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这个英文电子书阅读神器,你一定不知道! 在信息爆炸的时代,相信很多人都有这样的体验:专注做一件事变得越来越难。你可能随时会被弹出的窗口、通知提醒,甚至突然的灵感转移注意力。尤其是在读电子书的时候,这种情况尤为明显。如果你读纸质书,这种情况会少很多。今天我们主要讨论电子书的阅读体验。 以前,我在网上看一篇英文文章时,每次遇到不理解的单词或长句,就会打开多个浏览器页面去搜索查询。结果不知不觉中,阅读就被打断了,一篇文章可能耗时更久才能看完,甚至半途而废。 后来,我发现Mac自带的电子书阅读工具简直是个神器!它支持电子书内查询,自带的词典非常强大,不仅能解释单词的多种意思,还能提供中英文释义,甚至还能查询一些背景文化知识。此外,它还支持划重点、做笔记,并且可以汇总查看标记,甚至还能进行英文朗读!所有的这些功能都在阅读器内解决,不需要再跳转到其他地方,非常实用。 只要下载电子书的epub版,双击打开就能启动Mac自带的"图书"app。我一直用这个方法读比较深度的外刊文章,比如《经济学人》,体验非常好。 如果你还有其他好的阅读软件,欢迎分享哦!
如何查询自己的法定退休年龄? 大家好!最近关于延迟退休的话题可是热火朝天,尤其是9月份《关于实施渐进式延迟法定退休年龄的决定》一出来,大家都在关心自己到底什么时候退休。今天我就来给大家讲讲这个事儿,顺便教你们怎么查自己的法定退休年龄。 背景知识 首先,咱们得了解一下这个新政策。从2025年1月1日起,退休年龄会有所调整。具体来说: 男性:逐步提升至63岁退休。 女性工人身份:逐步提升至55岁退休。 女性干部身份:逐步提升至58岁退休。 如何查询自己的退休年龄? 其实很简单,大家可以通过官方计算器来查询。目前支X宝和微信的城市服务里都有社保功能,你可以直接在这些平台上查询。具体的操作步骤可以参考置顶的评论,里面有详细的说明。 小贴士 እ𘌦这些信息对大家有帮助,记得关注我,持续分享社保知识,一起退休呀!ꀀ
基金从业考试后必做的6件事,你知道吗? 很多考生以为考完基金从业就万事大吉了,其实不然。后续还有很多事情需要注意,否则可能会给基金从业资格证的领取带来麻烦。那么,考完基金从业后还有哪些事情呢?让我们一起来看看吧! 一、基金从业考试成绩查询及合格标准 基金从业资格考试采用百分制,60分及以上为合格分数线。成绩查询时间比较固定,一般在考试后的下周五进行。如果只通过了一科,下次只需要报考另一科即可。 二、打印基金从业考试成绩合格证诸 登录中国基金业协会网站,进入“从业人员管理”—“考试平台”—“考试成绩查询”窗口,查询并打印成绩合格证。打印时请注意:在浏览器工具的Internet选项中选中打印背景颜色和图像;在页面设置中去掉页眉和页脚;选择A4纸;页边距为8。 三、基金从业考试成绩有效期⏳ 如果通过科目一和科目二或科目一与科目三,或者通过单科,那么单科成绩有效期为四年。需要在四年内通过所在机构向基金业协会申请注册基金从业资格。超过四年未申请的,需重新参加考试,或补齐最近两年的后续培训学时后才能申请。 四、基金从业考试合格证与资格证的区别 基金从业资格成绩合格证不等于基金从业资格证书。合格证是单科或两科成绩合格的证明,而基金从业资格证书是从事基金行业的资格证书。 五、如何申请基金从业证书 通过两科后只能打印成绩合格证书,真正的基金从业资格证书需要在进入基金公司工作后,由公司向基金业协会进行注册申请。可以申请的机构包括基金管理人、商业银行(含在华外资法人银行)、证券公司、期货公司、保险机构、证券投资咨询机构、独立基金销售机构以及中国证监会认定的其他机构。 六、基金从业资格继续教育 注册基金从业资格后,可以参加基金业协会组织的面授或远程培训,并通过所在机构参加基金从业资格年检,年检免费。 希望这些信息能帮助你顺利完成基金从业考试后的各项事宜!
𘨶出户,轻松搞定证件照回执! 准备工具:电脑一台,任意证件照一张。 1️⃣ 打开浏览器,搜索“证件数码相册质量检测中心”,找到官方网站。 2️⃣ 注册并登录账号。 3️⃣ 点击“相片上传”按钮。 4️⃣ 进入上传界面,根据需要选择填写相关信息。 【相片规格说明: 轻松上传:适用于任意背景、任意尺寸的证件照,系统会自动调整剪裁,无需额外费用。 标准上传:根据具体需求自行剪裁,满足特定回执要求。】 5️⃣ 点击“相片查询”按钮,查看照片是否通过审核。 6️⃣ 支付1.5元费用。 7️⃣ 等待2分钟,轻松获取回执! 支持多种证件类型,包括社保、驾照等。 ᠨ𞤸传功能,系统自动调整,省时省力。 𘠤1.5元,告别动辄四五十元的传统回执服务。 立即体验,享受便捷的证件照回执服务!
婚前调查指南:8个实用方法,慎重使用! 恋爱结婚是人生中的大事,婚前对伴侣进行全面的了解非常重要。以下是一些普通人也能使用的调查方法,亲测有效,建议收藏备用。 𑠥𝥮𖦔🥊ᦜ务平台 用对象的手机登录支X宝,搜索“国家政务服务平台”。 려𘭥𝩫等教育学生信息网 查询对象的教育背景。 𘭥𝦉稡信息公开网 输入姓名和身份证,查询对象是否有被法院强制执行的债务。 ⠥𝥮𖤼业信用信息公示系统、企查查、企信宝等 查询对象的公司注册资金、实缴资金以及经营记录。 堥隥体检 进行常规体格检查和生殖器检查,确保婚后幸福。 裁判文书网、北大法宝、威科先行等案例数据库 查询对象是否有过犯罪记录、离婚诉讼以及特殊癖好。 𘭥𝤺银行征信中心 查询对象的征信报告、贷款信息、民事判决以及水电费缴纳情况。 颀袀碀栥登记注册簿 带上身份证、结婚对象身份证信息、申请书、真实性和保密性责任书等材料,查询是否有家庭暴力记录。 这些方法可以帮助你全面了解对象,但使用时请慎重,以免影响情侣关系。
浙大提出大知识模型:语言与知识的完美结合 背景 1️⃣ 历史上,大部分世界知识都是通过自然语言来描述、记录和传递的 2️⃣ 知识图谱通过图结构建模实体、概念及其关系,整合了自然语言描述和结构化知识 3️⃣ 语言模型(LLM)通过在神经网络中压缩海量文本知识,实现了对世界知识的参数化表示和处理 知识增强的语言模型 1️⃣ 知识增强:向训练语料中添加更结构化的知识有助于增强模型的推理能力 2️⃣ 引入结构的预训练:在预训练中增加结构约束可以提升模型效果 3️⃣ 含知识的提示词:提示词的复杂度与模型推理能力高度相关 4️⃣ 知识编辑:知识图谱(KG)中的关系可以实现对LLM知识的精确修改 5️⃣ 知识校准:KG可以为LLM生成反馈信号,校准其输出 大模型增强的知识库 1️⃣ LLM作为KG构建者:LLM的语言理解力和生成推理将知识提取推向新的高度 2️⃣ LLM作为KG控制器:LLM可以通过言语理解实现查询KG、回答问题等 3️⃣ 结构化知识预训练:特定的预训练机制可以更好地捕获结构化数据中的模式 4️⃣ LLM增强的符号推理:LLM的生成式推理与KG的符号推理实现互补 从语言模型到知识模型 1️⃣ 从语言模型中解耦世界知识:独立训练并维护知识存储组件以提高可解释性和可靠性 2️⃣ 利用结构化知识重新构建预训练:减小模型与人类认知之间的认知差距 3️⃣ 构建大规模常识模型:结合传统常识知识库和LLM的长处打造更强大的常识模型 4️⃣ 定义了五“A”原则,作为区分大模型和知识模型的关键特征 五A原则 1️⃣ 增强预训练(Augmented Pretraining):知识模型应在各种知识结构而不仅仅是词序列上进行训练 2️⃣ 真知识(Authentic Knowledge):知识模型应避免生成幻觉,提供可独立验证的真知识 3️⃣ 可解释推理(Accountable Reasoning):整个系统应支持可解释和可靠的推理过程 4️⃣ 广知识覆盖(Abundant Knowledge Coverage):整个系统应提供广泛的通用知识和领域知识 5️⃣ 价值导向(Aligned with Knowledge):整个系统应与人类价值和伦理高度一致
普星14pro开箱全攻略 楌 装检查:收到惠普星14pro后,先确认内外包装完整,内包装才是电脑哦!察是否有破损,然后打开检查保修卡等配件是否齐全。 细节检查:插口是否被使用过?触摸板和屏幕上有没有指纹?别忘了检查sn码是否与惠普公主号查询的一致! 机设置:联网时,用win+R打开命令窗口,输入命令查看任务管理器,检查网络连接是否被意外开启。 ᥱ幕检查:把亮度调到最大,去暗处查看是否有漏光。然后设置个性化背景为纯色,检查屏幕是否完美。寸 声音测试:用相机录视频检查摄像头和声音是否正常。䊊内存检查:在搜索栏搜系统,查看电脑基本信息,确保内存无误。使用心得:指纹识别可能有些小问题,但重新录入后OK啦!触摸屏和微软浏览器有时会卡顿,更新系统后问题解决。文档卡顿关机重启就好啦! 持续更新中...
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多头注意力RAG:解决复杂查询的新方案 标题:Multi-Head RAG: Solving Multi-Aspect Problems with LLMs 来源:arXiv, 2406.05085 ️文章简介 𘨃景:RAG通过将文档检索到LLM上下文中,提供更准确和相关的响应,但现有方案并不关注可能需要获取多个不同内容的文档查询。 𘨴本文提出了多头RAG(MRAG),旨在通过Transformer的多头注意力层的激活,作为检索多方面文档的键,提高了复杂查询的检索准确性。 𘧻论:实验表明,与标准RAG基线相比的相关性提高了20%。 重点思路 景知识 𘥽前RAG的设计是使用最后一层解码器块激活的嵌入 𘨿些方案不能适用于存在多个维度来回答的问题,这类问题需要在单个查询中组合不同的文档 AG方法论 𘦖背景:多头注意力可以捕获已处理数据的不同方面,因此也可以考虑将多头注意力部分的激活作为嵌入表示 𘥮现思路:使用最后一个注意力层的多个头部的激活向量作为嵌入 AG检索策略 𘦕𐦍备:对于h个注意力头,多维嵌入由h个单维嵌入组成,并为所有嵌入空间分配重要性分数 𘦟娯⦉稡:为每个嵌入空间单独应用传统的RAG检索,这会得到多个文本块列表 𘥤维数据检索:使用的投票策略,结合重要性分数,将所有块按照权重进行排序 分析总结 𘥈析了MRAG与其他基线方法(标准RAG和分割RAG)的比较结果,证明了MRAG在多方面问题上的优越性 𘍒AG可以与其他RAG方法无缝集成,以进一步提高RAG系统的性能 𘥈析了使用不同层的多头注意力嵌入的影响,发现最后的多头注意力表现最好 𘥈析了不同投票策略的影响,都不如当前MRAG的方式 ᤸꤺ点 本文的核心在于结合多头注意力机制,为多维度检索提供了高效的表征方式。
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