云南曲靖纯政信项目火热打款中！
入滇锁钥，珠江源头第一县
曲靖北部现代山水新城，曲靖高新区主战场!
【曲靖沾益城投2022年债权项目】
有关部门应收确权
1年期产品
不动产抵押（10万方建筑面积+6.7万方土地面积）
4亿元应收账款质押!
【产品总规模】10000万元人民币，分期发行
【产品期限】12个月
【资金用途】项目建设及补充流动资金
【认购投资】10万元起，按照1万元整数倍追加投资
【付息方式】季度付息，固定付息日3月20日、6月20日、9月20日和12月20日
【投资者收益】
10万元-50万元-100万元,9.00%-9.40%-9.80%
（合同收益8.00%/年，打款即贴息。）
【发行人】曲靖市XX有限责任公司（沾益城投）
公司是曲靖沾益区主要市政工程项目开发及城市基础设施项目开发主要企业，区财政局为实际控制人。
【担保方】曲靖市XX集团有限责任公司（沾益建投）
曲靖沾益区政府授权财政独资公司，沾益区基础设施建设骨干企业，控股7家子公司，其中六家全资子公司。主要经营范围包括对区政府授权的国有资本进行运营管理，市政公共设施管理，房地产开发经营,旅游资源开发及经营管理等业务。截至2021年末，总资产约82亿元，负债约42亿元，负债率约51.30%。
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【中公教育怎么样，中公教育相关介绍】
相信很多人都听说过中公教育，接下来小编就带大家介绍一下中公教育怎么样，中公教育相关介绍的相关知识，大家可以了解一下。
中公教育集团成立于1999年，经过十几年的苦心经营，已发展成为教育服务业的综合性企业集团，成为集面对面教学培训、网校远程教育、图书、教材、音像制品出版发行于一体的大型知识产业实体。中公教育集团是一家拥有大量专职教师和大规模公共职业培训的现代职业教育机构。
2019年11月27日，胡润研究院发布《2019胡润百学教育企业家榜》，显示中公教育母子以585亿元成为中国教育领域首富，他们的联合创始人以150亿元进入前五。
公司创始人团队于1999年、2000年进入公务员考试培训行业，每年培训人数超过140万人。公司总部设在北京，是一家覆盖城市面广、专职教师数量多、公共办公职业技术培训市场规模大的现代化国家职业道德教育研究机构。
经过十多年的苦心经营，中公教育在全国31个省市300多个城市拥有300多个直属分支机构和旗舰学习中心，3000多名专职教师，2000多种辅助书籍和出版物，7000多名员工。已成为集面对面教学培训、网上学校远程教育、图书、教材、音像制品于一体的大型知识产业实体。
截至2017年12月31日，公司在全国319个城市建立了582个直营企业分支管理机构和学习研究中心，截至2018年4月30日，公司发展共有部分员工22，620人，其中主要包括1，344名全职R&D员工。
中公教育秉承“务实、高效、专业、深入”的宗旨，依托顶尖的师资队伍和完整的自主研发实力。培训业务涵盖公务员考试、事业单位考试、军转干部考试、警察招考、选调生/三支一扶/大学生村官考试、政法干警考试、公开选拔领导干部考试、教师招考等。它拥有中国第一所公务员考试学院，在全国范围内培养了1000多名学生。
中公教育作为职业教育服务行业的综合性企业，针对公众“终身学习”和“素质教育”的需求，提供全方位的考前培训，为青年人提供国家专业硕士(MBA/MPA)等领域的深度辅导。入学考试、建筑工程行业资格考试、执业医师资格考试、银行/农村信用社等金融系统入学资格考试、会计从业资格考试等。
以上就是关于中公教育怎么样，中公教育相关介绍的相关介绍，希望上述内容可以帮助大家，感谢大家的支持。
机器学习和深度学习两者的不同之处，机器学习和深度学习各是什么意思
近年来，随着科学技术的飞速发展，人工智能不断进入我们的视野。作为人工智能，的核心技术，机器学习和深度学习越来越受欢迎。有一段时间，它们几乎成了大家都在谈论的话题。那么机器学习和深度学习两者的不同之处，机器学习和深度学习各是什么意思？
机器学习是人工智能的一个分支，也是人工智能的核心，它涵盖了世界上几乎所有最有影响力的方法(包括深度学习)。机器学习理论主要是设计和分析一些可以被计算机自动学习的算法。
例如，假设你想建立一个识别猫的程序。传统上，如果我们想让计算机识别，我们需要输入一系列指令，比如一只毛茸茸的猫，一对三角形的耳朵，然后计算机根据这些指令执行它们。但是如果给程序展示一只老虎的图片，程序应该如何反应？更重要的是，需要用传统的方式制定所有必要的规则，而一些比较难的概念，比如毛茸茸的定义，必然会涉及到这个过程。所以，更好的办法是让机器自己学习。
我们可以为电脑提供大量的猫照片，系统会以自己独特的方式查看这些照片。随着反复实验，系统会不断学习更新，最终能准确判断出哪些是猫，哪些不是。
深度学习属于机器学习的一个子类。它的灵感来源于人脑的工作模式，是一个利用深度神经网络解决特征表达的学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可以理解为一个具有多个隐含层的神经网络结构。为了提高深度神经网络的训练效果，人们调整了神经元的连接方式和激活功能。它的目的是建立和模拟人脑的神经网络进行分析和学习，模仿人脑解释数据的机制，如文本、图像和声音。
机器学习和深度学习两者的不同之处：
1.应用场景
机器学习在指纹识别、特征对象检测等领域的应用基本满足商业化要求。
深度学习主要应用于单词识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前，智能硬件、教育、医疗保健等行业也正在经历快速的布局
2.所需数据量
机器学习可以适应各种数据，尤其是小数据的场景。如果数据量快速增加，深度学习的效果会更加突出，因为深度学习算法需要大量的数据才能被完美理解。
3.执行时间
执行时间是指训练算法所需的时间。一般来说，深度学习算法需要大量的时间来训练。这是因为算法包含很多参数，所以训练它们比平时要花更长的时间。相对来说，机器学习算法的执行时间更少。
4.解决问题的方法
机器学习算法遵循标准程序来解决问题。它把问题分成几个部分，分别求解，然后结合结果得到所需的答案。深度学习以集中的方式解决问题，不会分裂问题。
在本文中，我们简要概述了机器学习和深度学习，目前，这两种算法已经广泛应用于商业领域。我相信在未来，机器学习和深度学习可以给更多的行业带来令人振奋的光明前景，工业机器人龙头股排名有需要的可以看一下。
