民政部對于民間婚禮中具體彩禮是多少金額，沒有做出過明確的規(guī)定，而且在民法、或其他的法律中，對于彩禮是多少？均沒有明確的規(guī)定。彩禮是一種民間的傳統(tǒng)，它的多少？是由男女雙方自己商量確定，法律不對此作規(guī)定。
民政部102號文指的是《民政部關(guān)于做好涉及宗教事務(wù)登記管理有關(guān)工作的通知》。該文件發(fā)布于2017年，主要內(nèi)容包括：
1. 對宗教事務(wù)登記管理的一些基本概念和要求進行了解釋和界定，明確了宗教活動場所的概念和范圍。
2. 對宗教團體登記管理的程序和要求進行了詳細說明，包括申請材料、審核程序、公示期限等。
3. 對宗教活動場所登記管理的程序和要求進行了詳細說明，包括場所要求、審核程序、公示期限等。
4. 對宗教團體和活動場所變更和注銷等管理事項進行了規(guī)定和要求。
該文件的發(fā)布旨在規(guī)范和加強宗教事務(wù)的管理，保障宗教活動的合法性和有序性，同時也為宗教團體和活動場所的管理提供了更為明確的制度規(guī)定。
鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道和民政部門是中國地方政府中不可或缺的組成部分。作為基層行政機構(gòu)，鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道和民政部門承擔(dān)著重要的角色和責(zé)任。本文將探討鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道和民政部門在社會管理和公共服務(wù)方面的作用，以及他們的職責(zé)和職能。
鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道是中國城鄉(xiāng)結(jié)合部的基層行政單位。其職責(zé)是貫徹落實國家法律法規(guī)和政策，組織實施本地區(qū)的經(jīng)濟建設(shè)、社會管理、文化教育和環(huán)境保護等工作。
鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道的作用包括：
鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道有以下主要責(zé)任和職能：
民政部門是負責(zé)社會管理和社會福利事務(wù)的地方政府部門。其職責(zé)是關(guān)注社會弱勢群體的權(quán)益，提供社會保障和救助，推動社會公益事業(yè)的發(fā)展。
民政部門的作用包括：
民政部門的責(zé)任和職能包括：
鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道和民政部門在社會管理和公共服務(wù)方面緊密合作，共同推動社會發(fā)展和改善民生。
1. 信息共享與聯(lián)動：鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道和民政部門應(yīng)加強信息的共享與聯(lián)動，及時了解社會民生狀況、災(zāi)害救助需求等，以便迅速響應(yīng)并提供幫助。
2. 制定協(xié)同工作機制：鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道和民政部門可以制定協(xié)同工作機制，明確職責(zé)分工和工作流程，提高工作效率和協(xié)作效果。
3. 共同開展社會救助：鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道和民政部門應(yīng)共同參與社會救助工作，確保社會弱勢群體的基本生活保障。
4. 加強培訓(xùn)與交流：鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道和民政部門可以組織培訓(xùn)和交流活動，提高工作人員的專業(yè)素質(zhì)和協(xié)作能力。
5. 政策制定與改進：鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道和民政部門應(yīng)密切合作，共同參與政策的制定和改進，以更好地適應(yīng)社會發(fā)展的需求。
鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道和民政部門的角色和責(zé)任對于推動地方社會發(fā)展和改善民生具有重要作用。鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道負責(zé)地區(qū)的經(jīng)濟建設(shè)、社會管理和公共服務(wù)，而民政部門關(guān)注社會弱勢群體的權(quán)益，提供社會救助和推進慈善事業(yè)的發(fā)展。
鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道和民政部門之間需要加強協(xié)作與配合，共同開展社會救助、制定相關(guān)政策和保障社會團體發(fā)展。通過信息共享、制定協(xié)同工作機制、加強培訓(xùn)與交流等方式，鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道和民政部門可以提高工作效率，更好地履行職責(zé)，促進社會和諧穩(wěn)定和公共福利的提升。
關(guān)于這個問題，民政部門主要負責(zé)以下工作：
1. 社會救助：負責(zé)社會福利、救助和保障工作，提供臨時救助、助學(xué)、醫(yī)療救助、住房救助等服務(wù)。
2. 民政登記：負責(zé)民事登記、社會組織登記、公益組織登記等工作，保障公民合法權(quán)益。
3. 社會組織管理：負責(zé)社會組織的管理和監(jiān)督，包括社會團體、民辦非企業(yè)單位、基金會等。
4. 婚姻家庭：負責(zé)婚姻登記、離婚登記等婚姻家庭方面的工作。
5. 殯葬管理：負責(zé)殯葬服務(wù)的管理和監(jiān)督，保障生命尊嚴和家庭安寧。
6. 宗教事務(wù)：負責(zé)宗教事務(wù)的管理和監(jiān)督，保障宗教信仰自由和宗教團體的合法權(quán)益。
7. 安置幫教：負責(zé)罪犯、被拘留人員、社區(qū)矯正對象等安置幫教工作，促進社會和諧穩(wěn)定。
特困人員救助供養(yǎng)標(biāo)準包括基本生活標(biāo)準和照料護理標(biāo)準。??基本生活標(biāo)準應(yīng)當(dāng)滿足特困人員基本生活所需。照料護理標(biāo)準應(yīng)當(dāng)根據(jù)特困人員生活自理能力和服務(wù)需求分類制定，體現(xiàn)差異性。??特困人員救助供養(yǎng)標(biāo)準由省、自治區(qū)、直轄市或者設(shè)區(qū)的市級人民政府綜合考慮地區(qū)、城鄉(xiāng)差異等因素確定、公布，并根據(jù)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟社會發(fā)展水平和物價變化情況適時調(diào)整。民政部、財政部要加強對特困人員救助供養(yǎng)標(biāo)準制定工作的指導(dǎo)。
民政部門包括以下4種：
1.辦公廳
辦公廳是黨政機關(guān)設(shè)立的負責(zé)協(xié)助機關(guān)領(lǐng)導(dǎo)處理機關(guān)日常工作并主管文秘和機關(guān)行政管理事務(wù)的綜合職能部門。辦公廳在其所屬黨政機關(guān)的領(lǐng)導(dǎo)下依職責(zé)行事，并辦理機關(guān)及其領(lǐng)導(dǎo)交辦的事項。
2.社會救助司
擬訂社會救助規(guī)劃、政策和標(biāo)準，健全城鄉(xiāng)社會救助體系；組織城鄉(xiāng)居民最低生活保障、醫(yī)療救助、臨時救助工作；擬訂五保戶社會救濟政策；承辦中央財政最低生活保障投入資金分配和監(jiān)管工作；參與擬訂住房、教育、司法救助相關(guān)辦法；承擔(dān)全國社會救助信息管理工作。
3.基層政權(quán)和社區(qū)建設(shè)司
民政部基層政權(quán)和社區(qū)建設(shè)司是民政部的職能部門，擬訂城鄉(xiāng)基層群眾自治建設(shè)和社區(qū)建設(shè)政策；指導(dǎo)社區(qū)服務(wù)體系建設(shè)；提出加強和改進城鄉(xiāng)基層政權(quán)建設(shè)的建議；推動基層民主政治建設(shè)。
4.社會事務(wù)司
擬訂婚姻、兒童收養(yǎng)和殯葬管理政策；推進婚俗和殯葬改革；指導(dǎo)涉外和涉港澳臺居民、華僑、邊民婚姻管理；承辦政府間兒童收養(yǎng)政策協(xié)調(diào)事宜；協(xié)調(diào)省際生活無著人員救助工作；承擔(dān)全國婚姻登記信息管理工作；指導(dǎo)婚姻、殯葬、收養(yǎng)、救助服務(wù)機構(gòu)管理。
人都會變老，現(xiàn)在65歲以上的老人，正是改革開放之際的弄潮兒們。
正是因為他們的付出，因為他們的努力，才有了我國經(jīng)濟的快速發(fā)展，才有了現(xiàn)在繁榮昌盛的新格局。
每個人都會老去，但國家永遠不會忘記他們所做出的犧牲與奉獻，目前國家對于65歲以上的老人出臺了各種福利政策，讓所有的高齡老人都能享受優(yōu)待，目前對于65歲以上的老人，至少可以享受以下五種優(yōu)待政策。
照顧政策一：養(yǎng)老金高齡補貼
我國每年都會進行養(yǎng)老金的比例調(diào)整，而其中一個重要的參考原則就是傾斜調(diào)整。
傾斜調(diào)整，就是有側(cè)重點的把養(yǎng)老金補貼發(fā)放給高齡老人，或者是貧困老人。在發(fā)放養(yǎng)老金補貼時，主要看重兩個方面，一個是貧困老人，另一個就是照顧高齡的老人。
也就是說，如果老人的年齡到達65歲以上，可以獲得更多的養(yǎng)老金，在不同的地區(qū)，對于65歲以上老人的養(yǎng)老金補貼比例是不一樣的，但都大同小異。
比如北京市，如果老人年滿65周歲，就可以每月獲得40元的補貼。要是年滿70周歲，乃至80周歲，補貼的養(yǎng)老金數(shù)額將會更高，最高每人每月能夠增加70元。
照顧政策二：免費乘坐公共交通
隨著我國經(jīng)濟的進一步發(fā)展，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也更加完善，公交車、長途客運都通往了每個村落，目前基本各地的公共交通汽車，都會有這樣的優(yōu)惠制度：針對年滿65周歲以上的老人，可以免費乘坐公交。
2021年之后，山東省就出臺了新的公共交通政策，60周歲以上的老齡人就不需要花錢，可以免費乘坐公共汽車。
符合年齡條件的老人乘坐公共汽車的辦法，有兩種。一種是到客運中心辦理老公交卡，卡中不需要充值，乘坐公共汽車時可以直接刷。
另一種就是60歲以上老人，拿著自己的身份證進行乘車刷卡，這也有效避免了老年卡被他人使用。
照顧政策三：老年人免費健康體檢
古人有云，百善孝為先，對于老年人的身心健康，我們中國人向來都十分重視，國家也出臺了各項相關(guān)政策，真正把老年人的身體健康，放在心上。
很多小區(qū)，在多年以前就已經(jīng)開始實行老年人免費體檢制度。每年都可以為老人進行1到2次的全身體檢，發(fā)達城市的社區(qū)，在每年年底還會向老人發(fā)慰問品，例如牛奶，雞蛋等，雖然不貴，但也是一片心意。在九九老人節(jié)還會有許多社區(qū)給老人們組織娛樂活動，防止老人們在日常生活中無聊、煩悶，可以說，政府對老年人的關(guān)照，真正做到了實處。
照顧政策四：老年綜合津貼
老年人到達一定的歲數(shù)之后，便可以享受國家免費發(fā)放的老年津貼，其中，65歲便是最低的門檻。在到達65歲后期。每人每月都可以領(lǐng)取政府發(fā)放的津貼，雖然錢并不是很多，但也是國家關(guān)愛老年人的一片心意，具體的津貼金額，與老年人的年齡有關(guān)。
對此，國家民政部也做出了相關(guān)的規(guī)劃，在各個地級市，針對80周歲以上的老人，必須要建立相關(guān)的津貼制度。目前全國范圍內(nèi)老年津貼制度已經(jīng)建立完成，另外還有更多關(guān)于老年人的照顧政策，正在試點中，目前已經(jīng)服務(wù)了3000多萬老人。
照顧政策五：獨生子女傾斜增加
如果老人膝下只有一個兒子，或者女兒，也就是說對于獨生子女的父母，我到達相應(yīng)的退休年齡，或者資助年齡后，可以享受獨生子女的補貼。每人每月可以領(lǐng)八十元起，當(dāng)然，獨生子女補貼的發(fā)放有兩種方式可以選擇，一種是在退休之后選擇一次性發(fā)放，可以獲取上萬元的補貼，一種就是每月發(fā)放，每月可以獲得100元左右的補貼，但是對于不同地區(qū)補貼的標(biāo)準和比例是不一樣的，以云南省為例，補貼的標(biāo)準是5%的退休人員平均養(yǎng)老金。
簡介：民政部信息中心是民政部直屬事業(yè)單位，受民政部委托承擔(dān)民政信息化建設(shè)的主要任務(wù)，是民政部信息化建設(shè)的主要組織和實施部門。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)：
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
檢測數(shù)據(jù)：
sunny，hot，high，weak
結(jié)果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。
數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個類 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";
/*
* 測試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓(xùn)練模型
makeModel(false);
//測試檢測數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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?。?#34;);
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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??！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失??！");
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("生成訓(xùn)練模型失?。?#34;);
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("檢測數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時報錯。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，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;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，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時表示總文檔數(shù)
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從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);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類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("檢測所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應(yīng)用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數(shù)據(jù)和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應(yīng)用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺、實時更新、可定制性強等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。
2. 請談?wù)勀赪ebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(fā)框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術(shù)進行地圖展示和交互設(shè)計，并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設(shè)計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
3. 請描述一下您在以往項目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。
在以往的項目中，我使用WebGIS解決了許多具體問題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項目中，我開發(fā)了一個基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們評估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項目中，我使用WebGIS技術(shù)實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和可視化的分析結(jié)果，幫助政府和公眾做出相應(yīng)的決策。
4. 請談?wù)勀鷮ebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認為WebGIS在未來會繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據(jù)、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領(lǐng)域的技術(shù)進行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個性化，為用戶提供更好的地理信息服務(wù)，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
