近日，一份调查报告显示，“超六成专科生月薪低于5000元”，迅速成为热议话题。该调查还显示，月薪过万的专科毕业生不足5%。话题一出，不少网友表示，很多本科生月薪也不超过5000元。在职场上，学历固然是敲门砖，专科学历可能会让很多人起点相对较低，选择工作有所受限，但它不会
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职高女孩赵殷樱的励志故事在社交媒体上引起了广泛关注。这位女孩用九年的时间逆袭成为双一流大学研究生，展现了她不凡的毅力和努力。赵殷樱的故事激励着我们不断前行，无论遇到多大的困难和挑战，我们都应该坚定信念，勇往直前。
近日，职高女孩赵殷樱用9年逆袭成为双一流大学研究生，引发关注。2012年，赵殷樱的中考成绩并不理想，于是她进入了职业高中，从那时起，她就坚定了高考的目标，并且经历了两次高考，最终成功考入了专科。如果能够勇敢地面对困难，积极寻找解决问题的方法，那么就能够逐渐克服障碍，向梦想迈进。
学历的影响广泛而深远，它不仅是个人求职和职场晋升重要因素，同时，不同学历背景的用户群体在信贷需求方面也呈现出多元化特征。稍早前，数禾科技出品了《见微知著，洞见人生:还呗高等学历用户借贷行为洞察报告》(以下简称“《报告》”)。《报告》显示，还呗APP的专科用户进入社会的时间普遍早于本科用户，通常在25~ 30 岁之间迈入事业和家庭的快速发展期，其信贷�
网络上一则关于“公园内女生捡拾落花拍照遭大爷怒斥”的视频引发广泛关注。在春风拂面的周末午后，上海共青国家森林公园中，两位年轻女生正沉浸在拍照的乐趣中，却意外遭遇了一场风波。在享受自然之美的同时，我们也应该尊重并保护身边的生态环境，避免因误解引发不必要的冲突。
一个名叫李根的大学生从高考270分逆袭至考上研究生。李根高中时因贪玩只考了270分的情况，但在母亲的支持下，他决定复读并最终考入武汉铁路职业技术学院。李根的励志故事鼓舞人们勇敢面对挑战，并希望他的故事能给更多人带来改变的勇气。
在小红书平台，最近有很多人被一条推文破防了。起因是有博主@🍪Annie🍪怀念之前走丢的狗狗，就通过《以闪亮之名》游戏内的宠物系统，重新捏了一个几乎一模一样的狗狗陪伴自己。小秘密:玩《以闪亮之名》的宠物系统，你就会获得一个真正的宠物，聪明的人此刻已经打开了《以闪亮之名》。
近日，大学生李根的热辣滚烫”的逆袭故事引发了广泛关注。李根复读成功考入了武汉铁路职业技术学院，并通过专升本”考试顺利升入了武汉纺织大学。也会在面对挫折和失败时更加坚定，不会轻易放弃。
麦可思研究院最新发布的《中国2018-2022届大学毕业生培养质量跟踪评价蓝皮书》揭示了一个引人注目的现象：近年来，越来越多的大学应届毕业生不再将一线大城市作为唯一的就业目标是开始将视线投向小城市，掀起了一股回县城就业的新潮流。《蓝皮书》的跟踪统计数据显示，应届本科生毕业半年后在县城就业的比例显著上升，从2018届的20%增长至2022届的25%，增长幅度达到5个百分点。他们的就业满意度也从2018届的67%提升到了2022届的76%。
近日有温泉度假村为了吸引游客，在顾客不知情的情况下，把游客们正在泡温泉的画面进行直播。顾客可以通过维权保护自己。消费者可以要求侵权商家以停止侵害、消除影响、赔礼道歉、赔偿损失等方式承担责任。
继正新鸡排、华莱士、绝味鸭脖、蜜雪冰城、瑞幸咖啡、锅圈之后，又一个品牌宣布即将迈入万店大关。这是一个在一线城市很少听说的零食折扣店品牌——零食很忙。*应受访者要求，文中陈冲为化名。
BlogFox是一个可以从Youtube视频中自动转换成博客文章的工具。它使用Claude Opus模型生成高质量的博客文章，具有与人类写作无法区分的真实性和高度参与度。它还提供了自动生成内部和外部链接、生成高质量的博客图片、编辑文本等功能。通过与Youtube频道连接，可以将Youtube视频嵌入到最终博客中。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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