是的省直公积金和市直公积金的区别一、定义不同省直公积金是指省直各单位、中央单位、部属、省属大专院校及其所属单位住房公积金和其他住房资金。
市直公积金主要是市行政区域内。
二、购买者不同省公积金一般是铁路单位，国家机关单位买的，一般的企业都是买市公积金。
三、可用地点不同省公积金可以全省内用，市公积金只能再市内用的。
四、还贷方式不同贷款为组合贷款，省公积金的话，可以先还商业贷款的部分，再还公积金贷款的部分。
市公积金，则需按定的比例同时还，可能年限会比较长。
五、占的比例不同省公积金和市公积金在贷款额度上会有一定的差别，一般来说，市公积金可占70%，省公积金则占50%。
申论考试作为中国公务员考试中的重要组成部分，是考查考生综合运用知识、分析问题和解决问题能力的重要环节。省直申论范文是考生备考时的重要参考资料之一，通过学习范文可以更好地了解文章结构、内容安排以及论证思路，从而提升自己的写作水平和应试能力。
在备战省直申论考试时，了解并掌握一定的范文是必不可少的。以下是一篇优秀的省直申论范文示例，供考生参考：
题目： 生态环境保护与经济发展之间的关系
导语： 当今社会，人们对生态环境保护与经济发展之间的关系越来越重视。保护生态环境不仅是维护我们共同的家园，更是可持续发展的重要基础。而如何在保护生态环境的同时实现经济稳定增长，是一个亟待解决的问题。
正文：
首先，生态环境保护与经济发展之间并不是对立的关系，而是相辅相成、相互促进的关系。生态环境的恶化不仅影响人们的生活质量，还会对经济发展造成严重影响。因此，保护生态环境是为了实现经济可持续发展的基础。
其次，经济发展与生态环境保护可以实现良性循环。比如发展清洁能源技术不仅可以提升环境质量，还可以创造就业机会和推动经济增长；加强环境保护意识，推动绿色消费也有利于扩大市场规模，促进经济繁荣。
再次，政府在制定政策时应平衡生态环境保护和经济发展之间的关系。应该通过法律手段来规范和约束企业在生产过程中的环境行为，同时鼓励企业加大环保投入，推动绿色发展。政府还应该加大对生态环境保护的投入，督促企业按照相关法规开展生产经营，实现经济效益和生态效益的双赢。
结语： 在实现经济持续增长的同时，必须重视生态环境保护工作。只有通过全社会共同努力，才能够实现经济和环境的双赢。希望全社会都能意识到生态环境保护的重要性，共同建设美丽家园。
以上是一篇关于生态环境保护与经济发展关系的省直申论范文示例，希望考生在备战申论考试时能够通过学习范文，提升自己的写作水平，取得优异成绩。
很多求职者在选择工作单位时会考虑到省直单位，因为省直单位作为政府直属机构，通常具有一定的稳定性和福利待遇。那么，省直怎么考呢？接下来我们就来对省直单位的招聘考试进行全面解析，帮助大家更好地了解省直单位招聘的相关情况。
一般来说，省直单位招聘考试主要包括笔试和面试两个阶段。在考试形式上，有些岗位还可能会进行技能考核或体能测试等环节。笔试通常包括行测和申论两部分，行测主要考察应试者的基本能力，而申论则注重考生的综合素质和应用能力。
在面试环节，主要考察应试者的综合素质、沟通能力、团队合作能力等方面。面试往往是考察应试者综合素质的关键环节，所以在备战省直单位招聘考试时，除了要注重笔试的准备，也要重视面试的训练。
不同省份的省直单位招聘考试报名条件可能会有所不同，但一般来说，基本的条件包括：
在报名前，应试者要认真阅读招聘公告，确保自己符合招聘条件，并按照规定的时间和程序进行报名。
为了顺利通过省直单位的招聘考试，应试者需要做好充分的准备。以下是一些建议的备考方法：
备考过程中，要有恒心和毅力，持续保持学习的热情，相信通过自己的努力和准备，一定能取得好的成绩。
在参加省直单位的招聘考试前，应试者还需要注意一些细节事项，以确保考试顺利进行：
考试过程中，要认真审题，按照要求答题，保持冷静和清晰的思维，做到稳扎稳打，争取取得理想的成绩。
通过本文的介绍，相信大家对于省直怎么考这个问题有了更清晰的了解。希望大家在备战省直单位的招聘考试时，能够根据相关要求进行有针对性的准备，充分发挥自己的能力，取得优异的成绩。祝愿大家早日实现就业梦想，步入理想的工作岗位！
广东省直省直事业单位考试职位表
作为中国经济大省的代表，广东省吸引着大量应聘者参加省直事业单位考试。根据最新的广东省直事业单位考试职位表，我们可以清晰地了解各个职位的要求和限制，为考生提供参考和指导。在这篇文章中，我们将对广东省直事业单位考试职位表进行详细解读，并提供相关招考信息。
根据广东省直事业单位考试职位表，各个职位的设置与需求都有所不同。一般来说，省直事业单位职位分为行政管理类、技术工程类、财务人事类等多个类别。每个类别下又包含不同的职位，涵盖了各个专业领域的人才需求。
以行政管理类为例，包括行政助理、主管、经理等职位，分别对应不同的岗位职责和资格要求。而技术工程类则涵盖了工程师、技术员、设计师等职位，需要具备相应的专业技能和经验。
根据广东省直事业单位考试职位表中的信息，每个职位都有相应的招考条件。一般来说，招考条件包括学历要求、专业要求、年龄要求等方面。其中，学历要求是最基本的条件，通常要求应聘者具备本科或以上学历。
此外，一些技术类职位可能会对应聘者的专业背景有所要求，需要具备相关专业知识和技能。同时，年龄要求也是考生需要注意的一点，一般要求应聘者年龄在35周岁以下。
由于广东省直事业单位职位的稳定性和福利待遇优厚，每年都吸引着大量考生参加考试。因此，各个职位的竞争都非常激烈。根据往年的统计数据，一些热门职位的竞争比可以达到几十甚至上百人竞争一个名额。
考生需要充分准备，提高自身综合素质和能力，才能在激烈的竞争中脱颖而出。除了扎实的专业知识和技能外，良好的心理素质和应试技巧也是考生需要重点培养的方面。
为了帮助考生顺利通过广东省直事业单位考试，我们为大家提供一些建议。首先，考生要认真研究招考信息，了解每个职位的要求和考核方式，有针对性地备考。
其次，考生要制定合理的学习计划，合理安排学习和复习时间，保持良好的学习状态。同时，多做一些模拟题和真题练习，熟悉考试形式和题型，增强应试能力。
最后，考生要注重心理调节，保持乐观积极的心态，相信自己的能力，充满信心地迎接考试。只有在良好的心态下，才能发挥出最佳水平，取得理想的成绩。
通过对广东省直事业单位考试职位表的解读，相信大家对省直事业单位招考有了更清晰的认识。希望考生们在备考过程中勤奋努力，做好充分准备，最终取得理想的成绩。祝愿各位考生都能顺利通过考试，实现自己的职业目标！
省直社保，不是省直退休业务的分是不同的，省级社会保险机构，他一般是办理自己本省的，省属用人单位国家所属的属本省的用人单位，或者是其职工的社会保险业务，本市市民所属的用人单位和十个的保险业务省直社保，不是省直退休业务的分工是不同的，省级社会保险机构，他一般是办理自己本省的，省属用人单位国家所属的属本省的用人单位，或者是其职工的社会保险业
是的。一般来说，省直单位招聘就是通过省考来选拔人才的。
省直单位指的是省级人民政府或者省政府组成部门所直属的工作部门，包括省级人民政府直接管辖的省级行政单位，比如省统计局、省发展和改革委员会、省民政厅、省司法厅、省财政厅、省人事厅、省劳动和社会保障厅、省国土资源厅、省建设厅、省交通厅、省信息产业厅等。
您好，欢迎来到本博客！今天我将为大家介绍关于省直公积金提取的一些常见问题。许多人在工作生活中都会遇到这样的情况，需要提取省直公积金，但往往会遇到一些困惑和疑问。本文将为您详细解答多久可以提取省直公积金以及相关事宜。
首先，让我们来了解一下什么是省直公积金。省直公积金是指省级政府机关和事业单位的公积金，包括各省直辖市、自治区直辖县级市等。每个省份的公积金政策会有所不同，但大体上都遵循国家公积金管理法规定的规则。
关于多久可以提取省直公积金这个问题，答案是需要根据不同的情况来具体分析。我们来看一下以下几种情况：
需要注意的是，在提取省直公积金之前，您需要准备一些必要的文件和材料，例如身份证明、提取申请表、购房合同、医疗证明等。不同的提取情况可能需要不同的文件，因此我们建议您提前联系当地的公积金管理中心，了解具体的材料准备要求。
办理省直公积金提取的具体流程通常如下：
需要注意的是，在办理提取过程中可能会遇到一些问题和困难，例如文件准备不全、信息填写错误等。如果您在办理过程中遇到了问题，不要担心，及时与公积金管理中心联系，寻求他们的帮助和指导。
以上就是关于省直公积金提取的一些常见问题的介绍和解答。希望能对您有所帮助！如果您还有其他疑问或需要进一步了解，欢迎在评论区留言，我将尽力为您解答。
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。
