公交線路：地鐵1號(hào)線 → 7路，全程約11.7公里1、從合肥南站步行約100米,到達(dá)合肥南站2、乘坐地鐵1號(hào)線,經(jīng)過8站, 到達(dá)明光路站3、步行約160米,到達(dá)勝明路口站4、乘坐7路,經(jīng)過4站, 到達(dá)雙崗東站5、步行約680米,到達(dá)安徽省民政廳
社會(huì)救助是一個(gè)國家和地方政府為了保障困難群眾基本生活、滿足特殊困難群眾生活和發(fā)展需要，防止和糾正社會(huì)貧困化、阻斷社會(huì)貧困傳遞的制度安排。而青海省民政廳社會(huì)救助資金在這一制度中扮演著重要的角色。本文將深入探討青海省民政廳社會(huì)救助資金的重要性以及所帶來的積極影響。
青海省民政廳社會(huì)救助資金為青海省的扶貧濟(jì)困工作提供了良好的機(jī)制和保障。青海省位于西部邊陲，地理?xiàng)l件惡劣，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，基礎(chǔ)設(shè)施相對(duì)落后，部分地區(qū)的居民生活面臨著嚴(yán)重困難。社會(huì)救助資金通過向這些困難群眾提供經(jīng)濟(jì)援助、醫(yī)療救助、住房保障等多種方式，有效地改善了他們的生活條件，幫助他們擺脫了貧困的困擾。
同時(shí)，青海省民政廳社會(huì)救助資金還與其他相關(guān)政策和項(xiàng)目相互配合，形成了一個(gè)完整的扶貧體系。例如，社會(huì)救助資金與扶貧產(chǎn)業(yè)發(fā)展、農(nóng)村社會(huì)保障等項(xiàng)目相結(jié)合，為困難群眾提供了多樣化的幫助，幫助他們脫貧致富，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
青海省民政廳社會(huì)救助資金的存在，保障了社會(huì)的穩(wěn)定與公平正義。在一個(gè)社會(huì)中，如果貧富差距過大，貧困人口無法得到基本的生活保障，社會(huì)矛盾將會(huì)不斷加劇，導(dǎo)致社會(huì)不穩(wěn)定。而社會(huì)救助資金的發(fā)放，可以減輕這種矛盾，維護(hù)社會(huì)的穩(wěn)定性。
青海省民政廳社會(huì)救助資金注重弱勢(shì)群體的權(quán)益保護(hù)，關(guān)注社會(huì)的公平正義。他們通過合理的資金分配和幫助政策，使得困難群眾能夠享受到應(yīng)有的生活保障和救助措施。這不僅有助于解決困難群眾的實(shí)際問題，也使得社會(huì)更加平等公正。
青海省民政廳社會(huì)救助資金的投入，不僅僅是一種救助行為，更是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步的重要手段。通過向困難群眾提供救助，促使他們擺脫貧困，融入社會(huì)，參與到經(jīng)濟(jì)發(fā)展中來。
青海省作為一個(gè)資源型經(jīng)濟(jì)省份，社會(huì)救助資金的發(fā)放為貧困人口提供了自我發(fā)展的機(jī)會(huì)。例如，通過發(fā)放創(chuàng)業(yè)貸款，支持困難群眾創(chuàng)業(yè)致富；通過提供職業(yè)培訓(xùn)，提高他們的就業(yè)能力；通過提供小額信貸，幫助他們發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟(jì)。這些舉措不僅有助于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，也有助于提升人民群眾的生活水平和素質(zhì)。
青海省民政廳社會(huì)救助資金的重要作用還體現(xiàn)在推動(dòng)社會(huì)的文明與和諧方面。社會(huì)救助資金不僅僅關(guān)注物質(zhì)援助，更注重提供精神上的關(guān)懷和支持。
青海省民政廳社會(huì)救助資金通過開展各類公益活動(dòng)、精神疏導(dǎo)和心理咨詢等服務(wù)，關(guān)注困難群眾的心理健康和社會(huì)適應(yīng)能力。他們鼓勵(lì)和支持困難群眾參與社會(huì)公益事業(yè)，培養(yǎng)他們的社會(huì)責(zé)任感和積極向上的心態(tài)，推動(dòng)社會(huì)的文明和諧發(fā)展。
青海省民政廳社會(huì)救助資金在保障困難群眾基本生活、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步等方面發(fā)揮著重要的作用。它不僅是一種社會(huì)救助行為，更是一個(gè)完善的制度體系，為青海省的扶貧濟(jì)困工作提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)和保障。
我們應(yīng)該充分認(rèn)識(shí)到社會(huì)救助資金的重要性，支持并參與到這一工作中來。只有這樣，我們才能夠共同推動(dòng)青海省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)社會(huì)的穩(wěn)定與和諧。
近日，湖北省民政廳發(fā)布《關(guān)于加快推進(jìn)社會(huì)救助工作的通知》，進(jìn)一步強(qiáng)化社會(huì)救助服務(wù)，為外來務(wù)工人員和困難群體提供更加全面的幫助和支持。本文將重點(diǎn)介紹湖北省民政廳社會(huì)救助工作的最新政策和措施。
湖北省民政廳明確了對(duì)外來務(wù)工人員的社會(huì)救助政策。根據(jù)國家相關(guān)政策，湖北省將加大力度，提供必要的生活和經(jīng)濟(jì)幫助，確保外來務(wù)工人員的基本生活需求得到滿足。
首先，湖北省將建立健全外來務(wù)工人員社會(huì)救助的申請(qǐng)和審核機(jī)制。通過簡(jiǎn)化申請(qǐng)程序，提高審核效率，確保外來務(wù)工人員能夠及時(shí)獲得救助。
其次，湖北省將加大對(duì)外來務(wù)工人員的就業(yè)培訓(xùn)力度。通過開展技能培訓(xùn)和職業(yè)指導(dǎo)，提高外來務(wù)工人員的就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，幫助他們更好地融入當(dāng)?shù)厣鐣?huì)。
此外，湖北省還將加強(qiáng)對(duì)外來務(wù)工人員的法律援助工作。為他們提供法律咨詢和維權(quán)服務(wù)，保障他們的合法權(quán)益，維護(hù)社會(huì)和諧穩(wěn)定。
湖北省民政廳還明確了對(duì)困難群體的社會(huì)救助政策。根據(jù)困難群體的實(shí)際需求，湖北省將采取多種措施，確保他們能夠得到及時(shí)有效的幫助。
首先，湖北省將加大對(duì)困難群體的救助力度。針對(duì)貧困人口、殘疾人士、孤寡老人等特殊群體，提供必要的生活救助和醫(yī)療救助，幫助他們渡過難關(guān)。
其次，湖北省將加強(qiáng)困難群體的心理健康服務(wù)。通過建立心理咨詢熱線和社區(qū)心理援助機(jī)構(gòu)等方式，為他們提供心理支持和幫助，增強(qiáng)他們的心理韌性。
此外，湖北省還將加強(qiáng)對(duì)困難群體的就業(yè)援助。通過開展公益性崗位和就業(yè)培訓(xùn)，提供就業(yè)機(jī)會(huì)和技能提升，幫助他們重新就業(yè)，改善生活狀況。
為了進(jìn)一步優(yōu)化社會(huì)救助工作，湖北省民政廳提出了一系列措施。
首先，湖北省將加強(qiáng)社會(huì)救助信息共享和資源整合。通過建立統(tǒng)一的信息平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)各級(jí)政府部門之間的信息共享，充分利用各類救助資源，提高救助的精準(zhǔn)性和效果。
其次，湖北省將加大對(duì)社會(huì)救助工作的監(jiān)督和評(píng)估力度。通過建立健全的監(jiān)督機(jī)制，加強(qiáng)對(duì)各級(jí)社會(huì)救助機(jī)構(gòu)的監(jiān)管，確保救助資金使用的合規(guī)性和效益。
此外，湖北省還將加強(qiáng)社會(huì)救助工作的宣傳和推廣。通過開展宣傳活動(dòng)和培訓(xùn)班，提高社會(huì)公眾對(duì)社會(huì)救助工作的認(rèn)知度和參與度，形成全社會(huì)關(guān)注困難群體、共同參與救助的良好氛圍。
擁有健全的社會(huì)救助工作是一個(gè)社會(huì)文明進(jìn)步的重要標(biāo)志。湖北省民政廳致力于提供更好的社會(huì)救助服務(wù)，為外來務(wù)工人員和困難群體提供更加全面的幫助和支持。
相信在湖北省民政廳的持續(xù)努力下，湖北省的社會(huì)救助工作將不斷取得新的突破，為社會(huì)和諧穩(wěn)定做出更大貢獻(xiàn)。
為貫徹落實(shí)困難殘疾人生活補(bǔ)貼和重度殘疾人護(hù)理補(bǔ)貼制度（以下簡(jiǎn)稱“殘疾人兩項(xiàng)補(bǔ)貼制度”），切實(shí)做好殘疾人兩項(xiàng)補(bǔ)貼制度與其他相關(guān)社會(huì)保障政策的銜接工作，根據(jù)《民政部 中國殘聯(lián)關(guān)于貫徹落實(shí)殘疾人兩項(xiàng)補(bǔ)貼制度有關(guān)政策銜接問題的通知》（民發(fā)〔2016〕99號(hào)）要求，現(xiàn)就有關(guān)事宜通知如下：
一、明確政策銜接的基本原則
為促進(jìn)政策協(xié)調(diào)和補(bǔ)助資金規(guī)范使用，實(shí)施殘疾人兩項(xiàng)補(bǔ)貼制度時(shí)，應(yīng)按照以下原則把握政策銜接事宜：
（一）一致性原則。當(dāng)其他政策與殘疾人兩項(xiàng)補(bǔ)貼的補(bǔ)助范圍、目的一致或有重合時(shí)，需要進(jìn)行政策銜接。
（二）唯一性原則。同一類補(bǔ)助對(duì)象的相同需求，原則上通過一項(xiàng)政府補(bǔ)助政策予以解決。
（三）對(duì)應(yīng)性原則。全國性政策，通過全國性文件規(guī)定銜接；省及市、縣級(jí)地方性政策，通過相應(yīng)層級(jí)的地方性文件規(guī)定銜接。
二、準(zhǔn)確把握政策銜接要求
根據(jù)一致性、唯一性、對(duì)應(yīng)性原則，按照民發(fā)〔2016〕99號(hào)文件要求，結(jié)合我省實(shí)際，對(duì)《國務(wù)院關(guān)于全面建立困難殘疾人生活補(bǔ)貼和重度殘疾人護(hù)理補(bǔ)貼制度的意見》（國發(fā)〔2015〕52號(hào)）和《山東省人民政府關(guān)于貫徹國發(fā)〔2015〕52號(hào)文件全面建立困難殘疾人生活補(bǔ)貼和重度殘疾人護(hù)理補(bǔ)貼制度的實(shí)施意見》（魯政發(fā)〔2015〕27號(hào)）所提有關(guān)政策銜接，作出以下具體規(guī)定。
（一）養(yǎng)老方面的補(bǔ)貼
1.依據(jù)《中華人民共和國老年人權(quán)益保障法》第三十條及省有關(guān)政策規(guī)定的生活長(zhǎng)期不能自理經(jīng)濟(jì)困難的老年人護(hù)理補(bǔ)貼，與重度殘疾人護(hù)理補(bǔ)貼擇高申領(lǐng)，不重復(fù)領(lǐng)取。
2.依據(jù)《中華人民共和國老年人權(quán)益保障法》第三十三條及省有關(guān)政策規(guī)定的80周歲以上低保老年人高齡津貼、“三無”和困難老年人政府購買養(yǎng)老服務(wù)補(bǔ)貼，因與殘疾人兩項(xiàng)補(bǔ)貼范圍、目的不一致，符合條件的申請(qǐng)人可以重復(fù)享受。
（二）離休方面的補(bǔ)貼
依據(jù)《國務(wù)院關(guān)于老干部離職休養(yǎng)的暫行規(guī)定》（國發(fā)〔1980〕253號(hào)）第五條規(guī)定建立制度并發(fā)放的離休老干部護(hù)理費(fèi)，與重度殘疾人護(hù)理補(bǔ)貼擇高享受。
（三）其他有關(guān)政策的銜接
1.低保家庭中的殘疾優(yōu)撫對(duì)象，憑《中華人民共和國殘疾人證》（第二代）可享受生活補(bǔ)貼。
2.1-4級(jí)傷殘軍人，不享受該護(hù)理補(bǔ)貼。其他傷殘軍人符合重度殘疾人護(hù)理補(bǔ)貼條件的，可享受護(hù)理補(bǔ)貼。
3.兒童福利院（社會(huì)福利機(jī)構(gòu)）內(nèi)養(yǎng)育的兒童不享受殘疾人兩項(xiàng)補(bǔ)貼制度。
4.企業(yè)自主發(fā)放的生活補(bǔ)貼（津貼）及護(hù)理補(bǔ)貼（津貼），不影響殘疾人兩項(xiàng)補(bǔ)貼的申領(lǐng)。
三、扎實(shí)推進(jìn)政策銜接工作
各地應(yīng)根據(jù)通知要求，明確上述全國和全省性政策的具體銜接要求，并根據(jù)一致性、唯一性、對(duì)應(yīng)性原則，明確本地區(qū)制定的相關(guān)補(bǔ)貼（補(bǔ)助、津貼）政策銜接規(guī)定，明確相關(guān)部門身份核實(shí)和信息比對(duì)核查等具體程序，實(shí)現(xiàn)殘疾人兩項(xiàng)補(bǔ)貼應(yīng)補(bǔ)盡補(bǔ)、應(yīng)退則退的動(dòng)態(tài)管理。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實(shí)現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實(shí)現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個(gè)關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓(xùn)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(cè)數(shù)據(jù)：
sunny，hot，high，weak
結(jié)果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實(shí)現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
接下來貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)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(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個(gè)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(cè)試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓(xùn)練模型
makeModel(false);
//測(cè)試檢測(cè)數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測(cè)試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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??！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)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(zhuǎn)換成向量失??！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測(cè)試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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??！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)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(zhuǎn)換成向量失?。?#34;);
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(xùn)練模型失??！");
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(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時(shí)報(bào)錯(cuò)。。。。");
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(shí)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(cè)所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請(qǐng)介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術(shù)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(shí)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(yīng)用場(chǎng)景。WebGIS的優(yōu)勢(shì)包括易于訪問、跨平臺(tái)、實(shí)時(shí)更新、可定制性強(qiáng)等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗(yàn)等挑戰(zhàn)。
2. 請(qǐng)談?wù)勀赪ebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)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(shù)進(jìn)行地圖展示和交互設(shè)計(jì)，并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進(jìn)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(shè)計(jì)和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
3. 請(qǐng)描述一下您在以往項(xiàng)目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。
在以往的項(xiàng)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(xiàng)目中，我開發(fā)了一個(gè)基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們?cè)u(píng)估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測(cè)項(xiàng)目中，我使用WebGIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)和預(yù)警系統(tǒng)，提供了準(zhǔn)確的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和可視化的分析結(jié)果，幫助政府和公眾做出相應(yīng)的決策。
4. 請(qǐng)談?wù)勀鷮?duì)WebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認(rèn)為WebGIS在未來會(huì)繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進(jìn)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(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個(gè)性化，為用戶提供更好的地理信息服務(wù)，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(jī)的基本編程和簡(jiǎn)單的硬件設(shè)計(jì)，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識(shí)更好，還有能夠會(huì)做操作系統(tǒng)，簡(jiǎn)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(duì)您能夠有用。
南崗區(qū)民政局地址：海城街140號(hào)南崗區(qū)第二辦公區(qū)哈爾濱市南崗區(qū)民政局上下班辦公時(shí)間：周一至周五上班，法定節(jié)假日除外。周一至周五辦公時(shí)間上午9：00-11：30，下午14:00-17:30。
主要是文檔管理、證件辦理，主持結(jié)婚宣誓。 有的地方照相這一塊是外包的。
根據(jù)我所了解的信息，在2020年，安徽省民政廳針對(duì)優(yōu)撫對(duì)象的優(yōu)撫標(biāo)準(zhǔn)有以下內(nèi)容：1. 烈士?jī)?yōu)撫：為烈士家庭提供撫恤金、醫(yī)療補(bǔ)助、住房保障等優(yōu)撫待遇，具體標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)烈士家庭的不同情況而定。2. 優(yōu)撫對(duì)象撫恤金：針對(duì)因公犧牲的國家工作人員、公安人員、軍隊(duì)人員、武警人員等，提供撫恤金，具體標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)不同因公犧牲人員的級(jí)別和等級(jí)而定。3. 傷殘軍人優(yōu)撫：提供傷殘人員撫恤金、醫(yī)療補(bǔ)助、康復(fù)教育等優(yōu)撫待遇，具體標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)傷殘等級(jí)和程度而定。以上只是一些常見的優(yōu)撫標(biāo)準(zhǔn)，具體的細(xì)則和標(biāo)準(zhǔn)可以向安徽省民政廳進(jìn)行咨詢或查詢相關(guān)文件和規(guī)定以獲取最準(zhǔn)確的信息。
