华为中外合办学历会被卡吗

一开始就看中小区环境了，结果根本没有详细了解过，脑门一热就租了，本以为自己挑的那个小区安静，结果住了一周就开始被各种噪音折磨。早上七点，对面的人才公寓楼就开始施工，可以打环保局电话投诉，但是根本没有用！！说是会配合调整施工时间，但是根本没有任何改变，甚至周末节假日都不休息！！牛马周末都没有赖床的权利谁懂！！只能戴耳塞睡觉，本来耳朵就容易发炎，更崩溃了。。。建议：租房前一定多次在不同时段去踩点，尤其注意早晚的噪音情况，不要只在中午或者晚上看房！

offer就和抢演唱会票一样，抢完第一波之后等回流了，大佬拿着再多意向书，最后也只能签一个，，越厉害的，拿的offer越多，且都是非线性增长的，只要上面的人释放完意向，紧接着链式反应，大家都会有有offer的，其实最难的不是offer，而是进入了公司，发现累的要死，很多同学进入了工作后，朋友圈就没有更新过了，所以大家在签约的时候一定要打听清楚！ 目前的重点还是先尽量投，尽量拿到！给大家详细聊一聊公司上班细节，大家可以评估下自己来了能否适应。智驾整体强度都比较大，因为基本都算初创公司，还没做到能躺着收钱的地步，凡事看两面，压力大但是能学到东西，不至于说每天干重复的东西么没有提示，工作时间10am...

离开学校之后才发现校园照片拍得很少，习惯于低头看路，以至于和校园有关的照片停留在入学和毕业那两段时间，很少静下心来好好看一眼校园，暑期有幸回了一趟校园，看到了绝美的天空，加上安静的校园，忍不住拍下了人生照片，非常喜欢这张照片，一直珍藏在收藏夹，偶尔看到还有莫名的心动，一下子就拉回了校园时代，拉回来拍照那天的场景，回味悠长。很喜欢照片后面的故事感，这是一张有故事有温度的照片。

一、RAG（检索增强生成）基础与优化方向RAG是一种结合检索与语言模型生成的技术，核心流程包括：数据收集：将数据分块、生成向量嵌入并存储到数据库；推理过程：根据用户查询检索相关文档，结合提示生成回答。文章提出RAG优化的4个关键方向：分块方法、嵌入模型、向量搜索策略、提示工程，并通过实验验证效果。二、4种优化策略及实验验证分块方法优化目标：平衡块大小，避免过小（丢失上下文）或过大（检索冗余）。实验：尝试“父文档检索器”，同时检索相关片段及其父文档以保留上下文，但结果显示性能下降（如上下文召回率降低），需进一步调整分块逻辑。嵌入模型选择对比：DPR（密集 Passage 检索模型）和Senten...