四金缴费比例

# 四金缴费比例:个人缴纳部分 公司缴纳部分
养老保险金=基数x8%+基数x22% (3000*0.08+3000*0.22=240+660=900)
医疗保险金=基数x2%+基数x12% (3000*0.02+3000*0.12=60+360=420)
失业保险金=基数x1%+基数x2% (3000*0.01+3000*0.02=30+60=90)
住房公积金=基数x7%+基数x7% (3000*0.07+3000*0.07=210+210=420)

其中个人出的部分是左边的部分,即基数的8%+2%+1%+7%=18%,其余右边的部分由公司出,其总数为基数的22%+12%+2%+7%=43%。

前面的部分是你个人交纳的部分
后面的部分是单位帮你交纳的部分
除去四金后的工资=工资-所有的前面部分相加的和

# 公积金帐号如何从老单位转出
实践:直接打电话给原单位的人事部门,直接让他们帮你转就好了
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 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种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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