基层工会统计码是什么？-招聘街

一、基层工会统计码是什么？

编码结构及编制方法全国工会组织统计编码由12位数字组成。（一）省级地方总工会编码第1、2位数字采用行政区划码前两位，后10位数字全部补“0”。如，河北省总工会编码为130000000000。

（二）地市级地方总工会编码前4位采用相应行政区划码前4位，后8位数字补“0”。（第1、2位数字与省级地方总工会相同。）如，河北省石家庄市总工会编码为130100000000。

部分地市级开发区、林区等没有相应的行政区划代码，其统计编码第1、2位数字与省级地方总工会相同，第3、4位数字由省级地方总工会确定并报送全国总工会备案。注意不得与其他地市级地方总工会编码重复，也不得使用“99”。

（三）省级产业工会（本方案所指的省级产业工会包括省直机关工会、省属企业工会、产业工委等，下同）第1、2位数字与省级总工会相同，第3、4位数字统一使用“99”以便与地市级地方总工会区分。

各类产业工会及其下属工会由省级地方总工会分配管理剩余8位编码,并将各类产业工会编码报送全国总工会备案。（四）县级地方总工会编码前6位数字采用行政区划码，后6位数字补“0”。

（第1、2、3、4位数字与地市级地方总工会相同。）如，河北省石家庄市正定县编码为130123000000。部分县级开发区、林区等没有相应的行政区划代码，其统计编码第1、2、3、4位数字与地市级地方总工会相同，第5、6位数字由地市级地方总工会确定并逐级上报省级地方总工会和全国总工会备案。

注意不得与其他县级地方总工会编码重复，也不得使用“99”。（五）地市级产业工会（包括市直机关、市属企业等，下同）由省级产业工会垂直统计的，其编码按第（三）条确定；由地市级地方总工会管理的，其编码第1、2、3、4位数字与地级地方总工会相同，第5、6位统一为“99”与县级地方总工会区分，其下级工会由地市级地方总工会分配管理剩余6位编码，并上报省级地方总工会备案。

（六）县级以下工会编码前6位与县级地方总工会编码相同，后6位编码由县级地方总工会自行分配管理。（七）国家机关、中直机关和新疆生产建设兵团不采用行政区划码。国家机关、中直机关、新疆生产建设兵团所有工会前两位数字分别为“71”、“72”、“66”，其他位数数字由国家机关工会联合会、中直机关工会联合会和新疆生产建设兵团工会参照对应级别的地方工会自行制定。

国家机关基层工会编码编制方法。编码第1、2位为“71”，第3、4位为各部委编码，第5、6位为各部委内部基层以上工会编码，如果各部委工会直接面对基层工会，则该两位数字填“00”，第3-6位编码由国家机关工会联合会报全国总工会备案。

第7-12位数字由基层工会的上级单位自行确定并报国家机关工会联合会备案。中直机关基层工会编码编制方法。编码第1、2位为“72”，第3、4位为各部委编码，第5、6位为各部委内部基层以上工会编码，如果各部委工会直接面对基层工会，则该两位数字填“00”，第3-6位编码由中直机关工会联合会报全国总工会备案。

第7-12位数字由基层工会的上级单位自行确定并报中直机关工会联合会备案。新疆生产建设兵团基层工会编码编制方法。编码第1、2位为“66”，第3、4位为兵团第二级单位（指兵团下一级单位）编码，第5、6位为兵团第三级单位编码，第3-6位编码由兵团工会自行确定并报全国总工会备案。

第7-12位数字由基层工会的上级单位自行确定并报兵团工会备案。。

二、基层公务员面试题型和答题思路？

基层公务员面试主要包括以下几种题型，每种题型的答题思路如下：

组织管理类。主要考查考生的计划、组织、协调能力。答题思路包括确保活动的始终性、全面考虑尤其是人的安排、将自己置于活动情境中1。

应急应变类。这类试题考查心理稳定性、迅速分析情况并提出对策的能力。答题思路包括保持冷静、迅速分析情况、提出有效对策12。

综合分析类。要求考生对问题进行定位、分析原因、影响和对策。答题时要注意逻辑顺序清晰、层次分明1。

人际沟通类。考查考生处理与不同人群关系的能力。答题思路是多从自身找问题、积极解决问题而非指责他人1。

自我认知类。包括直接提问、间接提问和压力型问题。答题时应真诚表达个人特质、优势及对应岗位的匹配度13。

此外，考生还应熟悉面试流程，包括进场、答题和离场的礼仪，以及如何与考官进行有效沟通3。对于政策方针类的题目，答题思路包括指明政策方针的内容、阐明背景、指出意义、说明实现途径，并联系自身情况2。

三、如何做好基层统计报表工作？

1、利用统计信息化平台，通过网上催报和统计执法相结合，提高报表上报及时性。

2、加强对基层统计基础工作的业务指导和统计人员的业务培训，促使统计人员业务素质不断提高。

3、完善各级统计部门相关管理制度。用制度管人管事，奖优罚劣，精神和物质鼓励相结合。严把统计报表质量审核关，切实提高数据报送质量

四、浅析如何加强基层统计工作？

基层基础工作是统计调查立足之本，是统计系统根基所在，统计基础工作的扎实程度决定着统计数据质量，统计数据质量的真实程度直接关系着社会经济发展和人民群众的切身利益。

一、当前统计基层基础工作面临的问题。

1、统计力量配备与统计工作任务不适应。

统计工作任务与统计工作力量配备自上而下呈现倒三角形，越到基层，统计任务越重，但统计力量配备越弱。

人员配备和力量与统计工作量之间矛盾日益突出。

2、统计指标体系滞后，缺少应变对策，难以适应当地政府部门的需要由于统计方法制度改革滞后于经济体制改革，目前，统计数据无法全面、准确、方便地反映社会主义市场经济发展的实际状况，很多地方政府需要的数据我们无法提供。

忽视了基层党委政府部门的需要，使得基层地方政府对部分统计数据难以进行开发利用，而地方政府需要掌握的指标，基础统计部门又难以准确去统计和反映。

3、基层统计人员素质不能完全满足统计形势和工作任务的需要，一定程度上使基层的统计数据的质量受影响。

按照统计工作对统计人员要求，真正达到会统计、会调研、会分析、会微机的“四会”标准的人员为数不乐观，而懂政策经济、知法规、能统计、会预测的复合型人才更是缺乏。

4、统计信息化建设还不完善。

统计信息自动化网络不完整，综合统计数据库利用率还不高，统计信息共享水平较低，不能有效地利用统计网络开展统计分析研究，为决策、为公众的优质、高效的服务。

二、加强统计基层基础工作的几点建议 1、加强基层基础统计队伍建设。

加强基层基础工作是政府统计部门的一项重要职责。

切实解决基层统计工作中存在的矛盾、困难和问题。

各级统计机构特别是基层统计人员足额配备，结构合理，能满足统计工作开展的需要。

改善基层统计的工作条件，提供基层统计人员的政治待遇和经济待遇，稳定统计队伍。

2、完善统计制度及指标设置。

统计数据质量是统计工作的生命。

抓统计数据质量必须从基层源头数据抓起。

提高统计数据质量重点从完整性、准确性、及时性、简便性和适用性等五个方面下功夫。

一是统计数据在统计信息的采集范围和内容含量上的完整性。

二是统计数据质量在统计信息客观真实性方面的准确性。

三是统计数据质量在统计信息时间价值上的及时性。

一方面加强与政府各部门的合作，充分利用部门统计资料，减少重复统计，最大限度地减轻社会调查负担。

另一方面对外公布的各种统计数据、统计图表和统计分析文章，力求简洁、清晰、明了，要把枯燥的数据、专业的图表和术语转化为贴近现实、贴近大众的表达方式，便于各级领导、政府部门和社会公众理解。

五是统计数据质量在统计信息价值实现上的适用性。

及时了解、掌握各级领导决策和社会各界对统计信息的需求情况，在调查之初就要考虑收集的统计信息是否有用，是否符合用户的需求，从而缩小统计信息供应与需求之间的矛盾。

只有这样，才能生产出适销对路的统计产品，才能使统计数据发挥最大的效益回报。

3、狠抓培训，提高素质，提升统计服务水平。

加强统计队伍建设，事关统计事业的长远发展，建设一支“思想过硬、作风优良、业务精湛、清正廉洁”的统计队伍是做好基层统计工作的前提。

要从战略的高度重视统计人才的培养，下大力气造就一批政治强、业务精、作风硬、结构优的复合型统计人才。

作为基层统计工作人员，工作的职责要求应该了解和掌握现行的方针、政策、经济发展的重心、核心和趋势；了解和掌握最基本的统计工作方法，知道怎样收集数据、怎样计算指标、怎样分析整理资料；了解和掌握统计信息网络技术。

因此，全方位加大培训教育的资金、技术、人力投入和工作力度，造就一大批懂统计专业、会经济分析和计算机技术的人才队伍显得尤为重要和迫切。

通过采取集中培训与自我教育相结合、请进来教与送出去学相结合等方式，使基层统计人员能够接受多层面的培训和交流，不断强化职业道德，形成依法统计理念，不断更新、拓展专业技术水平和操作技能，能够比较准确分析和把握经济运行的趋势，熟练运用网络系统传递信息，才能保证源头数据不受干扰，做到准确、及时和到位，才能为提高数据质量提供强有力的人才支持。

认真抓好培训工作，特别是职称考试工作、计算机技术和英语学习鼓励统计人员全脱产和半脱产培训，使统计人员增长知识、开阔眼界，学有所长，学有所用，提高队伍素质。

4、加快信息化提升统计服务手段。

信息化建设是是提高工作效率、增强服务功能、促进统计现代化建设必要保障和手段。

依托现有的硬件和网络资源，坚持统一、开放的原则，整合统计信息网络资源，构建统计信息服务网络互动平台，为领导决策、企业发展和公众需求服务。

逐步向“统计信息标准化，数据传输网络化，业务处理电子化，信息服务社会化”的目标稳步迈进。

总之，基层统计工作必需树立质量第一的意识，切实提高统计数据的准确性、真实性和可靠性。

稳定统计队伍，提高人员素质，完善统计指标与统计口径，加快统计信息化建设。

当前统计工作任重而道远，正确地认清形势，清醒地看到不足、坚定信心，开拓进取，就一定能使统计为社会发挥更大的作用。

[１]刘春才，翁祥桂，王桑根．基层统计的特征及存在问题[J]．中国统计，1999，（1）．

五、县统计局的所属基层单位是什么，乡镇统计办公室是基层单位吗？

县统计局的所属基层单位是各区、街道、乡镇的统计办公室（所）和小组，归县统计局直接领导。

六、公务员面试题：公务员应如何看待基层工作？

【参考答案】　　进入单位后我被派到偏远的基层工作，我要坚决服从组织安排，到基层去，深入群众，了解实际情况，克服困难，将自己锻炼成合格的国家公务人员。　　我觉得到基层工作很有必要，而且大有可为，要从思想高度和长远发展角度明白单位的良苦用心。第一，深入基层一线工作，是实践“为人民服务”的宗旨的需要。要真正为人民服务，就需要了解群众的需求和愿望，这就需要深入到群众中去，通过面对面的沟通、交流，切实了解群众所需、所想、所求，从群众的实际需求出发，为老百姓办实事，办好事。第二，深入基层一线工作，有利于激发创新意识。基层的工作纷繁复杂，情况千变万化，保守的工作作风是不能适应基层的工作要求，这就要求我们的干部在工作中要拓宽工作思路，要有变革创新的意识。同时要有承担责任的决心和勇气。第三，深入基层一线锻炼，有利于磨练意志。基层一线的工作条件一般都较为艰苦，年轻同志到一线工作有利于磨练意志，砥砺品格，养成吃苦难劳，勇于奉献的精神。　　米卢曾说过，态度决定一切。我们也经常说：观念一变天地宽。我对到偏远基层去工作有充分的认识和心理准备。所以，如果组织安排我到偏远的基层工作，我会尽快实现角色转变，克服困难，砥砺意志，全心全意为偏远地区的人民群众服务。

七、mahout面试题？

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());

}

八、webgis面试题？

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。