編碼結構及編制方法全國工會組織統(tǒng)計編碼由12位數(shù)字組成。（一）省級地方總工會編碼第1、2位數(shù)字采用行政區(qū)劃碼前兩位，后10位數(shù)字全部補“0”。如，河北省總工會編碼為130000000000。
（二）地市級地方總工會編碼前4位采用相應行政區(qū)劃碼前4位，后8位數(shù)字補“0”。 （第1、2位數(shù)字與省級地方總工會相同。）如，河北省石家莊市總工會編碼為130100000000。
部分地市級開發(fā)區(qū)、林區(qū)等沒有相應的行政區(qū)劃代碼，其統(tǒng)計編碼第1、2位數(shù)字與省級地方總工會相同，第3、4位數(shù)字由省級地方總工會確定并報送全國總工會備案。注意不得與其他地市級地方總工會編碼重復，也不得使用“99”。
（三）省級產(chǎn)業(yè)工會（本方案所指的省級產(chǎn)業(yè)工會包括省直機關工會、省屬企業(yè)工會、產(chǎn)業(yè)工委等，下同）第1、2位數(shù)字與省級總工會相同，第3、4位數(shù)字統(tǒng)一使用“99”以便與地市級地方總工會區(qū)分。
各類產(chǎn)業(yè)工會及其下屬工會由省級地方總工會分配管理剩余8位編碼,并將各類產(chǎn)業(yè)工會編碼報送全國總工會備案。 （四）縣級地方總工會編碼前6位數(shù)字采用行政區(qū)劃碼，后6位數(shù)字補“0”。
（第1、2、3、4位數(shù)字與地市級地方總工會相同。）如，河北省石家莊市正定縣編碼為130123000000。部分縣級開發(fā)區(qū)、林區(qū)等沒有相應的行政區(qū)劃代碼，其統(tǒng)計編碼第1、2、3、4位數(shù)字與地市級地方總工會相同，第5、6位數(shù)字由地市級地方總工會確定并逐級上報省級地方總工會和全國總工會備案。
注意不得與其他縣級地方總工會編碼重復，也不得使用“99”。（五）地市級產(chǎn)業(yè)工會（包括市直機關、市屬企業(yè)等，下同）由省級產(chǎn)業(yè)工會垂直統(tǒng)計的，其編碼按第（三）條確定；由地市級地方總工會管理的，其編碼第1、2、3、4位數(shù)字與地級地方總工會相同，第5、6位統(tǒng)一為“99”與縣級地方總工會區(qū)分，其下級工會由地市級地方總工會分配管理剩余6位編碼，并上報省級地方總工會備案。
（六）縣級以下工會編碼前6位與縣級地方總工會編碼相同，后6位編碼由縣級地方總工會自行分配管理。（七）國家機關、中直機關和新疆生產(chǎn)建設兵團不采用行政區(qū)劃碼。國家機關、中直機關、新疆生產(chǎn)建設兵團所有工會前兩位數(shù)字分別為“71”、“72”、“66”，其他位數(shù)數(shù)字由國家機關工會聯(lián)合會、中直機關工會聯(lián)合會和新疆生產(chǎn)建設兵團工會參照對應級別的地方工會自行制定。
國家機關基層工會編碼編制方法。編碼第1、2位為“71”，第3、4位為各部委編碼，第5、6位為各部委內部基層以上工會編碼，如果各部委工會直接面對基層工會，則該兩位數(shù)字填“00”，第3-6位編碼由國家機關工會聯(lián)合會報全國總工會備案。
第7-12位數(shù)字由基層工會的上級單位自行確定并報國家機關工會聯(lián)合會備案。 中直機關基層工會編碼編制方法。編碼第1、2位為“72”，第3、4位為各部委編碼，第5、6位為各部委內部基層以上工會編碼，如果各部委工會直接面對基層工會，則該兩位數(shù)字填“00”，第3-6位編碼由中直機關工會聯(lián)合會報全國總工會備案。
第7-12位數(shù)字由基層工會的上級單位自行確定并報中直機關工會聯(lián)合會備案。 新疆生產(chǎn)建設兵團基層工會編碼編制方法。編碼第1、2位為“66”，第3、4位為兵團第二級單位（指兵團下一級單位）編碼，第5、6位為兵團第三級單位編碼，第3-6位編碼由兵團工會自行確定并報全國總工會備案。
第7-12位數(shù)字由基層工會的上級單位自行確定并報兵團工會備案。 。
基層公務員面試主要包括以下幾種題型，每種題型的答題思路如下：
組織管理類。主要考查考生的計劃、組織、協(xié)調能力。答題思路包括確?；顒拥氖冀K性、全面考慮尤其是人的安排、將自己置于活動情境中1。
應急應變類。這類試題考查心理穩(wěn)定性、迅速分析情況并提出對策的能力。答題思路包括保持冷靜、迅速分析情況、提出有效對策12。
綜合分析類。要求考生對問題進行定位、分析原因、影響和對策。答題時要注意邏輯順序清晰、層次分明1。
人際溝通類?？疾榭忌幚砼c不同人群關系的能力。答題思路是多從自身找問題、積極解決問題而非指責他人1。
自我認知類。包括直接提問、間接提問和壓力型問題。答題時應真誠表達個人特質、優(yōu)勢及對應崗位的匹配度13。
此外，考生還應熟悉面試流程，包括進場、答題和離場的禮儀，以及如何與考官進行有效溝通3。對于政策方針類的題目，答題思路包括指明政策方針的內容、闡明背景、指出意義、說明實現(xiàn)途徑，并聯(lián)系自身情況2。
1、利用統(tǒng)計信息化平臺，通過網(wǎng)上催報和統(tǒng)計執(zhí)法相結合，提高報表上報及時性。
2、加強對基層統(tǒng)計基礎工作的業(yè)務指導和統(tǒng)計人員的業(yè)務培訓，促使統(tǒng)計人員業(yè)務素質不斷提高。
3、完善各級統(tǒng)計部門相關管理制度。用制度管人管事，獎優(yōu)罰劣，精神和物質鼓勵相結合。嚴把統(tǒng)計報表質量審核關，切實提高數(shù)據(jù)報送質量
基層基礎工作是統(tǒng)計調查立足之本，是統(tǒng)計系統(tǒng)根基所在，統(tǒng)計基礎工作的扎實程度決定著統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量，統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量的真實程度直接關系著社會經(jīng)濟發(fā)展和人民群眾的切身利益。
一、 當前統(tǒng)計基層基礎工作面臨的問題。
1、統(tǒng)計力量配備與統(tǒng)計工作任務不適應。
統(tǒng)計工作任務與統(tǒng)計工作力量配備自上而下呈現(xiàn)倒三角形，越到基層，統(tǒng)計任務越重，但統(tǒng)計力量配備越弱。
人員配備和力量與統(tǒng)計工作量之間矛盾日益突出。
2、統(tǒng)計指標體系滯后，缺少應變對策，難以適應當?shù)卣块T的需要由于統(tǒng)計方法制度改革滯后于經(jīng)濟體制改革，目前，統(tǒng)計數(shù)據(jù)無法全面、準確、方便地反映社會主義市場經(jīng)濟發(fā)展的實際狀況，很多地方政府需要的數(shù)據(jù)我們無法提供。
忽視了基層黨委政府部門的需要，使得基層地方政府對部分統(tǒng)計數(shù)據(jù)難以進行開發(fā)利用，而地方政府需要掌握的指標，基礎統(tǒng)計部門又難以準確去統(tǒng)計和反映。
3、基層統(tǒng)計人員素質不能完全滿足統(tǒng)計形勢和工作任務的需要，一定程度上使基層的統(tǒng)計數(shù)據(jù)的質量受影響。
按照統(tǒng)計工作對統(tǒng)計人員要求，真正達到會統(tǒng)計、會調研、會分析、會微機的“四會”標準的人員為數(shù)不樂觀，而懂政策經(jīng)濟、知法規(guī)、能統(tǒng)計、會預測的復合型人才更是缺乏。
4、統(tǒng)計信息化建設還不完善。
統(tǒng)計信息自動化網(wǎng)絡不完整，綜合統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫利用率還不高，統(tǒng)計信息共享水平較低，不能有效地利用統(tǒng)計網(wǎng)絡開展統(tǒng)計分析研究，為決策、為公眾的優(yōu)質、高效的服務。
二、加強統(tǒng)計基層基礎工作的幾點建議 1、加強基層基礎統(tǒng)計隊伍建設。
加強基層基礎工作是政府統(tǒng)計部門的一項重要職責。
切實解決基層統(tǒng)計工作中存在的矛盾、困難和問題。
各級統(tǒng)計機構特別是基層統(tǒng)計人員足額配備，結構合理，能滿足統(tǒng)計工作開展的需要。
改善基層統(tǒng)計的工作條件，提供基層統(tǒng)計人員的政治待遇和經(jīng)濟待遇，穩(wěn)定統(tǒng)計隊伍。
2、完善統(tǒng)計制度及指標設置。
統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量是統(tǒng)計工作的生命。
抓統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量必須從基層源頭數(shù)據(jù)抓起。
提高統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量重點從完整性、準確性、及時性、簡便性和適用性等五個方面下功夫。
一是統(tǒng)計數(shù)據(jù)在統(tǒng)計信息的采集范圍和內容含量上的完整性。
二是統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量在統(tǒng)計信息客觀真實性方面的準確性。
三是統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量在統(tǒng)計信息時間價值上的及時性。
一方面加強與政府各部門的合作，充分利用部門統(tǒng)計資料，減少重復統(tǒng)計，最大限度地減輕社會調查負擔。
另一方面對外公布的各種統(tǒng)計數(shù)據(jù)、統(tǒng)計圖表和統(tǒng)計分析文章，力求簡潔、清晰、明了，要把枯燥的數(shù)據(jù)、專業(yè)的圖表和術語轉化為貼近現(xiàn)實、貼近大眾的表達方式，便于各級領導、政府部門和社會公眾理解。
五是統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量在統(tǒng)計信息價值實現(xiàn)上的適用性。
及時了解、掌握各級領導決策和社會各界對統(tǒng)計信息的需求情況，在調查之初就要考慮收集的統(tǒng)計信息是否有用，是否符合用戶的需求，從而縮小統(tǒng)計信息供應與需求之間的矛盾。
只有這樣，才能生產(chǎn)出適銷對路的統(tǒng)計產(chǎn)品，才能使統(tǒng)計數(shù)據(jù)發(fā)揮最大的效益回報。
3、狠抓培訓，提高素質，提升統(tǒng)計服務水平。
加強統(tǒng)計隊伍建設，事關統(tǒng)計事業(yè)的長遠發(fā)展，建設一支“思想過硬、作風優(yōu)良、業(yè)務精湛、清正廉潔”的統(tǒng)計隊伍是做好基層統(tǒng)計工作的前提。
要從戰(zhàn)略的高度重視統(tǒng)計人才的培養(yǎng)，下大力氣造就一批政治強、業(yè)務精、作風硬、結構優(yōu)的復合型統(tǒng)計人才。
作為基層統(tǒng)計工作人員，工作的職責要求應該了解和掌握現(xiàn)行的方針、政策、經(jīng)濟發(fā)展的重心、核心和趨勢；了解和掌握最基本的統(tǒng)計工作方法，知道怎樣收集數(shù)據(jù)、怎樣計算指標、怎樣分析整理資料；了解和掌握統(tǒng)計信息網(wǎng)絡技術。
因此，全方位加大培訓教育的資金、技術、人力投入和工作力度，造就一大批懂統(tǒng)計專業(yè)、會經(jīng)濟分析和計算機技術的人才隊伍顯得尤為重要和迫切。
通過采取集中培訓與自我教育相結合、請進來教與送出去學相結合等方式，使基層統(tǒng)計人員能夠接受多層面的培訓和交流，不斷強化職業(yè)道德，形成依法統(tǒng)計理念，不斷更新、拓展專業(yè)技術水平和操作技能，能夠比較準確分析和把握經(jīng)濟運行的趨勢，熟練運用網(wǎng)絡系統(tǒng)傳遞信息，才能保證源頭數(shù)據(jù)不受干擾，做到準確、及時和到位，才能為提高數(shù)據(jù)質量提供強有力的人才支持。
認真抓好培訓工作，特別是職稱考試工作、計算機技術和英語學習鼓勵統(tǒng)計人員全脫產(chǎn)和半脫產(chǎn)培訓，使統(tǒng)計人員增長知識、開闊眼界，學有所長，學有所用，提高隊伍素質。
4、加快信息化提升統(tǒng)計服務手段。
信息化建設是是提高工作效率、增強服務功能、促進統(tǒng)計現(xiàn)代化建設必要保障和手段。
依托現(xiàn)有的硬件和網(wǎng)絡資源，堅持統(tǒng)一、開放的原則，整合統(tǒng)計信息網(wǎng)絡資源，構建統(tǒng)計信息服務網(wǎng)絡互動平臺，為領導決策、企業(yè)發(fā)展和公眾需求服務。
逐步向“統(tǒng)計信息標準化，數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡化，業(yè)務處理電子化，信息服務社會化”的目標穩(wěn)步邁進。
總之，基層統(tǒng)計工作必需樹立質量第一的意識，切實提高統(tǒng)計數(shù)據(jù)的準確性、真實性和可靠性。
穩(wěn)定統(tǒng)計隊伍，提高人員素質，完善統(tǒng)計指標與統(tǒng)計口徑，加快統(tǒng)計信息化建設。
當前統(tǒng)計工作任重而道遠，正確地認清形勢，清醒地看到不足、堅定信心，開拓進取，就一定能使統(tǒng)計為社會發(fā)揮更大的作用。
[１]劉春才，翁祥桂，王桑根．基層統(tǒng)計的特征及存在問題[J]．中國統(tǒng)計，1999，（1）．
縣統(tǒng)計局的所屬基層單位是各區(qū)、街道、鄉(xiāng)鎮(zhèn)的統(tǒng)計辦公室（所）和小組，歸縣統(tǒng)計局直接領導。
【參考答案】 進入單位后我被派到偏遠的基層工作，我要堅決服從組織安排，到基層去，深入群眾，了解實際情況，克服困難，將自己鍛煉成合格的國家公務人員。 我覺得到基層工作很有必要，而且大有可為，要從思想高度和長遠發(fā)展角度明白單位的良苦用心。第一，深入基層一線工作，是實踐“為人民服務”的宗旨的需要。要真正為人民服務，就需要了解群眾的需求和愿望，這就需要深入到群眾中去，通過面對面的溝通、交流，切實了解群眾所需、所想、所求，從群眾的實際需求出發(fā)，為老百姓辦實事，辦好事。第二，深入基層一線工作，有利于激發(fā)創(chuàng)新意識?；鶎拥墓ぷ骷姺睆碗s，情況千變萬化，保守的工作作風是不能適應基層的工作要求，這就要求我們的干部在工作中要拓寬工作思路，要有變革創(chuàng)新的意識。同時要有承擔責任的決心和勇氣。第三，深入基層一線鍛煉，有利于磨練意志?；鶎右痪€的工作條件一般都較為艱苦，年輕同志到一線工作有利于磨練意志，砥礪品格，養(yǎng)成吃苦難勞，勇于奉獻的精神?！ ∶妆R曾說過，態(tài)度決定一切。我們也經(jīng)常說：觀念一變天地寬。我對到偏遠基層去工作有充分的認識和心理準備。所以，如果組織安排我到偏遠的基層工作，我會盡快實現(xiàn)角色轉變，克服困難，砥礪意志，全心全意為偏遠地區(qū)的人民群眾服務。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數(shù)據(jù)：
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
檢測數(shù)據(jù)：
sunny，hot，high，weak
結果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。
數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個類 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";
/*
* 測試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓練數(shù)據(jù)轉換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓練模型
makeModel(false);
//測試檢測數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉換成序列化文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉換成向量文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("序列化文件轉換成向量失??！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉換成序列化文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉換成向量文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("序列化文件轉換成向量失??！");
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("生成訓練模型失敗！");
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("檢測數(shù)據(jù)構造成vectors初始化時報錯。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，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;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，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時表示總文檔數(shù)
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從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);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類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("檢測所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數(shù)據(jù)和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺、實時更新、可定制性強等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。
2. 請談談您在WebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(fā)框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術如Python、Java等進行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構。
3. 請描述一下您在以往項目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。
在以往的項目中，我使用WebGIS解決了許多具體問題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項目中，我開發(fā)了一個基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們評估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項目中，我使用WebGIS技術實現(xiàn)了實時的空氣質量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質量數(shù)據(jù)和可視化的分析結果，幫助政府和公眾做出相應的決策。
4. 請談談您對WebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認為WebGIS在未來會繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術的不斷進步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據(jù)、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領域的技術進行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個性化，為用戶提供更好的地理信息服務，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
這塊您需要了解下stm32等單片機的基本編程和簡單的硬件設計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關的知識更好，還有能夠會做操作系統(tǒng)，簡單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對您能夠有用。
石灰土基層就是公路路面基層施工中的最基礎的墊層,也就是基層. 在石灰土基層施工前,應取所定土場中有代表性的土樣進行以下試驗:顆粒分析(在施工中,土粒應盡可能粉碎,越細越好,土塊最大尺寸不應大于15mm.灰土強度與土顆。
