国企副司相当于管理层，就是国企的副总经理，是分管领导，在分管工作的范畴内具有决策的权力，因此是公司的高管，国企的分工相对来说会制度化，流程化，因此国企的管理层会拥有对称的权力和义务，去执行和分管，约束相关工作行为，监督工作的落实。
你可真问对人了，我上个月还在钻井平台。海洋石油931.副司钻算高岗，一般情况下协助钻台起下钻，还有就是监控泥浆池，要么就是在泥浆泵舱呆着，相对来说风险点来自钻台，钻台因为要用绞车吊钻杆，可以会涉及到安全
基础产业司副巡视员一职是国家在基础产业领域设立的监督和管理职位。在日常工作中，基础产业司副巡视员需要承担一系列重要的职责和面临多种挑战。
首先，基础产业司副巡视员需要深入了解基础产业的发展现状和趋势，紧密关注全球产业变化，及时调整监管政策，促进基础产业的健康发展。
其次，基础产业司副巡视员要加强与相关企业和机构的沟通合作，推动基础产业技术创新和提升，促进产业升级和转型。
此外，基础产业司副巡视员还需要加强对基础设施建设和运营的监督管理，确保基础设施的安全稳定运行，为经济发展提供坚实的支撑。
然而，在履行以上职责的过程中，基础产业司副巡视员也面临诸多挑战。基础产业的复杂性和多样性使得监管工作异常繁重，同时，技术变革和市场竞争也给基础产业带来了新的挑战。因此，基础产业司副巡视员需要具备过硬的专业知识和敏锐的洞察力，不断提升自身能力，应对各种复杂局面。
综上所述，基础产业司副巡视员的职责重大而繁重，但也是非常值得肩负的重要职位。
感谢您阅读本文，相信本文可以帮助您更好地了解基础产业司副巡视员的工作内容和挑战。
1、协助司钻做好全班工作，司钻不在时顶其岗位。
2、负责钻井泵、井控装置、正确使用和维护高压循环系统和其他设备。
3、负责操作猫头。
4、负责防喷器、远程控制台、节流管汇、压井管汇、液气分离器的维护和泵房工具的管理。
5、负责泵房的安全管理、按QHSE管理要求：做好泵房区域的清洁和环保工作。
6、负责内、协调和管理外部装配工和现场工人。
7、协助泥浆工维护、调整钻井液性能，关注复杂情况下钻井液液位的变化。
8、协助司钻搞好全班QHSE管理工作，负责班组物资管理，填写班组质量记录。
正处级以上是副司局级，自然是副司级大
副司钻：
a、负责泥浆泵、灌注泵和混合泵的检查工作、日常维护保养和记录；
b、协助司钻的各项工作；
c、负责检查泥浆池液面的变化情况，有异常及时通知钻台、领班、钻井监督和有关人员；
d、岗位的替班人为：架工和有经验的钻工；
e、只有正常情况下，才能替换司钻的作业；
f、负责阻流管汇、压井管汇、立管管汇和灌泥浆系统的闸门倒换和及时扫线工作。
在网上经常听到有关“司司代理什么意思”的相关讨论，这个问题看似简单，实际上涉及到互联网领域的一些重要概念和实践。今天我们就来深入探讨一下什么是司司代理，以及它在当今网络时代的意义和影响。
司司代理是一种网络代理服务，顾名思义，就是通过代理服务器来实现网络访问的中转和隐藏真实访问者身份的目的。这种服务通常被用于访问一些被封锁的网站或保护用户隐私的需要。
在某些国家或地区，政府可能会限制或审查互联网的访问权，这时候使用司司代理就可以帮助用户绕过这些封锁，自由访问互联网。同时，在一些涉及个人隐私的场景下，司司代理也可以起到保护用户身份和信息的作用。
司司代理在现代网络社会具有重要的意义和作用。首先，它为用户提供了访问被封锁网站的途径，保障了信息获取的权利和自由。其次，司司代理可以加强个人隐私保护，避免个人信息被不法分子窃取和滥用。
另外，对于一些网络安全从业人员来说，司司代理也是一个重要的工具。通过代理服务器的中转，他们可以更好地进行网络流量分析、安全检测和攻防演练，提升网络安全防护能力。
虽然司司代理在一些场景下十分有用，但用户在使用时也需要注意一些问题。首先，选择信誉良好的司司代理服务商至关重要，避免因为使用低质量的代理而导致隐私泄露或安全风险。
其次，用户在使用司司代理时需要遵守当地法律法规，不得将代理用于非法活动，以免触犯法律。另外，定期更新代理服务器信息也是保证使用效果的关键，避免因服务器失效而无法正常访问网站。
通过以上的介绍，相信大家对于“司司代理什么意思”这个问题有了更深入的了解。司司代理作为一种网络代理工具，在维护网络自由、保护用户隐私和提升网络安全方面发挥着重要作用。我们希望广大用户能够正确、合法地使用司司代理服务，共同构建一个更加开放、安全的网络环境。
大家好，欢迎来到我的博客！今天我想和大家分享一种独特而美丽的文化艺术形式，那就是中国的一副副对联。
一副副对联，是中国传统文化中的瑰宝，也是汉字的艺术表达形式之一。它以简洁优美的文字和对仗的结构，传递了深邃的思想、文化内涵和情感。在中国，对联被广泛应用于节庆活动、建筑装饰、书法艺术和民间社交等方面。
对联的历史可追溯到古代，最早起源于中国的长篇叙事诗《诗经》，其中有许多的篇章都用到了对仗的修辞手法。随着时间的推移，对联逐渐发展成为一种固定的文学形式。
在中国文化的长河中，对联不仅被用来陈述真理、表达感情，还承载了传统文化的精髓和智慧。它既是一种艺术表达方式，也是一种文化传承的载体。
一副副对联的形式非常独特，通常由上下两句组成，上下句意义相反或相对呼应。它通过文字的对比和谐，展现了中国文化中的哲理和美。
对联的艺术特点在于字数的限定和韵律的运用。每句对联通常由4-8个字组成，且要求上下句的字数相等或相差一个字。这种限制使得对联的文字更加精炼、简洁，给人以高雅、深沉的艺术感受。
根据对联的形式和用途，可以将一副副对联分为多个不同的类别。常见的对联有平仄对联、工整对联、题画对联等。
平仄对联是按照声调来配对的，分为平声对和仄声对。工整对联则强调字形的美观和工整，常见于建筑装饰或书法作品。而题画对联是以画作为基础，配以对联进行艺术表达。
同时，对联也被广泛应用于各个领域。在传统节庆活动中，对联往往用于春联和年画上，寓意着吉祥和美好的寄托。在文化交流中，对联被用作礼品赠送或书法交流的方式，加深了人们之间的情谊与友谊。
一副副对联作为中国文化艺术的瑰宝，不仅展现了汉字的美丽和智慧，也传递了深远的文化内涵与哲理。它具有独特的艺术价值和文化意义。
首先，对联以其简洁明了和对仗工整的特点，成为了中国文化独具魅力的代表之一。它通过不同的主题和表达方式，让人们感受到了中国文化的悠久历史和丰富内涵。
其次，一副副对联作为一种表现方式，不仅展现了中华民族的心灵风貌，也承载了人们的情感和思考。它是历史的见证和文化的传承，代代传承，流传至今。
通过对一副副对联的了解，我们能更好地欣赏和理解中国传统文化的博大精深。对联作为中国文化瑰宝的代表，无论是在艺术价值上还是文化意义上，都为人们带来了无尽的思考和感悟。
让我们珍惜并传承这一独特的文化遗产，让对联在今天的社会中继续发扬光大！
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。
