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Kevin Zhang
如何向陌生人寻求帮助 原文:https://pradyuprasad.com/writings/how-to-ask-for-help/ 阅读时间:4 分钟 分数:157
如何向陌生人寻求帮助
Hacker News 摘要 • 7月3日 2:03
原标题:How to ask for help from people who don't know you

这篇文章分享了向陌生人寻求帮助的技巧和原则。作者认为,无论是在寻找实习还是更宏大的目标,向人求助都是一项可以习得的技能,而非生来就有的特质。

其核心原则是:站在对方的角度思考。

作者提出了以下几点具体的策略和建议:

1. 证明你是一个值得帮助的人

人们是否愿意帮助你的项目,前提是他们是否愿意帮助你。

• 展示严肃的态度:不要只在口头上说你对某个领域感兴趣,要拿出证据。例如,如果你想学习机器学习,就展示你训练的模型、深度思考的博客文章,或者记录学习过程的视频。这些“工作证明”能体现你的认真程度。

• 建立个人联系:提到共同的朋友或熟人可以让你在对方心中留下更亲近的印象。但要小心,这本质上是在借用他人的信誉。如果对方并不认可你提到的那位中间人,或者你的表现不如预期,都会损害相关人员的信誉。

• 谨慎使用机构背书:提及自己在名校或名企的背景是最弱的一种方式。这只能证明你曾通过了一次筛选,无法体现你与对方的独特关联。

2. 提供清晰的上下文

在正式求助前,必须解释清楚现状。由于你是在借用对方宝贵的注意力,表达必须极度精简,甚至精简到无法被进一步压缩。

• 将你的背景与对方已知的事物联系起来。

• 例如,不要向议员抱怨学校社团的派系斗争,而要说明该社团与议员立法重点的关系。

• 向科学家申请实习时,不要谈论你从小对科学的热爱,而要谈论你如何复现并改进了他们在 2023 年发表的论文。

3. 降低对方接受请求的成本

让你的请求变得容易被接受,核心在于减少对方的负担。

• 量级合理:请求对方给 20 分钟时间,而不是要求对方在一周内看完 500 页的手稿。

• 请求具体化:询问从哪个资源开始学习,远比问“能不能向你讨教一下”要好。

• 减少摩擦:如果请求引荐,就提前写好一段可以直接转发的自我介绍。如果有问题,最好通过文字描述,而不是要求视频通话。

• 设定界限:不要请求长期的指导关系(如做一辈子的导师),而是从请对方看一篇博客文章这种小事开始。

4. 让对方能够轻易地说“不”

最坏的结果不是被拒绝,而是对方在压力下勉强答应。

• 如果你收到了拒绝,应该感谢对方的时间并继续前进。

• 通过道德绑架或反复骚扰逼出的胜利是虚假的。这种压力会破坏你与对方的关系。

• 勉强帮忙的人不会再帮你第二次,而且由于是为了摆脱你而应付了事,这种帮助往往也是半心半意的。

• 相比之下,发自内心的帮助是轻松且长久的,它是双方共同构建关系的基础。

5. 绝对不要撒谎

这是所有技巧的大前提。如果对方察觉到任何不诚实的情况,无论你的请求多么微小、具体或低门槛,都不可能得到肯定的答复。

这些建议并非死板的教条,而是可以根据具体情况调整的策略。最关键的始终是你能否从读者的视角出发去进行沟通。

原文:https://pradyuprasad.com/writings/how-to-ask-for-help/
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中国国航等航空公司7月3日发布公告显示,自7月5日0时起销售的中国内地航线客票,燃油附加费将下调。

下调后的具体标准为:
800公里(含)以下航线每航段50元,800公里以上航线每航段100元。
婴儿旅客免收燃油附加费,儿童、革命伤残军人、因公致残人民警察客票燃油附加费减半收取。

据悉,对比现行燃油附加费标准,800公里(含)以下航线将下调30元,800公里以上航线将下调50元。
AcademicForge
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什么是 Academic Forge
"Forge(锻造台)" 灵感来自 Minecraft 的模组加载器系统——就像 Minecraft Forge 整合包为特定游戏体验集成各种模组一样,Academic Forge 把散落各处的学术 AI 技能,锻造成一套趁手的工具箱。🎓

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传统的手写笔记常常给人带来各种不必要的负担和困扰,在信息技术高度发达的今天,很多同学正在尝试无纸化学习,包括使用电子教材和电子笔记,极大的提高了了知识整理的效率,但我们也发现,很多同学缺乏对电子笔记的使用技巧,降低了学习效率。

我们在此分享一位同学使用obsidian笔记软件在考研中的使用经验,从中我们可以学习到较为系统的笔记记录整理方法
https://forum-zh.obsidian.md/t/topic/22006

依然是这位同学,在考研成功后的感受和经验补充
https://forum-zh.obsidian.md/t/topic/35603


同时,对于考研,我们分享一位同学的备考经验,包括时间的安排与备考技巧,希望你能有所启发,有所收获
https://ghost-him.com/posts/b0c7c8a8/


这位同学最终获得了422分的好成绩
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Forwarded from Linho
我笔记站 LinhoNotes 就是这种类型,用 VitePress + GitHub Pages 做成网站上线,搭上 Algolia Docsearch 之后搜索也很方便。(欢迎来玩!)

「写书」类型的笔记确实需要耗费相当多的精力,不过现在有 AI 之后压力减轻很多了,可以通过录课 ASR 转录、老师发的 PPT 之类作为资源让 AI 先把大致的内容写好然后再继续修改或者增补,书上的公式也可以直接截图给 AI 让它抄成 LaTeX。不过相比于单纯在书上画个重点,还是要花不少时间精力。

插图确实是一件很难办的事情,因为现在 AI 还是画不了高质量的矢量插图。我自己现在方案是几种:
- 比较简单的函数图像:我用 function-plot 自己搓了一个用 ```graph + JSON5 配置的函数图像语法插件
- 更复杂的图形、三维图形、统计:嵌入 GeoGebra,利用 VitePress 的 <<< 语法直接链入 .ggb 文件
- 示意图:Mermaid 我有用但是毕竟就那几种模板,限制太大了。我还是坚持手绘高质量矢量插图,严肃一些的示意图我是用 AxGlyph,没那么严肃的我就用 Excalidraw 了

编辑器的话其实自己用得顺手就行,我自己是 Typora 和 VSCode 换着用的
一款基于各大企业信息API的工具,解决在遇到的各种针对国内企业信息收集难题。一键收集控股公司ICP备案、APP、小程序、微信公众号等信息聚合导出。支持MCP接入

https://github.com/wgpsec/ENScan_GO
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Forwarded from 黑洞资源笔记
发了150篇论文,我依然害怕打开空白文档 | 帖子 | #经验 #论文

一位发表过150多篇论文的教授坦言:每次坐下来写作,感觉都像在湿水泥里拖行。你盯着空白页面,大脑死机,两小时后写出一段明天大概率会删掉的话。而隔壁同事同样的教学负担、同样的截止日期,一学期交了三篇。

你以为他们更自律、更有天赋、有更多“受保护的写作时间”。都不是。他们有一套系统。

这个区别至关重要。你不是不会写作,你是不会“怎么写”。

写作看似一件事,实际上是六种认知过程同时运转:决定写什么、选择怎么表达、记住读者是谁、追踪前文写过什么、规划下文写什么、判断写得好不好。六个进程同时跑,相当于浏览器开了59个标签页,然后纳闷为什么电脑像喷气发动机一样响。

多数人以为写作难是因为意志力不够。真正的问题是,写作同时向大脑索取了太多东西。

这套系统的核心是五个协议,每一个瞄准一个认知瓶颈。

第一,倒序组装。绝大多数人从标题写到结论,这在认知上完全是反的。引言要求最高的认知负荷,你要框定问题、定位贡献、向读者许诺,而此刻你手里的素材最少。这就像托尔金还没把霍比特人带出绿龙酒馆,就试图写夏尔的收复战。正确的顺序是:图表、方法、结果、讨论、引言、摘要。每一步都用上一步生成的素材,你永远不会面对一张白纸问自己“该写什么”。骑自行车下坡,而不是推着爆胎的车上山。

第二,零稿协议。人脑有两种模式:生成模式和评估模式,它们在神经层面互相排斥。生成是发散的、快速的;评估是收缩的、挑剔的。两者都吃工作记忆,而工作记忆极其有限。同时生成和评估,就像一脚踩油门一脚踩刹车。所以:设定25到45分钟计时器,尽可能快地写,不修改错别字,不查文献,大量使用占位符。你在往沙箱里铲沙子,之后才能堆城堡。采石的时候没法雕刻。

第三,结构模板。每个写作决策都消耗心智燃料。成熟的模板把结构选择变成填空题,释放工作记忆去做真正的智识劳动。摘要用“背景、问题、方案、发现、贡献”五段式;引言用斯韦尔斯的“建立领地、确立空缺、占据空缺”三步法;方法用“语境化、描述、论证”循环;结果用“提醒、描述、解释”循环;讨论从窄到宽,先总结发现,再扩展到领域影响。别即兴发挥,按公式来。

第四,用AI做陪练,不做代笔。AI会编造引用、生成通用文本,缺少你的智识指纹。但它极其擅长卸载特定认知任务:让它做反向大纲提取,找出论证薄弱处;让它扮演挑剔的审稿人,提前发现方法论漏洞;让它做清晰度编辑,优化表达但不改变意思。拳王阿里有陪练伙伴,但上场挥拳的永远是他自己。

第五,分层修改。多数人看到什么改什么,一个错别字、一个弱词。这极其低效,你可能精心打磨了一段话,结果发现整节都要砍掉。房子着火的时候擦银器,注意力可嘉,优先级全错。永远按这个顺序修改:结构、清晰度、风格、校对。从大到小,因为大的改动会让小的改动作废。

这五个协议合在一起,把写作从意志力的消耗战变成了流水线作业。你的大脑是一台超级计算机,别让它同时杂耍,给它顺序明确、边界清晰的任务。
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Forwarded from 黑洞资源笔记
如何真正读懂一篇研究论文 | 帖子

研究论文不是教科书,它们是面向专家的压缩论证。如果你像读博客一样去读论文,几乎必然会误解其中的内容。

首先要搞清楚一篇论文究竟在做什么。大多数论文无非是以下四类之一:更精确地定义问题、提出新方法、分析现有方案的失败或局限、对已有方法做增量改进。真正具有革命性的论文少之又少。如果你总期待看到颠覆性突破,反而会错过论文真正的贡献。

读论文的正确姿势是打乱顺序读。线性阅读效率太低。建议按这个顺序:摘要看论点和范围,图表看实际变化,结论看作者认为什么重要,引言看背景和框架,方法部分放到最后。这样做是为了在接触细节之前先搭建好心智框架。

尽早识别核心贡献。问自己一个问题:相比前人的工作,这篇论文改变了什么?可能是一个新假设、一个新目标、一种简化方案,或者一个更好的权衡取舍。如果你没法用一句话说清楚这个变化,就继续读,直到能说清楚为止。

要把假设和结果分开看。大多数论文之所以有效,是因为它们建立在特定假设之上。仔细寻找数据条件、简化处理、约束条件和理想化模型,然后问自己:这东西离开实验室还能用吗?这一步能避免盲目照搬。

把公式当作契约来读。公式定义了研究与现实之间的约定。对于每个关键公式,搞清楚每个项代表什么、忽略了什么、如果这个项出错会导致什么问题。不需要推导每一步,但要推导那条关键路径。

带着怀疑的眼光读实验部分。图表很有说服力,但细节才重要。检查基线设置、选择的指标、超参数配置和失败案例。没有展示失败案例本身就是一个信号。

把论文纳入你的知识图谱。一篇论文应该能连接到你已经知道的东西上。明确地把它和之前的方法、已知的局限性、其他表述方式、其他领域关联起来。孤立的理解会很快遗忘。

在合适的时候果断停止阅读。不是每篇论文都需要完全理解。当你已经理解了核心想法、知道它的位置、知道它什么时候会失效,就可以停下来了。深度理解可以等到真正需要的时候再来。

把阅读转化为输出。单纯的阅读是被动的。做以下任意一件事:用简单的话重新表述想法、画出算法草图、实现一个简化版本、向别人解释一遍。输出会揭示你到底理解了多少。

最后一条原则:不要问自己“我理解这篇论文了吗”,而是问“我能解释它为什么有效、什么时候会失败、我会不会用它吗”。

能回答这个问题,才算真正读懂了。
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#稿子用时
😞 Word to Time Calculator,根据稿子字数快速计算阅读,演讲,汇报时间的小工具

🥰 https://wordtotime.org/zh
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Forwarded from 科技圈🎗在花频道📮
本科生高薪专业榜出炉:微电子反超计算机,软工跌出前十

麦可思研究院发布的《2026 年中国本科生就业报告》显示,2025 届本科生毕业半年后平均月收入为 6435 元,微电子科学与工程、电子科学与技术分别以 7814 元、7752 元位列前两名,此前长期位居前列的计算机科学与技术、软件工程则跌出前十。这一变化反映出产业升级重心正由“互联网+”转向“硬科技+智能制造”。

新浪网

🌸 在花频道 · 茶馆水群 · 投稿通道
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我国年毕业硕士生人数首次超过100万人

7月6日,教育部发布《2025年全国教育事业发展统计公报》。公报显示,2025年全国共招收研究生143.85万人

其中博士生20.16万人,硕士生123.68万人。在学研究生429.95万人,其中博士生75.36万人,硕士生354.60万人。毕业研究生116.65万人,其中博士生11.29万人,硕士生105.36万人。

《2024年全国教育事业发展统计公报》显示,2024年全国共招收研究生135.68万人。其中,招收博士生17.11万人,硕士生118.57万人。在学研究生409.54万人。其中,在学博士生67.63万人,在学硕士生341.92万人。

毕业研究生108.36万人,其中,毕业博士生9.72万人,毕业硕士生98.64万人。

对比历年数据,2025年我国博士研究生招生人数首次突破20万人大关,达20.16万人;毕业博士生首次突破10万人。同时,我国硕士研究生招生突破120万人,毕业硕士生首次突破100万。
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#火车票 #退票

12306免费退票助手

12306 免费退票辅助工具,通过特定的购票与退票操作,可有效避免退票手续费,且完全符合 12306 官方规定,所有操作均在官方 APP 自行完成,无需在外部环境输入账号密码,使用前需仔细浏览操作说明,免费使用,界面有少量广告

这个属于是钻了规则的漏洞,如果问题不大的话应该可以一直用,但是也可能会被官方修复。

https://12306.cjh0613.com/zh/free-refund

频道 @WidgetChannel
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Forwarded from 风向旗参考快讯
中国数学家王虹、邓煜双双获得菲尔兹奖

当地时间7月23日,2026年国际数学家大会在美国费城开幕。国际数学联盟在开幕式上正式公布第二十一届菲尔兹奖得主名单。中国北京大学2007级本科校友王虹、邓煜双双获奖,这是中国数学家首次在同一届菲尔兹奖中获得两枚奖章。

菲尔兹奖每四年颁发一次,每次获奖者不超过四位,以奖励当年未满40岁、在数学领域做出杰出贡献的学者。这是国际数学界最高荣誉之一,被称为“数学界的诺贝尔奖”。

—— 中国新闻网澎湃新闻
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