民政部对于民间婚礼中具体彩礼是多少金额，没有做出过明确的规定，而且在民法、或其他的法律中，对于彩礼是多少？均没有明确的规定。彩礼是一种民间的传统，它的多少？是由男女双方自己商量确定，法律不对此作规定。
民政部102号文指的是《民政部关于做好涉及宗教事务登记管理有关工作的通知》。该文件发布于2017年，主要内容包括：
1. 对宗教事务登记管理的一些基本概念和要求进行了解释和界定，明确了宗教活动场所的概念和范围。
2. 对宗教团体登记管理的程序和要求进行了详细说明，包括申请材料、审核程序、公示期限等。
3. 对宗教活动场所登记管理的程序和要求进行了详细说明，包括场所要求、审核程序、公示期限等。
4. 对宗教团体和活动场所变更和注销等管理事项进行了规定和要求。
该文件的发布旨在规范和加强宗教事务的管理，保障宗教活动的合法性和有序性，同时也为宗教团体和活动场所的管理提供了更为明确的制度规定。
乡镇街道和民政部门是中国地方政府中不可或缺的组成部分。作为基层行政机构，乡镇街道和民政部门承担着重要的角色和责任。本文将探讨乡镇街道和民政部门在社会管理和公共服务方面的作用，以及他们的职责和职能。
乡镇街道是中国城乡结合部的基层行政单位。其职责是贯彻落实国家法律法规和政策，组织实施本地区的经济建设、社会管理、文化教育和环境保护等工作。
乡镇街道的作用包括：
乡镇街道有以下主要责任和职能：
民政部门是负责社会管理和社会福利事务的地方政府部门。其职责是关注社会弱势群体的权益，提供社会保障和救助，推动社会公益事业的发展。
民政部门的作用包括：
民政部门的责任和职能包括：
乡镇街道和民政部门在社会管理和公共服务方面紧密合作，共同推动社会发展和改善民生。
1. 信息共享与联动：乡镇街道和民政部门应加强信息的共享与联动，及时了解社会民生状况、灾害救助需求等，以便迅速响应并提供帮助。
2. 制定协同工作机制：乡镇街道和民政部门可以制定协同工作机制，明确职责分工和工作流程，提高工作效率和协作效果。
3. 共同开展社会救助：乡镇街道和民政部门应共同参与社会救助工作，确保社会弱势群体的基本生活保障。
4. 加强培训与交流：乡镇街道和民政部门可以组织培训和交流活动，提高工作人员的专业素质和协作能力。
5. 政策制定与改进：乡镇街道和民政部门应密切合作，共同参与政策的制定和改进，以更好地适应社会发展的需求。
乡镇街道和民政部门的角色和责任对于推动地方社会发展和改善民生具有重要作用。乡镇街道负责地区的经济建设、社会管理和公共服务，而民政部门关注社会弱势群体的权益，提供社会救助和推进慈善事业的发展。
乡镇街道和民政部门之间需要加强协作与配合，共同开展社会救助、制定相关政策和保障社会团体发展。通过信息共享、制定协同工作机制、加强培训与交流等方式，乡镇街道和民政部门可以提高工作效率，更好地履行职责，促进社会和谐稳定和公共福利的提升。
关于这个问题，民政部门主要负责以下工作：
1. 社会救助：负责社会福利、救助和保障工作，提供临时救助、助学、医疗救助、住房救助等服务。
2. 民政登记：负责民事登记、社会组织登记、公益组织登记等工作，保障公民合法权益。
3. 社会组织管理：负责社会组织的管理和监督，包括社会团体、民办非企业单位、基金会等。
4. 婚姻家庭：负责婚姻登记、离婚登记等婚姻家庭方面的工作。
5. 殡葬管理：负责殡葬服务的管理和监督，保障生命尊严和家庭安宁。
6. 宗教事务：负责宗教事务的管理和监督，保障宗教信仰自由和宗教团体的合法权益。
7. 安置帮教：负责罪犯、被拘留人员、社区矫正对象等安置帮教工作，促进社会和谐稳定。
特困人员救助供养标准包括基本生活标准和照料护理标准。 基本生活标准应当满足特困人员基本生活所需。照料护理标准应当根据特困人员生活自理能力和服务需求分类制定，体现差异性。 特困人员救助供养标准由省、自治区、直辖市或者设区的市级人民政府综合考虑地区、城乡差异等因素确定、公布，并根据当地经济社会发展水平和物价变化情况适时调整。民政部、财政部要加强对特困人员救助供养标准制定工作的指导。
民政部门包括以下4种：
1.办公厅
办公厅是党政机关设立的负责协助机关领导处理机关日常工作并主管文秘和机关行政管理事务的综合职能部门。办公厅在其所属党政机关的领导下依职责行事，并办理机关及其领导交办的事项。
2.社会救助司
拟订社会救助规划、政策和标准，健全城乡社会救助体系；组织城乡居民最低生活保障、医疗救助、临时救助工作；拟订五保户社会救济政策；承办中央财政最低生活保障投入资金分配和监管工作；参与拟订住房、教育、司法救助相关办法；承担全国社会救助信息管理工作。
3.基层政权和社区建设司
民政部基层政权和社区建设司是民政部的职能部门，拟订城乡基层群众自治建设和社区建设政策；指导社区服务体系建设；提出加强和改进城乡基层政权建设的建议；推动基层民主政治建设。
4.社会事务司
拟订婚姻、儿童收养和殡葬管理政策；推进婚俗和殡葬改革；指导涉外和涉港澳台居民、华侨、边民婚姻管理；承办政府间儿童收养政策协调事宜；协调省际生活无着人员救助工作；承担全国婚姻登记信息管理工作；指导婚姻、殡葬、收养、救助服务机构管理。
人都会变老，现在65岁以上的老人，正是改革开放之际的弄潮儿们。
正是因为他们的付出，因为他们的努力，才有了我国经济的快速发展，才有了现在繁荣昌盛的新格局。
每个人都会老去，但国家永远不会忘记他们所做出的牺牲与奉献，目前国家对于65岁以上的老人出台了各种福利政策，让所有的高龄老人都能享受优待，目前对于65岁以上的老人，至少可以享受以下五种优待政策。
照顾政策一：养老金高龄补贴
我国每年都会进行养老金的比例调整，而其中一个重要的参考原则就是倾斜调整。
倾斜调整，就是有侧重点的把养老金补贴发放给高龄老人，或者是贫困老人。在发放养老金补贴时，主要看重两个方面，一个是贫困老人，另一个就是照顾高龄的老人。
也就是说，如果老人的年龄到达65岁以上，可以获得更多的养老金，在不同的地区，对于65岁以上老人的养老金补贴比例是不一样的，但都大同小异。
比如北京市，如果老人年满65周岁，就可以每月获得40元的补贴。要是年满70周岁，乃至80周岁，补贴的养老金数额将会更高，最高每人每月能够增加70元。
照顾政策二：免费乘坐公共交通
随着我国经济的进一步发展，基础设施建设也更加完善，公交车、长途客运都通往了每个村落，目前基本各地的公共交通汽车，都会有这样的优惠制度：针对年满65周岁以上的老人，可以免费乘坐公交。
2021年之后，山东省就出台了新的公共交通政策，60周岁以上的老龄人就不需要花钱，可以免费乘坐公共汽车。
符合年龄条件的老人乘坐公共汽车的办法，有两种。一种是到客运中心办理老公交卡，卡中不需要充值，乘坐公共汽车时可以直接刷。
另一种就是60岁以上老人，拿着自己的身份证进行乘车刷卡，这也有效避免了老年卡被他人使用。
照顾政策三：老年人免费健康体检
古人有云，百善孝为先，对于老年人的身心健康，我们中国人向来都十分重视，国家也出台了各项相关政策，真正把老年人的身体健康，放在心上。
很多小区，在多年以前就已经开始实行老年人免费体检制度。每年都可以为老人进行1到2次的全身体检，发达城市的社区，在每年年底还会向老人发慰问品，例如牛奶，鸡蛋等，虽然不贵，但也是一片心意。在九九老人节还会有许多社区给老人们组织娱乐活动，防止老人们在日常生活中无聊、烦闷，可以说，政府对老年人的关照，真正做到了实处。
照顾政策四：老年综合津贴
老年人到达一定的岁数之后，便可以享受国家免费发放的老年津贴，其中，65岁便是最低的门槛。在到达65岁后期。每人每月都可以领取政府发放的津贴，虽然钱并不是很多，但也是国家关爱老年人的一片心意，具体的津贴金额，与老年人的年龄有关。
对此，国家民政部也做出了相关的规划，在各个地级市，针对80周岁以上的老人，必须要建立相关的津贴制度。目前全国范围内老年津贴制度已经建立完成，另外还有更多关于老年人的照顾政策，正在试点中，目前已经服务了3000多万老人。
照顾政策五：独生子女倾斜增加
如果老人膝下只有一个儿子，或者女儿，也就是说对于独生子女的父母，我到达相应的退休年龄，或者资助年龄后，可以享受独生子女的补贴。每人每月可以领八十元起，当然，独生子女补贴的发放有两种方式可以选择，一种是在退休之后选择一次性发放，可以获取上万元的补贴，一种就是每月发放，每月可以获得100元左右的补贴，但是对于不同地区补贴的标准和比例是不一样的，以云南省为例，补贴的标准是5%的退休人员平均养老金。
简介：民政部信息中心是民政部直属事业单位，受民政部委托承担民政信息化建设的主要任务，是民政部信息化建设的主要组织和实施部门。
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。
