電流電壓降計算與線徑管徑選擇:Excel VBA在電氣工程設計之應用(附光碟) (1版)
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電流電壓降計算與線徑管徑選擇:Excel VBA在電氣工程設計之應用(附光碟)
ISBN13:9789574377800
出版社:詹氏
作者:王鴻浩
裝訂/頁數:平裝/612頁
附件:CD
規格:25cm*18cm*3.1cm (高/寬/厚)
出版日:2020/06/30
中國圖書分類:電腦應用及其程式
內容簡介
國內第一部系列叢書介紹Excel VBA在電氣工程設計之應用,諸如電流、電壓降計算,線徑、管徑選擇與電纜容積率查詢等。利用Excel VBA讓這些計算、篩選、查詢等自動執行既正確又迅速,書本內的程式碼全部公開透明、簡單易懂、可以套用與修改,是從事電氣工程設計必備的工具書。擁有這些書不僅可以提升執行效率、更難得的是可以與作者直接討論諮詢,得到作者的免費服務與教導。
在電氣工程設計中有關負載電流計算、電壓降計算、線徑選擇、管徑選擇、電纜容積率查詢等是個相當重的工作量,若能以Excel VBA來讓這些計算、選擇、查詢等自動的產生,將會節省許多工時又正確,而市面上有關Excel VBA的書籍只針對一般大眾使用者來寫,並沒有專門針對上述的需求來寫,這對於電氣設計人員來說,寫這些程式相當困難,而這本書正可以解決這個問題,更可貴的是,若您對書中有任何不懂的地方,作者歡迎您與他共同研討,讓程式更便利更友善,進而協助更多的人。
■ 適用對象
☆ 電機工程師 ☆ 從事電氣工程設計者 ☆ 工程顧問公司 ☆ 電機技師事務所 ☆ 個人電氣設計工作室
目錄
1A.工作表函數
內容概要
何謂工作表函數
電氣工程設計常用的工作表函數
1.TYPE
2.IF
3.OR / AND (常配合 IF 應用)
4.LOOKUP
5.VLOOKUP
6.INDEX
7.MATCH
8.INDEX / MATCH
9.VLOOKUP / MATCH
10.INDEX / MATCH / MATCH
11.SUMIF
12.CONCATENATE
13.LEN
14.TRIM
15.COUNTIF
16.儲存格區域範圍名稱定義
17.儲存格格式化條件
第一次開啟有巨集的工作表
使用前注意事項
1B.計算工作表之表格規劃與建立
1C.基本資料表之建立
1.各種電線電纜安全電流基本資料建立
2.各種電線電纜完成外徑
3.各種電線電纜之阻抗值
4.電纜條數表建立(N2)
5.電纜心數之表格建立
6.馬達效率與功率因數之建立
7.各種導線管完成外徑表格之建立
8.無熔絲開關(BREAKER)表格之建立
9.接地線表格之建立
10.驗證用表格之建立
11.儲存格定義名稱
12.如何知道定義名稱之儲存格範圍是指那些地方
13.驗證之輸入
14.輸入重號警示提醒
1D.工作表函數撰寫
A 欄位: 電纜編號(CABLE NO.)
B 欄位: 電纜起始點(FROM)
C 欄位: 電纜終點(TO)
D 欄位: 負載類別(LOAD CATEGORY)
E/F/G 欄位: 負載容量(HP)(KW)(KVA) (LOAD CAPACITY)
H 欄位: 相線類別(PHASE & WIRE)
I 欄位: 線電壓 (LINE VOLTAGE)
P 欄位: 電流遞減因數(DERATING FACTOR)
Q 欄位: 電纜種類 (CABLE TYPE)
Y 欄位: 接地線佈設方式 (GROUND METHOD)
Z 欄位: 接地線佈設標準 (GROUND STANDARD)
AG 欄位: 電纜長度
J 欄位: 負載之功率因數(運轉時)
K 欄位: 負載之功率因數(啟動時)
L 欄位: 負載效率 (E.F.)
M 欄位: 負載滿載電流
N 欄位: 負載過載電流(OVERLOAD CURRENT)
O 欄位: 啟動電流 LRA/ 滿載電流 FLA 的比值
R 欄位: 每相條數(QTY/PH) (N1)
U 欄位: 相線線徑(CABLE SIZE MM2)
S 欄位: 條數(N2)
T 欄位: 心數(CABLE CORE NO.)
V 欄位: 線徑完成外徑(CABLE OD) (MM)
W 欄位: 每條截面積 (MM2)
X 欄位: (N1XN2 條) 總截面積 (MM2) (A1)
AR 欄位: 無熔絲開關(BREAKER) (AT)
AA 欄位: 接地線線徑(MM2)
AB 欄位: PVC 絕緣接地線完成外徑 (MM)
AC 欄位: 接地線條數
AD 欄位: 接地線 N 條截面積
AE 欄位: 總條數 (TOTAL QTY)
AF 欄位: 總截面積(A3)
AH 欄位: 運轉電壓降
AI 欄位: 啟動電壓降
AJ 欄位: 電壓降核對
AK 欄位: 導線管管徑 PVC
AL 欄位: 導線管管徑容積 % (PVC)
AM 欄位: 導線管管徑 RSG
AN 欄位: 導線管管徑容積%(RSG)
AO 欄位: 電纜托架
AP 欄位: 電纜托架容積率%
AQ 欄位: 電纜托架(單層排列)
AS 欄位: 電纜長度檢料 字串合併
AT 欄位: 電纜長度檢料 長度
樞紐分析
AU 欄位: 電纜路徑
1E.工作表"LV-SAMPLE"的改善
表 1-2 與表 2-2 安全電流表的再修改
BA 欄位: 每相條數(QTY/PH) (1ST)
BD 欄位: 相線線徑(1ST)
BB 欄位: 條數(1ST)
BC 欄位: 心數(1ST)
BE 欄位: 運轉電壓降(1ST)
BF 欄位: 啟動電壓降(1ST)
BG 欄位: 電壓降核對(1ST)
BH 欄位: 每相條數(QTY/PH) (2ND)
BK 欄位: 相線線徑(2ND)
BI 欄位: 條數(2ND)
BJ 欄位: 心數(2ND)
BL 欄位: 運轉電壓降(2ND)
BM 欄位: 啟動電壓降(2ND)
BN 欄位: 電壓降核對(2ND)
BO 欄位: 每相條數(QTY/PH) (3RD)
BR 欄位: 相線線徑(3RD)
BP 欄位: 條數(3RD)
BQ 欄位: 心數(3RD)
BS 欄位: 運轉電壓降(3RD)
BT 欄位: 啟動電壓降(3RD)
BU 欄位: 電壓降核對(3RD)
R 欄位: 每相條數(QTY/PH)
S 欄位: 條數(N2)
T 欄位: 心數
U 欄位: 相線線徑
線徑放大的限制
1F.電纜路徑長度選取與加總
RACEWAY 工作表之建立
資料剖析(TEXT TOCOLUMN)功能的執行
電纜路徑編號與長度欄位
電纜路徑 (AU 欄位)拆開
電纜路徑長度選取
電纜路徑長度加總
1G.以顏色標示計算不合格的儲存格
1H.總結
作者建議
工作表函數的缺點
2A.FUNCTION 副程序
內容概要
何謂 FUNCTION 副程序
VBA 編輯器
如何開啟 Visual Basic 編輯器
電氣工程設計常用的 EXCEL VBA 函數
If 的語法
Select Case 的語法:
For 的語法
使用前注意事項
2B.計算工作表之表格規劃與建立
2C.基本資料之建立
2D.EXCEL VBA 撰寫
模組名稱之建立
J 欄位: 求取負載之功率因數(運轉時)
K 欄位: 求取負載之功率因數(啟動時)
L 欄位: 求取負載效率 (E.F.)
...
原價:
2400
售價:
2160
現省:
240元
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【簡介】
本書共分二十一章,從接地基本理論、分類,各種接地系統介紹。各場所(醫療、智慧型大樓、住宅大樓、靜電、避雷等)接地對策。接地用材料;接地系統之設計、施工、測試、維護;接地與安全等。並精心繪製詳圖與實例解說,係系統式完全攻略本。
【目錄】
一、接地的意義 1
二、電力設備的接地 15
三、電子設備的接地 63
四、避雷設備的接地 91
五、靜電對策接地 119
六、醫療設備的接地 133
七、智慧型大樓接地 149
八、住宅接地 167
九、其他接地 179
十、接地系統設計 207
十一、測試儀器 225
十二、接地電阻、大地電阻率測試 235
十三、接地突波阻抗測試 303
十四、接地線電流測試 307
十五、接地相關法令、規範 319
十六、接地材料 357
十七、接地與安全 365
十八、接地系統施工 401
十九、設計實例檢討 419
二十、電氣設備搭接的意義 427
二十一、接地維護 431
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出版日期:2022-08-18
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內容簡介
DESCRIPTION
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▌典故 闡述食材的特殊背景
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商品描述
「GAN 是近年來機器學習領域中最有趣的點子!」這是臉書首席 AI 科學家、也是當今深度學習三巨頭之一的 Yann LeCun 對 GAN (對抗式生成網路) 技術下的註解。
GAN 從誕生至今已經創造了許多令人瞠目結舌的驚人應用,從最早貓圖片的自動產生器、虛擬人臉生成器、到 Deepfake 影片/照片換臉特效,都是 GAN 的應用。光是 GAN 的開山論文,被引用次數就足足是 TensorFlow 的 2.5 倍,不只在技術領域,就連麥肯錫 (McKinsey & Company) 等主流媒體,GAN 的相關討論也時常出現。
但要搞懂這最尖端、最熱門的技術可不容易,網路上許多似是而非的說法,加上漏洞百出的數學推導,讓初學者不得其門而入。
本書目標是針對想從基礎開始學習 GAN(對抗式生成網路)的人,提供最可靠的原理教學與實戰指南。我們將從最簡單的範例開始上手,然後介紹各種最先進的 GAN 技術並用程式實作,包括生成高解析度圖片、圖像轉譯、或製作對抗性樣本等。我們會提供最直觀的解說,讓讀者只需要具備基礎的 Python、深度學習、與數學相關知識,就能直接探索這項如魔法般的尖端科技。
我們希望讀者不但能了解 GAN 到目前為止所取得的成就,還能獲得必要的知識與工具來充實自己,以便進一步展開新的應用。對於充滿企圖心的人來說,GAN 可是具有無窮的潛力,一旦上手,未來在學術界或生活應用上必能大放異彩,很高興您能加入我們的行列。
本書特色:
●本書由施威銘研究室監修,內容易讀易懂,並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。
●內容涵蓋 Autoencoder/VAE 及各種 GAN 技術,包括 DCGAN、PGGAN、SGAN、CGAN、CycleGAN、NS-GAN、Min-Max GAN、WGAN、BigGANigGAN、StyleGAN、...等,還有對抗性樣本、以及 GAN 在醫學界與時尚界的應用案例。
●不求花俏吸睛,腳踏實地帶你一步步揭開各種 GAN 的神祕面紗。從原理、演算法、架構圖、再到程式實作,讓您一氣呵成、深入體驗 GAN 的奧妙。
●所有範例程式小編都已在 Colab 上實測過,並針對可能因版本不同而遇到的狀況提供說明及解決方案。建議讀者也在免費的 Colab 上執行範例程式,可避免一些環境設定或相容性等問題。
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作者簡介
Jakub Langr 畢業於牛津大學,是一間新創公司的聯合創始人,該公司使用 GAN 進行創意和廣告應用。Jakub 自 2013 年起就一直從事資料科學工作,最近則是在 Filtered.com 負責資料科學技術,並在 Mudano 從事資料科學研發工作。他還在伯明翰大學(英國)和眾多民營公司設計並教授資料科學課程,另兼任牛津大學客座講師。他也是《Entrepreneur First》第七屆深度技術人才投資者中的一位駐點創業者。Jakub 還是皇家統計學會的研究員,並受邀在各種國際會議上發表演說。他將本書的全部收益捐給英國非營利心臟基金會。
Vladimir Bok 以優異成績取得哈佛大學計算機科學學士學位。他是在微軟研究院從事音樂風格轉換的相關研究時,見證到 GAN 的巨大潛力。他的工作經驗豐富,從 Y Combinator 投資的新創公司應用資料科學部門,到微軟的領導跨職能計劃皆有涉入。Vladimir 最近在紐約的一家新創公司管理資料科學專案,該公司針對線上旅行與電子商務網站提供機器學習服務,其中不乏《財訊》所列的五百大企業。他將本書的所有收益捐給非營利組織《Girls Who Code》。
目錄大綱
[簡要目錄]
第一篇 GAN 與生成模型入門
1 GAN (對抗式生成網路) 簡介
2 用 Autoencoder (AE) 做為生成模型
3 你的第一個 GAN:生成手寫數字
4 深度卷積 GAN (DCGAN)
第二篇 GAN 的進階課題
5 訓練 GAN 時所面臨的挑戰與解決之道
6 漸進式 GAN (PGGAN)
7 半監督式 GAN (SGAN)
8 條件式 GAN (CGAN)
9 CycleGAN
第三篇 GAN 的實際應用及未來方向
10 對抗性樣本 (Adversarial example)
11 GAN 的實際應用
12 展望未來
[完整目錄]
第一篇 GAN 與生成模型入門
第 1 章 GAN (對抗式生成網路) 簡介
1.1 什麼是 GAN (Generative Adversarial Network)?
1.2 GAN 如何運作?
1.3 GAN 的詳細運作流程
1.3.1 GAN 的訓練方式
1.3.2 何時達到均衡 (完成訓練)
1.4 為何要學 GAN?
第 2 章 用 Autoencoder (AE) 做為生成模型
2.1 生成模型 (Generative model) 簡介
2.2 Autoencoder 的運作原理
2.3 Autoencoder 的架構
2.4 Autoencoder 與 GAN 有何不同?
2.5 Autoencoder 的用途
2.6 「非監督式」與「自監督式」學習
2.6.1 舊招新用
2.6.2 用 Autoencoder 生成資料
2.6.3 VAE (Variational Autoencoder)
2.7 實例:寫程式實作 VAE
2.8 再論潛在空間
2.9 為何我們還是得用 GAN?
第 3 章 你的第一個 GAN:生成手寫數字
3.1 GAN 的基礎:對抗訓練
3.1.1 損失函數
3.1.2 訓練過程
3.2 生成器與鑑別器的目標差異
3.2.1 目標衝突
3.2.2 混淆矩陣 (confusion matrix)
3.3 GAN 的訓練程序
3.4 實例:生成手寫數字
3.4.1 匯入模組並設定模型輸入維度
3.4.2 實作生成器
3.4.3 實作鑑別器
3.4.4 建立並編譯訓練所需的模型
3.4.5 撰寫訓練用的函式
3.4.6 顯示生成的圖片
3.4.7 開始訓練模型
3.4.8 檢查結果
3.5 結語
第 4 章 深度卷積 GAN (DCGAN)
4.1 卷積神經網路 (CNN)
4.1.1 卷積濾鏡 (Convolutional filter)
4.1.2 將 CNN 的概念視覺化
4.2 DCGAN 簡史
4.3 批次正規化 (Batch normalization)
4.3.1 了解正規化
4.3.2 批次正規化計算
4.4 實例:用 DCGAN 生成手寫數字
4.4.1 匯入模組並設定模型輸入的維度
4.4.2 實作 DCGAN 的生成器
4.4.3 實作 DCGAN 的鑑別器
4.4.4 建立並運行 DCGAN
4.4.5 模型輸出
4.5 結語
第二篇 GAN 的進階課題
第 5 章 訓練 GAN 時所面臨的挑戰與解決之道
5.1 評估訓練成效的方法
5.1.1 各種可能的評估方法
5.1.2 起始分數 (IS)
5.1.3 Fréchet 初始距離 (FID)
5.2 訓練上的挑戰
5.2.1 逐步增加神經網路的深度
5.2.2 更改賽局的設計與評估方式
5.2.3 Min-Max GAN
5.2.4 非飽和 GAN (NS-GAN)
5.2.5 何時該結束訓練
5.2.6 Wasserstein GAN (WGAN)
5.3 賽局設計的重點整理
5.4 訓練 GAN 的實用技巧
5.4.1 將輸入正規化
5.4.2 批次正規化
5.4.3 梯度懲罰
5.4.4 給鑑別器更多的訓練
5.4.5 避免稀疏梯度
5.4.6 使用標籤平滑或增加標籤雜訊
第 6 章 漸進式 GAN (PGGAN)
6.1 於潛在空間中做插值
6.2 進展快速的 PGGAN
6.2.1 以漸進方式擴充圖層解析度
6.2.2 程式觀摩
6.2.3 小批次標準差
6.2.4 均等學習率
6.2.5 生成器的逐像素特徵正規化
6.3 PGGAN 的關鍵改良總結
6.4 TensorFlow Hub 入門
6.5 實際應用
第 7 章 半監督式 GAN (SGAN)
7.1 認識 SGAN
7.1.1 什麼是 SGAN?
7.1.2 SGAN 的輸入、輸出、與目標
7.1.3 SGAN 的訓練過程
7.1.4 SGAN 的訓練目標
7.2 實例:實作 SGAN
7.2.1 SGAN 的架構圖
7.2.2 行前說明
7.2.3 程式初始設置
7.2.4 準備資料集
7.2.5 設計生成器
7.2.6 設計鑑別器
7.2.7 建立並編譯模型
7.2.8 開始訓練
7.3 與全監督式分類器比較
7.4 結語
第 8 章 條件式 GAN (CGAN)
8.1 CGAN 的發展動機
8.2 CGAN 的原理與架構
8.2.1 CGAN 的生成器
8.2.2 CGAN 的鑑別器
8.2.3 總結表
8.2.4 架構圖
8.3 實例:實作 CGAN
8.3.1 行前說明
8.3.2 初始設置
8.3.3 設計生成器
8.3.4 設計鑑別器
8.3.5 建立並編譯模型
8.3.6 設計訓練迴圈
8.3.7 顯示樣本影像
8.3.8 實際開始訓練模型
8.3.9 檢視輸出結果:是否生成指定種類的資料
8.4 結語
第 9 章 CycleGAN
9.1 圖像轉譯
9.2 來回一致損失 (Cycle-consistency loss):先轉過去再轉回來
9.3 對抗損失 (Adversarial loss)
9.4 特質損失 (Identity loss)
9.5 CycleGAN 的架構
9.5.1 整體架構:CycleGAN 的 4 個神經網路
9.5.2 生成器的架構
9.5.3 鑑別器的架構
9.6 GAN 的物件導向設計
9.7 實例:實作 CycleGAN
9.7.1 建立 CycleGAN 的 4 個神經網路
9.7.2 建立生成器的 method
9.7.3 建立鑑別器的 method
9.7.4 訓練模型的 method
9.7.5 實際開始訓練
9.8 CycleGAN 的強化和應用
9.8.1 CycleGAN 加強版 (Augmented CycleGAN)
9.8.2 CycleGAN 的各種應用
第三篇 GAN 的實際應用及未來方向
第 10 章 對抗性樣本 (Adversarial example)
10.1 對抗性樣本的用途
10.2 深度學習的潛在弱點:容易被騙
10.3 訓練方法的善用與濫用
10.4 樣本中的訊號與雜訊
10.5 還不到絕望的時候
10.6 解鈴還須繫鈴人,該 GAN 出馬了
10.7 結語
第 11 章 GAN 的實際應用
11.1 GAN 在醫學方面的應用
11.1.1 用 GAN 提高診斷準確率
11.1.2 擴增訓練樣本的方法
11.1.3 應用的成果
11.2 GAN 在時尚方面的應用
11.2.1 用 GAN「設計」時尚
11.2.2 把 CGAN 用到時尚領域
11.2.3 創造符合個人偏好的新商品
11.2.4 針對個人偏好改良現有商品
11.3 結語
第 12 章 展望未來
12.1 GAN 的道德考量
12.2 GAN 的最新改良
12.2.1 RGAN (相對 GAN)
12.2.2 SAGAN (自我注意 GAN)
12.2.3 BigGAN
12.3 更多潛力 GAN 的參考資料
12.4 本書的回顧與結語
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【目錄】
中文版序
致謝
圖表目次
第一章 導論
金玉其外
對科技發展體制的探究
鍍金的鳥籠
本書章節概述
方法論說明
第二章 從勞動力到土地和技術
勞動力驅動的發展
土地驅動的發展
科技發展主義
國家統治技術的科學化
結語
第三章 轉向科技驅動的發展模式
鳥籠經濟科學化
激化的爭議
鞏固科技發展體制
科技驅動發展下的工具性體系
臺灣和南韓轉向科技驅動型的發展
結語
第四章 過時的資本和勞動力
淘汰過時者
大力整頓
苦苦掙扎的企業
工人
結語
第五章 機器人化
中國的機器人之夢
電子製造領域的機器人化
地方科技發展型國家
製造商:機器人之夢的願景與現實
工人:進步、焦慮和冷漠
工程師和技術人員:爬上社會流動的階梯
雖毒卻抗拒不了的新鳥
結語
第六章 大型科技企業的崛起
支持和寬容的政府
政府與科技巨頭的合作
跨越邊界的新鳥
新鳥的力量
與南韓、臺灣、美國的比較
結語
第七章 從工廠到平台
成長中的送餐平台
平台騎手
控制和管理的平台架構
從夢想到不滿和幻滅
矛盾的感受
結語
第八章 編碼精英
軟體工程師及其社會再生產的困難
勞動力市場
勞動控制和管理,以及加班文化
階級出身與勞資關係
政府、國家與發展
「不是我們的錯」
結語
第九章 重塑科技國家資本主義
觸動包容審慎的紅線
監管整頓行動
政府重塑鳥籠
培育下一代新鳥
結語
第十章 結論
「鍍金的鳥籠」中的秩序與矛盾
科技發展體制的比較
再探相關文獻
鍍金鳥籠的未來
方法論附錄
引用書目
索引
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【簡介】
台灣首本醫療漫畫:《醫院也瘋狂》於2013年11月出版第1集,是台灣第一部本土醫療漫畫,迄今出版14集,漫畫廣受各界好評,讓你一邊歡笑又一邊學習正確醫學知識。
衛教醫學知識:專業完整的醫療人員團隊擔任漫畫顧問,包括各科醫師、藥師、牙醫師、中醫師、護理師、復健師、職能治療師和心理師等,專業正確的醫療知識,讓《醫院也瘋狂》連續七年獲得「國家中小學優良課外讀物」。
爆笑吐槽歡樂:一則又一則爆笑又諷刺的四格漫畫,內容天馬行空、逗趣搞笑、關心時事、新奇有趣。
基層醫護心聲:用漫畫描繪台灣基層醫療人員的酸甜苦辣和心聲。
榮獲多項大獎:榮獲台灣漫畫最高榮譽「金漫獎」首獎、「文創之星」最佳人氣獎、「新北市動漫競賽優選」、「桃園文藝新星獎」、蟬聯多年「國家中小學優良課外讀物」等,並於日本東京國際動漫展、手塚治虫紀念館與東京中華學校參展交流,被日本譽為是「台灣的怪醫黑傑克」。作品亦於「法國安古蘭漫畫節」和「義大利波隆那兒童書展」參展,為台灣在國際間爭光。
十大傑出青年:作者雷亞老師於2016年榮獲台灣第54屆十大傑出青年,由總統親自接見鼓勵。
《醫院也瘋狂》系列漫畫是由林子堯醫師和兩元老師共同創作,過去曾榮獲台灣漫畫最高榮譽「金漫獎」首獎和連續七年「中小學優良課外讀物」,書中藉由爆笑的四格漫畫,描繪台灣醫師與護理師的酸甜苦辣與面對的挑戰和困難,也凸顯台灣現有醫療制度下,醫療基層的故事。漫畫爆笑有趣,又結合醫學知識、台灣文化和新聞時事為台灣基層醫療人員發聲,也期待能喚醒大家珍惜醫療資源的意識,改善台灣逐漸崩壞的醫療體系。
【目錄】
人物介紹
四格漫畫
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