北京市公安局部分单位因工作需要
搬迁至新的办公地点
具体如下
石景山分局户政办公大厅
搬迁至石景山区政务服务中心
二、办公地址：
石景山区实兴大街30号院17号楼1层政务服务
三、办公时间：
工作日：9:00-12:00 14:00-17:00
四、交通方式：
（一）地铁路线：
1、六号线杨庄站 步行至 苹果园北站（663或958路）至西井路 公交站，下车步行474米
2、六号线杨庄站 步行至 苹果园小区 公交站，乘坐972路，至西井路 公交站，下车步行474米
3、六号线杨庄站 步行至 苹果园东 公交站，乘坐932路 至西黄村北站 公交站，下车步行732米
（二）公交路线：
1、399路（外环）实兴大街 公交站 步行174米
2、663或958路 西井路 公交站，下车步行474米
3、318路 西黄村北站 公交站，下车步行732米
咨询电话：010-88788336
作为求职者，参加面试是我们找工作过程中最重要的一环。面试是与用人单位接触的第一次机会，而且是展示个人能力和技能的最佳舞台。对于计算机行业的求职者来说，参加北京开科唯识的面试尤为重要。在本篇文章中，我们将深入解析北京开科唯识面试中的一些常见面试题，希望能够帮助大家更好地应对面试的挑战。
开科唯识是一家北京知名的科技公司，专注于人工智能和机器学习领域的研发与应用。该公司以其高效的团队和创新的技术闻名于业界。在面试中，被问到这个问题时，我们应该简要介绍开科唯识的核心业务和技术特点，并强调其在人工智能领域的领先地位。
在回答这个问题时，我们应该突出自己在人工智能领域的实际项目经验和相关的技术技能。可以讲述自己针对某一具体问题所设计的智能算法、深度学习模型或者应用程序，并且重点强调这些经验和技能如何与开科唯识的需求相互匹配。
机器学习是人工智能的一个分支，它通过计算机对大量数据进行分析和学习，从而让机器可以自主的进行决策和预测。机器学习的核心在于构建模型，通过对已有数据的学习，实现对未知数据的预测。面试官可能会进一步提问机器学习的常见算法和技术应用，所以我们需要对机器学习的基本原理和常见算法有一定的了解。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型。它由大量的人工神经元节点组成，并通过节点之间的连接和权重来模拟信息的传递和处理过程。神经网络可以通过对大量样本的学习，自动提取特征并完成分类、预测等任务。在解释神经网络时，我们可以举一些实际应用的例子，以便更好地展示自己的理解和应用能力。
在面试中，面试官通常会关注我们在实际项目中遇到的挑战和困难，以及我们是如何解决问题的。我们可以从技术、团队协作和时间管理等方面，结合具体项目，详细阐述遇到的问题和解决方案。同时，我们还需要强调自己的思考过程和创新能力，以展现出自己的优势。
在回答这个问题时，我们可以结合开科唯识在人工智能领域的技术积累、团队实力和市场前景等方面，给出个人的观点和评价。可以从市场需求不断增加、技术持续创新、公司潜力巨大等方面进行评价，以展现自己对开科唯识的充分了解和专业见解。
在机器学习项目中，我们的工作职责可能包括数据清洗和预处理、特征工程、模型选择和调优等多个方面。面试官想要了解我们在项目中具体承担的角色和工作内容，所以我们需要详细描述自己在每个阶段所做的工作，并强调自己的贡献和成果。
北京开科唯识是一家在人工智能领域颇有影响力的公司，参加其面试是一次很好的机会。通过深入了解常见的面试题，我们可以更好地准备自己，提高面试的成功率。在面试过程中，我们要保持自信、冷静并清晰地表达自己的观点。相信通过良好的准备和积极的心态，我们一定能够在北京开科唯识的面试中脱颖而出！
东奥志愿者的面试主要是包括奥运的基本知识，还有一些赛场李杰方面的知识的面试。
A：经公安机关审批
一、离休、退休人员夫妻投靠进京入非农业户口
(一)受理条件
1.干部男满60周岁，女满55周岁;
工人男满55周岁，女满50周岁;
2.特殊工种，男满50周岁，女满45周岁;
3.在外省市工作，且已达到离、退休年龄，并办理了离、退休手续;
4.随迁子女应系18周岁以下未成年子女,且符合本市计划生育政策;系独生子女的年龄不能超过25周岁，且未婚、未就业(独生子女指原配夫妻婚后生育的子女)。
大家好，我是博客作者王小明。今天我为大家带来了关于北京环球影城官网面试题目的详细介绍。
北京环球影城官网面试题目是指在申请北京环球影城官方网站工作岗位时，面试官会提出的问题。这些问题旨在了解应聘者的专业知识、工作经验和解决问题的能力。不同岗位的面试题目会有所不同，但都是为了评估应聘者的能力和适应性。
下面是一些常见的北京环球影城官网面试题目，供大家参考：
准备北京环球影城官网面试题目非常重要，可以帮助应聘者在面试中展现出优秀的能力和素质。以下是一些建议：
在北京环球影城官网的面试中，脱颖而出的关键在于展示出自己的独特优势和能力。
以下是一些建议：
总之，准备充分、展示自己的专业能力和积极态度，是成功应对北京环球影城官网面试的关键。希望以上的建议对你有所帮助！祝你面试成功！
副科级。河北省公安厅厅长和保定市市长是正厅级（如果不兼任省委常委的话）。北市区区长和保定市公安局局长，是正处级。北市区公安局局长，是正科级。北市区公安局副科长，是副科级。
北京夫妻投靠落户公安局要审核投靠人符不符合北京夫妻投靠的相关规定，各种条件都符合了才能投靠。
答：一般由主任科员担任。科长属正科级领导，在公务员中泛指主任科员。
公安网分为内网和外网。内网只有公安机关工作人员可以浏览。
普通公民只能浏览公安部及其下属公安局网站。如，公安部的官方网站为http://www.mps.gov.cn。在公安系统查询个人信息：1,支付宝首页打开市民中心。2在市民中心办事大厅里，选择公安交管，然后点击个人信息查询。3仔细阅读公安系统的查询须知，然后点击同意。4.输入个人信息查询的申请信息，点击提交就可以了，结果会在几个工作日内发到你的邮箱。
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());
}
}
