体育老师的考取流程是：
1、在当地教育局报名；
2、在指定地点参加体育老师的考试；
3、考试合格即可。
体育老师的报考条件是：
1、大专及以上学历，年满18周岁且未达到国家法定的退休年龄；
2、普通话水平达到二级乙等及以上标准；
3、具有良好的身体素质和心理素质。
体育老师的职责是：
1、上好体育课，努力提高教学质量；
2、组织早操、课间操、课外体育活动，积极推行国家体育锻炼标准，做好运动队的训练和体育竞赛活动；
3、对学生要热情、耐心、严格要求，全面关心学生的成长。
事业单位考试通常会分省、市、县三级统考，另外各个事业单位也会不定期的组织单独的考试；对于事业单位统考来说，一般是由各级的考试院自己出题或者是购买专业出题机构的题目，试卷的批阅一般是直接的电脑阅卷，不同地区的人来完成。
省级的考试出现原题的可能性较小，市级和县级很大一部分会出现原题。事业单位在发布招聘公告的时候都会发布考试大纲，考试的重点都是依据考纲来出的，可以提前看下考试大纲，以方便复习。
习题一
1. 题目：400米耐久跑
2. 要求：
（1）安排跑的专项准备活动；
（2）设计两种以上的练习方法；
（3）教学中有纠错环节。
习题二
1. 题目：排球正面双手垫球
2. 内容：
3. 要求：
（1）设计一节教学；
（2）十分钟内讲完；
（3）排球正面双手垫球的两种辅助练习的方法。
公务员招考是许多人理想的职业选择，而面试是公务员招考中至关重要的环节。一份出色的面试表现可以成为脱颖而出的关键。在面试中，面试官可能会问到许多不同类型的问题。接下来，我们将解析一些常见的公务员招考面试题目，并提供备考技巧。
个人介绍是面试中第一个被问到的问题，也是展示自己的第一步。在回答时，应简明扼要地介绍个人背景和求职动机，突出与公务员工作相关的经历和能力。
在公务员招考中，面试官常常会涉及国家政策相关的问题，以考察考生对国家大政方针的了解程度。备考时，考生应关注当前社会热点，掌握国家政策的最新动态，并深入了解相关政策的背景、重点以及对国家和社会的影响。
公务员招考面试中，常识问题是必不可少的一部分。这些问题涉及各个领域，涵盖面广。备考时，学习理解国内外重要事件、科技发展、文化历史、地理知识等常识，可以提高应试的整体素质。
公务员招考面试也会考察考生对具体职位的理论知识和专业能力。备考时，考生应针对自己报考的职位，系统学习相关理论知识，了解国内外最新研究成果，并能够灵活运用到实际问题的解决中。
公务员招考面试是一个全面考察考生综合素质和能力的环节。通过充分准备，学习相关知识，掌握面试技巧，相信每个人都能在面试中发挥出色，并实现自己的公务员梦想。
感谢您阅读本文，相信通过本文的解析和备考技巧，您能够更好地应对公务员招考面试，取得优异的成绩！
想要成为一名合格的体育教师，首先需要通过相应的招考考试。体育教师招考考试题通常涵盖了体育教学知识、体育训练方法、运动科学等多个领域。
备战体育教师招考考试，首先需要系统学习相关知识，并且要深入了解各种体育训练方法、运动心理学、健康管理等内容。此外，针对招考考试的题型和知识点，有针对性地进行练习和模拟考试，加强对知识点的掌握和对题型的熟悉。
体育教师招考考试常见的题型包括选择题、填空题、解答题等。内容涉及体育理论与实践相结合，考查考生对体育学科知识的掌握和教学能力的综合运用。
在备战考试的过程中，除了系统学习和强化练习外，也要注意考试应试技巧。比如，仔细审题，合理安排答题时间，注意排版和书写工整等，这些技巧对于提高答题效率和准确度都有很大的帮助。
在考试中，保持镇定和自信也非常重要，只有在放松的状态下才能充分发挥自己的水平。
通过本文的介绍，相信大家对于体育教师招考考试的备战有了更清晰的认识。合理的备考策略和科学的备考方法对于顺利通过考试至关重要。最后，祝愿各位考生能够取得优异的成绩，实现自己的职业梦想。
感谢您阅读本文，希望本文对您备战体育教师招考考试提供了帮助。
具体如下：
1、活动是生活的基础!——歌德
2、坚持数年，必有好处。——
3、身体教育和知识教育之间必须保持平衡。体育应造就体格健壮的勇士，并且使健全的精神寓于健全的体格。——柏拉图
4、经常的体育锻炼，不仅能发展身体的美和动作的和谐，而且能形成人的性格，锻炼意志力。—— 苏霍姆林斯基
5、殊不知有健全之身体，始有健全之精神;若身体柔弱，则思想精神何由发达，或曰，非困苦其身体，则精神不能自由。然所谓困苦者，乃锻炼之谓，非使之柔弱以自苦也。——蔡元培
6、人的思想是了不起的，只要专注于某一项事业，就一定会做出使自己吃惊的成绩来。——马克吐 温
7、运动太多和太少，同样的损伤体力;饮食过多与过少，同样的损伤健康;唯有适度可以产生增进保持体力和健康。——亚里士多德
8、教育上的秘诀，便是使身心两种锻炼可以互相调剂。——卢棱
9、跑步是你的本能，这不是说你能跑的有多快，而是说不跑你会不自在。——乐跑着
10、我们力求使学生深信，由于经常的体育锻炼，不仅能发展身体的美和动作的和谐，而且能形成人的性格，锻炼意志力。——苏霍姆林斯基
《身体教育学》从身体与大脑的关系、身体与道德的关系、身体与艺术的关系、身体与劳动的关系等方面展开论述，使我们重新认识身体与教育的关系，力图借助“身体教育学”这个新概念，以整体的观念来落实立德树人根本任务，推动德智体美劳全面发展。
第二本要推荐的书籍是《体育创业与创新》
推荐理由：《体育创业与创新》极具国际化视野，凸显了全球化体育市场创新的现状，内容丰富、生动有趣、涵盖了有关体育创业与创新的方方面面，在当代管理研究的语境下提出了体育创业与创新这一议题。作为体育教师需要与时俱进，及时了解当下专业动态发展，对自身的能力素养的提升也有帮助。通过创新思维的交流，能给自己教学的思路有新的启发。
作为一名备战公务员招考面试的考生，面试时常见的问题是什么？面试官都会问些什么内容呢？下面就为大家详细介绍一下公务员招考面试最常见的题目：
在面试开始的阶段，面试官通常会问及考生的个人基本情况，包括**姓名**、家庭成员情况、**教育背景**等。因此，考生需要提前准备好对这些问题的回答，以展现自己的**条理性**和**清晰度**。
面试官可能会询问考生的工作经历、**社会实践经历**以及个人的**专业技能**。考生应准备充分，突出自己的**特长**与**成就**，展现出自己的**综合能力**和**价值观**。
公务员面试往往会涉及到**政治理论**和**社会热点问题**。考生需要关注最新的社会热点事件，了解国家政策，对**国情**、**时事**有一定的了解，并能清晰地表达自己的看法。
面试官可能会问及考生对公共事业的看法和对未来职业规划。考生需要展现出对**公共管理**、**行政**、**公益事业**等方面的了解，并能阐述自己对未来工作的**期许**和**规划**。
总的来说，备战公务员招考面试，考生需要对**个人基本情况**、**个人经历与成就**、**政治理论和当前热点问题**、**公共事业与职业规划**等方面作全面准备，以保证在面试中能够从容应对各种问题。
希望以上内容能为你在公务员招考面试中提供一些帮助，祝你面试顺利!
首先你得赶上招聘，并且是编制考试，招聘体育教师。
其次，现在体育教师对于专业、学历甚至是经验都有要求，教师资格证都是必须的
再次，根据考试内容是公基、教基或者学科等。成绩得过关，毕竟现在是考试，是分名次的
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());
}
}
