充分利用 Obsidian 的特色语法, 包括但不限于:
- 使用双链语法, 组织目录与相关内容, 构建一个数学知识的网络化结构.
- 利用 Callout 语法, 为重点内容创建简洁美观的卡片式词条.
- 通过块引用语法, 将原子化的内容引用到更高层次的文章中, 以实现高效的知识整合与关联.
├─ .github # GitHub Actions 自动化配置
│ └─ workflows # 包含 CI/CD 工作流文件
├─ .obsidian # Obsidian 配置文件夹
│ ├─ plugins # 所用插件目录
│ └─ snippets # CSS 代码片段
├─ Other # 其他数学内容（如抽象代数、偏微分方程等）
│ ├─ 说明 # 仓库结构 规范 使用方法 原则等
│ ├─ 例题 #
│ └─ pdf参考资料 #
├─ _assets_ # 配置文件夹, 包含模板和参考资料
│ ├─ Callouts # Callout 风格模板
│ ├─ dataview查询 # Dataview 查询模板
│ ├─ Images # 图片资源
│ ├─ pdf参考资料 # 包含教材和试卷 PDF
│ ├─ QuickAdd # 快速添加模板
│ ├─ Template # Obsidian 使用的 Markdown 模板
│ └─ todo # 待办事项
├─ 微积分 # 包含微积分相关内容
├─ 概率论 # 包含概率论相关内容
└─ 线性代数 # 包含线性代数相关内容
- 层级双链: 所有词条需按照所属层级添加上级目录的双链, 使用
dlink属性记录. 例如: - 如果
积分表属于微积分中的不定积分, 应在词条的 YAML 头部添加:
dlink: [[不定积分]]概念源自Zettelkasten卡片盒笔记法
- 原子化:
- 最基础的内容应尽量以最小粒度的词条呈现, 每个词条仅包含一个核心概念或公式.
- 原子化的词条应确保具备独立性, 不依赖于上下文信息进行理解.
- 内容引用:
- 原子化笔记由于其独立性, 可以被灵活地组合和引用, 从而提高知识的复用率.
- 当需要整合多个词条内容时, 使用引用语法:
![[向量]]
- 标题与结构:
- 原子化的基础概念词条, 其主要内容直接写在开头, 无需额外标题(如: 简介 定义等)
- 间接介绍内容可使用多级标题（如性质、例子、推广等）.
复杂概念建议一级标题留空或使用, 使用以下二级标题表示不同部分（可根据内容选择）:
- 简介: 引用相关词条, 或直接使用文档名作为一级标题.
- 定义: 明确概念和公式, 可引用相关词条.
- 推导: 展示逻辑推导过程
- 性质: 列出与其他概念的关联或理论性质
- 示例: 计算示例, 或者概念举例
- 推论: 重要的推论可以从性质中独立出来, 由主概念推导出的结论
- 应用: 在实际问题中的具体应用, 或者在其他概念中的应用
本仓库会在文档头部使用以下YAML配置项(frontmatter):
tags: [数学, AI] # 标签, 例如“数学”或“AI（GPT生成词条）”
dlink: "[[词条]]" # Wiki双链, 记录父级目录或相关词条
aliases: [别名, 简写] # 别名,简写,英文或日文名
chapter: 章节序号 # 章节序号, 参考教材设置
urlink: [外部链接] # 外部引用, 如 Wikipedia 链接
author: [作者1, 作者2] # 作者, 可以填写多个, 可以填写LLM, 根据贡献度自行决定
datetime: 2024-11-30 # 创建时间, 可选. 也可填修改时间, 不区分, 不强求. 其中, 列表类型的frontmatter,[x1,x2,...]不需要使用向量形式.
Obsidian可自动格式化为多行列表, 推荐使用多行列表形式.
以下是一个符合规范的示例:
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tags: [数学]
dlink:
- [[不定积分]]
- [[]]
aliases: [Integration Table]
chapter: 5.3
urlink: [https://en.wikipedia.org/wiki/Integral_table]
author: [张三, GPT]
datetime: 2024-11-30
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