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这部剧普及了一个词：含权量。可以用公式来计算每个官职到底有多重要。

小径残雪

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132,120 次观看 • 1 年前 •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

10 条评论

散人誑語的头像

散人誑語1 年前

等式右边倒是加个括号再除啊，看得着急

🇺🇦漆黒廃暁阿咋🇺🇦 的头像

🇺🇦漆黒廃暁阿咋🇺🇦1 年前

说白了就是那个部门有钱，那个部门就有权，对吧😅

HJK 的头像

HJK1 年前

不就是所谓明升暗降吗

币安注册fan 的头像

币安注册fan1 年前

职级有含权量，出身有含赵量

john 的头像

john1 年前

这个儿子是刚刚领养的吗？成长在这样的环境什么事都装糊涂

Lotus 的头像

Lotus1 年前

中国人几千年都没把权利和权力分清楚，总结出来的都是垃圾和诡计。

刘恺恩的头像

刘恺恩1 年前

当年江泽民这个上海市委书记对李锐这个组织部常务副部长都是屁颠屁颠的。

Full Metal Rear Door 🚐 的头像

Full Metal Rear Door 🚐1 年前

@parknewroad

开云体育的头像

开云体育1 年前

支持支持支持!

ꅐꋫ꒒ꀗꂑꁹꁍ🐻 的头像

ꅐꋫ꒒ꀗꂑꁹꁍ🐻1 年前

一嘴爛牙的人都很能侃

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体制内看一个岗位，除了级别，还有个很重要的东西，叫做“职务含权量”。同样是正科级，分量可能差得非常远。比如一个普通局的正科级干部，和一个实权部门的科长，级别差不多，但手里能调动的资源却完全是两码事。再比如组织部管干部，人社部管编制和职称，财政部管钱，发改部管项目。有些岗位级别未必特别高，但每天接触的都是干部、资金、项目和指标，职务含权量自然就高。乡镇也是一样。一个乡镇党委书记，级别放到整个干部体系里并不算高，但一个乡镇的人、财、项目、资源都要经过他，实际影响力往往很强。所以体制内才经常出现“明升暗降”。级别升了，职务听起来更好听了，可手里的预算少了、人事权少了、项目少了，职务含权量反而降了。看一个岗位到底有没有分量，别只看他是处级还是科级。要看他管多少人，掌握多少预算，能碰多少项目，能决定多少事。这些东西加起来，才是一个岗位真正的“职务含权量”。

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查百万

116,613 次观看 • 22 天前

Google量子计算新突破：量子计算芯片 Willow 5 分钟完成传统计算机100亿亿亿年的计算最近大家都在关注 AI，也许没有注意到 Google 刚发布的量子计算芯片 Willow 想象一下，有一道数学题，就算用世界上最快的超级计算机来解，也需要计算100亿亿亿年。而Google的最新量子计算芯片Willow只用了5分钟就解决了。如果你对这个数字没有概念，这个时间比我们宇宙的年龄（138亿年）还要长得多！什么是量子计算？要理解这个突破，我们先来聊聊普通计算机和量子计算机的区别： - 普通计算机使用的是"比特"（位），就像一个开关，只能是开（1）或关（0）两种状态 - 量子计算机使用的是"量子比特"（量子位），它可以同时处于多个状态，这让计算能力呈指数级增长 Willow的突破性进展 Google的Willow芯片最大的突破在于解决了量子计算领域30年来的一个大难题。传统上，量子比特越多，计算错误就越多。但Willow通过创新的"逻辑量子位"设计，实现了相反的效果：随着量子比特的增加，错误反而会减少。这就像搭建了一个会自我纠错的超级计算系统。这对我们的生活意味着什么？虽然现在还不能期待在家里放一台量子电脑，但Willow的突破将在未来带来许多令人兴奋的应用： - 加速新药物的研发 - 设计更高效的电动车电池 - 优化城市交通流量 - 开发更安全的通信加密系统 - 提升人工智能的学习能力未来展望 Google预计在2030年左右可能会看到商用量子计算机。虽然还面临着提高运算精度、降低成本等挑战，但Willow的诞生就像是莱特兄弟的第一次飞行——它证明了"不可能"是可能的。这打开了一扇通向未来的大门，量子计算革命已经势不可挡。这次的突破，不仅仅是技术的进步，更预示着人类即将进入一个全新的计算时代。虽然距离普及还需要时间，但就像当年的第一台计算机一样，Willow 有可能会是未来量子计算机的开始。

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宝玉

131,605 次观看 • 1 年前

看这个电影都不是以剧情为重了。可以看到这部电影的画面，色彩作用都挺好。

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阿姨KK

919,137 次观看 • 4 个月前

有一个中共不敢公布的数据。所以这个数据到底是多少？

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真相傳媒

14,528 次观看 • 3 年前

这个太权威了，没有一个多余动作，每一个动作都有效👍🏻👍🏻👍🏻

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zgsdlcwcjd（当天回关💯💯如有特殊情况会私信回复的😉😉）

89,895 次观看 • 1 年前

这套英语入门课看来大家非常感兴趣，所以我专门录了一个视频，给大家讲解到底应该怎么去练，以及为什么这 850 个词必须要在句子中去习得。只有在句子中练习，你才能真正把这些词给用起来。为了覆盖这 850 个词，我一共用了 1746 个句子，并在此基础之上，将这些句子拆分成了 85 个场景做归类。这样大家练习起来会非常有节奏，也更轻松。在句乐部里面，你可以利用不同的难度设置来进一步降低学习门槛，同时配合“复习本”功能及时复习。大家一定要把它练成肌肉记忆，这样才能做到脱口而出。其实英语学习就是一个过程：重复，重复，再重复。

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阿崔cxr

27,716 次观看 • 4 个月前

这到底是什么工具？以后看直播真得留个心眼了。这玩意要是普及，那还得了……

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工匠｜iAn

115,665 次观看 • 15 天前

原来短剧是这样拍的，导演说一句，演员学一句，这样的好处就是演员可以不用背台词了，将一部需要1个月时间准备拍摄的剧，3天就全部拍完！太卷了！

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番茄大叔🇨🇳

143,649 次观看 • 2 个月前

罗翔评论某留学生在美国恶意刷了一百多万的信用卡然后逃回国事件！给大家普及一点法律知识，一个人在A国犯了法，然后逃到B国，即使A国和B国之间没有任何引渡协议，B国在以下两种情况下，可以审判这个人： 1，属人管辖权如果这个人是B国的公民, 这个人无论在哪个国家犯了罪，只要B国也承认这个罪, 那么B国就可以审判这个人。根据罗翔，恶意盗刷信用卡很明显在中国也是犯罪的，甚至还有可能是刑法。 2，普遍管辖权即使这个人不是B国的公民，如果这个人犯了极为严重的罪行，例如说，反人类罪战争罪等，那么B国同样可以依据普遍管辖权审判这个人。所以这个中国留学生，理论上只有跑到跟美国没有引渡协议的第三国，才没有属人管辖权和普遍管辖权，才有可能逃脱被审判。但是还有国际刑警全球红色通缉令这个说法，这个不需要属人管辖权！

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蔡子博士Chris

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深度使用ox alpha，用了1Btoken ，这其中有一部分做了一个游戏我的评价是可以散了，这个模型不能用来生产，如果你有Grok 4.6、K3级别的模型，不需要用这个模型请大家欣赏用ox alpha + 多workflow agent做了一天半的游戏：

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lifcc

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感觉用ai可以重写整个剧情了，但是没有金庸，ai还能创作出这样一个武侠世界吗？

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Gavinly

156,792 次观看 • 7 个月前

讽刺的是国内这么多work 、办公类 agent ，应该还没有一家能做到像claude tag这样吧，说白了还是有些地方没想通衡量一个work 类agent 最重要的一个点就是能否在一起work，重点从来不是每个人一个客户端视频我加了中文字幕，分享给大家，可以看看 Claude Tag 具体怎么配合团队干活

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岚叔

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找到一个抖音快速起号的方式，通过Rap的形式进行科普，3个月28个视频涨了100万粉丝！更重要的是，我找到了使用AI可以100%复刻的工作流，而且质量非常高！需要的朋友转发+评论：“科普” 我私信给你。

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Shellming_dev | 3min.top AI 读书

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到底用哪个部位想出来这么莫名其妙的剧情😰

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Li Mengbai

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我的微信终于灰度到这个功能了。重要的群聊消息终于不怕错过了。微信群聊消息终于可以直接一键转发给 workbuddy了。这样你可以每次转发群消息100条，一个群一天顶多几百条了，而且可以批量选择几次就可以转发完毕。然后你在 WorkBuddy 中就可以对今天所有聊天记录进行过滤，把垃圾消息、无用的闲聊等等过滤掉。这样你有一些重要的比如工作群、学习群、AI行情群，把它交给 workbuddy，然后可以把重要信息保存到个人的md文件、知识库、多维表格等等重要的地方，不怕信息遗漏了，想用的时候有地方可以直接去查询。可以一起来看一下视频到底该如何操作。另外如果你有更重要的消息要处理，也可以接入这个GPT-6-Astra 模型试试看。新用户19.9元人民币，就能体验大致100美元的额度。我亲身体验非常不错。有兴趣的可以试试看。

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AI少年

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了解我的友友应该知道，我一直没有用 Cursor 还有 Claude code 我算是见证 TRAE 一路走来的那个人这下好了，Trae 2.0 整了个大活 “SOLO mode” 你可以理解为一个可以操控所有编程工具的Agent 终端、文档、IDE、部署、浏览器（预览）以及其他的开发全流程，Trae 一个就够了，我会继续分享使用体验

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Jackywine

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没有工作怎么缴纳社保？去哪缴纳？自己怎么交最划算？交哪个档位以后领取的养老金多？医保要到底要怎么用？生病了去医院可以报销多少钱？今天用一条视频全部给你讲清楚了💡

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墓碑科技

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大家一直要求的剧情回放功能做好了！这个功能跟EMP的类似，不过因为两个游戏在底层上有很多设置不一样，所以移植过来需要在很多细节上进行适配，不过总算做好了！

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