您好，可以打开。若打不开可能系统正在升级，你卸载后再重新下载看看。
新疆公安app最新版本是一款由新疆公安厅官方打造的便民办事app，居民可在线办理治安、出入境、边防、法制等多项业务。
辅警(辅助警察)是指由政府出资，公安机关统一通过笔试、面试、政审、体检招录并与其建立劳动关系，在公安机关及其人民警察的指挥和监督下从事警务辅助工作的人员。
所以辅警考试当然要做公安辅警面试题了。
公安机关招聘辅警面试会考到以下这些要点：
一、服从命令、听从指挥、文明巡逻、依法执勤，认真做好小区的昼夜路面巡逻、守候工作，对发现的违法犯罪分子应监视、控制、盘查的扭送公安机关审查处理；
二、协助公安机关、社区居委会维护公共秩序，保卫重点地区、公共场所和要害部位的安全；
三、发动、组织群众，做好防盗、防破坏、防火、防治安灾害事故等“四防”工作，落实各项安全防范措施；
四、发生案件后及时报案，协助公安机关保护好现场，为侦察案件提供线索，协助公安机关查破案件；
五、协助社区居委会干部对违反居民共同制订的“居民公约”等规范的行为，依照公约规定纠正各种违章行为；
六、对犯有违反治安管理行为的人，巡逻队员有权劝阻、制止和批评教育，对需要行使罚款、没收财物等处罚的，必须报告并移交公安机关处理，巡逻队员不得行使上述权力。
1.执行巡逻任务时，白天要挺胸阔步，自然大方；夜间要保持肃静，做到眼明、耳灵、脚轻，仔细判明各种声响、气味、光亮和可疑症状。
2.二人以上同时实施巡逻勤务，遇有情况时，要互相支援，发挥集体力量的优势。
3.巡逻必须采取走停结合，耳、目、鼻并用，时快、时慢和突然改变行进方向的办法。
4.在巡逻中，保安人员必须着装整齐，仪表端正，精神饱满。
5.巡逻要注意效果，防止走过场。
不论考什么类型的公务员，都没有面试题库。面试考察的是考生的应变能力和答题思路等。
尊敬的考生：
您好！感谢您参加2016年新疆公安考试。现在，您可以通过以下步骤查询您的考试成绩。
首先，您需要在浏览器中打开您的互联网连接，并访问新疆公安考试官方网站。
官方网站地址：www.xjgonganexam.com
在官方网站的首页，您需要点击“登录”按钮，并输入您的账户信息。
如果您尚未注册账户，您可以点击“注册”按钮创建一个新账户。
请确保您的账户信息准确无误，以免造成查询错误。
一旦您成功登录您的账户，您将进入用户中心。在用户中心页面上，您可以找到一个标有“成绩查询”的链接。
点击该链接，系统将跳转到一个新页面，显示您的个人考试成绩。您也可以下载成绩单以备存档。
请注意，为了保护您的个人隐私，网站将会要求您验证一些安全信息，例如您的身份证号码和姓名。
一旦您查看您的考试成绩，您还可以在用户中心页面上找到其他相关通知。这些通知可能包括录取通知、面试通知以及后续步骤。
请务必仔细阅读这些通知，并按照要求做出相应的准备和行动。
如果您在查询考试成绩的过程中遇到任何问题，您可以通过以下方式联系新疆公安考试部门：
请提供您的姓名、注册账号以及具体问题的描述，以便工作人员能够更好地帮助您。
通过以上步骤，您应该能够成功查询您在2016年新疆公安考试中的成绩。如果您取得了优异的成绩，恭喜您！这将是您在公安事业中迈出的重要一步。
如果您未能达到您预期的结果，不要灰心。考试只是一次评估，您仍然有机会通过其他途径实现您的职业目标。
祝愿您取得您期望的成绩！感谢您对公安事业的贡献与支持！
追求公安梦想的小伙伴们注意了！2016年新疆喀什公安招警考试即将开始报名啦！作为国家安全与社会稳定的守护者，公安警察是社会中不可或缺的力量。如果您对执法工作充满热情，且有志于为社会贡献力量，那么参加新疆喀什公安招警考试将是您实现梦想的第一步！
报名时间：
根据最新消息，2016年新疆喀什公安招警考试的报名时间为6月1日至6月30日。有意参加考试的考生需要在这个时间段内完成报名手续，逾期将不予受理。因此，希望考生们务必密切关注考试通知，并提前做好准备。
报名条件：
参加新疆喀什公安招警考试需要满足以下基本条件：
对于年龄和学历条件的放宽，通常是针对退役士兵、优秀体育选手、未婚的独生子女等特殊情况，具体情况可根据考试通知中的规定进行申请。希望有意参加考试的考生们在报名前务必详细阅读招警通知，并根据自身情况确认是否符合报名条件。
报名步骤：
参加新疆喀什公安招警考试的报名步骤如下：
备考指南：
考试前的备考工作非常重要，它决定了您在考试中的发挥。为了帮助考生们顺利通过考试，以下是一些备考指南供参考：
1. 制定合理的学习计划：
根据考试大纲和考试内容，制定一个合理的学习计划是备考的首要任务。合理的学习计划可以帮助你合理分配学习时间，有针对性地进行备考。
2. 针对性复习：
根据自己的薄弱科目，加大对这些科目的复习力度。可以通过参加培训班、购买相关考试资料、参加模拟考试等方式进行有针对性的复习。
3. 注意模拟考试：
模拟考试是检验自己备考效果的重要手段。参加模拟考试可以让你熟悉考试的流程、提高答题速度和抓住时间节点。
4. 关注招警考试动态：
随时关注招警考试的最新动态和注意事项，根据考试通知进行准备。掌握最新的考试大纲和考试要点，确保备考方向正确。
5. 保持良好的心态：
备考过程中，保持一颗积极向上的心态非常重要。相信自己的实力，不断备考提升自己的能力，相信自己一定可以在考试中取得好成绩！
新疆喀什公安招警考试对于参加考试的人员来说是一个重要的机会，通过考试可以进入公安系统，从事为社会提供安全保障的工作。希望每一位有志于从事警察工作的考生们都能够认真备考，取得优异的成绩。祝愿大家能够顺利通过考试，开启属于自己的公安之路！
作为公安系统的重要组成部分，公安辅警在维护社会稳定、保护人民群众生命财产安全等方面发挥着不可或缺的作用。近年来，公安辅警的招录工作备受关注，尤其是面试环节更是考生们关注的重点。为帮助广大考生顺利通过公安辅警面试,我们特别整理了2020年公安辅警考试面试题库,并对其中的重点问题进行了详细解析。
1. 为什么选择成为公安辅警?
这是面试中最常见的一个问题。考生可以从以下几个方面进行回答:
2. 你认为公安辅警应该具备哪些素质?
公安辅警作为执法人员,应具备以下素质:
3. 如何看待公安辅警的工作性质?
公安辅警的工作性质主要体现在以下几个方面:
除了对常见问题的回答,在公安辅警面试中还需要注意以下几点:
作为公安辅警,承担着维护社会治安秩序、保护人民群众生命财产安全的重要职责。为了帮助广大考生顺利通过公安辅警考试,我们特别整理了2023年公安辅警考试面试题目及答题技巧,希望能为您的应试之路提供有价值的参考。
1. 为什么选择成为公安辅警?
这是一个常见的面试问题,考官通过这个问题了解应聘者的动机和对这份工作的认知。在回答时,可以从以下几个方面入手:
2. 如何看待公安辅警工作的艰辛与风险?
公安辅警工作虽然具有一定的风险,但也是一份光荣而有意义的工作。在回答这个问题时,可以从以下几个方面进行阐述:
3. 如何看待公安辅警工作的职业发展前景?
公安辅警工作是一个可以长期发展的职业,具有良好的职业发展前景。在回答这个问题时,可以从以下几个方面进行阐述:
作为广大公务员考生，了解考试时间是非常重要的。对于新疆公务员公安专业的考试时间，通常是在每年的{具体时间}。在备战新疆公务员公安专业科目考试时，熟悉考试时间可以帮助考生做好时间规划，有意识地安排学习和复习计划。
备战新疆公务员公安专业科目考试，首先要对考试科目有充分的了解。该专业科目一般包括{具体科目1}、{具体科目2}、{具体科目3}等内容。考生需要深入学习这些科目的理论知识，掌握相关的法律法规、公安业务知识等。此外，也需要关注一些热点问题和实际应用。
在备战过程中，合理安排复习时间也是关键。可以根据考试时间提前制定复习计划，由深入浅出地复习各科目，并进行重点突破，做到知识点全面覆盖，巩固知识点。
在备战新疆公务员公安专业科目考试时，考生可以采取一些技巧提高备考效率。比如，可以多做一些模拟试题，了解考试形式和题型，找准自己的考试重点。此外，多参加一些专业培训班或者辅导课程，向专家请教解答疑惑，也可以提高备考效果。
最后，备战新疆公务员公安专业科目考试，还要有一个良好的心态。要保持平常心，充分相信自己的实力，相信经过充分准备一定能取得优异成绩。
感谢您阅读本文，希望通过这篇文章可以助您更好地备战新疆公务员公安专业科目考试。
今年的500分？按你说的公安大学的话，全国只有一所是叫公安大学的，中国人民公安大学，其它都是xx警察学院.你的分数比较尴尬，500分，可能上不了公安大学，有点悬。去警察学院又亏了。体能测试过了么
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());
}
}
