城乡居民养老保险是什么？

养老保险断缴会怎么样？

养老保险断缴…会怎么样？

深夜，这个问题像挥之不去的影子。

• 参保记录不会清零。曾经以为会一切归零，现在知道，至少过去的不会被抹去。

• 个人账户的钱还在，还会继续计算利息。这算是…一点安慰吗？至少不是一无所有。

• 缴费满15年，达到退休年龄，才能领养老金。这才是关键。

• 中间断了…意味着什么？

  • 延迟退休：可能需要更长时间才能凑满15年。多工作几年…或者更多？
  • 养老金减少：缴费年限越长，缴费基数越高，将来领的越多。断缴会影响这个。
  • 医保也受影响：养老保险和医疗保险通常一起交。断缴也意味着医保中断。

也许…明天应该去社保局问问清楚，具体情况，针对我的。

养老保险可以补缴吗？

哎，养老保险补缴这事儿，真是让人头疼。我爸就经历过。

记得是2021年吧，他在北京一家小公司上班，后来公司倒闭了，养老保险就断了几个月。当时我爸还挺乐观，觉得无所谓，反正以后再找工作续上就行。

结果后来换了几家公司，要么没给交，要么交的不全。我妈急得不行，就问能不能把之前断的给补上。

我妈跑了好几趟社保局，咨询了好多人，得到的答案都是：个人是没法补缴的。只有单位才能给你补缴，而且需要承担滞纳金，非常麻烦。

• 当时我妈回来就唉声叹气，说以后退休金肯定受影响。
• 我自己也查了相关政策，确实《中华人民共和国社会保险法》规定，养老保险断缴后，不能单独补缴。
• 只能等找到新单位，继续缴纳，之前的年限会累计计算。

所以，我现在自己交社保可小心了，生怕断了。每个月都盯着公司给我按时交，可不敢掉以轻心！

唉，真的是早知道当初就该自己交灵活就业人员的社保，虽然贵一点，但起码心里踏实！

城乡居民养老保险交多少？

城乡居民养老保险缴费标准

个人缴费，年度缴纳。

• 最低缴费：400元。
• 最高缴费：6000元。

缴费区间：400元至6000元。

缴费梯度：100元整数倍。

缴费原则：多缴多得。

我的社保号记录一切，不必赘述。

机器学习几大算法？

哎哟喂，机器学习算法啊，那可是个大学问！简单来说，就三大类，整得跟武林高手似的：

• 监督学习: 这就像教个熊孩子认字，你得一个一个字儿地教，给他看“苹果”的图，告诉他这是“苹果”，反复强调，直到这熊孩子看到苹果就喊“苹果”！数据集就是那些“苹果”图，标签就是“苹果”俩字儿。你懂的，费劲！

• 无监督学习: 这就厉害了，相当于把熊孩子扔一堆乱七八糟的水果里，让他自己琢磨，啥是苹果，啥是香蕉。 完全没标签，全靠他自己悟性！ 这年头，熊孩子悟性都不咋地，所以这算法也挺难搞的。

• 强化学习: 这更绝了！ 就像训练个狗熊玩杂耍，你得不断地给它奖励或惩罚，让它知道啥行为能得到好吃的，啥行为会被拍脑瓜崩。 这算法得有耐心，不然狗熊给你表演个“狗熊掰玉米”，哭都哭不出来。

额外补充：啥线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机……那都是具体招式，跟少林七十二绝技似的， 咱就不细说了，说多了你脑袋也嗡嗡的。 反正记住这三大类就够了，够你吹牛皮的了！

再说说今年（2024）流行的： 深度学习那可是如日中天！ 各种神经网络，卷积神经网络、循环神经网络…… 那都是“绝世武功”， 用好了，能上天！ 不过，练成这武功，得先把前面那“三大类”练扎实了！ 不然，就等着“走火入魔”吧！

机器学习哪些算法？

机器学习算法类型繁多，但核心可归纳为三大类：

• 监督学习: 这就好比老师教学生，给算法提供带标签的数据（即已知答案的例子），让它学习输入和输出之间的映射关系。 常见的算法包括：

  • 线性回归：寻找数据间的线性关系。简单实用，但对非线性关系束手无策。
  • 逻辑回归：预测二元或多元分类结果，比如判断邮件是垃圾邮件还是正常邮件。
  • 支持向量机(SVM)：擅长高维数据分类，在图像识别等领域应用广泛。 其核心思想在于寻找最佳分类超平面，最大化不同类别数据间的间隔。
  • 决策树：通过一系列问题将数据划分到不同的类别，易于理解和解释。 但容易过拟合，需要剪枝处理。
  • 随机森林：集成学习方法，通过多个决策树投票来提高预测准确率，有效降低过拟合风险。
  • 神经网络：模拟人脑神经元的工作方式，具有强大的学习能力，在图像、语音识别等领域取得了显著成果。 这玩意儿，越深奥越复杂，我目前也只是皮毛。

• 无监督学习: 这就像让孩子自己探索世界，没有预设的答案，算法需要自行发现数据中的模式和结构。 常见的算法包括：

  • K均值聚类：将数据分成K个不同的簇，每个簇的数据尽可能相似。聚类分析的经典算法，应用范围广泛。
  • 主成分分析(PCA)：降维技术，将高维数据投影到低维空间，减少数据冗余，提高计算效率，同时尽可能保留原始信息。
  • DBSCAN：基于密度的聚类算法，擅长发现任意形状的簇。

• 强化学习: 这类似于训练宠物，通过奖惩机制来引导算法学习如何做出最佳决策。 算法在环境中不断尝试，根据反馈调整策略，最终达到目标。 例如：

  • Q-learning: 通过Q值来评估状态-动作对的价值。
  • 深度Q网络(DQN): 将深度神经网络与Q-learning结合，解决高维状态空间的问题。 在游戏AI中应用广泛。

选择哪种算法取决于具体问题和数据的特点。 没有万能的算法，只有合适的算法。 这也是机器学习的魅力所在，不断学习，不断尝试，才能找到最优解。 就像人生一样，充满挑战和探索。 我的一个朋友，就因为选错了算法，项目延期了三个月，真是令人扼腕叹息。

机器学习算法是什么？

哎，机器学习算法？说白了，就是教电脑学做算命先生！ 它不是什么高深莫测的东西，其实就是一堆代码，比你家隔壁老王写的EXCEL表格复杂那么亿点点。

• 算法就是个流程图，一步一步教电脑：先看这个数据，再瞅瞅那个数据，最后算出个结果，跟算命先生掐指一算一个路数。
• 目标？当然是预测未来！ 或者说，给数据贴标签，比如“帅哥”、“美女”、“隔壁老王”（误）。 这就像你妈翻你手机，试图预测你暗恋对象是谁一样精准（手动狗头）。
• 这算法啊，种类比你网购的商品还多，什么决策树啊，支持向量机啊，神经网络啊，听起来就高大上，其实原理嘛……嘿嘿，你懂的。 就跟川菜的辣子鸡和宫保鸡丁，做法不一样，但都是鸡肉。

举个栗子，你想知道明天会不会下雨，你把以前几年的天气数据一股脑塞给算法，它就吭哧吭哧算，最后告诉你：明天大概率会下雨，记得带伞，别淋成落汤鸡！ 当然，这预测准不准，就看算法的心情了（手动狗头）。

总之，机器学习算法就是让电脑自动学习，然后“聪明”地帮我们分析数据，预测结果。 听起来玄乎，其实就是个高级的“算命”工具，只不过它用的是数据而不是八卦。 我老张去年就用它预测了今年的股票行情，结果……亏得裤衩都没了。 所以，还是谨慎使用啊！