国家试点和地方试点是两种不同的试点形式，它们的区别如下：
1. 范围：国家试点是由国家层面推动和组织实施的试点项目，覆盖的范围一般是全国性的，即在全国范围内选择特定地区或机构进行试点。地方试点则是由地方政府或相关机构组织的试点项目，仅在某个特定地区或单位范围内进行。
2. 层级：国家试点是由中央政府或国家相关部门牵头，制定统一的试点方案和政策，监督和评估试点效果。地方试点则是由地方政府或地方相关部门自行决策、实施和评估。
3. 影响力：国家试点具有更加广泛的影响力，因为它涉及整个国家的政策和发展方向，能够在更大范围内推广经验和成果。地方试点的影响范围相对较小，主要对所在地区或单位的相关政策和改革产生影响。
4. 政策支持：国家试点通常能够得到中央政府的政策支持，获得更多的资源和资金投入。地方试点则相对较为独立，可能依赖地方自有的资源和资金。
国家试点和地方试点都是为了推进某项政策、项目或改革的实施，但在实施范围、层级、影响力和政策支持上存在一定的差异。它们在不同层面上共同推动了社会变革和发展。
试点企业就是公告中规定的那些企业，非试点企业就是公告中没有规定的企业。
试点企业就是被政府用来尝试某些政策或者要求的企业。试点创新企业是指经中国证监会核准公开发行股票或者存托凭证并上市的企业。
<h2>驾校试点：创新驾驶培训的新里程</h2>
<p>作为交通安全的重要一环，驾驶培训一直备受关注。为了全面提高驾驶员的驾驶技能，我国近年来进行了一系列创新举措，其中之一就是驾校试点。驾校试点是指将新的交通安全理念与技术应用到驾校教学中，以期培养出更优秀、更符合实际驾驶需求的驾驶员。本文将介绍这一试点措施，分析其意义和影响。</p>
<h2>试点内容</h2>
<p>驾校试点的主要内容包括：改革教学内容，优化教学方式，提升教学质量，加强学员评估等。首先，驾校试点拓宽了教学内容的范围。以往的驾校教学更注重技术操作，对于交通法规和安全意识的教育相对薄弱，而驾校试点将交通安全理念纳入教学内容，提高学员的安全意识和遵守交通规则的能力。其次，驾校试点还优化了教学方式，采用现代化的教育手段，如虚拟仿真教学、互动式教学等，提高学员的学习兴趣和效果。此外，通过加强学员评估，驾校能够更客观地评价学员的学习情况和技能水平，及时发现问题并进行针对性的辅导。</p>
<h2>试点意义</h2>
<p>驾校试点具有重要的意义。首先，驾校试点有助于提高交通安全意识和遵守交通规则的能力。通过将交通安全理念纳入教学内容，学员能够更深入地了解交通法规和安全知识，养成良好的驾驶习惯和态度。其次，驾校试点有利于提升驾驶技能水平。优化的教学方式和评估体系能够更全面地培养学员的技能，使他们掌握更多的驾驶技巧和应对突发情况的能力。再次，驾校试点有助于提高驾校的教学质量和形象。通过改革教学内容和方式，驾校能够更好地适应社会需求，培养更符合市场需求的驾驶员，提升驾校在业界的声誉和竞争力。最后，驾校试点对于整个交通安全事业的发展也具有积极的推动作用。它不仅能够提高驾驶员素质，减少交通事故，还能够促进交通管理水平的提升，推动交通文明建设的发展。</p>
<h2>试点影响</h2>
<p>驾校试点将产生重要的影响。首先，它将提高驾驶培训的标准化程度。通过优化教学内容和方式，驾校试点将推动驾校教学的标准化和规范化，使驾校的教学水平得到提升和统一。其次，驾校试点将加快交通安全科技的应用。驾校试点要求采用现代化的教育手段和技术，例如虚拟仿真教学，这将促进交通安全科技的发展和应用，推动交通安全事业的创新和进步。再次，驾校试点将对驾校产生深远的影响。驾校试点对驾校的教学内容和方式提出了更高的要求，驾校需要不断适应和引进先进的教育手段和管理理念，才能更好地满足社会和学员的需求。最后，驾校试点将引领驾驶培训行业的发展方向。驾校试点作为一种创新举措，将为整个行业探索新的发展路径和模式，推动行业向着更加智能化、个性化、综合化的方向发展。</p>
<h2>总结</h2>
<p>驾校试点是我国驾驶培训领域的一项重要改革举措，它的实施将对交通安全事业产生深远的影响。通过改革教学内容和方式，驾校试点将提高交通安全意识和驾驶技能水平，推动驾校教学的标准化和规范化，促进交通安全科技的发展和应用。同时，驾校试点还将引领驾驶培训行业的发展方向，推动行业向着更加智能化、个性化、综合化的方向发展。我们期待驾校试点的成功推广，为交通安全事业的发展贡献力量！</p>答:英语a级考试，一般都在自己学校考，如果你们学校不设考点，就要根据准考证上的考点地址去考试。英语应用能力考试a级考试一般在每年上半年6月下旬9：00-11:00、下半年12月下旬9：00-11:00 各举行一次（一般在大学英语四、六级考试的第二天）。
是的，定州试点了新村。因为定州是河北省重要的经济中心，为了解决城市发展过程中出现的人口聚集、资源匮乏、环境污染等问题，定州市政府决定试点建设新村，实施新型城镇化和城市发展战略。据了解，定州新村计划通过智慧城市建设、产业发展、生态环保等多种方式，实现生态可持续发展，提高人民群众的生活质量和城市竞争力。同时，修建文化设施和公共服务设施，带动区域经济发展，加速当地社会进步，这将是一项有益的尝试和探索。
试点本科与统招本科的区别：
1、相同之处： （1）试点本科的本科生与普通本科生是在大学校内进行系统的高等教育，所以，两者在校期间的学习、生活、环境、条件、师资、管理、毕业待遇、推荐就业等均相同。 （2）试点本科的本科生在毕业后，考研、考公务员、出国留学与本科生相同。
2、不同之处： （1）、两者在学习期间的考试方式不同。普通本科生由学校出卷、评卷给学生成绩；试点本科生部分课程由省考试院出卷、评卷给学生成绩。 （2）、试点本科生的毕业证书除主考院校印章外，加盖高等教育自学考试委员会印章。 （3）、高中生参加自考本科试点毕业的学生没有本科学历，试点本科学制考取的毕业证书不属于第一学历，没有统招毕业生的报到证书！注： 试点本科属于高等教育自学考试(自考)范畴，在校专科生参加统一的高等教育自学考试，同时报考自学考试本科段课程，国家承认学历，符合条件的可以授予学士学位，符合条件的也可以考研、考公务员。一般高等教育自学考试则所有课程都需要参加全国或全省的统一考试。
分段试点班是指将学习内容分成若干个段落，每个段落都有相应的学习目标和教学活动。学生在每个段落结束后进行评估和反馈，然后再进入下一个段落的学习。这种模式可以帮助学生更好地理解和掌握知识，同时也可以根据学生的学习情况进行个性化的指导和辅导。连读试点班是指将不同学科的知识内容进行整合和连接，形成一个有机的学习体系。学生在学习过程中可以更好地理解不同学科之间的关联和应用，提高综合素养和解决问题的能力。这种模式注重跨学科的综合性学习，培养学生的综合思维和创新能力。总的来说，分段试点班注重知识的分段教学和个性化指导，而连读试点班注重跨学科的综合性学习和综合能力的培养。具体选择哪种模式要根据学生的需求和学校的教育目标来确定。
意思分别是：试点成立本科院校、试点成立专科院校。
那就是屎，我只看了普通物理学，如果要复习的话就把课本看一下就好了，看他的课真的就是耽误时间。就他这样的上课方法，找一个认识字的就可以录视频了，反正照着读呗。越说越气。。。。。。。
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());
}
}
