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潜进 (HeurAMS) - 实验型辅助记忆程序
形人而我无形,则我专而敌分
概述
"潜进" (HeurAMS, 中文含义: 启发式辅助记忆软件) 是为习题册, 古诗词, 及其他问答/记忆/理解型题目设计的记忆辅助软件, 提供优化记忆方案
技术集成与特性
间隔迭代算法
许多出版物都广泛讨论了不同重复间隔对学习效果的影响。特别是,间隔效应被认为是一种普遍现象。间隔效应是指,如果重复的间隔是分散/稀疏的,而不是集中重复,那么学习任务的表现会更好。因此,有观点提出,学习中使用的最佳重复间隔是最长的、但不会导致遗忘的间隔。
- 采用经实证的 SM-2 间隔迭代算法, 此算法亦用作 Anki 闪卡记忆软件的默认闪卡调度器
计划: 将添加 FSRS 算法 (Anki 的新可选闪卡调度器) 与一种 SM-15 变体算法作为后续替代
参考 https://github.com/slaypni/SM-15
为什么使用 SM-15 的变体?
SM-2 后续算法仅有论文, 无具体方程, 故使用一种基于 SM-15 描述实现的变体算法
- 动态优化每首诗词的记忆间隔时间表
- 实时跟踪记忆曲线,优化长期记忆保留率与稳定性
学习进程优化
- 逐字解析:支持逐字详细释义解析
- 语法分析:接入生成式人工智能, 支持古文结构交互式解析
- 自然语音:集成微软神经网络文本转语音 (TTS) 技术
现代用户界面
- 响应式 Textual 框架构建的跨平台 TUI 界面
- 支持触屏/鼠标/键盘多操作模式
- 简洁直观的复习流程设计
屏幕截图
技术架构
有关技术与实现的细节, 请参阅 CONTRIBUTING.md
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graph TD
subgraph 后端
A[SM-2 算法] --> B[间隔迭代算法]
B --> C[迭代记忆参数]
end
subgraph 用户界面
D[展示模块] --> E[用户界面]
E --> F[进度追踪面板]
end
subgraph 外部服务
G[LLM]
H[TTS]
end
C --> D
F -->|用户数据| C
D --> G
D --> H
系统要求
- 平台支持:Windows / macOS / Linux / Android (需要 Termux 或 Linux) (终端或浏览器)
- 网络连接:可预缓存语音文件, 需联网使用大模型服务功能
使用 Nuitka 静态编译
运行
nuitka --clang --jobs=6 --standalone --onefile main.py