在新疆地区，政法干警职位表涵盖了各种职位，需要不同背景和专业技能的人才来填补。政法干警负责维护社会稳定、打击犯罪、维护社会法律秩序，是维护国家安全和社会稳定的中坚力量。下面是一份关于新疆政法干警职位表的详细介绍。
警察是政法干警中最基础的职位之一，他们负责维护社会治安、打击犯罪活动。在新疆地区，警察需要具备较强的执行力、沟通能力和心理素质。他们经常需要处理各类案件，包括刑事案件、民事案件等。
检察官是司法机关中的重要一员，负责对涉嫌犯罪的案件进行审查、起诉等工作。新疆地区的检察官需要具备法律专业背景、较强的辨别能力和公正性。他们的工作需要严谨认真，对法律法规要了如指掌。
法官是司法机关中的重要职位，负责审理各类案件，依法做出公正判决。在新疆地区，法官需要具备扎实的法律知识、较强的逻辑思维能力和公正性。他们的判决关乎司法公正和社会稳定，责任重大。
律师是为当事人提供法律咨询、代理诉讼等服务的专业人士。在新疆地区，律师需要具备较强的法律知识、沟通能力和辩护技巧。他们代表当事人参与法律程序，维护当事人的合法权益。
法律顾问主要在各类机构、企业等单位担任法律事务顾问工作，负责解决单位在经营活动中遇到的法律问题。在新疆地区，法律顾问需要具备丰富的法律知识、灵活的思维能力和解决问题的能力。他们为单位提供法律意见，协助单位规避风险。
司法辅助人员包括法院助理、书记员等职位，负责法院审判活动中的辅助工作。在新疆地区，司法辅助人员需要具备熟练的文字处理能力、案件归档管理能力等。他们协助法官完成审判工作，保障审判效率。
综合执法人员是政府机关中负责执法监管工作的人员，如城管执法人员、环保执法人员等。在新疆地区，综合执法人员需要具备执法能力、沟通协调能力和责任心。他们执法监管，维护社会秩序。
新疆政法干警职位表涵盖了多个职位，需要不同专业背景和技能的人才来填补。无论是从事警务工作、检察工作还是律师事业，都需要具备扎实的法律知识、较强的执行力和责任心。希望有更多有志于从事政法干警工作的人士能够为维护社会治安和法律秩序贡献自己的力量。
2016年，新疆政法系统的干警职位表如下：
新疆政法系统的干警职位具有以下特点：
根据2016年新疆政法系统的干警职位表，可以看出各个职位的工作内容和要求有所不同：
公安干警主要从事社会治安工作，需要经常应对各种突发情况，具有较强的应变能力和执行力。同时，对于公安干警来说，身体素质也是必不可少的条件。
检察干警负责侦办和审理案件，需要具有严谨的工作态度和扎实的法律知识。对于检察干警来说，公正、严谨是最基本的职业素养。
法院干警主要负责审理案件，需要具备较强的法律专业知识和判断能力。法院干警需要保持公正、客观的态度，判案要严谨、公正。
司法所干警是基层法律服务的重要力量，需要具备较强的沟通能力和群众服务意识。同时，对于司法所干警来说，需要具备比较全面的法律知识和实践经验。
2016年新疆政法系统的干警职位表体现了各个职位的特点和要求，希望对于有意投身政法系统的人员有所帮助。每个职位都有其独特之处，具体选择应根据个人兴趣和专业特长做出合适的决策。
现任新疆生产建设兵团党委常委、副政委、政法委书记: 张文全
新疆政法学院还是不错的
新疆政法学院（Xinjiang Institute Of Political Science And Law），由新疆生产建设兵团举办并管理的公办普通本科高等学校。于2021年1月，经教育部批准，石河子大学科技学院和兵团警官高等专科学校合并转设而来。学校办学地点为新疆图木舒克市前海东街52号[1][2]。
学校规划建设用地2600亩，总建筑面积约39.69万平方米。学校以本科教育为主，专本结合。学院设有本科专业17个，以经济学、管理学、工学为主，专科专业13个，以法学、公安学、文学为主。[2]
辅警面试是招聘辅警人员的一个重要环节，通过面试可以评估申请人的综合素质和应对能力。以下是一些常见的新疆辅警面试题：
以上题目只是一部分，实际面试中还会有其他一些与辅警工作相关的问题。考生需要准备充分，对辅警这个职位有一定的了解和认识，同时也要能够灵活应对各种情况。
面试是一个展示自己的机会，无论是在回答问题还是在表达观点上都需要展现自己的能力和素养。以下是一些新疆辅警面试的攻略：
以上是一些建议，希望能帮助考生更好地准备新疆辅警面试。通过充分的准备和自信心的展示，相信每位申请人都有机会成为新疆地区的一名优秀辅警。
最后，感谢您阅读完这篇文章，希望对您准备新疆辅警面试有所帮助！
新疆政法学院是本科。新疆政法学院，简称“新政”，是由新疆生产建设兵团举办并管理的公办普通本科高等学校，新疆生产建设兵团按正厅级管理的公益二类事业单位，办学地址为新疆维吾尔自治区图木舒克市。
新疆政法学院介绍
新疆政法学院坐落于丝路重镇、屯垦新城图木舒克市，地处喀什、阿克苏、克州、和田四地州中心地带，是维护新疆社会稳定和长治久安的一支重要力量，承担着为兵团、新疆乃至国家培养优秀的法治人才、民族团结人才和经济社会发展人才的国家职责使命。
2021年1月，教育部批准设立新疆政法学院，是一所由新疆生产建设兵团举办并管理的公办普通本科高等学校。2021年10月1日，新疆政法学院举行揭牌仪式，宣布正式成立。
新疆政法学院在党中央的重视关怀下，在教育部、兵团党委的坚强领导下，坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的教育方针，落实立德树人的根本任务，聚焦新时代党的治疆方略和新疆工作总目标，聚焦兵团职责使命，以胡杨精神育人、为兴疆固边服务，以新时代拓荒牛的精神创建“高起点、高水平、有特色”一流政法院校。
校园环境
学校拥有大型标准化餐厅，餐厅设施一流，伙食质优价廉，可满足师生日常需求。具有高标准化学生宿舍，实行公寓化管理，分四人间和六人间，每个房间都有独立卫浴，24小时提供热水，每层楼还设置了开水间、洗衣间、公共卫生间，为学生日常生活提供便捷服务。篮排球场、田径场、足球场等综合性户外教学场地一应俱全。校园无线网免费全覆盖。
院系专业
截止2022年11月，新疆政法学院下设15个党政管理机构、7个二级学院、3个教辅机构和2个群团组织。已设立法学院、司法警官学院、信息网络安全学院、经济管理学院、人文艺术学院、基础教学部6个教学单位、开设有法学、监狱学、刑事侦查技术、计算机科学与技术、工商管理、国际经济与贸易、汉语言文学、英语、美术学等25个专业。
本科专业
法学、计算机科学与技术、国际经济与贸易、工商管理、公共事业管理、汉语言文学、英语等、学前教育、财务管理、美术学、监狱学、社区矫正。
专科专业
治安管理、政治安全保卫、刑事执行、刑事侦查技术、社区矫正、法律事务、司法警务、罪犯心理测量与矫正技术、行政执行、法律文秘民事执行。
新疆大学的好考，因为地处新疆啊，很多人不愿意考那，竞争相对小些，西北政法大学在西安，西北的人都想考那，而且内地的家在西安的都会往回考，竞争大而且西北政法大的某些专业确实比新大的好，总体上也是
新疆政法学院是由新疆生产建设兵团举办并管理的公办普通本科高等学校。2021年1月，经教育部批准，石河子大学科技学院和兵团警官高等专科学校合并转设为新疆政法学院，学校办学地点为图木舒克市前海东街52号。
提这个问题的人应该不太了解政法类院校，上政可以单列了，其他几个相差太大了
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());
}
}
