TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GZ学习频道

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @olddriverGDstudy · Post #29 · Mar 17

搜索使用说明 #搜索指南 因为电报软件对中文搜索支持不好,大队特别对队内资源搜索进行了整理汇集,使用方法说明如下: 1.1 原理: 电报对中文搜索支持不佳,汉字只有在前后含有asic码字符的前提下可以被正确搜索出,如 _广州修车大队_ (“_”指代空格)、(广州修车大队);等形式可以搜索“广州修车大队”搜索出相关信息;搜索“广州”等未被asic码间隔的汉字无法正确显示。 为正确搜索,在编制频道资源时,对重要信息可以采取Hashtag的形式已方便搜索,即以"#"字符开头,接汉字,以“空格字符”结尾的形式,点击一个hashtag即可快速定位该频道或聊天群内所有相同标签,建议所有管理在编辑重要资料包括ls信息、广播台、学习频道时正确使用hashtag。 !!注意标签不要随意编写,要参考搜索指南中有的标签类型!! 1.2 JS资源定位: JS目前支持 Hasgtag(#K老师)、数字标签(#GZ003)的搜索方式,在对应榜单和报告区中试用上述方式均可查找到JS的相关信息。 使用举例:在“广州公开榜”或“广州修车大队”的搜索栏中输入 #K老师 或 #GZ003,均可定位到K老师资料页;在报告区的搜索栏中输入#K老师 或 #GZ003,均可定位到K老师的验证报告。这两者是快速了解JS基本信息和评价的便捷办法。 1.3 标签查找 公榜榜单目前均支持标签查找,可以快速定位某种类型或地区的所有JS,目前仅支持Hashtag查找,目前常用标签解释如下: 地区标签: 一定要使用一级标签,例如 #天河区(注意不要有错别字) #颜值: 不解释 #服务: 评价中92、95的,有场子出身花式水平的,均会归入此类; #大胸: 不解释,一般D以上归入此类; #长腿: 不解释,一般168以上归入此类; #身材: 不解释,较为宽松; #嫩妹: 22岁以下或者长相很嫩的,白小纯的,loli系的,cos系的归入此类; #熟女: 30岁以上风韵犹存的,归入此类; #特服: 提供3p、3t、wt、字母等特殊服务的JS归入此类。 使用举例:在红榜的搜索栏中输入 #长腿,可以快速查看“莉贝伦”等8位长腿JS。 类型标签评价目前非常主观,有不妥之处请队内私信 JackJack 或其他管理人员修改。 1.4 资料查找 目前学习频道中试用hashtag来快速定位资料,目前使用的标签有如下几种: #安全CJ#素质CJ#卫生CJ #搜索指南 #大队玩法 #语录#秀哥语录 #技巧#知识

Results

4 similar posts found

Search: #hoith

当前筛选 #hoith清除筛选

Как я влюбился в картографию Хочу поделится проектом, который в свое время зажег во мне интерес к картографии и представлению информации. https://nakarte.me/#m=15/46.46893/8.10358&l=O/Si&r=46.798562/8.231974/Switzerland ↑ Сначала откройте ссылку и полистайте карту Все началось с заметки в блоге Эдварда Тафти про топографический атлас Швейцарсих Альп. На примере этой карты, он объясняет принципы хорошей визуализации: Общие принципы - Фокус на содержании. - Высокое разрешение. - Каждый элемент имеет несет в себе информацию, нет элементов «для красоты». - Видно картину в целом, а детали вписаны в контекст и доступны при необходимости. Детали - Объекты органично вписаны в рельеф, нет нужды во всплывающих окнах. По соседним деталям можно понять размеры рядом стоящих. - Контрастные контурные линии проявляют топографический рельеф гор. Подписи рядом с ними и на пиках сообщают количественную информацию. Цвет - Низкий контраст не создает визуального шума. - Интуитивные цвета, основанные на объектах из природы — белый снег, черные скалы, голубая вода, зеленая растительность. Типографика - Строгая иерархия шрифтов и их насыщенности (см. дополнение в коментах). - Размер шрифта соответствует масштабу объекта — чем больше объект, тем больше шрифт. Почему это круто? Все это вместе создает эффект проявления информации Когда я впервые увидел эту анимацию плавно двигающейся карты — я словил ощущение эйфории и расфокуса — информация как будто сама заливалась мне в глаза и я её моментально понимал. С тех пор, я искал и пробовал делать штуки, которые бы повторили это ощущение. У Тани Мисютиной из лаборатории данных как раз недавно вышла заметка про этот эффект. Очень советую почитать. Ещё Таня рассказывала как книжки Тафти повлияли на неё и вдохновили начать заниматься визуализацией данных. #hoith#любопытство

Почему карта возможно не лучший каркас для визуализации данных Продолжаю рассказывать про персональный проект. Как вы могли догадаться речь пойдет про карту. Любые данные — это косвенное отражение того что происходит в реальном мире. Даже спутниковое фото может искажать реальное положение вещей. Что уж говорить о численной статистике, которая была собрана людьми в неидеальных условиях за большой период времени. Если в данных есть графа с местоположением, это не значит что карта — подходящий способ визуализации. Есть даже мем про то что все карты Европы выглядят одинаково Данные никогда не находятся в вакууме и закономерность в статистике может отражать не то, что пытались измерить. Почему же в моем случае карта подходит? Я пытаюсь визуализировать возраст домов. Минимальная частица тут — год, когда были возведены стены фасада (год постройки). В городе домов много, и общие закономерности можно оценить по столбчатой диаграмме — года выстроить по порядку, а высотой столбика показать количество домов построенных в этом году. Но чтобы действительно проявить суть информации — какие исторические слои сохранились до наших дней и как они соотносятся с моим текущим пониманием местности — эти данные нужно нанести на карту города. То есть нужно задать ключевой вопрос: помогает ли визуализация найти новые знания в общем массиве данных, или просто показывает то, что я мог увидеть и в таблице? На выходных я буду рассказывать про проект на Новисадском Митапе. Запись уже закрыта, но если вы в Сербии или поблизости — можете написать организаторам, иногда люди не успевают попасть и открываются свободные места. #hoith#maps

Hashtags

Карта возраста домов — ссылки Онлайн версия карты домов Томска. По нажатию открывается карточка дома с доступной информацией https://kontikimaps.ru/how-old/tomsk?p=h-tom Мой рассказ о процессе создания карты https://kontikimaps.ru/how-old/tomsk/process?p Карты других городов https://kontikimaps.ru/how-old/cities?p=h-menu Пост Никиты Славина на Хабре с которого все началось https://habr.com/ru/articles/504216/ Рассказ Александра Качкаева о карте Пензы и написании фреймворка для сбора данных https://kontikimaps.ru/how-old/penza/process?p=h-pnz Сайт издательства Кон Тики https://kontikimaps.ru #hoith#maps#сделал