我是江西人 (一)

一、地理环境

江西省,简称赣。唐代称江南西道,故而得名。赣江由南向北流贯全省。全省总面积16.69万平方公里。江西省位于长江中下游南岸,地处东经113°34′至118°28′北纬24°29′至30°04′之间。东邻福建,浙江,南连广东,西接湖南,北毗湖北、安徽,北控长江,上接武汉三镇,下通南京、上海、南倚梅关、俯瞰岭南, 沟通广州,是粤闽沪浙等沿海经济发达区的前沿腹地。南北最大距离约615公里,东西最长距离约480公里,土地总面积16.69万平方公里,折合25035万亩。

江西省设南昌、景德镇、萍乡、九江、新余、鹰潭、赣州、吉安、宜春、抚州、上饶11个设市区,共辖70县、10市、19区,789个村、719个别乡(其中7个民族乡)。省会南昌市。

江西属中亚热带温润季风气候区,气候温和,雨量充沛,四季分明,日照充足。江西自然风光秀美,境内山清水碧,风景胜地和人文景观遍布全省,具有很高的旅游价值。著名风景名胜有庐山、龙虎山、三清山、井冈山等。全省有古文化遗址40多处古寺庙300多处,全国重点革命遗址40多处,著名古建筑30多处,温泉90多处。

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二、江西梗概

江西省,简称赣。因公元 733 年唐玄宗设江南西道而得省名,又因为江西最大河流为赣江而得简称。

 江西开发的历史,从出土文物考证,可以上溯到距今一万年以前。渊源于河姆度南蛮之旁支。鼎盛于春秋吴越楚时期。古越文化是赣文化的主轴。 而江西作为明确的行政区域建制,则始于汉高帝初年(约于公元前 202 年)。时设豫章郡(赣江原称豫章江),郡治南昌, 下辖 18 县,分别为南昌、庐陵、彭泽、鄱阳、馀汗、柴桑、赣、新淦、南城、宜春、雩都、艾、安平、海昏、历陵和建成等,分布地域为赣江、盱江、信江、修水、袁水沿岸,即与后来的江西省区大致相当。 汉武帝时划全国为 13 个监察区,称 13 部州,此时的江西属杨州部。   

公元 291 年,即西晋元康元年,改设江州,其主体为江西地区原有郡县。隋时曾作行政区划调整,州的级别降与郡同,因而隋代的江西地区设有 7 郡 24 县。至唐时增加到 8 州 37 县,分别为洪州、饶州、虔州、吉州、江州、袁州、抚州和信州。贞观元年唐太宗划全国为 10 道监察区,玄宗时增为 15 道,洪、饶、虔、吉、江、袁、抚、信 8 州隶属于江南西道监察区。

  五代时期,江西地区先辖于吴后辖于南唐。在这个时期出现了相当于下等州的新的行政区划 6 州、4 军、55 县。交泰元年,南唐中主决定建南都于洪州,并因此升洪州为南昌府。 宋代在州之上改道为路,江西地区被置 9 州、4 军、68 县,其大部分隶属于江南西路,另有一部分隶属于江南东路。

元朝开始确立行中书省制度(简称行省或省)。江西行省辖区远远大于今天的江西省区。除包括了今江西绝大部分地区外(原江西东北地区隶属于江浙行省),还包括了今天广东省的大部分。元行省下设路、直隶州、州(同县级行政机构)和县。江西行省下辖龙兴、吉安、南康、赣州、建昌、江州、南安、瑞州、袁州、临江、抚州、饶州、信州等 13 路和南丰、铅山 2 直隶州以及 48 个县、16 个县级州。

  明朝虽然基本上保留了元朝的省区建制,但改行中书省为布政使司(习惯上仍然称省),改路为府和改州为县。江西布政使司辖南昌、瑞州、饶州、南康、九江、广信、抚州、建昌、吉安、袁州、临江、赣州、南安 13 府,下辖 78 县,地域基本等同今天的江西省区。其时承宣布政使司、提刑按察使司、都指挥使司为江西布政使司的最高行政机关,三司分别由中央直接节制,分权而治,互不统属。

  清代改江西布政使司为江西省,行政区域基本承袭明建制。另在吉安府增设莲花、南昌府增设铜鼓、赣州府增设虔南等 3 个县级厅,同时升宁都县为省辖直隶州。巡抚成为全省最高行政长官,下设承宣布政使司和提刑按察使司,分管民政、财政与司法监察。

  民国时期,清朝的府、州、厅一律改为县。江西省共辖 81县。至 1926 年北伐军进驻南昌时正式设南昌市。1934 年从安徽划婺源县入江西,1947 年划回安徽,1949 年再次划归江西。

  第二次国内革命战争时期,中国gov---ment领导人民群众先后在江西建立了大片革命根据地。 其中著名的有赣西井冈山革命根据地(包括宁冈、永新、莲花 3 县和吉安、安福、遂川与湖南酃县的一部分)、湘赣革命根据地、赣东北革命根据地(包括弋阳、横峰、贵溪、德兴、余江、万年、上饶、铅山等县,后发展为闽浙赣革命根据地)以及包括铜鼓、修水、万载、宜丰等县的湘鄂赣革命根据地。 当时的中央革命根据地在赣南和闽西地区的 21县(包括江西的瑞金、安远、信丰、广昌、石城、黎川、宁都、兴国、于都、会昌、寻乌等 11 县),中华苏维埃共和国临时中央政府设在瑞金,故瑞金有红都之称。

 人口

1、 总 数

(1) 公元 2 年(西汉元始 2 年),35.20 万人。

(2) 公元 1491 年(明弘治 4 年),654.98 万人。

(3) 公元 1909~1911 年(清宣统年),1697.70 万人。

(4) 公元 1928 年(民国 17 年),2032.28 万人。

(5) 公元 1947 年(民国 36 年),1272.52 万人。

(6) 公元 1950 年,1568 万人。

(7) 公元 1978 年,3182.82 万人。

(8) 公元 1998 年,4191.21 万人。100.41 万户。人口自然增长率 9.8‰。人口密度平均每平方公里 251 人。全省人口密度最大的为南昌市,平均每平方公里 566 人;人口密度最小的为吉安地区,平均每平方公里 183 人。

三、 民 族

  全省共 38 个民族。其中汉族人口最多,占总人口的 99%以上。 少数民族中人口较多的有回族、畲族、壮族、满族、苗族、瑶族、蒙古族、侗族、朝鲜族、土家族、布依族等, 其中人口最多的为回族和畲族;还有白族、彝族、黎族、高山族、藏族、水族、傣族、毛难族、纳西族、锡伯族、土族、哈尼族、羌族、仫佬族、维吾尔族、傈僳族、达斡尔族、仡佬族、裕固族、 京族、独龙族、拉祜族、景颇族、布朗族、俄罗斯族和基诺族等。

  少数民族中畲族聚居,主要分布在铅山太源畲族乡和贵溪樟坪畲族乡等地以及永丰、吉安、兴国、武宁、德安、资溪、宜黄、乐安等市县的 30 多个畲族乡村;瑶族部分聚居,如全南瑶山、喇叭山等;其他各少数民族均为散居性质。

四、 华侨,港澳台同胞,外籍华人

  江西除居住在香港、澳门和台湾地区的同胞以外,还有不少居住国外的侨胞、外籍华人, 分布在五大洲三十多个国家和地区,主要集中在美国、加拿大、澳大利亚、印尼、新加坡、马来西亚、泰国、菲律宾、俄罗斯、日本等国。据不完全统计,政治上有影响、经济上有实力、科技上有成就、社会上有声望的社会各界知名人士有数千人。其中有在香港经营电子工业的企业家,在加拿大的国际电力界知名学者,在美国研究核能、电脑和航天技术的高级工程师、研究心血管的专家,著名的贝尔实验室研究员和世界银行顾问等等。新中国成立50年来特别是改革开放20年来,华侨、港澳台同胞、外籍华人为江西的社会发展和经济建设做出了重要贡献。
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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,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。 、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!
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