一、党务工作的概念。
党务工作是个广泛的概念，通常情况下，我们把党的组织工作、宣传工作、纪律检查工作等各项内部的事务性和业务性工作统称为党务工作。实际工作中，党务工作就是围绕党的建设而进行的一系列具体的党内管理活动。比如，发展党员工作、党员教育工作、党员管理工作、党的纪律检查工作、党内监督工作、党的组织宣传工作。
二、党务工作与党的工作、党的领导、党的建设之关系。
党务工作与党的工作、党的领导、党的建设有联系，又有不同。
党的工作，是外延最大的概念，它是指党所从事的全部活动，除包括党的领导、党的建设和党务工作以外，还包括党的思想政治工作、群众工作、军事工作、经济工作、文化工作以及处理与外国政党关系的外事工作等。当然包括党务工作的全部，而党务工作是党的工作的一小部分。
党的领导，是从党在中国特色社会主义建设的地位讲的，是指党对经济建设、政治建设、文化建设、社会建设、生态文明建设的领导。在党的领导下，从事党务工作，而党务工作又是为了党的更好领导服务的。
党的建设是指党为保持和发展党的先进性、做到执政并长期执政而从事的一系列自我完善的活动，不仅包括党务工作，还包括党的思想建设、政治建设、组织建设、作风建设和党风廉政建设等。党务工作是党的建设的过程，党的建设是党务工作的主要内容。两者联系紧密，离开党的建设，就不存在党务工作，党务工作就是围绕党的建设展开的。
服务中心，建设队伍，是新时期党务工的根本职责和核心。
紧紧围绕和服务党领导的伟大事业，按照党的政治路线来进行，围绕党的中心工作来展开，朝着党的建设总目标来加强。
为党和国家的中心工作服务，紧密结合本部门的工作任务和实际来进行。是机关党的建设全部工作的出发点和落脚点。也是衡量和检机关党建工作成效的根本标准。
党务工作的重要性
（1）加强党务工作是落实党的建设任务的重要保证。党务工作作为党的建设的重要组成部分，作为党的任务贯彻落实的重要环节，是不可或缺、不能削弱的，也是不能软弱无力的，唯有坚强的党务工作才能使党的各项工作真正落实。
（2）加强党务工作是促进党建工作健康发展的有效途径。党务工作水平和状况，对于党的整个肌体的健康有效运作关系极大，唯有健全有效的党务工作，才能使我们党的肌体有强大的生命力，既能胜任愉快地完成面临的历史任务，又能有条不紊地进行新的探索和改进。
（3）加强党务工作，有利于增强党的执政能力。强党务工作，就能使我们全面加强和改进党的建设，使党的执政方略更加完善，执政体制更加健全，执政方式更加科学、执政基础更加巩固，执政能力更加高强。
（4）加强常务工作，有利于加强党的先进性建设（略）
（5）加强党务工作，有利于预防和惩治腐败现象，调动积极因素，增强党的战斗力和保持党的先进性。加强党务工作，有利于使党内生活规范化、制度化，使党的工作正常秩序具有权威性、可操作性和经常性。这样，就有利于调动积极因素防止、抑制、转化消极因素，从而对增强党的战斗力和保持党的先进性发挥积极作用。
党务工作内容
(1)思想建设工作：制定理论学习计划，并组织监督、检查、和落实。组织党委中心组学习，做好各级党委(党支部)的学习和工作落实。开展党员、干部的教育、培训和学习， 提高党员干部理论、道德、思想意识的修养。
(2)组织建设工作：集团各级党组织、各级领导班自身建设，推进党内民主集中制，组织党内民主生活会。后备干部的培养与管理。党员的培养、发展、党组织关系的转移工作。做好老干部工作。
(3)干部管理工作：党的组织生活、组织关系、党员的党籍、党龄以及党费的管理;党内的干部表彰和纪律处分;党内统计工作。干部的档案管理，集团本部干部及集团所属处级干部的调配、考察考核管理。
(4)工作作风建设：贯彻实施党的理论联系实际、密切联系群众、批评与自我批评的“三大作风”。组织、指导和监督党的民主生活会和民主评议。各级主要领导的收入统计及政审工作。领导干部的联系点的检查、监督、落实工作。遵守党纪、党规、落实集团规定的监督、检查。
(5)制度建设工作：各级党委的议事、决策学制度，党的组织生活制度，党的监督检查制度，党员干部及后备干部的学习、教育、培训制度。党风廉政制度，干部考核管理制度。
大家好，我是一名从业多年的博主和写手，擅长撰写各类文章和博客。今天我想分享的主题是党务工作培训心得。
党务工作是党的重要组成部分，对于推动党建工作、凝聚党员力量至关重要。然而，在日常工作中，我们可能会遇到一些问题，特别是对于新加入党组织的成员来说，对党务工作的理解和实践可能还相对不足。因此，党务工作培训显得尤为重要。
在最近一次的党务工作培训中，我受益匪浅。以下是我从中学到的一些重要经验和心得。
通过这次党务工作培训，我不仅加深了对党的基本理论和指导方针的理解，也提升了自己在党务工作中的实践能力。我相信，这些积极的变化将对我的工作产生积极影响。
培训不仅仅是为了学习知识，更重要的是将所学知识转化为行动。作为一名党务工作者，我将积极应用所学，为组织和党员服务，为党的事业贡献自己的力量。
在今后的工作中，我将不断努力学习和提升自己，为党务工作做出更大的贡献。希望通过我的努力和奉献，能够为党的事业发展和党员队伍建设做出一份力所能及的贡献。
谢谢大家阅读我的党务工作培训心得分享，希望能对大家有所帮助。
党务工作总结是对党在一定时期内党务工作进行全面、系统、客观分析和总结，旨在总结经验、挖掘问题、提出对策，以进一步推动党的建设和工作的发展。党务工作总结是党内干部必须具备的一项重要能力，是不断提高党的建设和工作水平的重要手段之一。
党务工作总结对于党的建设和工作的发展具有重要意义。
1. 总结经验教训
通过党务工作总结，可以深入分析和总结一定时期内党建工作的经验教训。总结成功经验可以为今后的工作提供借鉴和参考，总结失误教训可以警示和纠正今后的工作中可能出现的问题。只有经过党务工作总结，才能真正从实践中摸索出一条适合党建工作的正确发展道路。
2. 发现问题隐患
党务工作总结可以通过对党的建设和工作进行全面、客观的分析，发现存在的问题和隐患。只有真正查找和找出问题，才能加以解决和改进，避免问题积累和越来越大。
3. 提出对策建议
通过对党务工作的总结，可以深入研究各种问题，提出切实可行的对策建议。这些对策建议能够为党的建设和工作提供指导，为今后工作的开展提供方向。
党务工作总结需要注意以下几个要点：
1. 全面客观
党务工作总结要全面、客观地总结党的各项工作。不能只看好的方面，也不能只看坏的方面。只有全面客观地总结，才能准确把握事物的实质和规律。
2. 数据支撑
党务工作总结需要有充分的数据支撑。通过数据的分析和展示，可以更直观地呈现工作的成果和问题。数据也是党务工作总结具有客观性和权威性的重要依据。
3. 归纳总结
党务工作总结需要进行归纳总结，提炼出工作的重点和亮点。只有经过归纳总结，才能更清晰地传达工作的主旨和核心内容。
4. 问题导向
党务工作总结应该以问题为导向，找出存在的问题并提出解决方案。只有解决问题，工作才能得到进一步改进和提高。
5. 目标导向
党务工作总结应该以实现党的目标为导向。要清楚地明确工作的目标，总结工作是否达到或者超过了预期目标，为今后的工作制定更明确的目标和计划。
党务工作总结的步骤可以分为以下几个方面：
1. 收集材料
党务工作总结需要搜集相关的资料和数据，对工作的方方面面进行全面了解。
2. 开展分析
党务工作总结要进行充分的分析，对工作的成果、问题、原因等进行深入研究。
3. 归纳总结
在充分分析的基础上，对工作进行归纳总结，提炼出关键的亮点、问题和对策建议。
4. 撰写总结报告
撰写党务工作总结报告是总结工作的重要环节。总结报告要准确、清晰地表达工作的情况、问题和对策建议。
5. 审批发布
完成总结报告后，需要经过相关领导的审批，最后予以发布。
总之，党务工作总结是党的建设和工作不可或缺的重要环节。只有通过党务工作总结，才能不断提高党建工作的质量和水平，更好地履行党的使命和责任。
党务工作计划是指为了促进党组织的稳定发展和提升党员素质，制定的一系列具体、可操作的工作安排。党务工作计划对于党组织的发展具有重要意义，能够推动党的事业不断前进，增强党的团结和凝聚力。
党务工作计划对于党组织来说至关重要。首先，它能够确保党的事业按部就班地进行。计划中的具体任务和时间节点可以帮助组织成员明确目标，并有条不紊地完成各项工作。其次，党务工作计划能够提高党组织的执行力。通过有计划地制定和实施工作，能够在组织内形成一种严谨、高效的工作态度，使得党组织的各项任务更好地落地。最后，党务工作计划能够加强党组织的内部凝聚力。通过组织成员共同参与计划制定和实施，可以增强成员之间的沟通和协作，提升组织整体效能。
制定党务工作计划要遵循一定的步骤，下面是一个常见的实施流程：
制定和执行党务工作计划需要注意以下几个方面：
总之，党务工作计划是党组织稳定发展和党员素质提升的重要保障。制定和执行党务工作计划需要在明确目标的基础上，分解任务、明确责任、加强沟通和协作，并及时进行调整和总结。通过科学有效的计划制定和实施，党组织的工作将会更有条理，党的事业也将会不断取得新的成就。
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。
这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计，最好能够了解模电和数电相关的知识更好，还有能够会做操作系统，简单的有ucos，freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。
