15款为设计师而生的思维导图工具，你值得拥有！

脑图，也叫心智图，通常是用来围绕一个关键词或者思路来梳理思路、设定任务、管理项目的示意图。脑图将思维的路径图形化，条理化，以非线性的方式整合起来，促使头脑风暴式的集思广益能够最终落实成为有组织有计划的任务。虽然思维导图的组织形式多是分层树状结构，但是放射状的排列形式扰乱了常见的线性结构。思维导图工具让你有表达、记录、分析想法，将相关的信息连接到一起，探索更多可能性，在控制和归纳概念上有极大的帮助。

坦率地讲，作为创意行业从业者的设计师，还是非常需要脑图工具来梳理思维的，选择一款适合自己的脑图工具能够帮设计师在创意构思阶段事半功倍地完成设计。接下来推荐的15款脑图工具中，绝大多数是免费，即使收费的也物有所值，希望你能从中找到符合自己需求的工具。

1 XMind

XMind是一个开源的脑图项目，可以自由下载使用。考虑到更加专业的用户需求，还有XMind Plus和Pro的版本。除了基础的树状图，逻辑结构和鱼骨图，还有专业的拼写检查，搜索，加密甚至音频笔记功能。

2 Coggle

Coggle 是一款免费的、在线协作思维导图工具，不仅可以帮你直观地制作精美的分支结构，还能帮你制作漂亮的笔记，更重要的是能够便捷地同朋友和同事分享、协同。

3 Mindmaps

Mindmaps 是一款开源的应用，可以帮你轻松快捷地创建思维导图。在Mindmaps里面，你可以无限地创建分支和层级，其中所有的分支都可以相互连接。整个应用是用HTML5、CSS3和Javascript写的，离线也可以使用。

4 FreeMind

FreeMind 是一款用Java编写的脑图软件，最近它成为了越来越可靠的生产力工具。从交互和操作上来说，FreeMind 比起传统的 MindManager 更快，比如它特色的一键折叠/展开功能和链接跟随功能，都比传统的脑图软件更好用。

5 MindMeister

MindMeister 被认为是目前市面上最好用的在线脑图工具。它在iPhone、iPad和Android平台上的应用屡获殊荣，用户也可以充分利用碎片时间来制作脑图。MindMeister 简单容易上手，易用性上做的特别突出，从小学生到企业CEO都可以轻松驾驭，将想法变为行动。

6 Mindnode

Mindnode 是一款漂亮的Mac平台独占的应用，界面优雅，简单易用。值得一提的是，Mindnode 可以同步到iCloud或者Dropbox上，也可以到出为其他的格式，比如文本和。

7 Bubblus

Bubblus 是一款基于 Flash 的 Web 应用，你可以借助它快速勾勒出想法，直接在浏览器中制作出漂亮的脑图，并且导出为不同的格式。

8 Text to Mind

Text2MindMaps 是一款颇为实用的脑图工具，最大的特色是轻量级，在线，并且简单易用。你只需要在文本区域输入文本，使用Tab按键缩进文本，点击拖拽来制作脑图。

9 Popplet

Popplet 是一款颇有特色的脑图工具，借助它你可以将奇思妙想转化为视觉效果完美的脑图。

10 WiseMapping

WiseMapping是一款开源的 HTML5 脑图应用，你可以直接在

上使用，也可以下载下载到你的服务器上使用。

11 Mindmap

MindMap 是一款谷歌浏览器拓展应用，支持云来自Google Drive、Dropbox和Box的云服务。你可以将制作的脑图存在本地，同步到云端。

12 Stormboard

Stormboard 也是一款基于 HTML 5 的APP，可以轻松跨平台运用，在协作和分享上功能非常突出，它还具有一些非同寻常的输出和映射功能。5个用户以内可以免费使用，更大的团队使用它的话得付费。

13 Wridea

Wridea 是一款独特的互联网服务，旨在首先避免你忘记灵感和想法，然后才是组织想法、分享思路。

14 Mindomo

Mindomo 是一款具备协作功能的思维导图工具，便于企业和教育机构使用。Mindomo 构建出一个安全的使用环境，方便用户进行头脑风暴、组织心智图，创建任务，资源共享。由于它拥有协作功能，用户可以在工作区中启用对话框，讨论、交流。

15 MindManager

MindManager 是Mindjet公司所推出强大的思维导图工具，你可以在单一视图中组织想法，通过轻松拖拽整理脑图调整思路。其中还可以添加图像、视频、超链接和附件，进行项目管理，管理任务，付诸实践。

Mac上程序员必备的10大软件

1、IDEA

作为一个开发者，必须使用IDEA的，以前的elipse基本很少有用了，除非那些10多年的老员工对它有太大的感情了。

2、安装JDK11或者JDK8

我觉得应该安装JDK11吧，毕竟JDK14都出来这么久了。

3、Pycharm

Python开发工具，作为程序员也许你不是做Python开发的，但是偶尔还是用Python的。

4、Git

不用多说，当你在公司开发时候，一个项目是由很多人完成的，Git就是用来版本控制的，不仅要安装还要熟悉使用。

5、VMware Fusion和Navicat

Navicat是一个数据库管理工具，值得拥有，VMware是虚拟机软件。我现在还是学生，电脑配置也不太好，我一般使用阿里云服务器，然后连接IDEA工具，感觉太方便了，写完代码可以直接操作虚拟机。

6、Visual Studio for Mac

这是一款微软推出的跨平台开发工具，我一般用来写前端的。

7、Xcode

Xcode是苹果产品的，适用于ios开发工具，同时支持c++，对于学习c的同学来说值得拥有，就算做c开发，也值得安装，因为真的太强大了。

8、Google浏览器

9、ClenMyMacX

系统杀毒软件及清理垃圾等等。

10、Typora

作为一个程序员，不管学习也好总是做笔记叭，它就是一款最好的Markown，非常方便，它的语法我之前也写过一篇文章，可以抽30分钟学习即可熟练基本用法。

11、MindNode

我个人比较喜欢使用这块来做思维导图

12、Processon

在线画图工具，也可以做思维导图等，非常不错。

13、Rdm

学习Redis使用可视化工具

14、PDF Expert

Mac最好用的一款PDF

15、Xnip

个人觉得挺好用的截图工具

16、Be Focused

类似番茄土豆，时间管理工具

17、eZip

压缩解压工具

18、百度网盘

19、uPic

图床，当你发表博客时候，每次粘贴有点太耗时间了，所以使用uPic配置Typora就完美了。

20、其他工具

qq、微信、OmniFocus项目管理工具、AE、PR视频剪辑等工具，看个人爱好下载使用，还有一些工具，暂时想不出了，但是上面所提到的我基本使用。

我的回答希望对你有帮助。

用了8年的Mac电脑，个人介绍下一些常用的APP，仅供参考。

1终端iterm2

作为一名程序员，少不了需要用命令行处理事情。

通过它可以处理本地电脑的事情，也可以连接远程服务器操作。

补充：当然有些朋友喜欢zshell环境，也可以使用ohmyzsh，看个人实际需求吧，我还是喜欢bash环境。

2Alfred

Alfred 是一个用键盘通过热键、关键字、自定义插件来加快操作效率的工具，它不但是搜索工具，还是快速启动工具，甚至能够操作许多系统功能，扩充性极强。

比如程序员经常需要查看unix时间，用这个搜索框就能快速得到答案，按下回车键即可复制结果。

3DBeaver免费开源数据库

一个免费开源的软件，支持Oracle、MySQL等数据库，但是速度相比Navicat Premium慢，但是胜在免费。

4IntelliJ IDEA 开发工具IDE

写Java代码，怎么可能少了这个软件，吃饭干活的工具。

当然有些人也会用Visual Studio，用得人也不少，只要适合自己需求就可以了。

5Android Studio安卓开发

Android Studio是一个Android开发环境，基于IntelliJ IDEA。通过这个开发工具，可以开发手机APP。

6PyCharm

人生苦短，我学Python，通过这个工具，可以快速开发，但是唯一缺点就是耗内存。

7Sourcetree管理代码工具

Sourcetree是个免费的Git客户端工具，通过它可以进行可视化操作，适合对Git有基础需求的人。但是有时候一些复杂的操作，个人还是喜欢命令行处理。

8Markdown文档编写工具Typora

Typora支持跨平台，配合快捷键，轻松的写接口文档、数据库表结构等文档，也可以复制粘贴进来，十分便利。

同时支持导出PDF，Word多种格式。

9Sublime Text跨平台的文本编辑器

Sublime Text 是一款流行的代码编辑器软件，支持各类插件，可运行在Linux，Windows和Mac OS X。

我经常用它来编写一些简单的Python脚本，或者看Java代码进行Review。

10WireShark抓包软件

作为程序员，有时候要分析别人提供的网络数据包文件，安装这个跨平台软件，可以直观的分析网络数据包。

其他还有很多软件，这里就写前10个常用的软件推荐给你，希望能解答到你的问题。

作为一名前端，来推荐几个自己一直用的软件。

Visual Studio Code

vs code 是微软开发的良心编辑器，功能强大而且插件多，主要是启动速度还挺快，是原来的Eclipse开发团队的大佬来开发的，就是好用。

链接 https://codevisualstudiocom/

Sip： Mac 上最好的色彩管理工具

一款高效实用的Mac屏幕取色软件，可以便捷地对屏幕上的颜色进行采样和编码，从而高效地辅助用户对色彩的调整程度。支持 CSS、UIColor 等多种格式，适用于 Swift、Android、Java、NET 等多种开发环境。

mac store 搜索 : sip

Moom: Mac窗口管理工具

一款实用的系统增强软件，操作极其方便简单，它可以通过拖拽的操作方式实现对窗口的任意操作，大小、位置、左右上下全方位移动以及最大最小化，这款Mac窗口管理器能够快速修改当前窗口大小并放置在指定位置，操作简单易上手。

mac store 搜索 : moom

Irvue Unsplash 壁纸工具

每天一张新壁纸，换来好的心情。

mac store 搜索 : Irvue。

Mac自带的工具大部分人都没发挥极致。

推荐一：PD，虚拟机利器。

推荐二：XmindZen 整理你的思维笔记，开个脑洞啥的。

推荐三：HomeBrew

推荐四：QuickTime 自带的录屏工具，录点视频很轻松。

从brew开始，剩下的就是一键安装了。必备！

1、xcode

mac自带的开发工具，好用舒服。

2、IDEA

java开发的首选工具，对比eclipse那就是质的提升。

3、Visual Studio Code

微软的花大力气做的开发工具。全平台都可以使用。

4、iStat Menus

可以让你详细掌握系统状态，特别是流量现实，非常精准。

5、vMware Fusion

虚拟机选择vMware Fusion确实是最省心的。超过其他虚拟机的太多。谁用谁知道。

6、CleanMyMac X

CleanMyMac X是被查询最多的Mac电脑优化软件。

7、Sublime Text

这个软件应该是前端和好多轻度开发者的必爱了。

8、iTerm2

iTerm2可以肩负起打造终极版Mac的终端。更改为Oh my zsh的shell，安装powerlevel9k插件。你的终端就可以飞起来了。

9、Homebrew

作为Mac电脑的软件管家，Homebrew一直没有让我们失望。

10、docker

程序员经常要做一些环境的调整，docker是一个很好的生产工具，调整好了就留下，不好就删除，对本机环境没有任何影响。而且可以快速部署到生产环境中。

我说的对不对呢，请大家拍砖。

只要装虚拟机就行。之后就是win的世界

我们程序员在Mac上的工具大致分为三类1）编程类 2）笔记类 3）任务管理类

一、编程类

11 首当其冲，当然是神之编辑器Emacs，而Emacs本身又是瑞士军刀包含编程，笔记，任务管理等，尤其是org，乃是许多人对Emacs欲罢不能的理由；

12 既然提到了emacs，自然少不了vim，相比emacs更加灵活轻便，适合于对配置作快速而简单的修改。

13 vscode，对编程新手而言，emacs与vim上手难度较高，因此推荐从vscode入手编程。

当然还有jetbrain等，但是笔者不喜欢，因此不做推荐。

二、笔记类

程序员首先是办公室白领，日常文档总结，工作复盘等，Mac上最为推荐的笔记工具，

21 BearNote极为精美且便捷，令人爱不释手，当然既然用macbook，缺点就是要fufei；

22 印象笔记，在macbook出人意料之外的好用，13年末的时候，笔者就是因为看到同事在macbook上精美的印象笔记，而种草买了第一台MBP。

23 Typora 是最优秀的所见即所得的markdown标记语言工具，是程序员写文章之必备。

三、任务与时间管理

31 任务管理当然要用omnifocus,只有在macbook上才能享用这款效率工具。

32 项目管理工具Omniplan，编程是青春饭，我们最终都要往产品经理，往管理岗位上迈进。因此项目管理工具必不可少。同样的，Omni系列的工具，只有MBP上才有。

33 花时间学学Emads的org-mode，用其作任务管理等。

程序员必备的app请看下方：

Homebrew

方便获得各类实用工具，比如 wget

AntiRSI

大数据专业学的内容是：

1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，主要是这些：

（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等

（2）数学：线性代数、微积分等

（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助

（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了

（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。

……好好学习，虽然累，但是要坚持！

2、软件相关：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么

（1）数据分析报告类：Microsoft Office软件等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因此数据可视化软件就不能少，BDP个人版、ECharts等这些必备的，就看你自己怎么选了。

（2）专业数据分析软件：Office并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、R等。

（3）数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；

（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。

最重要的是：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，最后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动网站运营、业务管理，真正发挥数据的价值。

贵州是大数据产业基地，对大数据方面的人才需求比较大，所以就业前景肯定会好的。

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苹果手机iCloud无法同步的意思是因为未开启某些项目的开关所导致的无法同步。

iCloud[ai][kla_d]是苹果公司所提供的云端服务，让使用者可以免费储存5GB的资料。iCloud是苹果公司所提供的私有云端服务，让使用者可以免费储存5GB的资料，方便苹果用户在不同设备间共享个人数据。iCloud支持用户设备间通过无线方式同步和推送数据，比苹果传统的iTunes方案（需要数据线连接）更加容易操作，用户体验更加出色。

iCloud将苹果音乐服务、系统备份、文件传输、笔记本及平板设备产品线等元素有机的结合在了一起，而且联系非常紧密。在乔布斯看来，iCloud是一个与以往云计算不同的服务平台，苹果提供的服务器不应该只是一个简单的存储介质，它还应该带给用户更多。下面，我们就一起去看看iCloud究竟会给我们带来哪些新的体验。

这里整理了一份Python开发的学习路线，可按照这份大纲来安排学习计划~

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：

1 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识

2 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发

3 对Python的核心库和组件有深入理解

4 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作

5 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置

6 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作

7 能综合运用所学知识完成项目

知识点：

Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。

1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。

2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。

4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。

5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：

1 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议

3 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发

4 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识

5 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理

6 使用Web开发框架实现贯穿项目

知识点：

Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。

2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。

3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。

4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。

第三阶段：爬虫与数据分析

阶段目标：

1 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析

2 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取

3 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理

4 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取

5 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程

6 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用

7 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写

8 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网**评论数据并完成数据分析全流程项目实战

知识点：

网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。

1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。

2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。

3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。

4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。

第四阶段：机器学习与人工智能

阶段目标：

1 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程

2 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题

3 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等

4 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等

5 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目

知识点：

1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。

2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。