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这个问题出现在我时间线挺久了，只是一直都没想好怎么说。对一件事物了解的越多，往往越缺乏诠释它的底气，因为亲身体会到了其中的细节，会更加感到自己知识的浅薄。高度概括的说，北欧的高福利基于三点：制度，文化，经济，但其中每一项其实都不可或缺，而且包含着非常繁复的内容。如果都写下来，文章就会非常冗长了。不过最近有空看了看底下的回答，发现集中在制度以及文化的部分比较多，经济的比较少。其实这也和我刚到丹麦的初步感受更加符合，只是随着时间流逝，我越来越发现北欧独特的经济结构对福利其实有着重要甚至是决定性的作用
在后台看到了收藏有1000加了，但是点赞的朋友却不多，如果看完觉得有用，记得给我点赞哦~之前也经历过这样的情况，为了把社保给妥善处理了，没少下功夫，给社保局打电话，各种网站找攻略，所以今天来和大家聊聊到底怎么处理最妥当。分了4块答：1、社保断缴有什么影响？2、本市换工作/跨省换工作/裸职不工作，社保怎么处理？3、多地缴社保，去哪领养老金？4、社保断缴了，怎么补缴？社保，就是我们常说的五险一金中的五险。（生育保险、养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险）其中养老保险和医疗保险十分重要。社保交15年
作者：乔良此文是中国著名军旅作家，空军少将，军事理论家，乔良将军所做的“帝国论”三部曲的第一部——《帝国之弧》。对全球局势高屋建瓴，解析了世界几大经济体的前世今生，读完茅塞顿开，受益匪浅，值得多看几遍（原文有删减）。“不谋万世者,不足谋一时; 不谋全局者,不足谋一域。”不了解全球局势，何谈了解中国。1金融帝国崛起1944年7月，美国为了从大英帝国手中接过货币霸权，由罗斯福总统推动建立了三个世界体系，一个是政治体系——联合国；一个是贸易体系——关贸总协定，也就是后来的WTO；一个是货币金融体系，也
LAD方法实现（1）计算公式说明[(IN0-IN1)/(IN2-IN1)]*(IN4-IN3)+IN3IN0：模拟量输入信号，数据类型为整数IN1：模拟量信号下限，数据类型为整数IN2：模拟量信号上限，数据类型为整数IN3：工程量数值下限，数据类型为实数IN4：工程量数值上限，数据类型为实数（2）程序编写说明02SCL方法实现（1）计算公式说明[(Raw-Dmin)/(Dmax-Dmin)]*(Emax-Emin)+EminRaw：模拟量输入信号，数据类型为整数Dmin：模拟量信号下限，数据类型
所谓函数：
指的是变量与自变量的关系
其中，变量是随着自变量的变化而变化的，自变量决定变量例如，y=2x2+1当x取值1,2,3,4 时，y都有一个对应的值。y就是变量，x就是自变量。我们称 y是x的函数。y=sinθ的图象我们令r=1，则无论θ的终边在什么位置上， sinθ=y/1=y。也就是，θ终边上的点纵坐标y就是sinθ的数值。如图7-1-1所示，在平面坐标内，以原点为圆心，半径为1的圆称为单位圆。如图7-1-3，把y坐标横向移到右图中，再在其对应的θ位置上标出度数就可以看到sinθ
金刚经上的经典谒语2019-11-10 08:23:15
电影《剑雨》中，女主跪请痴云老和尚，“师傅，我还有这个福份，人生可以重新来过吗？”（她想嫁给江阿生）老和尚拿戒尺喝道：”去，死者乃为生者开眼，过去心不可得，现在心不可得，未来心不可得，未来已成现在，现在已成过去，随心去吧，看能得否“勇哥看到这段，非常感触，这句话源于金刚经，这句著名的谒语，在这部《剑雨》中有了完美的演绎。喜欢佛学的朋友，不要错过电影《剑雨》，它是一部相当具有禅意的电影。下面是金刚经的经典谒语，勇哥收录如下：1、云何应住？云何降伏其心？2、若菩萨有我相、人相、众生相、寿者相，即非菩
缘起性空是佛教用语。所谓“缘起”，就是说：世间上没有独存性的东西，也没有常住不变的东西，一切都是因缘和合所生起。所谓“性空”，就是说：因缘和合所生起的假有，本性是空的；如果自性不空，则不能有，这就是“真空生妙有”的意义。缘起的定义就是：有“因”有“缘”，因缘和合而有“果”。世间上的一切者因缘生起，都离不开因果法则。因和果之间有一个缘，因所以能成果，一定要有缘。例如，花的种子种下去，它在能够开花结果，必定要有土壤、阳光、空气、水份、肥料等很多的因缘，才能开花结果。所以，我们能够生而为人，在过去生中
利用终边位置的对称性就可以使得对任何角都能进行sin、cos的互换。例如：（1）sin(-35°)（2）cos230°（3）tan(-220°)（4）sin(-220°)解：sin和cos的互换如下图：之前学的直角三角形中和为90的两个角的三角比如何互相转换的。sinθ=cos(90-θ) 如上图中两边都是a/ccosθ=sin(90-θ) &n
勇哥买了一台10核心20线程的32G内存的服务器, 一时好奇, 想试试并发运算的情况下, cpu的表现如何 .字符串相关度计算是文本处理和数据挖掘中一个不可或缺的方法，例如论文查重等。Levenshtein Distance可以用来比较两个字符串的相似度，即两个字符串之间的“距离”。这个“距离”其实就是从源字符串变换到目标字符串需要进行的删除、插入和替换的次数。 有不少该算法的改进版本，可大幅度提升效率，不过这不是本文的目的。我们的目的就是看看该算法在不同的机器下到底能跑