透析教育、透析考研

大三学生,好多人开始准备考研了。然而考研背后你们又了解多少?我又了解多少?一个个看似壮志雄心的怀揣着梦想踏上了考研之路。曾经我也有着同样的打算,不过经过深思熟虑之后,我又重新调整了我的前进策略。

不同的人的考研目的不一样。大体分为:

1、逃避就业

2、为了更高的文凭,为了在hunting job 中提高竞争力,更好的薪资起点和待遇

3、本科时不喜欢自己的专业,通过考研考取自己心仪的专业

4、大家都考我也考

5、为了XX男/XX女,他/她考我也考

6、着实是想深入探究每一领域,深入学习,钻自己喜欢的

7、其他……

至于这些原因的分析,大家都不是犀利哥,应该都明白,可能也看过相关文章,有些人可能没有想通,那就让他们的思绪再飞一会儿……时间到了就明白了,还不明白就去撞墙吧。

我从本人考虑角度切入,从教育体制,社会分工,产业结构入手,做出可行性分析,先别神马都是浮云的,注意力集中,我又不是凤姐。看完再下你的定论。

这里就内地和香港的高校一块儿比较,来为我们的结论添加论据。当前形势下,香港高校学生平均就业率为more than 70%,内地为more than 30% (尽管各院校声称自己就业率百分之九十九点多多多,你我都是吃奶长大的,都明白是怎么回事,这里不再嗸述)。而研究生方面他们各院系招收仅10人以内,并且难度非常。而内地伴随而来的研究生扩招已经席卷而来,貌似只要报考,并服从调剂就有机会上研究生。为何一小小香港可以吸纳70%以上的毕业生,而内地却如此之地呢?这要从社会的产业结构说起。

中国不像美国,以服务业为主,而是制造业,这样的产业结构本身就无法吸纳过多的大学生;另外恢复高考以来,党中央不断号召要提高全民素质、尽快普及高等教育,致使各地先后纷纷建立高校,疯狂扩招,本来教育资源就不够,这样就更加剧了这一问题,最终的结果是,大学生泛滥,并且普遍质量不达标(不过还是要提出感谢,要不是扩招,我也赶不上这碗剩饭残羹,说不定以及汇入这汹涌澎湃的打工浪潮)。为了解决就业压力,缓解这一矛盾,政府的策略是:鼓励考研;大学生村官;服兵役……随之而来的就是考研异常积极,原本评判高校好坏的衡量标准中又多出了一条考研率;然后是公务员热,竞争超过考研;最后当兵也炒出了天价,学校光荣榜上又多了一栏—我系XX届光荣服兵役名单。最终,啃老的依旧啃老,拜金的还在拜金,神马也没有改变,逐渐变成了浮云,浮云越聚越多,鸭梨越长越大。

中国教育一直在追求学历,小学是为了考初中,初中为了考高中,高中为了考大学,渐渐的我们都习惯了,以为大学了就是为了考研,而我们都忘记了学习的本质、教育的本质,教育不是为了让学生考试,学习也不是单单为了找份好的工作。说什么专业不对口,都是借口,大学教育本身就是通才教育。专才教育是我们在专科时完成的。如果你还没有找到学习的乐趣,那么对你而言学习又意味着什么呢?哈哈别说是为了那几千块的奖学金,几千,几万,什么也改变不了。

问你一个问题:“你活着是为了什么?(你此时此刻为什么而存活?)”。如果你两分钟内都没有整理出你自己的确切的答案的话,你一定没有好好沈思过你的人生,你的规划,你的路,你存在的理由。“为了吃饭”、 “为了父母”、 “为了活着”……Oh dammit , I can say nothing to you . 你还是把我葬在那春天里吧。

那该做些什么?我不会劝你说喝点绿豆水就能治百病;不会骗你说Steven Jos只剩6周生命;也不会绑架你的电脑让你卸载360啊。因为某些事情要你自己去把握,人只能活一次,某些影响你人生的抉择一定要自己做,这才能证明你活过!就好比无聊时,AA就会劝我说:“做你想做的!”。对,做你想做的。要是连自己想做什么都不知道,那就坐下来好好想想,正如BB所说:“思想的深度决定成功的高度”。CC也曾说过:“为什么现在这么努力,因为小时候把牛吹大了”,哈哈,回忆一下你小时候吹的牛,说不定彷徨时会给你一个方向。不快乐时Jun说过:“存在就是一种快乐!”

“如果你不打算做一件事情,那就别开始;如果你开始了,即使天塌下来也要把它做成;如果你决定做某事,那就动手去做;不要受任何人,任何事的干扰”——《硅谷禁书》

“一件事现决定做不做,然后再去考虑怎么做,犹豫时是最浪费时间的。”——Jun总结自朋友教诲

one piece 中Luffy第一次碰到黑胡子时,黑胡子说过一句话:“人的梦想 是不会完结的”。What’s your real dream?

好了,你妈喊你回家吃饭了。不早了,赶紧洗洗睡吧,因为DD说过“中午不睡,下午崩溃……”

编者的话——“看后不认同鄙视我么?那就鄙视去吧!说自己的想法让别人鄙视去吧!哈哈,不过还是谢谢阅读……”

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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