昨晚看了这个视频，深有感触。 几个关键词：framework, abstract, essence First Principles 思维的优点是可以突破传统模式,抛开已知限制,从新的视角看待问题。它强调主动查询和批判思考,而非被动接受。许多成功创新的思维都采用了这种方法。但也需要注意,过度简化会忽略重要细节。 人生也是基于公式的这让我想起查理芒格的那些逻辑范式，这也是一种思维框架。 如果你想完

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Who runs China? 技术上用的是D3.js、DIV、Canvas结合的方案。

设备与软件麦克风用手机结合 WO Mic 软件： WO Mic - FREE microphone 录屏软件用 windows 自带的，win+G 录制技巧1、先说句话，然后停几秒，再开始真正的内容，这样方便收音和后期剪辑。 2、分段录制，这样出错修改成本低。 3、一气呵成，避免不同时间点环境不同导致录制的效果差异太大，合成后很奇怪。 视频剪辑与合成Premiere Pro CC 软件 导出时直接

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数据为先，深入结合ToC业务场景进行可视化可视化要实现价值，必须和数据与业务结合 不是做泛可视化，而是做和深入业务的垂直可视化 比如资讯、研报、并购重组、复杂关系分析等 一定是AI驱动，完成人所不能完成的任务1、大批量自动数据可视化，比如资讯、研报等 2、AI和数据可视化的可解释性 纯技术的方向，可以往工具方向发展赋能于内容生成的智能可视化工具 【重要】组件库和业务方开发之间的GAP比如并购重组的

企业没钱了各个公司都是只宣传，不招聘。 AntV 也是放了展位宣传，没有 HC 了。 ToB 可视化发展受阻企业没钱了，肯定 ToB 的可视化生意就不好做了。 学术界也很迷茫看看各个参赛作品，都还是停留在老生常谈的 BI 分析等方向。 高校老师也在主动找企业合作。 ToC 可视化才是接下去的方向我们现在已经走在最前面了，有非常好的先手优势(金融适合可视化、我们有数据)。 各大高校搞可视化的老师也提

LangChain数据可视化知识库进阶版知识库-UE5虚拟人问答模型微调多轮Prompt可视化代码生成重要:用可视化设计原则去做，比如:用颜色编码xx数据 主攻多轮可视化调试 关键词:视觉编码，映射 这就是我们的模型的价值！ 提示词:换个海外风格 可能得分为多个模型，类似gpt分为8个模型 一个处理数据 一个处理图表配置 训练一次模型，具备生成代码的基础能力，然后提示词中可以加限定语句，限定为 A