lsdu0

玄铁铸造。如影随形。
处黎庶之事。行不言之教。
弹指锋芒露。曾经宰天骄。

[AYi @AYi_AInotes]

Damn，这绝对是学生党这辈子能薅到的最狠的羊毛，没有之一😭

GitHub学生大礼包2026年全面升级
总价值直接干到$3500+！！
而且真的是零门槛，
只要你是学生，基本都能过。

这可不是什么几���钱的优惠券啊宝子们，
这是GitHub给全球学生的生产力启动资金，
很多人毕业之后才知道这个东西
拍大腿后悔了好几年😭

2026年最新核心福利（最值钱的几个）：

• GitHub Pro 永久免费（直到毕业）

• GitHub Copilot Pro 无限免费用（AI写代码神器）

• Cursor Pro 1年免费（今年新增，现在最火的AI编辑器）

• JetBrains 全家桶免费（IDEA/PyCharm/WebStorm全解锁）

• DigitalOcean $200 云服务器额度（能用一整年）

• Azure $100 云额度 + 免费域名 + SSL证书

• Canva Pro/1Password/Notion等50+工具免费/折扣

🆙划重点：
13岁以上就能领，高中生也可以
没有Star数要求，没有项目要求
有.edu邮箱基本秒过

没有的话拍个学生证照片也行
审核快的几分钟，慢的最多1天

💡 避坑指南（90%的人都会踩）：

• 认证通过后福利不会自动开通，要手动逐个领取

• 每年需要重新验证一次学生身份

• 毕业前一定要把能领的都领了，过期不补

• 非学生也能看页面里的教育折扣，很多工具都有优惠
申请入口放评论区了，感兴趣自取喔

[不取经的悟空 📈 @WuKongWAGMI]

3小时办完6张香港卡，下户成功率100%（经验复盘）

本人亲测，下户成功邮件见配图！

虽然之前推荐了好用的6家银行，

但被问最多的是： "具体怎么办？"

今天分享下我之前的100%成功率的开户经验！

一、完整时间线

9:00 罗湖口岸，过关入境香港
↓
9:30 中银上水分行，被告知当日开户额度用完
↓
9:40 上水麦当劳，蚂蚁、众安、汇立、象象线上开户
↓
10:10 中银粉岭分行，被告知当日开户额度用完
↓
10:30 中银大埔广场分行开户
↓
11:50 启徳零售馆 汇丰数码银行站，排队人多放弃
↓
12:00 汇丰线上开户成功

3 小时，6 张卡，100% 开户成功。

二、提前需要准备的资料和物品

1.有效期超过6个月的港澳通行证
2.入境小票
3.大陆身份证
4.地址证明：包含姓名和地址的水电单或银行对账单
5.投资证明（有交易��录的股票账户）
6.收入证明：工资流水或个税记录
7. 入境记录：支付宝移民局12367下载PDF
8.支持NFC功能的手机（线上申请更方便）
9.开通漫游功能或购买香港流量包（坐车和导航用）

三、中银香港我为什么跑了4家？

中银香港卡应该属于推荐6张卡中办理难度最大的。

线下难预约，线上被拒率高。

在中银香港微服务公众号上，预约线下分行难度很大，经常没号。实际有很多分行可以直接walk in，会附在评论区。

我就是没预约到直接去了4家，有3家满额，最终在大埔广场分行成功办理。

预约线下办理的好处是到了一定能办，能当场拿卡。直接walk in的话，可能没额度，卡会邮寄给你。

流程就是：到了分行问是否能开户，有的分行不接受无预约开户，或者当日开户额度用完。如果不能就找下一家。

如果可以，取号等叫号，交资料，客户经理会指导你在APP上按照步骤提交信息。一般情况下资料齐全都会给过，有的分行相对松，上面资料不一定全看。

四、为什么选择在麦当劳办 4 张虚拟银行卡？

虚拟银行卡的好处是：资料明确，流程简单，审核快，成功率高。

虚拟银行开户要求必须人在香港境内 + 连香港网络，麦当劳提供了稳定的网络环境，比自己手机漫游要好。

我每张卡5-10分钟搞定。具体流程就按照步骤提示，填写个人身份、财务信息，提交资料，人脸认证等等。

注意：人脸识别尽量背后没人；港澳通行证扫描要避免反光；出入境记录 PDF提前下载到手机。

五、都在吹的汇丰启徳数码站，为什么我放弃了？

启徳零售馆的汇丰启徳数码站，20 分钟现场拿卡。

最近网上攻略在吹这个，但真去了，才知道不是一回事。

汇丰的启徳数码站，是全港唯一现场出卡的机器，所有看了攻略的大陆人都去那里了。

我在工作日上午去的，前面排了14个，每个人不低于20分钟，年纪大的要半小时甚至更久。算下来要���队不少于5小时，直接放弃。

选择线上申请汇丰 One，10分钟成功下户。相比等5个小时排队，不着急用卡，等几天邮寄无所谓。

六、复盘建议

1. 资料准备
一定要齐全，尤其是证件这些。投资证明、收入流水、个税记录、线下办理这些都可以直接打开APP展示。

2. 路线规划
先线上后线下、先简单再复杂。线下的中银和汇丰，规划好路线尽量顺路，节约时间。

3. 网络情况
提前购买流量包或开好漫游，方便坐车和导航。办理的时候不开VPN，连接本地wifi，保证信号稳定。

4. 分行选择
避开口岸附近，避开旺角、铜锣湾这种购物区，选大埔、沙田、屯门这种商务区分行，不预约、名额多、排队少。

5. 时间规划
周二到周四最佳，避开周一周五周末。

政策在逐步收紧，

门槛也越来越高，

能开尽快开多开，为港美股以及更多���境投资打开通道。

你开过哪几家？哪家最顺利、哪家踩过坑？评论区聊聊。

#香港银行卡 #中银香港 #汇丰 #众安 #香港开户

[沉浸式翻译 @immersivetran]

推荐一个程序员必备的可视化 Git 学习工具：Learn Git Branching

在软件开发的过程中，Git 是每一位开发者都绕不开的版本控制工具。然而，由于 Git 的底层逻辑相对抽象，尤其是涉及“分支（Branching）”操作时，单纯依靠命令行反馈的文本信息，初学者往往很难直观理解 merge、rebase 或 cherry-pick 之后，代码���到底发生了怎样的变化。

最近在 Reddit 的编程学习板块（r/learnprogramming）看到一个被多次提及的高分资源：Learn Git Branching。它不仅仅是一个教程，更是一个能够让你“看透” Git 逻辑的模拟器。

这个网站最大的特色在于其“左边写命令，右边看图形”的交互模式。当你输入一条 Git 命令时，右侧的可视化区域会立即通过动画演示分支节点的移动、合并或拆分。这种实时的图形反馈，将抽象的逻辑操作转化为了具体的空间变化，极大降低了理解成本。

Learn Git Branching 并不是散乱的文档，它设计了一系列由浅入深的挑战关卡。

1️⃣ 基础篇： 涵盖 git commit、git branch、git checkout 等基本指令，帮助你建立起“提交记录是节点”的基础认知。

2️⃣ 高级篇： 专���于处理复杂的开发场景。例如，如何使用 git rebase 保持提交历史的整洁，或者如何利用 git cherry-pick 精确地抓取特定的提交记录。

3️⃣ 远程篇： 模拟本地仓库与远程仓库（GitHub/GitLab）之间的交互，讲解 push、pull、fetch 以及如何处理远程分支追踪。

为什么它值得被列入“宝藏名单”？

1️⃣ 完全免费且开源： 作为一个纯公益性质的项目，它不需要注册，没有任何付费墙，代码在 GitHub 上完全透明，社区驱动的特性保证了其内容的准确性和持续更新。

2️⃣ 容错性高的实践场： 在真实的生产环境中，输入一条错误的 rebase 命令可能会导致灾难性的后果。但在 Learn Git Branching 里，你可以随意尝试各种极端操作。通过内置的 undo 功能，你可以随时回退，观察不同路径导致的结果差异。

Git 学习的核心不在于��记硬背指令，而在于理解其背后的图论逻辑。Learn Git Branching 通过一种近乎“游戏化”的沉浸式体验，成功地填补了命令行指令与心理模型之间的鸿沟。
网站自带多国语言。

🔗： https://t.co/X1bsKC2hLL

[lsdu0 @lsdu0]

@dachaoren @grok 总结下

[VerySmallWoods @verysmallwoods]

Andrej Karpathy 对于 LLM 知识库的个人经验分享，受教了 👍

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LLM 知识库

最近我发现一件非常有用的事情：用大语言模型（LLM）为各种研究主题构建个人知识库。

现在，我最近的大部分 token 使用量，已经不再主要用于操作代码，而是更多用于操作知识（以 markdown 和图片形式存储）。而最新的 LLM 在这方面表现得相当不错。所以我的流程大概是这样的：

数据导入
我会把各种来源的资料（文章、论文、代码仓库、数据集、图片等）整理并放入一个 raw/ 目录中。
然后使用 LLM 逐步“编译”出一个 wiki，本质上就是一个按目录结构组织的 .md 文件集合��

这个 wiki 会包括：
- 对 raw/ 中所有数据的总结
- 反向链接（backlinks）
- 将数据归类为不同概念
- 为这些概念撰写文章
- 并把所有内容相互链接起来

在把网页文章转换成 .md 文件时，我喜欢用 Obsidian 的 Web Clipper 插件，同时我也会用快捷键把相关图片全部下载到本地，这样 LLM 就可以更方便地引用这些图片。

IDE
我使用 Obsidian 作为 IDE 的“前端”，在里面查看：
- 原始数据
- 编译后的 wiki
- 以及衍生出的可视化内容

需要强调的是：wiki 中的所有内容都是由 LLM 生成和维护的，我几乎不会手动修改。

我也尝试过一些 Obsidian 插件来用不同方式展示数据（例如用 Marp 来做幻灯片）。

问答
真正有趣的地方在于：当你的 wiki 足够大（比如我最近的一个研究已经有约 100 篇文章、40 万字），你就可以对这个 wiki 提各种复杂问题。

LLM agent 会：
- 自动查找相关内容
- 进行研究
- 给出答案

我原本以为需要用复杂的 RAG，但实际上在这个“中等规模”下，LLM 已经可以很好地：
- 自动维护索引文件
- 写简要摘要
- 并轻松读取相关重要数据

输出
相比在终端里看纯文本答案，我更喜欢让它输出：
- markdown 文件
- 幻灯片（Marp 格式）
- matplotlib 图像

然后再在 Obsidian 中查看。

根据不同问题，还可以想象更多可视化输出形式。

而且我经常会把这些输出“归档”回 wiki 中，让知识库不断增强。

也就是说，我的探索和提问会持续积累进知识库本身。

质量检查
我还会用 LLM 对整个 wiki 做“健康检查”，例如：
- 找出不一致的数据
- 补全缺失信息（结合网络搜索）
- 挖掘新的潜在主题（生成新文章）

这样可以逐步清理 wiki，并提升整体数据质量。

LLM 在提出“下一步该问什么问题”方面也非常强。

额外工具
我也会开发一些额外工具来处理数据。例如：
- 我“随手 vibe coding”���了一个简单的搜索引擎

它既可以直接通过网页界面使用，也可以作为工具通过 CLI 提供给 LLM，用于更复杂的查询

进一步探索
随着仓库越来越大，很自然会开始考虑：
- 合成数据生成
- 微调

让 LLM 把这些知识“学进参数里”，而不是仅依赖上下文窗口。

总结
从多个来源收集原始数据 →
由 LLM 编译成 .md wiki →
再由 LLM 通过各种 CLI 工具进行问答和持续优化 →
所有内容在 Obsidian 中查看。

你几乎不需要手动编写或编辑 wiki——这基本是 LLM 的工作领域。

我觉得这里有机会诞生一个非常强大的新产品，而不是现在这种“拼拼凑凑的脚本集合”。

[海拉鲁编程客 @hylarucoder]

我分享几个使用 codex app 的好习惯，简单而有效。

我正常会在一个项目里面建立四个 thread，重命名为「规范」「探索」「前端」「后端」然后置顶。

「规范」是用来产出规范文档，然后放入 docs/guides 里面，并且会在 AGENTS.md 里面加上索引。这块写的有点像是约束项目「法则之力」，你也可以理解为AI"元编码"的文档。随着你对项目理解越深，你写的法则约束会越来越有效。

「探索」专门理解代码，可能会在这个 thread 里面探索一些自己的代码仓库和别人的代码仓库，以及大任务拆解，拆解完放入 docs/plans/ 。

「前端」和「后端」两个就是纯纯写代码用的��行层，每一个修改一定要用 plan 模式，计划模式下的 codex 会更持久，阅读 plan 也能让你写出更好的规范。有一部分的改动是前后端连着改的，任意选择一个就行。在不停的落实代码过程中，你可能会有更多更好的想法，可以点开上面的「规范」和「探索」落实一下。

这是我最近用起来比较舒服有节奏的 ai 编程方案。

[lsdu0 @lsdu0]

@chiroukyc 大佬还有吗

[Web3_吃肉🔶BNB @chiroukyc]

独享Chatgpt TeamBusiness团队成员月费 成品号已上架发卡网
https://t.co/GBZYqUKAbM

龙虾，CC,Codex都可以用

✅独享成品号，到手注册chaptgpt并在邮箱接受团队邀请(也可以自己的账号邮箱进行兑换)
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老规矩，转发+评论+关注送五十个给有需要的用户体验🫡

[lsdu0 @lsdu0]

@momoGZ0412

[teak @tikalteacall]

There are ~100 research papers that are famous or important enough to warrant their own Wikipedia article.

Thread of what Wikipedia considers to be the most famous or important papers ever written:

[Morris @Morris_LT]

老人从未被教过的重要技能：试探。你知道老实人最吃亏在哪吗？不是能力不行，不是不够努力，而是从小到大没人教过他们一个关键技能，试探。什么叫试探？就是在正式投入之前，先扔一块石头探探水深。是在签合同前问一句，这个条款能不能调整。是在接受任务前说一句，时间能不能宽裕点。是在答应帮忙前确认一下。这是对你有多重要。试探的本质，就是用最小成本摸清对方底线，获取真实信息，为自己争取最大利益空间。但老实人不会，他们从小被教育要诚实，要直接，要一是一，二是二。别人一开口，他们就当真话，全盘接收。别人��提要求，他们就觉得必须满足。这种思维模式背后是对人性的误判和对博弈的无知。他们以为世界是透明的，以为别人说的就是想的，以为自己的真诚能换来对等的真诚。醒醒吧，���场不是幼儿园，人际关系不是过家家。你以为的诚实在别人眼里可能就是好骗，你以为的直接换来的往往是别人的步步紧逼。试探不是耍心眼，是成年人的基本生存技能，他让你在信息不对称的世界里拿回主动权，让你用最低成本碳氢局势保护利益、建立边界。会试探的人，活得清醒，亏得少，受的委屈少，换来的尊重多。从今天开始练习试探，别人给你派活，先问清楚时间、资源回报别人让你帮忙，先确认难度、紧急度，对方能给什么，别人跟你谈条件，先摸清对方底线、市场行情、自己筹码。记住，会试探的人，不是心机重，而是脑子清楚。不会试探的人，不是老实，而是糊涂。这个世界的规则，从来不是谁老实谁赢，而是谁清醒谁赢，别再用老师当挡箭牌，别再把吃亏当福气，学会试探，你才能在这个复杂的世界里，守住自己的价值。

[失业观察日报 @dutyge]

你这一生，最晚明白的道理是什么？

老实人，究竟如何自保。
👇

[少个分号 @shaogefenhao]

国内的教材不叫教材，应该叫提纲。

离散数学，你以为简单两百页写完所有的定理，实际上人黑皮离散数学从来源场景，到演进过程800页写的明明白白。

线性代数，上来就是最高级的概念，���结论放到第一章，去掉了推理逻辑。

计算机专业推荐一本［编码：隐匿在计算机背后的语言］，人从电灯泡开始讲起来，高中生都能看懂计算机原理。

国内的计算机导论，上来先讲补码，我能不骂你吗？

[觉醒的熊Bear @AwakeningBear01]

总结我认为的几本尊重读者时间，且不可压缩，并值得反复阅读的 9 本书籍；

1.《纳瓦尔宝典》

2.《反脆弱》

3.《跨越不可能》

4.《人类简史》

5.《原则》

6.《如何阅读一本书》

7.《非对称风险》

8.《真实世界的脉络》

9.《科学发现的逻辑》

排名不分先后。

[环球纪录 @crazy_historyx]

北大博士后终极学习方法：《烧水思维：从学渣到北大博士后的终极奥秘！》

通关任何考试，考上清华的学习方法，方法最重要，让同学们都看看。转存！

[环球纪录 @crazy_historyx]

斯坦福教授演讲：如何让孩子擅长数学！

学不好数学是因为天生就没有数学细胞，没有数学天赋？但一直关注数学教育的斯坦福大学教授Jo Boaler用神经科学等多个学科的研究结论告诉我们，完全不是这么回事！我们不仅误解了数学本身，更忽视了数字能力发展的科学规律！只要方法对，我们都能学好数学。

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

现在大部分人的证件照都是自己拿手机自拍一张照片后，再用工具进行抠图换背景、裁切尺寸等修改，这些操作还是颇为繁琐。

一位开发者为了解决这些麻烦，开发了 LiYing 工具，一键自动化完成后期证件照的全套处理流程，并将它开源了。

基于 AI 模型实现人脸和人体自动识别，能够自动纠正角度、更换任意背景色、智能裁切证件照尺寸并完成排版���完全可以离线运行。

GitHub：https://t.co/OLg0wmJZ3R

主要功能：

- 人脸和人体自动识别定位，精准抠图换背景
- 照片角度自动纠正，解决拍摄角度问��
- 支持任意背景色替换，一键生成不同底色证件照
- 多种证件照尺寸自动裁切，涵盖1寸到6寸各种规格
- 智能排版功能，自动生成照片表格便于打印
- 完全离线运行，保护隐私且无需网络连接

提供 Windows 整合包直接使用，也可通过源码安装运行，值得大家收藏以备使用。

如果你是一名照相馆的老板也可以看下，能极大的提升证件照后期处理的效率。

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

发现 OCR 这个赛道真卷，隔三差五就有新工具出来超越现有的 OCR 工具，这次轮到 MonkeyOCR 登场，对复杂文档解析又快又准。

仅仅 3B 参数，性能超越 Gemini 2.5 Pro 等闭源模型，不仅能精确识别文字、公式和表格，还能保持原有的文档结构和布局关系。

GitHub：https://t.co/jXmVq8q2Xb
模型下载：https://t.co/gi8ahS8Eor

主要特性：

- 支持中英文多种文档类型解析，包括学术论文、教科书、财务报告等
- 公式识别准确率比传统工具提升 15.0%，表格处理提升 8.6%
- 处理速度达到 0.84 页/秒，比同类工具快 30% 以上
- 3B 参数模型性能超越 Gemini 2.5 Pro 等大型闭源模型
- 支持 PDF 和图片格式输入，输出 Markdown 格式文档

目前模型及代码均已开源，并且提供了在线体验 Demo，感兴趣的同学可以测试下效果。

[Susan STEM @feltanimalworld]

如果你曾经是个学霸：

那些没有疯狂收集的书签、笔记，论文，最后其实没什么用。读书时的教科书，每一行都被你用荧光笔划满了，结果反而等于没划。

我至今体验过最有效的学习方式奏：输出 → 群体讨论 → 思考 → 再输出。

这也是为什么美国在大量引入学习科学之后，许多高校与高���课程都加入了讨论环节，不再只靠灌输。

同学很重要，这也是为什么很多人坚持要上名校。

只是现实是，大多数人上网不是为了共学，而是去发泄情绪、刷八卦，或暂时逃避。

真正的共学不是陪读式的存在感，而是结构性的认知反馈系统。

[Eric_SF @Ericup2023]

上海交大出的大学生存手册，有需要的可以研习一下，链接：https://t.co/jdLEKA6oFy