本人末流211，纯小白想学一个Java后端项目找实习大家有推荐吗

Week 1: 数据收集与探索性分析（NVDA）任务目标我们将围绕英伟达（NVIDIA, 股票代码：NVDA）开展量化研究。第一周的目标是掌握如何通过公开数据源获取金融数据，并对这些数据进行基础处理和可视化分析。一、数据来源通过 yfinance 与 pandas-datareader 获取以下数据：股票基本信息（名称、行业、市值等）日线行情数据（近5年）年度与季度财报资产负债表现金流量表二、数据预处理步骤将所有日期列转换为标准时间格式。清洗缺失数据：如部分列数据缺失严重则删除；少量缺失则使用均值填补。检查重复行，确保数据唯一性。类型统一（数值列转为float/int）。三、探索性数据分析（E...

选择考公（公务员）还是考研（研究生），取决于你的职业目标、个人兴趣、经济状况和长期规划。以下是一些对比建议一、核心差异对比1. 考公务员（考公）稳定性高：公务员工作稳定，福利待遇好（五险一金、补贴、退休保障），适合追求安稳生活的人。职业发展较固定：晋升速度较慢，体制内论资排辈现象普遍，适合能适应规则、擅长协调关系的人。竞争激烈：热门岗位报录比极高（如中央部委、发达地区岗位），需长期备考。工作内容较程式化：部分岗位事务性工作多，创新空间有限。适合人群：希望稳定，不愿频繁跳槽的人。对体制内工作感兴趣，愿意长期服务公共事务的人。家庭经济压力较小，能接受初期薪资一般的人。典型路径：进入政府机关、事业单位、国企等。适合法学、行政管理、汉语言文学等专业。2. 考研（读研）提升学历和竞争力：研究生学历在就业市场（尤其是国企、外企、高校、科研机构）更具优势。职业选择更广：可进入更高薪行业（如金融、互联网、咨询），或继续读博走学术路线。时间成本高：需2-3年全日制学习，部分专业学费较高（如MBA）。竞争压力大：名校热门专业（如计算机、金融）内卷严重，考研失败可能面临“学历贬值”。适合人群：希望进入高薪行业或技术岗位（如算法工程师、投行分析师）。对学术研究感兴趣，未来想进高校或科研机构的人。本科学校一般，想通过考研提升背景的人。典型路径：进入大厂、金融机构、科研单位，或继续深造读博。适合理工科（计算机、电子）、商科（金融、经济）、医学等专业。二、如何选择？1. 优先考公的情况✅ 目标明确想进体制内（如公务员、事业单位、国企）。✅ 家庭支持，经济压力小，能接受初期薪资一般。✅ 专业适合考公（如法学、汉语言、行政管理）。✅ 厌恶风险，希望稳定，不愿承受职场激烈竞争。2. 优先考研的情况✅ 想进高薪行业（如互联网、金融、咨询）。✅ 本科学校一般，需提升学历（如二本逆袭985）。✅ 专业需要深造（如医学、人工智能、学术科研）。✅ 能承受考研失败风险，或有明确读研后职业规划。三、折中方案1. 先考研再考公：研究生学历可报考更高层级岗位（如中央部委、省直机关）。部分省份“人才引进”政策对硕士更友好（免笔试、直接面试）。2. 在职研究生+考公：非全日制研究生不影响考公，且能提升竞争力。3. 考公后读非全硕士：体制内晋升时，学历仍是重要参考因素。四、现实建议考公要趁早：年龄限制（一般35岁以下）、应届生身份优势大。考研别盲目：如果只为逃避就业，可能毕业后面临更卷的求职市场。行业决定选择：法学、中文→优先考公；计算机、金融→优先考研。最终建议：如果你追求“铁饭碗”，直接考公；如果你想要“更高天花板”，先考研。如果两者都犹豫，可以同步准备（但需评估精力是否足够）。

在当前大模型产品快速演进的背景下，如何高效对比不同厂商的API能力、定价、性能表现等关键指标，成为开发者和企业选型时面临的重要问题。为此，幂简集成制作了一份覆盖模型规格、价格、性能对比、实际调用效果等多维度的完整对照表，帮助用户快速理解和判断各类主流大模型的核心差异。 本篇文章重点围绕 API产品参数表格 与 接口效果实测场景 两大维度，选取了 DeepSeek-V3 和通义千问-Max 两款主力模型进行对比分析。但如果你希望了解更全面的技术指标、FlagEval评测细节、定价模式、适用场景等内容，欢迎点此查看完整报告，获取一手数据支持。 API产品规格    规格 deepseek-V3 通...