合众保险是国家的正规公司，是经中国保险监督管理委员会批准于2005年2月正式开业。企业性质为全国性、股份制寿险公司。作为综合性人寿保险公司，公司可经营一切人身险险种（含各种法定保险）。合众人寿由北京永泰房地产开发有限公司等六家公司发起设立。合众保险所在地区位于内蒙古乌兰察布市。点评：...

2023-02-21 合众人寿人寿保险公司的简介 合众人寿保险公司官网

离婚诉讼中，关于公司股权的分配，取决于双方当事人的意愿，以及法院的裁决。如果双方当事人可以达成协议，那么他们可以根据自己的意愿来分配公司股权；如果双方当事人无法达成协议，那么法院将根据双方当事人的财产状况，以及其他相关因素，来裁定公司股权的分配方式。离婚诉讼中对公司股权的分配是：1、夫妻双方协商一致将出资额部分或全部转让给该股东的配偶，过半数股东同意、其他股东明确表示放弃优先购买权的，该股东的配偶可以成为该公司的股东；2、夫妻双方就出资额转让份额和转让价格等事项协商一致后，过半数股东不同意转让，但愿意以同等价格购买该出资额的，人民法院可以对转让出资所得的财产进行分割。【法律依据】根据《公司法》第七十二条，人民法院依照法律规定的强制执行程序转让股东的股权时，应当通知公司及全体股东，其他股东在同等条件下有优先购买权。点评：这段内容比较全面地阐述了离婚诉讼中公司股权的分配情况，并且提供了相关的法律依据。在离婚诉讼中，夫妻双方可以协商一致将出资额部分或全部转让给对方的配偶，过半数股东同意的情况下，该配偶可以成为公司的股东；如果夫妻双方就出资额转让份额和转让价格等事项协商一致后，过半数股东不同意转让，但愿意以同等价格购买该出资额的，人民法院可以对转让出资所得的财产进行分割。...

2023-02-21 转让出资 离婚诉讼费怎么算 转让出资 离婚诉讼费谁出

这家初创公司可以考虑采用比特币支付系统，这样商家就可以随时随地接受数字货币。比特币诞生于2009年，自那以后，大量的替代币涌入市场，并广受好评。然而，尽管有人质疑比特币是否会改变世界，以及它将如何在10年后成为世界单一货币，但它在商家中的认可度仍然很低。许多因素可能阻碍了它成为主流。其中包括交易速度慢和缺乏监管。有关监管问题的讨论正在进行，比特币闪电网络的工作也在继续——旨在解决比特币的可扩展性问题——一个完整的具体解决方案尚未找到。然而，一家支付聚合公司声称拥有一种解决方案，可以缩小传统支付和加密货币之间的差距，使商家可以随时随地接受数字货币。SelfPay。根据其白皮书，POS支付聚合平台Aia利用每个商户所在国家的本地支付处理器，提供统一的移动和网络界面，以接受国际信用卡和本地借记卡。对于许多商人和卖家来说，接受加密货币支付的概念似乎是一个合理的想法然而，商人们从传统的菲亚特转向数字化的行为并不是什么令人兴奋的事情。对于这家总部位于新加坡的公司来说，他们希望通过让卖家和商家在不改变习惯的情况下使用数字货币来改变这种状况。他们的目标是通过POS系统来实现这一点。他们还希望通过返还一部分POS交易费，以SxP代币的形式，让卖家了解加密货币的优势。此外，SelfPay将支持B2B模式下商户之间的交易，使用信用卡或银行转账，转账费用合理，或者使用收费较低的加密货币。与传统银行服务不同，该平台全天候可用。该公司的白皮书称:“SelfPay采用模块化架构，允许支付网关以无缝的方式进行进出交换。”“这允许用户根据自己的业务背景和业务目标国家选择自己喜欢的支付网关。模块化允许自付客户在业务增长或变化时调整他们的支付网关，使之成为更有利的网关。”值得注意的是，SelfPay接受信用卡和本地借记卡，而不只是专注于加密货币，这一简单事实意味着它提供了一个价值数千亿美元的市场规模。SelfPay的SxP代币的使用意味着它可以结合两个世界的优点:加密货币和菲亚特。在区块链领域，为了激励网络继续做它正在做的事情，使用了交易费。在工作证明(PoW)系统中，这些费用分配给采矿者，在桩证明(PoS)系统中，这些费用被发送到主节点。来自Blockoomi的一篇文章说，主节点是分散式网络上的服务器。利用它完成普通节点无法完成的唯一函数。它可以用于直接发送/即时交易或私人交易等功能。它还说，由于主节点运营商需要大量投资才能运行，因此主节点运营商将获得奖励奖励，无论他们所支持的数字货币是哪一种，主节点运营商都会获得奖励。与现有的区块链模式类似，信用卡或银行转账60%的交易费用被交换为SxP代币。通过SelfPay,materode操作人员在转换为SxP令牌后可以获得40%的费用。然而，20%是反向作为加密货币奖励给卖方和/或买方，取决于卖方的决定。“另一方面，当买家愿意用ETH或比特币支付时，这些代币将被兑换成SxP，然后在SelfPay区块链中遵循正常的交易费用，”白皮书说。SxP令牌还可以通过SelfPay自己的交易所或合作伙伴交易所兑换成菲亚特货币。SelfPay计划在2017年底完成ICO预售，并在2018年7月底启动ICO预售，预计为期30天。它的目标是从最初的代币合作伙伴那里筹集25000英镑，并创造750万英镑的SxP以交换ETH承诺的资金。一旦达到2.5万硬上限，SxP智能合同将停止接受承诺。一个值300SxP。代币销售的资金将有助于产品的推出，继续平台开发和用户获取。研发和产品开发将占25%市场营销和客户获取将占30%15%将用于管理和运营法律顾问和赏金项目都将获得5%营运资本将得到20%。SelfPay最初将在以太坊区块链上使用ERC20代币，但到2018年第4季度，它将使用自己的区块链。当这种情况发生时，所有的SxPERC20令牌将以1:1的比例迁移到SxP区块链。SelfPay的目标是在2019年第一季度建立交易所。这篇文章是由Coitelegrahad给你带来的，TNW不应该考虑投资建议。是的，TNW卖广告，但我们卖的广告不烂。你想在你的收件箱里每天免费得到最时髦的科技时事通讯吗?你当然知道:在这里注册一个大垃圾邮件。点评：...

2023-02-21 加密货币比特币是什么 加密货币比特币现象

目前尚无官方消息可以回答这个问题。探戈项目是谷歌在计算机视觉领域最大、最令人兴奋的努力。简而言之，它有潜力成为增强现实背后的火箭，让增强现实应用感觉更加复杂和身临其境。这是非常酷的东西。到目前为止，ProjectTago只推出了一款手机——雄心勃勃但反响不佳的联想(Leovo)的Pha2Pro。这款手机于去年年底上市，测评平平。现在，高通刚刚泄露了后续消息。哎呦。据说这将在本周的CES上发布，但高通有其他想法。该公司发布了一篇(已删除)博客文章，详细介绍了这款即将上市的手机的性能。高通表示，华硕ZehoeVR将搭载高通骁龙821芯片组。这款强大的处理器为谷歌Pixel和标准的华硕Zehoe3提供了动力。它还将提供Daydream和Tago功能，支持谷歌街景、YouTue、Netflix、Hulu和HBO的DaydreamVR版本，以及《神奇动物在哪里》、《速度之需》和《Gujack2》等游戏。关于这款设备的消息已经流传了一段时间，今天早些时候VetureBeat的Eva'evleak'Bla在推特上发布了一张据称是这款设备的照片。当华硕在本周晚些时候正式发布这款手机时，不太可能会有任何惊喜。点评：文中介绍了谷歌探戈项目在计算机视觉领域的努力，并介绍了即将发布的华硕ZehoeVR。文章内容详尽，报道准确，可见作者对该领域有较深入的了解，可以说是非常不错的一篇文章。...

2023-02-21

课程介绍课程出自【三课】数据分析进阶教程，用数据指导业务，有效提升运营商职场竞争力随着大数据和人工智能的发展，数据科学作为一门新兴学科正在迅速发展。数据科学也可以赋能商业。通过深挖数据的价值，一方面可以提高运营效率，降低成本。另一方面，也能发现商机，发展业务，带来更多利润。但是数据科学门槛高，系统复杂，让初学者望而却步。为此，我们专门开发了本系统课程，涵盖了基于数据挖掘过程的核心能力要求，包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和发布的全过程。你会收获全面了解数据科学使用数据分析工具Pytho机器学习的初步建模、调试和估计适合人群适用于有意学习数据分析知识，系统巩固技术知识，掌握系统项目方法论的2-5年BI工程师希望通过此次培训，能够系统地巩固2-5年数据分析师的技术知识，掌握系统的项目方法论讲师介绍张宇辉三级数据分析课程讲师博士国家强磁场实验室理论物理学士曾就职于文思海辉（美国）、微软（美国）、滴滴（中国），历任数据科学家、高级数据与应用科学家、战略运营专家。在滴滴快捷出行事业群平台车主团队，负责各类数据运营项目的对接和具体实施，构建完善的司机标签体系，制定司机衰退干预策略。该策略的ROI约为3.5，市场GMV提升约1.%。作为微软负责中小企业预售和留存的约500人团队的主要数据科学家，从事各种数据科学分析任务和相关项目管理，并参与建立和优化相关业务的数据仓库和数据仪表盘。文件目录01、《零》课程介绍01、讲师介绍.df02、课程介绍.df02、什么是“第一周”数据科学01、什么是数据科学2.m401、什么是数据科学1.m401、什么是数据科学.df02.数据科学职位介绍2.m402.DataSciece职位介绍.df02、数据科学职位介绍3.m402.数据科学职位介绍4.m402.数据科学职位介绍1.m403、CRISP-DM简介.df03、CRISP-DM1.m4简介03、CRISP-DM2.m4简介03、《第二周》数据分析工具Pytho（上）01、安装Pytho.df02、《案例》用Pytho分析员工离职原因.df02、样本数据：员工数据.zi02、《案例》用Pytho分析员工离职原因.m402、示例代码：用Pytho分析员工离职原因.zi03.Pytho语言简介.df03.Pytho语言简介.m404、Pytho.df中的错误和异常05.Pytho基础语法知识.df06、基本数据类型和数据结构.m406、附件：强制类型转换函数.df06、基本数据类型与数据结构.df06、附件：基本数据结构_4种数据结构对比图.df07.基本运算符.df08、控制流程.m408.控制流.df09。自定义函数和Pytho脚本.m409。自定义函数和Pytho脚本.df10。cla.m4的概念10。类的概念.df11、手把手教你制作HR智能信息表.df11.手把手教你制作HR智能信息表.m412.Pytho自学资源.df04、《第三周》数据分析工具Pytho（下）01、课前阅读.df02、开始安装JuyterNoteook！.df02、开始安装JuyterNoteook！.m403.完成数据整理任务.df04、数据处理常用库：NumyamPada.df05、附：7种数据结构对比图_竖版.df05.NumyamPada.df中的数据结构05.NumyamPada.m4中的数据结构06、带你携手完成数据整理任务.df06、数据整理examle_iy.zi06.HagzhouHoue_Liajia_cv.zi06、带你携手完成数据整理任务.m407、数据组织思路am基本操作.df08、完成数据可视化任务.df09。数据可视化库：MatlotliamSeaor.df09。数据可视化库：MatlotliamSeaor.m410.HagzhouHoue_Liajia_V2_cv.zi10。数据可视化示例_iy.zi10。带你携手完成数据可视化任务.m410。带你携手完成数据可视化任务.df11、用Pytho分析员工离职原因.zi11.HR_data_cv.zi11、用Pytho分析离职原因完整代码.df11、用Pytho分析离职原因完整代码.m405、第四周的数据理解和准备01、相关系数.df01、相关系数.m402、卡方检验.m402、卡方检验.df03.方差分析.m403.方差分析.df04、特征选择介绍.m404、特征选择介绍.df05.过滤方法.m405、过滤方法.df06、打包方法.m406、包装法.df07、嵌入方法.df07、嵌入方法.m408、特征选择总结.df08、特征选择总结.m409.emloyee_retetio_data_cv.zi09。实践员工保留分析.df06、“第5周”机器学习初步建模01、为什么需要机器学习.df01、为什么需要机器学习.m402、什么是机器学习.df02、什么是机器学习.m403、三种主要的机器学习算法.df03、三种主要的机器学习算法.m404、Scikit-lear算法库介绍.m405、机器学习模型的评估与选择2.m405、机器学习模型的评估与选择1.m405、机器学习模型的评估与选择.df06、机器学习模型的三个组成部分.m406、机器学习模型三要素.df07、直观理解逻辑回归.m407、直观理解逻辑回归.df08、逻辑回归的三个组成部分1.m408、逻辑回归的三要素.df08、逻辑回归的三个组成部分2.m409。逻辑回归应用2.m409。逻辑回归应用1.m409。逻辑回归应用.df10。直观理解SVM.df10。SVM直观理解1.m410。SVM直观理解2.m411、SVM的三个组成部分2.m411、SVM的三个组成部分1.m411、SVM的三个组成部分4.m411、SVM的三个组成部分3.m411、SVM的三个组成部分.df12.SVM核方法.df12.SVM核方法2.m412.SVM核方法1.m412.SVM核方法3.m413、SVM与逻辑回归的比较.df13.SVM与逻辑回归的比较.m414、练习购买转化率预测.df14.coverio_data_cv.zi07、“第6周”模型调试与评估01、模型调试与评估1.m401、模型调试与评估2.m401、模型调试与评估.df02、交叉验证机制2.m402、交叉验证机制5.m402、交叉验证机制4.m402、交叉验证机制3.m402、交叉验证机制.df02、交叉验证机制1.m403、模型的过拟合和欠拟合1.m403、模型的过拟合和欠拟合3.m403、模型的过拟合和欠拟合.df03、模型过拟合与欠拟合2.m404、正则化方法提升模型性能.df04、正则化方法提升模型性能2.m404、正则化方法提升模型性能1.m405、模型效果评价指标.df05、模型效果评价指标1.m405、模型效果评价指标2.m405、模型效果评价指标3.m406、练习PimaIdia糖尿病分类问题.df06.diaete_cv.zi08、“第7周”机器学习建模高级I01、课程介绍.df01.课程介绍.m402、整合方法2.m402、积分方法.df02、整合方法1.m403、随机森林.df03、随机森林.m404、自适应改进.df04、自适应提升.m405、梯度提升.m405、梯度提升.df06、神经网络.df06、神经网络3.m406、神经网络2.m406、神经网络1.m407、反向传播.m407、反向传播.df08、时间序列2.m408.时间序列.df08、时间序列1.m409.ARIMA2.m409.ARIMA1.m409.ARIMA.df10.coverio_data_cv.zi10。练习购买转化率预测（高级）.df09。“第8周”高级机器学习建模II01.课程介绍.m401、课程介绍.df02、层次聚类1.m402、层次聚类.df02、层次聚类3.m402、层次聚类2.m403、密度聚类2.m403、密度聚类.df03、密度聚类1.m404.主成分分析2.m404.主成分分析3.m404.主成分分析.df04.主成分分析4.m404.主成分分析1.m405.video_cout_cv.zi05、实践流行视频分析.df05.video_feature_cv.zi10。《第九周》AB测试01、AB测试可以解决的问题.m401、AB测试可以解决的问题.df02、严谨的AB测试流程.df02、严谨的AB测试流程.m403.AB测试：建立目标.df03.AB测试：建立Goal.m404.AB测试：实验设计1.m404.AB测试：实验设计.df04.AB测试：实验设计2.m405.ABTet:Rutheexerimettothecocluio.df05.AB测试：运行实验得出结论.m406.AB测试实验设计案例.m406.AB测试实验设计案例.df07.AB测试数据分析.m407.AB测试数据分析.df08.AB测试失败时的分析方法.m408.AB测试失败时的分析方法.df09.AB测试分析方法.df09.AB测试分析方法.m411、“第10周”毕业设计01、CRISP-DM详解（上）2.m401、CRISP-DM详解（上）3.m401、CRISP-DM详解（上）1.m401、CRISP-DM详解（上）.df02、CRISP-DM详解（中）4.m402、CRISP-DM详解（中）2.m402、CRISP-DM详解（中）1.m402、CRISP-DM详解（中）3.m403、CRISP-DM详解（下）3.m403、CRISP-DM详解（二）1.m403、CRISP-DM详解（下）2.m404、必社OTA平台酒店预订预测.df04.数据集.zi04、必社OTA平台酒店预订预测.m405、毕设OTA平台客户流失预测.m405.数据集.zi05、必社OTA平台客户流失预测.df...

2023-02-17 测abi机器 ab 测试工具

智拾《438李铮：公司并购全流程法律实务精讲》...

2023-02-07

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智元《534阮思乔：公司股权设计与公司治理实务》...

2023-02-07

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2023-02-07

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2023-02-07 不学自知的意思

将以历史为轴，纵向来复盘一家公司的涨跌起伏，帮大家破译公司的波动密码。而我们之前推出的投学苑行业课，将以产业为轴，横向来拆解各个行业的生态格局，帮大家洞察行业的增长秘密。...

2023-02-07

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2023-02-07