迷你手賬本教程(迷你手帕紙)


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輕松掌握七種速記方法,瞬間提升筆記能力

“勤于動手”是快速獲取語流中重要信息的有效方式。俗話說,“好記性不如爛筆頭”。我們在考研復習時,無論是在做英語聽力還是閱讀文章,下意識地去迅速記錄重要的信息,對每個人來說都非常重要。原因在于,如果記錄者不主動地“有意注意”信息點,瞬時記憶就會一閃即逝。

對于是否換碼,受訪商戶們最關心的還是成本問題。“比如微信支付的個人收款碼,我在之前申請和使用過程中都沒有費用,只有提現到銀行卡時才收費,標準是0.1%,也就是提1000塊收1塊,有活動時會更便宜或者免費。”前述手機維修店店主稱。

這種強烈且未被滿足的閱讀需求,是拼多多早三年前在三區三州助力脫貧攻堅時發現的。

接到幼兒園的電話后,王彩芳第一時間趕到醫院,看到女兒受傷的樣子,她心疼不已。醫生一邊診治一邊強調,這次很幸運,如果位置再偏一點就會傷到眼球,王彩芳聽后感到后怕。

方法三 學習使用符號速記

還有些硬核的:

李大山試探性的用手推了推他,那人翻了一個身又睡去,呼嚕聲也隨之戛然而止,李大山本以為這會兒能安然入睡了,只聽砰的一聲,不知誰又放了一個屁,緊接著又傳來了磨牙聲。

很難想象,僅僅在5月6號這一天,就有幾百條拼書帖子發布。

鑒于現在LLM輸出的質量并不穩定,在面向C端商業化時,對成品質量要求/可控性要求越低的,越容易低成本商業化(比如Hackathon中分鏡、嫌犯畫像等)。

模型具有生成正確答案所需的足夠知識。但問題在于 GPT-4 輸出生成的前向性質,下一個單詞預測架構不允許模型進行「內部對話」。模型的輸入是「多少個質數…」這個問題,期望的輸出是最終答案,要求模型在(實質上)單個前饋架構的一次傳遞中得出答案,無法實現「for 循環」。

四川博物院事死如生的漢代陶石藝術

在讀書月上,拼多多通過優質資源位、平臺補貼以及宣推資源配合,全面立體助力優質長尾書目的曝光和破圈,使得長尾書變長銷書,變暢銷書。

人死以后會去哪里?

圖生文:GPT4識別梗圖,甚至是根據圖片生成代碼。

正版圖書越來越貴,很多時候是迫于銷量下滑的無奈。

在過去一年拼多多的消費記錄里,就藏著年輕人內心的“萬畝良田”——有很多年輕人來到拼多多“拼”知識。

在“為你讀書”公益捐贈行動在一年多的時間里,從四川省涼山彝族自治州出發,已在湖北、新疆,青海、甘肅、貴州等省、自治區的偏遠地區的高原、山區、鄉村落地。

聚合碼加入“混戰”,商戶關心安全和到賬速度

需求如果只到信息則機會不大。

“快說快說!你如果不說的話,今晚就別想睡覺了。”工友們說完,齊刷刷地伸出了手,朝李大山的胳肢窩撓去。

“遠觀像是畫紙上籠罩著一層縹緲的煙霧,近看卻是由各種顏色的方格有規律地排列而成,永春紙織畫呈現的就是‘隔簾觀月、霧里看花、紗前看人’的朦朧美。”81歲的林志恩,聲音依然洪亮。

如何在瞬息萬變的技術前沿中把握住不變,才是關鍵。

通過“拼單+百億補貼”的打法,以及“正版平價”的圖書資源,徹底打破了閱讀的價格門檻。

聚合收款碼就是將支付寶、微信支付、銀聯、京東支付等主流支付方式“統一”為一個收款碼。其背后是收單市場更深層的混戰,銀行、支付機構等都想在其中分一杯羹,因此不同碼牌背后是不同的收費標準、到賬時間等。

換還是不換“個人經營收款碼”?商戶最關心使用成本高低

豆瓣“買書如山倒 讀書如抽絲”小組里的帖子

李大山躺在床上翻來覆去好久,才睡了過去。

粉嫩的顏色加上櫻花刺繡,簡直就是少女必備。不僅如此,還搭配了書簽帶、卡插以及索引貼,顏值高的它也十分實用。帶著它踏上旅途,給你的旅行帶來一個粉紅色的心情。

上面部分向下折一個小細條。

《傅雷家書》《駱駝祥子》《簡·愛》...學生們跨過山川與河流,與遠方的名家對話。

User:給世界一點小小的中國震撼

突然,他起身掀開了自己的褥子,從下面拿出一個小手絹兒,輕輕地把手絹兒打開,里面露出了一本兒鮮紅的結婚證。

比如成都博物館中的皮影展非常有特色,我就從成博的官方網站上下載了一些有代表性的作品,打印出來,預先粘貼到手賬本上,讓孩子自己去尋找這些畫的名稱、年代等信息。

商戶張貼的收款碼。左側紅色是聚合收款碼,右側為支付寶、微信支付個人收款碼。

無論是產品上還是技術上的,這里的對齊,主要應該是對齊身份/職業/大腦功能模塊,人在社會的角色工具性突出,對應的就是身份/職業。對齊人比較偏情感需求。

科普Q1:為什么是現在?

新的設備是什么?還會是手機嗎?(手機的LBS和PC的LBS本質上是兩個東西,手機上的圖像輸入和PC的圖像輸入也是兩個東西。不能用舊認知去看新東西。)

自解釋性(Affordance)視覺屬性,暗示用戶應當怎么使用。

詞匯庫符合“溫故而知新、可以為師矣”的原理,也是以“重復”加強短時記憶的有效途徑。

新的交互范式發生時,是有窗口期留給開發者跟進的,LLM能完成任務,但用戶有時無法描述具體的意圖,這之中存在著GAP,要么開發者做Dirtywork,要么純靠AI來猜測意圖來設計交互,個人認為后者短時間不太可能做到,要達到這樣的涌現,需要的信源太多,計算量也太大。

我們把期初跟期末2邊都加上這個去。就可以了!