学习的本质

从生理现象看学习‘

1.学习的过程是有目的的将信息熵减和有序化，结构化的过程

2.知识是一个一个神经节点组成联系的网络化呈现，他不是信息本身

MarkDown

双链

Obsidian具有强大的双向链接功能

双链分为：出链 和 反向链接

• 出链：从当前文稿链接到库中的另一篇文稿

• 反向链接：从库中其他文稿链接到当前文稿

创建双链

MarkDown#^

在Obsidain中，创建链接的方法如下：

1.链接到整篇目标文稿[[目标文稿]]

2.链接到目标文稿的某个标题[[目标文稿#目标标题]]

3.链接到目标文稿的某个段落[[目标文稿^目标段落]]

4.给链接重命名：在链接的最后用| 分割， 然后在 | 指定链接的标题

5.决定链接是否显示 :  在链接前加 !

6.可以创建空链接，做好思维联想

综上所述，Obsidian的链接格式为：

![[ # ^ |]]

 (!)[[目标文稿(#目标标题) (^目标段落) (|链接名称)]]
 %% 目标段落的索引可以自定义

其中括号内的内容为非必填项

使用双链

写作时用出双链进行思维跳跃

就像神经节点之间通过传递电信号和化学信号产生和建立联系一样，我们在编写一篇文稿时可以顺手添加与话题相关的其他文稿的链接。链接到的目标文稿可以已经存在，也可以暂时不存在。总之，当你创建一个双链链接到某篇文章时，这篇文稿从理论上来讲就已经"存在"了 ，你可以在"局部关系图"中看到他:

多操作

根据已经建立的关系图：

1.已经存在的文稿在局部关系图中呈现深色

2."理论上存在", 实际还不存在的文稿在局部关系图中呈现浅色

复盘使用反向链接汇总碎片信息

针对某个话题，我们可以在 "反向链接" 面板中看到两方面的内容： "链接当前文件" 和 "提到当前文件名称"

"链接当前文件" 即 当前文件的所有反向链接

"提到当前文件名" 是Obsidian以当前文稿的文件名作为关键词在库文件夹所有文稿中的查找结果。 你曾经在写作时所进行的一切思维跳跃都能在这里按主题被汇总，你也可以在这里快捷地添加链接，这在汇总碎片化信息时很有用。

利用双链制作目录与大纲

意义

所以，为什么说双链给了我们管理自己知识的一种新思路？因为我们的大脑从来就没有一个线性的结构，我们的大脑也没有文件夹的嵌套逻辑。如果我们只沉迷于在线性的、树状的思维体系当中，我们的思想会变得僵化，我们会逐渐的忘记思考我们正在学习的学科和整个人类科学的联 系，我们会变得只见树木、不见森林。 事物是普遍联系的，事物的普遍联系促进事物的变化发展。通过双链的联系，你的一篇篇文稿不再是孤独的散点，它们之间通过"链接"这一单调的联系形式，形成了多种多样的联系。Obsidian从来没有指定过双链的意义，能决定每一个双链所代表含义的人，是正在使用Obsidian的你我。 知识是信息的网络化呈现，学科之间的交叉融合能诞生新的思想和新的理论，双链让我们的知识、灵感和想法从孤独的星球逐渐形成星系与银河，最终共同汇聚成一个独一无二的知识网络。 我总是会想起那天，我对着我的关系图谱发呆时和一个朋友的对话。他问我这是什么，我回答： 这是我的宇宙。

基础设置

艹

外观

CSS

快捷键

Callout Blocks

基本语法如下

 >[!类型] 标题
 > Hello World！
 > 正文
 > 正文 **依然支持MarkDown和双链功能**

Callout Blocks支持的

 -note
 - abstract / summary / tldr
 - info / todo
 - success / check / done
 - question / help / faq
 - warning / caution / attention
 - failure / fail / missing
 - danger / error
 - bug
 - example
 - qutoe / cite

除此之外，在 > [!类型]和内容之间插入 + 或者 - 可以将 Callout Block 变成折叠方块。

 > [!]- 标题 %%代表该方块默认折叠
 > [!]+   %%代表盖方块默认展开

Callout Blocks的正文

Callout Block内部的正文依然支持MarkDown语法和双链功能。

这里提醒一下，在 > 引用块 的编辑状态下，如果你想要在下一个段落前额外添加一个空行，那么你很有可能会连续按下两次回车键，但这将退出 > 引用块 的编辑——在引用块，有序列表，无序表的空行上再次敲击回车会消除该行的格式。因此正确的做法是 shift+Enter —— 这将继续向下创造空行，原有的空行将保持原有的格式。

 >[!Tip] 阅读《搞定》的启示
 > 你的大脑更擅长思考，而非记忆
 >
 > 2分钟之内能搞定的事情就不要拖延，GO！

应用

Callout Blocks的基本用法就是这么简单，而关于工具的应用，则完全取决于你的思想，方法和创意。

 > [!Example]- 例子1：计算行列式 $$\begin{vmatrix}
 > a & b  \\
 > c & d  \\
 > \end{vmatrix} $$
 >
 > \beginP{vmatrix}
 > a & b \\
 > c & d \\
 > \end{vamtrix}
 > =ad-bc
 > $$

总之，工具是次要的，思想和方法才是最重要的。

LaTeX

网站 模块化对应的源代码

Ctrl+C

Mermaid

1.简介

Mermaid可以用简单的语法在文档中插入流程图以及各种复杂的关系图或示意图

2.节点的格式

节点名[内容] 节点的形式由括号的格式决定

3.流程图的基本语法

Obsiidan等软件对 Mermaid 识别和渲染是在代码块中完成的，因此应当首先指定代码块的语言为 Mermaid 。其次应该指定 Mermaid 图形的种类，此处以流程图 flowchart 为例子做演示。指定类型后，用 TB BT LR RL四个命令来指定路程图的方向

4.流程图的节点形状

AB

5.流程图的节点形状

圆角矩阵更圆的圆角矩阵矩阵菱形平行六边形圆形

6.流程图的链接线

a1a2a3a4a5a6a7

7.流程图的子图

subgraph 命令可以在 Mermaid 流程图中插入子图， 在 subgraph 命令后空一格再指定子图的名称，子图的始末分别由命令 subgraph 和 end 决定

我是傻逼ECFABD

同时，各个子图也可以像节点一样与其他的节点或子图产生联系。

SG2SG1GDBECFA

也可以在子图内部嵌套子图，语法与创建字图的语法一致

SG2SG1SG1aGDBCFEA

其他

8.行列式的性质

行标按自然序排列的展开式列标按自然序排列的展开式转置不变行列式某一行的公因子可以提出去若有一行是两组数的和，则此行列时等于两个行列式的和，他们的这2一行分别是第二组数，其余行不变两行互换变号两行相同值为0两行相同值为0把一行的倍数加到另一行上行列式的值不变

关系示意图

对话

WomanManLSBsss现在是试音时间Hello, could you tell me how much the shirt is?。。。...dddCCCWomanManLSBsss

简化代码

符号 & 将两个节点组合成一个集合，连用 & 时将多个节点组合成一个集合。此后若对两个集合使用链接符号，则将两个集合 笛卡尔积 组成的每一个有序节点对都链接起来。

abcdABCDE

信息论，Zettelkasten与Obsidain学习工作流

信息论的重要模型

信息的分解

人脑对信息的接受是依赖一定的冗余度的，冗余度越高，信息越容易被接受，冗余度低，信息越难被接受。

请尝试记忆此下两个矩阵

因此，我们可以将一条信息分为两个部分：

信息 = 冗余部分 + 纯粹增量

对某个领域知识的积累有助于该领域内新知识的学习

以下学习曲线

疑问？什么样的信息才是好的冗余信息？

冗余信息的积累

我们现在知道，基础信息（冗余信息）的积累有助于新知识的学习，那么怎样的冗余信息才是好的冗余信息？记忆量尽可能小，适用场景尽可能多的冗余信息具有更高的提取频率和更低的提取成本，是更好的冗余信息。

从新的角度理解 「知识的诅咒」

老师作为知识的传授者，终年浸泡在所讲授的知识中，已经完成了冗余信息的积累，然而同学们尚处在冗余信息的积累阶段，因此会产生偏差

ZettelKasten

原子化 碎片化 将线编织成网

临时笔记 文献笔记 永久笔记

可以从信息的处理阶段的角度来解读三种笔记的区别：

在信息的收集阶段，卡片盒中会加入大量的卡片，这一步过程主要进行的是知识的拆分一将书籍、文献或其他学习资料中的知识链条拆解成若干节点，仅保留必要的联系。而在信息的处理阶段，则需要将新加入的卡片融入卡片盒中已有的卡片中去，融入的关键便是剔除新卡片中的冗余信息，只关注纯粹增量，并将原子化、碎片化的知识整合到已有的知识网络中。

Obsidian工作流（Strik0r）

信息输入阶段

将学到的知识用自己的语言叙述在 Obsidain ，对于不得不照搬原文的部分使用引用块

这个部分的原则是：重新叙述，补充细节，不做复读机。因此在保证新叙述不偏离原意的前提下，哪怕只有很微小的改变也应该认为信息的输入是成功的。

不得不照搬原文

1.这种叙述已经足够完美，不需要再做变动

2.没有更好的语言叙述

3.时间

4.个人知识差距：例如3Blue 的课程我好想能懂但数学的来龙去脉我还差得远

信息处理阶段

1.利用Markdown语法优化已输入信息的格式：做到层次鲜明，重点突 出；

例如添加标题、用粗体和高亮标记关键信息、将一些不太重要的叙 述转化为脚注、在笔记中添加标签。 2.利用「笔记重组」山核心插件将已输入的信息拆分：拆分的标准因人而异，个人的标准是不需要上下滑动屏幕即可浏览每条笔记的所有核心内容；将笔记的拆分环节放到处理阶段的原因是尽量不打断输入阶段的信息流，保持逻辑链条的连贯性和大脑的专注。 3.利用双链功能体现知识点之间的联系。

信息输出阶段

将碎片化 网状的知识整合成线性的内容输出。注意输出内容的逻辑链条的完整性。