黑洞、黑冰、國家干部、國家公訴、大江東去、廉政先鋒、大雪無痕、絕不放過你、老娘淚、使命、浮華背后、蒼天在上、省委書記、忠誠、風雨乾坤、天地糧人、欲罷不能、反黑使命、蒼樓鐘聲、長空鑄劍、審計報告、一顆紅心
上聯(lián)：正氣三河壯;
下聯(lián)：清風歲月新。
上聯(lián)：整飭政風拒腐防變;
下聯(lián)：提高素質守正尚廉。
上聯(lián)：一語一行遵政紀;
下聯(lián)：八榮八恥鑄民魂。
上聯(lián)：揚清激濁;
下聯(lián)：尚德崇賢。
上聯(lián)：興邦重任征途遠;
下聯(lián)：懲腐正風歲月長。
上聯(lián)：銅臭浸摧公仆志;
下聯(lián)：私心吞食國民魂。
上聯(lián)：政廉風正民心順;
下聯(lián)：紀肅法明國運昌。
上聯(lián)：時蔚廉風揚正氣;
下聯(lián)：國開善政固金甌。
上聯(lián)：三講風新五星煥彩;
下聯(lián)：一廉政善九鼎增輝。
上聯(lián)：清泉碧水人心美;
下聯(lián)：正氣廉風日月明。
上聯(lián)：勤政愛民弘正氣;
下聯(lián)：揚清激濁倡廉風。
上聯(lián)：七月廉風教育，匡扶正氣;
下聯(lián)：九州偉業(yè)文明，大展宏猷。
上聯(lián)：沐雨櫛風胸懷百姓;
下聯(lián)：披星戴月福造千家。
上聯(lián)：每羨四時奢，金錢美色;
下聯(lián)：須知三尺法，烈日嚴霜。
在這個充滿社會問題的時代，反腐敗成為了一個永恒的主題。作為中國國民，我們對于政府反腐敗的努力充滿期望，并且希望能夠參與其中。下面將介紹一篇反腐敗申論范文，探討這一重要話題。
反腐敗的重要性
反腐敗對于中國的發(fā)展和社會穩(wěn)定至關重要。腐敗現(xiàn)象不僅會損害政府的形象與信譽，也會引發(fā)社會不公與貧富差距的擴大。腐敗行為不僅僅是一種道德敗壞，更是對人民權益的侵犯。通過反腐敗，我們可以建立一個公平公正的社會秩序，提高國家治理能力。
具體行動：加強監(jiān)督
加強監(jiān)督是有效反腐敗的關鍵環(huán)節(jié)。在政府層面，需要建立健全的監(jiān)督機制，加強對權力運行的監(jiān)督和制約。同時，要推進司法獨立，確保政府的行為受到法律的制約和制裁。此外，還需要加強對經濟領域的監(jiān)管，防止利益輸送，保護公平競爭。
加強教育與宣傳
加強教育與宣傳，培養(yǎng)公民的反腐敗意識，也是非常重要的。教育系統(tǒng)要加強對公民的法律教育，使他們清楚了解腐敗行為的危害，并明白參與反腐敗行動的重要性。同時，媒體也起著重要的作用，通過普及相關知識，揭露腐敗案件，樹立公眾輿論的導向，提高全民反腐意識。
加大懲治力度
對于腐敗分子，必須堅決依法追究責任。要建立起一套切實有效的懲治機制，嚴懲腐敗現(xiàn)象，給予腐敗者以應有的懲罰。同時，要加強司法公正，確保反腐敗行動的公正性與透明度，使人民對政府的反腐敗行動充滿信心。
積極推動國際合作
腐敗問題是全球性的問題，需要各國通力合作進行解決。中國作為一個負責任的大國，應當積極參與國際合作，加強與其他國家的交流與合作，共同打擊跨國腐敗行為。同時，在國際舞臺上，中國應當發(fā)揮更大的作用，倡導公平正義，促進國際社會對反腐敗的關注。
實現(xiàn)反腐敗目標的挑戰(zhàn)
反腐敗工作雖然取得了一定的成績，但仍面臨著一些挑戰(zhàn)。首先，腐敗現(xiàn)象的存在是一個復雜系統(tǒng)工程，需要長期持續(xù)的努力。同時，一些腐敗行為的隱藏性和復雜性也給反腐敗工作帶來一定的困難。此外，一些地方保護主義和利益集團的問題也需要解決。
結語
反腐敗是一個綜合性的系統(tǒng)工程，需要政府、社會各界和每個公民的共同參與。通過加強監(jiān)督、加大懲治力度、加強教育宣傳和積極推動國際合作，我們可以逐漸建立起一個清明、公正、廉潔的社會。只有通過全社會的共同努力，才能實現(xiàn)長治久安的目標，讓中國成為一個更加美好的國家。
近年來，反腐敗成為中國社會發(fā)展的重要課題。中國政府通過積極推行反腐倡廉政策，不斷加強反腐敗工作，取得了顯著的成效。然而，腐敗問題仍然存在，特別是一些基層單位，腐敗現(xiàn)象時有發(fā)生。因此，申論成為了考試中常見的題目之一，為考生提供了展示自己觀點和思考能力的機會。
首先，反腐敗工作是我們建設廉潔社會的關鍵所在。腐敗不僅破壞了社會的公平正義，也損害了國家的形象和正常的經濟秩序。反腐敗工作不僅僅是打擊腐敗分子，更是構建廉潔社會的基礎。只有通過加強制度建設和思想道德教育，才能夠根治腐敗問題，實現(xiàn)社會的可持續(xù)發(fā)展。因此，我們不能僅僅滿足于反腐敗工作取得的階段性成果，而是需要不斷加大反腐力度，確保反腐敗工作能夠取得更大的突破。
其次，政府的形象和公信力是反腐敗工作的關鍵所在。政府作為國家的管理者，其形象和公信力直接影響到反腐敗工作的成效。政府應該通過加強自身建設，提高公務員的素質和能力，加強監(jiān)督和問責機制，確保政權廉潔從政從業(yè)人員不得有違反紀律的行為。同時，政府也應該積極引導社會各界，加強監(jiān)督機制，嚴厲打擊腐敗行為，形成全民參與反腐敗工作的良好氛圍。
第三，全民參與是構建廉潔社會的關鍵所在。反腐敗工作不應該僅僅依靠政府和相關部門的努力，更需要全社會的共同參與。全民參與反腐敗工作不僅可以提高公眾的法律意識和道德水平，更可以增強人們對腐敗現(xiàn)象的警惕性，從而有效遏制腐敗的滋生。政府應該通過加強宣傳教育，普及反腐敗知識，引導公眾參與反腐敗工作，共同呵護社會的正義與公平。
第四，加強國際合作是構建廉潔社會的關鍵所在。腐敗問題是一個全球性的問題，沒有任何一個國家能夠獨自解決。中國政府應該加強與其他國家之間的合作，共同打擊跨國腐敗行為。同時，中國政府也應該積極參與國際反腐敗組織，加強國際反腐敗法律的制定和執(zhí)行。只有加強國際合作，才能夠更有效地打擊腐敗，構建一個公平、公正、廉潔的國際社會。
綜上所述，反腐敗工作是構建廉潔社會的關鍵所在。為了實現(xiàn)社會的可持續(xù)發(fā)展，我們需要堅持不懈地推行反腐倡廉政策，加強政府形象和公信力的建設，全民參與反腐敗工作，加強國際合作。只有通過這些努力，我們才能夠構建一個沒有腐敗現(xiàn)象的美好未來。
中國是一個人口眾多、文化底蘊深厚的國家，近年來，隨著中國經濟的快速增長和國際地位的提升，反腐敗成為中國社會關注的熱點問題。通過反腐敗斗爭的不懈努力，中國取得了顯著的進步，正朝著更加美好的未來邁進。
反腐敗不僅關系到國家的長治久安，也關系到人民群眾的切身利益。腐敗是社會存在的頑疾，為了保護人民的權益和利益，打擊腐敗成為當務之急。反腐敗是社會文明進步的體現(xiàn)，是中國發(fā)展進步的重要組成部分。
中國政府高度重視反腐敗工作，出臺了一系列嚴厲的法律法規(guī)，對腐敗行為進行嚴懲，維護社會公平正義。同時，中國采取多種手段加強反腐敗力度，包括建立反腐敗體制機制、加強監(jiān)督執(zhí)紀問責、推動政府透明度等，這為反腐敗工作提供了堅實的基礎和保障。
反腐敗工作的開展不僅彰顯了中國政府的決心，也在推動中國的進步和發(fā)展方面發(fā)揮著積極的作用。
首先，反腐敗有利于提高政府的公信力。腐敗行為不僅損害了政府的形象，也對人民群眾的信任產生負面影響。通過嚴厲打擊腐敗，政府能夠樹立良好的形象，提升公眾對政府的信任度，為政府的工作開展提供良好的輿論環(huán)境。
其次，反腐敗有助于推動社會公平正義。腐敗行為常常導致資源的不公平分配，給社會帶來深重的剝削和利益失衡。通過打擊腐敗，政府能夠確保資源的合理分配，維護社會公平正義，提高人民群眾的獲得感和幸福感。
此外，反腐敗還有助于促進經濟的可持續(xù)發(fā)展。腐敗是經濟發(fā)展的一大障礙，腐敗行為常常導致資源的浪費和劣質產品的出現(xiàn)。通過堅決打擊腐敗，政府能夠營造公平競爭的市場環(huán)境，保護企業(yè)和消費者的合法權益，推動經濟的可持續(xù)發(fā)展。
盡管中國在反腐敗工作方面取得了顯著成效，但仍然面臨一些挑戰(zhàn)和問題，需要進一步加強。
首先，需要加強反腐敗教育和宣傳。通過加強反腐敗教育和宣傳，能夠提高公眾意識，增強對腐敗行為的警惕性，形成全社會共同抵制腐敗的氛圍。
其次，需要加大對腐敗行為的打擊力度。通過加強執(zhí)法力度，嚴厲打擊腐敗行為，形成震懾效應，使腐敗分子無處遁形。
此外，還需要加強監(jiān)督機制的建設。通過建立健全的監(jiān)督機制，加強對權力運行的監(jiān)督和制約，減少腐敗的機會和空間，保障公共利益的最大化。
反腐敗工作是中國社會發(fā)展進步的重要組成部分，也是中國政府的一項重要任務。中國政府高度重視反腐敗工作，并取得了顯著的成果。反腐敗不僅有利于提升政府的公信力，推動社會公平正義，促進經濟的可持續(xù)發(fā)展，還能夠維護人民群眾的權益和利益。
盡管反腐敗取得了一定的進展，但還需要進一步加強。只有持之以恒地加大反腐力度，建立健全的監(jiān)督機制，加強教育宣傳，才能夠推動中國社會的進步和發(fā)展，實現(xiàn)更加美好的明天。
反腐敗的辯證思維
在當今社會，反腐敗工作一直是各國政府和國際社會高度關注的問題。反腐敗工作不僅僅是簡單地打擊貪污行為，更需要深入挖掘腐敗背后的原因，采取務實有效的措施來根除腐敗現(xiàn)象。在進行反腐敗工作時，我們需要運用辯證思維，全面分析問題，找出解決問題的有效途徑。
辯證思維是一種綜合性思維方式，能夠幫助我們從多個角度審視問題，不片面、不絕對地看待事物。在反腐敗工作中，如果我們缺乏辯證思維，可能會局限于表面現(xiàn)象，無法深入了解腐敗產生的根本原因，也無法制定出切實可行的解決方案。
通過辯證思維，我們可以從經濟、政治、社會等多個維度去分析腐敗問題，找出腐敗存在的制度漏洞、官員失職等問題所在，從而更有針對性地改進反腐敗工作的措施。
首先，我們需要正確認識腐敗問題的復雜性和多樣性，不能簡單地將所有問題一概而論。不同地區(qū)、不同部門的腐敗問題可能存在著差異，需要因地制宜地制定解決方案。
其次，我們需要注重從源頭上預防腐敗問題的發(fā)生。通過完善法律法規(guī)、加強監(jiān)督制約、提高公民意識等途徑，可以有效減少腐敗的發(fā)生，實現(xiàn)長效治理。
此外，建立健全的問責機制也是解決腐敗問題的重要途徑之一。只有讓腐敗分子付出應有的代價，才能起到震懾作用，防止其他人效仿，提高整體治理效果。
以中國反腐敗斗爭為例，中國政府多年來一直在堅決打擊腐敗行為。過去，中國曾出現(xiàn)過一些腐敗官員被打擊的案例，但是由于缺乏對腐敗問題的辯證思維，導致有些問題并沒有得到根本解決。
近年來，中國政府開始更加注重從制度建設、機制優(yōu)化等方面入手，運用辯證思維來解決腐敗問題。通過建立反腐敗工作的全面覆蓋網絡、強化監(jiān)督機制、推動司法改革等舉措，取得了顯著成效。
中國反腐敗工作的成功經驗表明，辯證思維在反腐敗工作中的重要性。只有全面分析問題、科學制定政策，才能更好地推動反腐敗工作的深入發(fā)展。
反腐敗工作是一項長期而艱巨的任務，需要政府、社會各界共同努力，運用辯證思維來解決問題。只有深入理解腐敗問題的本質、尋求全面有效的解決途徑，才能最終實現(xiàn)腐敗問題的根除。
南鄭縣紀檢委 電話：0916-5512144 地址：漢中西大街22號
《信天游》、《撼天雷》、《孔繁森》、《焦裕祿》、《任長霞》、《生死抉擇》、《暖秋》、《人民公敵》
/ 1征服 / 2中國刑偵一號案 /3 夜奔 / 4追 / 5高圍度戰(zhàn)粟 / 6反黑使命 /7 第七座墓志銘 /8 三八·大案/ 9你有權保持沉默 / 10警中警1,2 / 11 越獄1,2,3./ 12黑洞 / 13不想重來 / 14 深度較量 / 15 捍衛(wèi) / 16 士兵突擊 / 17黑白人生 / 18 國家干部 / 19水落石出 / 20 榮譽 / 21公安局長1,2,3. / 22我非貪官情婦 / 23冷鋒 / 24罪域 / 25背叛 / 26 元兇畢露 / 27驚心罪行 / 28 深牢大獄 / 29樓王之謎 / 30A級戒備 /31絕對權力 / 32市委書記/ 33反腐雄心/34國家干部/ 35誰在說謊/ 36原則/ 37對峙/ 38對手 / 39鷹與梟 / 40天良喪盡/ 41無法逃脫/ 42無上權益/ 43良心作證/ 44危機四伏/ 45玉觀音/ 46反貪局長/ 47颶風/ 48一路追擊 。
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?。?#34;);
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?。?#34;);
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)方面的經驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經驗和技能。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。
