土地法

摘要 【早盘内参】习近平主持召开中央全面深化改革委员会第五次会议；上海证券交易所：预计本月底下月初将会推出设立科创板的征求意见稿；首家年报高送转预案披露。 　　每日精选油价收涨，美油涨逾1%，布油收复65美元关口。美元指数回落，一度跌破97关口；国际金价收涨0.7%，终结四连跌。　　宏观经济工业增加值同比增长5.9%。1至10月规模以上工业增加值同比增长6.4%，预期6.3%，前值6.4%。10月社会消费品零售总额同比增长8.6%，预期9.2%，前值9.2%。1至10月社会消费品零售总额同比增长9.2%，预期9.3%，前值9.3%。　　央行上海总部： 10月份，全市本外币房地产开发贷款减少14亿元，为今年以来首次回落，同比少减14.12亿元。个人住房贷款增速持续下降。10月份，全市新增个人本外币贷款149.38亿元，同比少增83.44亿元，其中个人本外币消费贷款增加105.28亿元，同比少增112.69亿元。　　央行网站：央行副行长陈雨露表示，中方愿与欧洲复兴开发银行及各方一道，加强在“一带一路”倡议下的资金融通、股权融资市场培育、发展绿色金融、基础设施互联互通、能力建设、风险管理等方面合作，土地法

摘要 【海南再迎政策红利 中央深改委会议决定加大财税支持力度】11月14日下午，中央全面深化改革委员会第五次会议审议通过了《海南省创新驱动发展战略实施方案》、《海南省建设国际旅游消费中心的实施方案》、《关于支持海南全面深化改革开放有关财税政策的实施方案》、《关于支持海南全面深化改革开放综合财力补助资金的管理办法》、《关于调整海南离岛旅客免税购物政策工作方案》。（21世纪经济报道） 　　海南自由贸易试验区(港)建设又迎来政策红利。　　11月14日下午，中央全面深化改革委员会第五次会议审议通过了《海南省创新驱动发展战略实施方案》、《海南省建设国际旅游消费中心的实施方案》、《关于支持海南全面深化改革开放有关财税政策的实施方案》、《关于支持海南全面深化改革开放综合财力补助资金的管理办法》、《关于调整海南离岛旅客免税购物政策工作方案》。　　国家主席习近平在首届中国国际进口博览会上发表主旨演讲时强调，中国将抓紧研究提出海南分步骤、分阶段建设自由贸易港政策和制度体系，加快探索建设中国特色自由贸易港进程。这是中国扩大对外开放的重大土地法

　　人们在消费时经常遭遇一些“潜规则”，比如找搬家公司谈好价格却临时被告知要按楼层加价、买窗帘遭遇商家收打孔费等。所谓“消费潜规则”大多是商家的“不成文规定”，或所谓的“商业惯例”，消费者面对商家的这些“商业惯例”，即使很不情愿，但通常只能被动接受。这些“消费潜规则”实际上存在侵犯消费者知情权、选择权的问题。你遇到过“消费潜规则”吗？ 　　近日，中国青年报社社会调查中心联合问卷网，对2015名受访者进行的一项调查显示，73.8%的受访者遇到过“消费潜规则”。装修(46.3%)、家居产品(40.2%)和电子产品(35.2%)领域被认为最容易出现“消费潜规则”。面对“消费潜规则”，59.6%的受访者觉得维权不容易。67.8%的受访者建议完善立法，打造对消费者友好的法律环境。 　　73.8%受访者遇到过“消费潜规则” 　　来自安徽的范旭(化名)是自由职业者，今年夏天，他家里装新空调，被收取了钻孔费和管道费。“这些费用我买空调时商家并没有提到，我一直以为是免费安装”。范旭说。 　　范旭说，他身边的“消费潜规则”比较多，“出去就餐时，店家经常以发票用完了为由不给开发票，到了一些特殊节日还会有最低消费限制。一些影院禁止自带食品和饮料，一土地法

　　大学生求职季来临，有的应届毕业生已经拿到了心仪用人单位的录取通知，也有一些学生在找工作时遇到了学历、性别、颜值等方面的歧视，屡屡碰壁。当下大学生求职最容易遇到哪些就业门槛？ 　　近日，中国青年报社社会调查中心联合问卷网，对2006名受访者进行的一项调查显示，大学生在求职时经常遇到学历(70.9%)、专业(54.9%)、学校(54.1%)等方面的歧视。减少大学生就业歧视，61.1%的受访者建议院校培养模式与社会需求更契合，55.6%的受访者期待提升就业歧视的司法救济效果。 　　大学生在求职时经常遇到学历、专业、学校等方面的门槛 　　北京某高校学生王鹏(化名)说，大学生求职时会遇到对于性别、户口的要求，很多技术岗的工作会歧视女性。“不只找工作，我现在所在学校的课题组就不招女生”。 　　中国人民大学应届硕士毕业生李奈(化名)说，她周围的一些女同学去应聘时发现，有的企业还是更愿意要男生。 　　调查中，受访者表示大学生在求职时经常遇到学历(70.9%)、专业(54.9%)、学校(54.1%)等方面的要求，其他还有：性别(47.0%)、户口所在地(38.6%)、颜值(21.5%)、婚恋状况(22.2%)和家庭背景(19.7%)等。 　　李奈说，在北京求职如果是本地户口会比较有优势土地法

原标题：Facebook和Netflix都在用的实时机器学习什么样？ 图片来源：视觉中国 文｜脑极体 最近，Facebook宣布开发出了一种新的算法Spiral，可以为网站上的数十亿用户提供实时调节的服务。能够在短短几分钟内预测并将新结果输出给用户，而不是依靠好几周的数据来优化和更新服务。 举个例子，如果一个用户突发奇想，想要知道“我的哪些朋友赞过此贴”，传统算法的解决方案是，创建一个庞大而持续的长时间记录，精心观察和记录每个相关用户行为对结果的影响。 但Spiral只需要几分钟就能收集反馈，自动学习并立即获得精准推断。 听起来是不是很神奇？ 最近，这种能够随数据获取实时调整模型的实时机器学习，正在成为媒体技术领域的新“网红”。曾经连续两年，都被FTI评为传媒业的重要技术趋势之一，与自然语言理解NLU、机器阅读理解MRC、音视频算法等共享金字塔顶端的荣光。 实时机器学习技术的深入应用，将解锁很多超乎想象的媒体功能和应用场景。但是，尽管学界已经在算法上提出了几种理想的架构，但产业端却未迎来蓬勃的质变。这究竟是为什么？ 什么是实时机器学习 在开启扒皮模式之前，我们先来了解一下，实时机器学习究竟在哪些地方比传统的机器学习更强？ 传统的机器学习（土地法