代码查询(163803)代码查询方法

本文目录一览：

• 1、代码查询

• 2、163803

• 3、代码查询方法

• 4、代码查询网站

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截止11月15日24时

第七次全国人口普查短表登记工作基本结束

自11月16日起

人口普查正式进入长表登记阶段

普查指导员们已经再次入户

对被抽中10%的普查长表住户

开展长表登记！

在普查长表中，有这样一项内容——行业/职业项目

C20. 行业

单位详细名称：

主要产品或主要业务：

C21. 职业

本人从事的具体工作：

这是就业人口必填的一项普查项目，行职业分类众多，为方便县级普查机构快速、准确地对普查对象的行职业信息进行编码

神器来啦！

“统计微讯”在公众号内开通了职业/行业代码查询功能，帮助普查指导员更加规范准确地填写，提高后期行职业编码的质量和效率。如何使用这一神器？详细操作

第一步

第二步 进入公众号

● 点击微信菜单栏的“人普微站”

● 选择“职业/行业代码查询”

第三步 具体查询方法

● 关键字查询

输入普查对象的职业信息，如“教师”或“会计”等关键字，会出现相应的列表，普查指导员在与普查对象核实后，再把该职业填入长表中的职业栏中。

● 职业分类代码查询

普查指导员在输入相应位数职业代码后，可查询到对应层级的职业信息。职业分类代码查询分为大类、中类、小类和细类四类，让查询一步到位~

还支持联合搜索，普查指导员可以更快速和准确地查询行职业代码。

如此优秀的神器

还不快快用起来！

推

普查一个不能少，田间地头把你找~

荐

救人、寻亲、背娃的普查员~你pick谁？

阅

这届80、90后，太优秀！

读

普查版“打工人”，没有撤退可言......

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02月27日讯 中银持续增长混合型证券投资基金（简称：中银持续增长混合A，代码163803）02月26日净值下跌3.06%，引起投资者关注。当前基金单位净值为0.4179元，累计净值为3.6222元。

中银持续增长混合A基金成立以来收益366.92%，今年以来收益-0.14%，近一月收益1.95%，近一年收益13.75%，近三年收益8.61%。

中银持续增长混合A基金成立以来分红10次，累计分红金额56.16亿元。目前该基金开放申购。

基金经理为钱亚风云，自2019年09月18日管理该基金，任职期内收益8.55%。

最新基金定期报告显示，该基金重仓持有贵州茅台（持仓比例8.08%）、中国国旅（持仓比例7.99%）、招商银行（持仓比例7.97%）、宁波银行（持仓比例6.97%）、万科A（持仓比例6.91%）、亿纬锂能（持仓比例6.05%）、美的集团（持仓比例5.90%）、保利地产（持仓比例5.07%）、三七互娱（持仓比例4.30%）、伊利股份（持仓比例4.23%）。

报告期内基金投资策略和运作分析

1.宏观经济分析

国外经济方面，全球经济仍在下滑通道中，但PMI、新订单等方面出现一定边际的积极变化，未来的企稳或反弹仍待继续观察。美国经济内部制造业和消费部门分化有收敛迹象，ISM制造业PMI从47.8回升至48.1，零售销售增速温和回落，劳动力市场依然稳健，月均新增非农就业维持在20万左右，通胀中枢稳定，美联储结束预防式降息后货币政策将以数量宽松为主。欧元区Markit制造业PMI从45.7回升至46.3，德国、法国PMI均有小幅企稳回升，核心通胀水平也有所上升，欧央行将继续维持每月200亿的资产购买。日本经济维持相对疲弱，10月消费税上调后零售销售和工业产出均显著回落，出口继续负增长，通胀水平仍然低迷。综合来看，美国经济受消费回落影响预计继续温和放缓，欧元区、日本和新兴市场经济前景取决于制造业和出口复苏的时点和强度。

国内经济方面，内外需表现不佳，经济下行压力仍存，但也出现了一些短期企稳的迹象，猪价迅速上涨但涨势接近尾声，通胀预期大幅抬升后逐步企稳。具体来看，领先指标中采制造业PMI继续反弹0.4个百分点至2019年12月份的50.2，同步指标工业增加值1-11月同比增长5.6%，较三季度末持平。从经济增长动力来看，出口继续走弱，消费总体低迷，投资延续回落：1-11月美元计价出口累计增速较三季度末下滑0.2个百分点至-0.3%左右，11月消费同比增速较三季度末回升0.2个百分点至8.0%，但剔除价格因素后的实际当月同比增速较三季度末回落0.9个百分点至4.9%；制造业投资低位震荡，房地产投资继续回落，基建投资反弹有限，1-11月固定资产投资增速较三季度末继续回落0.2个百分点至5.2%的水平。通胀方面，CPI加速上行，11月同比增速较三季度末上行1.5个百分点至4.5%；PPI小幅走低，11月同比增速较三季度末继续回落0.2个百分点至-1.4%。

2.市场回顾

四季度上证综指上涨4.99%，代表大盘股表现的沪深300指数上涨7.39%，中小板综合指数上涨8.27%，创业板综合指数上涨9.03%。

3.运行分析

四季度市场震荡上行，在10月份小幅调整后，11月、12月大幅上行。周期、价值、成长各板块都出现较大涨幅，其中tmt、新能源板块表现尤为突出，而医药、食品饮料表现较差，基本呈现冲高回落的走势。本基金在四季度基本跟随市场上涨。组合主要持有银行，地产，食品饮料、旅游、家电、传媒等板块。

报告期内，本基金A类份额净值增长率为10.13%，同期业绩比较基准收益率为5.89%。

院校代码查询方法

1、首先，志愿填报的时候应该查看《招生专业目录》，这是每个学校都会发放的，是考生填报志愿的依据，可以说就是各高校在招生地投放的详细的招生计划。

招生专业目录包括当年在本省市所有招生高校的名称、院校代码、招生计划、专业名称、专业代码、各专业招生计划数等。

2、考生在填报志愿时，要对照当年的招生专业目录，将自己报考的学校和专业，按相应的科类、批次，填报在相应的志愿栏内。

3、院校代码由教育部统一编排，号码有5位。各省教育考试院为方便高考生填报志愿，将有在本地区(包含省、直辖市，自治区)招生计划的高校重新编排，号码有4位。由于每年高校办学情况有变动，故高校代码有调整。

由于每年都有学校更名或合并，院校代码可能会有改变。所以还是以学校发放的《招生专业目录》为准。

专业代码查询方法

1、网上查询

有关教育部门的官网也会有高考填志愿专业代码的有信息，在网上查询也是挺方便的，不论是电脑还是手机只要上网都可以查到高考填志愿专业代码的情况。只不过在进入网站的时候一定要找官网，有些带有广告性质的网站要特别注意，不要被一些不正规的大学的专业所迷惑了，这些大学可能做的广告很吸引人，但是真实的情况并非这样，所以在高考填志愿专业代码的查找时一定要在网上注意这个方面。

2、自己学校里会发带有专业代码的书

在高考结束获得成绩后最重要的就是填报志愿了，需要填的就是高考填志愿专业代码，但是高考填志愿专业代码从哪里来呢？其中一个方式就是学校会给每位考生发放一本带有全国各个大学名称以及代码的书，可以在这本书中看到所有的专业代码。所以，对于高考填志愿专业代码考生们一定要认仔细的对照，不能马虎。

3、每所大学在的招生简章里也会有

高考生一定会收到许多大学的招生简章，每个学校里的招生简章里就会有所有专业的代码。因为想要获得高考填志愿专业代码可以从自己感兴趣的大学的招生简章里来看到。这样看来，可以先报自己喜爱的专业，然后再找到对应的专业代码进行填写，这样的话也是不会有任何问题的。总之，对于高考填志愿专业代码的获得有多种方式，选择自己适合的就可。

其他方法

1、高三考生学校会要求订购《报考指南》，上面有各个学校的专业分类和学校代码还会有不同年份的学校投档线给你参考，并且会有一些专业解读 ，方便考生了解想报的专业。

2、高考结束后学校会统一发放《招生计划》，这上面有各个学校的代码和各个专业的今年的招生人数、学费等。

3、可以上省教育考试院或者学校直接查询。

无论是研究方向是 AI 方面的学生，或者是做机器学习方面的算法工程师，在掌握基础的机器学习相关知识后，都必须掌握搜索论文的技能，特别是研究或者工作领域方向的最新论文，更进阶一点的技能，就是可以复现论文的算法，这是在论文作者没有开源代码的时候的一个解决办法，但是在能够掌握这项技能前，我们希望能够搜索到其他人复现的代码。

因此，今天我会推荐两个相关的网站，并且都是同个团队的成果，这个两个网站，一个可以用于展示带有代码实现的论文算法，另一个给出了多个领域最新最好的算法论文结果。

1. Papers with Code

首先给出这个网站的网址：

https://paperswithcode.com

这是 Reddit 的一个用户 rstoj 做的一个网站，将 ArXiv 上的最新机器学习论文与 Github 上的代码（TensorFlow/PyTorch/MXNet/等）对应起来。相比之前推荐的阅读 ArXiv 的网站，这位用户做出了满足更多研究者的最大需求--寻找论文算法实现的代码！

这个项目索引了大约 5 万篇论文（最近 5 年发布在 arxiv 上的论文）和 1 万个 Github 库。

你可以按标题关键词查询，或者研究领域关键词，如图像分类、文本分类等搜索，也可以按流行程度、最新论文以及 Github 上 Star 数量最多来排列。这个网站能让你跟上机器学习社区流行的最新动态。

首先是看下这个网站大概长什么样的：

上图给出的是按照流行程度来排列，对每篇论文给出了题目、作者、投稿的会议或者顶会，一些简介，比如是否当前领域最先进算法，标签(即关键词，论文研究的方向）和采用的代码框架（比如是 Pytorch 还是 TensorFlow 或者其他框架），论文和代码链接，还有当前 Github 的 Star 数量，以及每小时增加的 Star 数量。

如果是按照 Github Star 数量最多排列，如下图所示：

可以看到最多 Star 数量前两位都是 TensorFlow ，第三位是 Caffe 框架。

另外，如果我们在搜索框输入研究领域的关键词，比如图像分类--Image Classification，搜索结果如下所示：

它会展示当前包含该领域带有论文的共 250 篇论文，然后是展示几个数据集上效果最好的算法和论文，以及开源项目（如果开源了），然后就是子领域--Subtasks，最后是该领域的有代码的论文，按照 Github 上 Star 数量来排列。

2. Browse state-of-the-art

同样先给出网址：

https://paperswithcode.com/sota

这个网站主要是解决另一个问题--寻找一个领域目前最好的（State of the art, Sota）算法的论文以及实现代码。这也是刚接触到一个新领域时候，必须要做的事情，先找到最新最好的算法论文，然后根据这篇论文的代码实现，先跑下代码，接着再去了解细节，或者是根据它的参考论文，来学习这个领域最近几年的论文（一般是 3 年到 5 年内的），逐渐熟悉这个领域的研究方向和难点所在。

还是 Papers with Code 的团队做出了一个可以查询领域最新算法的网站，它总共包含了 16 个大类，950+的单独子类任务，500+个评估结果（包含 Sota 结果）、700+数据库，8000+论文。如下图所示：

16 个分类包括：

点击计算机视觉这个大类，可以看到具体又划分了450+个子任务，如下图所示：

这里可以继续点击进去每个子任务，比如图像分类，然后会得到如下图所示：

上图其实就是在刚刚介绍 Paper with Code 网站时候，介绍搜索领域关键词例子中的图例了。

最后，再给出两个网站的网址：

有了上述两个网站帮助，相信可以帮助大家更好的去学习和熟悉研究领域方向的工作了！

今天的内容先分享到这里了，读完本文《代码查询》之后，是否是您想找的答案呢？想要了解更多代码查询、163803相关的财经新闻请继续关注本站，是给小编最大的鼓励。