当前位置: 首页 > news >正文

2000-2023年各省名义GDP、实际GDP、GDP平减指数数据(含原始数据+计算过程+计算结果)(以2000年为基期)

2000-2023年各省名义GDP、实际GDP、GDP平减指数数据(含原始数据+计算过程+计算结果)(以2000年为基期)

1、时间:2000-2023年

2、范围:31省

3、指标:名义GDP、国内生产总值指数、实际GDP、GDP平减指数

4、来源:统计年鉴、国家统计局

5、缺失情况:无缺失

6、计算说明:以2000年为基期

第一步计算不变价GDP(以2000年为基期)

2001年实际GDP:2000年的名义GDP*2001年地区生产总值指数/100;

2002年实际GDP:2001年实际GDP*2002年地区生产总值指数/100,依此类推 第二步GDP平减指数(以2000年为基期)

GDP平减指数(以2000年为基期):名义GDP/不变价GDP(以2000年为基期)

可根据需要参考计算过程自行调整基期

7、下载链接:

2000-2023年31个省市名义GDP 实际GDP GDP平减指数(以2000年为基期)(含原始数据和具体计算过程)icon-default.png?t=N7T8https://download.csdn.net/download/m0_71334485/89455250

相关文章:

2000-2023年各省名义GDP、实际GDP、GDP平减指数数据(含原始数据+计算过程+计算结果)(以2000年为基期)

2000-2023年各省名义GDP、实际GDP、GDP平减指数数据(含原始数据计算过程计算结果)(以2000年为基期) 1、时间:2000-2023年 2、范围:31省 3、指标:名义GDP、国内生产总值指数、实际GDP、GDP平减…...

python学习—字典(Dictionary)

系列文章目录 python学习—列表和元组 python学习—循环语句-控制流 python学习—合并TXT文本文件 python学习—统计嵌套文件夹内的文件数量并建立索引表格 python学习—查找指定目录下的指定类型文件 python学习—年会不能停,游戏抽签抽奖 python学习—合并多个Ex…...

鸿蒙开发:【组件启动规则(FA模型)】

组件启动规则(FA模型) 启动组件是指一切启动或连接应用组件的行为: 启动PageAbility、ServiceAbility,如使用startAbility()等相关接口。连接ServiceAbility、DataAbility,如使用connectAbility()、acquireDataAbili…...

网络编程5----初识http

1.1 请求和响应的格式 http协议和前边学过的传输层、网络层协议不同,它是“一问一答”形式的,所以要分为请求和响应两部分看待,同时,请求和响应的格式是不同的,我们来具体介绍一下。 1.1.1 请求 在介绍请求之前&…...

“用友审批+民生付款”,YonSuite让企业发薪更准时

随着现代企业经营模式的不断创新和市场竞争的加剧,企业薪资管理和发放的效率、准确性和及时性已成为企业管理的重要一环。然而,在实际操作中,许多企业面临着薪资管理复杂、发放流程繁琐、数据不准确等难点和痛点。为了解决这些问题&#xff0…...

EtherCAT扫盲,都是知识点

1. 什么是EtherCAT EtherCAT,全称Ethernet for Control Automation Technology,字面意思就是用于控制自动化技术的以太网。它是一种基于以太网的实时工业通信协议,简单说,就是让机器们通过网线互相聊天的高级方式。 EtherCAT 是最…...

开发中遇到的错误 - @SpringBootTest 注解爆红

我在使用 SpringBootTest 注解的时候爆红了&#xff0c;ait 回车也导不了包&#xff0c;后面发现是因为没有加依赖&#xff1a; <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>…...

数据仓库的实际应用示例-广告投放平台为例

数据仓库的数据分层通常包括以下几层&#xff1a; ODS层&#xff1a;存放原始数据&#xff0c;如日志数据和结构化数据。DWD层&#xff1a;进行数据清洗、脱敏、维度退化和格式转换。DWS层&#xff1a;用于宽表聚合值和主题加工。ADS层&#xff1a;面向业务定制的应用数据层。…...

Beyond VL了解学习

Beyond VL&#xff1a;多模态处理的前沿 在今天的数据驱动时代&#xff0c;我们经常需要处理和分析多种类型的数据&#xff0c;例如文本、图像、视频和音频。Beyond VL 是一个先进的多模态模型&#xff0c;专为处理这些多种数据而设计。它能够同时处理多种模态的数据&#xff…...

AI音乐革命:创意产业的新篇章

随着科技的飞速发展&#xff0c;人工智能&#xff08;AI&#xff09;在各个领域的应用越来越广泛&#xff0c;特别是在音乐产业中&#xff0c;AI音乐大模型的涌现&#xff0c;正在重新定义音乐创作的边界。最近一个月&#xff0c;随着多个音乐大模型的轮番上线&#xff0c;素人…...

python从入门到精通1:注释

在Python编程中&#xff0c;注释是一种非常重要的工具&#xff0c;它不仅可以帮助我们记录代码的目的、工作方式以及任何需要注意的地方&#xff0c;还可以使代码更具可读性。Python提供了两种主要的注释方式&#xff1a;单行注释和多行注释。下面我们将深入探讨这两种注释方式…...

CountDownLatch(应对并发问题的工具类)

CountDownLatch CountDownLatch允许一个或多个线程等待其他线程完成操作以后&#xff0c;再执行当前线程&#xff1b;比如我们在主线程需要开启2个其他线程&#xff0c;当其他的线程执行完毕以后我们再去执行主线程&#xff0c;针对这 个需求我们就可以使用CountDownLatch来进…...

HarmonyOS开发知识 :扩展修饰器,实现节流、防抖、权限申请

引言 防重复点击&#xff0c;利用装饰器面向切面&#xff08;AOP&#xff09;的特性结合闭包&#xff0c;实现节流、防抖和封装权限申请。 节流 节流是忽略操作&#xff0c;在触发事件时&#xff0c;立即执行目标操作&#xff0c;如果在指定的时间区间内再次触发了事件&…...

自然语言NLP的基础处理

NLP基本处理从句子的情感分析、实体与实体直接的关系&#xff0c;句子结构来分析 情感分析 1.句子的情感分析找出句子表达的是正面、负面还是中性的情感。 情感分析的影响因素&#xff1a; 词语顺序&#xff1a;词语的顺序可以影响句子的整体情感。例如&#xff0c;“我喜欢…...

带颜色的3D点云数据发布到ros1中(通过rviz显示)python、C++

ros中发布点云数据xyz以及带颜色的点云数据xyzrgb ros中发布点云数据xyz可以直接用python来做或者C(看个人偏好) ros中发布带颜色的点云数据xyzrgb环境1.新建ROS工作空间2.创建功能包 ros中发布点云数据xyz 可以直接用python来做或者C(看个人偏好) 在这里我们带有颜色的点云数…...

python学习—列表和元组

系列文章目录 python学习—合并TXT文本文件 python学习—统计嵌套文件夹内的文件数量并建立索引表格 python学习—查找指定目录下的指定类型文件 python学习—年会不能停&#xff0c;游戏抽签抽奖 python学习—循环语句-控制流 python学习—合并多个Excel工作簿表格文件 文章目…...

c++题目_水仙花数

水仙花数-普及-题目-ACGO题库 题目描述 求100-n中的水仙花数。一个数x&#xff0c;x的百位、十位、个位&#xff0c;分别用a、b、c来表示&#xff1b; 当a * a * a b * b * b c * c * c x时&#xff0c;x就被称为水仙花数。(n< 999) 输入格式 一行一个整数n 输出格式…...

使用 Iceberg、Tabular 和 MinIO 构建现代数据架构

现代数据环境需要一种新型的基础架构&#xff0c;即无缝集成结构化和非结构化数据、轻松扩展并支持高效的 AI/ML 工作负载的基础架构。这就是现代数据湖的用武之地&#xff0c;它为您的所有数据需求提供了一个中心枢纽。然而&#xff0c;构建和管理有效的数据湖可能很复杂。 这…...

jnp.linalg.norm

jnp.linalg.norm 是 JAX 中用于计算向量或矩阵的范数的函数。JAX 是一个用于高性能机器学习研究的 Python 库&#xff0c;它提供了与 NumPy 类似的 API&#xff0c;但支持自动微分和加速计算。jnp 是 JAX 的 NumPy 接口。 jnp.linalg.norm 的基本语法 jnp.linalg.norm(x, ord…...

20240621在飞凌的OK3588-C开发板的Buildroot系统中集成i2ctool工具

20240621在飞凌的OK3588-C开发板中打开i2ctool工具 2024/6/21 17:44 默认继承的i2c工具&#xff1a; rootrk3588-buildroot:/# rootrk3588-buildroot:/# i2c i2c-stub-from-dump i2cdump i2cset i2cdetect i2cget i2ctransfer rootrk3588-…...

Python爬虫实战:研究MechanicalSoup库相关技术

一、MechanicalSoup 库概述 1.1 库简介 MechanicalSoup 是一个 Python 库,专为自动化交互网站而设计。它结合了 requests 的 HTTP 请求能力和 BeautifulSoup 的 HTML 解析能力,提供了直观的 API,让我们可以像人类用户一样浏览网页、填写表单和提交请求。 1.2 主要功能特点…...

7.4.分块查找

一.分块查找的算法思想&#xff1a; 1.实例&#xff1a; 以上述图片的顺序表为例&#xff0c; 该顺序表的数据元素从整体来看是乱序的&#xff0c;但如果把这些数据元素分成一块一块的小区间&#xff0c; 第一个区间[0,1]索引上的数据元素都是小于等于10的&#xff0c; 第二…...

基于大模型的 UI 自动化系统

基于大模型的 UI 自动化系统 下面是一个完整的 Python 系统,利用大模型实现智能 UI 自动化,结合计算机视觉和自然语言处理技术,实现"看屏操作"的能力。 系统架构设计 #mermaid-svg-2gn2GRvh5WCP2ktF {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-…...

【力扣数据库知识手册笔记】索引

索引 索引的优缺点 优点1. 通过创建唯一性索引&#xff0c;可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。2. 可以加快数据的检索速度&#xff08;创建索引的主要原因&#xff09;。3. 可以加速表和表之间的连接&#xff0c;实现数据的参考完整性。4. 可以在查询过程中&#xff0c;…...

FFmpeg 低延迟同屏方案

引言 在实时互动需求激增的当下&#xff0c;无论是在线教育中的师生同屏演示、远程办公的屏幕共享协作&#xff0c;还是游戏直播的画面实时传输&#xff0c;低延迟同屏已成为保障用户体验的核心指标。FFmpeg 作为一款功能强大的多媒体框架&#xff0c;凭借其灵活的编解码、数据…...

无法与IP建立连接,未能下载VSCode服务器

如题&#xff0c;在远程连接服务器的时候突然遇到了这个提示。 查阅了一圈&#xff0c;发现是VSCode版本自动更新惹的祸&#xff01;&#xff01;&#xff01; 在VSCode的帮助->关于这里发现前几天VSCode自动更新了&#xff0c;我的版本号变成了1.100.3 才导致了远程连接出…...

在 Nginx Stream 层“改写”MQTT ngx_stream_mqtt_filter_module

1、为什么要修改 CONNECT 报文&#xff1f; 多租户隔离&#xff1a;自动为接入设备追加租户前缀&#xff0c;后端按 ClientID 拆分队列。零代码鉴权&#xff1a;将入站用户名替换为 OAuth Access-Token&#xff0c;后端 Broker 统一校验。灰度发布&#xff1a;根据 IP/地理位写…...

【AI学习】三、AI算法中的向量

在人工智能&#xff08;AI&#xff09;算法中&#xff0c;向量&#xff08;Vector&#xff09;是一种将现实世界中的数据&#xff08;如图像、文本、音频等&#xff09;转化为计算机可处理的数值型特征表示的工具。它是连接人类认知&#xff08;如语义、视觉特征&#xff09;与…...

Spring AI 入门:Java 开发者的生成式 AI 实践之路

一、Spring AI 简介 在人工智能技术快速迭代的今天&#xff0c;Spring AI 作为 Spring 生态系统的新生力量&#xff0c;正在成为 Java 开发者拥抱生成式 AI 的最佳选择。该框架通过模块化设计实现了与主流 AI 服务&#xff08;如 OpenAI、Anthropic&#xff09;的无缝对接&…...

Unit 1 深度强化学习简介

Deep RL Course ——Unit 1 Introduction 从理论和实践层面深入学习深度强化学习。学会使用知名的深度强化学习库&#xff0c;例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体&#xff0c;比如 SnowballFight、Huggy the Do…...