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（申论风雨谈，高品质学习）【2016年河南省考】请深入理解“给定资料4”中黑体字“茶风就是作风”的含义，并联系实际，自选角度，自拟题目，写一篇议论文。

尝试：1、每周情绪日记平均打卡3次，分享情绪和源起，大部分做了练习的计划2、在拆书和赋能中不断地尝试和自己的过去或者负面经验相遇，看见、觉察、尝试解决的可能性。结果：在情绪日记的打卡中，和自己的歉疚、懊恼、烦躁等负面情绪相遇，尝试在一起、并且去理解他们，我会去可视化地探索它们的来源和诉求，层层抽丝剥茧，看到想要被尊重、信任的内心渴望，也看到想要站在对方的立场和角度更好的理解或者发生深层次的连接。给

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2.1比特币架构根据中本聪的论文“Bitcoin:APeer-to-PeerEle

请她吃顿饭要念叨很久，给她买礼物，花一百要说成三百，帮她做论文翻译，明明一小时就搞定了，非要说是熬了个通

数学推理能力是大语言模型（LLMs）抽象推理能力的一个重要体现。近年来，随着深度学习技术的不断进步，LLMs在数学推理任务上取得了显著的进展。从小学级别到高中级别的数学问题，通过链式推理（chain-of-thoughtreasoning）或程序式推理（program-of-thoughtreasoning），LLMs展现出了解决数学问题的潜力。这些模型的构建需要在数学语料上进行预训练，并在数学问

探索大型语言模型的上下文理解能力在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）领域，理解上下文是把握人类语言的关键。近年来，大语言模型（LLMs）在展示对语言的理解方面取得了令人瞩目的成就。然而，尽管LLMs在各种NLP领域的评估中表现出色，对它们理解上下文特征的语言能力的探究却相对有限。本文介绍了一个通过适配现有数据集来评估生成模型的上下文理解基准。该基准包括四个不

中静态文件访问方案1-直接拼接访问路径static目录下test_static.htmlviews.pyurls.py效果方案2-通过{%static%}标签访问静态文件test_static.html效果小结参考资料

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paper:https://arxiv.org/pdf/2306.08789.pdfcode:https://github.com/LCFractal/TGDT1.论文核心思想整合了粗粒度与细粒度检索，

3,看论文，

论文答辩上周已经结束，最后的实践考核也顺利通过，接下来通常是自主选择工作单位，老板先向史永波祝贺了博士顺利出站，然后对胡主任的病情简单地进行了判断，“如果出血部位在基底节，即便手术成功，将来依然会留有后遗症

学习网站：黑马程序员SpringCloud2021教程目录DSL语法索引库操作mapping属性创建索引库字段拷贝查询、删除、修改索引库文档操作新增文档查询、删除文档修改文档全量修改增量修改DSL文档语法小结

4.确定优秀领队和奖金获得者能否参加团建，目前只有高钰程、巩汝龙（晚到）可以参加，其余人有课/写论文/不在学校5.提交领队漏发工资总结:转变领队培养方式，希望有更多优秀的人被发现

ConferenceURL:https://www2020.thewebconf.org/全部论文下载链接:https://dl.acm.org/doi/proceedings/10.1145/3366423BestPaperPaperTitle

文章目录前言1、折线图（1）调整折线图：线条颜色和风格（2）调整折线图：坐标轴范围（3）折线图标签（4）额外内容：Matplotlib的坑2、散点图（1）使用plt.plot绘制散点图（2）使用plt.scatter绘制散点图（3）plot和scatter对比：性能提醒3、误差可视化连续误差4、密度和轮廓图三维可视化函数5、直方图、分桶和密度二维直方图和分桶6、自定义图标图例（1）选择设置图例的元

又睡到了六点五十，收拾洗漱，到了七点半，又来整理昨日复盘总结，上班时间忙里慌张，事情永远都做不完，今天在工作上带了点情绪，抱怨工作事情多，来了一件又一件，明天开始休假，今天把手上的工作处理交接了，休假想好好整论文

论文：https://arxiv.org/pdf/2402.00838.pdfWeightshttps://huggingface.co/allenai/OLMo-7BCodehttps://github.com

一、首先Activity布局中得有一个唤做androidx.navigation.fragment.NavHostFragment的，导航玩耍的destination就再这里刷刷切换android:name="androidx.navigation.fragment.NavHostFragment"和app:defaultNavHost="true"把系统后退按钮连接到NavHostFragmen

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今天是10月份最后一天，真的很有必要回顾一下自己走过的路，尤其是小结一下工作中的得失成败，这样有利于以后做得更好。10月份除去国庆长假和双休日，共有21个工作日，我请了一天假。

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MLP-mixer是最近很流行的一种网络结构，比起Transformer和CNN的节构笨重，MLP-mixer不仅节构简单，而且在图像识别方面表现优异。但是MLP-mixer在点云识别方面表现欠佳，PointMixer就是在保留了MLP-mixer优点的同时，还可以很好的处理点云问题。PointMixer可以很好的处理intra-set,inter-set,hierarchical-set的点云。

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还是论文的问题，刚刚在想之前已经投稿的论文，因为之前某方面没有的资料，最近几天已经有了。自己写的是综述，感觉这些文章会被较快的速度淘汰，辛苦写出来的没过几年价值就大打折扣。

摘要以往的预训练语言表示应用于下游任务时的策略有基于特征和微调两种。其中基于特征的方法如ELMo使用基于上下文的预训练词嵌入拼接特定于任务的架构；基于微调的方法如GPT使用未标记的文本进行预训练，并针对有监督的下游任务进行微调。但上述两种策略都使用从左到右的架构，每个token只能处理self-attention层中的前一个token，这种限制在将基于微调的方法应用于问答等token级任务时可能非

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