（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。

『晨语问安1.17』“文明其精神，野蛮其体魄”，是毛爷爷于1917年在《新青年》发表的《体育之研究》论文中的节语，讲的是身体和思想要齐头并进，不可偏废。

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

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

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

模型参数量以7B为例，隐藏层为4086，attentionheads为32训练的token量为2.46T训练策略超参数在我们的硬件上优化训练吞吐量，同时最小化损失峰值和缓慢发散的风险来选择超参数损失峰值：在机器学习中，"损失峰值"通常指的是训练过程中损失函数的值突然增加到非常高的水平。这可能是由于各种原因引起的，包括但不限于超参数设置不当、模型架构问题、训练数据问题等。损失峰值的出现可能表明训练过

DotNetty适用于创建各种网络应用程序，如IoT(物联网)、游戏服务器以及消息传递系统等。

上午8:40到9:40看论文，9:45到10:00运动时间，10:00到11:15看论文。11:15到11:50玩哔哩哔哩。下午12:00吃午饭，12:30到13:00学习摄影技能。14:13-14:

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Word小技巧之妙用“F4”在Word文档中你是否还在烦恼如何快速统一图片大小和位置图文排版如何快速对齐单元格怎样快速合并等等问题面对众多的重复操作用好“F4”快捷键，一键搞定！统一图片大小当我们在Word中插入图片时，为了美观或者是为了满足其他要求，我们需要将插入的图片大小进行统一。如果只有一两张图片还好，我们可以一一设置。那如果有几十上百张图片呢？有了F4就不一样了，我们只需对第一张图片进行大

论文名称：PIM-tree:ASkew-resistantIndexforProcessing-in-Memory摘要当今的内存索引性能受到内存延迟/带宽瓶颈的限制。

ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations摘要基于提供的摘要，该论文的核心焦点是在对比学习领域提出的一个新框架——利用强数据增强的对比学习（ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations

论文解决了什么问题？提出了一个新的简单网络架构——transformer，仅仅是基于注意力机制，完全免去递推和卷积，使得神经网络训练地速度极大地提高。

原文：Losasso,Frank,FrédéricGibou,andRonFedkiw.“Simulatingwaterandsmokewithanoctreedatastructure.”Acmsiggraph2004papers.2004.457-462.引言这篇文章扩展了[Popinet2003]的工作，拓展到表面自由流，并且使得八叉树不受限制自适应网格划分的一个缺点是，它的模板不是均匀的，

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。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/654070149文章亮点：DenseFuturePredictionforAllAgent：将预测的结果也encode起来，用于平衡障碍物之间的预测结果。不过在infer的时候这一部分不会进行用数据集聚类获得query轨迹点（goal点）：将goal点也进行Transformer，并且让上一帧模型的结果用于下一帧的模型推理，可以使模型的推

一、背景本文研究了基于覆盖率的模糊测试中的历史驱动变异技术。之前的研究主要采用自适应变异策略或集成约束求解技术来探索触发独特路径和崩溃的测试用例，但它们缺乏对模糊测试历史的细粒度重用，即它们在不同的模糊测试试验之间很大程度上未能正确利用模糊测试历史。本文提出了一种轻量级且高效的概率字节定向模型（PBOM），以捕获来自试验历史的字节级变异策略，并因此有效地触发独特路径和崩溃。本文还提出了一种新的历史

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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

提出Transformer的那篇论文《AttentionisAllYouNeed》问世已经是六年前的事了。当初的8位论文作者有6人出自谷歌，但到现在大多也已转身寻找新的故事。

在之前的文章中，分享了Matlab笛卡尔坐标系的气泡图的绘制模板：进一步，再来分享一下极坐标气泡图。先来看一下成品效果：特别提示：本期内容『数据+代码』已上传资源群中，加群的朋友请自行下载。有需要的朋友可以关注同名公号【阿昆的科研日常】，后台回复关键词【绘图桶】查看加入方式。模板中最关键的部分内容：1.数据准备此部分主要是读取数据并初始化绘图参数。%读取数据loaddata.mat%初始化绘图参数

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他在1970年的一篇论文中首次描述了这个概念，并将其称为"Bloomfilter"。Bloom当时的目标是设计一种高效的数据结构，用于在大规模数据库中进行快速查询。他的主要思想是通

前几天分享一个AI案例：5行Python代码实现图像分割，近日就读到一篇德国基尔大学和哥廷根大学研究的论文：应用在养猪场的全景分割系统，就让我们一起品品。

方案一：以下是一段用于润色中文学术论文的指令,该指令可以生成一个表格,第一列是润色前,第二列是润色后,第三列是解释做了什么修改。

单点登录1.配置代理信息/*请求登陆的方法*/"/modelLogin": {  //本地服务接口地址，这是测试环境，正式环境需要更改下地址  target: "http://127.0.0.1:6776/xxx-auth/",  changeOrigin: true,  pathRewrite: {    "^/modelLogin": "",  },},//异步进行登录this.$store.

目录一、PWM概述二、PWM模块相关API三、接口调用实例四、PWMHDF驱动开发4.1、开发步骤(待续...)坚持就有收获一、PWM概述PWM（PulseWidthModulation）又叫脉冲宽度调制，它是通过对一系列脉冲的宽度进行调制，等效出所需要的波形（包含形状以及幅值），对模拟信号电平进行数字编码，也就是说通过调节占空比的变化来调节信号、能量等的变化。占空比就是指在一个周期内，信号处于高

StructuralSimilarity结构相似性，源自论文《ImageQualityAssessment:FromErrorVisibilitytoStructuralSimilarity》（图像质量评估

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论文引用如下：LiY,SunK,YaoQ,etal.Adual-optimizationwindspeedforecastingmodelbasedondeeplearningandimproveddungbeetleoptimizationalgorithm