底線思維作為一種重要的思維方式，對于黨風建設具有重要的指導意義。黨風建設是黨的十九大報告中提出的一個重要任務，旨在加強黨內政治生態(tài)建設，提高黨內政治文化質量。底線思維在黨風建設中的應用，能夠幫助黨員干部樹立正確的價值觀和政治觀，增強懲治腐敗的決心和能力，推動黨風廉政建設全面發(fā)展。
底線思維是指在行動和決策中設立“底線”，要求自己在道德和法律范圍內行事。底線是指一種行為準則，即不能做違背人類道德底線和社會法律底線的事情。底線思維強調在任何情況下都要堅守底線，不以任何形式觸碰法律和道德的紅線。
底線思維與黨風建設有著密切的關系。黨風建設是通過加強黨員干部道德修養(yǎng)和政治意識形態(tài)建設來保持黨的先進性和純潔性。底線思維作為一種價值觀和行為準則，能夠引導黨員干部在日常工作中堅守底線，自覺遵守黨的紀律和法律法規(guī)，嚴守黨風廉政建設的底線。
黨員干部要有底線思維意識，首先要厚植道德底線。只有樹立正確的價值觀，堅守道德底線，才能在利益誘惑面前保持清醒的頭腦，不受貪婪、腐敗等不良行為的侵蝕。
其次，底線思維還要求黨員干部自覺遵守法律法規(guī)。法律是維護社會秩序和公平正義的重要保障，黨員干部必須成為法律的忠實執(zhí)行者和遵守者，嚴格遵守黨紀國法，嚴守底線。
底線思維對于黨風建設具有重要的意義和作用。
底線思維要求黨員干部在思想和行動上始終在底線內，這種內在的約束力可以避免黨員干部在面臨各種誘惑和利益沖突時做出錯誤的選擇，從而保持清醒的頭腦和正確的判斷。
底線思維要求黨員干部在面臨利益誘惑時自覺抵制，不為個人私利而損害黨的利益和形象。通過底線思維的引導，黨員干部能夠提升自己的廉政意識，增強抵制腐敗的決心和能力，形成廉潔奉公的作風。
底線思維作為一種行為準則，通過引導黨員干部在日常工作中堅守底線，遵紀守法，不違反黨的要求和社會公共利益，有助于推動黨風廉政建設的全面發(fā)展。
底線思維對于黨風建設具有重要的意義和作用。黨員干部要始終堅持底線思維，在實踐中不斷提高廉政意識和道德修養(yǎng)，為黨風廉政建設作出應有的貢獻。
2021年，是中國共產黨誕辰100周年，是我國“十四五”規(guī)劃開局之年的黨風建設年。黨建和黨風廉政建設工作總的要求是：以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，以黨的政治建設為統(tǒng)領，著力深化理論武裝，著力夯實基層基礎，著力強化正風肅紀，著力推進巡視整改，著力推進黨建引領基層治理，爭當“三個表率”，建設模范機關，為“十四五”規(guī)劃開好局、起好步，為推進城市治理現(xiàn)代提供堅強保證。
2018年已經過去，回顧過去一年的黨風建設工作，我們可以看到許多積極的變化和取得的成就。本文將對2018年的黨風建設工作進行一份總結，并展望未來的發(fā)展方向。
一、2018年工作回顧
2018年，我們堅持以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，認真貫徹黨的十九大精神，加強黨風建設工作，取得了一系列顯著成效。
首先，在黨內廉政建設方面，我們加大了反腐力度，嚴厲打擊腐敗行為。通過實施黨風廉政建設責任制，嚴肅查處貪污受賄等違紀違法行為，進一步凈化了黨內政治生態(tài)。
其次，我們加強了黨員隊伍建設，提高了黨員素質。通過開展各類黨員培訓活動，加強理論學習和業(yè)務能力培養(yǎng)，引導黨員發(fā)揮先鋒模范作用，增強黨員的使命感和責任感。
再次，我們不斷加強黨風建設的制度化建設。完善黨內監(jiān)督機制，加強對黨員干部的監(jiān)督，加強重要崗位人員的任前任后監(jiān)督，推動黨風廉政建設工作規(guī)范化、常態(tài)化，確保黨的事業(yè)始終沿著正確的方向發(fā)展。
二、2018年成就分析
2018年的黨風建設工作取得了顯著的成績，這與我們堅持正確的工作導向和采取的切實有效的措施密不可分。
首先，我們堅持以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，注重理論武裝。通過組織黨內培訓、推動黨員學習習近平總書記系列重要講話精神等形式，使廣大黨員干部深入學習和領會習近平新時代中國特色社會主義思想，增強了黨員干部的政治覺悟和道德修養(yǎng)。
其次，我們加強了制度建設，健全了黨內監(jiān)督機制。通過制定和完善一系列制度規(guī)范，對黨員的行為進行約束和規(guī)范，保障了黨風廉政建設工作的有效開展。同時，對黨員干部實行任前、任中、任后監(jiān)督，形成了互相監(jiān)督、共同約束的良好局面。
再次，我們加大了懲治腐敗的力度，嚴厲打擊腐敗行為。通過依法查處一批腐敗分子，構建了反腐敗長效機制。同時，我們注重從源頭上預防腐敗問題的發(fā)生，加強了黨風廉政建設的教育培訓，提升了全體黨員的廉政意識。
三、展望未來
2019年，黨風建設工作面臨新的機遇和挑戰(zhàn)，我們將一如既往地堅持以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，更加注重以下幾個方面的工作：
1. 加強黨風廉政文化建設
要進一步加強黨風廉政文化建設，培養(yǎng)黨員干部的良好作風和黨性修養(yǎng)。通過開展一系列黨章黨規(guī)教育宣傳活動、文藝演出等形式，讓黨員干部時刻保持對黨風廉政的高度敏感性和責任感。
2. 推進黨風廉政建設制度化
要進一步健全黨風廉政建設的制度體系，加強制度執(zhí)行力度。在完善黨內監(jiān)督機制的同時，強化黨風廉政建設的組織保障，確保制度的剛性執(zhí)行，增強黨風廉政建設工作的長效性和穩(wěn)定性。
3. 提高黨風建設工作的針對性
要進一步加強黨風建設工作的研究和調研，了解黨員干部存在的問題和黨風廉政建設工作的短板。根據實際情況，有針對性地制定工作方案，加強對重點領域和重點人員的管理和監(jiān)督。
黨風建設工作是黨的事業(yè)發(fā)展的重要保障，是推進黨的建設新的偉大工程的重要內容。面向未來，我們必須始終保持清醒的頭腦，牢記初心使命，堅持正確的工作導向，不斷加強和改善黨風建設工作，為實現(xiàn)中華民族偉大復興的中國夢作出新的更大貢獻！
1.立足教育抓預防，形成拒腐防變教育長效機制。加強反腐倡廉宣傳教育，是反腐敗斗爭的一項基礎性工作，在預防腐敗工作中起著奠基和先導作用。在實踐中，該行始終把教育放在首要位置，不斷探索拒腐防變教育長效機制，通過開展多種形式的教育活動，切實增強教育的說服力，使廣大干部職工進一步堅定了理想信念，筑牢了思想道德防線，增強了拒腐防變能力。
2、完善制度抓預防，創(chuàng)建反腐倡廉制度體系。制度建設是預防腐敗工作的根本性、全局性、穩(wěn)定性和長期性環(huán)節(jié)，是防腐敗工作起到實效的根本保證，是懲治和預防腐敗的有力措施。
3、強化監(jiān)督抓預防，創(chuàng)新權力運行監(jiān)督機制。加強對權力運行的監(jiān)控和監(jiān)督是檢驗教育效果的重要途徑，是執(zhí)行規(guī)章制度的重要保障。在實際工作中，該行通過突出重點、完善手段、健全體系，努力創(chuàng)新權力運行監(jiān)督機制，認真落實監(jiān)督工作，切實增強監(jiān)督的制衡力，使監(jiān)督成為預防腐敗的一個有力武器。
4、建立健全防控廉政風險制度：要針對重點對象、重點領域和關鍵環(huán)節(jié)，逐步建立健全風險預警、糾錯整改、內外監(jiān)督、考核評價和責任追究機制，形成一整套行之有效的廉政風險防控制度體系。
5、健全防止利益沖突制度：要進一步完善利益沖突回避制度，重點完善公務回避、任職回避、地域回避制度；進一步完善并嚴格執(zhí)行公職人員行為限制和領導干部親屬經商、擔任公職和社會組織職務等相關制度規(guī)定，防止領導干部利用公共權力或自身影響為親屬和其他特定關系人謀取私利。
6、健全領導干部報告?zhèn)€人有關事項等制度：推行新提任領導干部配偶子女從業(yè)、財產、出國境等有關事項公開制度的試點，建立健全對國家工作人員配偶子女移居國（境）外的管理制度，制定配偶子女移居國（境）外的國家工作人員任職崗位管理辦法。
黨風廉政建設的核心內容是反腐倡廉。黨風廉政建設的責任主體為各級黨政領導班子及其成員，各級黨政領導班子中的正職為本地區(qū)、本部門、本單位黨風廉政建設第一責任人。
1、黨風建設志愿活動可以叫黨風廉政建設宣傳教育志愿活動。
2、開展黨風廉政建設宣傳教育志愿活動，可以以“守紀律、講規(guī)矩、作表率”為主題，開展“一把手”講廉政黨課等形式多樣的教育活動、尤其是警示教育活動，進一步增強各級黨組織和黨員干部的遵紀守規(guī)意識。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現(xiàn)；于是想根據示例的流程實現(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：
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：
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。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據轉換成vector數(shù)據。
4. 分類器對vector數(shù)據進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構造分類數(shù)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(shù)據傳到hdfs上面。
數(shù)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(shù)據轉換成vector數(shù)據。
4. 分類器對vector數(shù)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(shù)據轉換成 vector數(shù)據
makeTrainVector();
//產生訓練模型
makeModel(false);
//測試檢測數(shù)據
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(shù)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(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??！");
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)據處理和分析。我還具備數(shù)據庫管理和地理空間數(shù)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(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、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。
尊敬的各位領導、同事們：
大家好！在過去的一年里，我們部門圍繞黨的核心工作，緊密團結在一起，牢記黨的宗旨，積極推動黨風建設工作?，F(xiàn)將2019年度黨風建設工作情況做出報告，經請示領導批準，現(xiàn)作如下匯報：
在過去的一年里，我們重視黨員教育培訓工作，不斷加強理論學習，提高黨員的政治素質和工作能力。組織了一系列黨性教育培訓活動，包括黨紀黨規(guī)學習、廉政教育等。這些培訓活動旨在加強黨員的自我約束意識，激發(fā)黨員的工作熱情。
同時，我們還積極組織開展黨領導干部的專題研討，以提升領導干部的履職能力，規(guī)范黨內政治生活。通過集中學習、座談交流等形式，增強了黨員的黨紀意識、廉潔意識和紀律觀念。
黨風建設需要有科學規(guī)范的制度作為保障。在過去的一年里，我們加強了黨內制度建設，進一步規(guī)范了各項工作的程序和要求。
通過制定完善相關的辦事制度和工作流程，明確了各級黨員的職責和權力，加強了工作的監(jiān)督和評估。這些制度的建設為部門的發(fā)展提供了有力的保障，確保了工作的順利開展。
在過去的一年里，黨員活動是我們黨風建設工作的重要組成部分。我們組織了一系列黨員活動，包括黨員大會、主題討論、志愿服務等。
這些活動旨在增強黨員的凝聚力和戰(zhàn)斗力，調動黨員積極性，營造了濃厚的學習氛圍和團隊氛圍。通過開展黨員活動，我們成功地鍛造了一支忠誠、擔當、實干的黨員隊伍。
黨風廉政建設是我們黨的一項重要任務，也是部門的中心工作之一。在過去的一年里，我們加大了黨風廉政建設的力度，堅決查處了一批違反黨紀黨規(guī)的行為。
同時，我們加強了組織紀律的教育和監(jiān)督，嚴格執(zhí)行中央八項規(guī)定，落實全面從嚴治黨要求，嚴防黨員干部產生不良風氣。這些舉措有效地提升了黨員的廉政觀念，為部門的發(fā)展提供了堅強的保證。
黨風建設離不開有效的問責機制。在過去的一年里，我們建立了一套科學完善的黨風問責機制，對黨員干部的工作進行了監(jiān)督和評估。
通過建立問責制度，每個黨員都清楚自己的職責和工作目標，并對其工作結果負責。同時，也為黨員干部提供了一個相互監(jiān)督和約束的平臺，使黨風建設工作更加規(guī)范和高效。
2019年是我們部門黨風建設工作的新起點，也是全面建設小康社會的關鍵一年。面對新形勢、新任務，我們將進一步加強黨風建設工作，扎實推動各項工作的開展。
我們將繼續(xù)加強黨員教育培訓，不斷提高黨員的馬克思主義理論水平和專業(yè)素質。同時，我們還將進一步完善黨內制度，規(guī)范工作流程，為部門的發(fā)展提供更加有力的支持。
我們將繼續(xù)組織黨員活動，增強黨員的凝聚力和組織力。同時，我們將繼續(xù)加大黨風廉政建設力度，強化紀律教育和監(jiān)督執(zhí)紀問責，建設風清氣正的工作環(huán)境。
展望未來，我們相信，在各級領導的正確領導下，通過全體黨員的共同努力，我們的部門黨風建設工作將迎來新的春天，為實現(xiàn)黨的目標和使命而努力奮斗！
最后，再次感謝各位領導和同事們對黨風建設工作的支持和關心！
謝謝大家！
1.負責區(qū)域大客戶/行業(yè)客戶管理系統(tǒng)銷售拓展工作，并完成銷售流程；
2.維護關鍵客戶關系，與客戶決策者保持良好的溝通；
3.管理并帶領團隊完成完成年度銷售任務。
