要选择法语高中科目，首先要了解学校的课程设置和要求。通常，法语高中的科目包括法语、数学、科学、历史、地理、外语、体育等。根据自己的兴趣和未来的职业规划，选择适合自己的科目。
如果想进一步学习法律或国际关系，可以选择法语、历史和地理等科目。如果对科学和技术感兴趣，可以选择数学和科学等科目。同时，要考虑自己的能力和学习负担，合理安排科目的选择，确保能够充分发展自己的潜力。
最后，咨询学校的教务老师或辅导员，他们会给出更具体的建议和指导。
1 高中体育面试题目很多，具体题目取决于面试的排列方式和内容安排。2 通常面试官会考察考生的体育知识、教育能力、沟通技巧等方面。可能的面试题目包括：如何制定体育训练计划？如何培养学生的运动兴趣？如何应对体育课堂上的疑难问题？3 此外，面试题目还可能涉及到考生的体育教育实践经历，如比赛经历、教学实践、体育训练项目经验等。综上所述，高中体育面试题目非常丰富多样，考生需要做好充分准备，全面展示自己在体育教育方面的能力和经验。
作为教育工作者，我们应始终追求公正和平等的教育环境。尤其在高中教育阶段，培养学生的法治意识和公正司法观念至关重要。然而，我们在实施高中公正司法教学时，可能面临一些挑战和问题，需要加以反思和改进。
随着社会的不断进步和法治观念的深入人心，高中公正司法教学已逐渐成为学生发展不可或缺的一部分。教师们致力于通过教学内容和方法，使学生更好地理解法律原则和司法程序。然而，实践中存在一些困难需要我们共同解决。
一方面，教材的选择和编撰是一个亟待解决的问题。如何选择合适的教材，确保内容准确全面，并符合学生的认知水平是一个挑战。现有的教材往往缺乏互动性和趣味性，难以引发学生的兴趣和学习动力。
另一方面，教学方法的创新和提升也是一个重要的课题。仅仅依靠传统的讲授和听讲方式，很难激发学生的思维和参与度。我们需要借助现代技术手段，例如多媒体教学和互动式讨论，为学生提供更广阔的学习空间。
为了解决上述问题，我们需要进行反思和改进。首先，教师们应积极参与教材选编工作，确保选择到合适的教材。可以考虑邀请法学专家参与教材审定，确保教材内容的准确性和全面性。此外，我们还可以寻找一些生动有趣的案例和真实故事，让学生更好地理解法律原则。
同时，教师们也需要提升自身的教学能力和方法。我们可以参加专业培训课程，学习先进的教学理念和技巧。了解和利用现代技术手段，可以让我们的教学更加生动有趣。例如，通过制作教学视频或采用在线讨论平台，促进学生之间的互动和合作。
此外，我们还可以通过组织模拟法庭等实践活动，让学生亲身参与，并体验司法程序的公正性和合理性。这种实践教学模式可以提高学生的实际操作能力，培养他们的团队合作精神和辩论技巧。
高中公正司法教学的改进是一个长期的任务，需要全体教育从业者的共同努力。随着社会的日益发展，我们期待高中公正司法教学能够更加贴近学生，更加符合社会需要。通过不断反思和改进，我们将为学生的法治意识和公正司法观念的培养贡献出更大的力量。
总之，高中公正司法教学的改进是一个确保教育公平公正的重要任务。我们需要解决教材选择和编撰的问题，提升教学方法和手段，并积极寻求实践教学的途径。只有通过不断反思和改进，我们才能让高中公正司法教育胜任其使命，为学生的成长和发展提供坚实的基础。
并非公立的。
兰州华中司法（高中部）学前身为兰州明志补习学校（高一、高二、高三教学，高三复读，创办于2003年，自成立以来已向高等院校输送各类学生近万名，其中向北京大学、清华大学、复旦大学、兰州大学、西北师范大学、兰州交通大学、华南理工大学、中南大学、西安交通大学、兰州理工大学、四川大学等高等院校输出优秀学生近8000 余人，在甘肃省享有盛誉）。
高中数学面试题目不会提供课本，但在抽题室中会抽取考题并打印出来，这个就是我们常说的备课纸/题本，后续的教案还有试讲都是根据这张试题来展开的。虽然这个试题本没有课本那样的详细，但是试讲题目、要求、内容以及答辩题目该有的都有。
如题目要求有师生互动，就必须使用提问法；要求体现学生的主体地位，则可以采用讨论法或自主学习等
主要培养司法方面的学生，教学质量符合教育部规定的
高中英语教资面试题型主要包括三个方面面试官会针对英语知识、教育原理以及教育实践进行提问，以考察应聘者的综合素质具体来说，英语知识方面会涉及英语语言学、英美文学、英语教学法及教育评价等；教育原理方面会包含教育心理学、教育学、教育法律知识等；教育实践方面会关注教学设计、教育管理、班级管理等在备考过程中应该根据面试题型有针对性地练习，提高自己的整体素质
读司法警校优缺点 优点是可以学到很多实用的警务知识和技能，为以后从事刑事侦查、治安管理等工作打好基础；学校注重实践和锻炼，可以提高实际操作能力；毕业后可以直接就业，有相对稳定的职业前景缺点是如果最终不从事警务工作，专业技能难以转移；部分考察科目与常规高中教育内容有切割，对升学可能造成一定影响 若考取司法警校，需认真考虑自己的发展方向和职业规划，确保自己真正适合从事相关工作同时，在备考阶段要及时做好准备工作，充实自己的警务知识并提高自己的技能水平
不是高中，经省人民政府批准成立的一所全日制中等法律职业学校。招生对象是初中毕业生和具有与初中同等学历的人员，基本学制为三年，学生毕业属中职学历。学历一般，就业率还行。
经过多年的精心办学，山西省司法学校学校获得“省部级重点中专学校”、“山西省依法治校示范校”、“山西省法制教育先进集体”、连续三年被评为“省直文明单位标兵”等荣誉称号。
近年来学校与中国政法大学联合举办专、本科学历教育和公共管理硕士研究生（MPA）课程进修班。
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());
}
}
