中国共产党云南省委员会

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中国共产党云南省委员会

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格言或口号
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为人民服务
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第十届 (2016年-2021年) 现任委员
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书记
| 陈 豪
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副书记(2)
| 阮成发 李秀領
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常委(12)
| 陈 豪(省委书记、省人大常委会主任) 阮成发(省委副书记、省长) 李秀領(专职副书记) 赵 金(宣传部部长) 宗国英(常务副省长) 程连元(昆明市委书记) 李小三(组织部部长) 刘慧晏(秘书长) 张太原(政法委书记) 李文荣(曲靖市委书记) 冯志礼(省纪委书记、省监委副主任、代主任) 余琨(省军区政委)
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秘书长
| 刘慧晏
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机构概况
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上级机构
| 中国共产党中央委员会 中国共产党云南省代表大会
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机构类型
| 中国共产党云南省省级地方领导机构
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行政级别
| 正省级
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授权法源
| 中国共产党章程
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本级纪检机构
| 中国共产党云南省纪律检查委员会
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常设机构
| 中国共产党云南省委员会常务委员会
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联络方式
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挂牌处
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实际地址
| 云南省昆明市广福路8号
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電話號碼
| +871 6414 3751
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中国共产党云南省委员会(英语:the CPC Yunnan Provincial Committee,简称中共云南省委)成立于1926年,是中国共产党在云南省的领导机关,由中国共产党云南省代表大会选举产生,并在代表大会闭会期间,执行中国共产党中央委员会的指示和中国共产党云南省代表大会的决议,领导云南省的工作,定期向中国共产党中央委员会报告工作[1]。现任中共云南省委书记是陈豪。
历史
1926年8月,李鑫受中共广东区委派遣返回云南。同年11月,他在建立中国共产党云南省特别委员会,并担任书记,负责领导云南铁路沿线的工人运动、昆明附近的农民运动。1927年2月,他组织参与驱逐唐继尧运动成功。当时在广州黄埔军校任政治部宣传科长的共产党员王德三,根据广东区委指示,率干训班部分共产党员和革命青年回昆,在云南省特别委员会的基础上扩大建立中国共产党云南省临时工作委员会,王德三任书记,李鑫、吴澄等任委员[2]。并成立昆明市总工会、云南农民协会、云南妇女解放协会等[3]。
1930年1月28日,中共云南临时省委在昆明召开扩大会议,根据中央指示选举产生中共云南省委,书记王德三,组织部长刘平楷,宣传部长张经辰,委员李国柱、吴缉熙、吴澄、刘林元,候补委员陈加铣、吴永康。同年底,由于叛徒出卖,省委机关遭到破坏,王德三等主要领导人被捕牺牲。中共云南省委结束[4]。
主要领导人
省委书记
宋任穷(1950年2月—1952年7月)
谢富治(1952年7月—1959年8月)
阎红彦(1959年8月—1967年1月)
周兴(1970年6月—1975年10月)
贾启允(1975年10月—1977年2月)
安平生(1977年2月—1985年7月)
普朝柱(1985年7月—1995年6月)
高严(1995年6月—1997年8月)
令狐安(1997年8月—2001年10月)
白恩培(2001年10月—2011年8月)
秦光榮(2011年8月—2014年10月)
李纪恒(2014年10月—2016年8月)
陈豪(2016年8月—)
组成人员
第九届省委
- 时间:2011年11月-2016年12月
- 书记:秦光荣(-2014年10月)、李纪恒(2014年10月-2016年8月)、陈豪(2016年8月-)
- 副书记:李纪恒(-2014年10月)、仇和(-2015年3月)、钟勉(2015年4月-2016年12月)、陈豪(2014年10月-2016年8月)、李秀领(2016年10月-)、阮成发(2016年12-)
- 常务委员:秦光荣(-2014年11月)、李纪恒、仇和(-2015年3月)、李江(女)、张田欣(-2014年7月)、黄毅(景颇族)、孟苏铁(-2016年8月)、曹建方(-2015年12月)、辛维光(-2015年3月)、刘维佳(-2016年2月)、杨成熙(-2013年12月)、赵金、李培、石晓(2014年5月-2014年12月)、陈豪(2014年10月-)、钟勉(2015年4月-2016年12月)、张硕辅(2015年4月-)、杨光跃(2015年7月-)、程连元(2016年3月-)、李小三(2016年5月-)、李邑飞(2016年5月-)、李秀领(2016年10月-)、阮成发(2016年12-)
第十届省委
- 时间:2016年12月-至今
- 书记:陈豪
- 副书记:阮成发、李秀领
- 常务委员:陈豪、阮成发、李秀领、赵金、张硕辅(-2017年1月)、程连元、李小三、李邑飞(-2017年3月)、刘慧晏、张太原、杨宁(-2018年10月)、李文荣、陆俊华(2017年1月-2018年6月)、宗国英(2017年3月-)、冯志礼(2018年7月-)
参考文献
^ 中国共产党章程:党的地方组织
^ 郭思九等主编;云南国际华人总会,云南省民族艺术研究所编. 云南文化艺术词典. 昆明:云南人民出版社. 1997: 63. ISBN 7-222-02152-3.
^ 王玉芝,彭强,范德伟著. 滇越铁路与滇东南少数民族地区社会变迁研究. 昆明:云南人民出版社. 2012.02: 85–86. ISBN 978-7-222-08751-4.
^ 施之厚主编;《云南辞典》编辑委员会编辑. 云南辞典. 昆明:云南人民出版社. 1993.05: 165. ISBN 7-222-01264-8.
中国共产党各省级行政区委员会
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| 直辖市 | |
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| 省 | - 河北
- 山西
- 辽宁
- 吉林
- 黑龙江
- 江苏
- 浙江
- 安徽
- 福建
- 江西
- 山东
- 河南
- 湖北
- 湖南
- 广东
- 海南
- 四川
- 贵州
- 云南
- 陕西
- 甘肃
- 青海
- 台湾
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| 自治区 | |
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| 特别行政区 | |
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| 註:中华人民共和国从未实际统治臺灣地區,参見臺灣問題與臺海現狀。 |
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中国共产党各省级行政区地方组织现任负责人
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| 直辖市市委书记 | 省委书记 | 自治区党委书记 | | | 河北:王东峰 山西:骆惠宁 江苏:娄勤俭 浙江:车 俊 安徽:李锦斌 福建:于伟国 江西:刘 奇 山东:刘家义 河南:王国生 湖北:蒋超良 湖南:杜家毫 广东:李 希 海南:刘赐贵 四川:彭清华 贵州:孙志刚 云南:陈 豪 陕西:胡和平 甘肃:林 铎 青海:王建军 辽宁:陈求发 吉林:巴音朝鲁 黑龙江:张庆伟
| 广西:鹿心社 宁夏:石泰峰 西藏:吴英杰 新疆:陈全国 内蒙古:李纪恒
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| | 下划线者为中国共产党中央政治局委员
| | 参见:各省级行政区行政首长、各省级行政区主要机构负责人
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中华人民共和国云南省四大机构正职领导人
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| 省会:昆明市
| | 省委书记 | 宋任穷 → 谢富治 → 阎红彦 → 谭甫仁 → 周 兴 → 贾启允 → 安平生 → 普朝柱 → 高 严 → 令狐安 → 白恩培 → 秦光荣 → 李纪恒 → 陈 豪
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| 省人大常委会主任 | 安平生 → 刘明辉 → 李桂英 → 尹 俊 → 白恩培 → 秦光荣 → 李纪恒 → 陈 豪
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| 省政府省长 | 陈 赓 → 郭影秋 → 于一川 → 刘明辉 → 周 兴 → 李成芳 → 谭甫仁 → 周 兴 → 贾启允 → 安平生 → 刘明辉 → 普朝柱 → 和志强 → 李嘉廷 → 徐荣凯 → 秦光荣 → 李纪恒 → 陈 豪 → 阮成发
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| 省政协主席 | 谢富治 → 刘明辉 → 阎红彦 → 安平生 → 李启明 → 朱家璧 → 梁 家 → 刘树生 → 令狐安 → 杨崇汇 → 王学仁 → 罗正富 → 李 江
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云南专题
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| 省会:昆明 | 省长:阮成发 | 省委书记:陈豪
| | 综述 | 历史 · 地理 · 政治 · 行政区划(列表) · 经济 · 人口 · 文化 · 交通 · 旅游
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| 历史 | 元谋人 · 滇国 · 哀牢 · 益州郡 · 爨氏 · 寧州 · 云南郡 · 南宁州 · 六诏 · 南诏 · 大理国 · 云南等处行中书省 · 云南等处承宣布政使司 · 明缅战争 · 清朝云南省 · 云南回变 · 中华民国云南省 · 滇系軍閥 · 一二·一事件 · 飛虎隊 · 滇西缅北战役 · 1970年通海地震 · 沙甸事件 · 1979年中越战争 · 马加爵事件 · 昆明3·01暴恐案
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| 地理 | 云贵高原 · 横断山区 · 云岭 · 哀牢山 · 无量山 · 高黎贡山 · 怒山 · 玉龙雪山 · 梅里雪山 · 白马雪山 · 卡瓦格博峰 · 鸡足山 · 苍山 · 昆明西山 · 昆明坝 · 洱海坝 · 金沙江 · 南盘江 · 元江 · 澜沧江 · 怒江 · 瑞丽江 · 独龙江 · 滇池 · 洱海 · 抚仙湖 · 泸沽湖 · 大叠水瀑布 · 普达措国家公园 · 澂江化石地 · 三江并流 · 路南石林 · 溪洛渡水电站
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| 区划 |
地级市 | 昆明市 · 曲靖市 · 玉溪市 · 保山市 · 昭通市 · 丽江市 · 普洱市 · 临沧市
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| 自治州 | 楚雄州 · 红河州 · 文山州 · 西双版纳州 · 大理州 · 德宏州 · 怒江州 · 迪庆州
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| 著名县级政区 | 东川区 · 安宁市 · 石林县 · 宣威市 · 腾冲市 · 水富县 · 蒙自市 · 个旧市 · 建水县 · 河口县 · 文山市 · 景洪市 · 大理市 · 巍山县 · 芒市 · 瑞丽市 · 泸水市 · 香格里拉市 · 德钦县
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| 机构 | 云南省人民政府 · 中共云南省委 · 云南省人大 · 云南省政协 · 云南省监察委 · 云天化集团 · 昆钢控股 · 云南锡业 · 红塔集团 · 红云红河集团
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| 民族 | 汉族 · 壮族 · 回族 · 苗族 · 彝族 · 藏族 · 瑶族 · 白族 · 哈尼族 · 傣族 · 傈僳族 · 拉祜族 · 佤族 · 纳西族 · 景颇族 · 布朗族 · 普米族 · 阿昌族 · 怒族 · 基诺族 · 德昂族 · 独龙族 · 克木人 · 苦聪人 · 摩梭人 · 莽人 · 撒尼人
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| 文化 | 云南十八怪 · 滇剧 · 傣剧 · 彝剧 · 花灯剧 · 葫芦丝 · 阿诗玛 · 阿细的先基 · 司岗里 · 格萨尔王传 · 召树屯 · 火把节 · 泼水节 · 三月街 · 孔雀舞 · 三弦舞 · 象脚鼓舞 · 五朵金花 · 远方的客人请你留下来 · 月光下的凤尾竹 · 云南映像
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| 教育 | 国立西南联合大学 · 云南大学 · 云南农业大学 · 云南师范大学 · 云南财经大学 · 云南民族大学 · 西南林业大学 · 昆明理工大学 · 昆明医科大学 · 昆明学院 · 大理大学 · 云师大附中 · 昆明一中 · 曲靖一中
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| 交通 | 滇缅公路 · 驼峰航线 · 亚洲公路14号线 · 昆曼公路 · 108国道 · 213国道 · 214国道 · 320国道 · 323国道 · 326国道 · 京昆高速 · 沪昆高速 · 杭瑞高速 · 银昆高速 · 汕昆高速 · 广昆高速 · 昆磨高速 · 开河高速 · 大丽高速 · 滇越铁路 · 贵昆铁路 · 成昆铁路 · 南昆铁路 · 内昆铁路 · 广大铁路 · 大丽铁路 · 昆河铁路 · 大瑞铁路 · 沪昆客专 · 南昆客专 · 昆明地铁 · 高黎贡山隧道 · 五家寨铁路桥 · 北盘江大桥 · 龙江大桥 · 昆明站 · 昆明南站 · 昆明长水国际机场 · 丽江三义国际机场 · 西双版纳嘎洒国际机场 · 昆明港
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| 旅游 | 昆明世博园 · 金殿 · 云南陆军讲武堂 · 翠湖 · 昆明西山 · 滇池 · 大观楼 · 云南民族村 · 云南省博物馆 · 金马碧鸡坊 · 东西寺塔 · 石林风景区 · 九乡风景区 · 轿子雪山 · 罗平油菜花田 · 会泽古城 · 抚仙湖 · 阳宗海 · 腾冲热海 · 国殇墓园 · 来凤山 · 松山战役旧址 · 昭通大山包 · 玉龙雪山 · 丽江古城 · 泸沽湖 · 老君山 · 景迈古茶园 · 孟连宣抚司署 · 广允缅寺 · 沧源崖画 · 禄丰恐龙谷 · 元谋土林 · 黑井古镇 · 阿庐古洞 · 建水古城 · 建水文庙 · 碧色寨站 · 红河哈尼梯田 · 普者黑 · 坝美 · 西双版纳热带植物园 · 西双版纳总佛寺 · 曼飞龙塔 · 景真八角亭 · 野象谷 · 橄榄坝 · 大理三塔 · 大理古城 · 洱海 · 苍山 · 鸡足山 · 巍山古城 · 巍宝山 · 勐巴娜西珍奇园 · 姐勒金塔 · 扎朵瀑布 · 铁城佛塔 · 南甸宣抚司署 · 独龙江 · 碧罗雪山 · 普达措国家公园 · 松赞林寺 · 纳帕海 · 独克宗古城 · 飞来寺 · 白水台 · 虎跳峡 · 哈巴雪山 · 白马雪山 · 茨中教堂 · 雨崩
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| 饮食 | 米线(过桥米线 · 小锅米线 · 过手米线) · 粑粑(官渡粑粑 · 喜洲粑粑) · 饵块 · 饵丝 · 乳饼 · 乳扇 · 食用菌 · 雕梅果脯 · 腐乳 · 豌豆粉 · 菠萝饭 · 鬼鸡 · 绿叶宴 · 撒撇 · 汽锅鸡 · 石屏豆腐 · 宜良烤鸭 · 宣威火腿 · 蒙自年糕 · 腾冲大救驾 · 鹤庆火腿 · 漾濞核桃 · 德宏小粒咖啡 · 遮放贡米 · 普洱茶 · 云南白药
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| 人物 | 鄭和 · 缪云台 · 孟获 · 王甲本 · 唐继尧 · 卓琳 · 聂耳 · 杜文秀 · 李根源 · 艾思奇 · 龙云 · 卢汉 · 罗炳辉 · 方国瑜 · 杨丽坤 · 刀安仁 · 李弥 · 张耀曾 · 杨杰 · 杨文清 · 馬堅 · 袁嘉谷 · 王炽 · 熊庆来 · 李宗黄 · 赵镕 · 朱培德 · 张冲 · 楚图南 · 松溜·阿嘎牟尼
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up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...