近年來，稅務調(diào)劑職位在內(nèi)蒙古地區(qū)備受矚目。稅務調(diào)劑意味著將原本工作在一個稅務機關的人員，按照一定的規(guī)定和程序，從一個地方調(diào)入到另一個地方進行工作。這對于稅務體系的建設和人才流動具有重要意義。
內(nèi)蒙古自治區(qū)稅務局是內(nèi)蒙地區(qū)稅務調(diào)劑的主要管理機關，他們負責分析調(diào)查申請調(diào)劑人員的情況，審核材料，并最終決定調(diào)劑的名單。在這里，我們將為大家公布最新的內(nèi)蒙稅務調(diào)劑職位名單，以供參考。
1. 稅務征收稽查員：該職位主要負責實施稅務政策，確保納稅人按時足額繳稅，開展納稅人的征納管理工作。
2. 稅務咨詢師：該職位主要負責向納稅人提供稅務咨詢，在遵守稅法的前提下，幫助納稅人合理規(guī)避稅負，提高稅收的合規(guī)性。
3. 稅務稽查師：該職位主要負責對納稅人申報的稅款進行審查，發(fā)現(xiàn)違法問題并進行處理，確保稅收的合規(guī)性和公平性。
1. 稅務征收主管：該職位主要負責組織和協(xié)調(diào)稅收征管工作，制定稅收征管計劃，并督促各級機關的執(zhí)行。
2. 稅務征收經(jīng)理：該職位主要負責管理稅務征收團隊，制定工作方案，協(xié)調(diào)內(nèi)外部資源，確保稅收的穩(wěn)定增長。
3. 稅收政策研究員：該職位主要負責研究稅收政策，提出政策建議，為稅務部門的政策制定提供參考。
1. 稅務信息化管理師：該職位主要負責稅務信息化項目的管理和實施，保障稅收數(shù)據(jù)的安全性和準確性。
2. 稅務數(shù)據(jù)分析師：該職位主要負責對稅務數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，提供決策參考，優(yōu)化稅收管理流程。
3. 稅務系統(tǒng)開發(fā)員：該職位主要負責稅務系統(tǒng)的開發(fā)和維護工作，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和功能完善。
以上僅是部分稅務調(diào)劑崗位名單，具體的崗位和職責還需根據(jù)內(nèi)蒙古自治區(qū)稅務局的具體安排來確定。稅務調(diào)劑對于提高稅收征管水平，推動稅務事業(yè)的發(fā)展具有積極作用。同時，通過不同地區(qū)之間的人員流動，可以促進稅務管理經(jīng)驗的互相學習和借鑒。
如果您對以上職位名單感興趣，可以關注內(nèi)蒙古自治區(qū)稅務局的官方網(wǎng)站，及時了解最新的稅務調(diào)劑信息。也可以準備相應的申請材料，積極申請相關職位，爭取這個寶貴的機會。祝您內(nèi)蒙稅務調(diào)劑工作順利！
1. 自我介紹：這是幾乎所有面試都會開始的問題。你需要簡潔明了地介紹自己的基本信息，包括姓名、教育背景、工作經(jīng)驗等。同時，你也可以提到一些與應聘職位相關的技能和經(jīng)驗，以顯示你對職位的了解和興趣。
2. 你為什么選擇內(nèi)蒙能源集團？這個問題的目的是了解你對公司的了解程度和你的動機。你可以提前做一些研究，了解公司的歷史、文化、業(yè)務和發(fā)展情況，然后在面試中表達出你對公司的認識和認同。
稅務登記流程：
1、 先辦理工商營業(yè)執(zhí)照，然后帶著營業(yè)執(zhí)照副本及復印件，業(yè)主身份證及復印件，組織機構(gòu)代碼證，公司章程、注冊資本評估報告，房屋產(chǎn)權(quán)證明或房屋租賃合同、到稅務局辦理稅務登記。
2、填寫稅務登記申請表，并繳納登記證工本費（有的地區(qū)規(guī)定免繳）。如果是服務業(yè)、建筑業(yè)、飲食業(yè)等繳納營業(yè)稅的業(yè)戶，要到地稅局辦理：如果是繳納增值稅的業(yè)戶，要到國稅局辦理
3、納稅人應當自領取《營業(yè)執(zhí)照》之日起30日內(nèi)，向稅務機關申報辦理稅務記。
4、逾期辦理的會被罰款，稅法上規(guī)定是2000塊錢以下罰款。所以盡快去辦理。
5、辦理稅務登記受理后，主動聯(lián)系稅務管理人員。
標簽： 呼和浩特 數(shù)三 英二 調(diào)劑
內(nèi)蒙古財經(jīng)大學（Inner Mongolia University of Finance and Economics），簡稱內(nèi)財大，坐落于內(nèi)蒙古自治區(qū)呼和浩特市，學校是內(nèi)蒙古自治區(qū)人民政府舉辦的全日制普通高等學校，入選數(shù)據(jù)中國“百校工程”產(chǎn)教融合創(chuàng)新先行先試合作院校項目、“雙萬計劃”。
學校始建于1960年，名稱為內(nèi)蒙古財經(jīng)學院；1962年改建為內(nèi)蒙古財貿(mào)干部進修學院，1965年改為內(nèi)蒙古財貿(mào)學校；1979年恢復本科招生，1980年經(jīng)國務院批準復建內(nèi)蒙古財經(jīng)學院；2000年學院與內(nèi)蒙古經(jīng)濟管理干部學院合并成立新的內(nèi)蒙古財經(jīng)學院；2005年取得碩士學位授予權(quán)；2006年內(nèi)蒙古財稅職業(yè)學院、內(nèi)蒙古工商行政管理學校并入學院；2012年經(jīng)教育部批準，學院更名為內(nèi)蒙古財經(jīng)大學。
財政稅務學院
財政稅務學院是內(nèi)蒙古財經(jīng)學院成立較早的系部之一，它的前身是1960年建校之初就設立的財政金融系，1994年經(jīng)學校批準成立財政稅務系。2006年學校機構(gòu)改革，更名為財政稅務學院。全院現(xiàn)有專任教師45人，其中教授（包括研究員）6人，副教授14人，講師26人；博士5人，在讀博士14人，已取得碩士學位30人。2000年以來學院教師發(fā)表論文三百余篇，承擔各級各類科研課題60多項。
學院擁有自治區(qū)級重點學科——財政學，是2006年學院首批獲得碩士生招生權(quán)的五個學科點之一。現(xiàn)設有財政、稅務、勞動與社會保障、資產(chǎn)評估四個本科專業(yè)，還設有稅務本科——稅收籌劃方向、稅務本科——注冊稅務師方向、資產(chǎn)評估——房地產(chǎn)評估方向，其中財政學 2006年2月被評為自治區(qū)品牌專業(yè)。學院開設的課程中《財政學》、《稅收經(jīng)濟學》、《中國稅制》三門課程分別于2005、2006、2007年被評為自治區(qū)級精品課程，《政府與事業(yè)單位會計》、《勞動經(jīng)濟學》、《社會保障學》和《資產(chǎn)評估》四門課程2007年被評為校級精品課程。
2022年招生人數(shù)
內(nèi)蒙古財經(jīng)大學在研究生院官網(wǎng)公布的2022年碩士研究生招生計劃中，擬招收稅務碩士專業(yè)學位研究生37人，實際招收43人。
學費：12000元/年
學制：2年授予
學位：稅務碩士專業(yè)學位
2022年復試情況
2022年內(nèi)蒙古財經(jīng)大學稅務專碩共計擬錄取43人，進入復試人數(shù)一志愿統(tǒng)考生為4人（全部擬錄取），第一批調(diào)劑考生67人，擬錄取37人，第二批調(diào)劑11人，擬錄取2人，最高分403分，最低分350分。第一批調(diào)劑考生具體分數(shù)段如下：
400分以上 1人（擬錄取0人）
390-400分 4人（擬錄取3人）
380-390分 16人（擬錄取7人）
370-380分 10人（擬錄取6人）
360-370分 4人（擬錄取3人）
350-360分 32人（擬錄取18人）
22年碩士研究生擬錄取名單（一志愿）
22年復試擬錄取名單（第一批調(diào)劑）
復試擬錄取名單（第二批調(diào)劑）
2021年復試情況
稅務專業(yè)學位碩士研究生復試分數(shù)線，調(diào)劑專業(yè)的復試分數(shù)線為國家二區(qū)“B類考生”分數(shù)線。2021第一志愿進入復試人數(shù)2人，擬接收稅務專碩調(diào)劑人數(shù)38人。
一志愿復試擬錄取名單
由于復試調(diào)劑擬錄取名單公布并無專業(yè)區(qū)分，將所有擬錄取考生列在同一表格，因此無法有效識別哪些考生為稅務專碩考生，無法用表格體現(xiàn)請見諒~
往年數(shù)據(jù)分析總結(jié)
1.復試分數(shù)線不變。2021年和2022年均為B區(qū)國家線。
2.實際統(tǒng)考招生人數(shù)基本持平，統(tǒng)考擬錄取人數(shù)2021年為27人（一志愿2人，調(diào)劑生25人），2022年擬錄取43人（一志愿4人，調(diào)劑生39人）。
3.內(nèi)蒙古財經(jīng)大學2021和2022年均接收稅務專碩調(diào)劑考生，且一志愿考生寥寥無幾。
考試科目
101思想政治理論
204英語（二）
303數(shù)學三
433稅務專業(yè)基礎
獎助學金
對全日制碩士研究生設有國家獎學金每人每年20000元、自治區(qū)獎學金每人每年10000元、學業(yè)獎學金分三等級，人均8000元，以上獎項擇優(yōu)評定。國家助學金每人每年8000元（有固定工資收入者除外），檔案轉(zhuǎn)入我校的研究生方有評選資格。另外，我校還設有完備的“三助一輔”（助管、助研、助教、輔導員）助學體系。
官方指定專業(yè)課參考書
初試：1.《稅收學》（第三版），胡怡建， 上海財經(jīng)大學出版社.2.《中國稅制》(第九版)，馬海濤，中國人民大學出版社.3.《稅收管理》（第六版），吳旭東，中國人民大學出版社.4.《國際稅收》（第九版），朱青，中國人民大學出版社.復試：1.《財政學》（第十版）[Public Finance（Tenth Edition）] 哈維·S·羅森（Harvey S.Rosen） 著，中國人民大學出版社2.《中國稅制》（第十版）,馬海濤 編 中國人民大學出版社
復試概況
復試分數(shù)線為350分，一志愿考生復試時間為2022年4月3日，調(diào)劑考生復試時間為2022年4月10日。
我院復試采用網(wǎng)絡遠程方式，使用網(wǎng)絡遠程復試方式，復試總用時一般每位考生不少于20分鐘、不多于30分鐘。
復試內(nèi)容主要包括專業(yè)綜合能力、外語聽說能力、思想政治素質(zhì)和道德品質(zhì)三部分內(nèi)容，總分100分。側(cè)重對考生的創(chuàng)新能力、專業(yè)素養(yǎng)和綜合素質(zhì)等進行全面考查和評價，既進行學業(yè)知識考核，也注重能力、素質(zhì)和潛質(zhì)的考查。專業(yè)綜合能力、外語聽說能力、思想政治素質(zhì)和道德品質(zhì)復試依次一并進行。
學科專業(yè)的復試內(nèi)容分數(shù)占比為：專業(yè)綜合能力80分，外語聽說能力20分，思想政治素質(zhì)和道德品質(zhì)不賦分但評定考核為合格與不合格兩類。
以同等學歷參加考試的考生，在復試中加試兩門與報考專業(yè)相關的本科主干課程，加試科目不得與初試科目相同，加試課程另行通知。工商管理碩士（125100）和旅游管理碩士（125400）的同等學歷考生不加試。
復試成績計算
1、按百分制折算總成績，初試成績占總成績的60%，復試成績占總成績的40%。
2、初試成績滿分500分專業(yè)：總成績=（初試總成績÷5）×60％+復試成績×40％；
2021畢業(yè)生就業(yè)情況
公務員面試三道題。
公務員面試一般分為結(jié)構(gòu)化面試和無領導小組討論。目前，采用比較多的是結(jié)構(gòu)化面試。
以結(jié)構(gòu)化面試為例，結(jié)構(gòu)化面試一般3道題目，每道題目的回答時間一般不超過5分鐘。每道題目的思考時間一般不要超過90秒，加上回答的時間不要超過5分鐘即可。但是考生具體思考的時間和回答時間如何分配，需要結(jié)合考題進行分析，沒有固定的比例，這個需要考生下翻功夫。
國家公務員考試（國考）是我國選拔公務員的一種重要渠道。稅務部門作為國家行政機關的一部分，其職位在國考中備受關注。稅務面試是國考選拔環(huán)節(jié)中的重要一環(huán)，合理的作答技巧將有助于候選人脫穎而出。
為了在稅務面試中勝出，提前充分準備是關鍵一步。首先，了解稅務部門的職責和工作內(nèi)容，掌握稅法和稅收政策等相關知識。其次，熟悉稅務面試常見問題，并對可能涉及的案例進行歸納和思考，以便能夠靈活應對。
在稅務面試中，回答問題時要明確重點。首先，仔細聽題，確保自己理解問題的要點和關鍵。其次，結(jié)合自己的經(jīng)歷和知識，簡明扼要地回答問題，突出自己的優(yōu)勢和能力。
在稅務面試中，語言和表達方式尤為重要。候選人應使用準確、簡潔的語言回答問題，并注意語速和語調(diào)的控制。此外，要避免使用行業(yè)術語和專業(yè)名詞，以保證回答容易被理解。
在稅務面試中，回答問題要有邏輯性。候選人可以運用問題分析、問題細化和解決方案等邏輯思維方法，將答案按照條理清晰的結(jié)構(gòu)進行展開。同時，舉例說明和具體操作步驟也能增強回答的邏輯性。
在稅務面試中，表現(xiàn)自信和積極的態(tài)度十分重要。候選人應保持良好的姿態(tài)和言談舉止，展現(xiàn)出自己對稅務工作的熱情和專業(yè)性。同時，要積極溝通和與面試官互動，展現(xiàn)自己的團隊合作能力和應對變化的能力。
通過掌握國考稅務面試作答技巧，候選人能夠提高自己的面試表現(xiàn)和競爭力。在備考過程中，合理規(guī)劃時間進行知識儲備和模擬面試的訓練，將有助于候選人在稅務面試中取得理想的成績。相信通過本文的指導，您能夠在國考稅務面試中取得好的成績！
感謝您閱讀本文，希望對您在國考稅務面試中取得好成績提供幫助！
答：繳費網(wǎng)址：http://rsj.yks.gov.cn/上班時間：周一周五9:00-17:00牙克石市人力資源和社會保障局。貫徹執(zhí)行養(yǎng)老、失業(yè)、工傷等社會保險及其補充保險政策、標準和基金管理、監(jiān)督制度。編制全市社會保險基金預決算草案。會同有關部門實施全民參保計劃。擬訂全市離退休人員社會化管理服務工作管理辦法并監(jiān)督實施。
一般軟件的登錄密碼，初始密碼都為身份證的后六位，可以試一下。
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)上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數(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工具類進行訓練，得到訓練模型。
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工具類進行訓練，得到訓練模型。
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) {
//將訓練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓練模型
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("文件序列化失敗！");
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("文件序列化失敗！");
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)換成向量失敗！");
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("生成訓練模型失敗！");
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，以及在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術的地理信息系統(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. 請談談您在WebGIS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等前端技術進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術如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技術實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預警系統(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的決策。
4. 請談談您對WebGIS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，并與其他領域的技術進行深度融合。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，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
