自贡灯会开始时间是每年的腊月间，一直到第二年的三月底才结束，灯会非常精彩，都是由不同的灯来结合组成，形成五彩缤纷的灯城。
自贡市是四川省的一个地级市，也是中国西南地区重要的工业城市之一。每年都有大量的人口进入自贡市从事工作和生活。对于这些新进人口来说，了解和了解当地的社会保险缴费标准是非常重要的。社会保险制度是保障员工权益、确保社会稳定的重要机制，了解缴费标准可以帮助我们更好地规划个人财务，保护自己的权益。
以下将介绍2018年自贡社保缴费标准的相关信息，帮助大家更好地了解和应对社会保险缴费。
自贡市的城镇职工基本养老保险分为单位缴费和个人缴费，缴费标准如下：
自贡市的城镇职工基本医疗保险分为单位缴费和个人缴费，缴费标准如下：
自贡市的工伤保险由单位全额缴纳，职工无需个人缴费。工伤保险的缴费比例为单位实际工资总额的0.5%。
自贡市的失业保险分为单位缴费和个人缴费，缴费标准如下：
自贡市的生育保险由单位全额缴纳，职工无需个人缴费。生育保险的缴费比例为单位实际工资总额的0.8%。
了解自贡市社会保险缴费标准对于每一个在自贡工作和生活的人都是非常重要的。合理规划个人财务，保护自己的权益是每个人的责任。希望以上介绍的2018年自贡社保缴费标准能够帮助大家更好地了解和应对社会保险缴费。
Hope the above information about 2018自贡社保缴费标准 helps you gain better understanding and cope with social security contributions effectively. Remember, it is crucial to have a good grasp of the local social insurance payment standards to plan your finances and safeguard your rights.自贡2018初级会计考试
初级会计考试是财经领域非常重要的考试之一，对于想要从事会计工作的人来说，取得初级会计证书是必不可少的。自贡是中国一个重要的工业城市，也有着大量的会计从业人员。自贡2018初级会计考试将在近期举行，相信很多人都已经开始为此做准备。
自贡2018初级会计考试的内容主要包括会计基础、财务会计、成本会计、经济法基础等方面的知识。考试要求考生对这些知识点有深入的理解和掌握，并且能够进行实际应用。考试形式采用闭卷考试，包括选择题和计算题，考生需要在规定的时间内完成。
备考初级会计考试是一项需要付出大量时间和精力的任务。以下是一些备考方法和技巧，希望对考生们有所帮助。
备考初级会计考试是一项压力较大的任务，考生们需要调整好备考心态，保持良好的状态。
除了备考阶段的准备工作，考试技巧也是取得好成绩的重要因素。
希望以上的备考方法、技巧和心态调整对于考生们有所帮助。祝愿大家能够取得优异的成绩，顺利通过自贡2018初级会计考试！
近年来，事业单位成为许多求职者的热门选择。事业单位拥有稳定的工作环境和丰厚的福利待遇，因此备受青睐。然而，事业单位的面试过程常常充满挑战，需要应聘者具备广泛的知识和扎实的能力。下面是2018年事业单位面试的一些常见题目，供大家参考。
这是一个非常基础的问题，但也是面试官了解应聘者对事业单位的理解程度的关键。应聘者应该重点介绍事业单位的定义、性质和目标，以及事业单位与其他类型组织的区别。此外，还可以提及一些知名的事业单位以及他们的职责和职业发展路径。
这个问题考察应聘者对所申请职位的理解和兴趣程度。应聘者需要阐述自己对该职位的认识和了解，并且提供相关的证据，如工作经历、培训经历或个人成就，来证明自己具备相关的能力和热情。
此问题旨在了解应聘者对自身职业生涯的规划和目标。应聘者需要结合所申请职位的特点，展示自己的职业规划和未来发展方向，并说明为什么选择该职位能够帮助自己实现目标。
这是一个考察应聘者适应能力和沟通能力的问题。应聘者需要展示自己的变通性和学习能力，说明自己可以根据实际情况灵活调整工作方式和沟通方式，以达到最佳效果。
这个问题考察应聘者的问题解决能力和工作经验。应聘者需要选择一个具有代表性的难题，并详细描述自己在解决问题过程中采取的策略和方法。同时，应聘者也可以反思并总结自己在问题解决过程中的收获和成长。
团队合作是事业单位工作中的重要组成部分。应聘者需要明确表达对团队合作的理解，并提供一个具体的例子，阐述自己如何在团队中发挥作用、解决问题，并帮助团队取得成功。
公务员廉政建设是事业单位的重要内容之一。应聘者需要对公务员廉政建设有一定了解，并从自己的角度出发，表达对廉政建设的认识、态度和看法，强调自己的廉政意识和对道德准则的遵守。
事业单位的工作强度较高，良好的工作与生活平衡是每个员工都需要关注的问题。应聘者需要说明自己对于工作与生活平衡的重视，并提供自己在实践中采取的一些具体措施和方法。
此问题考察应聘者对于事业发展的规划和对工作环境的期望。应聘者需要明确表达自己对于得到支持和帮助的期望，如培训机会、职业晋升机会、专业指导等，并说明这些支持和帮助对于自己的职业发展至关重要。
希望以上的面试题目可以帮助大家更好地应对事业单位面试。在备战面试的过程中，要保持自信和冷静，结合个人的经验和实际情况，合理回答面试官的问题，并展示出自己的优势和潜力。祝愿每一位应聘者都能够取得满意的成绩，顺利进入心仪的事业单位！
2018年，贵州省特岗教师招聘面试题备受广大教师应聘者关注。在这些面试题中，不仅考查了应聘者的专业知识和教学能力，还涉及了教育教学实践、教育教学改革等方面的问题。本文将对2018年贵州特岗教师面试题进行解析，帮助应聘者更好地准备面试。
解析：这个问题旨在考察教师对学生个体差异的认识和对待方式。在回答时，应聘者可以强调不同学生有不同的学习能力、兴趣爱好和学习风格，教师应根据学生的个体差异有针对性地展开教学工作，关注每个学生的进步和成长，做到因材施教。
解析：这个问题考察了教师在课堂教学中是否注重培养学生的创新思维能力。教师可通过设计富有创意的教学活动、引导学生提出新颖问题、鼓励他们勇于尝试和改进，在激发学生的创新潜能的同时，促进他们的思维发展和综合能力的提升。
解析：这个问题考察了教师对课堂管理的重视程度和相关经验。在答题时，应聘者可以结合自身教学实践经验，介绍自己的课堂管理理念和具体做法，如制定严谨的课堂纪律，保持良好的师生关系，及时有效地处理突发事件等，确保教学秩序和教学效果。
面试是教师招聘过程中的重要环节，借助面试题解析及备考，应聘者能够更清晰地了解面试内容和考察重点，有效提升应对面试的能力。希望本文对广大教师应聘者在2018年贵州特岗教师面试中取得成功有所帮助。
半价，对学生来说，拿学生证购买能省一半的钱
近年来，自贡房地产市场一直备受关注。作为四川省的重要城市之一，自贡的房价一直是热门话题。尤其是自贡二手房别墅的信息备受购房者关注。
根据最新数据显示，自贡的房价整体呈现出上涨的趋势。尤其是自贡别墅市场，由于其稀缺性和舒适性，备受追捧。很多人希望能在自贡购买一处宜居的别墅。
针对自贡二手房市场，最新的数据显示，房屋成交量在逐渐上升，尤其是一些品质较高的二手房源。这也意味着自贡的居民对于生活品质的追求逐渐提升，加大了对于宜居房源的需求。
此外，随着自贡市区的发展，越来越多的购房者将目光投向了郊区的自贡别墅。郊区别墅环境优美，能够提供更大的空间和更舒适的居住环境，备受人们青睐。
针对自贡的房地产市场，一些投资专家提出了自己的建议。他们认为，自贡房价虽然有所上涨，但市场整体稳定，投资自贡房产仍然具有潜力。尤其是一些未来规划中有望发展的区域，值得投资者关注。
对于打算购买自贡房产的消费者来说，建议关注市场动态，选择品质好、地段佳的二手房或别墅，以便获得更好的居住体验和潜在增值空间。
总的来说，自贡的房产市场发展迅速，未来还将充满机遇和挑战。希望本篇文章对您了解自贡房价、自贡二手房信息以及自贡别墅出售有所帮助。
感谢您看完这篇文章，希望能为您提供一些关于自贡房产市场的参考信息。
2018年买首套房每平补贴200元，买第二套房每平补贴100元。
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。
