胡一鳴副校長

胡一鳴副校長,撫倉山


「鼠頭鴨脖」事發5個月後 涉事江西工職院校長校黨委書記雙雙被炒

備受輿論關注的「鼠頭鴨脖」事發5個月後,涉事的江西工業職業技術學院(簡稱「江西工職院」)領導班子已於近日調整,校黨委書記姚小英、校長劉華等校領導去職。 更新後的江西工職院網站「現任領導」欄目顯示,楊丹青任江西工職院黨委書記,陳頭喜、曾峰均任校黨委委員、副校長。

陝西省委書記罕見任林長 調研秦嶺引猜測

(Kevin Frayer/Getty Images) 北京時間: 2023-06-07 13:07 【新唐人北京時間2023年06月07日訊】近日,中共陝西省委書記 趙一德 首次以秦嶺責任區省級 林長 身分,到西安市調研秦嶺生態,引發關注。 秦嶺有「龍脈」之稱,但因違建別墅屢禁不止,習近平曾6次下令整頓,導致大批官員落馬。 《陝西日報》6月5日報導,近日,陝西省委書記、省總 林長 、秦嶺責任區省級林長 趙一德 ,在西安市調研檢查秦嶺生態環境保護工作,並進行巡林檢查。 趙一德稱,「汲取秦嶺違建事件教訓。 」「持續扛牢保護秦嶺的政治責任、歷史責任。 」同時,他也不忘吹捧習近平,以「保護秦嶺」來維護「兩個確立、兩個維護」,守護好「中華民族祖脈」。

偏財詳盡懶人包! 獨家資料! (2024年更新)

偏財詳盡懶人包. 所以,熟用六神,則可以從命中預測過去和未來之事,即時給算命者帶來驗證的樂趣,而不至於被枯燥的理論所阻絆也。. 財神爺人人愛,有專責偏財、正財的財神,正財神大家都熟悉,如果說有專司偏財運的財神,那就更讓人喜愛了。. 民俗 ...

白米、黑米、紅米、糙米、糯米、小米 6種營養大不同

分享此文章. 米有很多種類,除經常食的白米外,還有黑米、紅米、糙米、糯米、小米等。. 有人說白米對健康不好,有人說要食有色米,其實形形式式的米營養成份、功效也不同。. 辛苦工作都是志在搵餐飯食,當然要識分邊種米最有營。. Text/Kio. 資料來源:尚 ...

《為什麼你看不到黑天鵝?》:為什麼要說服反科學或偽科學人士相信科學,實際上非常困難?

擁有一個更具科學素養的社會非常重要,艾爾-卡利里認為,提高科學素養可以賦予我們力量,尤其是在我們面臨21世紀的挑戰時。他在《為什麼你看不到黑天鵝?》主張,對世界的科學理解可以豐富個人的人生樂趣:理解彩虹產生的原理,並不會讓彩虹變得無聊和失去美感,反而我們透過更多地 ...

《鬼吹燈》小說影視化26部 《南海歸墟》是胡八一最賺錢的冒險

《南海歸墟》是胡八一最賺錢的一次冒險。 圖/翻攝自微博 《鬼吹燈》作者「天下霸唱」,本名張牧野。 1977年生。 天下霸唱的父母從事勘探隊的工作,他們的工作是探勘各地的礦藏。 長時間的接觸和經歷讓天下霸唱對地下的世界產生了深厚的興趣。 恢弘的霸唱宇宙 2005年,天下霸唱在「天涯論壇」開始連載 小說 《鬼吹燈》。...

面相分析:脸上痣揭示出命运轨迹

女性出现这种痣,表示家庭运较弱。 注意覊绊住丈夫的心,否则会有再婚的清况发生,一般而言,不论男女,都容易為异性之间的关系而受苦。 总之,有这种痣的人,运势虽好,但容易因稍有疏忽而发生不幸的命运。 所以当好运来临时,也千万不要自满哦! 四、眉内痣:热心公益 痣藏在眉毛内的人,财运好且长寿,是大吉之相。 不管是左眉还是右眉,这个人做事比对认真负责,而且非常有善心,热心公益,非常适合做慈善事业。 这种人对于演艺事业方面有所专长,此痣如果型很好,则往往能得大家的协助。 反之,如果型不好,则兄弟的协助就会相对减少。 五、上唇痣:重视感情 嘴唇上有小黑痣的,看上去可是很可爱的哟!上嘴唇有痣的人,感情非常丰富,是个多愁善感的人,一生总是多為别人着想。

[農園] 居家不適合種榕樹盆栽嗎? Plant板

打去問花店,花店說榕樹很陰或招陰,一般都是宮廟在種。 很多榕樹前面都會有一個小廟,應該都是陰廟。 網路也有文章說榕樹不容人,但那應該指的種在土地上的,根會一直成長到把 建物結構撐破。 可是我想種在花盆,不是土地,也沒想要做成造型盆景,這樣有差嗎? 有沒有過來人能告訴小弟,居家適不適合種榕樹盆栽 (非造型盆景)呢? 種在花盆也會一直成長到把花盆撐破嗎? 種在花盆也會招陰嗎? 謝謝! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊 (ptt.cc), 來自: 111.254.228.45 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Plant/M.1684746403.A.C8E.html 41 則留言

圖解 Roc 曲線:精通 Roc 與 Auc 用法、輕鬆記熟定義 • 好豪筆記

ROC 曲線是 Receiver Operating Characteristic Curve 的縮寫,此名稱來自於起源的 二戰軍事用途 ,ROC 曲線的功能是呈現 分類器在不同閾值下的決策品質 。 一般機器學習教科書提及 ROC 曲線都是直接從算式定義開始講解,一堆 TPR、FPR 等等術語,令人頭昏眼花。 如果你跟我一樣,也是常常忘記算式與定義的類型,我認為只要優先搞懂以下這個 分類模型的關鍵問題 ,就能深度理解 ROC 曲線、不會再忘記了: 分類模型只會輸出 機率 ,不會真的幫你「分類」 在機器學習領域的分類問題,我們通常會把分析模型稱為 分類器 (Classifier),好像模型會幫我們做好分類一樣,但實際上 不是如此 !

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