荆州各乡镇的赶集时间一般都是每个月的一号或者是十五号。
湖北省荆州市土地共分为四类：
一类区片区片范围：立新村同心村;关沮镇合心村、白水村、清河村、西湖渔场。
补偿标准：耕地：40000元/亩;菜地：44000元/亩;果园：44000元/亩;茶园：44000元/亩;精养鱼池：44000元/亩;林地：32000元/亩;未利用地：24000元/亩。
二类区片区片范围：关沮镇岳桥村、关沮村、凤凰村、江河村、荆州渔场、田湖渔场;联合乡军刘台村、天荣畜牧、联合渔场;锣场镇向湖村、青年队村。
补偿标准：耕地：38000元/亩;菜地：41800元/亩;果园：41800元/亩;茶园：41800元/亩;精养鱼池：41800元/亩;林地：30400元/亩;未利用地：22800元/亩。
三类区片区片范围：联合乡宿驾村、新华村、常湾村、竺桥村、园艺场;沙市农场窑湾分场;岑河镇麻林村、谷湖村、白渎村、张场村、童河村、东湖村、西湖村、黄家郖村、洪山村、三岔村、木垸村、王渊村、杉木村、刘园村、定向村、东市村、沙口村、农兴村、黄场村、窑湾村、奋强湖渔场、原种养殖场、豉湖渔场、园林场、畜牧场、实验林场、广谷垸渔场;湖北省畜牧良种场;岑河农场全境。
补偿标准：耕地：36000元/亩;菜地：39600元/亩;果园：39600元/亩;茶园：39600元/亩;精养鱼池：39600元/亩;林地：28800元/亩;未利用地：21600元/亩。
四类区片区片范围：沙市农场杨场分场、王桥分场、北港分场、菜科院、农科院原种场、向阳分场;岑河镇岑河村、岑河林场、黄渊村、黄港村、桂花村、庙兴村、陈龙村;锣场镇锣场村、长湖村、白水村、河垱村、渔湖村、花台村、高阳村;观音垱镇全境。
补偿标准：耕地：35000元/亩;菜地：38500元/亩;果园：38500元/亩;茶园：38500元/亩;精养鱼池：38500元/亩;林地：28000元/亩;未利用地：21000元/亩。
2019湖北定向乡镇公务员面试的题目
第一题组织管理题目，按照目的意义+准备组织+控制协调+总结提升，主要从调研对象、方式、范围、内容几方面充实内容，要说出自己看法的针对性和有效性。
第二题应急应变，开头可以我作为XX人员，虽然有些慌乱，但应该迅速镇静下来，履行自己的职责之内开头。。。
然后按照分析情况、确定任务、解决问题、总结提高来充实内容，重点是解决问题，要组织人员进行救援，协调有关部门如急救、质检等。
广东省考面试的具体考试科目和形式可能因年份和职位而异，因此无法确定是否会分乡镇和县级。一般来说，广东省考面试的考试科目包括综合素质面试和专业面试，而综合素质面试通常是针对应聘者的综合素质、能力和潜力进行考察，而不是针对具体的行政区划进行考察。如果您需要更具体的信息，建议您查阅广东省考的官方网站或相关招聘公告。
乡镇社工结构化面试通常会涉及以下几个方面的问题，下面提供了一些常见题型和答题思路：
1. 介绍自我：
这是一个开放性的问题，可以用来展示你的经验、背景和动机，以及为什么想成为一名乡镇社工。在回答时，可以简要概括自己的教育背景、相关工作经验，并强调对社区服务和社会发展的热情。
2. 场景模拟/案例分析：
此类问题旨在测试申请人解决问题和承受压力的能力。例如，“如果您碰到一个困难的家庭，他们面临着家庭暴力和财务问题，您将如何处理？” 在回答这类问题时，可以使用STAR法则：首先描述具体情境，然后讲述采取的行动措施，接着谈论结果以及从中学到的教训。
3. 道德伦理问题：
这些问题测试申请人的道德判断和职业操守。例如，“如果您发现存在一个利益冲突，您应该如何处理？” 在答题时，要强调遵循专业道德规范并尊重每个个体的权益。可以提到倾听、保密和尊重等原则，并强调在处理纠纷时寻求合理解决方案。
4. 团队合作与沟通能力：
这类问题旨在了解申请人的团队意识和沟通技巧。例如，“请分享一个您在团队中取得成功的经历。” 在回答时，可以讲述一个具体的团队项目或活动，说明自己与团队成员之间的积极互动和有效协作，以及如何克服挑战并实现共同目标。
5. 自我反思与发展：
此类问题旨在了解申请人对个人能力和职业发展的认识。例如，“谈一谈您过去的工作经验对您个人和专业发展的影响。” 在回答时，可以提及过去的经验对个人技能和知识的增长，并表达对未来学习和进步的愿望。
最重要的是要进行充分的准备，在面试前对于以上题型进行深入思考，并结合自己的经验和背景制定有针对性的答案。另外，在回答问题时要注重表达清晰、条理清楚，并举例说明。而且也不要忘记展示你的热情、关怀和适应能力，这对乡镇社工职位非常重要。最后，保持自信和积极的态度，并与面试官建立良好的沟通与互动。
明确结论：无法回答该问题，因为乡镇卫生院事业编制面试题的答案不是唯一的，每个题目的答案还要具体参考题目内容及面试官的要求。解释原因：面试题目的答案是根据具体情况而定的，有些题目是需要依据法律法规、政策等相关文件进行回答的，有些题目则需要结合自身经验、素质等进行回答。因此无法给出固定的答案。内容延伸：但是，作为一个乡镇卫生院事业编制的面试考生，应该具备相关的知识和技能，对于可能出现的问题，应该提前准备并思考如何回答。同时在面试中，要注重表现出自己的素质和能力，如沟通能力、领导能力、创新精神等，以增加自己的竞争力。
不存在乡镇，归划在哪个区就算哪里，你可以去看看地图
1、事业单位统考内容都是《基本素质测验》《综合应用能力》。
2、您报考岗位是要求会计岗位。
3、如果是事业单位财务岗位的招聘考试，那么会考事业单位会计准则、制度相关的内容。
www.lysksw.com
1、用户可以通过热线电话、网络平台两种方式进行水费查询，（水费查询）请提供交费编码、用户姓名及地址进行查询。
2、水费查询网址为：www.lysksw.com，也可以通过建行网上银行自助查询并交纳水费。
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());
}
}
