政务内网是党政机关办公业务网络，与国际互联网物理隔离，主要满足各级政务部门内部办公、管理、协调、监督和决策的需要，同时满足副省级以上政务部门的特殊办公需要。
政务专网是党政机关的非涉密内部办公网，主要用于机关非涉密公文、信息的传递和业务流转，它与外网之间不是通过传统的防火墙来隔离
政务外网是政府对外服务的业务专网，与国际互联网通过防火墙逻辑隔离，主要用于机关访问国际互联网，发布政府公开信息，受理、反馈公众请求和运行安全级别不需要在政务专网运营的业务
在现代社会中，政府机关的形象与服务质量直接影响着公众对政府的信任和满意度。因此，政务服务培训和政务礼仪的提升变得至关重要。
政务服务培训是一项旨在提升政府机关工作人员服务技能和素养的培训活动。通过系统的培训，政府工作人员可以更好地与公众沟通、提供高效的服务，创造一个更加友善和专业的办公环境。
政务礼仪是政府工作人员在工作场合中应该遵守的一系列规范和行为准则。具备良好的政务礼仪不仅能够体现政府机关的形象和文化，还能有效提升公众对政府的信任度。
首先，政务礼仪是政府机关工作人员必备的基本素养。作为公共事务领域的代表，政府工作人员应该具备良好的修养，以更好地履行职责。通过政务礼仪的规范培训，工作人员可以更加自信地应对各种工作场合，充分展现自己的能力和素质。
其次，政务礼仪能够提升政府机关的公信力。政府机关作为权力机构，其形象直接关系着公众对政府的认同和信赖。一个讲礼仪、有修养的政府工作人员能够给公众留下良好的第一印象，从而增强公众的信任感。
政务服务培训的内容主要包括以下几个方面：
政务服务培训可以采用多种方法进行，如培训课程、研讨会、模拟演练等。这些方法都能够通过实践和反思，帮助政府工作人员逐步提升服务水平。
经过有效的政务服务培训，政府机关将产生以下几个积极影响和成效：
政务服务培训和政务礼仪的提升对政府机关工作人员和公众来说，都具有重要的意义。
政务服务培训能够帮助政府工作人员提升服务技能，更好地满足公众需求，提升工作效率；而政务礼仪的规范与执行则能够塑造政府机关良好的形象，增强公众对政府的信任。
因此，政府机关应高度重视政务服务培训，为工作人员提供良好的培训机会和环境，进一步提升政务服务水平和政府形象。
构建线上的元宇宙办件大厅，群众通过虚拟现实终端进行线上访问，在虚拟大厅场景中进行相关事项业务办理，完成整个线上办件流程，足不出户体验。元宇宙线上虚拟办件大厅作为政务服务的新形式和新平台，提供立体化、多元化的展示和体验方式，为政务服务提供了更为便利、高效的渠道和方式。
一、元宇宙线上虚拟办件大厅的定义和特点
元宇宙线上虚拟办件大厅是指利用元宇宙技术搭建的一个全新的政务服务平台。与传统的政务服务方式相比，元宇宙线上虚拟办件大厅采用立体化、多元化的展示方式，提供政务服务的全流程展现，概览政务展厅的设计形式，推动政务服务的数字化、信息化和智能化。与传统的政务服务方式相比，元宇宙政务服务展厅具有以下特点：
1、立体化：
元宇宙线上虚拟办件大厅可以通过虚拟现实技术将政务服务场景还原到虚拟空间中，让用户在虚拟空间中感受到真实的政务服务场景，具有更好的沉浸感。
2、多元化：
元宇宙线上虚拟办件大厅可以通过多种媒介形式展示政务服务内容，包括文字、图片、音频、视频等交互模式，可以让用户更好的沉浸式体验。
3、便利性：
元宇宙线上虚拟办件大厅可以查看政务服务的在线办理、流程查询、服务评价等展台，让用户足不出户了解政务展厅包涵的项目，做到不错跑，不浪费时间。
二、元宇宙线上虚拟办件大厅的优势和意义
1. 提高政务服务的效率和便利性：元宇宙线上虚拟办件大厅可以在线查看政务服务的在线办理、流程查询、服务评价等展位位置，用户无需到现场，就可以了解展厅内部构造，满足用户需求，做到不乱跑、不错跑。
2. 促进政务服务的数字化、信息化和智能化：元宇宙线上虚拟办件大厅采用多种技术手段，包括虚拟现实技术、人工智能技术、大数据技术等，促进政务服务的数字化、信息化和智能化，具有交互作用，点击案例查看视频或图片。
三、元宇宙线上虚拟办件大厅的前景
1、在政务服务方面，元宇宙线上虚拟办件大厅可以整合各类政务服务资源，提供全方位、全过程、全要素的政务服务。同时，也可以为政务机构提供更为便利、高效的服务渠道和方式，提高政务机构的服务水平和满意度。
2、元宇宙线上虚拟办件大厅可以与城市智能化建设相结合，为城市居民提供更加便捷、高效的公共服务。通过与城市公共设施、交通运输、环境保护等方面的智能化建设相结合，可以实现城市资源的优化配置、城市管理的精细化管理、城市公共服务的智能化提升等。
3、元宇宙线上虚拟办件大厅可以与数字经济相结合，为数字经济的发展提供有力的支持和保障。通过整合各类数字经济资源和政府服务资源，可以促进数字经济的快速发展，提高数字经济的创新能力和核心竞争力。
4、元宇宙政务服务展厅具有立体化、互动性强、数字化、信息化和智能化等多种特点和优势，可以为政务服务的升级和转型提供有力的支持和保障。未来，元宇宙线上虚拟办件大厅将逐渐成为政务服务的主流形式和平台，推动政务服务的数字化、信息化和智能化发展，为建设数字中国、数字世界提供有力支撑。以政务大厅综合服务窗口为依托，立足企业和群众实际需求，构建“前台综合受理、后台分类审批、统一窗口出件”的服务模式。以办成“—件事为目标。（说明：本文来源网络，如涉及版权问题，请联系官网电话删除）
内网是用私有IP地址!
内网一般是相关公务员登陆操作的工作平台
私有IP地址范围是:
10.0.0.0~10.255.255.255,172.16.0.0~172.31.255.255,192.168.0.0~192.168.255.255
记住这些范围的私有地址都不能在公网上用,只能在局域网上用,然后用路由器地址转换映射成公网出去!!
外网一般是指公有地址,可以在外部网络游走!
外网指公众可以访问的部分.
有A类,B类,C类,D类,E类:
A类地址范围：1.0.0.1---126.255.255.254(除10.0.0.0~10.255.255.255网段外)
B类地址范围：128.0.0.1---191.255.255.254
C类地址范围：192.0.0.1---223.255.255.254(除192.168.0.0~192.168.255.255网段外)
D类地址不分网络地址和主机地址，它的第1个字节的前四位固定为1110.
D类地址范围：224.0.0.1---239.255.255.254
E类地址不分网络地址和主机地址，它的第1个字节的前五位固定为11110.
E类地址范围：240.0.0.1---247.255.255.254
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。
俺一个专门做政务微博拓展的新浪人来说说。
不知道是哪个地级市，所以泛泛而谈。
政务微博需要明白的第一个问题是：网友为什么要关注你？
答案无非是：能够在一些事情上得到帮助，解决问题，同时在一些重大情况下能够第一时间看到政府的态度。
我经常和我拓展的政务微博机构讲微博要短，要亲切，于我有关并对我产生价值，我才愿意主动关注你。
而反观题主设定的现有定位：介绍政协知识的、各处拔来的文史资料、过年期间推一些养生文章，对于广大网友来说吸引力非常低。前两者是给给领导看的，偶尔发发还可，但作为微博的主要内容，可读性就很低了。后面的养生文章就更无语了，微博上很多养生文章都存在各种谬误，每个专家说的都不太一样，所以更是算了吧。
无论是什么微博，有几点基础建议
1，设立栏目，把微博定位成一本杂志，对于网友搜索，和自己总结工作都简单很多。
2，语言生动，说白了就是管腔的不要不要。至于生动到哪种地步，就要看领导的接受能力和管理员的语言掌控能力了。
3，图片和视频的选择。一张好的图片和和视频都会大大提高阅读量。从而迎来更多转发评论。
4，粉丝不是一切，现在的微博早已过了粉丝定输赢的阶段。你有一个姚晨做粉丝，强过几十万的僵尸粉，粉丝质量才能决定微博。尽量给领导渗透这个概念，要不然日子不好过。
那我们再来探讨政协的职责，问题中已经说的非常清楚包括：政治协商、民主监督、参政议政。政务微博的主要工作也应该围绕这几点开展。
政协最重要的也就是两会，委员提案。
1，提案征集与讨论。听本地网友有没有诉求。微博作为一个互动媒体，如果还是想和传统媒体一样只是告诉大家你做了什么，而不考虑大家对于这些事的意见表达，那就开的没有意义了。
2，提案完成后的情况跟进。同时再次强化提案的作用，和监督的态度。
3，经常和上级发布，同城发布，几其他政协发布互动，多转发他们的内容，同时自己有好的内容的时候也让他们帮忙转发下。这就是所谓的矩阵效应。
4，多使用新浪本身产品，题主提到的微博直播，是不是用了新浪本身的微直播产品，而上文提到的提案互动也有微访谈可以使用，同时有些线下活动，同城，大屏幕都给招呼上，开始效果不一样的会想的这么好，但在当地就会引起其他媒体注意。同时这些产品都能够独立形成页面，在做年终总结的时候非常方便。
5，从人下手。微博的主导还是人，就如同政协的主导是委员一样。微博可以从委员着手，发一发他们的趣事，成功经验，同时很重要的是这些委员如果有佼佼者，游说他们个人开通微博，也是个不错的办法。个人的经验是从艺术家着手，书画家，歌唱家什么的。
6，针对地方特色，介绍自己。以上说的更多是针对本地的网友，而如果恰好题主在的地方是一个地方特色极为鲜明的地方，那做个栏目介绍这个地方，效果也是不错的。
7，关注几个做的好的政务微博，比如江宁公安在线，比如上海发布，看看大家都在怎么做。而新浪每月都会有政务微博报告，也会搜集各地的优秀案例。
切记你的微博是政务微博，不是健康讲堂，不是心灵鸡汤，不是新闻复制机。
以上简单说说，题主愿意做好它的心，实在弥足珍贵。希望政务微博再2014年策马扬鞭，年底的颁奖能看到题主身影。
1.负责区域大客户/行业客户管理系统销售拓展工作，并完成销售流程；
2.维护关键客户关系，与客户决策者保持良好的沟通；
3.管理并带领团队完成完成年度销售任务。
