我们这么努力,也不过是为了成为普通____人文 / 我是谁家那小谁的日记

Codex接入国产大模型:DeepSeek与Qwen配置实战指南 如果你正在使用 Codex 这类代码辅助工具,但希望它能调用国产大模型,比如 DeepSeek 或 Qwen,那么这篇文章就是为你准备的。Codex 本身是一个强大的代码生成和补全引擎,但它的核心能力往往与特定的模型服务绑定。现在,通过官方或社区方案,我们可以让它“换芯”,接入我们更熟悉、更易获取的国产模型,从而在本地开发环境中获得更贴合需求的智能代码建议。 这篇文章的核心不是探讨哪个模型更强,而是提供一个清晰、可操作的“换引擎”实操指南。我们将重点关注如何将 Codex 的后端模型服务,从默认选项切换为 阅读详情

我没有皇城根下的家,也没有留过洋的爸妈。我只能要着牙拼命学习,在千军万马中挤破头,换来一个国内普通的大学,而我还要拼命努力,才能换来一个普通的人生。 




南方日报刊登了一条新闻,大意是说有个女孩子以她的成绩考入北大清华没问题。但她从小参加各种社会活动,深受曾留学法国的母亲“生命的意义在于体验最多而不是最好”影响,决定放弃高考,申请包括哥大在内的大学,并获得成功。新闻下面附上了一张那个女孩子的照片,还很清秀,于是这则新闻就获得大量转载,一片褒扬之声。我没有任何的仇富仇美仇优心理,不过在这条新闻下面我看到的最好的评论还是:我没有皇城根下的家,也没有留过洋的爸妈。我只能要着牙拼命学习,在千军万马中挤破头,换来一个国内普通的大学,而我还要拼命努力,才能换来一个普通的人生。但这条新闻把千万个我们这种普通家庭却从没放弃努力的孩子,当成了傻瓜。

在上海,复旦附中今年参加高考的不足100人,因还有400人不是保送就是出国;至于神一样的上外附中,今年的参考人数为:10。在北京,人大附中一直流传着一句话,平时不努力,长大上隔壁。高中时老师总喜欢教育学生,高考就是穿过千军万马去挤独木桥,挤不过的人就掉下去了。高考确实是独木桥,不过这座独木桥早就沦为平民阶层的生存法则,贵族们早就去玩别的游戏了。高考分数发布之后,又会是几家欢喜几家愁,又会是九百万个家庭的新一轮志愿忧虑,在人家毕业旅行是欧洲美洲还是大洋洲的纠结面前,这一切都显得那样单薄无力。

在之前我为实习去向不明而头疼的时候,一个红三代朋友突然在MSN上告诉我他在证监会银监会跟国开行之间不知道如何取舍。

在我沉迷于看演出看电影看话剧看演唱会的时候,一个过去傻大姐形象的朋友开始每天打扮得花枝招展不着宿舍,打听下才知道为了争取保研的时候和前男友复合了。

在我逛街醉酒数星星轧马路一个人出逃的时候,一个过去很好很好的朋友考证券考CPA考CCER忙得不亦乐乎,于是一个月一次的见面连越来越无话可谈。

在我刷豆瓣刷微博忙于跟人吵架吵不过就暗自神伤的时候,一个过去广撒网钓大鱼的朋友开始对男友黏得很紧不再若即若离,只因为男方家里答应出资把两个人一起送出国。

我们这群人,接受着最基础最基本的教育,走在最多人走的那条路上,却一直妄想着和这条路上的绝大多数人不一样,所以经常走着走着就到了岔路上。只是殊途同归,所有的岔路都通向同一个出口,我们却花费了更多的时间。而最让人唏嘘的是,其实一直以来,在别人的眼里,我们本就是一条路上的旅伴。我们经过那么多的努力,也不过就是为了成为别人眼中的普通人,也许还会是自己过去最讨厌的那种普通人。于是我们虽然拿着一样的工资,做着一样的事,有些人可以欣然自得地取悦老板,我们的幸福感却总是来自于某一句突然浮现在脑海的歌词、某一句突然触到泪点的对白和深夜电话那头的那个人。

我常说的是,我们的可替代性都太强了,没有什么事情是非你不可的。朋友要申请忙于写PS,前几天问我,你觉得你最大的优点是什么。事实上这个问题面试的时候也是经常被问到的,估计大家的答案来来去去就那么几个。那么,我真正的优点又是什么呢。我不知道。更准确的是,即使真的能够找到一项技能或者特质被我当成优点的话,很大的可能是下一秒我就又发现在这点上比我更强悍的人,那这个还算是我的优点么。我们能够真正找到强过这世上至少70%的人的东西么。我真的不知道。

昨晚不知怎的宿舍居然集体吐槽,宿舍那个GPA3.8的学霸说,过去学院那些关于国企民企外企的铺垫真是太多余了,到这个时候才发现有什么可纠结的,谁给的钱多就去哪呗,到哪不是听人使唤,到哪不是给人卖命,到哪不是拿那么一点钱。话糙理不糙。想想周围的很多人,努力挣扎了那么些年,拼命耀眼了那么多年,最后也会穿着西装套裙,衣冠楚楚地去挤地铁挤公交,在CBD的高楼里拥有小小的一张桌子,在远离CBD的老式居民区里拥有小小的一张床。

然后,就这样成为了一个普通人。



太好了,就想转下, 本文转至 http://soul.cn.yahoo.com/ypen/20120706/1160342.html
机器学习笔记(七)Boost算法(GDBT,AdaBoost,XGBoost)原理及实践 Boost(提升)算法介绍,包括GDBT,AdaBoost和XGBoost的原理及Python中的实践。 阅读详情

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sykent
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