道路千万条 安全第一条”，无证驾驶不仅是对自身安全的不负责，也是对道路上的车辆行人的不负责。
4月5日10时许，在浙江台州一路口发生一起小轿车碰撞行人的交通事故，男车主无法向交警提供驾驶证。
原来，该男子尚处于机动车驾驶证考试阶段，目前已经通过三个科目，科目四连续挑战了两次，均以失败告终，但他认为拿本只是时间问题。
今年3月他就迫不及待先购买了一辆现代小轿车，忍不住手痒开车上路了。结果当天驾车时与行人发生碰撞，事故造成行人受伤。
因无证驾驶，该男子被处以行政拘留十日、罚款1000元的处罚，还要承担事故的全部责任。
需要特别提醒大家的是，在驾校学习期间，虽然已经通过了全部的科目考试，但还没有取得驾照就驾驶机动车辆的，也属于无证驾驶。
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我通过公务员考试，共参加了两次考试。首 次考试自学备考，遗憾的是笔试环节未通过。尽管我在第 一次公考中竭尽全力，甚至辞职备考，但结果仍不如意。第二年，迫于家庭压力，我必须边工作边备考，有限的时间让我选择了报班备考。在选择培训班时，我经过了一番权衡。对于价格低廉的培训班，我担心教学质量不佳，可能会有受骗的风险；而对于价格较高的培训班，则
游戏大总管RodFergusson透露，《暗黑破坏神4》第二赛季可能需要进行两次直播才能完全展示其丰富内容。社区经理Adam表示，每次直播时长为2小时。开发团队为游戏做出了许多不同方面的改进，期待玩家能尽早看到他们的努力成果。
索尼证实今年早些时候遭遇了两次重大数据泄露，可能导致大量个人信息泄露。第一次数据泄露发生在今年5月28日，由Clop勒索软件集团通过MOVEitTransfer平台中的零日漏洞发起，该漏洞追踪编号为CVE-2023-34362，是个高危的SQL注入漏洞，可以远程执行任意代码。此次泄露发生在一台用于索尼娱乐、技术和服务业务内部测试的日本服务器上，该服务器现在已被下线，目前调查仍在继续当中。
陕西宝鸡一位男子睡觉前发现了几只小虫子，随意拍死后结果第二天身体多出红印。一开始以为是睡觉压出的红印，没想到伤口逐渐恶化溃烂并肿胀疼痛，愈发严重后就医被诊断为隐翅虫皮炎，这才发现拍死的是隐翅虫。可以将其吹飞或者剧烈甩动，之后可以用胶带粘住，或用纸巾包住，再扔掉。
快科技9月29日消息，今年中秋、国庆双节叠加，假期合体成为8天，很多人都有出行旅游和探亲计划，出门人数创历史新高。不仅是火车、高铁票非常难买，连自驾出行都非常困难。交管部门此前提醒，今年全社会跨区域人员流动量比去年同期日均增长58.8%，第一天就显示出来了威力。有网友晒视频称，自己回云南老家，开了5个小时只走了160公里，平均每小时开30多公里，离家�
快科技10月7日，愉快的中秋、国庆8天假期已经正式结束，接下来面临的就是调休加上一周的连上7天班，虽然今天是周六，但已经开始了调休上班。需要注意的是，今天很多iPhone用户吐槽自己的闹钟没有响，因为提前一天忘记设置闹钟苹果又没有工作日闹钟的选项，无法自动设定闹钟。除了节假日闹钟还有很多实用的功能iPhone上都有缺失，比如通话录音、应用分身、截图、长截图等，希望未来苹果能够弥补一些。
考过驾照的朋友都知道，科目一是道路交通基础规则考试，如果科目一都没掌握的话，驾车上路的话就是马路杀手”。10月4日，承德交警支队民警执勤时发现，一辆私家车经过环岛时逆行来，民警立即示意该车靠边停车接受检查。”最终，公安交管部门对驾驶人范某未取得驾驶证驾驶机动车和逆行的违法行为，进行了相应的处罚。
9月29日，中秋国庆假期正式开始，全国各地同时开启堵车模式”。有人为了避开出行高峰，特意提前出发，有的甚至提早了三天，结果依然被堵在路上，网友们纷纷调侃预判了别人的预判”。江苏长深高速惠州段、江苏沿海高速盐城段也分别达到了34公里、33公里。
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高考钉子户”梁实又要高考了，这已经是他的第28次了。有着高考最牛钉子户”称号的梁实开始备战2024年的全国高考，其相信明年涨个100多分没问题，目标还是重本。之前针对部分网友质疑高考是为了蹭热度时，梁实表示，高考以外的东西自己一概不懂，高考对自己言就是第一位。
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LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
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Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
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