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• tensorflow 3. 线性回归和优化器
• 多变量线性回归是一种机器学习算法，它可以用来预测多个自变量和一个因变量之间的关系。在TensorFlow中，我们可以使用tf.keras API实现多变量线性回归。 以下是一个使用TensorFlow实现多变量线性回归的示例代码： ```python import tensorflow as tf import numpy as np # 定义训练数据 x_data=np.array([[73, 80, 75], [93, 88, 93], [89, 91, 90], [96, 98, 100], [73, 66, 70]], dtype=np.float32) y_data=np.array([[152], [185], [180], [196], [142]], dtype=np.float32) # 定义模型 model=tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Dense(units=1, input_dim=3)) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.00001)) # 训练模型 model.fit(x_data, y_data, epochs=1000) # 预测结果 x_test=np.array([[90, 88, 93]], dtype=np.float32) print(model.predict(x_test)) ``` 在这个示例中，我们首先定义了训练数据，其中x_data包含了五个样本，每个样本都有三个自变量，y_data包含了五个因变量。然后，我们定义了一个包含一个输入层和一个输出层的模型。输入层的维度为3，输出层的维度为1。接下来，我们编译模型，并使用训练数据对模型进行训练。在训练过程中，我们使用了均方误差作为损失函数，使用随机梯度下降法作为优化器。最后，我们使用训练好的模型对一个新的样本进行预测，并输出结果。 需要注意的是，多变量线性回归在实际应用中可能会面临过拟合和欠拟合等问题，需要根据具体情况进行调整和优化。
  2024-07-22
• 深度学习中常用优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、
• 本文转载自：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8542554.html

  在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？

  在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：
  https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf

  本文将梳理：

  • 每个算法的梯度更新规则和缺点
  • 为了应对这个不足而提出的下一个算法
  • 超参数的一般设定值
  • 几种算法的效果比较
  • 选择哪种算法

  ---

  以下为个人总结，如有错误之处，各位前辈请指出。

  对于优化算法，优化的目标是网络模型中的参数θ（是一个集合，θ1、θ2、θ3 ......）目标函数为损失函数L = 1/N ∑ Li?（每个样本损失函数的叠加求均值）。这个损失函数L变量就是θ，其中L中的参数是整个训练集，换句话说，目标函数（损失函数）是通过整个训练集来确定的，训练集全集不同，则损失函数的图像也不同。那么为何在mini-batch中如果遇到鞍点/局部最小值点就无法进行优化了呢？因为在这些点上，L对于θ的梯度为零，换句话说，对θ每个分量求偏导数，带入训练集全集，导数为零。对于SGD/MBGD而言，每次使用的损失函数只是通过这一个小批量的数据确定的，其函数图像与真实全集损失函数有所不同，所以其求解的梯度也含有一定的随机性，在鞍点或者局部最小值点的时候，震荡跳动，因为在此点处，如果是训练集全集带入即BGD，则优化会停止不动，如果是mini-batch或者SGD，每次找到的梯度都是不同的，就会发生震荡，来回跳动。

  ---

  首先来看一下梯度下降最常见的三种变形 BGD，SGD，MBGD，这三种形式的区别就是取决于我们用多少数据来计算目标函数的梯度，这样的话自然就涉及到一个 trade－off，即参数更新的准确率和运行时间。

  梯度更新规则:

  BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度：

  ?

  ?

  缺点：

  由于这种方法是在一次更新中，就对整个数据集计算梯度，所以计算起来非常慢，遇到很大量的数据集也会非常棘手，而且不能投入新数据实时更新模型。

  ?

  for i in range(nb_epochs):
    params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params)
    params = params - learning_rate * params_grad

  我们会事先定义一个迭代次数 epoch，首先计算梯度向量 params_grad，然后沿着梯度的方向更新参数 params，learning rate 决定了我们每一步迈多大。

  Batch gradient descent 对于凸函数可以收敛到全局极小值，对于非凸函数可以收敛到局部极小值。

  梯度更新规则:

  和 BGD 的一次用所有数据计算梯度相比，SGD 每次更新时对每个样本进行梯度更新，对于很大的数据集来说，可能会有相似的样本，这样 BGD 在计算梯度时会出现冗余，而?SGD 一次只进行一次更新，就没有冗余，而且比较快，并且可以新增样本。

  

  for i in range(nb_epochs):
    np.random.shuffle(data)
    for example in data:
      params_grad = evaluate_gradient(loss_function, example, params)
      params = params - learning_rate * params_grad

  ?

  ?看代码，可以看到区别，就是整体数据集是个循环，其中对每个样本进行一次参数更新。

  

  ?

  随机梯度下降是通过每个样本来迭代更新一次，如果样本量很大的情况，那么可能只用其中部分的样本，就已经将theta迭代到最优解了，对比上面的批量梯度下降，迭代一次需要用到十几万训练样本，一次迭代不可能最优，如果迭代10次的话就需要遍历训练样本10次。缺点是SGD的噪音较BGD要多，使得SGD并不是每次迭代都向着整体最优化方向。所以虽然训练速度快，但是准确度下降，并不是全局最优。虽然包含一定的随机性，但是从期望上来看，它是等于正确的导数的。

  缺点：

  SGD 因为更新比较频繁，会造成 cost function 有严重的震荡。

  BGD 可以收敛到局部极小值，当然 SGD 的震荡可能会跳到更好的局部极小值处。

  当我们稍微减小 learning rate，SGD 和 BGD 的收敛性是一样的。

  梯度更新规则：

  MBGD 每一次利用一小批样本，即 n 个样本进行计算，这样它可以降低参数更新时的方差，收敛更稳定，另一方面可以充分地利用深度学习库中高度优化的矩阵操作来进行更有效的梯度计算。

  

  和 SGD 的区别是每一次循环不是作用于每个样本，而是具有 n 个样本的批次。

  for i in range(nb_epochs):
    np.random.shuffle(data)
    for batch in get_batches(data, batch_size=50):
      params_grad = evaluate_gradient(loss_function, batch, params)
      params = params - learning_rate * params_grad

  ?

  ?超参数设定值: ?n 一般取值在 50～256

  缺点：（两大缺点）

  1. 不过 Mini-batch gradient descent 不能保证很好的收敛性，learning rate 如果选择的太小，收敛速度会很慢，如果太大，loss function 就会在极小值处不停地震荡甚至偏离。（有一种措施是先设定大一点的学习率，当两次迭代之间的变化低于某个阈值后，就减小 learning rate，不过这个阈值的设定需要提前写好，这样的话就不能够适应数据集的特点。）对于非凸函数，还要避免陷于局部极小值处，或者鞍点处，因为鞍点周围的error是一样的，所有维度的梯度都接近于0，SGD 很容易被困在这里。（会在鞍点或者局部最小点震荡跳动，因为在此点处，如果是训练集全集带入即BGD，则优化会停止不动，如果是mini-batch或者SGD，每次找到的梯度都是不同的，就会发生震荡，来回跳动。）
  2. SGD对所有参数更新时应用同样的 learning rate，如果我们的数据是稀疏的，我们更希望对出现频率低的特征进行大一点的更新。LR会随着更新的次数逐渐变小。

  鞍点就是：一个光滑函数的鞍点邻域的曲线，曲面，或超曲面，都位于这点的切线的不同边。例如这个二维图形，像个马鞍：在x-轴方向往上曲，在y-轴方向往下曲，鞍点就是（0，0）。

  

  ?

  为了应对上面的两点挑战就有了下面这些算法。

  ---

  ?前期知识：指数加权平均，请参看博文《什么是指数加权平均、偏差修正？》

  SGD 在 ravines 的情况下容易被困住， ravines 就是曲面的一个方向比另一个方向更陡，这时 SGD 会发生震荡而迟迟不能接近极小值：

  

  ?

  梯度更新规则:

  ?Momentum 通过加入 γv_t?1 ，可以加速 SGD， 并且抑制震荡

  

  ?

  当我们将一个小球从山上滚下来时，没有阻力的话，它的动量会越来越大，但是如果遇到了阻力，速度就会变小。
  加入的这一项，可以使得梯度方向不变的维度上速度变快，梯度方向有所改变的维度上的更新速度变慢，这样就可以加快收敛并减小震荡。

  超参数设定值: ?一般 γ 取值 0.9 左右。

  缺点：

  这种情况相当于小球从山上滚下来时是在盲目地沿着坡滚，如果它能具备一些先知，例如快要上坡时，就知道需要减速了的话，适应性会更好。

  梯度更新规则:

  用 θ?γv_t?1 来近似当做参数下一步会变成的值，则在计算梯度时，不是在当前位置，而是未来的位置上

  

  ?超参数设定值: ?一般 γ 仍取值 0.9 左右。

  效果比较：

  

  蓝色是 Momentum 的过程，会先计算当前的梯度，然后在更新后的累积梯度后会有一个大的跳跃。
  而 NAG 会先在前一步的累积梯度上(brown vector)有一个大的跳跃，然后衡量一下梯度做一下修正(red vector)，这种预期的更新可以避免我们走的太快。

  NAG 可以使 RNN 在很多任务上有更好的表现。

  目前为止，我们可以做到，在更新梯度时顺应 loss function 的梯度来调整速度，并且对 SGD 进行加速。

  我们还希望可以根据参数的重要性而对不同的参数进行不同程度的更新。

  ---

  ?这个算法就可以对低频的参数做较大的更新，对高频的做较小的更新，也因此，对于稀疏的数据它的表现很好，很好地提高了 SGD 的鲁棒性，例如识别 Youtube 视频里面的猫，训练 GloVe word embeddings，因为它们都是需要在低频的特征上有更大的更新。

  ?梯度更新规则:

  ?

  其中 g 为：t 时刻参数 θ_i 的梯度

  

  如果是普通的 SGD， 那么 θ_i 在每一时刻的梯度更新公式为：

  

  但这里的 learning rate η 也随 t 和 i 而变：

  

  其中是个对角矩阵， (i,i) 元素就是 t 时刻参数的梯度平方和。

  Adagrad 的优点是减少了学习率的手动调节

  超参数设定值：一般η选取0.01

  缺点：

  它的缺点是分母会不断积累，这样学习率就会收缩并最终会变得非常小。

  这个算法是对 Adagrad 的改进，

  和 Adagrad 相比，就是分母的 G 换成了过去的梯度平方的衰减平均值，指数衰减平均值

  

  这个分母相当于梯度的均方根 root mean squared (RMS)，在数据统计分析中，将所有值平方求和，求其均值，再开平方，就得到均方根值 ，所以可以用 RMS 简写：

  

  其中 E 的计算公式如下，t 时刻的依赖于前一时刻的平均和当前的梯度：

  

  梯度更新规则:

  此外，还将学习率 η 换成了 RMS[Δθ]，这样的话，我们甚至都不需要提前设定学习率了：

  

  超参数设定值: ?γ 一般设定为 0.9

  RMSprop 是 Geoff Hinton 提出的一种自适应学习率方法。

  RMSprop 和 Adadelta 都是为了解决 Adagrad 学习率急剧下降问题的，

  梯度更新规则:

  RMSprop 与 Adadelta 的第一种形式相同：（使用的是指数加权平均，旨在消除梯度下降中的摆动，与Momentum的效果一样，某一维度的导数比较大，则指数加权平均就大，某一维度的导数比较小，则其指数加权平均就小，这样就保证了各维度导数都在一个量级，进而减少了摆动。允许使用一个更大的学习率η）

  ?

  超参数设定值:

  Hinton 建议设定 γ 为 0.9, 学习率 η 为 0.001。

  这个算法是另一种计算每个参数的自适应学习率的方法。相当于 RMSprop + Momentum

  除了像 Adadelta 和 RMSprop 一样存储了过去梯度的平方 vt 的指数衰减平均值 ，也像 momentum 一样保持了过去梯度 mt 的指数衰减平均值：

  

  如果 mt 和 vt 被初始化为 0 向量，那它们就会向 0 偏置，所以做了偏差校正，通过计算偏差校正后的 mt 和 vt 来抵消这些偏差：

  

  梯度更新规则:

  

  超参数设定值:
  建议 β1 ＝ 0.9，β2 ＝ 0.999，? ＝ 10e?8

  实践表明，Adam 比其他适应性学习方法效果要好。

  ---

  下面看一下几种算法在鞍点和等高线上的表现：

  

  SGD optimization on saddle point

  

  ?SGD optimization on loss surface contours

  上面两种情况都可以看出，Adagrad, Adadelta, RMSprop 几乎很快就找到了正确的方向并前进，收敛速度也相当快，而其它方法要么很慢，要么走了很多弯路才找到。

  由图可知自适应学习率方法即 Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam 在这种情景下会更合适而且收敛性更好。

  ---

  三.如何选择优化算法

  如果数据是稀疏的，就用自适用方法，即 Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam。

  RMSprop, Adadelta, Adam 在很多情况下的效果是相似的。

  Adam 就是在 RMSprop 的基础上加了 bias-correction 和 momentum，

  随着梯度变的稀疏，Adam 比 RMSprop 效果会好。

  整体来讲，Adam 是最好的选择。

  很多论文里都会用 SGD，没有 momentum 等。SGD 虽然能达到极小值，但是比其它算法用的时间长，而且可能会被困在鞍点。

  如果需要更快的收敛，或者是训练更深更复杂的神经网络，需要用一种自适应的算法。

  资料：
  http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html#fn:24
  http://www.redcedartech.com/pdfs/Select_Optimization_Method.pdf
  https://stats.stackexchange.com/questions/55247/how-to-choose-the-right-optimization-algorithm

  ---

  本人立志成为一名优秀的图像处理工程师！

  2024-07-22
• 05月11日尼克斯vs步行者数据统计－虎扑NBA原创报道
• ?

  +/- ：指球员在场上时球队的净胜分
  PG ：控球后卫
  SG ：得分后卫
  G ：后卫
  SF ：小前锋
  PF ：大前锋
  F ：前锋
  G/F ：后卫/前锋
  C ：中锋
  F/C ：前锋/中锋
  

  首发		时间	投篮	3分	罚球	前场	后场	篮板	助攻	犯规	抢断	失误	封盖	得分	+/-
  泰雷斯-哈利伯顿	G	38	14-26	6-16	1-1	0	4	4	7	1	2	2	1	35	+16
  安德鲁-内姆布哈德	G	31	2-8	1-3	0-0	1	4	5	6	5	0	2	0	5	+8
  阿龙-内史密斯	F	38	3-6	2-3	2-2	1	5	6	1	3	1	0	0	10	+20
  帕斯卡尔-西亚卡姆	F	31	9-14	1-1	7-9	3	4	7	1	5	0	3	1	26	+15
  迈尔斯-特纳	C	35	7-13	2-5	5-6	6	4	10	1	3	0	1	3	21	+24
  替补		时间	投篮	3分	罚球	前场	后场	篮板	助攻	犯规	抢断	失误	封盖	得分	+/-
  TJ-麦康奈尔	G	19	3-10	0-1	0-0	0	3	3	1	1	1	1	0	6	-19
  奥比-托平	F	19	1-4	0-1	0-0	1	0	1	3	1	1	1	0	2	-17
  本·谢泼德	G	16	1-5	0-2	0-0	1	3	4	1	1	1	0	0	2	-3
  以赛亚-杰克逊	F	13	2-3	0-0	0-0	0	2	2	1	0	0	0	1	4	-19
  本尼迪克特-马瑟林	G-F	0	0-0	0-0	0-0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
  肯德尔-布朗	G	0	0-0	0-0	0-0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
  杰伦-史密斯	F-C	0	0-0	0-0	0-0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
  贾雷斯-沃克	F	0	0-0	0-0	0-0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
  詹姆斯-约翰逊	F	0	0-0	0-0	0-0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
  道格-麦克德莫特	F	0	0-0	0-0	0-0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
  统计			42-89	12-32	15-18	13	29	42	22	20	6	10	6	111
  命中率			47.2%	37.5%	83.3%

  2024-07-22
• 演员马卫军去世，曾多次饰演日本军官，因为演的太像经常被骂
• 9月14日凌晨，突传噩耗，演员马卫军因病去世，享年67岁。

  说起马卫军，大家对这个名字可能不太熟悉，但当看到马老师照片之后，大部分人都会觉得眼熟，感叹一声原来是他。

  

  是的，马卫军马老师，就是大家经常在抗战剧中看到的那个“日本军官”。

  说起马老师的代表作，其实有很多，其中包括《雪豹》《火线三兄弟》和《我的兄弟叫顺溜》等口碑非常好的优质抗战剧。其中，大家印象最深的，可能是那个《我的兄弟叫顺溜》种的松井联队队长。

  

  当然，除了《我的兄弟叫顺溜》中，马卫军还在其他很多部剧中饰演过日本军官。

  此前，马卫军在接受采访时称，演日本军官很难。首先，是这个角色很难塑造，所以马卫军为了更好的饰演角色，就到抗日纪念馆和历史博物馆中研究日本人，研究日本的文化和特点。而且，马卫军还亲在去到日本，更深入的研究日本文化。

  

  正是因为这样，所以，大家才能在剧中看到那个真假难辨的日本军官。

  其次，除了角色塑造这一“难”之外，还有一难，就是这个角色演的太好，容易挨骂。马卫军笑称，日本军官这样的角色，演的不好了会挨骂，观众会说演员演技不行。但是，这样的角色演的太好了，也会被骂。尤其是拍完《我的兄弟叫顺溜》后，经常挨骂。

  

  这么多部剧下来，马卫军演过很多类似的角色，当记者问他想不想去演一次正面人物的时候，马卫军直言，之前演过，现在当然也想演。但他又说：“想演归想演，但理智还是会告诉我，不太合适。为什么不合适呢？因为这么多年下来，我已经演了这么多次反派，观众已经记住我了。”

  “所以，如果这时候我演正面角色，观众看了可能会出戏，与其这样倒不如演反派，这样的话观众一看我就能入戏，这对一部剧来说，是好的。”

  

  这番话的确让人佩服，可惜的是，现在的很多演员都没有这样的觉悟。

  目前，马卫军去世的原因还没有公布，只知道是因病突然去世，到底是什么病，现在还不知道，其好友在公布马卫军死讯时，也没有写出来。不过，不管是什么病，都希望能如其好友所言，愿天堂没有病痛。

  

  当然，很多网友在后面又加了一句，希望马老师在另外一个世界，还能继续从事自己喜爱的表演事业。

  马老师，一路走好！

  2024-07-22
• 深入把握我国经济社会发展的战略导向（深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想）
• 　　核心阅读

  　　习近平总书记关于把握新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局的重要论述，集中回答了“十四五”和今后一个时期我国发展所处的历史方位、阶段性特征、发展目的、发展动力、发展方式、发展路径等一系列理论和实践问题，把我们党关于发展的理论提升到新境界，必将在新征程上推动我国实现高质量发展。

  　　

  　　在省部级主要领导干部学习贯彻党的十九届五中全会精神专题研讨班开班式上，习近平总书记坚持理论和实际、历史和现实、国内和国际相结合，围绕如何准确把握新发展阶段、深入贯彻新发展理念、加快构建新发展格局作了全面系统深入的阐述，明确了“十四五”时期经济社会发展的战略导向，对于进一步统一思想、凝聚共识、明确方向，推动“十四五”时期高质量发展，确保全面建设社会主义现代化国家开好局、起好步，具有重大而深远的指导意义。我们要深入学习贯彻习近平总书记重要讲话精神，准确把握新发展阶段，深入贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，努力在全面建设社会主义现代化国家新征程上实现高质量发展。

  　　把我们党关于发展的理论提升到新境界

  　　习近平总书记关于把握新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局的重要论述，集中回答了“十四五”和今后一个时期我国发展所处的历史方位、阶段性特征、发展目的、发展动力、发展方式、发展路径等一系列理论和实践问题，把我们党关于发展的理论提升到新境界。

  　　进入新发展阶段明确了我国发展所处的历史方位，明确了我国发展的基础、条件以及新的国内外发展环境，是贯彻新发展理念、构建新发展格局的现实依据。习近平总书记指出：“今天我们所处的新发展阶段，就是社会主义初级阶段中的一个阶段，同时是其中经过几十年积累、站到了新的起点上的一个阶段。”新发展阶段是我们党带领人民迎来从站起来、富起来到强起来历史性跨越的新阶段。在这个阶段，我国发展拥有诸多新的有利条件，仍处于重要战略机遇期，但机遇和挑战都有新的发展变化，机遇和挑战之大都前所未有，总体上机遇大于挑战。贯彻新发展理念为把握新发展阶段、构建新发展格局提供了行动指南，集中回答了实现什么样的发展、怎样实现发展这个重大问题。新发展理念针对当前和今后一个时期我国发展面临的主要矛盾和挑战，确立了全面、正确的指导原则，鲜明体现了我们党关于发展的政治立场、价值导向、发展模式、发展道路等。构建新发展格局明确了我国经济现代化的路径选择，是应对新发展阶段机遇和挑战、贯彻新发展理念的战略选择，是“十四五”和今后一个时期关系我国发展全局的重大战略任务，需要实现科技自立自强、实现产业链供应链安全可控、建设强大国内市场、实行高水平对外开放等。

  　　进入新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局，是由我国经济社会发展的理论逻辑、历史逻辑、现实逻辑决定的，三者紧密关联，具有鲜明的时代特征和创新性。习近平总书记关于把握新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局的重要论述，既坚持从中国国情和发展实际出发，又极具世界眼光和前瞻性，明确了我国“十四五”时期经济社会发展的战略导向，进一步丰富和发展了马克思主义政治经济学，是习近平新时代中国特色社会主义经济思想的最新成果。

  　　对我国经济社会发展提出新要求

  　　在新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，对我国经济社会发展提出了新要求。

  　　在奋斗目标上，开启全面建设社会主义现代化国家新征程、向第二个百年奋斗目标进军。这是进入新发展阶段的主要标志，也是贯彻新发展理念、构建新发展格局的题中应有之义。根据党的十九大的战略安排，到2035年，基本实现社会主义现代化；到本世纪中叶，把我国建成富强民主文明和谐美丽的社会主义现代化强国。其中，“十四五”时期经济社会发展的主要目标是：经济发展取得新成效、改革开放迈出新步伐、社会文明程度得到新提高、生态文明建设实现新进步、民生福祉达到新水平、国家治理效能得到新提升。“十四五”时期要为全面建设社会主义现代化国家开好局、起好步。

  　　在发展主题上，坚持以高质量发展为主题。这是由进入新发展阶段、我国发展站上新的历史起点所决定的，也是贯彻新发展理念的必然要求、构建新发展格局的现实需要。总体上看，“十四五”时期我国工业化、城镇化将优化提质，消费结构加速升级，同时也面临来自国内外的各种风险挑战。无论是应对世界百年未有之大变局，还是解决发展不平衡不充分问题，都需要推动高质量发展。必须坚持质量第一、效益优先，推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革，建设现代化经济体系，努力实现经济量的合理增长和质的稳步提升。

  　　在发展主线上，坚持以供给侧结构性改革为主线。这是适应新发展阶段我国社会主要矛盾变化的客观要求，也是贯彻新发展理念、构建新发展格局的必然选择。近年来，我国供给侧结构性改革取得显著进展，推动经济运行呈现平稳发展、稳中有进态势，但必须清醒认识到，我国正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，结构性、体制性、周期性问题相互交织，而经济运行主要矛盾仍然是供给侧结构性的，即实体经济结构性供需失衡、金融和实体经济失衡、房地产和实体经济失衡。必须坚持以供给侧结构性改革为主线不动摇，更多采取改革的办法，更多运用市场化、法治化手段，在“巩固、增强、提升、畅通”八个字上下功夫，构建实体经济、科技创新、现代金融、人力资源协同发展的现代产业体系，使产业结构、企业结构、人力资源结构、金融结构和技术结构等比例关系趋于合理，适应需求升级变化的需要，增强供给体系的韧性，形成更高效率和更高质量的投入产出关系，实现经济在高水平上的动态平衡。

  　　在路径选择上，加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。这是适应我国发展阶段变化的主动选择，是应对错综复杂的国际环境变化的战略举措，也是发挥我国超大规模经济体优势的内在要求。要强化国家战略科技力量建设，提升企业技术创新能力，着力降低关键核心技术对外依存度，加强创新链和产业链对接，实现科技自立自强。推进产业基础高级化和产业链现代化，实现产业链供应链安全可控，改变“两头在外、大进大出”的发展模式，构建新的供给格局。实施扩大内需战略，加快培育完整内需体系，建设超大规模的国内市场。实行高水平对外开放，加强国内大循环在双循环中的主导作用，塑造我国参与国际合作和竞争新优势；以国际循环提升国内大循环效率和水平，改善我国生产要素质量和配置水平。

  　　在发展战略上，在重要领域实施系列国家重大战略。包括实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略、制造强国战略、扩大内需战略、乡村振兴战略、区域重大战略、区域协调发展战略、主体功能区战略、新型城镇化战略、可持续发展战略、自由贸易区提升战略、积极应对人口老龄化国家战略、国家安全战略等。要在自主创新、产业基础高级化和产业链现代化、农业农村、区域发展、社会发展等方面明确各自的阶段性战略目标、主攻方向、主要任务和重大举措。

  　　切实抓好贯彻落实

  　　习近平总书记强调：“要抓实、再抓实，不抓实，再好的蓝图只能是一纸空文，再近的目标只能是镜花水月。”我们要出实招、使实劲、求实效，切实将把握新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局的要求落实到经济发展实践中去。

  　　更加积极有为地解决共同富裕问题。为人民谋幸福、为民族谋复兴，是新发展理念的“根”和“魂”。共同富裕本身就是社会主义现代化的一个重要目标，同时，实现共同富裕有利于扩大内需，形成强大国内市场，也是构建新发展格局的主要着力点。因此，在新发展阶段，必须把促进全体人民共同富裕摆在更加重要的位置，着力解决地区差距、城乡差距、收入差距等问题。加强分类指导，明确分区域推进路径，采取有针对性的政策措施，促进区域协调发展。全面实施乡村振兴战略，多渠道增加农民收入。强化就业优先政策，健全多层次社会保障体系，推进收入分配体制改革，着力提高低收入群体收入，扩大中等收入群体，改善收入和财富分配格局。

  　　以重大改革、重大政策、重大工程、重大行动为抓手推动落实“十四五”规划。按照把握新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局的要求，“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出了一系列重大改革、重大政策、重大工程、重大行动。下一步，要抓紧制定具体实施方案，明确各自的具体目标、主要任务、实施路线图和时间表以及责任主体和推进方式，健全实施机制、绩效评估机制和考核机制，确保取得实效。

  　　加强规划衔接协调。各部门各地区在制定实施国家级专项规划和地方“十四五”规划纲要时要充分体现把握新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局的要求，加强与国家“十四五”规划在发展目标、总体布局、重大工程等方面衔接，推动专项规划从“条”上进行深化、区域规划和地方规划从“块”上予以细化、空间规划从“地”上加以落实。建立分类指导的实施机制、多方参与的评估机制以及规划实施监督考核机制，及时公布规划实施进展，确保如期完成“十四五”规划的各项目标任务。

  　　坚持正确的工作策略和方法。把握新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局是一个整体，事关当前和长远发展，事关我国经济社会发展全局，必须坚持系统观念。要立足新发展阶段贯彻新发展理念，以新发展理念引领构建新发展格局，加强全局性谋划、战略性布局、整体性推进。统筹国内国际两个大局，坚持稳中求进，保持战略定力，坚持底线思维，处理好当前和长远发展关系，一步一个脚印向前迈进。突出重点，善于抓住主要矛盾和矛盾的主要方面，切实解决影响高质量发展的突出问题。发挥中央和地方两个积极性，鼓励、保护各级干部和广大群众的积极性、主动性、创造性，使把握新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局形成举国群策群力、上下联动互动的生动局面。

  　　（执笔：王昌林） 

  
  　　《 人民日报 》（ 2021年06月01日 13 版）

  (责编：杨光宇、胡永秋)

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  2024-07-22

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