分,包含的是无法细分的大类,02 文档“聚居地”,包含的是所有新建的文档,01 下的文档只允许存在内容,不允许存在下级,文档内的内容全部通过引用、嵌入 02 中内容的形式存在。
看起来较复杂,实际设置好很简单,设置如下图。日常使用的时候只需要在相应的 01 主题文档内新建一个引用块链接,输入标题名称即可,然后他会自动在 02 部分创建一个文档,记录的内容都包含在里面,日常的时候根本不需要去翻阅文档树整理,只需要维护主题文档内的内容即可,极大的降低了整理耗费的心力,让记录回归到学习本身。
实际效果如下:行测的学习
这是 01 主题文件部分,可以看到是总结形式的,而不是罗列密密麻麻的知识点,那么知识点在哪里呢?
点击“文档结构分析”块后,打开了这个文档,知识点就保存在这里面,而文档保存的位置是 02 部分下的 notes 部分,专门用于保存新建的文档和引用块。
希望对你有帮助
让我们欢迎这对新人。哦,不好意思说错了,让我们欢迎这位新人!
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jsoup 是一款 Java 的 HTML 解析器,可直接解析某个 URL 地址、HTML 文本内容。它提供了一套非常省力的 API,可通过 DOM,CSS 以及类似于 jQuery 的操作方法来取出和操作数据。
Spark 是 UC Berkeley AMP lab 所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用并行框架。Spark 拥有 Hadoop MapReduce 所具有的优点;但不同于 MapReduce 的是 Job 中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写 HDFS,因此 Spark 能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的 MapReduce 的算法。
Vditor 是一款浏览器端的 Markdown 编辑器,支持所见即所得、即时渲染(类似 Typora)和分屏预览模式。它使用 TypeScript 实现,支持原生 JavaScript、Vue、React 和 Angular。
App(应用程序,Application 的缩写)一般指手机软件。
提供一个服务绝不仅仅是简单的把硬件和软件累加在一起,它包括了服务的可靠性、服务的标准化、以及对服务的监控、维护、技术支持等。
Flume 是一套分布式的、可靠的,可用于有效地收集、聚合和搬运大量日志数据的服务架构。
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HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 论文 “Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像 Bigtable 利用了 Google 文件系统所提供的分布式数据存储一样,HBase 在 Hadoop 之上提供了类似于 Bigtable 的能力。
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百度(Nasdaq:BIDU)是全球最大的中文搜索引擎、最大的中文网站。2000 年 1 月由李彦宏创立于北京中关村,致力于向人们提供“简单,可依赖”的信息获取方式。“百度”二字源于中国宋朝词人辛弃疾的《青玉案·元夕》词句“众里寻他千百度”,象征着百度对中文信息检索技术的执著追求。
机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。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。
ZeroNet 是一个基于比特币加密技术和 BT 网络技术的去中心化的、开放开源的网络和交流系统。
开源中国是目前中国最大的开源技术社区。传播开源的理念,推广开源项目,为 IT 开发者提供了一个发现、使用、并交流开源技术的平台。目前开源中国社区已收录超过两万款开源软件。
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NetBeans 是一个始于 1997 年的 Xelfi 计划,本身是捷克布拉格查理大学的数学及物理学院的学生计划。此计划延伸而成立了一家公司进而发展这个商用版本的 NetBeans IDE,直到 1999 年 Sun 买下此公司。Sun 于次年(2000 年)六月将 NetBeans IDE 开源,直到现在 NetBeans 的社群依然持续增长。
Microsoft Windows 是美国微软公司研发的一套操作系统,它问世于 1985 年,起初仅仅是 Microsoft-DOS 模拟环境,后续的系统版本由于微软不断的更新升级,不但易用,也慢慢的成为家家户户人们最喜爱的操作系统。
SQL Server 是由 [微软] 开发和推广的关系数据库管理系统(DBMS),它最初是由 微软、Sybase 和 Ashton-Tate 三家公司共同开发的,并于 1988 年推出了第一个 OS/2 版本。
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