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苏格拉底手托下颌、若有所思的钢笔线刻画像
费曼摊开双手讲解、神情投入的钢笔线刻画像
个性化智能引导式自学平台

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打造你自己的学习平台

让 AI 牵着你的手,在心流中拓展知识边界。

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提问 × 讲解

为你一个人
调好的学习法

追问探明你知识的边界,表达把它一寸寸向外推。两种方法在同一个 AI 学伴「小知」身上合流,随你的进度实时调整——这就是个性化的引导式学习。

02资产管理

无纸化学习,
一站式资料管理

教材、讲义、真题、随手拍的笔记——导入知界 Learn 之后,它们不再是一堆躺着的文件。资料可以直接阅读、对话,也可以整理成学习路线、课程笔记、电子题目和速记卡。

知界 Learn · 学习工作区示例演示 知界 Learn文件会话搜索课程、文件 数据结构 第三章.pdf 讲义.pptx 课后练习.pdf 学习笔记 机器学习 神经网络.速记卡 我的学习资料 第三章.pdf 讲义.pptx 课后练习.pdf 第三章.pdf 把资料放进来,学习从这里开始 第三章.pdf与这份资料对话××数据结构 · 第三章栈与队列3.2 循环队列用一段首尾相接的存储空间,让出队留下的位置重新被使用。约定:保留一个空位,用来区分队空与队满。队空:front = rear队满:(rear + 1) % N = front第 12 页原文预览 循环队列为什么要留一个空位? 小知如果不留空位,队空和队满时都会出现 front = rear,仅凭这两个指针就无法区分。少放一个元素,换来一个明确的判定条件。引用 · 第三章.pdf · 第 12 页继续问这份资料… 《数据结构》 / 学习路线 继续学习 数据结构 · 知识路线 已掌握 学习中 未开始 知识边界 继续探索 → · 基础 · 2 第二章 链表 3 第三章 栈与队列 4 第四章 树与图 入队 / 出队 循环队列 树的遍历 第三章 栈与队列 循环队列 · 队空与队满怎么判 掌握度 48% 讲这个 出题 记卡 路线 数据结构课程目录 第一章 · 基础 第二章 · 链表 第三章 · 栈与队列 3.1 栈的应用3.2 循环队列3.3 双端队列 第四章 · 树与图 目录与当前课程同步 反向传播 · 课程笔记神经网络 · 课程讲义××正文BIU公式读懂反向传播机器学习 / 第三章01 为什么是链式法则 损失对参数的偏导,需要沿着计算路径,一层层传回去。 ∂L/∂w = ∂L/∂y · ∂y/∂h · ∂h/∂w 我的理解:局部变化相乘,得到整体影响。 □ 手推一次两层网络的梯度参考右侧讲义 · 第 18 页 已保存 第三章 · 神经网络反向传播算法3.3 复合函数的求导神经网络可以看作一系列函数的复合。链式法则把总梯度分解为各层的局部梯度。输入隐藏层输出 梯度沿计算路径反向传递 从输出层开始,逐层计算损失对参数的影响。第 18 页 工作区从文件栏拖入一份练习 课后练习 · 电子题目来源:课后练习.pdf循环队列第 1 题 · 单选容量为 N,且保留一个空位时,循环队列的队满条件是?Afront = rearB(rear + 1) % N = frontCrear = N − 1 提交答案 Afront = rear Afront = rear×回答错误你选了 A,正确答案是 B。 B(rear + 1) % N = front✓ 小知 · 题目讲解 说说你的理解… 我为什么选错了?帮我分清队空和队满。 你记住的是「队空」条件。front = rear 时,两个指针重合,队列为空。队满时,rear 再走一步才会碰到 front。所以要先加 1,再对 N 取模。试着想一想:N = 5,front = 0,rear = 4 时,队列满了吗? 《机器学习》 / 速记卡 开始背诵 速记卡 · 第3章 神经网络 由第三章讲义与笔记高亮句转录 · 24 张 第3章 · 反向传播 反向传播为什么用链式法则? 想好答案,点卡片翻面 答案 损失对参数的偏导,可以分解成逐层偏导之积; 链式法则正是做这种分解的数学工具。 点卡片看回正面 翻面后给自己打分 忘了 1 天后再现 模糊 3 天后再现 记得 7 天后再现 日程 9月19日 · 周五 已完成 2 项 · 剩 1 项 10:00 阅读《数据结构》 14:30 章节练习 · 第3章 21:00 速记卡背诵 · 8 张 卡片空间共 96 张
03日程管理

学习全过程,
可以发生在随时随地

学习不只发生在书桌前。知界 Learn 按你当天的场景与设备派任务——该精读的时候精读,路上就背卡、刷题,回到电脑前再复盘。

10:00图书馆 · 电脑
上午十点的图书馆:一位女生在长桌前用笔记本电脑学习,桌上摆着几本书和笔记本;旁边放大的电脑屏幕上是左右分栏的学习工作台,左边是讲义,右边的笔记正一条条写长

坐下就知道学什么

打开电脑,今天的路线已经排好:第三章 · 栈与队列,先 40 分钟精读,再做 6 道判断题。

17:00咖啡店 · 平板
傍晚五点的咖啡店:一位女生坐在小圆桌前用手写笔在平板上写字,桌上放着一杯咖啡和一本书;旁边放大的平板屏幕上,笔记里的重点被划出并理成速记卡

咖啡店里把笔记理一遍

点一杯咖啡,用平板和手写笔把上午的笔记划出重点、补上批注——划过的高亮句,小知顺手理成今晚的速记卡。

21:00回家的地铁 · 手机
夜里九点的地铁车厢:一位戴头戴式耳机的男生拉着吊环、低头看手机;旁边放大的手机屏幕上,一组选择题里有一道选错并被标记为明日复盘

地铁上刷一组题

回家的地铁里刷一组选择题。错的那道不必当场纠结——它被记下来,明天回到电脑前,总结与解析已经等在那里。

次日 09:30 · 电脑端复盘
04个性化

我们知道,
每个人都不一样

同一份资料,不该对所有人只有一种讲法。路线怎么走、任务落在几点、一次学多久——三件事都由你自己的学习记录决定。

规划 强化冲刺 · 只补薄弱点 基础扎实 零基础 从头系统学 · 逐章推进 掌握

个性化规划

基础扎实的人直接进冲刺,只补几个薄弱点;零基础的人从头系统学,一节一节铺过去。同一个目标,两条完全不同的路线。

日程 三种作息 · 三张日程 精读 碎片 早鸟 晚型 通勤 07 12 18 23

个性化日程安排

早鸟、晚型、通勤党各有自己的空档。复习任务按你真实的作息落格,而不是塞进一张统一的模板。

习惯 示例 · 连续 14 天的观察 单次时长 42 分钟 每组题量 8 题 讲解详略 偏详细 复习间隔 2 天

个性化学习习惯

一次学多久、一组做几题、讲解要多细、隔几天复习——画像随每次学习修正,节奏跟着你走。

越学,越懂你——这三件事,都长在同一张知识边界地图上。

05小知

想到什么,
说一声就好

小知是常驻在知界 Learn 里的伙伴。你不必记住功能藏在哪个菜单、按钮长什么样——把想做的事直接告诉它,它替你安排妥当。

“帮我把这份讲义,整理成一门能学的课。”

资料交给小知,课程路线和阅读材料随后就位。

“这周的复习,替我安排一下。”

该复习什么、什么时候复习,小知排进你的日程。

“刚才聊到的要点,记下来。”

对话里的收获,小知顺手写进你的笔记。

你负责想学什么,其余的,交给小知。

ZHIJIE · LEARNING AGENT

“君子生非异也,善假于物也。”—— 荀子 ·《劝学》

我们来帮你找到适合自己的学习方法和节奏

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