一个大一个力,到底能拥有多少军队

一个大一个力，到底能拥有多少军队？

督军是民国时期的一个官职，其前后有一个变化，前期的督军，相当于汉朝时期的一个州的都督，或一个郡的都尉，有兵权，没有政权，后期的督军相当于汉朝的郡太守或者州牧，军政集于一身，这时期的督军就相当于一个省的土皇帝。督军前后变化的节点是袁世凯的去世。

袁世凯去世之前，北洋政府还拥有一定的统治权力，各省的督军和省长权力分化，北洋政府可以基本可以调任所有督军或省长。袁世凯去世之后，北洋政府分崩离析，失去了统治力，各省拥有兵权的督军逐渐架空了省长，集军政权力于一身，成为了各省实际上的统治者，土皇帝。

这一时期的督军，除了少数几个外，实力都不强，而这几个实力强的督军，也是因为有北洋军留下的底子，并不是自己发展的结果。

袁世凯去世后，各地督军迭起，开始了军阀混战，大军阀吞并小军阀，聪明人在各个军阀之间左右逢源，发展实力。这时的军阀，发展是否迅速，除了督军本身的能力之外，就只和金钱有关，赚钱成为了督军发展自身的关键。

在各个督军的发展中，逐渐两极分化，一部分是贫困地区的督军，比如四川、广西的督军，这些督军因为地区的缘故，钱没有多少，军队数量一直不多，比如广西的督军，除开下属的小军阀，自己的嫡系人数都在五万左右，这些督军所拥有的军队虽然不多，但军队战斗力非常强，抗日战争中，广西兵打出了广西狼兵的美名。

除开这些穷乡僻壤的督军，还有一些就是会经营的督军，以张作霖和阎锡山为代表。

张作霖刚成为督军的时候，手下只有27师一个师的部队，人数不过万人，但他招安土匪，努力发展自身，吞并了28师，又组建了29师，成为了一大军阀，之后又吞并了整个东北，成为了名副其实的东北王，手下兵力达到了三十余万，可以说是督军的巅峰了。

除了张作霖，还有阎锡山，阎锡山是山西督军，刚到山西的时候，山西穷的根本组建不起军队，阎锡山在山西埋头发展，引进外国资本，开采山西矿产，短短几年时间就将山西发展成为了一个富省，组建了军队，除此之外，阎锡山还重视教育，并办了军校，这些更是加强了阎锡山的实力，等抗日战争爆发的时候，阎锡山手下的兵力也有三十多万。

阎锡山和张作霖是所有督军中实力最强的，兵力在三十万左右，而广西等地，则是兵力最少的督军，兵力在五万左右，但战斗力强悍。所以民国时期的督军，所拥有的军队应该在5万到30万不等，其中兵力不多的督军则会依附较强的督军，成为别人的下属。但这并不影响他们在一个省的地位，他们依然是一个省的土皇帝。

比如阎锡山和蒋介石两人，虽然名义上阎锡山归属蒋介石管辖，但蒋介石并不能直接掌控山西，阎锡山依然是山西的第一人，所以作为一省的督军，民国时期，权力是非常大的。

面对一个老渣男？

回答这个问题之前,请题主想一想出现这个问题可能的原因是什么.

想明白这个之后,对应的答案也就自然有了.

1.如果是别人的老公跟自己聊骚,完全没必要在意.

只要自己坚定,不受诱惑完全不用理会.你越是理会他,他就越觉得有"搞头",就越是和你套近乎,俗话说一个巴掌拍不响,人家不可能强迫你.直接拉黑就好了,见面绕道走.不给苍蝇留下一丝机会.时间久了,他自己就放弃了.所以完全没有必要在意. 当然如果是一个愿打一个愿挨.那就宁当别论了.

2.自己的男人是什么时候开始渣的.

如果他是老了之后才渣的,那么题主也要想一想问题是否出在自己身上.

一个男人年青的时候不渣,反倒是老了变成了渣男.纠其原因无非是自己心里的想法得不到回应.或者说生理上得不到满足.是否是自己的穿衣打扮过早的进入了老龄化状态,又或者是自己的身体状态过早的衰老.让男人对自己提不起兴趣?如果是这样,那么题主要考虑下是否需要改变一下自己,将一个聊骚的男人给拉回来.让男人重新对自己产生兴趣.

如果他一直是个渣男.只是现在变成了一个老渣男而已.这其实没什么好奇怪的.既然能忍受他的渣和他过到现在,那么必然也是有原因的.没有必要过于纠结,因为这个问题的根源其实也在自己身上.

早知现在又何必当初呢.

3.渣男还是有其过人之处的

现在这个社会男人不坏女人不爱,老实人多半成为了接盘侠或者是备胎.渣男之所以受欢迎无非是会说话,懂得女人的心,温柔又有魅力.曾经看过一个视频,有人问一个女人如果选择的话,是选择渣男还是老实人,女人毫不犹豫的选择了渣男,她说无非就是玩弄一下自己而已,但是渣男能满足她对男人的所有幻想.

3.想守住渣男是不容易的一件事

想要和渣男生活,让他一直对自己好,是极其困难的一件事.对于感情,男人们都是始于肉体的,一旦肉体不能给他们带来新鲜感,那么离分开也就不远了.

4.想要生活好,请自觉远离渣男.

如果早已青春不再,还是老老实实找个靠谱的男人比较好.不要拿自己的幸福去和渣男赌明天.你赌不来的.

谢谢.

遇到一个脾气特别大的领导怎么办？

在职场中遇到脾气大的领导，观察一下TA通常是在什么情况下“发作”：

1.任务没按领导要求完成？

职场中领导的做事风格我们是否清楚？有些领导喜欢刨根问底；有些领导需要你提供数据说明；有些领导只希望知道最后的结果。

2.汇报工作没及时？

职场关系中，很多人以为等工作进展有眉目的时候再汇报，如果等到事情有突发现象，而你领导又是事后才得知，可以想象一下后果。

3.领导的其它一些个人独立风格？

比如有些领导喜欢996的工作模式，没事希望你们还是在办公室呆着，下班不能踩点走。

与领导沟通时，你有试过领会领导话语后面隐藏的意思，比如TA希望你完成任务的同时，并且能跟某些领导做一些应酬活动，减少工作阻力。

（图片来源于网络）

我们可以怎么应对呢？

1.完成任务并且按照领导的要求那就是靠相互的工作磨合中找准领导要求的标准是什么？

2.随时报告领导工作的关键节点。比如关于工作任务时间上的重要转折点。

3.领导后面隐含的意思，需要在工作中观察，并且找一些老员工做侧面的了解。

领导之所以做到领导，TA一定有过人之处，学会真正去辩识TA真实的需求，是职场人必备技巧，共赢才是最终的目标。

如果觉得遇到一个让自己非常不舒服，又违背自己价值观的领导，那只能选择离开，不必纠结。

希望我的回答对你有帮助哦。

如果还有其他的见解，欢迎留言或讨论。

大数据有哪些技术呢？

您是否想更好地了解传统数据与大数据之间的区别，在哪里可以找到数据以及可以使用哪些技术来处理数据?

这些是处理数据时必须采取的第一步，因此这是一个不错的起点，特别是如果您正在考虑从事数据科学职业!

“数据”是一个广义术语，可以指“原始事实”，“处理后的数据”或“信息”。为了确保我们在同一页面上，让我们在进入细节之前将它们分开。

我们收集原始数据，然后进行处理以获得有意义的信息。

好吧，将它们分开很容易!

现在，让我们进入细节!

原始数据(也称为“ 原始 事实”或“ 原始 数据”)是您已累积并存储在服务器上但未被触及的数据。这意味着您无法立即对其进行分析。我们将原始数据的收集称为“数据收集”，这是我们要做的第一件事。

什么是原始数据?

我们可以将数据视为传统数据或大数据。如果您不熟悉此想法，则可以想象包含分类和数字数据的表格形式的传统数据。该数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。

传统数据是大多数人习惯的数据。例如，“订单管理”可帮助您跟踪销售，购买，电子商务和工作订单。

但是，大数据则是另外一回事了。

顾名思义，“大数据”是为超大数据保留的术语。

您还会经常看到它以字母“ V”为特征。如“大数据的3V ”中所述。有时我们可以拥有5、7甚至11个“ V”的大数据。它们可能包括– 您对大数据的愿景，大数据的价值，您使用的可视化工具或大数据一致性中的可变性。等等…

但是，以下是您必须记住的最重要的标准：

体积

大数据需要大量的存储空间，通常在许多计算机之间分布。其大小以TB，PB甚至EB为单位

品种

在这里，我们不仅在谈论数字和文字。大数据通常意味着处理图像，音频文件，移动数据等。

速度

在处理大数据时，目标是尽可能快地从中提取模式。我们在哪里遇到大数据?

答案是：在越来越多的行业和公司中。这是一些著名的例子。

作为最大的在线社区之一，“ Facebook”会跟踪其用户的姓名，个人数据，照片，视频，录制的消息等。这意味着他们的数据种类繁多。全世界有20亿用户，其服务器上存储的数据量巨大。

让我们以“金融交易数据”为例。

当我们每5秒记录一次股价时会发生什么?还是每一秒钟?我们得到了一个庞大的数据集，需要大量内存，磁盘空间和各种技术来从中提取有意义的信息。

传统数据和大数据都将为您提高客户满意度奠定坚实的基础。但是这些数据会有问题，因此在进行其他任何操作之前，您都必须对其进行处理。

如何处理原始数据?

让我们将原始数据变成美丽的东西!

在收集到足够的原始 数据之后，要做的第一件事就是我们所谓的“数据预处理 ”。这是一组操作，会将原始数据转换为更易理解且对进一步处理有用的格式。

我想这一步会挤在原始 数据和处理之间!也许我们应该在这里添加一个部分...

数据预处理

那么，“数据预处理”的目的是什么?

它试图解决数据收集中可能出现的问题。

例如，在您收集的某些客户数据中，您可能有一个注册年龄为932岁或“英国”为名字的人。在进行任何分析之前，您需要将此数据标记为无效或更正。这就是数据预处理的全部内容!

让我们研究一下在预处理传统和大原始数据时应用的技术吗?

类标签

这涉及将数据点标记为正确的数据类型，换句话说，按类别排列数据。

我们将传统数据分为两类：

一类是“数字” –如果您要存储每天售出的商品数量，那么您就在跟踪数值。这些是您可以操纵的数字。例如，您可以计算出每天或每月销售的平均商品数量。

另一个标签是“分类的” –在这里您正在处理数学无法处理的信息。例如，一个人的职业。请记住，数据点仍然可以是数字，而不是数字。他们的出生日期是一个数字，您不能直接操纵它来给您更多的信息。

考虑基本的客户数据。*(使用的数据集来自我们的 SQL课程)

我们将使用包含有关客户的文本信息的此表来给出数字变量和分类变量之间差异的清晰示例。

注意第一列，它显示了分配给不同客户的ID。您无法操纵这些数字。“平均” ID不会给您任何有用的信息。这意味着，即使它们是数字，它们也没有数值，并且是分类数据。

现在，专注于最后一列。这显示了客户提出投诉的次数。您可以操纵这些数字。将它们加在一起以给出总数的投诉是有用的信息，因此，它们是数字数据。

我们可以查看的另一个示例是每日历史股价数据。

*这是我们在课程Python课程中使用的内容。

您在此处看到的数据集中，有一列包含观察日期，被视为分类数据。还有一列包含股票价格的数字数据。

当您使用大数据时，事情会变得更加复杂。除了“数字”和“分类”数据之外，您还有更多的选择，例如：

文字数据

数字图像数据

数字视频数据

和数字音频数据

数据清理

也称为“ 数据清理” 或“ 数据清理”。

数据清理的目的是处理不一致的数据。这可以有多种形式。假设您收集了包含美国各州的数据集，并且四分之一的名称拼写错误。在这种情况下，您必须执行某些技术来纠正这些错误。您必须清除数据;线索就是名字!

大数据具有更多数据类型，并且它们具有更广泛的数据清理方法。有一些技术可以验证数字图像是否已准备好进行处理。并且存在一些特定方法来确保文件的音频 质量足以继续进行。

缺失值

“ 缺失的 价值观”是您必须处理的其他事情。并非每个客户都会为您提供所需的所有数据。经常会发生的是，客户会给您他的名字和职业，而不是他的年龄。在这种情况下您能做什么?

您是否应该忽略客户的整个记录?还是您可以输入其余客户的平均年龄?

无论哪种最佳解决方案，都必须先清理数据并处理缺失值，然后才能进一步处理数据。

处理传统数据的技术

让我们进入处理传统数据的两种常用技术。

平衡

想象一下，您已经编制了一份调查表，以收集有关男女购物习惯的数据。假设您想确定谁在周末花了更多钱。但是，当您完成数据收集后，您会发现80%的受访者是女性，而只有20%是男性。

在这种情况下，您发现的趋势将更趋向于女性。解决此问题的最佳方法是应用平衡技术。例如，从每个组中抽取相等数量的受访者，则该比率为50/50。

数据改组

从数据集中对观察结果进行混洗就像对一副纸牌进行混洗一样。这将确保您的数据集不会出现由于有问题的数据收集而导致的有害模式。数据改组是一种改善预测性能并有助于避免产生误导性结果的技术。

但是如何避免产生错觉呢?

好吧，这是一个详细的过程，但概括地说，混洗是一种使数据随机化的方法。如果我从数据集中获取前100个观察值，则不是随机样本。最高的观察值将首先被提取。如果我对数据进行混洗，那么可以肯定的是，当我连续输入100个条目时，它们将是随机的(并且很可能具有代表性)。

处理大数据的技术

让我们看一下处理大数据的一些特定于案例的技术。

文本数据挖掘

想想以数字格式存储的大量文本。嗯，正在进行许多旨在从数字资源中提取特定文本信息的科学项目。例如，您可能有一个数据库，该数据库存储了来自学术论文的有关“营销支出”(您的研究主要主题)的信息。大数据分析技术有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的数量和数据库中存储的文本量足够少，则可以轻松找到所需的信息。通常，尽管数据巨大。它可能包含来自学术论文，博客文章，在线平台，私有excel文件等的信息。

这意味着您将需要从许多来源中提取“营销支出”信息。换句话说，就是“大数据”。

这不是一件容易的事，这导致学者和从业人员开发出执行“文本数据挖掘”的方法。

数据屏蔽

如果您想维持可靠的业务或政府活动，则必须保留机密信息。在线共享个人详细信息时，您必须对信息应用一些“数据屏蔽”技术，以便您可以在不损害参与者隐私的情况下进行分析。

像数据改组一样，“数据屏蔽”可能很复杂。它用随机和假数据隐藏原始数据，并允许您进行分析并将所有机密信息保存在安全的地方。将数据屏蔽应用于大数据的一个示例是通过“机密性保留数据挖掘”技术。

完成数据处理后，您将获得所需的宝贵和有意义的信息。我希望我们对传统数据与大数据之间的差异以及我们如何处理它们有所了解。

https://www.toutiao.com/i6820650243210609166/

疯传这本书到底写了什么？

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