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| 算力最强云笔记 DocRun 之最个性语言 Pond 之二项式分解 分享发现 • einsxiao • 2020 年 10 月 25 日 • 最后回复来自 einsxiao | 4 |
| [DocRun 算力笔记] 更新 双栏编辑，双向链接，块级引用，文档网络，不要试一下吗
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2021 年 3 月 2 日 回复了 SurfaceView 创建的主题 › 程序员 › 关于笔记,折腾了一圈... |
2020 年 10 月 25 日 回复了 einsxiao 创建的主题 › 分享发现 › 算力最强云笔记 DocRun 之最个性语言 Pond 之二项式分解 |
@whileFalse Pond 是一个独立的语言，在 DocRun 运行的 Pond 是 DocRun 的一个特殊版本（使用 wasm 直接在浏览器运行）
Pond 本来的部分，是在我研究生所在组实验室作为计算时沟通高性能 C++和 cuda 代码沟通的建模语言（譬如有保证和 GPU 编程效率的各种语法糖），目前主要的模块代码集中应用在材料的相场计算领域。
这部分工作在做商业化尝试，应该过一段时间会开源出来。
Pond 本来的部分，是在我研究生所在组实验室作为计算时沟通高性能 C++和 cuda 代码沟通的建模语言（譬如有保证和 GPU 编程效率的各种语法糖），目前主要的模块代码集中应用在材料的相场计算领域。
这部分工作在做商业化尝试，应该过一段时间会开源出来。
2020 年 10 月 25 日 回复了 einsxiao 创建的主题 › 分享发现 › 算力最强云笔记 DocRun 之最个性语言 Pond 之二项式分解 |
@whileFalse 大概有这些理由：
* 作者很迷 Mathematica，可是 Mathematica 很封闭，Pond 是开放的
* Pond 的内核和 Mathematica 相似，但是兼容了目前流行的 js 、python 的语法系统，上手使用没有违和感
* 用户可以把自己的代码添加到 Pond 系统中，并且不同用户之间的 Pond 代码可以相互调用
* Pond 可以无依赖直接在浏览器运行
* 作者很迷 Mathematica，可是 Mathematica 很封闭，Pond 是开放的
* Pond 的内核和 Mathematica 相似，但是兼容了目前流行的 js 、python 的语法系统，上手使用没有违和感
* 用户可以把自己的代码添加到 Pond 系统中，并且不同用户之间的 Pond 代码可以相互调用
* Pond 可以无依赖直接在浏览器运行
2020 年 10 月 19 日 回复了 einsxiao 创建的主题 › 分享创造 › [DocRun 算力笔记] 更新 双栏编辑，双向链接，块级引用，文档网络，不要试一下吗 |
@discrete 你说的对，目前是一个纯 coder 产品
2020 年 10 月 19 日 回复了 einsxiao 创建的主题 › 分享创造 › [DocRun 算力笔记] 更新 双栏编辑，双向链接，块级引用，文档网络，不要试一下吗 |
@yumenawei 感谢， 已修复 bug
2020 年 10 月 18 日 回复了 einsxiao 创建的主题 › 分享创造 › [DocRun 算力笔记] 更新 双栏编辑，双向链接，块级引用，文档网络，不要试一下吗 |
@yumenawei 谢谢意见，这个错误可能和系统环境和浏览器环境关系比较大，Windows/Mac 上对最新 Edge，chrome 应该是没有兼容性问题的。
2020 年 7 月 5 日 回复了 plusDiscuss 创建的主题 › 奇思妙想 › 独立开发者交流群（扶持互助，吹水勿入） |
求啦: ZWluc3hpYW8=
2020 年 6 月 21 日 回复了 einsxiao 创建的主题 › 分享创造 › 来开开关于多篇文档联系可视化的脑洞 (分享最近撸的支持公式/代码的思维导图控件) |
@flyhelan 欢迎 加入 MTU2MTkwMDg1MTUgd2VjaGF0IGF2YWxpYWJsZQ==
2020 年 6 月 18 日 回复了 einsxiao 创建的主题 › 分享创造 › 来开开关于多篇文档联系可视化的脑洞 (分享最近撸的支持公式/代码的思维导图控件) |
@flyhelan 谢谢. 我现在弄的 [DocRun]( https://www.doc.run) 也已经完成了数据准备, 文档存储的基本单位都变成 block 了. 下一步就要做 block 的连接. 以及这种连接关系的呈现.
2020 年 6 月 18 日 回复了 einsxiao 创建的主题 › 分享创造 › 来开开关于多篇文档联系可视化的脑洞 (分享最近撸的支持公式/代码的思维导图控件) |
@gabrno 我设想的场景是 在个人笔记中, 不同文章的段落之间由手工或者相同的 tag 建立联系. 然后将这些联系可视化
这些 tag 应该可以视作一个知识点,
这样的场景下, 感觉可视化 并不容易提供一个视觉上的逻辑关系, tag 可能太多, 然后就会导致一团乱麻.
想到的一个方案, 是设定一个中心点, 然后, 将太远的关系忽略掉, 将一屏呈现的节点数目减少到一个合适的范围, 这样就有可能得出稍微容易理解的结果.
当然最坏情况应该是可以顺着 tag 找到相关的其它记录.
这些 tag 应该可以视作一个知识点,
这样的场景下, 感觉可视化 并不容易提供一个视觉上的逻辑关系, tag 可能太多, 然后就会导致一团乱麻.
想到的一个方案, 是设定一个中心点, 然后, 将太远的关系忽略掉, 将一屏呈现的节点数目减少到一个合适的范围, 这样就有可能得出稍微容易理解的结果.
当然最坏情况应该是可以顺着 tag 找到相关的其它记录.
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