完善的意思(完善和完整的区别)
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2023-12-01
430
1. 完善的意思,完善和完整的区别?
读音不同,含义不同,用法不同。
完善:①齐备而良好:设施~。②完好;无缺损。③趋于完美。
例句:我国的法律法规是随着社会主义建设而不断发展,完善的,绝不是一成不变的。
完整:具有或保持着应有的各部分,没有损坏或残缺:~的标本|结构~。
例句:我们写文章要做到前后统一,首尾相应,才能使文章结构完整。
2. 护照在香港出境时被出境官手写了一个「DT」?
我来说一说我自己真实的经历,有一次从国外回来入境香港,是持护照入境香港的,在香港待了6天左右,我在网络上查了一下,在香港持护照过境澳门是不是可以通行?当时查的结果是可以通行。
然后我就拿着护照直接从香港买了船票去澳门,结果就出现了你发生的这种问题,因为当时我身上没有带港澳通行证,所以到了澳门海关的时候,被海关的工作人员留下来了,他说像我这种情况不能从香港直接入境澳门,因为从境外回来香港和澳门只能选择一个作为过境城市,如果我入境澳门必须要港澳通行证。
我和你的情况不同的是,我的护照上没有被打上DT字样,只是海关人员帮我买了一张回香港的船票,本来去澳门的旅行计划就变成了港澳坐船一日游。
当时同时从香港入境澳门被海关截留的还有一位和我同船的香港人,澳门海关给他的拒绝入境理由让我觉得匪夷所思,澳门海关觉得他的香港身份证有些老旧,所以拒绝他入境澳门,所以跟他对比我算是比较幸运的。
但是像你的情况,在护照上打上DT的字样,其实确实不太好,以后尽量要避免这种状况,最好同时带上你的港澳通行证。像我出境的话,所有的证件我都带齐港澳通行证、身份证、还有护照一个证都不少。
并且有些时候大陆的身份证在国外也是有用的,比如说在某些国家租车的时候,你可以不用押现金直接压你的身份证,你同样还可以拿着你的护照去做其他的事情,这样就会比较省事儿,所以出门在外尤其是到国门以外,尽量把证件带齐,该有的都得有。
3. 智能的定义是什么?
1.什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence):它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出,当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考,让机器拥有智能。时至今日,人工智能的内涵已经大大扩展,是一门交叉学科。2.人工智能的层次结构
基础设施层:回顾人工智能发展史,每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起,80年代计算机的普及,90年代计算机运算速度和存储量的增加,互联网兴起带来的电子化,均产生了较大的推动作用。到21世纪,大规模集群的出现,大数据的积累,GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升,促成了深度学习的诞生,点燃了人工智能的爆**潮,其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。算法层:机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息,而深度学习作为机器学习的一个子集,相比于其他学习方法,使用了更多的参数、模型也更复杂,从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。计算机视觉:计算机视觉的历史可以追溯到1966年,人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中,要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么,这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法,即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外,也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。语音处理:让机器学会“听”和“说”,实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“Radio Rex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器,第一个真正基于语音识别系统出现在1952年,AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统,能够识别10个英文数字,正确率高达98%。比如Apple Siri,Echo等。自然语言处理:人类的日常社会活动中,语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言,能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应,被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。规划决策系统:人工智能规划决策系统的发展,一度是以棋类游戏为载体的。比如,AlphaGo战胜李世石,Master对顶级选手取得60连胜,机器人,无人车。3. 人工智能应用场景
3.1. 语音处理
• 语音处理主要是自动且准确的转录人类的语音。一个完整的语音处理系统,包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理以及后期的语音合成。– 前端处理:说话人声检测,回声消除,唤醒词识别,麦克风阵列处理,语音增强等。– 语音识别:特征提取,模型自适应,声学模型,语言模型,动态解码等。– 语义识别和对话管理:更多属于自然语言处理的范畴。– 语音合成:文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。• 应用:包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。• 未来:真正做到像正常人类一样,与他人流畅沟通,自由交流,还有待时日。3.2. 计算机视觉
• 计算机视觉指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力,包含图像处理、识别检测、分析理解等技术。– 图像处理:去噪声、去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。– 图像识别:过程包括图像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配,可以用来处理分类、定位、检测、分割问题等。– 图像理解:本质是图像与文本间的交互,可用来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。• 应用:– 医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。– 在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。– 在购物方面,消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多信息。• 未来:计算机视觉有望进入自主理解、分析决策的高级阶段,真正赋予机器“看”的能力,在无人车、智能家居等场景发挥更大的价值。3.3. 自然语言处理
• 自然语言处理的几个核心环节:知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等,也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。– 知识图谱:基于语义层面对知识进行组织后得到的结构化结果。– 对话管理:包含闲聊、问答、任务驱动型对话。– 机器翻译:由传统的PBMT方法到Google的GNMT,流畅度与正确率大幅提升。• 应用:搜索引擎、对话机器人、机器翻译、甚至高考机器人、办公智能秘书。4. AI、机器学习、深度学习的关系
4.1. 人工智能四要素
1) 数据如今这个时代,无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化,大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用,就需要进行大量的预处理过程。2) 算法主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展,近年来因为深度学习的发展到了高潮。3) 算力人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算,一般来说,GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化,再次提升了GPU的计算性能,有利于加速神经网络的计算。如:cuDNN具有可定制的数据布局,支持四维张量的灵活维度排序,跨步和子区域,用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算,同时减少了内存,大大提升了神经网络的性能。4) 场景人工智能经典的应用场景包括:用户画像分析基于信用评分的风险控制欺诈检测智能投顾智能审核智能客服机器人机器翻译人脸识别4.2. 三者关系简述
人工智能:是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。机器学习:专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一,任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。深度学习:源于人工神经网络的研究,含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。4. atm机提示资料不完善是什么意思?
感谢诚邀,我在银行工作多年,我简单回答一下这个问题吧!
就是说您在银行预留的个人信息不完善,之前各家银行都在补录个人信息,这主要是人民银行监管要求:
只要及时补录职业、性别、住址、固定电话等信息。
以上!
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如果您想了解更多,请关注我的个人微信公众号:邓行长,(ID:Dhangzhang)
5. 富士康一个线长的年终奖真的能顶一个员工半年的工资吗?
虽然没有去过富士康,但明确的告诉你,线长的年终奖不可能比员工的半年工资高,最多与员工两个月的基本底薪差不多.
线长的职位
线长与军队的排长差不多,是最末端的管理人员,管理的人数在10-40个之间,下面有几个多能工可以协助他,而他的上级是组长,管理者2-3个线长.
线长的薪资
现在富士康员工的底薪是2000元/月(地区不一样,上下会浮动200元左右),线长的薪资应该是2200+300(管理津贴)+职位津贴,应该落在2800-3500元之间,比员工要高一些!
年终奖发放方式
富士康属于原料加工厂和代工工厂,拥有上百万的员工和基层管理者,它的年终奖不可能与互联网公司相比.总公司财务根据,每个厂区的盈利状况,划分奖金总金额给厂区,然后分到工厂,分到各部门.他有一个规则执行,各HR会监督,避免有人中饱私囊.也导致每个人的年终奖差异不会太大.
线长的年终奖具体金额,根据绩效评定会有不同,台资企业都使用A+,A,B,C,D这5个等级.依照基本工资为基数,A+是150%,A是120%,B是100%,C是75%,D是50%.
我们用3000元基本工资为例,绩效A+的线长可以拿到4500元的年终奖,A有3600元,B有3000元,C有2250元,D只有1500元.当然主管会做微调,但不会超出HR设置的范围.
综上:绩效靠前的线长,年终奖是普通员工的两个月基本工资.
6. 永远不满仓和满仓有啥区别?
对于股票市场的投资者而言,你只要你随便问一个投资者,你现在手中股票的仓位情况,绝大部分任何时候你得到的答案都是已经满仓或者重仓。而且,还经常出现满仓或者重仓大幅度亏损或者长期被套的情况。以至于后边有好的股票、好的机会都无法操作,白白错失了机会。
这时你再去问他如果当时你没有满仓操作,现在手里还留有部分仓位,那么结局会不会又是另一个样呢。或许吧,但是要是赚钱了呢,如果我仓位太小资金少了是不是也赚不了多少钱呢,他这样回道。其实,他这么说也确实没错啦,资本市场本身玩的就是金钱的游戏,有赢有输,风险与收益同在。
接下来我们就针对这两种情况具体分析下:
满仓与不满仓的盈亏比较那么我们先来举个简单例子,好好比较一下。我们以100万资金为例,A、B两位投资者都有100万的总仓位,并且两人同时买入同一支股票。只不过他俩的差别在于A满仓100资金买入,而B以半仓50万的资金买入,假设他俩的成本价都一样都是10元整的价位,一分不差。
若买入后该股开始盈利,若上涨1个点,A获利1万、资产升值为101万,B获利0.5万、资产升值为100.5万;若上涨5个点,A获利5万、资产升值为105万,B获利2.5万、资产升值为102.5万;若上涨10个点,A获利10万、资产升值为110万,B获利5万、资产升值为105万。
若买入后该股开始亏损,若下跌1个点,A亏损1万、资产贬值为99万,B亏损0.5万、资产贬值为99.5万;若下跌5个点,A亏损5万、资产贬值为95万,B亏损2.5万、资产贬值为97.5万;若下跌10个点,A亏损10万、资产贬值为90万,B亏损5万、资产贬值为95万。
由上面的两组数据得出,在盈利的情况下同样的涨幅条件下,确实买入的仓位越大其获利的利润越多;但是若是买入后股票下跌出现亏损的情况在同样的跌幅条件下,买入的仓位也大其亏损的幅度也就越大。由此得出结论:其实赚钱盈利的多少与买入本金的多少成正相关,而亏损的多少也同样与买入本金的多少成正相关。换句话来讲,你要想在股票市场赚钱,最主要的还是你买入股票后该股票能上涨使成功你获利出局的概率的大小有关,这也就是我们平时所谓的选股的成功率。
所以,满仓与不满仓的区别归根结底就是同样条件下盈利与亏损的幅度的变化导致资金的变化情况的不同。即同等条件下买入同样的股票获利则满仓的资产增值最大,若是亏损则同样是满仓情况下资产贬值幅度最大。
为什么要学会仓位管理投资的不确定性
股市投资其不仅仅是简单的数学上的概率问题而已,“股市有风险,入市需谨慎”自打我们开户开始这八个字一直深深的印在脑海里,就是源于其股票市场的不确定性,可能说确实你已经做的最好了,可是交易过程中股票价格的变化很容易受到很多无法预知的不可抗力的因素的影响而导致股票价格发生大幅度波动的变化情况。常见的不可抗力的因素例如:战争、灾难、政治格局、经济更替等等。所以,投资过程中风险与收益是共同存在的,如果在此期间发生某些不可抗力的因素导致股市结构发生改变,个股大幅下跌的情况下;那么,同样的道理仓位越重亏损幅度越大其资产贬值的幅度也就越大。
投资者缺乏专业投资能力
我们应该都知道中国A股自成立以来也就20多年之久,相较于其他国家的股票交易市场而言一方面是交易体系不够完善,另外一方面A股散户投资者占比较多,投资者的投资者理念以及交易素养较差,多以短线投机为主,并且很重要的一点就是不会投资缺乏专业的投资技巧以及能力。很容易成为大部分主力、机构的宰割的对象。因为主力、机构之类的较散户投资者而言首先他们的资金量足够庞大,很容易推动股价的涨跌,其次主力、机构拥有专业的调研团队以及操盘团队,能够敏锐的捕查市场的动态然后适当调整操作策略;这一切的一切从信息和获取到传递到解读分析再到制定策略最后到执行操作都是一套系统化的操作流程。由此可见,如果散户投资者按你自己的操作思路去买入股票并且还满仓操作,你觉得相比较之下谁的成功率较大呢,结果自然显而易见了。
轻松投资、毫无压力
大家应该其实都深有体会吧,就是那种满仓或者重仓被套的情况,那种感觉是多么的让人如此倍受煎熬,坐立不安。因为对于任何投资者来说,投资市场的不确定性也就意味着在交易过程中亏损也是避免不了的。如果重仓被套了持股每下跌一个点其总资产也随之缩水,割肉呢,又怕割了之后股票涨回来,不割呢又看着一直在跌,心里一直在挣扎、纠结搞得自己茶饭不思、心力交瘁的;这一切又是何必呢!如果一开始仓位不重,下跌确实我们控制不了,但至少我们不会那么难受,等待下跌企稳后稍微补仓,可能还可以获利出局;但是你要是满仓深套了结果就不一样了可能人家回本赚钱了你还没有解套,心累。
资金的灵活运用
股票投资,大家应该保持良好的投资心态,用于交易的资金都应该是自己的闲置资金,在股市行情大涨的时候,同样的资金买入股票绝对比存在银行或者买入银行的理财产品获利的多得多,也是另外一笔不菲的收入。但是,股票市场也不是天天涨,就算是牛市都还有短暂调整的时候呢,涨几天调几天也是正常现象。但是如果一旦满仓买入后持有的股票开始调整,你又不可能割肉,但是其他板块的股票在涨,你又没有其他资金,岂不是又白白错过了行情浪费了资金。又或者你现在家里有急事,急需一笔资金,你说这种买入的股票被套的情况下你是割呢还是不割呢;割了又怕后边涨起来不割呢又急需用钱,很纠结对吧。但是,换个角度想一下倘若当时你仓位很低呢,你的资金是不是很容易就周转过来了,既不用担心股票短期不起来,错过了其他好的标的又不会为资金周转发愁。
总结:针对于满仓与不满仓的区别其是就是同样情况同样操作下满仓操作的获利与亏损的幅度比不满仓情况下的波动大。但是,需要注意的是收益与风险是共存的。古人云,一失足成千古恨,个人认为由于投资的不确定性建议投资者分散投资,切勿满仓操作。
感觉写的好的点个赞呀,欢迎大家关注点评。
7. 逐步完善意思?
逐步完善的意思是:慢慢的一步一步进行改善。完善的意思是:完备美好;使完善。“完”的本义是全,如:完备、完整;引申含义为尽,无,如:用完了;做成,了结,如完毕、完成。
“善”的基本含义为心地仁爱,品质淳厚,如善良、善心;引申含义为好的行为、品质,如行善、惩恶扬善。
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1. 完善的意思,完善和完整的区别?
读音不同,含义不同,用法不同。
完善:①齐备而良好:设施~。②完好;无缺损。③趋于完美。
例句:我国的法律法规是随着社会主义建设而不断发展,完善的,绝不是一成不变的。
完整:具有或保持着应有的各部分,没有损坏或残缺:~的标本|结构~。
例句:我们写文章要做到前后统一,首尾相应,才能使文章结构完整。
2. 护照在香港出境时被出境官手写了一个「DT」?
我来说一说我自己真实的经历,有一次从国外回来入境香港,是持护照入境香港的,在香港待了6天左右,我在网络上查了一下,在香港持护照过境澳门是不是可以通行?当时查的结果是可以通行。
然后我就拿着护照直接从香港买了船票去澳门,结果就出现了你发生的这种问题,因为当时我身上没有带港澳通行证,所以到了澳门海关的时候,被海关的工作人员留下来了,他说像我这种情况不能从香港直接入境澳门,因为从境外回来香港和澳门只能选择一个作为过境城市,如果我入境澳门必须要港澳通行证。
我和你的情况不同的是,我的护照上没有被打上DT字样,只是海关人员帮我买了一张回香港的船票,本来去澳门的旅行计划就变成了港澳坐船一日游。
当时同时从香港入境澳门被海关截留的还有一位和我同船的香港人,澳门海关给他的拒绝入境理由让我觉得匪夷所思,澳门海关觉得他的香港身份证有些老旧,所以拒绝他入境澳门,所以跟他对比我算是比较幸运的。
但是像你的情况,在护照上打上DT的字样,其实确实不太好,以后尽量要避免这种状况,最好同时带上你的港澳通行证。像我出境的话,所有的证件我都带齐港澳通行证、身份证、还有护照一个证都不少。
并且有些时候大陆的身份证在国外也是有用的,比如说在某些国家租车的时候,你可以不用押现金直接压你的身份证,你同样还可以拿着你的护照去做其他的事情,这样就会比较省事儿,所以出门在外尤其是到国门以外,尽量把证件带齐,该有的都得有。
3. 智能的定义是什么?
1.什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence):它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出,当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考,让机器拥有智能。时至今日,人工智能的内涵已经大大扩展,是一门交叉学科。2.人工智能的层次结构
基础设施层:回顾人工智能发展史,每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起,80年代计算机的普及,90年代计算机运算速度和存储量的增加,互联网兴起带来的电子化,均产生了较大的推动作用。到21世纪,大规模集群的出现,大数据的积累,GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升,促成了深度学习的诞生,点燃了人工智能的爆**潮,其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。算法层:机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息,而深度学习作为机器学习的一个子集,相比于其他学习方法,使用了更多的参数、模型也更复杂,从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。计算机视觉:计算机视觉的历史可以追溯到1966年,人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中,要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么,这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法,即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外,也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。语音处理:让机器学会“听”和“说”,实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“Radio Rex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器,第一个真正基于语音识别系统出现在1952年,AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统,能够识别10个英文数字,正确率高达98%。比如Apple Siri,Echo等。自然语言处理:人类的日常社会活动中,语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言,能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应,被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。规划决策系统:人工智能规划决策系统的发展,一度是以棋类游戏为载体的。比如,AlphaGo战胜李世石,Master对顶级选手取得60连胜,机器人,无人车。3. 人工智能应用场景
3.1. 语音处理
• 语音处理主要是自动且准确的转录人类的语音。一个完整的语音处理系统,包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理以及后期的语音合成。– 前端处理:说话人声检测,回声消除,唤醒词识别,麦克风阵列处理,语音增强等。– 语音识别:特征提取,模型自适应,声学模型,语言模型,动态解码等。– 语义识别和对话管理:更多属于自然语言处理的范畴。– 语音合成:文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。• 应用:包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。• 未来:真正做到像正常人类一样,与他人流畅沟通,自由交流,还有待时日。3.2. 计算机视觉
• 计算机视觉指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力,包含图像处理、识别检测、分析理解等技术。– 图像处理:去噪声、去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。– 图像识别:过程包括图像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配,可以用来处理分类、定位、检测、分割问题等。– 图像理解:本质是图像与文本间的交互,可用来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。• 应用:– 医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。– 在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。– 在购物方面,消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多信息。• 未来:计算机视觉有望进入自主理解、分析决策的高级阶段,真正赋予机器“看”的能力,在无人车、智能家居等场景发挥更大的价值。3.3. 自然语言处理
• 自然语言处理的几个核心环节:知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等,也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。– 知识图谱:基于语义层面对知识进行组织后得到的结构化结果。– 对话管理:包含闲聊、问答、任务驱动型对话。– 机器翻译:由传统的PBMT方法到Google的GNMT,流畅度与正确率大幅提升。• 应用:搜索引擎、对话机器人、机器翻译、甚至高考机器人、办公智能秘书。4. AI、机器学习、深度学习的关系
4.1. 人工智能四要素
1) 数据如今这个时代,无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化,大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用,就需要进行大量的预处理过程。2) 算法主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展,近年来因为深度学习的发展到了高潮。3) 算力人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算,一般来说,GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化,再次提升了GPU的计算性能,有利于加速神经网络的计算。如:cuDNN具有可定制的数据布局,支持四维张量的灵活维度排序,跨步和子区域,用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算,同时减少了内存,大大提升了神经网络的性能。4) 场景人工智能经典的应用场景包括:用户画像分析基于信用评分的风险控制欺诈检测智能投顾智能审核智能客服机器人机器翻译人脸识别4.2. 三者关系简述
人工智能:是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。机器学习:专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一,任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。深度学习:源于人工神经网络的研究,含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。4. atm机提示资料不完善是什么意思?
感谢诚邀,我在银行工作多年,我简单回答一下这个问题吧!
就是说您在银行预留的个人信息不完善,之前各家银行都在补录个人信息,这主要是人民银行监管要求:
只要及时补录职业、性别、住址、固定电话等信息。
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5. 富士康一个线长的年终奖真的能顶一个员工半年的工资吗?
虽然没有去过富士康,但明确的告诉你,线长的年终奖不可能比员工的半年工资高,最多与员工两个月的基本底薪差不多.
线长的职位
线长与军队的排长差不多,是最末端的管理人员,管理的人数在10-40个之间,下面有几个多能工可以协助他,而他的上级是组长,管理者2-3个线长.
线长的薪资
现在富士康员工的底薪是2000元/月(地区不一样,上下会浮动200元左右),线长的薪资应该是2200+300(管理津贴)+职位津贴,应该落在2800-3500元之间,比员工要高一些!
年终奖发放方式
富士康属于原料加工厂和代工工厂,拥有上百万的员工和基层管理者,它的年终奖不可能与互联网公司相比.总公司财务根据,每个厂区的盈利状况,划分奖金总金额给厂区,然后分到工厂,分到各部门.他有一个规则执行,各HR会监督,避免有人中饱私囊.也导致每个人的年终奖差异不会太大.
线长的年终奖具体金额,根据绩效评定会有不同,台资企业都使用A+,A,B,C,D这5个等级.依照基本工资为基数,A+是150%,A是120%,B是100%,C是75%,D是50%.
我们用3000元基本工资为例,绩效A+的线长可以拿到4500元的年终奖,A有3600元,B有3000元,C有2250元,D只有1500元.当然主管会做微调,但不会超出HR设置的范围.
综上:绩效靠前的线长,年终奖是普通员工的两个月基本工资.
6. 永远不满仓和满仓有啥区别?
对于股票市场的投资者而言,你只要你随便问一个投资者,你现在手中股票的仓位情况,绝大部分任何时候你得到的答案都是已经满仓或者重仓。而且,还经常出现满仓或者重仓大幅度亏损或者长期被套的情况。以至于后边有好的股票、好的机会都无法操作,白白错失了机会。
这时你再去问他如果当时你没有满仓操作,现在手里还留有部分仓位,那么结局会不会又是另一个样呢。或许吧,但是要是赚钱了呢,如果我仓位太小资金少了是不是也赚不了多少钱呢,他这样回道。其实,他这么说也确实没错啦,资本市场本身玩的就是金钱的游戏,有赢有输,风险与收益同在。
接下来我们就针对这两种情况具体分析下:
满仓与不满仓的盈亏比较那么我们先来举个简单例子,好好比较一下。我们以100万资金为例,A、B两位投资者都有100万的总仓位,并且两人同时买入同一支股票。只不过他俩的差别在于A满仓100资金买入,而B以半仓50万的资金买入,假设他俩的成本价都一样都是10元整的价位,一分不差。
若买入后该股开始盈利,若上涨1个点,A获利1万、资产升值为101万,B获利0.5万、资产升值为100.5万;若上涨5个点,A获利5万、资产升值为105万,B获利2.5万、资产升值为102.5万;若上涨10个点,A获利10万、资产升值为110万,B获利5万、资产升值为105万。
若买入后该股开始亏损,若下跌1个点,A亏损1万、资产贬值为99万,B亏损0.5万、资产贬值为99.5万;若下跌5个点,A亏损5万、资产贬值为95万,B亏损2.5万、资产贬值为97.5万;若下跌10个点,A亏损10万、资产贬值为90万,B亏损5万、资产贬值为95万。
由上面的两组数据得出,在盈利的情况下同样的涨幅条件下,确实买入的仓位越大其获利的利润越多;但是若是买入后股票下跌出现亏损的情况在同样的跌幅条件下,买入的仓位也大其亏损的幅度也就越大。由此得出结论:其实赚钱盈利的多少与买入本金的多少成正相关,而亏损的多少也同样与买入本金的多少成正相关。换句话来讲,你要想在股票市场赚钱,最主要的还是你买入股票后该股票能上涨使成功你获利出局的概率的大小有关,这也就是我们平时所谓的选股的成功率。
所以,满仓与不满仓的区别归根结底就是同样条件下盈利与亏损的幅度的变化导致资金的变化情况的不同。即同等条件下买入同样的股票获利则满仓的资产增值最大,若是亏损则同样是满仓情况下资产贬值幅度最大。
为什么要学会仓位管理投资的不确定性
股市投资其不仅仅是简单的数学上的概率问题而已,“股市有风险,入市需谨慎”自打我们开户开始这八个字一直深深的印在脑海里,就是源于其股票市场的不确定性,可能说确实你已经做的最好了,可是交易过程中股票价格的变化很容易受到很多无法预知的不可抗力的因素的影响而导致股票价格发生大幅度波动的变化情况。常见的不可抗力的因素例如:战争、灾难、政治格局、经济更替等等。所以,投资过程中风险与收益是共同存在的,如果在此期间发生某些不可抗力的因素导致股市结构发生改变,个股大幅下跌的情况下;那么,同样的道理仓位越重亏损幅度越大其资产贬值的幅度也就越大。
投资者缺乏专业投资能力
我们应该都知道中国A股自成立以来也就20多年之久,相较于其他国家的股票交易市场而言一方面是交易体系不够完善,另外一方面A股散户投资者占比较多,投资者的投资者理念以及交易素养较差,多以短线投机为主,并且很重要的一点就是不会投资缺乏专业的投资技巧以及能力。很容易成为大部分主力、机构的宰割的对象。因为主力、机构之类的较散户投资者而言首先他们的资金量足够庞大,很容易推动股价的涨跌,其次主力、机构拥有专业的调研团队以及操盘团队,能够敏锐的捕查市场的动态然后适当调整操作策略;这一切的一切从信息和获取到传递到解读分析再到制定策略最后到执行操作都是一套系统化的操作流程。由此可见,如果散户投资者按你自己的操作思路去买入股票并且还满仓操作,你觉得相比较之下谁的成功率较大呢,结果自然显而易见了。
轻松投资、毫无压力
大家应该其实都深有体会吧,就是那种满仓或者重仓被套的情况,那种感觉是多么的让人如此倍受煎熬,坐立不安。因为对于任何投资者来说,投资市场的不确定性也就意味着在交易过程中亏损也是避免不了的。如果重仓被套了持股每下跌一个点其总资产也随之缩水,割肉呢,又怕割了之后股票涨回来,不割呢又看着一直在跌,心里一直在挣扎、纠结搞得自己茶饭不思、心力交瘁的;这一切又是何必呢!如果一开始仓位不重,下跌确实我们控制不了,但至少我们不会那么难受,等待下跌企稳后稍微补仓,可能还可以获利出局;但是你要是满仓深套了结果就不一样了可能人家回本赚钱了你还没有解套,心累。
资金的灵活运用
股票投资,大家应该保持良好的投资心态,用于交易的资金都应该是自己的闲置资金,在股市行情大涨的时候,同样的资金买入股票绝对比存在银行或者买入银行的理财产品获利的多得多,也是另外一笔不菲的收入。但是,股票市场也不是天天涨,就算是牛市都还有短暂调整的时候呢,涨几天调几天也是正常现象。但是如果一旦满仓买入后持有的股票开始调整,你又不可能割肉,但是其他板块的股票在涨,你又没有其他资金,岂不是又白白错过了行情浪费了资金。又或者你现在家里有急事,急需一笔资金,你说这种买入的股票被套的情况下你是割呢还是不割呢;割了又怕后边涨起来不割呢又急需用钱,很纠结对吧。但是,换个角度想一下倘若当时你仓位很低呢,你的资金是不是很容易就周转过来了,既不用担心股票短期不起来,错过了其他好的标的又不会为资金周转发愁。
总结:针对于满仓与不满仓的区别其是就是同样情况同样操作下满仓操作的获利与亏损的幅度比不满仓情况下的波动大。但是,需要注意的是收益与风险是共存的。古人云,一失足成千古恨,个人认为由于投资的不确定性建议投资者分散投资,切勿满仓操作。
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7. 逐步完善意思?
逐步完善的意思是:慢慢的一步一步进行改善。完善的意思是:完备美好;使完善。“完”的本义是全,如:完备、完整;引申含义为尽,无,如:用完了;做成,了结,如完毕、完成。
“善”的基本含义为心地仁爱,品质淳厚,如善良、善心;引申含义为好的行为、品质,如行善、惩恶扬善。
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