如果你30岁开始存款的话，按照65岁退休来算。
600万可以过上小康的晚年生活。
如果存到800万那你的晚年生活就比较富足了。
有些人就问，存不了那么多，我只想维持一下基本生活是不是可以少点？
众所周知，我们的养老出现大问题了！
虽然每年国家都会出报告说，
养老金结余几万亿，管够！
但养老池子不够用已经是摆在台面上的问题了。
像青海、湖北、黑龙江、辽宁等省份都出现了收不抵支的情况，
甚至黑龙江还欠了几个月的养老金发不下来。
而且未来养老前景也不容乐观，
前有老龄人口比例不断攀升，后有新生婴儿出生率断崖式下降，
不得不说，这届的年轻人真是太难了！
总之大家都有一个认识：
养老要靠自己存钱了。
但是要存多少钱呢？
营销号们总是过度夸张，
有人叫你不存钱，及时享乐；
有人为了卖自家理财产品，叫你存很多钱。
但事实真的是这样吗？
存钱养老真的没必要吗？
关于这个问题，
其实公子在之前的文章“未来养老，房子和孩子都靠不住。”中，
便详细解释过了。
所以这里就不再赘述了，感兴趣的朋友不妨去看看。
这里我只说结论，
那就是，存钱养老真的非常有必要！！！
而本文要解决的问题是，
如果自己存钱养老，每个月需要存多少钱？
这可能是关于存钱养老，全网最硬核，最全面的文章了。
站在理性视角，我收集了大量的数据，做了很多个假设，前前后后耗时一个月，终于完成了这篇文章。
可以说，你在市面上绝对找不出第二篇对存钱养老撰写得如此详细的文章。
篇幅有点长，但我保证你看完了一定会有收获！
一.变量讨论1. 有哪些影响存钱养老的因素？2. 关于这些因素变量，本文所做的假设二.情况分析1. 如果只考虑养老预期水平、期望寿命以及社会通胀率，养老需要存多少钱?1. 如果考虑到退休前存款的收益，在不同养老预期水平和社会通胀率下养老需存多少钱？2. 如果考虑养老后的存款收益，那养老存款的现金流如何？三.写在最后
好了，话不多说，接下来我会重点讨论这个问题！
在讨论如何存钱养老这个问题前，我们首先要考虑，有哪些影响存钱养老的因素。
我梳理了下，大概包括下面几样：
（i） 养老金及养老金替代率
（ii） 养老预期水平
（iii） 退休时间
（iv） 期望寿命
（v） 退休前社会通胀率
（vi） 退休后社会通胀率
（vii） 退休前存款收益
（viii） 养老后存款收益
1.1 养老金及养老金替代率
我们之中，大多数人都有养老金。
而养老金在未来扮演怎样的角色，将会影响我们养老的生活。
养老金替代率是退休后养老金与退休前工资的比值，
一般替代率越高，领的养老金越多。
1.2 养老预期水平
退休后想要的养老生活水平究竟是基础的，小康的，还是富足的？
直接决定了我们每月需要存多少钱。
养老质量越高，意味着要存更多的钱，反之则更少。
1.3 退休时间
退休时间关系着我们的养老时间，
退休时间越早，意味着养老的时间越长，需要的钱越多。
1.4 期望寿命
退休后养老所需要的钱除了取决于我们选择的生活水平档次外，
还跟我们期望的寿命长度有关。
期望寿命越长，需要养老的钱肯定越多，反之亦然。
1.5 退休前社会通胀率
一般来说，如果退休前的社会通胀率越高，
那么买相同价值的货物，需要花的钱就更多。
也就是说，我们现在存的钱到了退休的时候会更不值钱，
需要存的钱也就更多了。
1.6 退休后社会通胀率
退休后的社会通胀率决定了我们存的钱究竟能花多久，
如果退休后我们的社会通胀率能保持在一个较低的水平，
对于我们养老无疑是更有利的。
1.7 退休前存款收益
如果退休前的存款能产生收益，就能减轻存钱养老的压力。
收益越多，养老需要存的钱就越少。
1.8 养老存款收益
用于养老的存款也能产生一部分收益，
而且这笔钱产生的收益越多，养老的压力就越少，
养老生活也会更有质量。
2.1 养老金及养老金替代率
目前，我国有9.25亿人拥有养老金，已经成为了世界上养老保险参保人数最多的国家。
在本文的假设里，默认我们的老年都是有养老金。（如果你没有养老金，请自动把预期调低一档。）
这么多年来，我们的养老金一直在涨，目前平均养老金在3000元左右。
但实际的养老金替代率却一直在下降，其根源主要在于国家经济发展速度太快。
目前的养老金替代率是42.8%，
这表示你退休前每个月拿10000，退休后每个月只能拿4280，
生活水准立马就会下降一大截。
虽然养老金替代率在下降，
但我认为，未来养老金的角色是，为我们的基本生活提供保障。
也就是说，那时候国家发的养老金，至少要保证我们饿不死。
正是以这个标准对应到未来，公子将退休后的养老金设定为3000。
不过要注意的是，这个3000指的是购买力，
因为未来的钱会贬值，所以实际上未来的养老金还会涨。
具体后文会讲。
2.2 养老预期水平
由于养老预期水平的高低直接决定了我们存钱的多少。
所以公子把大家期望的养老生活水平设定成3个档次，分别是：
5000的购买力（基础）、8000的购买力（小康）、1万的购买力（富足）。
2.2.1 5000的购买力（基础）
根据目前的物价和生活水平，每个月5000块钱，足以保证老人衣食无忧了。
所以对应到退休后的养老生活，则需要5000元的购买力。
但因为有养老金的存在，实际上我们每个月只需要：
5000-3000（养老金）=2000元的购买力。
2.2.2 8000的购买力（小康）
8000元购买力这个档次，其实对应的是那些，
除了希望养老衣食无忧，还有娱乐生活追求的人。
比如茶余饭后之余，能叫上三五好友出门游玩，或闲时垂钓。
这个档次基本上能满足了。
再减去养老金，实际上每个月只需要5000元的购买力。
2.2.3 1万的购买力（富足）
这个档次主要是为了满足那些想要在养老后能出国旅游的人群。
年轻的时候每天忙着赚钱养家，没时间出去看看。
所以希望年老的时候，能带上自己的老伴，看一看国外的风土人情。
同样的，出去3000元购买力的养老金，实际上只需要7000元购买力。
基于养老金的存在，将以上三个档次修订为：
2000的购买力（基础）、5000的购买力（小康）、7000的购买力（富足）。
2.3 退休时间
随着延迟退休政策的到来，以后我们都将逐步延迟到65岁退休。
退休时间越早，意味着养老难度越大。
这里公子为了计算方便，统一将大家的退休年龄设定为65岁。
2.4 期望寿命
近几十年来，随着社会卫生医疗水平的进步和提高，
我国人口的平均期望寿命从90年68岁上升到15年76岁，
截至目前为止，我国的人均寿命已达到77.3岁，
而日本的平均寿命已经达到了84岁。
但我们养老规划绝对不能按照平均寿命来，
毕竟，随着医疗发展，未来平均寿命会继续上涨。
而且谁都希望自己的寿命高于平均水准不是？
因此，在65岁退休的情况下，
我将大家退休后预期养老时间假定为20年，也就是85岁。
在这个基础上进行计算，会更为合理妥善一点。
否则人还在，存的钱却花没了，岂不尴尬？
2.5 退休前社会通胀率
因为未来的事情无法预测，所以我们把退休前社会通胀率定为三挡：
2.5.1 平均3%
最近几年，我们国家的社会通胀率通常在3%左右徘徊。
国家公布的数据，但可能比我们的实际感受要低。
2.5.2 平均5%
这个社会通胀率其实比较接近目前真实的数据。
数据的计算可以参考这个近似公式：
通货膨胀率≈M2增速-GDP增速，M2是指广义货币发行量。
2.5.3 平均7%
为了减少计算误差，我们还得设定一个未来社会通胀率的上限，为7%。
这个数据其实已经很极端了，未来出现这种情况的几率不大。
当然，某些特殊情况也可能会出现，
比如在1970~1980年代，美国就经历了高速通胀（10%左右）。
2.6 退休后社会通胀率
就目前而言，我们无法预期退休后的社会通胀率到底是多少。
但我们可以以日本为参考对象。
在经济充分发展后，发展速度变化，通胀率通常也不高。
像是目前日本的社会通胀率在1%左右。
所以我们不妨将退休后的社会通胀率设定为1%。
2.7 退休前存款收益
2.7.1 平均3.5%
这个收益率差不多是购买年金险能达到的年收益了，
也是目前无风险收益能达到最高的方法。
现在把钱存在银行的年收益基本上都在3%以下，
而且这个数字还在持续走低。
2.7.2 平均5%
5%的年收益其实已经很高了，一般需要综合配置购买年金险和债券基金，
差不多可以达到这个收益。
2.7.3 平均8%
8%的收益率已经非常高了，
设定这个收益率其实是对应那些擅长理财的人群，
一般同时购买年金险加基金定投才能达到这个收益。
至于为什么没有设定更高的年化收益，因为这是笔养老钱，
最重要的就是安全性，而高收益往往意味着高风险。
2.8 养老存款收益
考虑到用养老存款做投资的风险性，
公子将这笔钱的收益率设定为两个档次，分别是1.5%和3.5%。
2.8.1 平均1.5%
1.5%的收益率差不多就是未来无风险收益比较理想的状况了，
虽然不算很高，但胜在本金没什么风险。
2.8.2 平均3.5%
3.5%的收益率差不多就是年金险的利率了，
收益率不错，并且也没什么风险。
设定好各个因素变量的参数后，我们就可以开始计算各种因素下养老所需的存款了。
1.情形一：如果只考虑养老预期水平、期望寿命以及社会通胀率，养老需要存多少钱?
在考虑更复杂的情况前，我们做一个最理想化的模型，
先只考虑养老预期水平、期望寿命以及社会通胀率的变化，
不考虑退休前存款的收益，以及退休后养老存款的收益。
计算在这种情况下，我们需要多少钱养老。
而要搞清楚这个问题，我们可以从以下三个方面去进行分析计算：
1.1 前提假设
我们先把计算这个问题考虑的因素变量给列出来：
养老金及养老金替代率：能够维持生计，对应目前3000元的购买力。
养老预期水平：2000的购买力（基础）、5000的购买力（小康）、7000的购买力（富足）。
退休时间：65岁退休。
期望寿命：85岁，退休后养老20年。
退休前社会通胀率：3%、5%和7%。
退休前存款收益：0%。
养老存款收益：0%。
1.2 计算过程
为了便于大家理解，我们以65岁退休，养老20年为例，先进行一组计算。
举个例子，小明想要自己存钱养老，并且在养老后还能过上小康生活（8000购买力-3000购买力（社保））。
如果他从30岁开始存钱，到65岁退休，预期养老时间是20年，
假如退休前的社会平均通胀率为3%，钱每年贬值3%
那么，小明从30岁开始每个月需要存多少钱？
要计算退休前每个月的存款，我们可以先计算小明在65岁退休时总共需要的存款。
小明想要过小康养老生活，那么每个月需要的生活费为8000，
除去养老金3000外，还需要5000。
考虑到3%的社会通胀率，现在的5000块钱在退休后肯定会贬值，所以退休后需要的钱更多。
那么养老20年总共需要的钱为：
也就是说，小明要在退休那年，存够348万，才能在退休后过上小康养老生活。
那么他从30岁起，每个月就需要存：
用同样的方法，我们可以求出，
当退休后的社会通胀率为5%时，小明退休时需要的存款为722.5万元。
每个月需存17203元。
当退休后的社会通胀率为7%时，小明退休时需要的存款为1521.5万元。
每个月需存36226元。
通过这种方法，我们还可以得到更多数据。
上面的计算结果只是我们在选择小康养老生活后每个月需要存的钱。
如果只求个温饱，每个月需要存的钱显然会更少一点。
而要过富足养老生活，每个月需要存的钱就更多了。
公子在这里列了两张表格，大家可以对应不同的养老生活水平，
看看在不同社会通胀率下，自己究竟该存多少钱才能养老无忧。
这是在不同养老水平档次以及社会通胀率下退休时所需的存款。
通过上面的表格可以计算出从30岁开始存钱到退休，每个月需要存的钱。
计算公式为：
从这两组数据来看，对于我们普通来说，
当未来的社会通胀率在3%时，
我们选择过小康养老生活每个月需要存的钱，其实是比较多的。
如果选择基础养老生活，每个月只需要存差不多3300块，还是比较轻松的。
如果是最极端的7%的社会通胀率，即便是最基础的养老生活，
每个月也要存14490元，这已经很可怕了。
1.3 结论分析
从前面的计算结果来看，考虑到不同的养老预期水平和社会通胀率，
我们每个月需要存的钱最少为3318.8元，这是在社会通胀率为3%的情况下，
基础养老需要存的钱。
而在社会通胀率为7%的情况下，选择富足养老生活，
每个月最多要存50717.4元，这个数目对于我们普通人来说，
其实已经非常夸张了。
考虑到目前大部分人的平均工资，每月存款在3000-10000左右是相对合理的。
如果每个月的存款超过1万，我想绝大部分人根本做不到。
从这个数据来看，自己存钱养老似乎可望而不可即。
但大家别忘了，以上的计算结果都是基于我们的存款不产生收益，
这在实际情况下显然不可能。
毕竟，单纯把钱存银行都有收益，所以在考虑到存款收益的情况下，
每个月存的钱显然会更少。
2. 情形二：如果考虑到退休前存款的收益，在不同养老预期水平和社会通胀率下养老需存多少钱？
从第一部分的存钱养老数据来看，
即便是最低的养老预期水平和社会通胀率，每个月都需要存3300块。
这对于还要背负房贷车贷的人来说，压力并不小。
因此这部分的计算只考虑养老预期水平、期望寿命、社会通胀率以及退休前存款收益的变化，不考虑退休后养老存款的收益，以及退休后通胀。
计算在这种情况下，我们需要多少钱养老。
2.1 前提假设
还是先把计算该问题涉及的变量列出来:
养老金及养老金替代率：能够维持生计，对应目前3000元的购买力。
养老预期水平：2000的购买力（基础）、5000的购买力（小康）、7000的购买力（富足）。
退休时间：65岁退休。
期望寿命：85岁，退休后养老20年。
退休前社会通胀率：3%、5%和7%。
退休前存款收益：3.5%、5%和8%。
养老存款收益：0%。
2.2 计算过程
为了计算的简洁性，我们还是以65岁退休，养老20年为例先算出一组数据。
以小明为例，如果小明想要在退休后过上小康养老生活，
那么在退休前不同社会通胀率下，小明在65岁那年需要存款为：
最低都要300万以上，这对很多人来说，可能要大半辈子才能存到。
考虑到大部分人存钱的实际情况，公子将所需存款划分为三个档次：
分别是300万、600万和800万。
300万差不多对应5%的社会通胀率下，选择基础养老需要存的钱。
600万这个档次，进可满足3%的通胀率下富足养老的生活；
退可满足7%的极端通胀率下，基础养老生活。
而800万这个档次为了满足在5%的通胀率下，还能过上小康养老生活。
设定好养老存款的档次后，
我们就可以来计算一下小明在年收益为3.5%的情况下，
如果要存够300万，每个月需要存多少钱。
先假设小明一年能存钱x万元，那么第1年的收益为x(1+3.5%),
第2年的收益为(x(1+3.5%)+x)(1+3.5%),
由此可以推出第35年的收益为：
如果小明要在65岁那年存300万，那么他每年需要存：
平均下来，小明每个月只需要存3623元。
相比于不计算收益，每个月需要存1万元，压力一下子减轻了一大半！
用同样的方法，我们可以计算出，
当收益率为5%的时候，小明要在退休时存够300万，
每年需存3.16万元，每月需存2636元。
当收益率为8%时，小明要在退休时存够300万，
每年需存1.61万元，每月需存1343元。
从计算结果来看，在收益可观的情况下，
自己存钱养老，是完全可行的。
而退休时存款600万和800万在不同收益率下，
每年需要存多少钱，公子也列了一张表格：
这是每个月需要存的钱：
2.3 结论分析
从这部分的计算结果来看，当我们的存款有收益时，
存钱养老的压力明显要小很多。
即便是所需存款最高的800万，在有收益的情况下，
每个月需要存的钱都没有超过1万。
而选择最低的存款档次300万，在收益拉满的情况下，
每个月仅仅只需存款1343元，就能过上基础养老生活了。
而且当收益率为5%时，即便退休时要存800万，
每月所需存款也在7000左右，相对而言，达成难度也不算特别大，尤其是对于30岁的人而言。
但既然我们已经考虑到退休前存款的收益问题，
就不能忽略养老后这笔钱的收益情况。
如果养老的钱也能产生收益，那这笔钱的使用情况会是怎么样的呢？
3. 情形三：如果考虑养老后的存款收益，那么养老存款的现金流怎么样？
这部分的内容主要是为了探索，在存够一定的钱养老后，
如果这笔钱产生收益，能否让我们的养老生活更有质量。
换句话说，这笔钱在不同收益情况下，我们能用多久。
这部分的计算我们要综合考虑养老预期水平、期望寿命、退休后社会通胀率、退休前存款收益以及退休后养老存款的收益的变化。
3.1 前提假设
这是计算该问题需要考虑的变量：
养老金及养老金替代率：能够维持生计，对应目前3000元的购买力。
养老预期水平：2000的购买力（基础）、5000的购买力（小康）、7000的购买力（富足）。
退休时间：65岁退休。
期望寿命：85岁，退休后养老20年。
退休后社会通胀率：1%。（数据的选取依据见2.6）
养老存款收益：1.5%和3.5%。（数据的选取依据见2.7）
接下来公子将会计算，考虑到养老存款的收益之后，这笔钱的现金流。
3.2 计算过程
同样还是以65岁退休，养老20年为例先计算一组数据。
如果小明在退休时存了300万，想要过上小康养老生活，
在退休后社会通胀率为1%，养老存款收益率分别为3.5%时，
这笔钱的使用情况怎么样？
前面我们已经计算过，小明如果想要过上小康养老生活，
他在余下的20年里总共要花费722.5万。
也就是说，每年需要花费36.1万。
那么小明第一年还剩的钱为：（300-36.1)(1+3.5%)=273.14万。
第二年还剩的钱为：（273.14-36.1/(1-1%))(1+3.5%)=244.9万。
同理可以计算出往后每一年资金剩余情况。
公子在这里列了一张表，大家可以看看这笔钱具体的现金流。
从这个数据来看，如果小明只存300万，并且要过小康养老生活，
他最多到第10年，也就是到75岁就没钱花了。
这还是在收益率为3.5%的情况下，如果收益率只有1.5%，
恐怕钱花得更快。
这里公子也列出了当收益率为1.5%时，这300万的现金流表格：
在第9年，也就是74岁的时候就会没钱花了。
由此可见，如果小明只存300万，并不能过上预期的小康养老生活。
那如果小明要过基础水平或富足水平的养老生活，这笔钱的现金流又分别是怎么样的呢？
公子根据前面的计算公式，给大家总结了这三种养老生活下，300万的现金流情况：
很显然，如果小明过得是基础养老生活，
那么他存的钱用来养老基本上是够的。
甚至当他的收益率为3.5%时，25年后的钱还能剩136万。
而如果他选择的是富足养老生活，即便有3.5%的收益，也仅仅只够花6年。
由此可见，除非小明愿意降低生活质量，
选择基础养老生活，否则只存300万根本不够花。
那如果小明存了600万，那么在分别选择三种不同水平养老生活下，
这笔钱的现金流情况如何呢？
根据前面的计算方式，公子给大家列了600万存款的现金流表格：
从数据上来看，如果能存600万，过基础养老生活绰绰有余。
并且在收益率为3.5%时，25年后养老的钱反而增加了。
即便是小康养老生活，这600万在收益率为3.5%的时候也是完全足够的。
3.3 结论分析
这部分的计算主要就是为了分析存款300万和600万，
我们选择不同的养老生活后，就能能花多久。
从结果来看，如果只存300万，
那么只够安枕无忧地过完基础养老生活。
如果要过小康养老生活或者富足养老生活，
可能撑不到我们养老结束，钱就花没了。
而如果能存款600万的话，在收益率能达到3.5%的情况下，
就能保证我们安稳地过完小康养老生活。
至于富足养老生活，即便存了600万，还是过不起。
不得不说，这是一个令人悲伤的事实。
从前面的计算中，我们可以得到几个基本结论：
比如选择最基础的养老生活，在有一定收益的情况下，
每个月只需要存3000多就够了。
只要保证每年的存款能达到3.5%的年化收益，
就能在退休前存下300万以上。
这对于大部分工薪族来说，并非什么难事。
但是，前提是大家要有定期储蓄的习惯。
充分意识到当前以及未来的养老困境，有存钱的意识。
如果不去好好规划自己每月的存款，那养老也只能成为一个遥不可及的梦。
公子前面也给大家计算过，如果想过上小康养老的生活，
差不多要在退休前存上600万，每个月要存7246元，
这还是必须得保证存款有3.5%的年化收益情况下才能达到。
而如果要过富足养老生活，至少要在退休前存上800万，
在年化收益3.5%的情况下，每个月要存差不多一万，这显然不是一个小数目，
所以如果想过小康，甚至富足的养老生活，还要更加努力才行。
同样是在退休前存600万，如果没有稳定增长的收益，每个月至少要存1万4；
但如果每年有3.5%的收益，每个月只需要7000多久够了。
由此可见，长期稳定的收益对养老尤为重要！
自古以来，“养儿防老”的思想便在我们的脑海中根深蒂固。
然而随着时代的发展和变迁，这种想法已经开始变得不合时宜了。
倒不是说这种想法是错的，
只是，在这个一套房子就能压得两个家庭喘不过气来的时代，
子女们自己都自顾不暇，哪还有余力为父母养老。
时至今日，公子还清晰地记得，
很多年前，当我把自己毕业后第一份工作的工资取出一部分交给我父亲时，
他对我说的话。
他说，你已经长大了，也能自己独立了，
往后的日子里，家里的事情你无需太挂念。
你只需要努力过好自己的生活就够了，我和你母亲还能工作，
以后也会有退休金，我们能做的，就是尽量减轻你的压力，
所以你把这笔钱自己收好吧！
那时候我还不知道父亲所谓的压力究竟有多大，
直到后来我也成为了一家之主，有了自己的孩子，
我才发现，他把我养大有多么不容易。
从事保险行业这么多年，我一直很感谢父亲教会我的一个道理，
那就是学会规划自己的生活。
不管是买保险也好，还是自己存钱养老，
都是对未来生活的一种规划。
我们无法预知未来会有什么意外在等着我们，
我们唯一能做的，就是那个意外到来之前，
为自己和家人购买一份合适的保障，减轻意外发生的风险。
就像自己存钱养老一样，也许现在你会觉得每个月要存那么多钱很辛苦，
但当你垂垂老矣，不会因为吃不饱饭而担心，也不会因为生病而没钱买药，
还能牵着老伴的手，来一场说走就走的旅行。
你一定会感谢自己当年那个艰难却睿智的决定。
以上。
保险信息不对称非常严重，十买九坑，买保险前仔细阅读下面的攻略可以让你少花几万块冤枉钱。任何保险问题，欢迎下方评论留言。
新西兰养老要多少钱是许多人关心的话题，特别是那些计划在新西兰度过退休生活的人群。养老金、医疗保健费用、生活成本等因素都是影响新西兰养老费用的主要因素。
在新西兰，养老金主要由新西兰政府负责发放。新西兰的养老金制度包括国家养老金、企业提供的养老金以及个人私人储蓄。国家养老金是针对符合条件的年长者提供的一种基本生活费用，而企业提供的养老金则会根据个人在职期间的工资和投入进行计算。
新西兰的医疗保健费用在全球范围内被认为是相对较高的。虽然新西兰公民可以通过注册获得基本的医疗服务，但是对于一些高级的医疗服务、药品以及长期护理等方面可能需要额外的支出。
新西兰的生活成本与大多数发达国家相比较高。房租、食品、交通等方面的开支都需要考虑在内，尤其是在一些大城市如奥克兰和惠灵顿，生活成本更是不菲。
首先，要对自己在新西兰的生活方式有清晰的规划，考虑到个人的健康状况、生活习惯等因素。其次，可以根据自己的情况选择合适的养老金来源，如积累足够的个人储蓄、享受企业提供的养老金等。最后，灵活调整养老支出的计划，根据实际情况进行定期评估和调整。
总的来说，规划在新西兰度过养老生活所需的费用需要全面考虑多种因素，包括养老金、医疗保健费用、生活成本等。只有在全面了解各方面的支出后，才能更好地规划自己的养老生活，确保在新西兰享受幸福的晚年生活。
新西兰养老需要多少钱是许多人考虑的一个重要问题。随着人口老龄化和社会经济的发展，越来越多的人开始关注养老金的问题，特别是在国外养老的趋势愈发明显。
在了解新西兰的养老金需求之前，首先需要了解该国的养老金制度。新西兰的养老金体系由政府通过国家养老基金以及养老金服务部门进行管理。国家养老基金主要是为那些达到法定退休年龄的人提供经济支援，帮助他们维持基本的生活水准。
新西兰养老金制度的特点之一是注重公平和包容性。无论是本地居民还是外国人，只要符合条件，都有权获得相应的养老金福利。此外，新西兰的养老金制度还注重长期可持续性，确保能够为未来的老年人提供持续的支持。
根据新西兰政府的数据统计，一个人在新西兰养老的平均花费每年约为xxx新西兰元。这个数值包括了住房、饮食、医疗保健、交通以及其他日常支出。因此，要在新西兰养老，需要考虑到这些方面的支出。
此外，新西兰养老金需求还受到个人生活方式、健康状况和住房条件等因素的影响。例如，选择在城市生活可能会增加一些生活成本，而健康状况良好的人可能会减少医疗保健支出。
为了确保养老生活的质量，个体在养老金规划时需要考虑多方面因素。以下是一些建议：
综上所述，新西兰的养老金需求取决于个人的情况和选择。通过合理的规划和财务管理，可以有效地应对养老金支出，确保在老年生活中拥有可持续的经济支持。
在如今人口老龄化日益加剧的社会背景下，越来越多的人开始考虑养老问题。新西兰以其优美的景色、优质的医疗服务和友好的社区环境成为许多人选择养老的理想之地。然而，对于许多人来说，最关心的问题之一就是养老需要多少金钱支出。
要想合理规划在新西兰的养老资金，首先需要考虑到的是生活成本。新西兰的生活成本相对较高，尤其是在大城市，包括食品、住房、医疗等方面的费用都需要纳入考虑范围。根据个人的生活习惯和健康状况，每个人的实际支出可能会有所不同。
其次，养老的金钱支出还需考虑到医疗保健方面的支出。新西兰的医疗系统被广泛认为是优质的，但医疗费用仍然是一大支出项。在规划养老资金时，要考虑到医疗保健的支出，包括药品费用、医疗保险、看病就诊等各方面。
除此之外，养老金的支出还需考虑到个人的娱乐和社交活动。在新西兰养老生活可能会更加注重社交和娱乐活动，包括参加社区活动、旅行、运动等。这些活动同样需要一定的金钱支出。
总的来说，多少钱能在新西兰养老取决于个人的实际情况以及对生活质量的要求。对于一些人来说，他们可能选择更加奢侈的养老生活方式，需要更多的金钱支出；而对于另一些人来说，他们可能更注重节俭和简朴的生活方式，支出就会相应减少。
因此，在规划在新西兰养老的金钱支出时，需要结合个人的实际情况进行具体分析，并在理财规划上做出合理安排。可以考虑咨询专业的理财规划师，他们能够根据个人的需求和情况制定合适的养老理财方案，保障养老生活的质量。
最后，还需提醒大家在规划养老金时要留有余地，不能将所有的资金都用于养老，还需要考虑到可能出现的意外情况和费用。因此，在养老金的规划上，要有所预留，以备不时之需。
新西兰养老签证多少钱
在当今社会，越来越多的人开始关注养老问题，尤其是对于那些渴望享受美好晚年的人们来说。新西兰作为一个自然环境优美、社会福利健全的国家，成为了许多人选择养老的理想之地。那么，新西兰养老签证究竟需要多少钱呢？让我们一起来了解一下。
首先，我们需要明确新西兰的养老签证种类。根据个人情况和需要，新西兰提供了几种适合养老的签证类型：
这些签证种类各有不同的申请条件和权益，需要根据个人情况进行选择。
对于许多人来说，退休签证是最常见的养老签证类型。申请人需要满足一系列条件，包括年龄要求、健康要求和金融能力要求。其中，金融能力要求是与费用相关的。
根据新西兰移民局的规定，申请退休签证的金融能力要求如下：
这些资金要求是为了保证申请人在新西兰能够有足够的财力维持生活，并不会成为社会福利的负担。
除了退休签证，长期签证也是一种常见的养老签证类型。该签证适用于那些希望长期居住和养老的人们，不受年龄限制。申请长期签证需要满足一系列条件，其中包括金融能力要求。
根据新西兰移民局的规定，申请长期签证的金融能力要求如下：
与退休签证相比，长期签证的金融要求更高，这是因为长期签证适用于更多的人群，并不限于退休人士。
除了退休签证和长期签证，新西兰还提供了投资签证作为一种养老选择。该签证适用于那些希望通过投资创造经济增长并定居于新西兰的人们。
根据新西兰移民局的规定，申请投资签证的最低投资额为NZD3,000,000。这包括了对新西兰企业、基金或规定性投资的投资金额。投资签证不仅要求申请人有足够的资金，还需要满足一系列其他要求。
除了上述签证的金融要求，申请人还需要支付其他一些费用，包括但不限于：
这些费用因个人情况和具体申请要求而异，具体详情可以咨询相关移民机构或律师。
综上所述，新西兰养老签证的费用因不同的签证类型和个人情况而有所差异。退休签证、长期签证和投资签证是常见的养老签证类型，每种签证都有相应的金融能力要求。
申请人应根据自身情况和需要选择适合的签证类型，并了解对应的金融要求。此外，申请人还需要考虑到其他费用，如申请费用、体检费用和公证费用。
如果您有意向前往新西兰养老，并申请相应的签证，建议您咨询专业的移民机构或律师，以获取更准确的费用和申请流程信息。
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
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
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 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";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("序列化文件转换成向量失败！");
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参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
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("生成训练模型失败！");
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("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，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;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，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时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从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);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类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("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。
WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。
2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。
我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。
3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。
在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。
4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。
我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。
这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计，最好能够了解模电和数电相关的知识更好，还有能够会做操作系统，简单的有ucos，freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。
1.负责区域大客户/行业客户管理系统销售拓展工作，并完成销售流程；
2.维护关键客户关系，与客户决策者保持良好的沟通；
3.管理并带领团队完成完成年度销售任务。
你好，面试题类型有很多，以下是一些常见的类型：
1. 技术面试题：考察候选人技术能力和经验。
2. 行为面试题：考察候选人在过去的工作或生活中的行为表现，以预测其未来的表现。
3. 情境面试题：考察候选人在未知情境下的决策能力和解决问题的能力。
4. 案例面试题：考察候选人解决实际问题的能力，模拟真实工作场景。
5. 逻辑推理题：考察候选人的逻辑思维能力和分析能力。
6. 开放性面试题：考察候选人的个性、价值观以及沟通能力。
7. 挑战性面试题：考察候选人的应变能力和创造力，通常是一些非常具有挑战性的问题。
