有时非常困难，有时也不难，看机缘。体制内的调动不像在体制外，管辖的不是劳动法，而是公务员法，你自已主动去联系好接收单位，确保对方有对应职级的空缺岗位并且愿意接收你，同时也要在原单位处理好关系，让原单位领导、人事愿意协助你调动，总的来讲比体制外换工作，更麻烦一点，更考验情商，更要有足够的耐心
税务系统与政府采购之间的合同关系对于推动国家经济发展、维护公平竞争环境具有重要作用。在税收领域，政府采购合同的签订和履行关系着税务收入的稳定和税务改革的推进。因此，合理规范税务系统政府采购合同的签订过程以及履行阶段的监督，既有助于维护税务工作的廉洁性和公正性，也有助于提高政府采购合同的执行效果。
政府采购是国家的一项重要经济活动，通过采购服务和商品支持国家建设和发展。税务系统作为负责税收征收和管理的主体，与政府采购活动密切相关。税务系统政府采购合同的签订与履行关系着税务收入的稳定和税务改革的推进。
首先，税务系统政府采购合同的签订有助于确保税收征收的规范性和透明度。通过签订合同，税务系统可以明确采购的具体需求和标准，确保采购过程的公开、公平、公正。这对于减少不必要的政府采购浪费、提高资源利用效率具有积极作用。
其次，政府采购合同的履行对于税务系统的正常运行和税收收入的稳定具备重要意义。税务系统政府采购合同的履行关系着税务系统的各项工作进程和效果，影响税收收入的实现和税务改革的推进。因此，在合同履行过程中，税务系统需严格按照合同约定履行职责，保证合同的有效执行。
税务系统在签订政府采购合同前，应制定合理的采购方案。采购方案应明确采购需求、采购方式、采购程序和预算等相关内容，确保合同的签订和履行符合规定和要求。
税务系统在签订政府采购合同前，应根据采购的具体情况和需求，选择合适的合同方式。常见的合同方式有固定总价合同、成本补偿合同和时间加工合同等，税务系统应根据实际需要选择适用的合同方式。
税务系统在合同履行阶段，应加强履约管理，确保按时、按量、按质履行合同义务。税务系统应建立健全的监督机制，加强对供应商履约情况的监测和评估，及时发现并解决履约中的问题。
税务系统应加强政府采购合同的管理和风险控制。税务系统应建立健全的合同档案管理制度，确保合同文件的完整和可查，避免合同信息的丢失和篡改。同时，税务系统应加强对合同履行过程中的风险识别和控制，及时应对合同履行中可能出现的各种风险和问题。
税务系统应建立健全的合同纠纷解决机制。合同纠纷的及时解决对于维护税务系统声誉和权益具有重要意义。税务系统应加强对合同纠纷的预防和处理，建立健全的纠纷解决机制，确保合同纠纷能够及时、有效地得到解决。
税务系统政府采购合同的签订和履行关系着税务收入的稳定和税务改革的推进。因此，税务系统应始终重视政府采购合同的管理和执行，严格按照法律法规和相关规定进行操作。同时，税务系统还应加强风险管理和合同纠纷解决机制的建设，确保税务系统政府采购合同的有效签订和履行。
税务系统人脸识别认证是当前信息技术与税收管理相结合的重要手段，通过人脸识别技术，税务系统可以实现对纳税人身份的准确认证，保障税收征管的安全与高效。本文将深入探讨税务系统人脸识别认证的意义、应用场景、技术原理及挑战，为读者全面解析这一热点话题。
税收是国家的重要财政收入来源，税务管理的科学、规范对于国家财政稳定发展至关重要。而随着信息技术的发展，人脸识别技术作为一种生物识别技术被广泛应用于各个领域，其在税收征管中的应用也日益凸显其重要性。
税务系统通过引入人脸识别技术，可以实现对纳税人身份信息的快速准确识别，避免身份造假和信息不真实等问题，提升了税收管理的精准度和效率。同时，人脸识别技术还能够有效防范欺诈行为，提高了税务部门对纳税人的监管能力，推动税收征管工作的科学化、规范化发展。
税务系统人脸识别认证可广泛应用于税收征管的各个环节，包括但不限于纳税人身份认证、税务部门门禁管理、纳税申报认证等方面。
税务系统人脸识别认证的技术原理主要包括人脸采集、特征提取、特征匹配等步骤。
首先，系统通过摄像头等设备获取纳税人的人脸影像，然后提取影像中的人脸特征点，包括面部轮廓、眼睛位置、嘴巴位置等信息。接着，系统将提取的人脸特征与数据库中的事先录入的纳税人人脸信息进行匹配，从而实现对纳税人身份的验证。
人脸识别技术基于生物特征识别，相比传统的密码、卡片等身份识别方式具有更高的安全性和便利性，能够有效防范身份冒用和假冒等风险，提升身份验证的准确度。
尽管税务系统人脸识别认证在提升税收征管效率和安全性方面具有重要意义，但也面临一些挑战和问题。
首先，人脸识别技术本身的准确性和稳定性仍有待提升，特别是在光照、角度、表情等因素影响下，人脸识别系统容易出现误识别或漏识别的情况。
其次，个人信息保护和数据隐私是人脸识别技术面临的重要问题，税务系统在采集和使用纳税人人脸信息时需要严格遵守相关法律法规，保障信息安全与隐私权。
另外，系统的成本投入和技术更新也是税务系统人脸识别认证所面临的挑战之一，如何在保证系统性能的同时控制成本，是税务部门需要深入思考和解决的问题。
总的来说，税务系统人脸识别认证作为一种创新的税收管理手段，将在未来持续发展壮大，但也需要不断优化和完善，以应对各种挑战和困难，推动税收征管工作向着更加高效、便捷、安全的方向发展。
国考成绩一出，总是几家欢喜几家愁。看到这个问题，先恭喜小伙伴儿顺利进面！不论是笔试第几名，小伙伴儿要做的就是赶紧准备接下来的面试，国家税务总局，按照笔试后5:1的比例进入面试，所以淘汰率其实挺高的，只要进面就好，一切皆有可能。
如果是此次未能进面的小伙伴儿，胜败乃兵家常事，小伙伴儿还是要调整好自己的心态，理清思路，重新出发。
建议小伙伴儿先了解自己离进面还有多少分的差距，从而对自己今后的复习方向有一定的把握。同时要反思自己的复习方法是否要进行调整，或者复习计划是否符合自己的实际能力等等，要善于去总结自己失败的原因，多从自身方面找找原因，继续准备2024国考。
就考情来说，国考考试时间在每年的10月份发布考试公告，公告会在报名前一两天发布，笔试时间主要集中在11月最后一个周末或12月第一个周末举行。
综合以上信息，预计2024年国考笔试时间为2023年11月27日，招录公告或将于10月中旬发布。建议小伙伴们提前准备。毕竟国考考察的内容涉及范围广，覆盖领域多，同时紧跟时效。可以考虑报一个线上课程循序渐进的学习。一方面性价比高，另一方面复习时间比较灵活，能够自己把握复习进度，备考事半功倍。
继续重点谈谈结构化小组面试备考建议啦！
国考税务局现在所采用的面试方式是结构化小组面试。结构化小组的题目类型与结构化面试的题目类型是很类似的，如果你把结构化面试给吃透了，那么考结构化小组只需要稍微变通一下就可以了。
直接分享一些具体的干货啦～
一、了解结构化小组面试过程，做到知己知彼
结构化小组面试是三个人同时面试的。每一组考生都会安排到备考室看题，会为每个人提供题本、草稿纸和笔。3道题目一般为15分钟，剩余3分钟提醒。税务部门的考试中，每一组考生的面试总时间限定总时长，比如3人组总用时一般不超过50分钟。
草稿纸可以带入考场。进入考场后，考官会宣布一些注意事项，主要就是与面试流程有关的。
第一步:按照顺序答题。
第一题，考生A开始答题，然后是考生B答，最后是考生C答。第二题，考生B开始答题，然后是考生C答，最后是考生A答。第三题，考生C开始答题，然后是考生A答，最后是考生B答。
第二步:互相点评和回应
首先，考生A点评考生B和考生C，然后考生B回应考生A的点评，最后考生C回应考生A的点评。其次，考生B点评考生A和考生C，然后考生C回应考生B的点评，最后考生A回应考生B的点评。最后，考生C点评考生A和考生B，然后考生A回应考生C的点评，最后考生B回应考生C的点评。
然后面试就全部结束啦。
二、摸透结构化小组面试题型，有针对性备考
国考税务局面试，一般来说有三道题目。第一题是漫画题或者是现象分析题，第二题一般是组织管理类的题目，第三题一般是情景模拟题。我们一题一题来分析（当然还有其他题型，如应急应变题等等，上述三种题型是考得比较多）。
第一题：如果是漫画题，那就会给出一幅漫画，同时题干会让你描述这幅漫画，并说说你的看法。运用综合分析题答题思路即可。
第二题：如果是组织管理类的题目题。要讲清活动的重点与难点，需要我们结合题目去讲。
第三题：如果是情景模拟题，那么就会设置一个情景，让你进行一段现场模拟。现场模拟题近几年年国税面试中也都有出现，要作为重点题型进行备考，主要是要有一定代入感，本着情，理、利法来作答，注意现场模拟的时候要自然切题。
三、把握备考注意事项，细节决定成败
1.模拟练习非常重要
模拟训练的时候不能只坐一个位子，而是应该A、B、C每个位子都训练一下，有条件的话，最好根据抽签决定自己的答题顺序，这样更加贴近考场实际。结构化小组重点考察一个人的综合素质，一定要多多练习，练熟流程。
2.在点评与应答环节，要注意两个事项
①认真聆听。先根据别人的回答去找到其回答中的亮点和不足，而且必须要多找几点。做好全方位的准备。
②预先研判。是因为在点评和回应阶段其实时间是非常有限的，要预判别人可能提出地问题，这样才能有的放矢。
3.小组合作非常关键
既然是结构化小组，回答时要有全局观，也就是说每个人就都要有合作的意识。在相互点评和应答的时候保持一种友好礼貌的态度，这都是很重要的。即使大家有不同的观点，也一定要在友好讨论的基础上。
总的来说，能够顺利进入国税系统面试的小伙伴，接下来踏踏实实的准备结构化小组面试。未能顺利进面的伙伴儿，还是把接下来的重心放在笔试上。
最后再嘱咐小伙伴儿一点，备考过程中不在于拉长战线，而在于提高备考效率，掌握更多的解题技巧才是关键，多听课，备考更高效，机会是留给有准备的人。加油！！
1、无法申报 2、可能是税务系统出现了技术故障或者是维护升级，导致无法正常申报。 3、建议持续关注税务系统情况，或者联系相关税务部门进行查询与解决。同时也可以采取线下报税方式以保证及时申报。
主要工作：
1、税务会计是进行税务筹划、税金核算和纳税申报的一种会计系统。需要按照税收法规和会计法规的规定核算和监督税款的形成、缴纳。例如应纳税所得额的调整、视同销售收入的认定等等。
2、依法纳税，履行纳税人义务。税务会计要正确进行与税款形成、计算、申报、缴纳有关的会计处理和调整计算，及时、准确地填报有关纳税报表，及时、足额缴纳各种税款，认真执行税务机关的审查意见。
很多人认为，税务局这种单位，一听就需要金融、财会、审计专业的学生。从职位表来看，确实也是这几种专业最受欢迎。
其实总体来看，经济、财政、金融、经贸大专业类别下，还是包括了很多个小类别的，尤其是经济学大类，多达20个专业可报考税务局，还是比较宽松的。
但税务局并不是只招这些专业的学生，像税务综合办公室，也会汉语言文学、新闻学等专业的学生。毕竟每个单位，都需要会写材料的人。
财务管理专业
它是普通高校的本科专业，属于工商管理专业。本专业培养适应现代市场经济需要，具有人文精神、科学素养和诚信，具备经济、管理、法律和财务管理方面的知识和能力，能在财务管理和营利性、非营利性组织从事教学、科研工作的应用型、复合型人才。
财务管理专业
它是普通高校的本科专业，属于工商管理专业。本专业培养适应现代市场经济需要，具有人文精神、科学素养和诚信，具备经济、管理、法律和财务管理方面的知识和能力，能在财务管理和营利性、非营利性组织从事教学、科研工作的应用型、复合型人才。
资产评估专业
本专业培养具有经济、管理、法律、资产评估等方面知识，具有人文精神、科学素养和诚信，能够在政府资产管理部门、土地管理部门或企事业单位、金融证券投资公司、房地产开发机构等从事资产管理和金融税务工作的应用型、复合型专门人才。
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全国税务系统绩效管理作为一项重要的管理工作，对于提升税务部门的运行效率和服务质量具有至关重要的作用。全国税务系统作为国家财政收入的主要来源，其绩效管理不仅影响着国家财政的稳定增长，也直接关系到纳税人的权益保护与税收合规情况。因此，加强全国税务系统绩效管理，既是税务部门自身发展的需要，也是国家经济社会发展的需要。
有效的绩效管理应当立足于确保税务部门的工作目标与国家税收政策保持一致，建立科学合理的考核评价体系，激励税务干部积极履职尽责，提高税收征管水平，推动税收工作的规范化、现代化发展。全国税务系统绩效管理的原则包括公平公正、科学合理、客观公正、效果导向等。
在开展全国税务系统绩效管理过程中，会面临着一系列挑战与问题。其中，如何科学合理地设定绩效目标、建立有效的考核评价体系、激励税务干部积极投入工作、加强数据监测与分析能力等，都是当前需要解决的重要问题。
为了提升全国税务系统绩效管理的效能，应当从以下几个方面进行优化改进：
通过以上措施的实施，将有助于提升全国税务系统的绩效管理水平，推动税务工作的高效发展，为国家经济社会发展做出更大的贡献。
全国税务系统绩效管理的重要性不言而喻，只有加强对绩效管理的重视与实践，才能更好地应对当前复杂多变的税收环境和挑战。期待在全国税务系统绩效管理不断优化的过程中，税收工作能够更加规范高效，实现税收征管的现代化转型。
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
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
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 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";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("序列化文件转换成向量失败！");
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参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
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("生成训练模型失败！");
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("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，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;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，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时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从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);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类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("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。
WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。
2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。
我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。
3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。
在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。
4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。
我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。
