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  • 2022-06-23 10:59:18

    贷款五级分类是指商业银行依据借款人的实际还款能力进行贷款质量的五级分类。即按风险程度将贷款划分为五类:正常、关注、次级、可疑、损失,后三种为不良贷款。1998年5月,中国人民银行参照国际惯例,结合中国国情,制定了《贷款分类指导原则》。

    早期分类

    1998年以前,中国商业银行的贷款分类办法基本上是沿袭财政部1993年颁布的《金融保险企业财务制度》中的规定把贷款划分为正常、逾期、呆滞、呆账四种类型,后三种合称为不良贷款,在我国简称“一逾两呆”。逾期贷款是指逾期未还的贷款,只要超过一天即为逾期;呆滞是指逾期两年或虽未满两年但经营停止、项目下马的贷款;呆账是指按照财政部有关规定确定已无法收回,需要冲销呆帐准备金的贷款。中国商业银行的呆帐贷款大部分已形成应该注销而未能注销的历史遗留问题。
    这种分类方法简单易行,在当时的企业制度和财务制度下,的确发挥了重要的作用,但是,随着经济改革的逐步深入,这种办法的弊端逐渐显露,已经不能适应经济发展和金融改革的需要了。比如未到期的贷款,无论是否事实上有问题,都视为正常,显然标准不明,再比如,把逾期一天的贷款即归为不良贷款似乎又太严格了。另外这种方法是一种事后管理方式,只有超过贷款期限,才会在银行的帐上表现为不良贷款。因此,它对于改善银行贷款质量。提前对问题贷款采取一定的保护措施,常常是无能为力的。所以随着不良贷款问题的突出,这类分类方法也到了非改不可的地步。

    现行分类

    正常贷款

    借款人能够履行合同,一直能正常还本付息,不存在任何影响贷款本息及时全额偿还的消极因素,银行对借款人按时足额偿还贷款本息有充分把握。贷款损失的概率为0。

    关注贷款

    尽管借款人有能力偿还贷款本息,但存在一些可能对偿还产生不利影响的因素,如这些因素继续下去,借款人的偿还能力受到影响,贷款损失的概率不会超过5%。

    次级贷款

    借款人的还款能力出现明显问题,完全依靠其正常营业收入无法足额偿还贷款本息,需要通过处分资产或对外融资乃至执行抵押担保来还款付息。贷款损失的概率在30%-50%。

    可疑贷款

    借款人无法足额偿还贷款本息,即使执行抵押或担保,也肯定要造成一部分损失,只是因为存在借款人重组、兼并、合并、抵押物处理和未决诉讼等待定因素,损失金额的多少还不能确定,贷款损失的概率在50%-75%之间。

    损失贷款

    指借款人已无偿还本息的可能,无论采取什么措施和履行什么程序,贷款都注定要损失了,或者虽然能收回极少部分,但其价值也是微乎其微,从银行的角度看,也没有意义和必要再将其作为银行资产在账目上保留下来,对于这类贷款在履行了必要的法律程序之后应立即予以注销,其贷款损失的概率在75%-100%。
     

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    1.按地理范围分类计算机网络常见的分类依据是网络覆盖的地理范围,按照这种分类方法,可将计算机网络分为局域网、广域网和城域网三类。局域网(Local Area Network)简称LAN,它是连接近距离计算机的网络,覆盖范围从...

    1.按地理范围分类计算机网络常见的分类依据是网络覆盖的地理范围,按照这种分类方法,可将计算机网络分为局域网、广域网和城域网三类。

    局域网(Local Area Network)简称LAN,它是连接近距离计算机的网络,覆盖范围从几米到数公里。例如办公室或实验室的网、同一建筑物内的网及校园网等。

    广域网(Wide Area Network)简称WAN,其覆盖的地理范围从几十公里到几千公里,覆盖一个国家、地区或横跨几个洲,形成国际性的远程网络。例如我国的公用数字数据网(China DDN)、电话交换网(PSDN)等。

    城域网(Metropolitan Area Network)简称MAN,它是介于广域网和局域网之间的一种高速网络,覆盖范围为几十公里,大约是一个城市的规模。

    在网络技术不断更新的今天,一种用网络互连设备将各种类型的广域网、城域网和局域网互连起来,形成了称为互联网的网中网。互联网的出现,使计算机网络从局部到全国进而将全世界连成一片,这就是Internet网。

    Internet中文名为因特网、国际互连网,它是世界上发展速度最快、应用最广泛和最大的公共计算机信息网络系统,它提供了数万种服务,被世界各国计算机信息界称为未来信息高速公路的雏形。

    2.按拓扑结构分类

        拓扑结构就是网络的物理连接形式。如果不考虑实际网络的地理位置,把网络中的计算机看作一个节点,把通信线路看作一根连线,这就抽象出计算机网络的拓扑结构。局域网的拓扑结构主要有星型、总线型和环型三种,如图7-1、7-2、7-3所示。5422997_1.jpg

    图7-1 星型结构        图7-2 总线型结构        图7-3 环型结构1)星型拓扑结构

    这种结构以一台设备作为中央节点,其他外围节点都单独连接在中央节点上。各外围节点之间不能直接通信,必须通过中央节点进行通信,如图7-1所示。中央节点可以是文件服务器或专门的接线设备,负责接收某个外围节点的信息,再转发给另外一个外围节点。这种结构的优点是结构简单、服务方便、建网容易、故障诊断与隔离比较简便、便于管理。缺点是需要的电缆长、安装费用多;网络运行依赖于中央节点,因而可靠性低;若要增加新的节点,就必须增加中央节点的连接,扩充比较困难。

    星型拓扑结构广泛应用于网络中智能集中于中央节点的场合。在目前传统的数据通信中,该拓扑结构仍占支配地位。

    2)总线型拓扑结构

    这种结构所有节点都直接连到一条主干电缆上,这条主干电缆就称为总线。该类结构没有关键性节点,任何一个节点都可以通过主干电缆与连接到总线上的所有节点通信,如图7-2所示。这种结构的优点是电缆长度短,布线容易;结构简单,可靠性高;增加新节点时,只需在总线的任何点接入,易于扩充。总线结构的缺点是故障检测需要在各个节点进行,故障诊断困难,隔离也困难,尤其是总线故障会引起整个网络的瘫痪。

    3)环型拓扑结构

    这种结构各节点形成闭合的环,信息在环中作单向流动,可实现环上任意两节点间的通信,如图7-3所示。环形结构的优点是电缆长度短、成本低。该结构的缺点是某一节点出现故障会引起全网故障,且故障诊断涉及到每一个节点,故障诊断困难;若要扩充环的配置,就需要关掉部分已接入网中的节点,重新配置困难。

    4)混合结构

    混合结构是将多种拓扑结构的局域网连在一起而形成的,如图7-4所示。混合拓扑结构的网络兼并了不同拓扑结构的优点。

    5422997_2.gif

    图7-4  混合型结构

    一般来说,拓扑结构会影响传输介质的选择和控制方法的确定,因而会影响网上结点的运行速度和网络软、硬件接口的复杂程度。网络的拓扑结构和介质访问控制方法是影响网络性能的最重要因素,因此应根据实际情况选择最合适的拓扑结构,选用相应的网络适配器和传输介质,确保组建的网络具有较高的性能。

    3.按传榆介质分类

    传输介质就是指用于网络连接的通信线路。目前常用的传输介质有同轴电缆、双绞线、光纤、卫星、微波等有线或无线传输介质,相应地可将网络分为同轴电缆网、双绞线网、光纤网、卫星网和无线网。

    4.按带宽速率分类

    带宽速率指的是“网络带宽”和“传输速率”两个概念。传输速率是指每秒钟传送的二进制位数,通常使用的计量单位为b/s、kb/s、Mb/s。按网络带宽可以分为基带网(窄带网)和宽带网;按传输速率可以分为低速网、中速网和高速网。一般来讲,高速网是宽带网,低速网是窄带网。

    5.按通信协议分类

    通信协议是指网络中的计算机进行通信所共同遵守的规则或约定。在不同的计算机网络中采用不同的通信协议。在局域网中,以太网采用CSMA协议,令牌环网采用令牌环协议,广域网中的报文分组交换网采用X.25协议,Internet网采用TCP/IP协议,采用不同协议的网络可以称为“×××协议网”。

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  • Pandas中兼并数组和字典功能的Series 2013-03-24 11:24:00 分类: Python/Ruby In [2]: # 这段代码用于并排显示多个Series对象 from itertools import izip_longest def C(*args, **kw):...
    Pandas中兼并数组和字典功能的Series 2013-03-24 11:24:00

    分类: Python/Ruby

    In [2]:
    # 这段代码用于并排显示多个Series对象
    from itertools import izip_longest 
    def C(*args, **kw): 
        gap = kw.pop("gap", 5) 
        results = [] 
        
    
        for item in args: 
            if isinstance(item, tuple): 
                results.append("\n".join(unicode(row) for row in item).split("\n")) 
                
    
        for i, item in enumerate(results): 
            width = max(len(row.encode("gb2312")) for row in item) 
            results[i].insert(1, "-"*width)        
    
            results[i] = [row.encode("gb2312").ljust(width+gap).decode("gb2312") for row in item] 
     
          
        for row in izip_longest(*results, fillvalue=""): 
            print "".join(row) 
     
         

    兼并数组和字典功能的Series

    In [3]:
    import pandas as pd 
     
         

    Series对象本质上是一个NumPy的数组,因此NumPy的数组处理函数可以直接对Series进行处理。但是Series除了可以使用位置作为下标存取元素之外,还可以使用标签下标存取元素,这一点和字典相似。每个Series对象实际上都由两个数组组成:

    • index: 它是从NumPy数组继承的Index对象,保存标签信息。
    • values: 保存值的NumPy数组。

    下面创建一个Series对象,并查看其两个属性:

    In [4]:
    s = pd.Series([1,2,3,4,5], index=["a","b","c","d","e"]) 
    print s.index 
    print s.values 
     
         
    Index([a, b, c, d, e], dtype=object)
    
    [1 2 3 4 5]
    
     
          

    Series的下标存取,同时支持位置和标签两种形式:

    In [5]:
    print s[2], s["d"] 
     
         
    3 4
    
     
          

    Series也支持位置切片和标签切片。位置切片遵循Python的切片规则,包括起始位置,但不包括结束位置;但标签切片则同时包括起始标签和结束标签。之所以如此设计是因为在使用标签切片时,通常我们不知道标签的顺序,如果不包含结束标签,很难确定结束标签的前一个标签是什么。

    In [6]:
    C((u"s[1:3]", s[1:3]), (u"s['b':'d']", s['b':'d'])) 
     
         
    s[1:3]     s['b':'d']     
    
    ------     ----------     
    
    b    2     b    2         
    
    c    3     c    3         
    
               d    4         
    
     
          

    和NumPy数组一样,Series也可以使用一个位置列表或者位置数组进行存取;同时还可以使用标签列表和标签数组。

    In [7]:
    C((u"s[[1,3,2]]", s[[1,3,2]]), (u"s[['b','d','c']]", s[['b','d','c']])) 
     
         
    s[[1,3,2]]     s[['b','d','c']]     
    
    ----------     ----------------     
    
    b    2         b    2               
    
    d    4         d    4               
    
    c    3         c    3               
    
     
          

    可以看出Series同时具有数组和字典的功能,因此它也支持一些字典的方法,例如Series.iteritems():

    In [8]:
    print list(s.iteritems()) 
     
         
    [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4), ('e', 5)]
    
     
          

    Series魔法都在Index里

    Index对象也是ndarray的派生类,values属性可以获得ndarray数组:

    In [31]:
    index = s.index 
    print index.__class__.mro() 
    index.values 
     
         
    [, , ]
    
     
          
    Out[31]:
    array(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype=object)

    Index可以当作一维数组,支持所有的数组下标操作:

    In [35]:
    print index[[1, 3]] 
    print index[index > 'c'] 
    print index[1::2] 
     
         
    Index([b, d], dtype=object)
    
    Index([d, e], dtype=object)
    
    Index([b, d], dtype=object)
    
     
          

    Index也具有字典的映射功能,它将数组中的值映射到其位置:

    • Index.get_loc(value): 获得单个值value的下标
    • Index.get_indexer(values): 获得一组值values的下标,当值不存在时,得到-1
    In [43]:
    print index.get_loc('c') 
    index.get_indexer(['a', 'c', 'z']) 
     
         
    2
    
     
          
    Out[43]:
    array([ 0,  2, -1])

    Index的魔法在Engine里

    Index对象的字典功能由其中的Engine对象提供:

    In [18]:
    e = s.index._engine 
    print e 
     
         
     
           
     
          
    In [22]:
    e.get_loc('b') 
     
         
    Out[22]:
    1
    In [42]:
    e.get_indexer(np.array(['a', 'd', 'e', 'z'], 'O')) 
     
         
    Out[42]:
    array([ 0,  3,  4, -1])

    Engine中的HashTable

    Engine对象的字典功能由mapping提供:

    In [19]:
    ht = e.mapping 
    print ht 
     
         
     
           
     
          
    In [53]:
    ht.get_item('d') 
     
         
    Out[53]:
    3
    In [55]:
    ht.lookup(np.array(['a', 'd', 'e', 'z'], 'O')) 
     
         
    Out[55]:
    array([ 0,  3,  4, -1])

    值不唯一的Index

    当Index中的每个值都唯一时,可以使用HashTable将值映射到其位置之上。若值不唯一,则Pandas会采用两种较慢的算法。

    • 值唯一时,采用HashTable映射,复杂度为O(1),但需要额外的内存保存HashTable
    • 值排序时使用二分搜索法,复杂度为O(log2(N))
    • 值无序时则逐个比较,复杂度为O(N)

    在Pandas的内部实现中,还考虑了内存的因素,因此对于较大的、排序的、值唯一的Index,也会采用二分搜索法,省去了由HashTable带来的额外内存开销。

    下面我们创建这三种Index对象:

    In [80]:
    N = 10000 
    unique_keys = np.array(list(set(pd.core.common.rands(5) for i in xrange(N))), 'O') 
    duplicate_keys = unique_keys.copy() 
    duplicate_keys[-1] = duplicate_keys[0] 
    sorted_keys = np.sort(duplicate_keys) 
     
          
    unique_index = pd.Index(unique_keys) 
    sorted_index = pd.Index(sorted_keys) 
    duplicate_index = pd.Index(duplicate_keys) 
     
          
    to_search = unique_keys[N-2] 
     
         

    每个Index都有is_unique和is_monotonic属性,分别表示值是否唯一,和是否排序。下面的程序显示上面三个Index对象的属性:

    In [101]:
    from itertools import product 
     
          
    def dataframe_fromfunc(func, index, columns): 
        return pd.DataFrame([[func(idx, col) for col in columns] for idx in index], 
                index = index, columns = columns) 
     
          
    predicates = ["is_unique", "is_monotonic"] 
    index = ["unique_index", "sorted_index", "duplicate_index"] 
     
          
    dataframe_fromfunc(lambda idx, pred:getattr(globals()[idx], pred), index, predicates) 
     
         
    Out[101]:
      is_unique is_monotonic
    unique_index True False
    sorted_index False True
    duplicate_index False False

    所有的Index都支持get_loc(),但只有值唯一的Index才支持get_indexer()。三者的get_loc()方法所返回的位置信息也不同:

    • unique_index:由于值是唯一的,因此返回一个整数
    • sorted_index:由于值是排序的,因此返回一个slice对象
    • duplicate_index:返回一个布尔数组

    这三种返回值都可以作为下标存取ndarray中的值。

    In [103]:
    print unique_index.get_loc(unique_keys[0]) 
    print sorted_index.get_loc(unique_keys[0]) 
    print duplicate_index.get_loc(unique_keys[0]) 
     
         
    0
    
    slice(8528, 8530, None)
    
    [ True False False ..., False False  True]
    
     
          

    下面比较三者的运算速度:

    In [81]:
    %timeit unique_index.get_loc(to_search) 
     
         
    1000000 loops, best of 3: 828 ns per loop
    
     
          
    In [82]:
    %timeit sorted_index.get_loc(to_search) 
     
         
    100000 loops, best of 3: 15.2 us per loop
    
     
          
    In [83]:
    %timeit duplicate_index.get_loc(to_search) 
     
         
    1000 loops, best of 3: 284 us per loop
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  • 三、物流类型|3.1物流分类

    千次阅读 2018-07-08 11:07:15
    物流分类按照物流系统的性质分类社会物流流通过程的物流活动,如运输物流、配送物流、社会经济的兴衰,表现为社会物流的增加、减少。行业物流各个行业的物流行业,物流的增加、减少,表现为行业的兴旺或衰弱。中国...

    物流分类

                                           

    按照物流系统的性质分类

    • 社会物流

    流通过程的物流活动,如运输物流、配送物流、社会经济的兴衰,表现为社会物流的增加、减少。

    • 行业物流

    各个行业的物流行业,物流的增加、减少,表现为行业的兴旺或衰弱。中国大陆2016年度IT产品物流总量,增加,表明中国大陆IT经济强势。

    • 企业物流
    原材料、零部件、工装、设备、人力、技术、资金等输入生产系统,生产资料从一个部门运动到另一个部门,物质实体在生产系统进行物理、化学转换,产品或服务输出生产系统的物流活动。

    (2017年度,华为MATES9组装线总物流量极大增加,表明华为第九代手机销售强劲。)


    按照物流活动的空间范围分类

    • 地区物流

    某地区所有行业,一年的物流量,构成地区物流总量。(2016年度,成都地区物流总量增加,成都经济前景向好。)

    • 国内物流
    某个国家一定时期内,各行各业总物流量。

    • 国际物流
    国家与地区国家之间的物流活动。


    按照物流的作用分类

    • 供应物流
    采购生产资料的物流活动。

    • 销售物流
    产品销售过程的物流活动。(如包装、配送物流活动。)

    • 生产物流
    生产系统,从一个工位到另一个工位,一个部门到另一个部门,的物流活动。

    • 回收物流
    有用物资,如,提取边角余料,回收再处理物流。

    • 废弃物流
    废弃物质的掩埋、焚烧等。



    第三方物流

    由供方与需方以外的物流企业提供物流服务的业务。


    第三方物流的形式

    • 运输代理
    • 仓储代理
    • 快递代理


    第三方物流服务的提供者

    • 以运输为基础的运输企业
    • 与仓库和配送业务为基础的仓储企业
    • 以货代为基础的物流公司
    • 以托运人和管理为基础的物流公司
    • 以财务或信息管理为基础的物流公司


    第三方物流是如何创造价值的

    • 运作效率
    第三方物流企业提高运作效率(仓储运输的运作效率)
    • 客户运作的整合
    第三方物流企业整合客户资源
    • 横向或纵向的整合
    物流企业间的收购兼并结盟,物流企业与制造企业的同盟
    • 发展客户的运作

    拓展客户群


    国际物流是典型的第三方物流。




    国际物流

    国际物流是指货物(包括原材料,半成品,制成品)及物品,(包括油品,展品,捐赠物资等)在不同国家和地区间的流动与转移。



    国际物流的发展

    • 第一阶段
    20世纪50年代国际物流发展的准备阶段,二战结束不久,各国休养生息。
    • 第二阶段
    20世纪60年代,国际间大规模物流阶段。主要以苏联为首的东欧集团,以美国为首的北约国家之间的物流活动。
    • 第三阶段
    20世纪70年代,集装箱及国际集装箱船,集装箱港口的快速发展阶段,以苏联为首的华约集团,以美国为首的北约国家之间的物流活动。
    • 第四阶段
    20世纪80年代,自动化搬运及装卸技术、国际集装箱多式联运发展阶段。
    • 第五阶段

    20世纪90年代以来,国际物流信息化时代。

    与此同时,一些快递公司应运而生。

    • 联邦快递Fedex express
    • 联合包裹公司UPS  express
    • Dell戴尔
    • MAERSK马士基
    • 中国邮政
    • 株式会社(日本)


    国际物流的特点

    1. 国际物流和国内物流相比,其经营环境存在着更大的差异。(运输系统、物流法规等差异性大)
    2. 国际物流系统广泛,存在着较高的风险性。(运输风险、索赔风险
    3. 国际物流中的运输方式具有复杂性。(国际运输是航空运输、远洋运输、道路运输的有机结合)
    4. 国际物流必须依靠国际化信息系统的支持。(寄物流依托功能性齐全、强大的国际化信息系统。)
    5. 国际物流的标准化要求较高(包装材料标准、物流信息化标准、集装箱标准高)

    国际物流系统的组成

    • 运输子系统
    各种运输方式组成的国际运输网络。
    • 仓储子系统
    各国各地区、出入境,物质仓储系统。
    • 商品检验子系统
    各国家、地区海关对出入境的货品,检验检疫作出是否可出入境的审批。
    • 报关子系统
    办理货物、工具出入境手续。
    • 商品包装子系统
    出入境货品包装系统。
    • 装卸子系统
    国际货物搬运、装卸作业系统。





    案例研究:

    ——河北第三方物流企业保定运输集团如何向现代化企业转型?



    展开全文
  • 推进商品市场兼并重组,促进功能转化和布局优化。 (二)全面推进信息化建设。 应用现代信息技术,对商品市场进行全面提升改造,为整合资源、提高效率、降低成本提供技术保障。加快与大型电子商务企业对接,建设...
  • 计算机网络的层次以及分类

    千次阅读 2022-03-08 14:20:41
    计算机网络的分类以及层次 一、按照范围分为:局域网(LAN),城域网(MAN),广域网(WAN)。 二、ISO/OSI七层模型各层的名称基本单元及其功能: 1.物理层 (1)单元:比特流 (2)功能:利用物理传输介质为数据...
  • 关键词:半导体资本,支出,半导体设备,市场,兼并中图分类号:TN305 文献标识码:A 文章编号:1004-4507(2005)12-0010-15 1 2005/2006年全球半导体资本支出呈下跌趋势半导体资本支出是衡量全球半导体业是否...
  • 贷款四级分类/五级分类

    千次阅读 2017-04-05 21:07:06
    四级分类 正常 正常还款的贷款 逾期 逾期贷款是指逾期未还的贷款,只要超过一天即为逾期 呆滞 呆滞是指逾期两年或虽未满两年但经营停止、项目下马的贷款 呆账 呆账是指按照财政部有关规定确定已无法收回,...
  • 根据各功能的特点,对子菜单作了18个分类, 而在函数向导对话框中也新增120个以上新的函数,用于扩展Excel的基本功能。且所有功能都通用于Excel 2003、2007和2010、2013、2016、Excel2019。支持中英文显示与繁简体...
  • 根据各功能的特点,对子菜单作了18个分类, 并Excel函数基础上扩展新增200个实用新的函数,用于增益Excel的扩展功能。且所有功能都通用于Excel 2003、2007和2010、2013、2016、Excel2019。支持中英文显示与繁简体...
  • 根据各功能的特点,对子菜单作了18个分类, 并Excel函数基础上扩展新增200个实用新的函数,用于增益Excel的扩展功能。且所有功能都通用于Excel 2003、2007和2010、2013、2016、Excel2019。支持中英文显示与繁简体...
  • 一、电子商务的涵义及分类 5 (一)电子商务的涵义 5 (二)电子商务的运行模式 5 (三)电子商务的竞争优势和劣势 7 二、中国电子商务发展概述 8 (一)中国电子商务发展的历程 8 (二)中国电子商务行业的...
  • Excel 高级工具箱

    2018-12-28 11:06:11
    根据各功能的特点,对子菜单作了18个分类, 而在函数向导对话框中也新增100个左右新的函数,用于扩展Excel的基本功能。且所有功能都通用于Excel 2002、2003和2007、2010。支持中英文显示与繁简体操作系统、拥有30...
  • 根据各功能的特点,对子菜单作了18个分类, 而在函数向导对话框中也新增100个左右新的函数,用于扩展Excel的基本功能。且所有功能都通用于Excel 2003、2007和2010、2013。支持中英文显示与繁简体操作系统、拥有30...
  • 报告目录: 第一章 面膜行业相关概述 1.1 面膜行业定义及特点 1.1.1 面膜行业的定义 1.1.2 面膜行业产品特点 1.2 面膜按材质分类概述 1.2.1 泥膏型面膜 1.2.2 撕剥型面膜 1.2.3 冻胶型面膜 1.2.4 乳霜型面膜 1.2.5 ...
  • 产业经济学-习题汇总

    千次阅读 2018-04-24 21:29:44
    1) 生产结构分类法:包括马克思的两大部类分类法,把产业分为生产生产资料的产业部类(第一部类)和生产消费资料的产业部类(第二部类); 农轻重产业分类法,把产业分为农业、轻工业、重工业; 霍夫曼的产业分类法...
  • () 【简答题】连接电动机正反转控制电路,要求具备电气互锁功能,拍照上传 【判断题】在企业撤销或兼并时,要对企业的部分财产进行重点清查。( ) 【判断题】在借贷记账法下,全部总分类账户的借方发生额合计数等于全部...
  • 1.1.1 危险化学品的界定与分类 1.1.2 物流的界定与分类 1.1.3 危化品物流界定 1.1.4 危化品物流特性分析 1.1.5 《国民经济行业分类与代码》中危化品物流行业归属 1.2 危化品物流行业分类 1.3 危化品物流专业...
  • AgGrid框架的使用感受及前景分析

    千次阅读 2019-12-21 13:36:12
    在我的C9X项目中focus的属性包括当前聚焦的对象:人,人的分类,技能,技能的分类,人与技能的关系(unit),聚焦的行,聚焦的列。当鼠标在某一个单元格右击的时候就会自动的刷新focus对象,在右键菜单中就能对当前...
  • 3.统计学和机器学习之间“强硬”的二分法在一定程度上弱化了建模决策中的重要信息,并且这种分类有时候毫无意义。 4.当前机器学习和统计学的顶级研究学者大多同时属于这两个领域。 其实,当前有很多研究都突出了...
  • 自2011年到2015年央行一共发放270张第三方支付牌照,且继2015年仅发放2张之后2016年没有再新发牌照,与此同时2016年4月央行下发文件对支付机构分级分类监管,且5年期满之后续展从严。 2017年6月29日发放第271张支付...
  • 1.1.3 《国民经济行业分类与代码》中激光产业归属 1.2 激光产业分类 1.3 激光专业术语说明 1.4 本报告研究范围界定说明 1.5 本报告数据来源及统计标准说明 第2章:中国激光产业宏观环境分析(PEST)2.1 中国...
  • (2)国民经济行业分类 1.1.2 保安服务的界定与分类 (1)业务范围 (2)主要服务种类 1.1.3 本报告的研究范围界定 1.1.4 本报告主要数据来源及统计标准说明 1.2 中国保安服务行业政策环境 1.2.1 行业标准...
  • 1.1.1 水表的界定及分类 1.1.2 智能水表的界定 1.1.3 《国民经济行业分类与代码》中智能水表行业归属 1.2 智能水表行业分类 1.3 本报告研究范围界定说明 1.4 本报告数据来源及统计标准说明 第2章:中国智能...

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