思源这么久都没有开始白板开发,想看看大家伙对白板有啥需求。
比如说大家伙是希望 heptabase、canvas 那种卡片白板,还是 onenote、excalidraw 那种手写白板,如果是卡片白板,有没有什么使用经验或需求,如果是手写白板,用平板、笔的场景多不多之类的
思源这么久都没有开始白板开发,想看看大家伙对白板有啥需求。
比如说大家伙是希望 heptabase、canvas 那种卡片白板,还是 onenote、excalidraw 那种手写白板,如果是卡片白板,有没有什么使用经验或需求,如果是手写白板,用平板、笔的场景多不多之类的
建议实现 Lattics 类白板,其实增加大纲显示特性是比较好选择(思维导图化的大纲,一个文档标题就是一个导图节点)。原因有三:第一,实现起来相对容易(不用重构底层代码、相当于添加了个插件),思源的块浮窗功能搭配思维导图化大纲,能够很好的展示文档的结构(拖动导图节点、文档块跟着变动;当然,能新建空白白板,导图节点与文档块用超链接互动起来也很好用,现在的 kmind 感觉还是差点意思、手机端不易编辑),易读、易写。第二,Lattics 类笔记白板使用体验超棒,注意力完全专注于输出,不用点来点去、打断思路(可惜 Lattics 目前没有手机端)。第三,白板工具现在很多了,不需要追求大而全,购买过 Scrintal、亿图脑图、Noteey、博思白板、cbrain、simplemind、kmind 插件的永久会员,也付费使用了 Lattics,也用过 OB、mefo 等白板,总体的感觉,手写、团队协作、白板展示类的白板很多了、功能也够用了,但 Lattics 与思源手机伺服、超强搜索、超强块链接、超强浮窗结合的工具很少见。
成年人的世界大多只有筛选,我使用过许多白板,也愿意为白板功能付费,但现有的工具总感觉不得劲,目前用起来最舒服的还是 Lattics,要是 Lattics 有手机版了,我直接跳到 Lattics 了,也不在思源水群了。
总体感觉,思源把大纲导图化 + 导图可以新空白主题节点(手动添加超链接与其他文档、文档块互动),使用体验就蹭蹭往上走了。若是思源白板功能完成度较高(对比 Lattics),建议基础功能免费、核心高级功能付费使用(订阅式付费,前期可以放少量买断、但价格得订高些、比如 600、1000 之类,愿意买就买,不愿意就每年 100、120 付费使用)。
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强迫症(OCD)属于焦虑障碍的一种类型,是一组以强迫思维和强迫行为为主要临床表现的神经精神疾病,其特点为有意识的强迫和反强迫并存,一些毫无意义、甚至违背自己意愿的想法或冲动反反复复侵入患者的日常生活。
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OpenResty 是一个基于 NGINX 与 Lua 的高性能 Web 平台,其内部集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块以及大多数的依赖项。用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 Web 应用、Web 服务和动态网关。
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星云链是一个开源公链,业内简单的将其称为区块链上的谷歌。其实它不仅仅是区块链搜索引擎,一个公链的所有功能,它基本都有,比如你可以用它来开发部署你的去中心化的 APP,你可以在上面编写智能合约,发送交易等等。3 分钟快速接入星云链 (NAS) 测试网
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Git 是 Linux Torvalds 为了帮助管理 Linux 内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。
Postman 是一款简单好用的 HTTP API 调试工具。
SSL(Secure Sockets Layer 安全套接层),及其继任者传输层安全(Transport Layer Security,TLS)是为网络通信提供安全及数据完整性的一种安全协议。TLS 与 SSL 在传输层对网络连接进行加密。
网络爬虫(Spider、Crawler),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序。
Tomcat 最早是由 Sun Microsystems 开发的一个 Servlet 容器,在 1999 年被捐献给 ASF(Apache Software Foundation),隶属于 Jakarta 项目,现在已经独立为一个顶级项目。Tomcat 主要实现了 JavaEE 中的 Servlet、JSP 规范,同时也提供 HTTP 服务,是市场上非常流行的 Java Web 容器。
Vue.js(读音 /vju ː/,类似于 view)是一个构建数据驱动的 Web 界面库。Vue.js 的目标是通过尽可能简单的 API 实现响应的数据绑定和组合的视图组件。
CSDN (Chinese Software Developer Network) 创立于 1999 年,是中国的 IT 社区和服务平台,为中国的软件开发者和 IT 从业者提供知识传播、职业发展、软件开发等全生命周期服务,满足他们在职业发展中学习及共享知识和信息、建立职业发展社交圈、通过软件开发实现技术商业化等刚性需求。
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。
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