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移动观象台是TalkingData基于设备用户的操作行为习惯,推出的一款免费的、公开的移动端大数据实时查询平台。目前覆盖到七大模块的内容:应用排行、公众号排行、App Store排行、终端指数、数据报告、市场洞察,用户画像。具体的功能模块如下:应用排行:洞悉移动市场动态,了解单款应用的核心数据趋势和人群画像;公众号排行:通过对自媒体人的账号和文章进行甄别分析,获悉最火爆的微信公众号排行;AppStore排行:根据App Store官方数据,全方位监控应用竞争态势;数据报告:最权威的互联网行业报告,并针对热门行业、热门事件进行重点分析;终端指数:呈现移动设备趋势,提供最受欢迎的设备品牌、分辨率、操作系统等;市场洞察:基于大量移动互联网用户数据洞察用户特征,展现市场用户画像;每日一荐:每日推荐一篇优质文章,让知识在点滴中累积。
法定退休年龄计算器旨在帮助用户根据《关于实施渐进式延迟法定退休年龄的决定》附表对照关系,快速计算出自己的改革后法定退休年龄、改革后退休时间以及延迟月数。通过简单的几步操作,用户可以轻松获取这些重要信息,为未来的退休规划做好准备。法定退休年龄计算器的主要功能包括:计算改革后法定退休年龄:根据用户的出生年月、性别及人员类型,计算出改革后的法定退休年龄。预测改革后退休时间:基于计算出的法定退休年龄,推算出具体的退休时间。显示延迟月数:与现行法定退休年龄相比,展示用户需要延迟退休的月数。使用步骤:选择出生年月:在输入框中选择您的出生年月。选择性别及人员类型:选择您的人员类型(如男职工,原法定退休年龄55周岁女职工,原法定退休年龄50周岁女职工等)。点击查询:点击“查询”按钮,系统将自动计算出您的改革后法定退休年龄、改革后退休时间和延迟月数。示例说明:假设某位用户出生于1970年1月1日,性别为男性,人员类型为企业职工。按照以下步骤操作:选择出生年月:1970年1月。选择性别及人员类型:男职工。点击查询:系统显示该用户的改革后法定退休年龄为:61岁4个月,改革后退休时间为:2031年5月,延迟月数为:16个月
精华吧是一个专注于提供学习、娱乐与知识问答内容的在线题库平台,涵盖蚂蚁庄园今日答案、知识竞赛题库、脑筋急转弯、成语大全等多个实用板块,旨在帮助用户快速查找答案、巩固知识、提升应试能力或轻松娱乐。核心内容1. 蚂蚁庄园今日答案:每日同步更新支付宝“蚂蚁庄园”小课堂的官方问题与正确答案,帮助用户高效完成答题任务,获取饲料奖励,节省查找时间。2. 知识竞赛题库:收录涵盖历史、地理、文学、科技、时政、生活常识等领域的知识竞赛题目,适用于学生备考、单位竞赛、在线答题活动等场景,支持关键词搜索与分类浏览。3. 脑筋急转弯:提供大量趣味性智力题,涵盖文字游戏、逻辑陷阱、谐音双关等类型,适合休闲娱乐、亲子互动、课堂暖场或社交破冰使用。4. 成语大全:拥有常用及生僻成语,提供释义、出处、例句、近义词、反义词等完整信息,支持按字数、首字母、关键词检索,适用于语文学习、写作参考、成语接龙等场景。适用人群学生群体:备考知识竞赛、积累课外常识、语文成语学习;职场人士:参与单位知识答题、提升综合素养;蚂蚁庄园用户:每日快速完成小课堂任务;家长与教师:寻找趣味题目用于亲子互动或课堂活动;普通用户:休闲娱乐、打发时间、挑战智力题;
北京大学中国语言学研究中心(CCL)开发的CCL语料库是一个广泛应用于语言研究和教学的重要资源。它不仅包含了丰富的现代汉语和古代汉语语料,还提供了强大的查询功能,支持复杂的研究需求。随着2024版的更新,该语料库的规模达到了新的高度,特别是汉英双语对齐语料的加入,使其总规模达到了60亿字。语料库特色介绍:多类型语料:现代汉语语料:涵盖了当代中文的各种文本形式,包括文学作品、新闻报道、学术论文等,反映了现代汉语的实际使用情况。古代汉语语料:收集了大量经典文献及历史资料,为研究古汉语语法、词汇演变等提供了宝贵的原始数据。汉英双语对齐语料:随着汉英双语对齐语料的整合,研究人员不仅可以研究单一语言的现象,还能探索两种语言间的翻译关系及其转换规律。这为对比语言学、翻译研究等领域提供了强有力的支持。高级查询功能:不相邻关键字查询:允许用户查找不在同一句子或段落中的关键词组合,有助于发现潜在的语言模式和关联。指定距离查询:可以根据词语之间的相对位置进行搜索,例如寻找特定范围内出现的词组或短语,对于分析句法结构特别有用。数据规模:截至2024年,CCL语料库在计入汉英双语对齐语料后,其总规模已增长至60亿字。这一庞大的数据量意味着:更广泛的样本覆盖,增强了研究结果的代表性和可靠性;更多样的语言现象可供分析,促进了更深入的语言学探讨。对于教育工作者而言,这意味着能够提供更加丰富和真实的教学材料,帮助学生更好地理解和掌握汉语知识。应用领域:学术研究:无论是语言学家还是计算机科学家,都能利用CCL语料库开展从基础理论到应用技术的研究。教学辅助:教师可以借助语料库设计课程内容,指导学生进行案例分析,提高教学质量。自然语言处理:开发者可以基于语料库训练模型,改进机器翻译、信息检索等NLP应用的表现。
