团中央并没有明文规定团委书记的条件,各行业也不统一.
院（系）团委书记（副书记）任职条件、资格
（一）任职条件
1、具有履行职责所需要的马克思列宁主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想的理论水平，能用马克思主义的立场、观点、方法分析和解决在共青团工作中遇到的实际问题；
2、坚决贯彻执行党的基本路线和各项方针、政策，热爱社会主义高教事业，热爱共青团工作，开拓创新，做出实绩；
3、坚持实事求是，讲实话，办实事，求实效，反对形式主义；
4、有强烈的事业心和责任感，有实践经验，有胜任本岗位的组织能力、文化水平和业务知识；
5、正确行使权力，廉洁勤政，以身作则，艰苦朴素，密切联系群众，自觉接受群众的批评和监督；
6、身体健康。
1、根据公司党委、上级团委的指示、决议精神,积极主动地围绕公司的中心工作,制订团组织建设目标。
2、规划和年度工作计划,并组织实施。
3、发挥共青团组织作为党的助手的作用、青年利益的代表作用和部室行政及其他群众组织的桥梁作用。发展团的组织,倾听青年的呼声,代表和维护青年的利益。
4、及时掌握和预测思想动态及状况,为党支部书记决策提供有关依据。
5、带领青年参与公司民主管理,积极引导青年为公司的两个文明建设服务,发挥青年突击队的作用。
6、定期召开团支部、团员青年会议,布置、检查、总结工作,交流经验。
7、加强对团员青年的思想政治教育,组织青年学文化、学技术,不断提高科学文件技术水平,培育“四有”新人。
8、关心团员青年的工作和生活,帮助解决工作中的困难。
9、向党组织推荐优秀青年作为党的积极分子。
10、组织基层团干部的民主选举,搞好管理工作。
11、完成上级团委交给的其他工作。
12、在上级团委的领导下开展工作,并对其负责。
13、业务上接受团委的指导,并做好与相关单位的协调、联系工作。
14、领导团支部开展工作。
15、搞好部门的协作与配合工作。
16、坚守岗位,遵守纪律。
17、谦虚诚恳,团结同志。
18、礼貌待人,说话和气,热情耐心。
19、保持室内清洁,各种物品定置定位、摆放有序。
20、衣冠整洁,按规定着装和佩带工作标志。
21、思想政治和职业道德
22、坚持科学发展观,拥护党的方针政策,政治上与党中央保持一致,与华电集团党组保持一致,实事求是,密切联系群众,廉洁奉公,遵纪守法。
23、爱岗敬业,团结同志,工作互助,事业心和责任感强,忠于职守,开拓进取。维护公司形象。
24、熟悉思想政治工作理论,掌握党团基础知识。
25、掌握青年心理学理论。
26、掌握团内系统化管理理论及方法。
27、 掌握领导科学理论。
28、 掌握国内共青团工作的信息、动态、经验。
29、掌握调查研究基本理论。 30、掌握国际青年运动的现状及趋势。 31、政策法规知识。熟知《中国共产主义青年团章程》以及党有关共青团工作的方针、政策。 32、指导本公司共青团工作。 33、制订支部年度方针目标,并组织实施。 34、贯彻执行公司团代会各项决议。 35、协调纵横向之间的业务关系。 36、处理本部室青年工作中的问题。 37、处理青年职工中的突发性事件。 38、文化程度:具有中专以上学历或同等文化程度。 39、身体条件:身体健康,没有妨碍本岗位工作的疾病。
团委书记聘书应该包括以下几个方面：首先，应该对被聘用者的个人素质和工作经验进行肯定和赞扬，强调其在团委工作中的优秀表现和贡献；其次，应该明确聘任的职责和任务，包括协助团委主席开展团委工作、组织青年活动、关心团员生活等；最后，应该表达对被聘用者的期望和信任，希望其能够在新的职位上继续保持优秀表现，为团委工作做出更大的贡献。
学校团委书记没有年龄的限制和规定
团委书记是李于雄。李于雄是福建农林大学团委的书记，负责组织和管理学校团委的工作。团委是学校共青团组织的中心领导机构，负责引导和组织学生开展各种团队活动，培养学生的思想道德素质和组织能力。作为团委书记，李于雄在学校团委的工作中发挥着重要的领导和协调作用，致力于推动学生团队建设和发展。
大型企业团委书记年龄一般不超过35周岁，副书记一般不超过32周岁，书记、副书记在岗年龄一般不超过38周岁，班子中30周岁以下的至少有1人；新任团县（市、区）委书记及相应级别的团委书记年龄一般不超过30周岁，副书记年龄一般不超过28周岁，书记、副书记在岗年龄一般不超过33周岁。
团委书记职责
一、在党委和上级团委的领导下，负责团委的全面工作。
二、主持召开团的会议，及时传达党组织和上级团组织的决议和指示。研究、规划共青团的工作并督促检查决议的执行情况。
三、根据团委的工作计划，经常督促并协调各团支部开展工作，组织基层团干部学习党的路线、方针和政策，研究团的工作特点和规律，探讨工作方法和途径，不断提高基层团干部的思想水平和工作能力。 ?
四、经常向党委和上级团组织请示、汇报工作，反映情况，并且和各有关方面取得联系，以争取各方面对共青团工作的支持。 ?
五、了解和反映团员青年的工作、思想和学习等方面的情况，及时研究、积极引导并有针对性地开展思想教育工作，维护他们的合法权益，关心他们的生活，组织开展丰富多彩的文体活动。 ?
六、抓好团的组织建设，组织优秀团员和先进团支部的评选工作，制定并完善团的管理制度。
七、做好新团员的发展和超龄团员离团工作，收缴团费，接转关系，并对违纪团员情况进行调查了解，提出处理意见。 ?
八、接受院党委和上级团委交办的其他工作。 团委副书记协助团委书记工作。
年龄不超过35岁.团委书记岗位工作职责
1. 在上级分管领导的授权范围内开展工作。2. 协助公司党委做好青年职工的思想政治工作，及时掌握、解决青年职工在工作学习中的思想问题，保护和调动青年职工的积极性，做好青年职工队伍的稳定工作，服务企业改革和发展大局。3. 组织各单位开展争创“青年文明号”等活动，提高青年职工优质服务和文明服务意识，促进青年成长与成才，推进企业技术进步，改善企业经营管理，提高经济效益。4. 负责年度优秀团员和团干部评选的组织实施工作。搞好团的组织发展工作，做好推优入党工作，为党培养后备军。5. 负责管理和使用团的活动经费，组织和开展适合青年特点的文娱、体育等活动，活跃职工生活。6. 协助各级党组织选配、管理、考核团干部，对各二级单位团委负责人进行监督，通过多种途径培训团的干部，提高团干部的素质，增强团组织的凝聚力和战斗力。7. 了解和反映青年职工意愿，维护青年的合法权益，督促团员履行义务，保证团员行使权利。8. 完成上级领导交办的其它工作。
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。
