部隊行政看管哪個部門
部隊行政看管是指對軍隊內部的日常行政管理工作進行監(jiān)督和管理的一種方式。在軍隊中,行政看管是一個重要的職能,它涵蓋了軍隊內部的各個方面,包括人員管理、裝備物資管理、學習訓練管理等等。
在中國,部隊行政看管主要由人民解放軍總政治部和總后勤部負責??傉尾控撠熫婈爟炔康乃枷胝喂ぷ?、組織工作、人事工作等;總后勤部負責軍隊內部的物資采購、裝備管理、訓練管理等。這兩個部門通過行政看管,保障軍隊的正常運轉和戰(zhàn)斗力的發(fā)揮。
總政治部在部隊行政看管中起著重要的作用。它主要負責軍事紀律和軍事法規(guī)的學習宣傳,監(jiān)督軍隊內部的思想教育工作和觀念形態(tài)工作??傉尾窟€負責組織軍隊內部的干部選拔任用工作,確保干部隊伍的素質和能力。此外,總政治部還負責評估軍隊內部的綜合作戰(zhàn)能力,提出改進意見和建議,促進軍隊內部的整體發(fā)展和進步。
總后勤部在部隊行政看管中扮演著重要的角色。它主要負責軍隊內部的物資供應和裝備管理。總后勤部參與軍隊內部的物資采購工作,確保軍隊內部的物資供應充足和無缺口。同時,總后勤部還負責裝備的使用和維修,保障軍隊內部的裝備處于良好的狀態(tài)。此外,總后勤部還負責軍隊內部的訓練管理工作,包括訓練計劃的制定、訓練場地的選擇、訓練教材的編制等。
總政治部和總后勤部聯合進行部隊行政看管,是為了確保軍隊內部的各項工作有序進行,保證軍隊的整體素質和戰(zhàn)斗力。在行政看管過程中,兩個部門密切配合,相互補充,形成了一種相對完善的行政管理機制。
除了總政治部和總后勤部,中國軍隊內部還設有其他相關部門參與行政看管。比如,總參謀部負責軍隊指揮管理和作戰(zhàn)計劃的制定,參與軍隊內部的訓練和戰(zhàn)備工作;總裝備部負責軍隊的武器裝備研發(fā)和采購管理;總參裝備部負責軍隊的裝備改進和現代化建設。
部隊行政看管的多部門參與,確保了軍隊內部各個方面的管理得以有效實施。各個部門緊密合作,根據各自的職責分工,共同對軍隊內部進行管理,保障軍隊的正常運轉和執(zhí)行任務的能力。
總之,部隊行政看管是軍隊內部管理的重要環(huán)節(jié),通過多部門參與配合,旨在保障軍隊的正常運轉和戰(zhàn)斗力的發(fā)揮??傉尾亢涂偤笄诓孔鳛檐婈犘姓垂艿闹匾M成部分,發(fā)揮著關鍵的作用,確保了軍隊內部各項工作的有序進行和軍隊整體素質的提升。
隨著經濟的發(fā)展和企業(yè)規(guī)模的擴大,出納兼行政這一崗位的需求越來越大。出納兼行政是企業(yè)組織中不可或缺的一環(huán),他們負責處理公司的財務事務,并在行政管理上提供支持。面試是選拔合格候選人的重要環(huán)節(jié),今天我們將為您介紹一些常見的出納兼行政面試題,幫助您在面試中脫穎而出。
在回答這個問題時,您可以先從您的教育背景入手,介紹您所獲得的相關學歷和專業(yè)知識。然后,您可以提到您在過去的工作經驗中擔任的出納兼行政職位,列舉一些您負責的主要工作內容和取得的成績。強調您的財務技能和行政能力,展示您與該職位的匹配度。
回答這個問題時,您可以談談您的會計知識和財務分析能力。舉例說明您在過去的工作中如何有效地處理賬務、編制財務報表以及管理現金流。您還可以提到您熟悉的財務軟件和工具,以及您如何確保財務數據的準確性和及時性。
這個問題旨在考察您對財務管理流程的了解和處理能力。您可以談論您的日常財務例行工作,例如審核和記錄收入和支出、準備銀行對賬單、處理票據和發(fā)票,并確保所有財務事務的記錄準確無誤。
回答這個問題時,您可以提到您的應變能力和解決問題的經驗。您可以講述您在過去的工作中,如何與相關部門合作,制定預算并優(yōu)化現金流程,以確保公司能夠應對資金流動緊張的情況。
在回答這個問題時,您可以強調您的責任心和保密意識。您可以提到您采取的安全措施,例如建立安全的存檔系統(tǒng)、定期備份數據、實施訪問控制和密碼保護等方式,以確保財務數據的安全性。
這個問題旨在考察您的問題解決能力和靈活性。您可以提到過去遇到的復雜財務問題,以及您如何分析問題、制定解決方案以及與相關人員合作解決問題的經驗。
在回答這個問題時,您可以提到您的組織能力和時間管理技巧。您可以談論您如何設置優(yōu)先級、制定任務清單、利用工作日程表和提醒工具來確保您能夠按時完成各項任務。
這個問題意在考察您對該職位的理解和職責意識。您可以提到出納兼行政的關鍵職責包括負責處理財務事務、協(xié)助行政管理、保證公司財務數據的準確性和安全性,并提供高效的行政支持等。
回答這個問題時,您可以提到您的一個成功案例,例如在您的領導下成功優(yōu)化財務流程,提高工作效率,或者您迅速解決了一個突發(fā)的財務問題,保證了公司的資金安全和正常運轉等。可以精確地描述您的貢獻,并強調您的財務和行政技能。
在回答這個問題時,您可以展示您對該公司的充分了解。您可以談論您對該公司的業(yè)務和產品的理解,以及該公司在行業(yè)內的地位和聲譽。同時,強調您對該公司價值觀和文化的認同,以及您為什么愿意在該公司工作的原因。
面試是一次展示自己的機會,合格的回答能夠幫助您在競爭激烈的人才市場中脫穎而出。通過準備和思考這些出納兼行政面試題,您可以展示出您的專業(yè)知識、工作經驗和解決問題的能力,從而增加獲得心儀職位的機會。
行政專員面試題一般包括你對行政工作的理解、你的管理能力和組織能力、工作經驗,以及溝通技巧、時間管理能力等方面。
面試技巧方面,可以通過充足的準備為面試做好充分的準備,要讓自己顯得自信,做到充分表達自己的優(yōu)勢,并能仔細聆聽別人的意見,做出友善而恰當的回應。
部隊行政管理是軍隊運行中至關重要的領域之一,它涉及到軍隊內部各個組織、機構的協(xié)調與管理。部隊行政管理的規(guī)范與高效對于軍隊的戰(zhàn)斗力和士氣具有直接的影響。因此,撰寫一篇優(yōu)秀的部隊行政管理畢業(yè)論文是每個軍事學院學生的必修課。
部隊行政管理領域非常廣泛,因此選擇一個獨特且有實踐意義的論文主題非常重要。以下是一些可能的論文主題供你參考:
在開始撰寫論文之前,進行深入的研究和文獻綜述是必不可少的。通過閱讀相關的學術期刊、書籍和政府報告,你可以獲得關于部隊行政管理領域的最新資訊和專業(yè)見解。同時,你還可以尋找到一些經典的論文作為參考,幫助你構建論文框架和論證思路。
一個清晰且有邏輯性的論文框架是撰寫畢業(yè)論文的基礎。以下是一個常用的論文結構示例:
為了支持你的論文研究,你需要收集并分析相關的數據。你可以通過調查問卷、實地觀察和訪談等方法來獲得定量和定性數據。對于定量數據,你可以使用統(tǒng)計軟件進行分析,生成圖表和統(tǒng)計結果。當分析定性數據時,你可以使用內容分析或模式識別等方法來提取關鍵主題和模式。
一篇出色的部隊行政管理畢業(yè)論文應該能夠提出創(chuàng)新的觀點和有針對性的建議。根據你的研究結果和對現有文獻的綜述,你可以在論文中指出行政管理領域的改進空間,并提出實施可行的策略和措施。這些觀點和建議應該能夠為軍隊行政管理的發(fā)展和提升做出貢獻。
在論文寫作過程中,保持清晰和準確的表達非常重要。使用專業(yè)的術語和語言,并注意語法和格式的正確性。同時,使用合適的引用格式來引用你的參考文獻,以確保論文的可信度和學術性。
完成初稿后,不要忽視論文的修訂與編輯。仔細檢查論文中的邏輯性、連貫性和觀點的一致性。此外,確保論文的格式和參考文獻列表符合學院的要求。
部隊行政管理畢業(yè)論文需要深入研究和系統(tǒng)性的分析,但也是一次展示你學術能力和專業(yè)素養(yǎng)的機會。通過選擇合適的論文主題,進行充分的研究,撰寫清晰的論文結構和提出創(chuàng)新觀點,你將能夠完成一篇卓越的部隊行政管理畢業(yè)論文。
部隊行政管理的基本原則是軍隊管理的核心內容之一,它涉及到軍事組織、人力資源、裝備物資等各個方面,對于維護軍隊紀律、提高戰(zhàn)斗力具有重要意義。在軍隊行政管理中,有一些基本原則是必須遵循和貫徹的。
部隊的行政管理必須做到公正公平,對待每一位官兵都應當一視同仁,不偏袒、不厚此薄彼。只有確保公正公平,才能增強官兵的凝聚力和戰(zhàn)斗力。
部隊的行政管理要服務于整體大局,服從指揮、服務官兵、維護戰(zhàn)備。各項行政管理措施都應當貫徹為官兵謀幸福、為部隊謀發(fā)展的宗旨。
依照法律法規(guī)和政策規(guī)定開展軍隊的行政管理工作,做到以法治軍、依法辦事。只有依法治軍,才能保障各項管理措施的合法性和合理性。
部隊行政管理要注重教育管理,引導官兵自覺遵守紀律、增強意識,培養(yǎng)良好的行為習慣和思想品德。通過教育管理,提高官兵的素質和綜合能力。
行政管理既要激勵優(yōu)秀,也要約束不良。對于出色表現的官兵要給予及時獎勵和鼓勵,對于違紀違法的行為要予以懲戒和教育,形成強大的約束機制。
部隊行政管理要做到信息透明,公開透明化各項管理政策和措施,接受官兵監(jiān)督,讓廣大官兵了解管理的規(guī)則和要求,增強管理的公信力。
行政管理要求責任與權力相對應,責任明確、權利明確。管理者應該承擔起相應的責任,同時擁有相應的權力和資源,做到權責相符。
總之,部隊行政管理的基本原則是保證軍隊管理的科學性和有效性,依法治軍、服務大局、教育管理、激勵約束、公正公平、信息透明、責權相符等原則是行政管理工作的重要依據,只有切實貫徹這些原則,才能不斷提升部隊的凝聚力和戰(zhàn)斗力。
如果我對制裁的處分機關解除處分后六個月內表現良好,并以書面形式通知我行政警告處分。正如你所說,會解除制裁,或如何將晉升到營級?在處罰不能得到提升。放心吧,你不符合政治影響力,一個錯誤在工作中只是因為被懲罰,并不意味著什么原則。
答:野戰(zhàn)部隊,都屬于參戰(zhàn)部隊。國家需要的時候,他們隨時上前線。各戰(zhàn)區(qū)區(qū)都有。
防御部隊作為防御作戰(zhàn)是相對參戰(zhàn)部隊而言的,是相對的,并不是一層不變。當參戰(zhàn)部隊人員不足或者進攻或退守到一定程度時,防御部隊同樣要參戰(zhàn)??煞揽晒ナ遣筷牻ㄔO的必要條件。
抗美援朝中國參戰(zhàn)的部隊包括:
陸軍27個軍另一個師,炮兵10個師共46個團,高射炮兵5個野戰(zhàn)師又加21個城防團和70余個獨立營,裝甲兵坦克9個團,工兵15個團,鐵道兵10個師又一個團,裝甲兵坦克9個團,公安部隊2個師共11個團,空軍部隊先后有殲擊機10個師共21個團,轟炸機2個師。為了抗美援朝,保家衛(wèi)國,志愿軍累計參加抗美援朝戰(zhàn)爭的總人數達到290萬余人。同一時間在戰(zhàn)場上志愿軍兵力最高峰,是1953年春反登陸作戰(zhàn)準備期間的135萬人。在兩年零九個月的抗美援朝戰(zhàn)爭期間,中國軍隊包括陸軍70%的兵力;鐵道兵、公安兵100%;空軍70%;炮兵73%;坦克部隊30%;防空部隊60%,工兵部隊57%,都得到了朝鮮戰(zhàn)爭的鍛煉。
1974年的西沙之戰(zhàn)是一場海戰(zhàn),參戰(zhàn)部隊全部來自海軍南海艦隊榆林基地。
1979年對越自衛(wèi)反擊戰(zhàn)參戰(zhàn)部隊包括:
11軍、13軍、14軍、41軍、42軍、43軍、50軍、54軍、55軍及20軍第58師、廣西軍區(qū)獨立師、云南省軍區(qū)獨立師、廣西軍區(qū)2個邊防團、云南省軍區(qū)5個邊防團)、2個炮兵師(炮1師、炮4師)、兩個高炮師(高炮65師、高炮70師),以及鐵道兵、工程兵、通信兵等兵種部隊近56萬兵力的解放軍部隊。戰(zhàn)爭分別由中國的云南省和廣西壯族自治區(qū)兩個作戰(zhàn)方向,分為三個階段進行。云南省作戰(zhàn)由臨時調任的熟悉越軍戰(zhàn)法的昆明軍區(qū)司令員楊得志指揮;廣西壯族自治區(qū)作戰(zhàn)由當時的廣州軍區(qū)司令員許世友指揮。
一、1979年2月17日至1979年3月16日對越自衛(wèi)還擊作戰(zhàn)參戰(zhàn)部隊序列:
(一)東線兵團(廣西方向)
北集團:
廣州軍區(qū)陸軍第41軍(步兵第121師、步兵第122師、步兵第123師)
南集團:
廣州軍區(qū)陸軍第42軍(步兵第124師、步兵第125師、步兵第126師)
東集團:
廣州軍區(qū)陸軍第55軍(步兵第163師、步兵第164師、步兵第165師)
機動集團:
武漢軍區(qū)陸軍第20軍(步兵第58師)
武漢軍區(qū)陸軍第43軍(步兵第127師、步兵第128師、步兵第129師)
成都軍區(qū)陸軍第50軍(步兵第148師、步兵第150師,缺步兵第149師)
(二)西線兵團(云南方向)
昆明軍區(qū)陸軍第11軍(步兵第31師、步兵第32師)
成都軍區(qū)陸軍第50軍(步兵第149師)
二、1984-1989年云南兩山輪戰(zhàn)(防御戰(zhàn))參戰(zhàn)部隊序列
昆明軍區(qū)第14軍第40師(1984.04.02~1984.08.05)
昆明軍區(qū)第11軍第31師(1984.08.05~1984.12.09)
南京軍區(qū)第1軍第1師(1984.12.09~1985.05.30)
濟南軍區(qū)第67軍第199師以及軍屬炮團(1985.05.30~1986.04.30)
蘭州軍區(qū)第47集團軍第139師(1986.04.30~1987.04.30)
北京軍區(qū)第27集團軍第79師(1987.04.30~1988.04.30)
成都軍區(qū)第13集團軍第37師(1988.04.30~1989.10.30)
之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現;于是想根據示例的流程實現其他例子。網上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數據:
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
檢測數據:
sunny,hot,high,weak
結果:
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現分類。
基本思想:
1. 構造分類數據。
2. 使用Mahout工具類進行訓練,得到訓練模型。
3。將要檢測數據轉換成vector數據。
4. 分類器對vector數據進行分類。
接下來貼下我的代碼實現=》
1. 構造分類數據:
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 的數據傳到hdfs上面。
數據文件格式,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。將要檢測數據轉換成vector數據。
4. 分類器對vector數據進行分類。
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) {
//將訓練數據轉換成 vector數據
makeTrainVector();
//產生訓練模型
makeModel(false);
//測試檢測數據
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數據轉換成序列化文件
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(){
//將測試數據轉換成序列化文件
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參數是,是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數是,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??!");
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("檢測數據構造成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
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),通過將地理數據和功能以可視化的方式呈現在Web瀏覽器中,實現地理空間數據的共享和分析。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,但也面臨著數據安全性、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等進行地理數據處理和分析。我還具備數據庫管理和地理空間數據建模的能力,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據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、大數據和人工智能等技術的不斷進步,WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數據、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。