多少克等于一吨

1000000克。根据作业帮官网查询显示，1吨等于1000千克等于1000000克，吨和千克都是质量单位，之间的相差是1000倍，两者之间换算过来就是一吨等于1000千克。

　　1、1吨=1000000克，1吨(t)=2000斤= 10公担(q)=5000000克拉(ct)= 1000000000毫克(mg)=2204.6226218磅(lb)= 20担=20000两。 　　2、吨是一个汉字，读作dūn，常常用于数学质量单位，生活中多用于计量较大物品的重量。该文字在《丑集上》和《口字部》等文献均有记载。

1吨（t）=1000千克（kg）1千克（kg）=1000克（g）

一吨=1000千克=1000000克

1000000克等于1吨。根据查询相关公开信息显示，一吨等于一千千克，即一吨等于一百万克。

一吨等于1000千克

1、一吨等于1000000克，就是等于百万克。2、解析：1t=1000千克；1kg=1000g；1000kg=1000000g；1t=1000000g。3、中午的读法：一吨等于一千千克，一千克等于一千克，所以一吨等于一千乘以一千克等于百万克。

一吨等于1000000克。解析：1t=1000千克；1kg=1000g；1000kg=1000000g；1t=1000000g克（g）是一个质量单位，千克（kg）的千分之一，一克是18×14074481个C－12原子的质量。扩展资料：千克以铂铱合金制成、底面直径为39毫米、高为39毫米的国际千克原器（圆柱体）的质量被规定为1千克。目前它保存在法国巴黎的国际计量局里。单位换算1 千克 = 0.001 吨1 千克 = 1,000 克1 千克 = 1,000,000 毫克1 千克 = 1,000,000,000 微克克拉最初是由古代阿拉伯人开始使用的。它并不是一种专门的计量单位，而是一种名叫角豆树的果实。这种果实有一个特点，就是每一颗的重量都大体相等。古阿拉伯出产宝石，宝石的品种也非常多，但是当时还没有发明出天平等称量器具，这给古代阿拉伯人的商品贸易带来了许多不便，为了解决这一难题，有人提议用角豆的果实作为计算宝石的单位，这个提议得到人们的支持，渐渐地，用“克拉”作为计量金石的单位就固定了下来，而且被世界各国普遍采用。

它等于1000000克。根据初三网资料，吨、千克和克之间是相差1000倍，即1吨等于1000千克，1千克等于1000克，1000千克等于1000000克，1吨等于1000000克，吨的符号表示为“t”，而克的符号表示为“g”。吨一般生活中用于计量较重的或大物品的质量，该文字在《丑集上》和《口字部》等文献均有记载，而克相对来说，多数时候只是用来表示比较小的物体质量。质量单位有除了吨、克之外，还会有千克。

1000000克。本题可以通过计算得到答案，其中一吨为1000千克，1千克为1000克，运算过程是1×1000×1000＝1000000，所以答案是1000000克。请确认，谢谢。

1吨=1000000克，因为吨和千克都是质量单位，之间的相差是1000倍。两者之间换算过来就是一吨等于1000千克。 怎么换算 吨和克都是质量单位，吨的符号表示为“t”,而克的符号表示为“g”。 其中吨和克之间还有一个重量单位千克;原计划制作的质量主单位中，克为标准器，但因为技术所限，故制作了质量是克的1000倍的标准器，即千克标准原器。 千克也是国际单位制的7个基本单位之一，七个基本单位包括米、秒、千克、安培、开尔文、摩尔和坎德拉。 吨、千克和克之间是相差1000倍，即1000克等于1千克;1000千克等于1吨，所以由此我们可以知道1吨等于1000000克。 单位换算 单位换算，指同一性质的不同单位之间的数值换算。常用的单位换算有长度单位换算、重量单位换算、压力单位换算、面积单位换算、电容单位换算、体积单位换算、温度单位换算等。 1吨（t）= 1000千克(kg)= 2205磅(lb)= 1.102短吨(sh.ton)= 0.984长吨(long ton) 1公担（q）=220.5磅（lb）=100千克（kg） 1千克（kg）= 2.205磅(lb) 1公两（hg）=100克（g） 1公钱（dag）=10克（g） 1克（g）=1/1000千克（kg） 1分克（dg）=100毫克（mg）=1/10克（g） 1厘克（cg）=1/100克（g） 1毫克（mg）=1/1000克（g） 1微克（ug）=1/10u2076克（g）=1/1000毫克（mg） 1纳克（ng）=1/10u2079克（g） 1短吨(sh.ton)= 0.907吨(t)= 2000磅(lb) 1长吨(long ton)= 1.016吨(t) 1磅(lb)= 0.454千克(kg)[常衡] 1盎司(oz)= 28.350克(g) 以上就是我整理的单位换算，感谢阅读。

1000000克。吨、千克和克之间是相差1000倍，即1000克等于1千克：1000千克等于1吨，由此可以知道1吨等于1000000克。吨和克都是质量单位，吨的符号表示为“t”，而克的符号表示为“g”。其中吨和克之间还有一个重量单位千克。

1、1吨=1000千克；1千克=1000克。 2、在换算单位时可以*1000，例如：1吨=1*1000千克=1000*1000克。 3、吨、千克和克都属于重量单位，这几个单位之间的关系是千进制，即1吨=1000千克，1千克=1000克。

1、1吨=1000000克，1吨(t)=2000斤= 10公担(q)=5000000克拉(ct)= 1000000000毫克(mg)=2204.6226218磅(lb)= 20担=20000两。 2、吨是一个汉字，读作dūn，常常用于数学质量单位，生活中多用于计量较大物品的重量。该文字在《丑集上》和《口字部》等文献均有记载。

1、一吨等于1000000克，就是等于百万克。 2、解析：1t=1000千克；1kg=1000g；1000kg=1000000g；1t=1000000g。 3、中午的读法：一吨等于一千千克，一千克等于一千克，所以一吨等于一千乘以一千克等于百万克。

1吨等于1000000g。吨和克都是重量单位，其中1吨等于1000千克，而1千克等于1000克。因此，1吨等于1000000克。如果将1吨转换成克，则需要将1吨乘以1000乘以1000，结果为1000000克。了解不同单位之间的换算关系，可以帮助我们更好地进行量化和比较。在重量的计量和比较中，单位之间的转换非常常见。

吨和克都是用来计算重量的单位，也是生活日常中能看到的，那你知道一吨等于多少克吗?吨和克都是质量单位，吨的符号表示为“t”,而克的符号表示为“g”。其中吨和克之间还有一个重量单位千克;原计划制作的质量主单位中，克为标准器，但因为技术所限，故制作了质量是克的1000倍的标准器，即千克标准原器。千克也是国际单位制的7个基本单位之一，七个基本单位包括米、秒、千克、安培、开尔文、摩尔和坎德拉。吨、千克和克之间是相差1000倍，即1000克等于1千克;1000千克等于1吨，所以由此我们可以知道1吨等于1000000克。

1、1吨=1000000克，1吨(t)=2000斤= 10公担(q)=5000000克拉(ct)= 1000000000毫克(mg)=2204.6226218磅(lb)= 20担=20000两。 2、吨是一个汉字，读作dūn，常常用于数学质量单位，生活中多用于计量较大物品的重量。该文字在《丑集上》和《口字部》等文献均有记载。

吨和克这两个单位，在我们日常生活中都经常被用到，吨多用于计量较大物品的重量。但一吨等于多少克你知道吗?吨和克都是质量单位，吨的符号表示为“t”,而克的符号表示为“g”。其中吨和克之间还有一个重量单位千克;原计划制作的质量主单位中，克为标准器，但因为技术所限，故制作了质量是克的1000倍的标准器，即千克标准原器。千克也是国际单位制的7个基本单位之一，七个基本单位包括米、秒、千克、安培、开尔文、摩尔和坎德拉。吨、千克和克之间是相差1000倍，即1000克等于1千克;1000千克等于1吨，所以由此我们可以知道1吨等于1000000克。吨是音译专用字，用于重量单位或船只容积单位。繁体字“吨”由“口”和“顿”字构成，“口”字表示它是音译外来语用字，“顿”字近似地表示其读音。质量单位，公制一吨等于1000公斤：～位。～公里(每吨货物运输一公里)。美制质量或重量单位。英国为英吨，美国为美吨。部分行业用吨标识罐体的体积：实则是1立方米的水质量大约为1吨。如1吨压缩空气储罐：1立方米或1000L的储罐容积，10吨反应器：10立方米或10000L的反应器处理能力。计算船只容积的单位，一吨等于2.83立方米(合100立方英尺)。

1吨水=1000千克，1千克=1000克。

一吨等于10000千克

1、一吨等于多少克换算。 2、一吨等于多少斤。 3、一吨等于多少克等于多少斤。 4、一吨等于多少克怎么计算。1.一吨等于1000000克，就是等于百万克。 2.解析：1t=1000千克。 3.1kg=1000g。 4.1000kg=1000000g。 5.1t=1000000g。 6.中午的读法：一吨等于一千千克，一千克等于一千克，所以一吨等于一千乘以一千克等于百万克。

1、1吨=1000000克，1吨(t)=2000斤= 10公担(q)=5000000克拉(ct)= 1000000000毫克(mg)=2204.6226218磅(lb)= 20担=20000两。 2、吨是一个汉字，读作dūn，常常用于数学质量单位，生活中多用于计量较大物品的重量。该文字在《丑集上》和《口字部》等文献均有记载。

1吨=1000公斤=1000000克1克=0.000001吨

不好好念书。。。不告诉你

1、1吨=1000000克，1吨(t)=2000斤=10公担(q)=5000000克拉(ct)=1000000000毫克(mg)=2204.6226218磅(lb)=20担=20000两。 2、吨是一个汉字，读作dūn，常常用于数学质量单位，生活中多用于计量较大物品的重量。该文字在《丑集上》和《口字部》等文献均有记载。

一吨是指1000千克的重量单位，也就是说一吨等于1000000克。因此，如果需要将一吨转换为克，只需要将一吨的重量值乘以1000000即可。1克 = 0.001千克1千克 = 1000克1千克 = 1000克1吨 = 1000千克1毫克 = 0.001克

一吨=1000千克

1吨（t）＝1000千克（kg）。1、1吨＝1000千克，1吨＝1000000克。吨：吨是重量单位，公制一吨等于1000公斤：计算船只容积的单位，一吨等于2.83立方米（合100立方英尺）。2、1千克＝1000克，500克＝1斤。千克：克，（符号kg或㎏）为国际单位制中量度质量的基本单位，千克也是日常生活中最常使用的基本单位之一。一千克的定义就是国际千克原器的质量，几乎与一升的水等重。吨常常用于数学质量单位。英语中也使用吨（ton或者t）这个计量词。生活中多用于计量较大物品的重量。物质单位的简介：千克是质量的单位，而质量就相当于日常说的一样东西有多“重”。然而，质量实际上是一个带“惯性”的性质。也就是说，一物体会在无外力的情况下倾向于保持既有的速度。当一质量为一千克的物体在一牛顿的力作用下，会获得一米每二次方秒的加速度（约相等于地球重力加速度的十分之一）。物质的重量完全随本地的引力强度而定，而质量则不变（设该质量并非以相对论性速度相对于观察者运动）。

1吨=1000千克1千克=1000克1克=10^-3千克=10^-6吨=0.000001吨

1000

1000000

吨、千克和克都属于重量单位，这几个单位之间的关系是千进制，即1吨=1000千克，1千克=1000克。所以1吨=1000千克；1千克=1000克。在换算单位时可以*1000，例如： 1吨=1*1000千克=1000*1000克。吨、千克和克都属于重量单位，这几个单位之间的关系是千进制，即1吨=1000千克，1千克=1000克。

国体和政体是按照历史来决定的，从第一个王朝夏朝开始计算。（1）夏朝到商鞅变法 国体：贵族和君主共同执政。政体：贵族君主制度（2）商鞅变法到清朝被推翻国体：君主专政 。 政体：①商鞅变法到隋朝统一 君主丞相制度。②隋朝建立到明朝建立 君主宰辅制 ③明朝建立到清朝推翻 君主专制制度。（其中清朝扣除103天因为百日维新阶段的君主立宪制）（3）清政府被推翻到新民主主义革命胜利 （实际上这个段可以说没有形成真正的政权，国体和政体都很乱）国体：大地主大资产阶级专政 政体：共和制（4）新民主主义革命胜利到三大改造完成（属于过渡阶段） 国体：各阶级联合专政 政体：①1949年-1954年：政治协商制度。②1954年至今：人民大表大会制度。（5）三大改造完成后至今国体：人民民主专政 政体：人民大表大会制度

来龙去脉指的生肖动物是蛇。蛇在十二生肖中排行第六，与十二地支中配属“巳”，故一天十二时辰中之“巳时”——上午九点至十一点，又称“蛇时”。一般逢巳年出生的人属蛇，北方大都说属小龙的，也有说属长虫儿的。人们之所以称蛇为“小龙”，是因为龙的形象最早脱胎于蛇。世界几大文明古国中除中国之外的巴比伦、希腊、埃及、印度等国，也有十二属相的民俗。并且毫无例外都有蛇。印度更是一个充满灵蛇崇拜的国家。传说中的炎黄始祖，伏羲和女蜗这一氏族，正是以蛇为图腾崇拜的。这一系列的现象说明，蛇同人类有着极其悠久的不解之缘，中国民俗将蛇作为自己的生肖也就毫不足怪了。知识拓展：蛇是脊索动物门、爬行纲下的一类动物。体细长，分为头、躯干和尾三部分，无四肢或在低等蛇类横裂的泄殖孔两侧有爪状的后肢遗迹;周身披鳞;头部形状各异，鼻孔位于吻侧，但终生海栖的海蛇科种类则居于吻背。眼球外有保护性的透明皮肤，瞳孔圆形、垂直椭圆形或水平椭圆形，无活动性眼睑，晶体几呈圆球形;舌细长分叉;前颌骨(仅蟒科蛇类具齿)、上颌骨、腭骨、翼骨和齿骨上附生着齿尖后弯的牙齿，然而齿的大小、数目及其结构则随不同蛇种而异;尾部明显地短于头体长。蛇的栖息环境因种类的不同而各不相同，栖息的环境多种多样，有的生活于穴洞，有的生活在地面，有的生活在树上，又有生活在水中。蛇是一种体温随气温而变的变温动物，因为蛇本身没有完善的体温调节机制来产生和维持恒定的体温。蛇是历经1.3亿年的漫长进化发展而成的一个特殊生物类群，对维护生态平衡有着重要作用。蛇属于变温动物，进化程度较低，其分布和生存受气候影响较大，是一稳定性较为脆弱的生物类群。

人民代表大会制度人民代表大会制度是中国人民民主专政的政权组织形式,是中国的根本政治制度.中华人民共和国的一切权力属于人民.人民行使国家权力的机关是全国人民代表大会和地方各级人民代表大会.全国人民代表大会和地方各级人民代表大会都由民主选举产生,对人民负责,受人民监督.国家行政机关、审判机关、检察机关都由人民代表大会产生,对它负责,受它监督.全国人民代表大会是最高国家权力机关；地方各级人民代表大会是地方国家权力机关.

政权组织形式也叫政体或国家管理形式，它是一个国家的根本政治制度，也就是掌握政权的统治阶级，用以实现其行使国家权力的特定形式。它主要是指最高国家权力机关的组织形式，包括政权的构成、组织程序和最高权力的分配情况，以及公民参加管理国家和社会事务的程序和方式。我国的人民代表大会制度是适应我国国情的政权组织形式，是我国的根本政治制度。

我国的政权组织形式是人民代表大会制《宪法》第二条规定：中华人民共和国的一切权力属于人民。 人民行使国家权力的机关是全国人民代表大会和地方各级人民代表大会。

我国宪法第二条规定了我国政权的组织形式（政体）为人民代表大会制度。

黑龙会17世纪日本最早的黑道人物源于德川家族统一全日本后造就的50万失业武士，这些人有的改行另谋生计，有的流落街头，变成四海为家的浪人，从这些人中逐渐产生了帮派，他们以武力垄断着自己经营的行业，以内部紧密的关系维持着组织的形式，形成日本的黑帮组织。 德川幕府时代，1686年，日本政府曾大力打击过当时最大的失业武士组织——“全神会”。 统一后的日本经济发展，又造就了大批破产家民．他们在城市做建筑工人，纠合低级警察、卖艺的相扑手组成帮派．谋求更赚钱的职业，一些罪犯和下层平民也逐渐加入，壮大了他们的力量，这些人被称做“侠民”。 大量的“使民”又分成“商贩帮”和“赌徒帮”等帮派，商贩帮主要是能赚钱、做生意的人，赌徒帮则以有组织的赌博业生存。 这些早期的日本黑帮组织，有着传统的帮会形式、严格的帮规、鲜明的长幼尊卑的差别，给人的印象是“盗亦有道”。 19世纪的日本社会经历着巨大的变化：资本主义经济形式撞击着封建的统治形式。明治维新后，有人欢乐有人愁，在不断的社会政治、经济动荡中，有一部分利益损失的人，在经济合法手段达不到目的的情况下、开始另谋他策——以下级武士、破产农民、地痞流氓为基础群众的日本近代黑帮会产生了。 开始有以武士出身的头山满为首的“玄洋社”，后来有以内田良平为头领的“黑龙社”(以中国黑龙江命名)，它们在组织纲领等方面较早期的黑帮组织更加有体系。玄洋社尤以间谍活动见长，在日本国内的名声很臭，中、俄政府曾向日本政府就玄洋社在国外的活动提出过抗议，并宣布玄洋社的人为该国“不受欢迎的”。 “黑龙社”是在“玄洋社”的牌子倒臭以后另立的炉灶，成立于1901年1月，为的是继续“玄洋社”的事业。头山满并把领导“黑龙社”的这一重任交给了声名鹊起，年仅26岁的内田良平。 内田良平，1874年生于日本的福冈，出身武士家族，其叔父是玄洋社社长冈浩太郎。受到家族影响，内田良平从小就嗜武，经常与浪人交游。年轻的内田良平就已经参与玄洋社在国内外的各种阴谋活动。 1901年1月，内田良平召集几十名玄洋社骨干到东京自己的家中，商议立即成立“黑龙会”(以中国黑龙江命名)，以为日本对俄作战与侵华服务为活动宗旨。同年2月，黑龙会在东京正式成立。其成立宣言声称：“当前之急务，首先在于同俄一战，击退帝俄，使满洲、蒙古和西伯利亚连成一片，以建设经营大陆的基础。” 黑龙会纲领也是“雄心勃勃”： 1、发扬开国的宏谋，阐明东方文化的宏大深理，推进东西方文明的亲近交流，使日本成为亚洲民族兴隆的领导者； 2、用法治主义的形式，一扫那些束缚人民自由、缺乏时事常识、阻碍公私办事效率提高、淹没宪政的本来主旨等百端宿弊，以此发挥天皇主义的美妙真谛； 3、改革现行制度、振兴外交、积极向海外发展，并革新内政，增加固民的福利，确立社会政策，解决劳动问题，以巩固皇国的基础； 4、实现军人勅语，振作尚武风气，实现全民皆兵，以充实国防机关； 5、仿效欧美进行现代教育的根本改革，建立以国体为渊源的国民教育的基础学，使大和民族的公德良知向上发展。” 内田良平被推举为黑龙会首领，而头山满主动让贤，退隐幕后，只担任顾问。 同年9月，内田良平又成立了一个小型组织——“日俄协会”，头山满则于1903年成立了“对外硬同志会”，都是为对外侵略特别是为对俄开战而鼓噪的黑道组织。 内田良平当上了黑龙会的首领，但他觉得自己太年轻，基础并不十分雄厚，尽管前段自己的表现十分出色，但权威地位还不十分稳固，头山满的地位和影响都要远远超过自己。年轻气盛的内田良平决心要做真正的黑龙会的“灵魂”。他的潜力为他提供丁这种可能性，他勇武善战，又有较高的文化素养，可谓文武双全，不似头山满主要是作为社会活动家出现在黑道上。为了证实自己卓尔不群的才能，内田良平写了大量文章，论述当时世界形势和日本的战略。他写有：《俄罗斯亡国论》、《论俄罗斯和日本两国实力与和战之利害关系》、《俄罗斯国内之大缺陷》等文章，他还写了不少文章阐述日本黑社会的理论和政策方针，文章立论严谨、分析透彻，俨然一个政论家。不仅为黑龙会成员所叹服，而且一般百姓或政府官员也觉得内田良平真是个难得的“奇才”，面对如此杰出的头目，整个日本黑道人物都敬畏有加。自此以后，内田良平牢固树立了他在黑龙会及日本整个黑社会中的地位。 但内田并不以此为满足，他觉得黑道组织毕竟属于社会下层，某种程度上“入不了流”，但他还要在日本政界、军界起作用。不久，内田良平果然显示了他的力量。1902年，日本海军省、陆军省在讨论由谁来出任日本驻俄武官问题上出现了不同意见。海军省主张派明石元二郎(他与内田良平交往颇深)，而陆军省另有人选，两派相持不下。消息传出后，内田良平马上以黑龙会主干(首领)的身份要求任命明石元二郎。陆军省的那帮战争狂人也都不是等闲之辈，对内田良平的提议开始并不买账。内田良平不动声色地说：“如果陆军省不听从我的建议，黑龙会以后就不再与陆军省合作，也不再向陆军省提供情报了。”这一招果然厉害，谁都知道黑龙会、玄洋社谍报方面的“能耐”，结果陆军省权衡一番后，终于妥协。明石元二郎高兴不已，赴任前专程拜访了内田良平，以示感谢，内田良平建议他在莫斯科和彼得格勒等地广交俄罗斯朋友，特别是利用当前俄国政局不稳，人心不定的有利时机，结识俄国内部反对沙皇的政治势力，并用武器和资金支援他们。然后从他们那里套取俄国政治、军事情报。明石元二郎到了俄国之后，依计而行，果然获得不少极有价值的情报。内田良平以此之功，获得日本军部高层人士的赞赏。 为准备对俄作战，黑龙会还出资办了四所专门学校，对学员分别教授俄语、汉语、朝语、间谍、国际关系等课程，以培养战时急需之才。 内田良平还亲自参与绘制《俄国经营东方全图》，为日军对俄军作战提供了准确的地形资料。 这时日俄在中国东北的正面冲突，眼看就要爆发了，但头山满、内田良平觉得日本内阁对俄政策不够强硬，就带几名打手走访桂太郎首相和伊藤博文外相，威胁他们要尽力促成对俄开战。开始桂太郎和伊藤博文还想敷衍，头山满只是向他的那几个打手意味深长地笑了笑，打手会意，冷眼盯着桂太郎，扬言谁不听劝，就揍谁一顿，伊朗博文和桂太郎知道惹不起黑龙会，当即表示接受他们的意见。 探谙俄军内幕的内田良平认为，同拥有精良的武器装备的俄军打阵地战，日本未必有必胜把握，必须另有谋略以出奇制胜。为此，他在平冈浩太郎的介绍下，晋见了日本陆军参谋本部次长儿玉源太郎，要求允许他的黑龙会员去中国东北为“皇军”效力，他还向儿玉源太郎建议，借日俄战争之机侵占整个勘察加半岛，控制东北亚地区。儿玉源太郎对内田良平的建议和智谋深为叹服，立即把参谋本部的士兵少佐找来同内田拟定计划，井同意提供资金和武器。

我国的根本政治制度是中国特色社会主义制度，政权组织形式是人民代表大会制度。

我国国体是人民民主专政，我国的政体是人民代表大会制度。政体，即拥有国家主权的统治阶级实现其意志的宏观架构，即统治阶级采取什么形式组织自己的政权(即国家政权的组织形式)。我国的国体是工人阶级领导的、以工农联盟为基础的人民民主专政的社会主义国家。国体(国家性质)：人民民主专政。中华人民共和国是工人阶级领导的、以工农联盟为基础的人民民主专政的社会主义国家。社会主义制度是中华人民共和国的根本制度。政体由国体所决定，与国体相适应。因为具体的情况不同，国体相同的国家，可以有不同的政体。如科学社会主义国家的国体都是无产阶级专政，政体则可以是苏维埃制、人民代表大会制等不同的形式。中华人民共和国的政体是人民代表大会制，这也是其根本政治制度。

共和是一种政权组织形式，其特征在于政府权力的代表在一定时期内由被选举的代表行使。这种政体形式通常与代议制政治相结合。共和的基本特点是代议制民主，这种制度要求在所有社会成员中保持平等和自由的原则，并且将所有合法民意整合到一个决策过程中。它反对有特权的阶级，反对专制，代表了民主途径之一，是现代民主国家的重要组成部分。在共和制度中，国家政权和国家政府是分开的，也就是说，政府不必严格遵从国家权力机关的任何指令。

中国现在的政权组织形式是人民代表大会制度。人民代表大会制度是中国人民民主专政的政权组织形式，是中国的根本政治制度。中华人民共和国的一切权力属于人民。人民行使国家权力的机关是全国人民代表大会和地方各级人民代表大会。中国现在的组织形式是什么全国人民代表大会和地方各级人民代表大会由民主选举产生，对人民负责，受人民监督。国家行政机关、监察机关、审判机关、检察机关都由人民代表大会产生，对它负责，受它监督。全国人民代表大会是最高国家权力机关;地方各级人民代表大会是地方国家权力机关。

克什米尔的全称是查谟和克什米尔，面积17.3万平方千米，人口约1086万人，传统首府是斯利那加。该地区南部属于印度管辖，北部属于巴基斯坦管辖，两国均宣称对克什米尔全境拥有主权。其实克什米尔问题与巴以问题都是难解难缠、基本是无解的一道方程题。那么，印巴分治是如何产生的？又怎样引起的克什米尔问题？这么些年为什么至今没有解决？分治的出炉大家知道，最早染指印度的欧洲国家是葡萄牙，紧随其后的是荷兰、英国和法国，但经过多番较量，最终胜出的是英国人，成为印度的实际统治者。当时的英属印度包括今日印度、巴基斯坦和孟加拉国、斯里兰卡近乎全境，还曾一度包括亚丁、缅甸、英属索马里兰和新加坡。但是经过二战的巨大损失和美国的借机打压让英国国力迅速下降，已经无力维系其殖民统治。到了1947年，英国不得不放弃曾经被比作维多利亚女王冠上一颗珍珠的南亚次大陆，最大的一块殖民地印度，然而就在这时英国搞出了一个蒙巴顿方案，使这最大的殖民地由一个享有自治权的地区变成了两个独立的主权国家，印度与巴基斯坦，这就是历史上有名的“印巴分治”。其实质是英国人巧妙地利用了印度教徒和穆斯林之间盾制造的分裂，使得穆斯林和印度教徒之间的矛盾日益激烈。矛盾的基点之后的领土争端和区域冲突，一切皆因印度教和穆斯林的民族矛盾而形成。这就是印巴分治的矛盾基点。印度绝大多数是印度斯坦族和锡金族，是印度本土民信仰印度教和锡金教。而巴基斯坦更多的是中亚血统，包括最早侵入印度的外来民族雅利安人和中亚人，他们都信仰伊斯兰教。从莫卧儿帝国强迫印度本土人改信伊斯兰教开始，这两种民族和宗教就结下深仇大恨。圣雄甘地一直希望印度成为一个涵盖各民族的“大印度”国家，但在利用制造矛盾高手的英国人面前，甘地的愿望就成了小儿科，他没有办法化解穆斯林和印度教徒之间日益尖锐的矛盾，也无力阻止全印穆斯林联盟在谋划建立单独的穆斯林国家巴基斯坦。所以英国和甘地都不得不面对印度社会已经分裂的现实，只得默认独立后的印度分裂成为印度和巴基斯坦两个国家。蒙巴顿方案实施后致使两族仇杀达到高峰，就连圣雄甘地也在1948年1月30日被印度教极端分子杀害。到了1951年，七百多万伊斯兰教徒迁往巴基斯坦，近九百万印度教徒迁往印度。说了半天印巴分治到底是怎么与克什米尔扯上关系的呢？因为根据《蒙巴顿方案》的规定，穆斯林占多数的地区归巴基斯坦，如此近八成的民众为穆斯林的克什米尔理应归属巴基斯坦，但克什米尔地区的统治者却是印度教徒，掌握着这个地区的行政大权，而且方案又允许克什米尔土邦可自由选择归属。这样问题就来了，占大多数的伊斯兰民众想归巴基斯坦，而克什米尔土邦先是举棋不定，后又想归印度，就是这样的一个非常特殊情况，让克什米尔的归属没有了定局，也就成为了印巴分治的焦点。位置的重要克什米尔对印巴还说都很重要。克什米尔位于青藏高原与南亚次大陆的过渡地带，这里虽是高原，但土壤肥沃，适合农耕。此外，这里与中国、印度、巴基斯坦与阿富汗四国接壤，战略地位十分重要。尤其是印度对此非常看重，当年的尼赫鲁就想出兵占领这里。而巴基斯坦在围绕这块土地的争议中，也不毫不示弱。巴基斯坦的国父真纳等领导人就认为，巴基斯坦国内的农业需要大量的水资源，巴境内的水大多取自境内河流，而境内主要河流的水都源于克什米尔地区。所以，在巴基斯坦看来，坐视印度占领克什米尔，那就等于把水资源和自家的农业交给了别人。基于这样的考虑，所以印巴双方明争暗斗，你争我夺，互不相让，并加紧军备，随时准备武力争夺。然而，在印巴分治之初，克什米尔本是中立的，也有自己独立的想法，就是说在英国人没有明确把克什米尔划给谁的时候，克什米尔一直由掌握此地的土著王公辛格实际控制。土著的摇摆辛格的权力是花钱从英国人那里买到的，他自己信仰的是印度教，可他管的地方有近八成的人口都是穆斯林。民族与宗教信仰让他们上下有着天然的隔阂。本应注意缓解这些矛盾的辛格却没有这样做，反而加征赋税，导致民怨沸腾。而面对印巴双方觊觎的目光，辛格犹豫起来，他知道，没有了英国人的支持和保护，自己独立是不可能的，必须与他们搞好关系来求生存。他是这样想的，但并没有来得及这样做，在克什米尔境内就发生了小股民众叛乱。辛格派兵镇压但却遭惨败。惨败之后的辛格方寸有些乱了，他发现靠着自己力量无法镇压这些叛乱者，就决定向印度求援。辛格的举动让正中想要出兵克什米尔尼赫鲁的下怀。于是，尼赫鲁毫不犹豫地出兵克什米尔进入首府斯利那加，事实上以武力占领了克什米尔。尼赫鲁知道巴基斯坦不会坐视，于是在公开场合坚称：克什米尔境内的叛乱是巴基斯坦政府暗中指使的。尼赫鲁的言论让印巴关系急剧恶化，当得知印度已经出兵克什米尔并进入首都后，巴基斯坦高层跃跃欲试，摩拳擦掌，准备出兵克什米尔，与印度决一死战。无果的斡旋就在印巴战争一触即发之际，还未完全离开的英国当局想从中调解，化解矛盾纠纷。英国人本以为通过他们裁决可以让印巴双方都满意，于是就提出了让克什米尔搞独立公投，让民众自己决定未来。巴基斯坦非常赞同这个意见，因为它在这一地区的穆斯林占近八成。可是印度坚决不同意，赫鲁认为，克什米尔是自愿加入印度的，辛格是这一地区的全权代表。印度反对还有一个根本原因，是他已经实际控制了这一地区，凭什么还要搞全民公投。巴基斯坦在出兵问题上对英国非常不满，因为在印度军队刚进入克什米尔的时候，真纳就要求巴军也进入，可是，巴军统帅根据以前的惯例，先向英国在印度的最高军事长官征求意见，却遭到了反对，巴军便终止进一步行动。真纳对此十分不满，他觉得这让巴基斯坦错过了进入克什米尔和驱赶印军的最佳时机。英国人的协调两头不讨好，让印巴对峙搞得焦头烂额，之后又寄希望于联合国出面仲裁。而联合国也采取了一种模糊而谨慎的做法，这在针对克什米尔问题的第47号决议上体现十分充分。根本就没有明确克什米尔的归属，这种做法让印巴双方摸不着头脑。而且联合国调查组还不断强调双方要克制，争取和平解决，但是究竟如何和平解决，却没有一个具体的方案。如此一来，让克什米尔的归属问题更加复杂起来，剑拔弩张的印巴，早就想通过武力一分高下了，至此，斡旋无果兵戎相见。巴基斯坦军队与地方民兵一起进占克什米尔北部地区。印度把英国人卖给他们的新式武器，都用到了与巴军的对峙当中。打此开始克什米尔被一分为二，一直到现在。

本文转自： VC维的来龙去脉 VC维在机器学习领域是一个很基础的概念，它给诸多机器学习方法的可学习性提供了坚实的理论基础，但有时候，特别是对我们工程师而言，SVM，LR，深度学习等可能都已经用到线上了，但却不理解VC维。 这里，在台湾大学 机器学习基石 课程的基础上，我们简单聊聊“VC维的来龙去脉”。我们将解决以下问题：为什么某机器学习方法是可学习的？为什么会有过拟合？拿什么来衡量机器学习模型的复杂度？深度学习与VC维的关系？ 在讲VC维之前，我们不妨来说说VC维的历史。而说起VC维的历史，又不得不提起神经网络，一方面是因为神经网络与VC维的发明过程是交织在一起的，另一方面是由于神经网络乏善可陈的泛化控制方法，深度学习在理论基础上一直被怀疑，甚至神经网络和VC维的代表SVM还一起争风吃醋过好多年。 1943年，模拟神经网络由麦卡洛可（McCulloch）和皮茨（Pitts)提出，他们分析了理想化的人工神经元网络，并且指出了它们进行简单逻辑运算的机制。 1957年，康奈尔大学的实验心理学家弗兰克·罗森布拉特(Rosenblatt)在一台IBM–704计算机上模拟实现了一种他发明的叫作“感知机”（Perceptron）的神经网络模型。神经网络与支持向量机都源自于感知机（Perceptron）。 1962年，罗森布拉特著作：《神经动力学原理：感知机和大脑机制的理论》（Principles of Neurodynamics: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms）。 1969年，明斯基和麻省理工学院的另一位教授佩普特合作著作：《感知机：计算几何学》（Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry)。在书中，明斯基和佩普特证明单层神经网络不能解决XOR（异或）问题。 1971年，V. Vapnik and A. Chervonenkis在论文“On the uniform convergence of relative frequencies of events to their probabilities”中提出VC维的概念。 1974年，V. Vapnik提出了结构风险最小化原则。 1974年，沃波斯（Werbos）的博士论文证明了在神经网络多加一层，并且利用“后向传播”（Back-propagation）学习方法，可以解决XOR问题。那时正是神经网络研究的低谷，文章不合时宜。 1982年，在加州理工担任生物物理教授的霍普菲尔德，提出了一种新的神经网络，可以解决一大类模式识别问题，还可以给出一类组合优化问题的近似解。这种神经网络模型后被称为霍普菲尔德网络。 1986年，Rummelhart与McClelland发明了神经网络的学习算法Back Propagation。 1993年，Corinna Cortes和Vapnik等人提出了支持向量机(support vector machine)。神经网络是多层的非线性模型，支持向量机利用核技巧把非线性问题转换成线性问题。 1992~2005年，SVM与Neural network之争，但被互联网风潮掩盖住了。 2006年，Hinton提出神经网络的Deep Learning算法。Deep Learning假设神经网络是多层的，首先用Restricted Boltzmann Machine（非监督学习）学习网络的结构，然后再通过Back Propagation（监督学习）学习网络的权值。 现在，deep learning的应用越来越广泛，甚至已经有超越SVM的趋势。一方面以Hinton，Lecun为首的深度学习派坚信其有效实用性，另一方面Vapnik等统计机器学习理论专家又坚持着理论阵地，怀疑deep learning的泛化界。 Hoeffding不等式是关于一组随机变量均值的概率不等式。 如果X1,X2,u22ef,Xn为一组独立同分布的参数为p的伯努利分布随机变量，n为随机变量的个数。定义这组随机变量的均值为：接下来，我们希望可以将机器学习关联到上一节讨论的hoeffding不等式。 一个基本的机器学习过程如下图所示。其中的概念定义为： f 表示理想的方案(可以是一个函数，也可以是一个分布)，H 是该机器学习方法的假设空间，g 表示我们求解的用来预测的假设，g属于H。 机器学习的过程就是：通过算法A，在假设空间H中，根据样本集D，选择最好的假设作为g。选择标准是 g 近似于 f。Eout(h)，可以理解为在理想情况下(已知f)，总体(out-of-sample)的损失(这里是0–1 loss)的期望，称作expected loss。根据上面不等式，我们可以推断，当N足够大时，expected loss和expirical loss将非常接近。 注意在上面推导中，我们是针对某一个特定的解h(x)。在我们的假设空间H中，往往有很多个假设函数(甚至于无穷多个)，这里我们先假定H中有M个假设函数。上面式子的含义是：在假设空间H中，设定一个较小的u03f5值，任意一个假设h，它的Ein(h)与Eout(h)的差由该值2Mexp(u22122u03f52N)所约束住。注意这个bound值与 “样本数N和假设数M” 密切相关。 上面这两个核心条件，也正好对应着test和train这两个过程。train过程希望损失期望(即Ein(g) )尽可能小；test过程希望在真实环境中的损失期望也尽可能小，即Ein(g)接近于Eout(g)。 但往往我们更多在关心，如何基于模型的假设空间，利用最优化算法，找到Ein最小的解g。但容易忽视test这个过程，如果让学习可行，不仅仅是要在训练集表现好，在真实环境里也要表现好。M太小，当N足够大时，Ein和Eout比较接近，但如果候选假设集太小，不容易在其中找到一个g，使得Ein(g)约等于0，第二项不能满足。 而如果M太大，这时候选集多了，相对容易在其中找到一个g，使得Ein(g)约等于0，但第一项就不能满足了。所以假设空间H的大小M很关键。虽说假设空间很大，上述推导里，我们用到了P(h1 or h2 … hm) <= P(h1) + P(h2) + … + P(hm)。但事实上，多个h之间并不是完全独立的，他们是有很大的重叠的(这里重叠可理解为不同模型可能发生相同的错误，即这些错误重叠)，也就是在M个假设中，可能有一些假设可以归为同一类。 下面我们以二维假设空间为例，来解释一下该空间下各假设在确定的训练样本上的重叠性。对于这个有效的假设函数值，我们尝试用一个数学定义来说明： 从H中任意选择一个方程h，让这个h对样本集合D进行二元分类，输出一个结果向量。例如在平面里用一条直线对2个点进行二元分类，输出可能为{1,–1}，{–1,1}，{1,1}，{–1,–1}，这样每个输出向量我们称为一个dichotomy。 下面是hypotheses与dichotomies的概念对比： 注意到，如果对平面上的4个点来分类，根据前面分析，输出的结果向量只有14种可能，即有14个dichotomies。 如果有N个样本数据，那么有效的假设个数定义为： effective(N) = H作用于样本集D“最多”能产生多少不同的dichotomy。H作用于D“最多”能产生多少种不同的dichotomies？这个数量与假设空间H有关，跟数据量N也有关。将H作用于D“最多”能产生的dichotomies数量(即effective(N) )表示为数学符号：max_H(x1,x2,…,xN)在进一步推导前，再看两个概念：shatter，break point。 Shatter的概念：当假设空间H作用于N个input的样本集时，产生的dichotomies数量等于这N个点总的组合数2^N是，就称：这N个inputs被H给shatter掉了。对于给定的成长函数m_H(N)，从N=1出发，N慢慢变大，当增大到k时，出现mH(N)<2k的情形，则我们说k是该成长函数的break point。对于任何N > k个inputs而言，H都没有办法再shatter他们了。 举例来说，对于上面的positive ray的例子，因为m_H(N)=N+1，当N=2时，m_H(2)<2^2， 所以它的break point就是2。 说完break point的概念后，再回到成长函数。 我们将成长函数的上界，设为B(N,k)，意为：maximum possible m_H(N) when break point = k。 那么我们做一些简单的推导： B(2,2)=3。因为break point=2，任意两个点都不能被shatter，m_H(2)肯定小于22，所以B(2,2)=3。 B(3,2)=4。因为任意两个点都不能被shatter，那么3个点产生的dichotomies不能超过4，所以B(3,2)=4。 B(N,1)=1。 B(N,k)=2N for N < k；B(N,k)=2N–1 for N=k； B(4,3)=？去掉其中的一个数据点x4后，考虑到break point=3，余下数据(x1,x2,x3)的dichotomies数目不能超过B(3,3)。当扩展为(x1,x2,x3,x4)时，(x1,x2,x3)上的dichotomies只有部分被重复复制了，设被复制的dichotomies数量为a，未被复制的数量为b。于是有B(3,3) = a+b; B(4,3) = 2a + b。因为a被复制了，表示x4有两个取值，那么(x1,x2,x3)上的a应该小于等于B(3,2)。所以推导出B(4,3) = 2a + b <= B(3,3) + B(3,2)。 对于任意N>k，类推可以得到，B(N,k) ≤ B(Nu22121,k)+B(Nu22121,ku22121)所以我们得到结论：如果break point存在（有限的正整数），生长函数m(N) 是多项式的。 再重复一遍，H作用于数据量为N的样本集D，方程的数量看上去是无穷的，但真正有效(effective)的方程的数量却是有限的，这个数量为m_H(N)。H中每一个h作用于D都能算出一个Ein来，一共有m_H(N)个不同的Ein。 OK，到目前为止，关于m_H(N)的推导结束。回到growth function小节提出的问题，能否用m_H(N)直接替换M?关于这个公式的数学推导，我们可以暂且不去深究。我们先看一下这个式子的意义，如果假设空间存在有限的break point，那么m_H(2N)会被最高幂次为k–1的多项式上界给约束住。随着N的逐渐增大，指数式的下降会比多项式的增长更快，所以此时VC Bound是有限的。更深的意义在于，N足够大时，对H中的任意一个假设h，Ein(h)都将接近于Eout(h)，这表示学习可行的第一个条件是有可能成立的。 说了这么多，VC维终于露出庐山真面目了。此概念由Vladimir Vapnik与Alexey Chervonenkis提出。 一个假设空间H的VC dimension，是这个H最多能够shatter掉的点的数量，记为dvc(H)。如果不管多少个点H都能shatter它们，则dvc(H)=无穷大。还可以理解为：vc-dim就是argmax_n {growth function=power(2,n)}。 根据定义，可以得到一个明显的结论： k = d_vc(H) + 1 根据前面的推导，我们知道VC维的大小：与学习算法A无关，与输入变量X的分布也无关，与我们求解的目标函数f 无关。它只与模型和假设空间有关。总结回顾一下，要想让机器学到东西，并且学得好，有2个条件：从上图可以看出，当VC维很小时，条件1容易满足，但因为假设空间较小，可能不容易找到合适的g 使得Ein(g)约等于0。当VC维很大时，条件2容易满足，但条件1不容易满足，因为VC bound很大。 VC维反映了假设空间H 的强大程度(powerfulness)，VC 维越大，H也越强，因为它可以打散(shatter)更多的点。注意在前述讨论中，理想的目标函数为f(x)，error measure用的是“0–1 loss”。如果在unknown target上引入噪声(+noise)，或者用不同的error measure方法，VC theory还有效吗？这里只给出结论，VC theory对于绝大部分假设空间(or 加入噪声)和error度量方法，都是有效的。 除此外，我们为了避免overfit，一般都会加正则项。那加了正则项后，新的假设空间会得到一些限制，此时新假设空间的VC维将变小，也就是同样训练数据条件下，Ein更有可能等于Eout，所以泛化能力更强。这里从VC维的角度解释了正则项的作用。 对于神经网络，其VC维的公式为：举例来说，一个普通的三层全连接神经网络：input layer是1000维，hidden layer有1000个nodes，output layer为1个node，则它的VC维大约为O(1000 1000 1000)。 可以看到，神经网络的VC维相对较高，因而它的表达能力非常强，可以用来处理任何复杂的分类问题。根据上一节的结论，要充分训练该神经网络，所需样本量为10倍的VC维。如此大的训练数据量，是不可能达到的。所以在20世纪，复杂神经网络模型在out of sample的表现不是很好，容易overfit。 但现在为什么深度学习的表现越来越好。原因是多方面的，主要体现在： 但即便这样，深度学习的VC维和VC Bound依旧很大，其泛化控制方法依然没有强理论支撑。但是实践又一次次证明，深度学习是好用的。所以VC维对深度学习的指导意义，目前不好表述，有一种思想建议，深度学习应该抛弃对VC维之类概念的迷信，尝试从其他方面来解释其可学习型，例如使用泛函空间（如 Banach Space ）中的概率论。 上面仔细分析了VC维的来龙去脉，讲述了VC维在机器学习理论中的指导意义。考虑到VC维在机器学习领域虽是基础，却也是大坑，所以难免有理解不深或不当之处，敬请谅解。若希望获得更深理解，请参考下面的参考文献。

有人说，人民代表大会是我国的政权组织形式，请对此观点加以辨析。 查看答案解析 【正确答案】 此说法错误。人民代表大会是我国的国家机构体系中的一个，不能等同于人民代表大会制。我国的政权组织形式是人民代表大会制。人民代表大会制的主要特征在于，由选民选举代表组成行使国家权力的人民代表机关，各级国家行政机关和其他国家机关，由同级人民代表机关选举产生，对它负责，受它监督。（P103） 【答案解析】 　 　　

1 甘油：来源于脂肪的水解.在体内被氧化为甘油酸,参与氧化分解. 2 乙酰辅酶A：是体内二碳单位的载体.来源多样.主要参与氧化分解（TCA循环）,也可合成脂肪酸. 3 草酰乙酸主要在TCA中产生,也可由氨基酸脱氨基产生.参与TCA循环.

1949年9月《中国人民政治协商会议共同纲领》

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