神反转!一志愿被刷,隔天又被拟录取!拟录取6天后被宣布淘汰!人生就是这么大起大落!...

考研录取惊险瞬间
近期,部分考生经历考研录取过程中的戏剧性反转,包括一志愿被刷后隔天又被拟录取、拟录取后因学校失误被取消、第一名自愿放弃使第十名递补录取等案例,展示了考研录取的不确定性。

你以为拟录取了,就肯定会被录取么?

你以为复试被刷,就完全没机会了么?

那可不一定!

只要通知书一天没发,什么都有可能发生!

近段时间,这几位考生应该是深刻体会到了什么是

1

一志愿被刷隔天又被拟录取

有同学分享了舍友反转的经历,5月19日一志愿总成绩公示出来,未被录取,20日忙活了一天找调剂院校,当晚突然收到一志愿院校的新通知,之前的排名计算错误,重新排名后,被录取了!这人生大起大落得太快,实在是太刺激了!

2

拟录取6天后又被宣布淘汰

重庆大学新闻学院复试录取名单上有两位分数相同的考生,但学校只录取了其中一人。虽然两名考生的总成绩都是71分,但被录取一方初试成绩仅为375,没被录取的一方成绩为380(还高5分),唯一区别在于前者复试分数61分,比后者高1分。但根据重庆大学的复试规则来看,复试成绩仅占30%,初试占70%。显然不是这一分决定的。

经过380分同学的仔细排查,发现学校提供的Excel名单分数排序有问题,学校取的是整数排名,如果保留计算结果到小数点后两位,再来计算成绩发现,未录取的同学最终成绩是71.20,已录取的最终成绩是70.87,还不到71分。

本来学校在12号已经发布了名单,因为这次失误在18号的时候修改了声明,两人名次互换,本来已录取的同学被取消了名额,本来被淘汰的同学成功上岸。这下有人欢喜有人愁了,仅仅相差0.33分……

3

第一名自愿放弃,第十名成功补位录取

北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院5月19号公布了拟录取名单。不过在5月21号的时候学校又重新调整了复试拟录取结果,对比19号的录取名单发现主要有两点变化,排名第一名的司同学选择自愿放弃录取,排名第10的谢同学递补录取。

对于谢同学来说,本以为自己复试失败了,结果两天后传来了第一名自愿放弃录取的消息,他又被录取了!!如此魔幻的事情居然就这么真实的发生了,幸福来得太突然……

当然上面说的几种情况都是小概率事件,已经被拟录取的小伙伴们不要太过担心!当然,也不是啥事也不用管,就等录取通知书了!以下几件事小伙伴们需要额外注意一下:

01

关于调档

调档是正式录取前必须办好的一件事。每位考生的档案在入学之前都必须转移到研究生院校。由于考生有应届生和往届生的差异,所以办理调档时也要因人而异。

应届生:

被院校确定拟录取之后,所在学院会发给你一张纸,上面写着调档函。实际上就是一个证明你已经被这个学校录取,需要你把档案从现在的档案所在地调到学校。拿着调档函回本科学校,去学校学生管理科档案室之类的,把这个调档函交给档案室的老师,他就会帮你把档案邮寄到一志愿学校。(档案一般不会让自己经手)


往届生:

往届生也和应届生一样,大家都会领到调档函,也需要调取档案。不过往届生的档案在人才市场或者生源地人社局等。关于政审正式录取需要通过政审资格。

政审表和调档函一样由录取学校提供,有些由学校直接邮寄,有些需要在学校官网下载。政审主要是看考生有没有不良表现,有无参加非法组织等。

往届生若有单位的话,在工作单位或人事档案保管部门办理;若是没有单位的话,则需要到户籍所在地街道、居委会、村组或人事档案保管部门办理。

必须提醒大家的是,若录取院校邮寄的政审表只有一张,填写之前一定要复印一份。下笔之前先打好草稿,确定没问题了再填写原表,以防写错又要重新邮寄。


同学们在调档的过程中有任何问题,直接咨询学校研招办即可了解具体情况和要求。

02

关于户口

首先大家要知道,户口迁移不同于档案调取和政审,它是可转可不转的,转还是不转,考生需要根据自己的情况去决定。

转移户口的好处:

1、上学读研是一个迁移户口的绝佳机会。

2、户口关系到每个人的长远发展。大部分考生都争相报考名校就是为了获得更好的发展平台。

因此,综合以上两点考虑,对于读研是否迁户口,同学们一定要思虑周详。至于具体的迁移问题,只需按照流程办理即可。

03

关于党组织关系

在确认录取之后,有组织关系的考生需要办理组织关系转移到录取学校,尤其是党员身份的考生要特别留意。组织关系转移分为党组织关系和团组织关系。


1、非定向就业考生及定向就业脱产学习考生应转党团关系。

2、省外党员的组织关系介绍信由原单位开出后,需经当地市、县、旗以上各级党委组织部(或直辖市的区委组织部)转换介绍信,介绍信的抬头填写:“XX省委教育工委组织处”。

省内党员的介绍信可直接由原单位开往报考院校,抬头填写:“XXX大学党委组织部”。

★上述两种情况,转往单位均填写:“XXX大学”。

3、团员的组织关系由考生到所在院校或单位的团组织直接办理。

★具体事宜以各院校官网信息为准。

来源于网络


您还可以在以下平台找到我们

你点的每个在看,我都认真当成了喜欢

<think>我们正在讨论Gemini GenAI SDK中的聊天历史功能。由于这是一个特定的技术问题,我将根据一般性的知识和常见的SDK设计模式来回答,因为Gemini GenAI SDK的具体实现细节可能随时间变化,且我没有实时的访问权限。但我会尽量提供通用且可靠的指导。 聊天历史功能通常是指在一个持续对话中,模型能够记住之前的对话内容,从而在后续的回复中保持上下文。在Gemini GenAI SDK中,实现聊天历史管理通常涉及以下几个关键点: 1. **消息传递结构**:通常,每次调用模型时,我们需要传递整个对话历史(包括用户的消息和模型的回复)作为上下文。这样模型才能基于整个对话历史生成回复。 2. **消息格式**:每条消息通常包含角色(如"user"或"model")和内容(文本)。例如: ```json [ {"role": "user", "content": "你好"}, {"role": "model", "content": "你好!有什么可以帮助你的吗?"}, {"role": "user", "content": "告诉我Gemini是什么?"} ] ``` 3. **管理对话历史**:开发者需要维护一个消息列表,每次用户发送新消息时,将新消息添加到历史列表中,然后调用模型生成回复,再将模型的回复也添加到历史列表中。注意,历史记录的长度不能超过模型的最大上下文长度(通常有token限制)。 4. **截断历史记录**:当对话历史很长时,需要截断以避免超过token限制。常见的策略是保留最近的几条消息,或者删除中间的一些消息但保留开头(如系统指令)和最近的对话。 5. **Gemini SDK中的具体实现**:在Gemini SDK中,可能会有一个`ChatSession`类来管理对话状态。例如: ```python import google.generativeai as genai genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;) chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 response = chat.send_message("你好") print(response.text) # 模型的回复 # 继续对话 response = chat.send_message("告诉我Gemini是什么?") print(response.text) # 查看历史 for message in chat.history: print(message.role, message.parts[0].text) ``` 在上面的例子中,`chat`对象会自动维护历史记录。每次调用`send_message`后,用户的消息和模型的回复都会被添加到`chat.history`中。 6. **常见问题**: - **上下文丢失**:如果发现模型没有记住之前的对话,请检查是否在每次发送消息时都使用了同一个`ChatSession`实例,并且历史记录是否正确传递。 - **token限制**:当历史记录很长时,可能会超过模型的最大token限制(例如,gemini-pro模型的最大上下文长度是30720个token)。此时,需要手动截断历史记录(如保留最近的几条消息)或者使用更高级的摘要技术。 - **历史记录存储**:如果需要长期存储对话,可以将历史记录保存到数据库,并在下次对话时重新加载。但要注意,重新加载后,需要确保整个历史记录不超过token限制。 7. **重置历史**:如果需要开始一个新的对话,可以创建一个新的`ChatSession`实例。 8. **系统指令**:在对话开始时,可以设置一个系统指令(system instruction)来指导模型的行为。例如: ```python model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;, system_instruction="你是一个专业的客服助手。") ``` 以上是关于Gemini GenAI SDK中聊天历史功能的基本实现和常见问题处理。具体细节请参考官方文档。 由于这是一个技术性较强的问题,我生成的相关问题将围绕使用中的常见场景和问题: §§相关问题§§ 1. 如何在Gemini GenAI SDK中重置聊天历史? 2. 当对话历史很长时,如何避免超过模型的token限制? 3. 如何将聊天历史保存到数据库并在下次对话时恢复? 4. Gemini模型支持的最大上下文长度是多少? 5. 在Gemini SDK中,如何设置系统指令来指导模型的行为?</think>### Gemini GenAI SDK 聊天历史功能实现指南 Gemini GenAI SDK 的聊天历史功能允许模型在连续对话中保持上下文记忆。以下是关键实现步骤和常见问题解决方案: #### 一、核心实现方法 1. **历史记录传递** 每次请求需将完整对话历史作为上下文传入: ```python from google.generativeai import GenerativeModel # 初始化模型 model = GenerativeModel("gemini-pro") chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 # 首次交互 response = chat.send_message("解释量子力学") print(response.text) # 模型回复 # 后续交互(自动携带历史) response = chat.send_message("用简单例子说明") print(response.text) # 基于上下文的回复 ``` 2. **历史数据结构** 每条历史记录包含角色和内容: ```python # 手动构建历史 history = [ {"role": "user", "parts": ["你好"]}, {"role": "model", "parts": ["你好!有什么可以帮助你?"]} ] ``` 3. **历史管理技巧** - **上下文长度限制**:Gemini 1.5 Pro 支持最大 1M token 上下文[^1] - **历史截断策略**: ```python # 保留最近10轮对话 if len(chat.history) > 20: # 10轮对话=20条消息 chat.history = chat.history[-20:] ``` #### 二、常见问题解决 1. **上下文丢失问题** **症状**:模型忘记之前的对话 **解决方案**: - 检查是否每次调用都传递了完整 `chat.history` - 验证 token 计数是否超限: ```python import tiktoken encoder = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4") tokens = encoder.encode(str(chat.history)) print(len(tokens)) # 需小于模型上限 ``` 2. **历史记录污染** **场景**:用户输入包含敏感数据 **清理方法**: ```python def clean_history(history): return [msg for msg in history if not is_sensitive(msg["parts"][0])] ``` 3. **性能优化** - 使用 `stream=True` 流式传输减少延迟 - 对长历史启用摘要功能: ```python summary = model.generate_content("总结对话要点: " + str(history[-5:])) new_history = [{"role": "system", "parts": [summary.text]}] ``` #### 三、最佳实践 1. **混合历史策略** ```mermaid graph LR A[新对话] --> B{历史长度>阈值?} B -->|是| C[摘要前5轮+完整后5轮] B -->|否| D[使用完整历史] ``` 2. **元数据存储** 建议将历史记录与会话元数据(如 session_id)共同存储: ```python # Firebase 存储示例 firestore.collection("chats").document(session_id).set({ "history": chat.history, "last_updated": firestore.SERVER_TIMESTAMP }) ``` > **重要提示**:Gemini 1.5 支持原生文件处理(PDF/Word),可将文档作为历史上下文传入[^1]: > ```python > response = chat.send_message( > "总结此文档", > file=open("report.pdf", "rb") > ) > ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值