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# notes 本篇标题（主题）
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> 用来记录各个科目的markdown笔记，并逐渐从有道云笔记将内容移植过来。
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> 关于笔记记录的说明：我觉得笔记记录的内容过于细节。所有的知识应该以书上为准。整理笔记的目的应该是作为一种快速参考或者索引，而不是详细的记录所有的细节。说实话，我觉得你的笔记废话太多，自己都不一定会看。
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> 我觉得是时间放弃你愚蠢的笔记策略了。
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> 从今以后，必须跟上自己的笔记进度和作业进度。不能就学两科还跟不上进度，太傻逼了。
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> 殷康龙啊，上课时间才是最重要的，记得做笔记啊，啥时候，你成了一个上课不听，下课做作的人？？？没用的。以后自己去坐到前排学习吧，这种事，确实有利。能强迫自己认真听讲。
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## 1 分类标题（用来描述主题的各个方面或者分类）
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### 1.1 知识点、词条（用来表述这个方面或者分类的词条）
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使用正文来记录知识点内容
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* 使用无序列表来记录知识点内容
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* 无序列表
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* 次级列表
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* 次级列表
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1. 使用有序列表来记录知识点内容
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2. 有序列表
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1. 次级列表
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2. 次级列表
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## 2 补充说明
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* 最好不要有不能进行版本控制的资料，例如ppt和视频。吴恩达的ppt过于经典，暂时保留，其他的资料，进行硬盘存档吧，毕竟这是学习笔记，不是学习资料。
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* 每一门笔记可以有1-2本对应的经典的书籍。比如latex的经典教程、线性代数、概率论和数理统计的经典教程。ppt和视频这种知识密度过低的东西，最好不要有。
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* 我发现，中文名字的都是课程。英文名字的都是语言、库、工具。
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## 3 关于做笔记的讨论
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* 感觉没有必要做笔记，只要在书上做好指明就好了。这就好像在PDF原文上做笔记一样。
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* 那么什么样的东西才会需要自己做笔记呢？我觉得应该是那些视频教程。如果有纸质书，或者PDF的，可以吧这些资料整合起来。
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### 资料的形式可以分为三种：
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* PDF，电子版
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* 书籍
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* 视频或网站。
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### 对于三种资料应该采用不同的策略
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* 对于PDF的资料，如果与学术无关，例如文学、科幻类的读物，可以放到kindle上进行阅读。
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* 对于PDF的资料，如果与学术有关的，需要使用citavi做好笔记。
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* 对于书籍资料，直接在书上做好笔记。使用vscode对关键的算法或者模型做好笔记。那种显而易见，能够理解的说明性文字，就让它保留在书上好了。
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* 对于视频或者网站上的教程，使用vscode做好详细的说明，最好添加一些说明性文字。
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### 说明
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* 最好的笔记不能是“讲解”型的，应该是“总结”型的。最好通过符号和图形作为笔记的内容。说明型文字最好不要出现。最好有自己的理解。
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* 感觉还是具体情况具体分析吧。有一些计算机类的只是，还是详细记录，整理知识点。对于算法或者模型，还是主要讲解数学原理和模型的构建。有书籍的尽量在原来的书籍上做好笔记。如果没有书籍，再考虑大量的做vscode的笔记。
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## 2021年3月31日说明
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* 昨天晚上思考了一下。做笔记不是写书。不应该写得这么详细。你这种抄书的行为，干嘛不直接去看原来的书籍呢。抄一遍仅仅是为了加深理解？显然不行。
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* 前几天看了一下sklearn的cookbook。感觉他的风格非常棒。
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* Getting ready 概念
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* How to do it 怎么做
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* How it works 为什么
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* What's more 还有什么
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* 我觉得以后做关于技术或者只是类的笔记都可以这么做。
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* 究极哲学问题：是什么、怎么做、为什么。
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### 说明
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* 不能过度使用列表。
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* 普通的论述直接分段。或者使用>表示引用。
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* 而不是一直过度使用列表。用来缩进。
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* 换一个更好的md渲染引擎。
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### 补充
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* 在写笔记的过程中应该控制好，“知识类”笔记的粒度。不能把一些没用的什么优势劣势啥玩意的也写上。又不是应付考试。你现在要做的是记住原理跟方法，当然就会知道这种思想的优势和劣势。
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* 粗粒度的笔记开始。尽量只记录关键点和关键点的解析。
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README.md
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README.md
@@ -1,77 +1,71 @@
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# notes 本篇标题（主题）
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# 笔记
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> 用来记录各个科目的markdown笔记，并逐渐从有道云笔记将内容移植过来。
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## 简介
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> 关于笔记记录的说明：我觉得笔记记录的内容过于细节。所有的知识应该以书上为准。整理笔记的目的应该是作为一种快速参考或者索引，而不是详细的记录所有的细节。说实话，我觉得你的笔记废话太多，自己都不一定会看。
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> 我觉得是时间放弃你愚蠢的笔记策略了。
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> 从今以后，必须跟上自己的笔记进度和作业进度。不能就学两科还跟不上进度，太傻逼了。
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> 殷康龙啊，上课时间才是最重要的，记得做笔记啊，啥时候，你成了一个上课不听，下课做作的人？？？没用的。以后自己去坐到前排学习吧，这种事，确实有利。能强迫自己认真听讲。
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一个码农的毕生所学。
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## 目标
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- 考研
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- 就业
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- 上学
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## 1 分类标题（用来描述主题的各个方面或者分类）
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## 目录
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### 1.1 知识点、词条（用来表述这个方面或者分类的词条）
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### 语言篇
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- Android
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- C++
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- Java
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- JavaScript
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- Latex
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- MATLAB
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- NodeJS
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- PHP
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- Python
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-
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使用正文来记录知识点内容
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### 技术篇
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- docker
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- git
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- Linux
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- Maven
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- office
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- Spark
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- Spring
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- SVN
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* 使用无序列表来记录知识点内容
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* 无序列表
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* 次级列表
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* 次级列表
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### 基础篇
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- 编译原理
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- 操作系统
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- 单片机
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- 计算机网络
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- 计算机网络实验
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- 架构模式
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- 软件文档写作
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- 设计模式
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- 数据结构
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- 数据库
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- 算法
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||||
- UML建模
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- Windows程序设计
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### 数学篇
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- 概率论与数理统计
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- 微积分
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- 线性代数
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- 张量
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1. 使用有序列表来记录知识点内容
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2. 有序列表
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1. 次级列表
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2. 次级列表
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## 2 补充说明
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* 最好不要有不能进行版本控制的资料，例如ppt和视频。吴恩达的ppt过于经典，暂时保留，其他的资料，进行硬盘存档吧，毕竟这是学习笔记，不是学习资料。
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* 每一门笔记可以有1-2本对应的经典的书籍。比如latex的经典教程、线性代数、概率论和数理统计的经典教程。ppt和视频这种知识密度过低的东西，最好不要有。
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* 我发现，中文名字的都是课程。英文名字的都是语言、库、工具。
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## 3 关于做笔记的讨论
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* 感觉没有必要做笔记，只要在书上做好指明就好了。这就好像在PDF原文上做笔记一样。
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* 那么什么样的东西才会需要自己做笔记呢？我觉得应该是那些视频教程。如果有纸质书，或者PDF的，可以吧这些资料整合起来。
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### 资料的形式可以分为三种：
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* PDF，电子版
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* 书籍
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* 视频或网站。
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### 对于三种资料应该采用不同的策略
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* 对于PDF的资料，如果与学术无关，例如文学、科幻类的读物，可以放到kindle上进行阅读。
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* 对于PDF的资料，如果与学术有关的，需要使用citavi做好笔记。
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* 对于书籍资料，直接在书上做好笔记。使用vscode对关键的算法或者模型做好笔记。那种显而易见，能够理解的说明性文字，就让它保留在书上好了。
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* 对于视频或者网站上的教程，使用vscode做好详细的说明，最好添加一些说明性文字。
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### 说明
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* 最好的笔记不能是“讲解”型的，应该是“总结”型的。最好通过符号和图形作为笔记的内容。说明型文字最好不要出现。最好有自己的理解。
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* 感觉还是具体情况具体分析吧。有一些计算机类的只是，还是详细记录，整理知识点。对于算法或者模型，还是主要讲解数学原理和模型的构建。有书籍的尽量在原来的书籍上做好笔记。如果没有书籍，再考虑大量的做vscode的笔记。
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## 2021年3月31日说明
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* 昨天晚上思考了一下。做笔记不是写书。不应该写得这么详细。你这种抄书的行为，干嘛不直接去看原来的书籍呢。抄一遍仅仅是为了加深理解？显然不行。
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* 前几天看了一下sklearn的cookbook。感觉他的风格非常棒。
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* Getting ready 概念
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* How to do it 怎么做
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* How it works 为什么
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* What's more 还有什么
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* 我觉得以后做关于技术或者只是类的笔记都可以这么做。
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* 究极哲学问题：是什么、怎么做、为什么。
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### 说明
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* 不能过度使用列表。
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* 普通的论述直接分段。或者使用>表示引用。
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* 而不是一直过度使用列表。用来缩进。
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* 换一个更好的md渲染引擎。
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### 补充
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* 在写笔记的过程中应该控制好，“知识类”笔记的粒度。不能把一些没用的什么优势劣势啥玩意的也写上。又不是应付考试。你现在要做的是记住原理跟方法，当然就会知道这种思想的优势和劣势。
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* 粗粒度的笔记开始。尽量只记录关键点和关键点的解析。
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### 机器学习篇
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- 机器学习
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- pytorch
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- sklearn
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- TensorFlow
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### 生活
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- 毕业设计
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- 文献阅读
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- Tool
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## 参考
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欢迎个位，把那些占位符的地方补充完整。
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仅供参考，记录一下六年的大学与研究生生涯。
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Reference in New Issue
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