#myweekend##长沙博物馆##长沙会战#
暑假的省博太疯狂,来长沙博物馆避暑。红色之旅。

1.关于长沙会战:抗战期间,国民党军一共进行了22次大型会战,其中1939-1944年就有四次长沙会战。如果长沙失守,日军就可以把武汉和广州、越南的日军连为一体,所以长沙位置相当重要。

2.守长沙的国军有几十万人,但主力只有第10军、第74军。.他们也是伤亡最大的部队,每次战役都要伤亡一大半人。四次长沙会战,第三次战果最辉煌,但守长沙城的第十军(其他部队都在外围)牺牲最大。有的团只剩下了几十个人(就是薛君山牺牲的那次战役),方先觉后因为战功由师长升为军长。后来常德保卫战时,第十军去救援,又牺牲巨大,部队减员严重,所以后调到衡阳休整补充,还没来得及补充,日军又发动了第四次长沙会战。

江西填湖广#江西填湖广#
湖广填四川”——元末明初
“江西填湖广——明清
明清之前,民间流传最广的是“苏常熟,天下足”。这里面既有经济重心进一步南移的成分,也有江浙一带该种棉花、桑蚕等经济作物的原因。

湖广之地粮食丰收,不仅可以向江浙输入,还可以支援京师,这是很了不起的。有数据表明,明成化八年,也就是1472年,湖广、江西等地运往京师的粮食达324万多石,占全国运京师粮的80%以上。
一个自然是跑四川了。很多人都知道“湖广填四川”发生在清代,其实并不尽然。“湖广填四川”的源头要追溯到洪武大移民。比如,元末明初,很多湖北东部的居民迁居四川地区,遂有“楚人填蜀”之说。
另一个就是战乱减员了。元朝末年,湖广地区并不太平,时常有战乱发生。比如,在南方长江流域红巾军发展壮大,与元军在湖南、湖北多有战事,加之地方草头打着红巾军的旗号起事,整个湖广地区就是一团乱局。史书记载,一波又一波战乱之后,长沙府地区田畴荒芜,十室九空,人口损失殆尽。
人口形成洼地,周边的临省就要填充了。首当其冲的便是江西。
为什么是江西呢?江西在历史上发展的也是比较好的。有资料表明,早在北宋时期,江西人口在南方首屈一指,经济发展位居前列。南宋时期,南方人满为患,江西更为严重,人口密度每平方公里达50人,几乎是湖北的3倍多。在明清两代,江西虽然鼎盛不如以前,但风采还是有的

#名创优品分不清旗袍和艺妓服饰#?拜托他们快去读读书吧!比如这本《图解中国传统服饰》。这本书可以帮我们打开传统服饰的大门,为我们详解中国传统服饰,尽现华服之美。



20世纪20年代,是旗袍萌发的时代,也是旗袍最自由的时代。有部分学者认为其源头可以追溯到先秦两汉时代的深衣,虽然其定义和产生的时间还存有诸多争议,但它仍然是中国悠久的服饰文化中最绚烂的现象和形式之一。

旗袍在诞生之初,仿佛用尽了这种名物大部分的想象力,于是其后的岁月再也无法拥有这个时代所能迸发出的瑰丽美景——民国时期的旗袍是许多人未曾邂逅的,甚至是未曾想象过的,所以它的初见便胜却人间无数!

在那一段时间里,旗袍、长马甲、袄裙、短马甲乃至洋装共存,但时代最后选择了旗袍。

旗袍如今走过了百年岁月。百年前,有人为了理想付出过生命、远走他乡,希望百年后的我们无愧于他们用热血灌溉的这片土地。

《数据建模过程中的三大问题》

在我们辅导进行数据建模的公司中,碰到过各式各样的问题,有的是基础数据源没有找准、有的是度量值没有写好、还有些是展示界面不够友好。
但有三大共性问题,在所有公司中几乎都出现了,这些问题比较普遍,非常具有代表性,大家不妨对照一下,如果你的公司也存在类似问题,则应尽快解决,早一天行动、早一天受益:
1、数据不存在。
数据不存在主要是两方面的原因造成的,一是没有相应的信息系统来承载数据,较为常见的有年初预算的收入、成本;售后维修记录;客户拜访记录等。二是公司虽然有信息系统,但系统有重有漏、互不相通,数据在各系统中的传递依靠人工处理后再传递,那这些人工处理的数据,对于公司来说就是不存在的。
这些数据资产的缺失,会对业务的连贯性、追溯性、及时性造成很大影响。建模中的表现就是发现了异常、也知道问题的方向,但就是无法进一步追溯到源头,业务改善的方案就会不聚焦。
2、数据不准确。
造成数据不准确的根本原因是口径问题,对于基础档案类的信息没有归口管理。比如,我们有家客户,同一家门店居然有5个不同的编号,且由不同的人各自维护,每个人只使用自己设置的编号进行管理,对其他编号既不知情、也不关心,财务的数据跟业务总是存在很大的差异,谁也说服不了谁,在这种混乱的情况下,相互矛盾的数据不仅无法支持决策、反而造成了干扰。
还有一类问题就是在ERP系统中,源头单据经常被改动,造成数据联系被破坏。比如,有家制造企业,销售订单下达后,已经跑完了计划订单(MRP运算),但财务人员又去把销售订单进行了修改,造成计划订单的来源单据无法找到,车间生产出来的产品不知道到底是哪个客户要的。
3、数据不及时。
如果业务数据是嵌入在流程中的,则能够比较及时地记录到信息系统中,但有些数据本身不受流程控制,数据可能就无法保证及时性了。比如,我们有个客户,5月份时要对去年的数据进行分析,过程中居然发现有两个部门没有将数据及时上传到服务器,而且其中还有人离职了,而他的电脑中有多个版本的数据,根本搞不清楚哪个才是当时的真实数据,最后分析只能草草收场。
出现不及时的原因,主要是数据使用的需求不清晰,想到看数据了就找人问一下、平时也不太关心数据的质量,那么作为录入数据的人来说,就会把数据累积下来再一次性录入,以提高其自身的效率。最为典型的就是银行收、付款项的录入了,只要公司没有即时查询资金的需求,出纳往往是到了月底一次性录入1个月的款项,平时去ERP系统查余额肯定是不准的。
如果你们公司希望通过数据建模进行分析、实现数字驱动经营的精细化管理,那上述三个问题一定要重视,越早解决越受益!
#财税知识 ##税务筹划[超话]#


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