有時非常困難，有時也不難，看機緣。體制內(nèi)的調(diào)動不像在體制外，管轄的不是勞動法，而是公務(wù)員法，你自已主動去聯(lián)系好接收單位，確保對方有對應(yīng)職級的空缺崗位并且愿意接收你，同時也要在原單位處理好關(guān)系，讓原單位領(lǐng)導(dǎo)、人事愿意協(xié)助你調(diào)動，總的來講比體制外換工作，更麻煩一點，更考驗情商，更要有足夠的耐心
稅務(wù)系統(tǒng)與政府采購之間的合同關(guān)系對于推動國家經(jīng)濟發(fā)展、維護公平競爭環(huán)境具有重要作用。在稅收領(lǐng)域，政府采購合同的簽訂和履行關(guān)系著稅務(wù)收入的穩(wěn)定和稅務(wù)改革的推進。因此，合理規(guī)范稅務(wù)系統(tǒng)政府采購合同的簽訂過程以及履行階段的監(jiān)督，既有助于維護稅務(wù)工作的廉潔性和公正性，也有助于提高政府采購合同的執(zhí)行效果。
政府采購是國家的一項重要經(jīng)濟活動，通過采購服務(wù)和商品支持國家建設(shè)和發(fā)展。稅務(wù)系統(tǒng)作為負責(zé)稅收征收和管理的主體，與政府采購活動密切相關(guān)。稅務(wù)系統(tǒng)政府采購合同的簽訂與履行關(guān)系著稅務(wù)收入的穩(wěn)定和稅務(wù)改革的推進。
首先，稅務(wù)系統(tǒng)政府采購合同的簽訂有助于確保稅收征收的規(guī)范性和透明度。通過簽訂合同，稅務(wù)系統(tǒng)可以明確采購的具體需求和標(biāo)準(zhǔn)，確保采購過程的公開、公平、公正。這對于減少不必要的政府采購浪費、提高資源利用效率具有積極作用。
其次，政府采購合同的履行對于稅務(wù)系統(tǒng)的正常運行和稅收收入的穩(wěn)定具備重要意義。稅務(wù)系統(tǒng)政府采購合同的履行關(guān)系著稅務(wù)系統(tǒng)的各項工作進程和效果，影響稅收收入的實現(xiàn)和稅務(wù)改革的推進。因此，在合同履行過程中，稅務(wù)系統(tǒng)需嚴格按照合同約定履行職責(zé)，保證合同的有效執(zhí)行。
稅務(wù)系統(tǒng)在簽訂政府采購合同前，應(yīng)制定合理的采購方案。采購方案應(yīng)明確采購需求、采購方式、采購程序和預(yù)算等相關(guān)內(nèi)容，確保合同的簽訂和履行符合規(guī)定和要求。
稅務(wù)系統(tǒng)在簽訂政府采購合同前，應(yīng)根據(jù)采購的具體情況和需求，選擇合適的合同方式。常見的合同方式有固定總價合同、成本補償合同和時間加工合同等，稅務(wù)系統(tǒng)應(yīng)根據(jù)實際需要選擇適用的合同方式。
稅務(wù)系統(tǒng)在合同履行階段，應(yīng)加強履約管理，確保按時、按量、按質(zhì)履行合同義務(wù)。稅務(wù)系統(tǒng)應(yīng)建立健全的監(jiān)督機制，加強對供應(yīng)商履約情況的監(jiān)測和評估，及時發(fā)現(xiàn)并解決履約中的問題。
稅務(wù)系統(tǒng)應(yīng)加強政府采購合同的管理和風(fēng)險控制。稅務(wù)系統(tǒng)應(yīng)建立健全的合同檔案管理制度，確保合同文件的完整和可查，避免合同信息的丟失和篡改。同時，稅務(wù)系統(tǒng)應(yīng)加強對合同履行過程中的風(fēng)險識別和控制，及時應(yīng)對合同履行中可能出現(xiàn)的各種風(fēng)險和問題。
稅務(wù)系統(tǒng)應(yīng)建立健全的合同糾紛解決機制。合同糾紛的及時解決對于維護稅務(wù)系統(tǒng)聲譽和權(quán)益具有重要意義。稅務(wù)系統(tǒng)應(yīng)加強對合同糾紛的預(yù)防和處理，建立健全的糾紛解決機制，確保合同糾紛能夠及時、有效地得到解決。
稅務(wù)系統(tǒng)政府采購合同的簽訂和履行關(guān)系著稅務(wù)收入的穩(wěn)定和稅務(wù)改革的推進。因此，稅務(wù)系統(tǒng)應(yīng)始終重視政府采購合同的管理和執(zhí)行，嚴格按照法律法規(guī)和相關(guān)規(guī)定進行操作。同時，稅務(wù)系統(tǒng)還應(yīng)加強風(fēng)險管理和合同糾紛解決機制的建設(shè)，確保稅務(wù)系統(tǒng)政府采購合同的有效簽訂和履行。
稅務(wù)系統(tǒng)人臉識別認證是當(dāng)前信息技術(shù)與稅收管理相結(jié)合的重要手段，通過人臉識別技術(shù)，稅務(wù)系統(tǒng)可以實現(xiàn)對納稅人身份的準(zhǔn)確認證，保障稅收征管的安全與高效。本文將深入探討稅務(wù)系統(tǒng)人臉識別認證的意義、應(yīng)用場景、技術(shù)原理及挑戰(zhàn)，為讀者全面解析這一熱點話題。
稅收是國家的重要財政收入來源，稅務(wù)管理的科學(xué)、規(guī)范對于國家財政穩(wěn)定發(fā)展至關(guān)重要。而隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人臉識別技術(shù)作為一種生物識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，其在稅收征管中的應(yīng)用也日益凸顯其重要性。
稅務(wù)系統(tǒng)通過引入人臉識別技術(shù)，可以實現(xiàn)對納稅人身份信息的快速準(zhǔn)確識別，避免身份造假和信息不真實等問題，提升了稅收管理的精準(zhǔn)度和效率。同時，人臉識別技術(shù)還能夠有效防范欺詐行為，提高了稅務(wù)部門對納稅人的監(jiān)管能力，推動稅收征管工作的科學(xué)化、規(guī)范化發(fā)展。
稅務(wù)系統(tǒng)人臉識別認證可廣泛應(yīng)用于稅收征管的各個環(huán)節(jié)，包括但不限于納稅人身份認證、稅務(wù)部門門禁管理、納稅申報認證等方面。
稅務(wù)系統(tǒng)人臉識別認證的技術(shù)原理主要包括人臉采集、特征提取、特征匹配等步驟。
首先，系統(tǒng)通過攝像頭等設(shè)備獲取納稅人的人臉影像，然后提取影像中的人臉特征點，包括面部輪廓、眼睛位置、嘴巴位置等信息。接著，系統(tǒng)將提取的人臉特征與數(shù)據(jù)庫中的事先錄入的納稅人人臉信息進行匹配，從而實現(xiàn)對納稅人身份的驗證。
人臉識別技術(shù)基于生物特征識別，相比傳統(tǒng)的密碼、卡片等身份識別方式具有更高的安全性和便利性，能夠有效防范身份冒用和假冒等風(fēng)險，提升身份驗證的準(zhǔn)確度。
盡管稅務(wù)系統(tǒng)人臉識別認證在提升稅收征管效率和安全性方面具有重要意義，但也面臨一些挑戰(zhàn)和問題。
首先，人臉識別技術(shù)本身的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性仍有待提升，特別是在光照、角度、表情等因素影響下，人臉識別系統(tǒng)容易出現(xiàn)誤識別或漏識別的情況。
其次，個人信息保護和數(shù)據(jù)隱私是人臉識別技術(shù)面臨的重要問題，稅務(wù)系統(tǒng)在采集和使用納稅人人臉信息時需要嚴格遵守相關(guān)法律法規(guī)，保障信息安全與隱私權(quán)。
另外，系統(tǒng)的成本投入和技術(shù)更新也是稅務(wù)系統(tǒng)人臉識別認證所面臨的挑戰(zhàn)之一，如何在保證系統(tǒng)性能的同時控制成本，是稅務(wù)部門需要深入思考和解決的問題。
總的來說，稅務(wù)系統(tǒng)人臉識別認證作為一種創(chuàng)新的稅收管理手段，將在未來持續(xù)發(fā)展壯大，但也需要不斷優(yōu)化和完善，以應(yīng)對各種挑戰(zhàn)和困難，推動稅收征管工作向著更加高效、便捷、安全的方向發(fā)展。
國考成績一出，總是幾家歡喜幾家愁?？吹竭@個問題，先恭喜小伙伴兒順利進面！不論是筆試第幾名，小伙伴兒要做的就是趕緊準(zhǔn)備接下來的面試，國家稅務(wù)總局，按照筆試后5:1的比例進入面試，所以淘汰率其實挺高的，只要進面就好，一切皆有可能。
如果是此次未能進面的小伙伴兒，勝敗乃兵家常事，小伙伴兒還是要調(diào)整好自己的心態(tài)，理清思路，重新出發(fā)。
建議小伙伴兒先了解自己離進面還有多少分的差距，從而對自己今后的復(fù)習(xí)方向有一定的把握。同時要反思自己的復(fù)習(xí)方法是否要進行調(diào)整，或者復(fù)習(xí)計劃是否符合自己的實際能力等等，要善于去總結(jié)自己失敗的原因，多從自身方面找找原因，繼續(xù)準(zhǔn)備2024國考。
就考情來說，國考考試時間在每年的10月份發(fā)布考試公告，公告會在報名前一兩天發(fā)布，筆試時間主要集中在11月最后一個周末或12月第一個周末舉行。
綜合以上信息，預(yù)計2024年國考筆試時間為2023年11月27日，招錄公告或?qū)⒂?0月中旬發(fā)布。建議小伙伴們提前準(zhǔn)備。畢竟國考考察的內(nèi)容涉及范圍廣，覆蓋領(lǐng)域多，同時緊跟時效?？梢钥紤]報一個線上課程循序漸進的學(xué)習(xí)。一方面性價比高，另一方面復(fù)習(xí)時間比較靈活，能夠自己把握復(fù)習(xí)進度，備考事半功倍。
繼續(xù)重點談?wù)劷Y(jié)構(gòu)化小組面試備考建議啦！
國考稅務(wù)局現(xiàn)在所采用的面試方式是結(jié)構(gòu)化小組面試。結(jié)構(gòu)化小組的題目類型與結(jié)構(gòu)化面試的題目類型是很類似的，如果你把結(jié)構(gòu)化面試給吃透了，那么考結(jié)構(gòu)化小組只需要稍微變通一下就可以了。
直接分享一些具體的干貨啦～
一、了解結(jié)構(gòu)化小組面試過程，做到知己知彼
結(jié)構(gòu)化小組面試是三個人同時面試的。每一組考生都會安排到備考室看題，會為每個人提供題本、草稿紙和筆。3道題目一般為15分鐘，剩余3分鐘提醒。稅務(wù)部門的考試中，每一組考生的面試總時間限定總時長，比如3人組總用時一般不超過50分鐘。
草稿紙可以帶入考場。進入考場后，考官會宣布一些注意事項，主要就是與面試流程有關(guān)的。
第一步:按照順序答題。
第一題，考生A開始答題，然后是考生B答，最后是考生C答。第二題，考生B開始答題，然后是考生C答，最后是考生A答。第三題，考生C開始答題，然后是考生A答，最后是考生B答。
第二步:互相點評和回應(yīng)
首先，考生A點評考生B和考生C，然后考生B回應(yīng)考生A的點評，最后考生C回應(yīng)考生A的點評。其次，考生B點評考生A和考生C，然后考生C回應(yīng)考生B的點評，最后考生A回應(yīng)考生B的點評。最后，考生C點評考生A和考生B，然后考生A回應(yīng)考生C的點評，最后考生B回應(yīng)考生C的點評。
然后面試就全部結(jié)束啦。
二、摸透結(jié)構(gòu)化小組面試題型，有針對性備考
國考稅務(wù)局面試，一般來說有三道題目。第一題是漫畫題或者是現(xiàn)象分析題，第二題一般是組織管理類的題目，第三題一般是情景模擬題。我們一題一題來分析（當(dāng)然還有其他題型，如應(yīng)急應(yīng)變題等等，上述三種題型是考得比較多）。
第一題：如果是漫畫題，那就會給出一幅漫畫，同時題干會讓你描述這幅漫畫，并說說你的看法。運用綜合分析題答題思路即可。
第二題：如果是組織管理類的題目題。要講清活動的重點與難點，需要我們結(jié)合題目去講。
第三題：如果是情景模擬題，那么就會設(shè)置一個情景，讓你進行一段現(xiàn)場模擬?，F(xiàn)場模擬題近幾年年國稅面試中也都有出現(xiàn)，要作為重點題型進行備考，主要是要有一定代入感，本著情，理、利法來作答，注意現(xiàn)場模擬的時候要自然切題。
三、把握備考注意事項，細節(jié)決定成敗
1.模擬練習(xí)非常重要
模擬訓(xùn)練的時候不能只坐一個位子，而是應(yīng)該A、B、C每個位子都訓(xùn)練一下，有條件的話，最好根據(jù)抽簽決定自己的答題順序，這樣更加貼近考場實際。結(jié)構(gòu)化小組重點考察一個人的綜合素質(zhì)，一定要多多練習(xí)，練熟流程。
2.在點評與應(yīng)答環(huán)節(jié)，要注意兩個事項
①認真聆聽。先根據(jù)別人的回答去找到其回答中的亮點和不足，而且必須要多找?guī)c。做好全方位的準(zhǔn)備。
②預(yù)先研判。是因為在點評和回應(yīng)階段其實時間是非常有限的，要預(yù)判別人可能提出地問題，這樣才能有的放矢。
3.小組合作非常關(guān)鍵
既然是結(jié)構(gòu)化小組，回答時要有全局觀，也就是說每個人就都要有合作的意識。在相互點評和應(yīng)答的時候保持一種友好禮貌的態(tài)度，這都是很重要的。即使大家有不同的觀點，也一定要在友好討論的基礎(chǔ)上。
總的來說，能夠順利進入國稅系統(tǒng)面試的小伙伴，接下來踏踏實實的準(zhǔn)備結(jié)構(gòu)化小組面試。未能順利進面的伙伴兒，還是把接下來的重心放在筆試上。
最后再囑咐小伙伴兒一點，備考過程中不在于拉長戰(zhàn)線，而在于提高備考效率，掌握更多的解題技巧才是關(guān)鍵，多聽課，備考更高效，機會是留給有準(zhǔn)備的人。加油！！
1、無法申報 2、可能是稅務(wù)系統(tǒng)出現(xiàn)了技術(shù)故障或者是維護升級，導(dǎo)致無法正常申報。 3、建議持續(xù)關(guān)注稅務(wù)系統(tǒng)情況，或者聯(lián)系相關(guān)稅務(wù)部門進行查詢與解決。同時也可以采取線下報稅方式以保證及時申報。
主要工作：
1、稅務(wù)會計是進行稅務(wù)籌劃、稅金核算和納稅申報的一種會計系統(tǒng)。需要按照稅收法規(guī)和會計法規(guī)的規(guī)定核算和監(jiān)督稅款的形成、繳納。例如應(yīng)納稅所得額的調(diào)整、視同銷售收入的認定等等。
2、依法納稅，履行納稅人義務(wù)。稅務(wù)會計要正確進行與稅款形成、計算、申報、繳納有關(guān)的會計處理和調(diào)整計算，及時、準(zhǔn)確地填報有關(guān)納稅報表，及時、足額繳納各種稅款，認真執(zhí)行稅務(wù)機關(guān)的審查意見。
很多人認為，稅務(wù)局這種單位，一聽就需要金融、財會、審計專業(yè)的學(xué)生。從職位表來看，確實也是這幾種專業(yè)最受歡迎。
其實總體來看，經(jīng)濟、財政、金融、經(jīng)貿(mào)大專業(yè)類別下，還是包括了很多個小類別的，尤其是經(jīng)濟學(xué)大類，多達20個專業(yè)可報考稅務(wù)局，還是比較寬松的。
但稅務(wù)局并不是只招這些專業(yè)的學(xué)生，像稅務(wù)綜合辦公室，也會漢語言文學(xué)、新聞學(xué)等專業(yè)的學(xué)生。畢竟每個單位，都需要會寫材料的人。
財務(wù)管理專業(yè)
它是普通高校的本科專業(yè)，屬于工商管理專業(yè)。本專業(yè)培養(yǎng)適應(yīng)現(xiàn)代市場經(jīng)濟需要，具有人文精神、科學(xué)素養(yǎng)和誠信，具備經(jīng)濟、管理、法律和財務(wù)管理方面的知識和能力，能在財務(wù)管理和營利性、非營利性組織從事教學(xué)、科研工作的應(yīng)用型、復(fù)合型人才。
財務(wù)管理專業(yè)
它是普通高校的本科專業(yè)，屬于工商管理專業(yè)。本專業(yè)培養(yǎng)適應(yīng)現(xiàn)代市場經(jīng)濟需要，具有人文精神、科學(xué)素養(yǎng)和誠信，具備經(jīng)濟、管理、法律和財務(wù)管理方面的知識和能力，能在財務(wù)管理和營利性、非營利性組織從事教學(xué)、科研工作的應(yīng)用型、復(fù)合型人才。
資產(chǎn)評估專業(yè)
本專業(yè)培養(yǎng)具有經(jīng)濟、管理、法律、資產(chǎn)評估等方面知識，具有人文精神、科學(xué)素養(yǎng)和誠信，能夠在政府資產(chǎn)管理部門、土地管理部門或企事業(yè)單位、金融證券投資公司、房地產(chǎn)開發(fā)機構(gòu)等從事資產(chǎn)管理和金融稅務(wù)工作的應(yīng)用型、復(fù)合型專門人才。
提示：蝶變志愿軟件提供“測一測我能上的大學(xué)”功能，根據(jù)用戶分數(shù)，推薦學(xué)生報考的院校和專業(yè)。想要知道自己，請點擊下方《測一測我能上的大學(xué)》。輸入分數(shù)、省份、文理科，即可了解穩(wěn)、沖、保能上哪些大學(xué)。
全國稅務(wù)系統(tǒng)績效管理作為一項重要的管理工作，對于提升稅務(wù)部門的運行效率和服務(wù)質(zhì)量具有至關(guān)重要的作用。全國稅務(wù)系統(tǒng)作為國家財政收入的主要來源，其績效管理不僅影響著國家財政的穩(wěn)定增長，也直接關(guān)系到納稅人的權(quán)益保護與稅收合規(guī)情況。因此，加強全國稅務(wù)系統(tǒng)績效管理，既是稅務(wù)部門自身發(fā)展的需要，也是國家經(jīng)濟社會發(fā)展的需要。
有效的績效管理應(yīng)當(dāng)立足于確保稅務(wù)部門的工作目標(biāo)與國家稅收政策保持一致，建立科學(xué)合理的考核評價體系，激勵稅務(wù)干部積極履職盡責(zé)，提高稅收征管水平，推動稅收工作的規(guī)范化、現(xiàn)代化發(fā)展。全國稅務(wù)系統(tǒng)績效管理的原則包括公平公正、科學(xué)合理、客觀公正、效果導(dǎo)向等。
在開展全國稅務(wù)系統(tǒng)績效管理過程中，會面臨著一系列挑戰(zhàn)與問題。其中，如何科學(xué)合理地設(shè)定績效目標(biāo)、建立有效的考核評價體系、激勵稅務(wù)干部積極投入工作、加強數(shù)據(jù)監(jiān)測與分析能力等，都是當(dāng)前需要解決的重要問題。
為了提升全國稅務(wù)系統(tǒng)績效管理的效能，應(yīng)當(dāng)從以下幾個方面進行優(yōu)化改進：
通過以上措施的實施，將有助于提升全國稅務(wù)系統(tǒng)的績效管理水平，推動稅務(wù)工作的高效發(fā)展，為國家經(jīng)濟社會發(fā)展做出更大的貢獻。
全國稅務(wù)系統(tǒng)績效管理的重要性不言而喻，只有加強對績效管理的重視與實踐，才能更好地應(yīng)對當(dāng)前復(fù)雜多變的稅收環(huán)境和挑戰(zhàn)。期待在全國稅務(wù)系統(tǒng)績效管理不斷優(yōu)化的過程中，稅收工作能夠更加規(guī)范高效，實現(xiàn)稅收征管的現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)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(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工具類進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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(gòu)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(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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(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);
//測試檢測數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(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("文件序列化失敗！");
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(gòu)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(yīng)用中的優(yōu)勢和挑戰(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?wù)勀赪ebGIS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(shù)進行地圖展示和交互設(shè)計，并能夠使用后端技術(shù)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(shè)計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
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(shù)實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預(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. 請談?wù)勀鷮ebGIS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(shù)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(lǐng)域的技術(shù)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(wù)，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
