1960-2017年世界各国总和生育率数据
1960-2017年世界各国总和生育率数据
1、时间：1960-2017年
2、指标：生育率
3、范围：全球各国
4、来源：世界银行
5、指标解释：
总生育率表示假设妇女度过整个生育期并按照当期的年龄别生育率生育孩子所生育的孩子数。
生育率是指一定时期内 (通常为一年) 出生活婴数与同期平均育龄妇女人数之比，通常用千分数表示。
育龄妇女指处于生育期的妇女。生育期的年龄界限，一般使用15岁—49岁的标准。
生育率是反映妇女生育强度的重要指标，它是影响人口增长速度的核心因素，同时也是制定人口计划和进行人口预测的重要指标。
反映妇女生育强度的指标，还有已婚育龄妇女生育率、已婚育龄妇女分年龄组生育率等。已婚育龄妇女生育率，这个指标反映了已婚育龄妇女生育的强度。
6、下载链接：
1960-2017年世界各国总和生育率数据
https://download.csdn.net/download/2201_75673146/88374536
相关文章：
1960-2017年世界各国总和生育率数据
1960-2017年世界各国总和生育率数据 1、时间：1960-2017年 2、指标：生育率 3、范围：全球各国 4、来源：世界银行 5、指标解释： 总生育率表示假设妇女度过整个生育期并按照当期的年龄别生育率生育孩子所生育的孩子数…...
java.math.BigDecimal is not a supported Java type
文章目录 问题描述：结果：原因：Thrif支持的数据类型解决：规范 问题描述： 前端查询后端的pcs总数字段，此字段需要从mydsql的db中获取。PCS字段类型为decimal(26,6)，于是打算在response中使用 Big…...
Unity之Hololens开发如何实现UI交互
一.前言 什么是Hololens? Hololens是由微软开发的一款混合现实头戴式设备，它将虚拟内容与现实世界相结合，为用户提供了沉浸式的AR体验。Hololens通过内置的传感器和摄像头，能够感知用户的环境，并在用户的视野中显示虚拟对象。这使得用户可以与虚拟内容进行互动，将数字信…...
二、ubuntu主机端tftp及nfs服务开发环境安装
一.主机端tftp服务环境安装及配置 检查是否已经安装tftp server $dpkg -s tftpd-hpa#如果提示未安装服务，则执行下面安装指令$sudo apt-get install tftpd-hpa tftp-hpa#tftpd-hpa服务端 tftp-hpa客户端创建tftp启动目录，用于存放内核与设备树文件&a…...
Android 12修改usb tp触摸唤醒
前言 Android 12系统休眠时，需要不管接什么型号usb tp都能够触摸唤醒。 Android12系统中，usb tp要能够触摸唤醒，需要在frameworks/native/services/inputflinger/reader/mapper/TouchInputMapper.cpp中将mParameters.wake赋值为trueÿ…...
#define定义标识符详解
0.预定义符号 在讲解#define之前先给大家介绍几个预定义符号 __FILE__ //进行编译的源文件 __LINE__ //文件当前的行号 __DATE__ //文件被编译的日期 __TIME__ //文件被编译的时间 __STDC__ //如果编译器遵循ANSI C（标准C）ÿ…...
开发者必备！如何将闲置iPad Pro打造为编程工具，使用VS Code编写代码
文章目录 前言1. 本地环境配置2. 内网穿透2.1 安装cpolar内网穿透(支持一键自动安装脚本)2.2 创建HTTP隧道 3. 测试远程访问4. 配置固定二级子域名4.1 保留二级子域名4.2 配置二级子域名 5. 测试使用固定二级子域名远程访问6. ipad pro通过软件远程vscode6.1 创建TCP隧道 7. ip…...
【Java 基础篇】Java 模块化详解
Java 9引入了一项重要的功能：模块化（Module System）。模块化是一种将代码和资源封装到可重用和独立的单元中的方法，它有助于改善代码的可维护性、可重用性和安全性。本文将介绍Java模块化的基本概念、如何创建和使用模块以及一些最…...
【2023面试题大全，都是常问面试题】
JAVA基础 面向对象和面向过程的区别 面向过程：基于步骤的编程方式，用函数把这些步骤一步一步地实现，然后在使用的时候一一调用则可 面向对象：基于对象的编程方式，通过定义类来描述对象的属性和行为，面向对…...
Bun 1.0 正式发布，爆火的前端运行时，速度遥遥领先！
文章目录 一、包子1.0二、Bun 是一个一体化工具包为什么包子存在 二、Bun 是一个 JavaScript 运行时Node.js 兼容性速度TypeScript 和 JSX 支持ESM 和 CommonJS 兼容性网络 API热重载插件 一、包子1.0 Bun 1.0终于来了。 Bun 是一个快速、一体化的工具包，用于运行…...
getchar函数设置为非阻塞
一. 前言 我们在学习C语言的时候，getchar都是阻塞的，等待用户输入字符并且输入回车后才返回。但是有时候我们希望把getchar设置为非阻塞，或者说，当我们遇到getchar函数变成非阻塞的了，我们应该怎么解决这个问题&#x…...
【超算作业调度系统--LSF】
集群服务器--LSF作业调度系统使用 0 Introdutction1 命令1.1 bsub--作业提交命令1.1.1 $ bqueues --查看现有队列信息；1.1.2 $lsload --查看各节点运行情况1.1.3 $bhosts --查看各节点空闲情况1.1.4 $busers --查看用户信息1.2 bsub --提交作业1.2.1 bsub OMP_NUM_T…...
L1-011 A-B分数 20
本题要求你计算A−B。不过麻烦的是，A和B都是字符串 —— 即从字符串A中把字符串B所包含的字符全删掉，剩下的字符组成的就是字符串A−B。 输入格式： 输入在2行中先后给出字符串A和B。两字符串的长度都不超过104，并且保证每个字符…...
PHPword解析内容支撑
因有些功能不支持，所以新增了某些功能，以防后期变动不好变更，手动做个记录 将公式替换成指定的符号，读取到 html 后读取 xml 解析公式，根据标记符号进行替换 文件名PhpOffice\PhpWord\Shared\XMLReader.php public fun…...
回归预测 | MATLAB实现RUN-XGBoost龙格库塔优化极限梯度提升树多输入回归预测
回归预测 | MATLAB实现RUN-XGBoost多输入回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实现RUN-XGBoost多输入回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 MATLAB实现RUN-XGBoost多输入回归预测（完整源码和数据） 1.龙格库塔优化XGBoost，…...
LLM-TAP随笔——语言模型训练数据【深度学习】【PyTorch】【LLM】
文章目录 3、语言模型训练数据3.1、词元切分3.2、词元分析算法 3、语言模型训练数据 数据质量对模型影响非常大。 典型数据处理：质量过滤、冗余去除、隐私消除、词元切分等。 训练数据的构建时间、噪音或有害信息情况、数据重复率等因素都对模型性能有较大影响。训…...
 lseek())
Linux- open() lseek()
文件描述符 文件描述符（File Descriptor，简称 FD）是 UNIX 和 UNIX-like 系统中用于代表和识别打开的文件或其他I/O资源的一种抽象标识。它是一个非负整数，内部由操作系统进行管理和分配。文件描述符可以代表文件、套接字、管道等…...
)
Halcon Tuple相关算子(一)
(1) tuple_length( : : Tuple : Length) 功能：返回输入元组中元素的个数。 控制输入参数： Tuple：输入元组； 控制输出参数：length：输入元组中元素的个数。 (2) tuple_find( : : Tuple, ToFind : Indices…...
基于图像形态学处理的路面裂缝检测算法matlab仿真
目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 ...................................................... %1：从文件夹中读取多个…...
PY32F003F18之窗口看门狗
一、PY32F003F18窗口看门狗特点： 即使窗口看门狗被禁止，窗口看门狗的"递减计数器"也会继续递减计数。 二、窗口看门狗复位的条件： 1、将"控制寄存器WWDG_CR"中的WDGA1,激活"窗口看门狗计数器等于0x3F"时,则产…...
模型参数、模型存储精度、参数与显存
模型参数量衡量单位 M：百万（Million） B：十亿（Billion） 1 B 1000 M 1B 1000M 1B1000M 参数存储精度 模型参数是固定的，但是一个参数所表示多少字节不一定，需要看这个参数以什么…...
oracle与MySQL数据库之间数据同步的技术要点
Oracle与MySQL数据库之间的数据同步是一个涉及多个技术要点的复杂任务。由于Oracle和MySQL的架构差异，它们的数据同步要求既要保持数据的准确性和一致性，又要处理好性能问题。以下是一些主要的技术要点： 数据结构差异 数据类型差异ÿ…...
Neo4j 集群管理：原理、技术与最佳实践深度解析
Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档，本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石，用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...
【Linux】自动化构建-Make/Makefile
前言 上文我们讲到了Linux中的编译器gcc/g 【Linux】编译器gcc/g及其库的详细介绍-CSDN博客 本来我们将一个对于编译来说很重要的工具：make/makfile 1.背景 在一个工程中源文件不计其数，其按类型、功能、模块分别放在若干个目录中，mak…...
Elastic 获得 AWS 教育 ISV 合作伙伴资质，进一步增强教育解决方案产品组合
作者：来自 Elastic Udayasimha Theepireddy (Uday), Brian Bergholm, Marianna Jonsdottir 通过搜索 AI 和云创新推动教育领域的数字化转型。 我们非常高兴地宣布，Elastic 已获得 AWS 教育 ISV 合作伙伴资质。这一重要认证表明，Elastic 作为 …...
【UE5 C++】通过文件对话框获取选择文件的路径
目录 效果 步骤 源码 效果 步骤 1. 在“xxx.Build.cs”中添加需要使用的模块 ，这里主要使用“DesktopPlatform”模块 2. 添加后闭UE编辑器，右键点击 .uproject 文件，选择 "Generate Visual Studio project files"，重…...
路由基础-路由表
本篇将会向读者介绍路由的基本概念。 前言 在一个典型的数据通信网络中，往往存在多个不同的IP网段，数据在不同的IP网段之间交互是需要借助三层设备的，这些设备具备路由能力，能够实现数据的跨网段转发。 路由是数据通信网络中最基…...
LUA+Reids实现库存秒杀预扣减 记录流水 以及自己的思考
目录 lua脚本 记录流水 记录流水的作用 流水什么时候删除 我们在做库存扣减的时候，显示基于Lua脚本和Redis实现的预扣减 这样可以在秒杀扣减的时候保证操作的原子性和高效性 lua脚本 // ... 已有代码 ...Overridepublic InventoryResponse decrease(Inventor…...
手动给中文分词和 直接用神经网络RNN做有什么区别
手动分词和基于神经网络（如 RNN）的自动分词在原理、实现方式和效果上有显著差异，以下是核心对比： 1. 实现原理对比 对比维度手动分词（规则 / 词典驱动）神经网络 RNN 分词（数据驱动）…...
Continue 开源 AI 编程助手框架深度分析
Continue 开源 AI 编程助手框架深度分析 一、项目简介 Continue 是一个模块化、可配置、跨平台的开源 AI 编程助手框架，目标是让开发者能在本地或云端环境中，快速集成和使用自定义的 LLM 编程辅助工具。它通过支持 VS Code 与 JetBrains 等主流 IDE 插件…...