世界四大毒品产区

本文概述了全球四个主要毒品产地——“金三角”、“金新月”、“银三角”和“黑三角”的地理位置、面积以及重点提及的阿富汗地区的非法罂粟种植情况,特别是其对世界海洛因和大麻市场的巨大贡献。

(1)“金三角”地区:包括缅甸、泰国、老挝以及印度等一些邻近地区,面积大约为20万平方公里。

  (2)“金新月”地区:主要由阿富汗、巴基斯坦、伊朗等国的交汇地区组成,同时还包括塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦、土库曼斯坦、乌兹别克斯坦、哈萨克斯坦等国的部分地区。

  (3)“银三角”地区:即拉丁美洲地区。其中心为哥伦比亚、厄瓜多尔、玻利维亚和秘鲁。

  (4)“黑三角”地区:即非洲西部几内亚湾沿岸地带。


阿富汗的非法罂粟种植在继续增加,占到全世界海洛因供应量的3/4。而且,阿富汗已成为西亚及西亚以外地区非法市场上大麻的主要来源


根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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