如果你30歲開始存款的話，按照65歲退休來算。
600萬可以過上小康的晚年生活。
如果存到800萬那你的晚年生活就比較富足了。
有些人就問，存不了那么多，我只想維持一下基本生活是不是可以少點？
眾所周知，我們的養(yǎng)老出現(xiàn)大問題了！
雖然每年國家都會出報告說，
養(yǎng)老金結(jié)余幾萬億，管夠！
但養(yǎng)老池子不夠用已經(jīng)是擺在臺面上的問題了。
像青海、湖北、黑龍江、遼寧等省份都出現(xiàn)了收不抵支的情況，
甚至黑龍江還欠了幾個月的養(yǎng)老金發(fā)不下來。
而且未來養(yǎng)老前景也不容樂觀，
前有老齡人口比例不斷攀升，后有新生嬰兒出生率斷崖式下降，
不得不說，這屆的年輕人真是太難了！
總之大家都有一個認(rèn)識：
養(yǎng)老要靠自己存錢了。
但是要存多少錢呢？
營銷號們總是過度夸張，
有人叫你不存錢，及時享樂；
有人為了賣自家理財產(chǎn)品，叫你存很多錢。
但事實真的是這樣嗎？
存錢養(yǎng)老真的沒必要嗎？
關(guān)于這個問題，
其實公子在之前的文章“未來養(yǎng)老，房子和孩子都靠不住。”中，
便詳細(xì)解釋過了。
所以這里就不再贅述了，感興趣的朋友不妨去看看。
這里我只說結(jié)論，
那就是，存錢養(yǎng)老真的非常有必要！！！
而本文要解決的問題是，
如果自己存錢養(yǎng)老，每個月需要存多少錢？
這可能是關(guān)于存錢養(yǎng)老，全網(wǎng)最硬核，最全面的文章了。
站在理性視角，我收集了大量的數(shù)據(jù)，做了很多個假設(shè)，前前后后耗時一個月，終于完成了這篇文章。
可以說，你在市面上絕對找不出第二篇對存錢養(yǎng)老撰寫得如此詳細(xì)的文章。
篇幅有點長，但我保證你看完了一定會有收獲！
一.變量討論1. 有哪些影響存錢養(yǎng)老的因素？2. 關(guān)于這些因素變量，本文所做的假設(shè)二.情況分析1. 如果只考慮養(yǎng)老預(yù)期水平、期望壽命以及社會通脹率，養(yǎng)老需要存多少錢?1. 如果考慮到退休前存款的收益，在不同養(yǎng)老預(yù)期水平和社會通脹率下養(yǎng)老需存多少錢？2. 如果考慮養(yǎng)老后的存款收益，那養(yǎng)老存款的現(xiàn)金流如何？三.寫在最后
好了，話不多說，接下來我會重點討論這個問題！
在討論如何存錢養(yǎng)老這個問題前，我們首先要考慮，有哪些影響存錢養(yǎng)老的因素。
我梳理了下，大概包括下面幾樣：
（i） 養(yǎng)老金及養(yǎng)老金替代率
（ii） 養(yǎng)老預(yù)期水平
（iii） 退休時間
（iv） 期望壽命
（v） 退休前社會通脹率
（vi） 退休后社會通脹率
（vii） 退休前存款收益
（viii） 養(yǎng)老后存款收益
1.1 養(yǎng)老金及養(yǎng)老金替代率
我們之中，大多數(shù)人都有養(yǎng)老金。
而養(yǎng)老金在未來扮演怎樣的角色，將會影響我們養(yǎng)老的生活。
養(yǎng)老金替代率是退休后養(yǎng)老金與退休前工資的比值，
一般替代率越高，領(lǐng)的養(yǎng)老金越多。
1.2 養(yǎng)老預(yù)期水平
退休后想要的養(yǎng)老生活水平究竟是基礎(chǔ)的，小康的，還是富足的？
直接決定了我們每月需要存多少錢。
養(yǎng)老質(zhì)量越高，意味著要存更多的錢，反之則更少。
1.3 退休時間
退休時間關(guān)系著我們的養(yǎng)老時間，
退休時間越早，意味著養(yǎng)老的時間越長，需要的錢越多。
1.4 期望壽命
退休后養(yǎng)老所需要的錢除了取決于我們選擇的生活水平檔次外，
還跟我們期望的壽命長度有關(guān)。
期望壽命越長，需要養(yǎng)老的錢肯定越多，反之亦然。
1.5 退休前社會通脹率
一般來說，如果退休前的社會通脹率越高，
那么買相同價值的貨物，需要花的錢就更多。
也就是說，我們現(xiàn)在存的錢到了退休的時候會更不值錢，
需要存的錢也就更多了。
1.6 退休后社會通脹率
退休后的社會通脹率決定了我們存的錢究竟能花多久，
如果退休后我們的社會通脹率能保持在一個較低的水平，
對于我們養(yǎng)老無疑是更有利的。
1.7 退休前存款收益
如果退休前的存款能產(chǎn)生收益，就能減輕存錢養(yǎng)老的壓力。
收益越多，養(yǎng)老需要存的錢就越少。
1.8 養(yǎng)老存款收益
用于養(yǎng)老的存款也能產(chǎn)生一部分收益，
而且這筆錢產(chǎn)生的收益越多，養(yǎng)老的壓力就越少，
養(yǎng)老生活也會更有質(zhì)量。
2.1 養(yǎng)老金及養(yǎng)老金替代率
目前，我國有9.25億人擁有養(yǎng)老金，已經(jīng)成為了世界上養(yǎng)老保險參保人數(shù)最多的國家。
在本文的假設(shè)里，默認(rèn)我們的老年都是有養(yǎng)老金。（如果你沒有養(yǎng)老金，請自動把預(yù)期調(diào)低一檔。）
這么多年來，我們的養(yǎng)老金一直在漲，目前平均養(yǎng)老金在3000元左右。
但實際的養(yǎng)老金替代率卻一直在下降，其根源主要在于國家經(jīng)濟發(fā)展速度太快。
目前的養(yǎng)老金替代率是42.8%，
這表示你退休前每個月拿10000，退休后每個月只能拿4280，
生活水準(zhǔn)立馬就會下降一大截。
雖然養(yǎng)老金替代率在下降，
但我認(rèn)為，未來養(yǎng)老金的角色是，為我們的基本生活提供保障。
也就是說，那時候國家發(fā)的養(yǎng)老金，至少要保證我們餓不死。
正是以這個標(biāo)準(zhǔn)對應(yīng)到未來，公子將退休后的養(yǎng)老金設(shè)定為3000。
不過要注意的是，這個3000指的是購買力，
因為未來的錢會貶值，所以實際上未來的養(yǎng)老金還會漲。
具體后文會講。
2.2 養(yǎng)老預(yù)期水平
由于養(yǎng)老預(yù)期水平的高低直接決定了我們存錢的多少。
所以公子把大家期望的養(yǎng)老生活水平設(shè)定成3個檔次，分別是：
5000的購買力（基礎(chǔ)）、8000的購買力（小康）、1萬的購買力（富足）。
2.2.1 5000的購買力（基礎(chǔ)）
根據(jù)目前的物價和生活水平，每個月5000塊錢，足以保證老人衣食無憂了。
所以對應(yīng)到退休后的養(yǎng)老生活，則需要5000元的購買力。
但因為有養(yǎng)老金的存在，實際上我們每個月只需要：
5000-3000（養(yǎng)老金）=2000元的購買力。
2.2.2 8000的購買力（小康）
8000元購買力這個檔次，其實對應(yīng)的是那些，
除了希望養(yǎng)老衣食無憂，還有娛樂生活追求的人。
比如茶余飯后之余，能叫上三五好友出門游玩，或閑時垂釣。
這個檔次基本上能滿足了。
再減去養(yǎng)老金，實際上每個月只需要5000元的購買力。
2.2.3 1萬的購買力（富足）
這個檔次主要是為了滿足那些想要在養(yǎng)老后能出國旅游的人群。
年輕的時候每天忙著賺錢養(yǎng)家，沒時間出去看看。
所以希望年老的時候，能帶上自己的老伴，看一看國外的風(fēng)土人情。
同樣的，出去3000元購買力的養(yǎng)老金，實際上只需要7000元購買力。
基于養(yǎng)老金的存在，將以上三個檔次修訂為：
2000的購買力（基礎(chǔ)）、5000的購買力（小康）、7000的購買力（富足）。
2.3 退休時間
隨著延遲退休政策的到來，以后我們都將逐步延遲到65歲退休。
退休時間越早，意味著養(yǎng)老難度越大。
這里公子為了計算方便，統(tǒng)一將大家的退休年齡設(shè)定為65歲。
2.4 期望壽命
近幾十年來，隨著社會衛(wèi)生醫(yī)療水平的進步和提高，
我國人口的平均期望壽命從90年68歲上升到15年76歲，
截至目前為止，我國的人均壽命已達到77.3歲，
而日本的平均壽命已經(jīng)達到了84歲。
但我們養(yǎng)老規(guī)劃絕對不能按照平均壽命來，
畢竟，隨著醫(yī)療發(fā)展，未來平均壽命會繼續(xù)上漲。
而且誰都希望自己的壽命高于平均水準(zhǔn)不是？
因此，在65歲退休的情況下，
我將大家退休后預(yù)期養(yǎng)老時間假定為20年，也就是85歲。
在這個基礎(chǔ)上進行計算，會更為合理妥善一點。
否則人還在，存的錢卻花沒了，豈不尷尬？
2.5 退休前社會通脹率
因為未來的事情無法預(yù)測，所以我們把退休前社會通脹率定為三擋：
2.5.1 平均3%
最近幾年，我們國家的社會通脹率通常在3%左右徘徊。
國家公布的數(shù)據(jù)，但可能比我們的實際感受要低。
2.5.2 平均5%
這個社會通脹率其實比較接近目前真實的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)的計算可以參考這個近似公式：
通貨膨脹率≈M2增速-GDP增速，M2是指廣義貨幣發(fā)行量。
2.5.3 平均7%
為了減少計算誤差，我們還得設(shè)定一個未來社會通脹率的上限，為7%。
這個數(shù)據(jù)其實已經(jīng)很極端了，未來出現(xiàn)這種情況的幾率不大。
當(dāng)然，某些特殊情況也可能會出現(xiàn)，
比如在1970~1980年代，美國就經(jīng)歷了高速通脹（10%左右）。
2.6 退休后社會通脹率
就目前而言，我們無法預(yù)期退休后的社會通脹率到底是多少。
但我們可以以日本為參考對象。
在經(jīng)濟充分發(fā)展后，發(fā)展速度變化，通脹率通常也不高。
像是目前日本的社會通脹率在1%左右。
所以我們不妨將退休后的社會通脹率設(shè)定為1%。
2.7 退休前存款收益
2.7.1 平均3.5%
這個收益率差不多是購買年金險能達到的年收益了，
也是目前無風(fēng)險收益能達到最高的方法。
現(xiàn)在把錢存在銀行的年收益基本上都在3%以下，
而且這個數(shù)字還在持續(xù)走低。
2.7.2 平均5%
5%的年收益其實已經(jīng)很高了，一般需要綜合配置購買年金險和債券基金，
差不多可以達到這個收益。
2.7.3 平均8%
8%的收益率已經(jīng)非常高了，
設(shè)定這個收益率其實是對應(yīng)那些擅長理財?shù)娜巳海?/p>
一般同時購買年金險加基金定投才能達到這個收益。
至于為什么沒有設(shè)定更高的年化收益，因為這是筆養(yǎng)老錢，
最重要的就是安全性，而高收益往往意味著高風(fēng)險。
2.8 養(yǎng)老存款收益
考慮到用養(yǎng)老存款做投資的風(fēng)險性，
公子將這筆錢的收益率設(shè)定為兩個檔次，分別是1.5%和3.5%。
2.8.1 平均1.5%
1.5%的收益率差不多就是未來無風(fēng)險收益比較理想的狀況了，
雖然不算很高，但勝在本金沒什么風(fēng)險。
2.8.2 平均3.5%
3.5%的收益率差不多就是年金險的利率了，
收益率不錯，并且也沒什么風(fēng)險。
設(shè)定好各個因素變量的參數(shù)后，我們就可以開始計算各種因素下養(yǎng)老所需的存款了。
1.情形一：如果只考慮養(yǎng)老預(yù)期水平、期望壽命以及社會通脹率，養(yǎng)老需要存多少錢?
在考慮更復(fù)雜的情況前，我們做一個最理想化的模型，
先只考慮養(yǎng)老預(yù)期水平、期望壽命以及社會通脹率的變化，
不考慮退休前存款的收益，以及退休后養(yǎng)老存款的收益。
計算在這種情況下，我們需要多少錢養(yǎng)老。
而要搞清楚這個問題，我們可以從以下三個方面去進行分析計算：
1.1 前提假設(shè)
我們先把計算這個問題考慮的因素變量給列出來：
養(yǎng)老金及養(yǎng)老金替代率：能夠維持生計，對應(yīng)目前3000元的購買力。
養(yǎng)老預(yù)期水平：2000的購買力（基礎(chǔ)）、5000的購買力（小康）、7000的購買力（富足）。
退休時間：65歲退休。
期望壽命：85歲，退休后養(yǎng)老20年。
退休前社會通脹率：3%、5%和7%。
退休前存款收益：0%。
養(yǎng)老存款收益：0%。
1.2 計算過程
為了便于大家理解，我們以65歲退休，養(yǎng)老20年為例，先進行一組計算。
舉個例子，小明想要自己存錢養(yǎng)老，并且在養(yǎng)老后還能過上小康生活（8000購買力-3000購買力（社保））。
如果他從30歲開始存錢，到65歲退休，預(yù)期養(yǎng)老時間是20年，
假如退休前的社會平均通脹率為3%，錢每年貶值3%
那么，小明從30歲開始每個月需要存多少錢？
要計算退休前每個月的存款，我們可以先計算小明在65歲退休時總共需要的存款。
小明想要過小康養(yǎng)老生活，那么每個月需要的生活費為8000，
除去養(yǎng)老金3000外，還需要5000。
考慮到3%的社會通脹率，現(xiàn)在的5000塊錢在退休后肯定會貶值，所以退休后需要的錢更多。
那么養(yǎng)老20年總共需要的錢為：
也就是說，小明要在退休那年，存夠348萬，才能在退休后過上小康養(yǎng)老生活。
那么他從30歲起，每個月就需要存：
用同樣的方法，我們可以求出，
當(dāng)退休后的社會通脹率為5%時，小明退休時需要的存款為722.5萬元。
每個月需存17203元。
當(dāng)退休后的社會通脹率為7%時，小明退休時需要的存款為1521.5萬元。
每個月需存36226元。
通過這種方法，我們還可以得到更多數(shù)據(jù)。
上面的計算結(jié)果只是我們在選擇小康養(yǎng)老生活后每個月需要存的錢。
如果只求個溫飽，每個月需要存的錢顯然會更少一點。
而要過富足養(yǎng)老生活，每個月需要存的錢就更多了。
公子在這里列了兩張表格，大家可以對應(yīng)不同的養(yǎng)老生活水平，
看看在不同社會通脹率下，自己究竟該存多少錢才能養(yǎng)老無憂。
這是在不同養(yǎng)老水平檔次以及社會通脹率下退休時所需的存款。
通過上面的表格可以計算出從30歲開始存錢到退休，每個月需要存的錢。
計算公式為：
從這兩組數(shù)據(jù)來看，對于我們普通來說，
當(dāng)未來的社會通脹率在3%時，
我們選擇過小康養(yǎng)老生活每個月需要存的錢，其實是比較多的。
如果選擇基礎(chǔ)養(yǎng)老生活，每個月只需要存差不多3300塊，還是比較輕松的。
如果是最極端的7%的社會通脹率，即便是最基礎(chǔ)的養(yǎng)老生活，
每個月也要存14490元，這已經(jīng)很可怕了。
1.3 結(jié)論分析
從前面的計算結(jié)果來看，考慮到不同的養(yǎng)老預(yù)期水平和社會通脹率，
我們每個月需要存的錢最少為3318.8元，這是在社會通脹率為3%的情況下，
基礎(chǔ)養(yǎng)老需要存的錢。
而在社會通脹率為7%的情況下，選擇富足養(yǎng)老生活，
每個月最多要存50717.4元，這個數(shù)目對于我們普通人來說，
其實已經(jīng)非常夸張了。
考慮到目前大部分人的平均工資，每月存款在3000-10000左右是相對合理的。
如果每個月的存款超過1萬，我想絕大部分人根本做不到。
從這個數(shù)據(jù)來看，自己存錢養(yǎng)老似乎可望而不可即。
但大家別忘了，以上的計算結(jié)果都是基于我們的存款不產(chǎn)生收益，
這在實際情況下顯然不可能。
畢竟，單純把錢存銀行都有收益，所以在考慮到存款收益的情況下，
每個月存的錢顯然會更少。
2. 情形二：如果考慮到退休前存款的收益，在不同養(yǎng)老預(yù)期水平和社會通脹率下養(yǎng)老需存多少錢？
從第一部分的存錢養(yǎng)老數(shù)據(jù)來看，
即便是最低的養(yǎng)老預(yù)期水平和社會通脹率，每個月都需要存3300塊。
這對于還要背負(fù)房貸車貸的人來說，壓力并不小。
因此這部分的計算只考慮養(yǎng)老預(yù)期水平、期望壽命、社會通脹率以及退休前存款收益的變化，不考慮退休后養(yǎng)老存款的收益，以及退休后通脹。
計算在這種情況下，我們需要多少錢養(yǎng)老。
2.1 前提假設(shè)
還是先把計算該問題涉及的變量列出來:
養(yǎng)老金及養(yǎng)老金替代率：能夠維持生計，對應(yīng)目前3000元的購買力。
養(yǎng)老預(yù)期水平：2000的購買力（基礎(chǔ)）、5000的購買力（小康）、7000的購買力（富足）。
退休時間：65歲退休。
期望壽命：85歲，退休后養(yǎng)老20年。
退休前社會通脹率：3%、5%和7%。
退休前存款收益：3.5%、5%和8%。
養(yǎng)老存款收益：0%。
2.2 計算過程
為了計算的簡潔性，我們還是以65歲退休，養(yǎng)老20年為例先算出一組數(shù)據(jù)。
以小明為例，如果小明想要在退休后過上小康養(yǎng)老生活，
那么在退休前不同社會通脹率下，小明在65歲那年需要存款為：
最低都要300萬以上，這對很多人來說，可能要大半輩子才能存到。
考慮到大部分人存錢的實際情況，公子將所需存款劃分為三個檔次：
分別是300萬、600萬和800萬。
300萬差不多對應(yīng)5%的社會通脹率下，選擇基礎(chǔ)養(yǎng)老需要存的錢。
600萬這個檔次，進可滿足3%的通脹率下富足養(yǎng)老的生活；
退可滿足7%的極端通脹率下，基礎(chǔ)養(yǎng)老生活。
而800萬這個檔次為了滿足在5%的通脹率下，還能過上小康養(yǎng)老生活。
設(shè)定好養(yǎng)老存款的檔次后，
我們就可以來計算一下小明在年收益為3.5%的情況下，
如果要存夠300萬，每個月需要存多少錢。
先假設(shè)小明一年能存錢x萬元，那么第1年的收益為x(1+3.5%),
第2年的收益為(x(1+3.5%)+x)(1+3.5%),
由此可以推出第35年的收益為：
如果小明要在65歲那年存300萬，那么他每年需要存：
平均下來，小明每個月只需要存3623元。
相比于不計算收益，每個月需要存1萬元，壓力一下子減輕了一大半！
用同樣的方法，我們可以計算出，
當(dāng)收益率為5%的時候，小明要在退休時存夠300萬，
每年需存3.16萬元，每月需存2636元。
當(dāng)收益率為8%時，小明要在退休時存夠300萬，
每年需存1.61萬元，每月需存1343元。
從計算結(jié)果來看，在收益可觀的情況下，
自己存錢養(yǎng)老，是完全可行的。
而退休時存款600萬和800萬在不同收益率下，
每年需要存多少錢，公子也列了一張表格：
這是每個月需要存的錢：
2.3 結(jié)論分析
從這部分的計算結(jié)果來看，當(dāng)我們的存款有收益時，
存錢養(yǎng)老的壓力明顯要小很多。
即便是所需存款最高的800萬，在有收益的情況下，
每個月需要存的錢都沒有超過1萬。
而選擇最低的存款檔次300萬，在收益拉滿的情況下，
每個月僅僅只需存款1343元，就能過上基礎(chǔ)養(yǎng)老生活了。
而且當(dāng)收益率為5%時，即便退休時要存800萬，
每月所需存款也在7000左右，相對而言，達成難度也不算特別大，尤其是對于30歲的人而言。
但既然我們已經(jīng)考慮到退休前存款的收益問題，
就不能忽略養(yǎng)老后這筆錢的收益情況。
如果養(yǎng)老的錢也能產(chǎn)生收益，那這筆錢的使用情況會是怎么樣的呢？
3. 情形三：如果考慮養(yǎng)老后的存款收益，那么養(yǎng)老存款的現(xiàn)金流怎么樣？
這部分的內(nèi)容主要是為了探索，在存夠一定的錢養(yǎng)老后，
如果這筆錢產(chǎn)生收益，能否讓我們的養(yǎng)老生活更有質(zhì)量。
換句話說，這筆錢在不同收益情況下，我們能用多久。
這部分的計算我們要綜合考慮養(yǎng)老預(yù)期水平、期望壽命、退休后社會通脹率、退休前存款收益以及退休后養(yǎng)老存款的收益的變化。
3.1 前提假設(shè)
這是計算該問題需要考慮的變量：
養(yǎng)老金及養(yǎng)老金替代率：能夠維持生計，對應(yīng)目前3000元的購買力。
養(yǎng)老預(yù)期水平：2000的購買力（基礎(chǔ)）、5000的購買力（小康）、7000的購買力（富足）。
退休時間：65歲退休。
期望壽命：85歲，退休后養(yǎng)老20年。
退休后社會通脹率：1%。（數(shù)據(jù)的選取依據(jù)見2.6）
養(yǎng)老存款收益：1.5%和3.5%。（數(shù)據(jù)的選取依據(jù)見2.7）
接下來公子將會計算，考慮到養(yǎng)老存款的收益之后，這筆錢的現(xiàn)金流。
3.2 計算過程
同樣還是以65歲退休，養(yǎng)老20年為例先計算一組數(shù)據(jù)。
如果小明在退休時存了300萬，想要過上小康養(yǎng)老生活，
在退休后社會通脹率為1%，養(yǎng)老存款收益率分別為3.5%時，
這筆錢的使用情況怎么樣？
前面我們已經(jīng)計算過，小明如果想要過上小康養(yǎng)老生活，
他在余下的20年里總共要花費722.5萬。
也就是說，每年需要花費36.1萬。
那么小明第一年還剩的錢為：（300-36.1)(1+3.5%)=273.14萬。
第二年還剩的錢為：（273.14-36.1/(1-1%))(1+3.5%)=244.9萬。
同理可以計算出往后每一年資金剩余情況。
公子在這里列了一張表，大家可以看看這筆錢具體的現(xiàn)金流。
從這個數(shù)據(jù)來看，如果小明只存300萬，并且要過小康養(yǎng)老生活，
他最多到第10年，也就是到75歲就沒錢花了。
這還是在收益率為3.5%的情況下，如果收益率只有1.5%，
恐怕錢花得更快。
這里公子也列出了當(dāng)收益率為1.5%時，這300萬的現(xiàn)金流表格：
在第9年，也就是74歲的時候就會沒錢花了。
由此可見，如果小明只存300萬，并不能過上預(yù)期的小康養(yǎng)老生活。
那如果小明要過基礎(chǔ)水平或富足水平的養(yǎng)老生活，這筆錢的現(xiàn)金流又分別是怎么樣的呢？
公子根據(jù)前面的計算公式，給大家總結(jié)了這三種養(yǎng)老生活下，300萬的現(xiàn)金流情況：
很顯然，如果小明過得是基礎(chǔ)養(yǎng)老生活，
那么他存的錢用來養(yǎng)老基本上是夠的。
甚至當(dāng)他的收益率為3.5%時，25年后的錢還能剩136萬。
而如果他選擇的是富足養(yǎng)老生活，即便有3.5%的收益，也僅僅只夠花6年。
由此可見，除非小明愿意降低生活質(zhì)量，
選擇基礎(chǔ)養(yǎng)老生活，否則只存300萬根本不夠花。
那如果小明存了600萬，那么在分別選擇三種不同水平養(yǎng)老生活下，
這筆錢的現(xiàn)金流情況如何呢？
根據(jù)前面的計算方式，公子給大家列了600萬存款的現(xiàn)金流表格：
從數(shù)據(jù)上來看，如果能存600萬，過基礎(chǔ)養(yǎng)老生活綽綽有余。
并且在收益率為3.5%時，25年后養(yǎng)老的錢反而增加了。
即便是小康養(yǎng)老生活，這600萬在收益率為3.5%的時候也是完全足夠的。
3.3 結(jié)論分析
這部分的計算主要就是為了分析存款300萬和600萬，
我們選擇不同的養(yǎng)老生活后，就能能花多久。
從結(jié)果來看，如果只存300萬，
那么只夠安枕無憂地過完基礎(chǔ)養(yǎng)老生活。
如果要過小康養(yǎng)老生活或者富足養(yǎng)老生活，
可能撐不到我們養(yǎng)老結(jié)束，錢就花沒了。
而如果能存款600萬的話，在收益率能達到3.5%的情況下，
就能保證我們安穩(wěn)地過完小康養(yǎng)老生活。
至于富足養(yǎng)老生活，即便存了600萬，還是過不起。
不得不說，這是一個令人悲傷的事實。
從前面的計算中，我們可以得到幾個基本結(jié)論：
比如選擇最基礎(chǔ)的養(yǎng)老生活，在有一定收益的情況下，
每個月只需要存3000多就夠了。
只要保證每年的存款能達到3.5%的年化收益，
就能在退休前存下300萬以上。
這對于大部分工薪族來說，并非什么難事。
但是，前提是大家要有定期儲蓄的習(xí)慣。
充分意識到當(dāng)前以及未來的養(yǎng)老困境，有存錢的意識。
如果不去好好規(guī)劃自己每月的存款，那養(yǎng)老也只能成為一個遙不可及的夢。
公子前面也給大家計算過，如果想過上小康養(yǎng)老的生活，
差不多要在退休前存上600萬，每個月要存7246元，
這還是必須得保證存款有3.5%的年化收益情況下才能達到。
而如果要過富足養(yǎng)老生活，至少要在退休前存上800萬，
在年化收益3.5%的情況下，每個月要存差不多一萬，這顯然不是一個小數(shù)目，
所以如果想過小康，甚至富足的養(yǎng)老生活，還要更加努力才行。
同樣是在退休前存600萬，如果沒有穩(wěn)定增長的收益，每個月至少要存1萬4；
但如果每年有3.5%的收益，每個月只需要7000多久夠了。
由此可見，長期穩(wěn)定的收益對養(yǎng)老尤為重要！
自古以來，“養(yǎng)兒防老”的思想便在我們的腦海中根深蒂固。
然而隨著時代的發(fā)展和變遷，這種想法已經(jīng)開始變得不合時宜了。
倒不是說這種想法是錯的，
只是，在這個一套房子就能壓得兩個家庭喘不過氣來的時代，
子女們自己都自顧不暇，哪還有余力為父母養(yǎng)老。
時至今日，公子還清晰地記得，
很多年前，當(dāng)我把自己畢業(yè)后第一份工作的工資取出一部分交給我父親時，
他對我說的話。
他說，你已經(jīng)長大了，也能自己獨立了，
往后的日子里，家里的事情你無需太掛念。
你只需要努力過好自己的生活就夠了，我和你母親還能工作，
以后也會有退休金，我們能做的，就是盡量減輕你的壓力，
所以你把這筆錢自己收好吧！
那時候我還不知道父親所謂的壓力究竟有多大，
直到后來我也成為了一家之主，有了自己的孩子，
我才發(fā)現(xiàn)，他把我養(yǎng)大有多么不容易。
從事保險行業(yè)這么多年，我一直很感謝父親教會我的一個道理，
那就是學(xué)會規(guī)劃自己的生活。
不管是買保險也好，還是自己存錢養(yǎng)老，
都是對未來生活的一種規(guī)劃。
我們無法預(yù)知未來會有什么意外在等著我們，
我們唯一能做的，就是那個意外到來之前，
為自己和家人購買一份合適的保障，減輕意外發(fā)生的風(fēng)險。
就像自己存錢養(yǎng)老一樣，也許現(xiàn)在你會覺得每個月要存那么多錢很辛苦，
但當(dāng)你垂垂老矣，不會因為吃不飽飯而擔(dān)心，也不會因為生病而沒錢買藥，
還能牽著老伴的手，來一場說走就走的旅行。
你一定會感謝自己當(dāng)年那個艱難卻睿智的決定。
以上。
保險信息不對稱非常嚴(yán)重，十買九坑，買保險前仔細(xì)閱讀下面的攻略可以讓你少花幾萬塊冤枉錢。任何保險問題，歡迎下方評論留言。
新西蘭養(yǎng)老要多少錢是許多人關(guān)心的話題，特別是那些計劃在新西蘭度過退休生活的人群。養(yǎng)老金、醫(yī)療保健費用、生活成本等因素都是影響新西蘭養(yǎng)老費用的主要因素。
在新西蘭，養(yǎng)老金主要由新西蘭政府負(fù)責(zé)發(fā)放。新西蘭的養(yǎng)老金制度包括國家養(yǎng)老金、企業(yè)提供的養(yǎng)老金以及個人私人儲蓄。國家養(yǎng)老金是針對符合條件的年長者提供的一種基本生活費用，而企業(yè)提供的養(yǎng)老金則會根據(jù)個人在職期間的工資和投入進行計算。
新西蘭的醫(yī)療保健費用在全球范圍內(nèi)被認(rèn)為是相對較高的。雖然新西蘭公民可以通過注冊獲得基本的醫(yī)療服務(wù)，但是對于一些高級的醫(yī)療服務(wù)、藥品以及長期護理等方面可能需要額外的支出。
新西蘭的生活成本與大多數(shù)發(fā)達國家相比較高。房租、食品、交通等方面的開支都需要考慮在內(nèi)，尤其是在一些大城市如奧克蘭和惠靈頓，生活成本更是不菲。
首先，要對自己在新西蘭的生活方式有清晰的規(guī)劃，考慮到個人的健康狀況、生活習(xí)慣等因素。其次，可以根據(jù)自己的情況選擇合適的養(yǎng)老金來源，如積累足夠的個人儲蓄、享受企業(yè)提供的養(yǎng)老金等。最后，靈活調(diào)整養(yǎng)老支出的計劃，根據(jù)實際情況進行定期評估和調(diào)整。
總的來說，規(guī)劃在新西蘭度過養(yǎng)老生活所需的費用需要全面考慮多種因素，包括養(yǎng)老金、醫(yī)療保健費用、生活成本等。只有在全面了解各方面的支出后，才能更好地規(guī)劃自己的養(yǎng)老生活，確保在新西蘭享受幸福的晚年生活。
新西蘭養(yǎng)老需要多少錢是許多人考慮的一個重要問題。隨著人口老齡化和社會經(jīng)濟的發(fā)展，越來越多的人開始關(guān)注養(yǎng)老金的問題，特別是在國外養(yǎng)老的趨勢愈發(fā)明顯。
在了解新西蘭的養(yǎng)老金需求之前，首先需要了解該國的養(yǎng)老金制度。新西蘭的養(yǎng)老金體系由政府通過國家養(yǎng)老基金以及養(yǎng)老金服務(wù)部門進行管理。國家養(yǎng)老基金主要是為那些達到法定退休年齡的人提供經(jīng)濟支援，幫助他們維持基本的生活水準(zhǔn)。
新西蘭養(yǎng)老金制度的特點之一是注重公平和包容性。無論是本地居民還是外國人，只要符合條件，都有權(quán)獲得相應(yīng)的養(yǎng)老金福利。此外，新西蘭的養(yǎng)老金制度還注重長期可持續(xù)性，確保能夠為未來的老年人提供持續(xù)的支持。
根據(jù)新西蘭政府的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，一個人在新西蘭養(yǎng)老的平均花費每年約為xxx新西蘭元。這個數(shù)值包括了住房、飲食、醫(yī)療保健、交通以及其他日常支出。因此，要在新西蘭養(yǎng)老，需要考慮到這些方面的支出。
此外，新西蘭養(yǎng)老金需求還受到個人生活方式、健康狀況和住房條件等因素的影響。例如，選擇在城市生活可能會增加一些生活成本，而健康狀況良好的人可能會減少醫(yī)療保健支出。
為了確保養(yǎng)老生活的質(zhì)量，個體在養(yǎng)老金規(guī)劃時需要考慮多方面因素。以下是一些建議：
綜上所述，新西蘭的養(yǎng)老金需求取決于個人的情況和選擇。通過合理的規(guī)劃和財務(wù)管理，可以有效地應(yīng)對養(yǎng)老金支出，確保在老年生活中擁有可持續(xù)的經(jīng)濟支持。
在如今人口老齡化日益加劇的社會背景下，越來越多的人開始考慮養(yǎng)老問題。新西蘭以其優(yōu)美的景色、優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)和友好的社區(qū)環(huán)境成為許多人選擇養(yǎng)老的理想之地。然而，對于許多人來說，最關(guān)心的問題之一就是養(yǎng)老需要多少金錢支出。
要想合理規(guī)劃在新西蘭的養(yǎng)老資金，首先需要考慮到的是生活成本。新西蘭的生活成本相對較高，尤其是在大城市，包括食品、住房、醫(yī)療等方面的費用都需要納入考慮范圍。根據(jù)個人的生活習(xí)慣和健康狀況，每個人的實際支出可能會有所不同。
其次，養(yǎng)老的金錢支出還需考慮到醫(yī)療保健方面的支出。新西蘭的醫(yī)療系統(tǒng)被廣泛認(rèn)為是優(yōu)質(zhì)的，但醫(yī)療費用仍然是一大支出項。在規(guī)劃養(yǎng)老資金時，要考慮到醫(yī)療保健的支出，包括藥品費用、醫(yī)療保險、看病就診等各方面。
除此之外，養(yǎng)老金的支出還需考慮到個人的娛樂和社交活動。在新西蘭養(yǎng)老生活可能會更加注重社交和娛樂活動，包括參加社區(qū)活動、旅行、運動等。這些活動同樣需要一定的金錢支出。
總的來說，多少錢能在新西蘭養(yǎng)老取決于個人的實際情況以及對生活質(zhì)量的要求。對于一些人來說，他們可能選擇更加奢侈的養(yǎng)老生活方式，需要更多的金錢支出；而對于另一些人來說，他們可能更注重節(jié)儉和簡樸的生活方式，支出就會相應(yīng)減少。
因此，在規(guī)劃在新西蘭養(yǎng)老的金錢支出時，需要結(jié)合個人的實際情況進行具體分析，并在理財規(guī)劃上做出合理安排。可以考慮咨詢專業(yè)的理財規(guī)劃師，他們能夠根據(jù)個人的需求和情況制定合適的養(yǎng)老理財方案，保障養(yǎng)老生活的質(zhì)量。
最后，還需提醒大家在規(guī)劃養(yǎng)老金時要留有余地，不能將所有的資金都用于養(yǎng)老，還需要考慮到可能出現(xiàn)的意外情況和費用。因此，在養(yǎng)老金的規(guī)劃上，要有所預(yù)留，以備不時之需。
新西蘭養(yǎng)老簽證多少錢
在當(dāng)今社會，越來越多的人開始關(guān)注養(yǎng)老問題，尤其是對于那些渴望享受美好晚年的人們來說。新西蘭作為一個自然環(huán)境優(yōu)美、社會福利健全的國家，成為了許多人選擇養(yǎng)老的理想之地。那么，新西蘭養(yǎng)老簽證究竟需要多少錢呢？讓我們一起來了解一下。
首先，我們需要明確新西蘭的養(yǎng)老簽證種類。根據(jù)個人情況和需要，新西蘭提供了幾種適合養(yǎng)老的簽證類型：
這些簽證種類各有不同的申請條件和權(quán)益，需要根據(jù)個人情況進行選擇。
對于許多人來說，退休簽證是最常見的養(yǎng)老簽證類型。申請人需要滿足一系列條件，包括年齡要求、健康要求和金融能力要求。其中，金融能力要求是與費用相關(guān)的。
根據(jù)新西蘭移民局的規(guī)定，申請退休簽證的金融能力要求如下：
這些資金要求是為了保證申請人在新西蘭能夠有足夠的財力維持生活，并不會成為社會福利的負(fù)擔(dān)。
除了退休簽證，長期簽證也是一種常見的養(yǎng)老簽證類型。該簽證適用于那些希望長期居住和養(yǎng)老的人們，不受年齡限制。申請長期簽證需要滿足一系列條件，其中包括金融能力要求。
根據(jù)新西蘭移民局的規(guī)定，申請長期簽證的金融能力要求如下：
與退休簽證相比，長期簽證的金融要求更高，這是因為長期簽證適用于更多的人群，并不限于退休人士。
除了退休簽證和長期簽證，新西蘭還提供了投資簽證作為一種養(yǎng)老選擇。該簽證適用于那些希望通過投資創(chuàng)造經(jīng)濟增長并定居于新西蘭的人們。
根據(jù)新西蘭移民局的規(guī)定，申請投資簽證的最低投資額為NZD3,000,000。這包括了對新西蘭企業(yè)、基金或規(guī)定性投資的投資金額。投資簽證不僅要求申請人有足夠的資金，還需要滿足一系列其他要求。
除了上述簽證的金融要求，申請人還需要支付其他一些費用，包括但不限于：
這些費用因個人情況和具體申請要求而異，具體詳情可以咨詢相關(guān)移民機構(gòu)或律師。
綜上所述，新西蘭養(yǎng)老簽證的費用因不同的簽證類型和個人情況而有所差異。退休簽證、長期簽證和投資簽證是常見的養(yǎng)老簽證類型，每種簽證都有相應(yīng)的金融能力要求。
申請人應(yīng)根據(jù)自身情況和需要選擇適合的簽證類型，并了解對應(yīng)的金融要求。此外，申請人還需要考慮到其他費用，如申請費用、體檢費用和公證費用。
如果您有意向前往新西蘭養(yǎng)老，并申請相應(yīng)的簽證，建議您咨詢專業(yè)的移民機構(gòu)或律師，以獲取更準(zhǔn)確的費用和申請流程信息。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
檢測數(shù)據(jù)：
sunny，hot，high，weak
結(jié)果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。
數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個類 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 測試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓(xùn)練模型
makeModel(false);
//測試檢測數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成訓(xùn)練模型失敗！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("檢測數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時報錯。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1時表示總文檔數(shù)
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("檢測所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應(yīng)用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數(shù)據(jù)和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應(yīng)用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺、實時更新、可定制性強等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。
2. 請談?wù)勀赪ebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(fā)框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術(shù)進行地圖展示和交互設(shè)計，并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設(shè)計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
3. 請描述一下您在以往項目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。
在以往的項目中，我使用WebGIS解決了許多具體問題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項目中，我開發(fā)了一個基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們評估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項目中，我使用WebGIS技術(shù)實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)，提供了準(zhǔn)確的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和可視化的分析結(jié)果，幫助政府和公眾做出相應(yīng)的決策。
4. 請談?wù)勀鷮ebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認(rèn)為WebGIS在未來會繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據(jù)、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領(lǐng)域的技術(shù)進行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個性化，為用戶提供更好的地理信息服務(wù)，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
這塊您需要了解下stm32等單片機的基本編程和簡單的硬件設(shè)計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識更好，還有能夠會做操作系統(tǒng)，簡單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對您能夠有用。
1.負(fù)責(zé)區(qū)域大客戶/行業(yè)客戶管理系統(tǒng)銷售拓展工作，并完成銷售流程；
2.維護關(guān)鍵客戶關(guān)系，與客戶決策者保持良好的溝通；
3.管理并帶領(lǐng)團隊完成完成年度銷售任務(wù)。
你好，面試題類型有很多，以下是一些常見的類型：
1. 技術(shù)面試題：考察候選人技術(shù)能力和經(jīng)驗。
2. 行為面試題：考察候選人在過去的工作或生活中的行為表現(xiàn)，以預(yù)測其未來的表現(xiàn)。
3. 情境面試題：考察候選人在未知情境下的決策能力和解決問題的能力。
4. 案例面試題：考察候選人解決實際問題的能力，模擬真實工作場景。
5. 邏輯推理題：考察候選人的邏輯思維能力和分析能力。
6. 開放性面試題：考察候選人的個性、價值觀以及溝通能力。
7. 挑戰(zhàn)性面試題：考察候選人的應(yīng)變能力和創(chuàng)造力，通常是一些非常具有挑戰(zhàn)性的問題。
