一、职责分工
第七次全国人口普查是一项复杂的系统工程，涉及范围广、参与部门多、技术要求高、工作难度大。市级有关部门和单位在市人普领导小组的统一领导下，要按照职能分工，各负其责、通力协作、密切配合，共同做好人口普查工作。按照各部门和单位的职能，具体分工如下：
市统计局承担市人普办日常工作，具体负责普查的组织实施；负责组织协调各地区、各有关部门开展普查的各项工作。
市委宣传部负责普查的宣传工作，包括网上网下各级各类新闻媒体的统筹安排。
市委统战部、市委台办、市政府外办负责普查中涉及港、澳、台及外籍人员相关政策的协调工作；协助开展港、澳、台及外籍人员普查登记相关工作；负责协调港、澳、台及外籍人员人口数据发布相关工作。
市委网信办负责协调普查大数据应用和互联网有关宣传工作。
市发展改革委负责衔接涉及人口普查与国民经济社会发展总体规划及相关专项规划，以及普查设备保障。
市教委负责组织中小学采取“一堂课”等方式进行普查宣传；负责组织协调高等学校配合做好在校生等人群的普查登记工作；协调各级教育部门提供在校生相关行政记录。
市民族宗教委负责协调民族地区和宗教场所的普查登记工作；督促宗教场所配合做好教职人员普查登记工作。
市公安局负责户口整顿和实有人口清理核查工作，按普查要求提供户籍人口和实有人口基础资料（含港澳台及外国人住宿登记信息）；负责开展普查登记信息与人口登记信息的比对工作；协助配合普查登记阶段相关工作。
市民政局负责行政区划方面的协调配合工作，协调各级民政部门提供死亡火化人员相关行政记录。
市司法局负责监狱人员的普查登记工作。
市财政局负责市级人口普查经费的协调保障工作；协助开展普查物资采购工作。
市人力社保局负责提供社会人才集体户和社会保险人口信息；协调各级人力社保部门开展普查登记信息与参加社保人员行政记录比对工作。
市规划自然资源局负责提供第三次国土调查正式发布的数字化地理影像资料；协助开展普查区域划分和绘图，以及不动产权住房调查工作。
市住房城乡建委负责租住房屋调查、物业服务管理区域内的宣传，协助入户登记工作。
市城市管理局负责协调户外广告设置等宣传工作。
市农业农村委负责协助做好农村地区的普查工作。
市卫生健康委负责开展普查登记信息与卫生健康相关行政记录的比对工作；配合公安、统计部门制定有利于入户登记的相关政策；协调各级卫生健康部门提供住院分娩、出生医学证明、死亡人口等相关行政记录；协助配合普查登记阶段相关工作。
市市场监管局负责协助对个体工商户的宣传工作。
市政府研究室负责市政府领导有关人口普查工作的讲话。
市机关事务局负责协助区县人口普查机构对市管集中住宅区的普查登记工作。
市大数据发展局负责协调人口普查信息化建设项目。
重庆警备区、武警重庆市总队负责按军队有关政策规定开展人口普查工作。
其他有关部门、有关单位要积极支持配合人口普查相关工作，督促、指导本系统做好普查宣传和入户登记等工作。
玉环台办是县级行政机关。因为根据中华人民共和国行政区划，县级行政机关是指县级地方各级人民政府的工作机构，负责实施当地政府的行政管理、公共服务和法律监督等职能。此外，县级行政机关还包括县市区人民法院、人民检察院等机构。因此，玉环台办作为县级行政机关，具有一定的行政职能和管理责任。
台办是国务院处理对台事务的办事机构。其职责任务主要是，负责管理、指导、协调国务院有关部门和省、自治区、直辖市人民政府在经济、科技、文化等方面的涉台事务；对各部门、各地区贯彻执行中央、国务院对台方针、政策，进行督促和检查；组织制订涉台事务的有关政策、规定。
国台办旗下品牌是在促进两岸关系发展和加强交流合作的同时，表达两岸同胞对于和平统一的共同追求。国台办作为负责处理两岸事务的机构，旗下的品牌以推动两岸关系和平发展为基础，致力于促进两岸人民的了解、友谊和交流，为两岸同胞创造更多合作和发展的机会。
国台办旗下品牌致力于构建两岸关系的桥梁，增进两岸人民的互信和友谊。通过各种交流活动、文化交流、教育交流等形式，国台办旗下品牌不仅推动两岸经济合作的发展，也加强了两岸人民的感情纽带，营造了更加和谐的氛围。
国台办旗下品牌一直以来致力于举办各种涉及两岸交流的活动。这些活动涵盖了文化、经济、教育等多个领域，旨在加深两岸同胞之间的交流与了解。
其中，文化交流活动是国台办旗下品牌的一项重要工作。通过举办艺术展览、音乐会、电影节等文化活动，两岸人民可以更好地了解对方的文化传统和现代艺术成果。这不仅有助于促进双方文化产业的发展，还有助于加深两岸人民之间的情感纽带。
经济交流活动也是国台办旗下品牌的重要领域。通过举办经贸论坛、商务洽谈会、投资推介会等活动，两岸企业可以相互了解市场需求、寻求合作机会，推动双方经济合作共赢。国台办旗下品牌还积极引导和支持两岸中小企业的交流与合作，为两岸民营经济发展提供平台和机遇。
教育交流是国台办旗下品牌倡导的重要领域之一。通过举办学术研讨会、学生交流活动、教育展览等形式，促进两岸教育资源的共享和交流。国台办旗下品牌积极支持两岸高校的合作交流，为青年学生提供更多的学习和发展机会。
国台办旗下品牌多年来取得了一系列的成果和亮点，为两岸关系和平发展作出了重要贡献。
首先，国台办旗下品牌在文化交流方面取得了丰硕的成果。通过举办大型文化活动、艺术交流展览等，促进了两岸文化的交流与融合。许多优秀的艺术作品和文化传统得以传承和发扬，架起了两岸文化交流的桥梁。
其次，国台办旗下品牌在经济合作方面取得了显著的成绩。通过搭建经贸平台，促进了两岸企业的合作与交流，推动了双方经济的发展。许多合作项目的成功实施，为两岸经济合作提供了成功的范例。
此外，国台办旗下品牌在教育交流领域也取得了令人瞩目的成果。通过推动两岸高校的合作，创造了更多的互访和交流机会。学生们可以在交流中学习对方的优势，促进双方教育水平的提高。
国台办旗下品牌在过去的努力和成就中，不断推动两岸关系的和平发展和互利合作。展望未来，国台办旗下品牌将继续坚持以和平、稳定、发展的原则，为两岸关系的不断发展贡献力量。
在新的历史时期，国台办旗下品牌将继续加大对两岸交流的支持和推动力度，积极促进两岸同胞的交流和合作。通过举办更多的交流活动、加强两岸文化交流、推动经济合作等多种形式，国台办旗下品牌将不断扩大两岸人民的共同利益和共同命运，努力为两岸同胞创造更加美好的未来。
国台办旗下品牌，携手并进，共创友谊，共谋发展！
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。
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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。
南京天安退保柜台办理
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感谢您阅读本文，希望能为您提供关于凤台办婚宴酒店的相关信息。无论您是准备举办婚宴还是希望了解婚礼策划的相关内容，凤台办婚宴酒店将是您理想的选择。我们致力于为每一对新人打造一个独一无二、难忘的婚礼体验。
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