【调剂】赣南师范大学2021年研究生招生调剂信息

点击文末的阅读原文或者公众号界面左下角的调剂信息或者公众号回复“调剂”是计算机/软件等专业的所有调剂信息集合,会一直更新的。

2021年全国硕士研究生招生考试初试成绩已经发布,参照历年国家分数线,预计2021年我校部分专业存在缺口,具体见附件一。最终接收调剂考生的专业情况将在今年国家线公布之后确定并公布。

我校全日制专业学位可以接受符合“退役大学生士兵”计划条件、符合国家调剂政策且符合我校接收“退役大学生士兵”计划的调剂考生复试的初试成绩基本要求的调剂考生。

一、调剂考生的基本要求

1.符合调入专业的报考条件。

2.初试成绩符合第一志愿报考专业在A类地区的《全国初试成绩基本要求》且满足调入专业在A类地区的《全国初试成绩基本要求》。

3.调入专业与第一志愿报考专业相同或相近,应在同一学科门类范围内。

4.初试科目与调入专业初试科目相同或相近,其中初试全国统一命题科目应与调入专业全国统一命题科目相同。

、调剂奖助政策

调剂考生可享受以下奖助政策:优秀新生奖学金、学业奖学金、国家助学金、国家奖学金、省政府奖学金、各类社会奖学金、研究生“三助”助学奖等。

奖助学金类别

奖励标准

说明

优秀新生奖学金

特等奖学金:学术学位研究生2万元;专业学位研究生1.5万元

新生奖学金在新生入学报到注册并取得学籍后核发,分两学年发放。第一、二学年各发放50%。详细规定见《赣南师范大学硕士研究生优秀新生奖学金实施细则(暂行)》

一等奖学金:学术学位研究生1.6万元;专业学位研究生1.1万元

二等奖学金:学术学位研究生1.2万元;专业学位研究生0.7万元

学业奖学金

0.8万元

全日制研究生,40%比例

国家助学金

0.6万元/年

全日制非定向硕士研究生,100%覆盖

国家奖学金

2万元

详见《赣南师范大学研究生国家奖学金、江西省政府研究生奖学金评审办法(修订)》

省政府奖学金

1万元

详见《赣南师范大学研究生国家奖学金、江西省政府研究生奖学金评审办法(修订)》

培养业务费

0.45万元-0.5万元

全日制工科类、艺术类0.5万元/人,其它类0.45万元/人。详见《赣南师范大学硕士研究生培养业务费使用管理办法(修订)》

各类社会奖学金

0.2万元-1万元不等

惠济奖学金、南海奋进奖学金等

“三助”岗位

0.03万元-0.08万元/月

学校设立招聘岗位,研究生主动申请

注:优秀新生奖学金奖励办法及标准按《赣南师范大学硕士研究生优秀新生奖学金实施细则(暂行)》执行。其他奖项具体评选对象、评选条件等根据录取当年上级部门和学校有关政策规定执行。

、学制与学习年限

学校研究生基本学制为3年,实行弹性学制,学习年限2至5年。

、联系方式

联系电话:0797-8393666

研究生院网址:http://yjs.gnnu.cn/

其他

1.预计国家调剂服务系统在国家线公布后一周左右正式开通,考生通过国家调剂服务系统填报我校。未通过国家调剂服务系统的调剂无效。我校不提供预调剂服务。

2.我校接收调剂考生专业信息以正式发布的调剂公告为准,请考生密切关注。

  

赣南师范大学研究生院

                                  2021年3月9日

 

附件一:

赣南师范大学2021年硕士研究生拟调剂专业信息

序号

学院名称

专业代码

专业名称

001

文学院

050100

中国语言文学

135103

戏曲

002

新闻与传播学院

040110

教育技术学

050300

新闻传播学

045114

现代教育技术

003

马克思主义学院

035101

法律(非法学)

035102

法律(法学)

004

历史文化与旅游学院

030300

社会学

060300

世界史

035200

社会工作

125400

旅游管理

005

外国语学院

055101

英语笔译

006

教育科学学院

040100

教育学

040200

心理学

045101

教育管理

045116

心理健康教育

007

数学计算机科学学院

070100

数学

081100

控制科学与工程

085400

电子信息

008

物理与电子信息学院

080900

电子科学与技术

081100

控制科学与工程

045105

学科教学(物理)

085400

电子信息

009

化学化工学院

081700

化学工程与技术

010

脐橙学院

(生命科学学院)

090200

园艺学

045107

学科教学(生物)

085400

电子信息

011

地理与环境工程学院

0303Z1

社会文化地理与规划

070300

化学

045110

学科教学(地理)

012

经济管理学院

025100

金融

013

音乐学院

0303Z2

区域音乐与舞蹈文化

135103

戏曲

135101

艺术硕士(音乐)

135106

艺术硕士(舞蹈)

045111

学科教学(音乐)

014

美术学院

130400

美术学

015

体育学院

045112

学科教学(体育)

016

中科院华南植物园 (与我校联合培养)

090200

园艺学

信息来源网址:

http://yjs.gnnu.cn/2f/0c/c4963a77580/page.htm

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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") > ) > ```
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