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快科技4月22日,据央视新闻报道,铁路12306相关负责人接受采访时表示,铁路12306系统根据旅客提交的购票需求和余票情况来配售火车票,不存在纵容买长乘短”的情况。铁路车票分配的基本原则是统筹考虑便利沿线旅客群众购票出行和充分用好铁路运力资源,兼顾长短途出行需求。12306也曾多次回应此事,称不建议买长乘短”和买短乘长”,但受制于客运调度和系统算法,官�
近日,一段视频引发了网友的关注。一位阿姨拍摄了两位年轻人在卧铺车厢挂帘子不让一位70岁的老人坐的情景,引发了网友的围观和热议。在这种情况下,中国铁路12306客服表示:没有明确规定不能使用,在不妨碍其他乘客的情况下可以使用。
这两天,五一假期的出行购票话题成为热点,很多人称遭遇买票难”。第三方平台的付费光速抢票”抢票神器”等服务声称可以优先购票备受关注。请旅客一定要通过铁路官方渠道购票,认准铁路12306网站。
五一假期的车票销售已经启动,然,众多网友纷纷反映,车票一经开售便迅速售罄,候补选项也呈现灰色状态,抢票难度之大,几乎可与春运时期相提并论。就在这样的背景下,网络上出现了一种声音。通过选择适合的线路进行中转,往往比购买全程直达车票更为容易,且价格相差不大。
五一小长假来临,火车票一票难求再次成为关注焦点,大家为了买到票都挖空心思,甚至有人盯上了12306公众号。最近有多名网友称,向12306公众号发疯”一般发送大量求助信息,竟然成功买到了火车票。有网友一针见血地点评指出:这就是幸存者偏差。
坐高铁点外卖不花钱?打开铁路12306App,点击铁路会员”找到订餐积分”选项就能查看积分了:温馨提示:12306平台设置有截止下单时间,为了保证外卖及时送达,请旅客朋友至少在列车到站前1个小时下单预订高铁外卖。
五一假期车票已经开售,但不少网友反馈,开售后车票几乎秒没,候补也是灰色,抢票难度不亚于春运。有网友发帖爆料称,没买到车票的小伙伴,可以在12306微信公众号大量发疯留言,求购车票,有机会成功买票,甚至有网友晒出求票成功”攻略及详细过程。如果旅客未抢到假期车票,可以购买中转联程车票,选择适合的线路中转,比购买全程直达车票更为容易,且价格接近。
五一小长假火车票目前已经开售,由于经调休后有5天假期,许多人选择五一假期外出旅游,热门城市火车票十分抢手。词条#12306存钱#登上微博热搜,引发网友热议。若无满足旅客需求的席位,将在截止兑现时间自动终止兑现,用户主动终止或系统自动终止候补的,系统自动原额退还预付款。
网络上流传着一段视频,其内容引发了广大网友的关注和讨论。一位阿姨记录下了两位年轻人在卧铺车厢内挂起帘子,拒绝让一位70岁老人就座的情景。只要在不影响其他乘客的情况下,乘客们可以合理使用。
快科技5月6日消息,近期在一列从合肥开往太原的G3136高铁列车上发生了一起令人哑然的事件。一段视频显示,两名女性乘客因对遮光帘的使用产生分歧而发生争执,一个执意要拉开,另一个则相反。据同车厢的其他乘客所述,这两名女性来回拉扯遮光帘40分钟,最终列车员介入并将她们带离,主要是考虑到她们的行为可能会干扰到其他乘客。对此,12306客服表示,目前并没有明
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Chat GPT Side Bar是一个插件,可以在浏览网页时,在侧边栏展示Chat GPT。它提供了一系列功能,包括笔记、新闻、Google应用、加密货币跟踪、游戏集成等。你可以在浏览网页的同时使用Chat GPT,提高工作效率。
GPT Spreadsheets Visualization是一个工具,使用大型语言模型(如ChatGPT)自动探索数据、生成可视化和信息图表格。它可以与任何编程语言和可视化库一起使用,例如matplotlib、seaborn、altair、d3等,并与多个大型语言模型提供商(ChatGPT、PaLM、Cohere、Huggingface等)一起使用。它包括四个模块:摘要生成器、目标探索器、可视化生成器和信息图表格生成器。GPT Spreadsheets Visualization利用最先进的大型语言模型的语言建模和代码编写能力,实现了数据摘要、目标生成、可视化生成、信息图表格生成以及对现有可视化的操作、可视化解释、自动修复、推荐等核心自动化可视化功能。
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MistoLine是一个SDXL-ControlNet模型,能够适应任何类型的线条艺术输入,展示出高精度和出色的稳定性。它基于用户提供的线条艺术生成高质量图像,适用于手绘草图、不同ControlNet线条预处理器和模型生成的轮廓。MistoLine通过采用新颖的线条预处理算法(Anyline)和基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0的Unet模型的重新训练,以及在大型模型训练工程中的创新,展现出在复杂场景下超越现有ControlNet模型的细节恢复、提示对齐和稳定性的优越性能。
kan-gpt是一个基于PyTorch的Generative Pre-trained Transformers (GPTs) 实现,它利用Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 进行语言建模。该模型在文本生成任务中展现出了潜力,特别是在处理长距离依赖关系时。它的重要性在于为自然语言处理领域提供了一种新的模型架构,有助于提升语言模型的性能。