课堂实时字幕与学习笔记

中英文授课实时转写,课堂重点随讲随析,录音按课程单元归档。

v0.1.4 · Windows 10 / 11

实时转写与翻译

实时中英对照翻译,自动总结当前重点。

kk
CIS 2168/10月26日 · BST 的删除
When the node has two children, we can't just remove it.
如果该节点有两个子节点,就不能直接删除。
Instead, we replace it with its inorder predecessor, the largest value in the left subtree.
而应当用它的中序前驱替换,即左子树中的最大值。
This one will be on the exam, so write out every step.
这部分考试会考,每一步都要写出来。
重点答问资料
遍历题一定会考
写出中间步骤可以拿部分分。
00:05:12
考试会考
删除有两个子节点的节点:用中序前驱替换,考试须写出每一步
00:41:08
predecessor 是哪个节点?
左子树中的最大值:从左子节点出发,沿右子节点一路向下到底即可。
依据:Week8_Trees.pdf 第 14 页
逐词转写英文原文随讲随出,识别中的词以浅色显示。
中英对照每句说完后显示中文译文,专业术语按课程词表统一译法。
重点与问答考试相关内容自动标注为重点;可随时提问,回答注明依据。

覆盖整个学期

从开学导入课程大纲,到期末考试复习。

课前

Canvas 一键导入

一键导入 Canvas 课程内容,按 syllabus 创建单元和课程术语表。

kk
知识库/CIS 2168/课程大纲
从 syllabus 识别出 6 个单元、2 场考试
CIS2168_Syllabus_Fall.pdf · 确认后自动建好单元
01Recursion9/02–9/11
02Binary Trees / BST10/23–10/30
03Heaps & Priority Queues11/04–11/13
Test 4 · Trees, Heaps, Hashing12/08
04Hash Tables11/18–11/25
拖入课件,或点击选择
已加入术语库,上课识别更准
inorder predecessorAVL rotationmin-heapload factorKoffmanamortized
课堂

即时解答老师提问

老师在课上提问时,数秒内给出参考解答并注明依据;没听懂的地方可以继续追问,回答依据本节课的课件与已讲内容。

kk
CIS 2168/10月26日 · BST 的删除
Here that's forty, so forty moves up to the root.
这里就是 40,所以 40 上移到根节点的位置。
Then we delete the original forty, which is now a leaf.
然后删除原来的 40,它现在是叶节点。
老师提问
So what happens if we delete the root itself?
那如果删除的是根节点本身呢?
重点答问资料
参考解答00:42:30
与删除其他有两个子节点的节点相同:用中序前驱 40 替换根的值,再删除原来的 40。
依据:Week8_Trees.pdf 第 15 页
为什么不用中序后继?
两种都正确。本课统一使用中序前驱,考试请按老师的做法作答。
依据:10月26日录音 00:41:08
就这节课提问…
课后

单元笔记

同一单元的多节课与课件合并为一份笔记,包含考试提示、题型、术语表与练习题,每条内容可追溯到对应录音的时间。

kk
知识库/CIS 2168/02 Binary Trees / BST

02Binary Trees / BST

3 节录音 · 1 份课件 · 更新于 11/6
会考的题型:术语和性质 → 四种遍历 → 由遍历还原树 → BST 插入 → BST 删除
老师的考试提示
  • 遍历题一定会考,写出中间步骤可以拿部分分(10-26 约 5 分钟)
  • BST 删除只考「用 inorder predecessor 替换」这一种(10-26 约 41 分钟)
一句话先懂
二叉搜索树额外要求 左子树的值都比它小、右子树的值都比它大。
术语意思例子
root树的最顶层节点50
leaf没有子节点的节点20、35
目录资料术语
老师的考试提示题型 A:术语和性质题型 B:四种遍历题型 E:BST 删除练习题 2考前 10 分钟速记
这份笔记用到的素材
10/23 Binary Tree 遍历74 分钟
10/26 BST 的删除74 分钟
Week8_Trees.pdf32 页
考前

考试复习

按考试范围汇总相关单元,列出复习要点与建议用时。

kk
知识库/CIS 2168/考前复习
还有
12
Test 4 · 12月8日
覆盖单元 02、03、04 · 5 节录音
四种遍历:手写一遍 inorder / postorder10 分钟
BST 删除三种情况,各做一题15 分钟
heapify 自底向上,数组下标怎么算15 分钟
load factor 超过 0.75 时会发生什么5 分钟
演讲

演讲提词与答问

课堂演讲时,自动识别演讲位置显示台词,实时检测是否有听众提问并提供回答。

kk
演讲耳返/Cache design talk
We chose a write-back policy because it reduces disk traffic during bursts.
Dirty blocks are flushed to disk every five seconds, and we keep a small journal.
Why write-back instead of write-through?
为什么选回写而不是直写?
We chose write-back because our workload is bursty, and it cuts disk traffic during those bursts.
我们选回写,是因为负载有突发性。
依据:讲稿第 2 段

悬浮窗与字幕条

不遮挡课件显示,也适用于网课及外语视频场景。

重点中序前驱:左子树中值最大的节点
悬浮窗显示最近几句字幕与最新的阶段重点,可置顶、拖动和调整大小。
字幕条以大字显示在屏幕底部,背景半透明,可设为鼠标穿透,不影响操作下方的课件与视频。

更多功能

除云同步外,以下功能在 kk Pass 与自定义 API 下均可使用。

在 Obsidian 中使用笔记

可直接选择 Obsidian 库作为保存位置。笔记采用 Obsidian 的属性与提示块写法;你在 Obsidian 中修改过的内容,kk 不会覆盖。

云同步 即将推出

课程结束后,字幕、问答与笔记自动上传,可在网页版随时查看;音频不上传。默认关闭,含在 kk Pass 中。

读稿跟随

演讲时按你念到的位置自动滚动讲稿,已读的词逐个点亮,讲到页尾时提示翻页。

音视频转字幕

导入课程录像或录音,生成带时间轴的双语字幕,可导出 SRT、VTT 与 ASS 格式。

两种使用方式

功能完全相同,区别只在识别与 AI 服务由谁提供。

kk Pass

开箱即用

无需注册任何服务商,也不用配置密钥。购买使用时长后即可使用全部功能,剩余时长在软件中随时可查。

kk Pass · Plus23 天后到期
31.5小时可用

自定义 API

免费

填入你自己在语音识别和大模型服务商处申请的密钥,全部功能免费使用。费用由服务商按其价格直接收取,kk 不加价。

语音识别Deepgram已连接
大模型DeepSeek已连接
密钥sk-••••••••3f2a仅存于本机

数据保存在你的电脑上

  • 字幕、问答与笔记以 Markdown 文件保存在你选择的文件夹中,可用任何编辑器打开。
  • 密钥保存在 Windows 凭据管理器,不上传。
  • 服务器不存储课堂音频。

价格

kk Pass 以 30 天为周期,按实际使用时长扣减。

自定义 API
$0
不限时长 自备密钥
Lite
16小时
$5.99 / 30 天
约 ¥43
Plus
38小时
$12.99 / 30 天
约 ¥93
Premium
92小时
$29.99 / 30 天
约 ¥214
各档功能相同,仅时长不同加时包 $2.99 / 8 小时不自动续费

常见问题

支持哪些系统?

目前支持 Windows 10 和 Windows 11。网页版正在开发中。

字幕和笔记保存在哪里?

默认保存在你电脑上的指定文件夹中,格式为 Markdown。kk 的服务器不存储音频。

自定义 API 如何收费?

kk 不收取费用。识别与大模型的费用由你直接支付给所选服务商。

如何提高专有名词的识别准确率?

课前导入课程大纲与课件,kk 会将其中的术语加入识别词表。

是否支持退款?

购买后 14 天内可申请退款,退款金额为实付金额扣除已使用部分的费用和支付手续费,详见退款政策。

支持哪些识别和翻译服务?
  • 自定义 API 的语音识别服务商:Deepgram、AssemblyAI、ElevenLabs、Gladia、Groq、OpenAI、Speechmatics、阿里云百炼、火山引擎、腾讯云、讯飞
  • 大模型服务商:DeepSeek、Claude、Google Gemini、OpenAI、OpenRouter、硅基流动、火山方舟、Kimi、通义千问、智谱,以及 Ollama 本地模型

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