月薪一万在上海能过什么样的生活?(ZT)

本文详细分析了在上海月薪一万人民币的实际购买力,从社保扣除、房租、日常生活开销等多个方面进行了详细的计算,展示了在这个高消费城市的实际生活水平。

   北京和上海的消费差不多,我们的生活没有快乐,只有压力.......

   祝所有北漂的朋友天天快乐! 

     月薪一万已经算是比较高的工资了吧!很多人的收入离这个关口还很远。话虽如此,但你可知道,在上海这样的城市,月薪一万能过什么样的生活呢?看完这个可能让你飙泪……


(一)每月到手收入计算

收入:10000元
社保费:养老8%、医疗2%、失业1%,根据2009年上海社保缴纳基数上限为9876元(2010年上海社保缴纳基数上限为10698元),所以扣除额度为:9876*×11%=1086.36(北京好像没有这个吧?)

公积金: 扣除额度上限为607元(公积金12%)

缴税工资:10000-1086.36-607=8306.64元

缴纳个税:886.328元

到手收入:8306.64 – 886.328=7420.312元

(二)月生活成本计算:

对于一个无房无车,活的还凑合的水平来说。

1.住房:

租房,在徐汇区这边,一室一厅全配,最少的1500元(如果是按揭买了房子,得准备更多钱还房贷)。

2.水、电、煤气、宽带、有线电视、卫生管理费:

电费:110元左右(空调、冰箱、电视、热水器、洗衣机、抽油烟机、电脑、手机、另外什么电热毯,饮水机,电饭锅等都是耗电大户)

水费:洗澡做饭很费水哈,50元

煤气:经常做饭的话要20元

宽带:120元

有线电视:18元

卫生管理费:5元

合计:110+50+20+120+18+5=323元

3.交通费:

大部分骑自行车,但是考虑到偶尔坐地铁、公交、打车,比如周末,或者赶上下雨,加班很晚的情况,平均一下算200元。如果自己开车则更多。

4.饮食:

吃饭:对于22个工作日来说:早餐5元,午餐15元,晚餐做饭的话15元,否则出去吃要20-30元,折中算20元。

对于四个周末来说:出去吃饭喝水看电影,按照一天100元计算,算600元。

水果、超市零食:一周至少80块吧,看看现在水果酸奶的价格,算300元。

小计 (5+15+20)×22+600+300=1780元

5.日常品费用:

买书、日常用品,洗衣粉、牙膏、洗发水、卫生纸之类的算100元。

6.服装鞋子:这个我按照每个月200元计算吧,很低了。

7.手机费:100元

8.交友费用:没有女朋友的,和同学同事,一个月至少也要200块吧!有女朋友的至少要500元吧,我取个折中的350元。

9.特殊日期:包括一些生日、情人节、圣诞节、结婚、生孩子等等礼物,一个人至少要300元吧,要是领导至少500、800吧,按照一年2000块左右来计算,月均摊为200元,够低了吧。

10.给父母:按照最低标准600元,也就意思一下吧。

11.看病:现在感冒都要200多,均摊月100元,希望没有。

12.旅游:一年就算三次短途吧,一次住宿路费吃饭买东西至少500,摊每月算100元。

以上总计:1500+323+200+1780+100+200+100+350+200+600+100+100=5403元

固定支出后,每个月剩余7420.312-5403=2017.312元

以上只要是在上海混 过的朋友,应该知道并体会我的标准,中等偏下生活水平因为没有涉及什么娱乐、学习费用。如果你买了房子、买了车、有了孩子、有其他投资活动,社交活动更 多、旅游更多、家里负担更重、计划买电器贵重物品、抽烟喝酒、女朋友花销厉害、有被骗被偷等情况,那请酌情自己计算,多申请几张信用卡就很有必要了,如果 没有,那么恭喜你,每个月理论上可以剩余2000元了,呵呵,但是一定要作为风险意外支出费用,千万别随便用,万一这个月需要买点什么特殊的东西呢。每天 下班就最好乖乖回家,味千拉面和KFC都是奢侈,盖浇饭和兰州拉面是外出主打食品,否则,你将发现这2000块在上海,花出去简直太容易了,平均一天70 元,还没注意,还没感觉,吃饭点菜的时候一冲动,没了!还没到月底呢,一看卡上,余额不小心变成个位数了!月光了,嚎!

这就是上海,这就是最真实最无奈也最激励人的现实生活成本!在奔向这个寸土寸金的梦中城市之前,做充分的思想准备和物质准备,做好艰苦奋斗,长期作战的准备,至少存有3个月的费用。

你我皆凡人,生在人世间,终日奔波苦,一刻也不得闲。人生的过程每个人都一样,人生的滋味每个人都不一样。没有好坏,没有长短,有的只是留在自己心里的痕迹

转载于:https://www.cnblogs.com/ebs-blog/archive/2010/12/08/2167280.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值