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1. zhuanlan.zhihu.com › p › 78850195【香港人物】將軍澳墳場埋葬的傳奇 黃家駒去世26年 - 知乎

   zhuanlan.zhihu.com › p › 78850195

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   前香港記者，跑得很慢。. 「原諒我這一生不羈放縱愛自由……」每年的6月30日，這首歌就會在將軍澳華人永久墳場的上空回蕩。. 這裏埋葬著一個傳奇，墓誌銘上寫著「搖滾精神，永垂不朽」，這一天總會放滿了鮮花、香菸、可樂、迷你結他。. 有人不遠千里而 ...

2. zhuanlan.zhihu.com › p › 6459982942024年5月7日更新Zlibrary可用网址！ - 知乎专栏簡

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   2024年1月24日更新 看到评论区有小伙伴反馈最新链接的使用情况了，非常感谢大家的反馈！根据我用Zlibrary这么久的经验，一旦一个链接有很多人用之后，就会变得不稳定！所以大家看到最新分享的几个链接如果不能用，不要着急，你可以先收藏下链接，可能明天或者后天又可以用了！

3. zhuanlan.zhihu.com › p › 676590811zlibrary最新地址！2024.4.24更新 - 知乎簡

   zhuanlan.zhihu.com › p › 676590811

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   知友们，zlibrary app 是不是需要魔法才能登上了，好些日子没登录竟然登不上去了~ 不过幸好，又找到了地址，迷路的友友可以看看哈~ 地址看图的地址栏~

4. zhuanlan.zhihu.com › p › 338817680Transformer模型详解（图解最完整版） - 知乎簡

   zhuanlan.zhihu.com › p › 338817680

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   Transformer 的整体结构，左图Encoder和右图Decoder 可以看到 Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成，Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体如下： 第一步：获取输入句子的每一个单词的表示向量 X，X由单词的 Embedding（Embedding就是从原始数据提取出来的Feature） 和单词位置的 Embedding ...

5. zhuanlan.zhihu.com › p › 186243341你在Notion、语雀、印象笔记、飞书、石墨、有道云笔记，六者之间 ... 簡

   zhuanlan.zhihu.com › p › 186243341

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   0.前言上周有同学向我提出了一个很有趣的问题： “麻烦问下对比notion、印象笔记、飞书，张源老师为什么选择语雀做为你收集资料的主要笔记应用？” 这其实是一个很好的问题，因为在寻找一款理想的笔记软件的道路上…

6. zhuanlan.zhihu.com › p › 52693499找图不求人！10个以图搜图的识图网站推荐 - 知乎簡

   zhuanlan.zhihu.com › p › 52693499

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   前言“以图搜图” （反向图片搜索引擎）是用来搜索相似图片或完全相同的图片的方法，常用来寻找现有图片的原始出处，或者低分辨率缩略图的原始大图。 下面总结了 10 个常用的识图网站，方便大家以图搜图来查找相似…

7. zhuanlan.zhihu.com › p › 102592286从零开始搭建个人博客（超详细） - 知乎专栏簡

   zhuanlan.zhihu.com › p › 102592286

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   2020年12月3日 · 从零开始搭建个人博客（超详细）. 搭建一个个人博客需要什么呢？. 唯一需要的就是 耐心、坚持 ，你需要在遇到问题时自己去网上查找答案，有时候一个问题就要查半天，最后还有可能没解决，但是当问题解决时的满足感令人愉悦。. 我是利用GitHub+Hexo搭建博客 ...