拆遷工作一直是城市發(fā)展中的一個敏感話題，而拆遷執(zhí)法部門則是負(fù)責(zé)執(zhí)行拆遷政策和程序的重要組織機構(gòu)。那么，拆遷執(zhí)法部門都有哪些部門組成呢？下面將為您一一介紹。
城市規(guī)劃部門是拆遷工作中不可或缺的一部分。他們負(fù)責(zé)制定城市規(guī)劃、土地利用規(guī)劃等，指導(dǎo)城市拆遷工作的方向和總體規(guī)劃。城市規(guī)劃部門與拆遷執(zhí)法部門密切協(xié)作，確保拆遷工作符合城市發(fā)展規(guī)劃。
在拆遷工作中，房屋管理部門負(fù)責(zé)對待拆遷房屋的登記、整理和評估，保障拆遷房屋的合法性和公正性。他們與拆遷執(zhí)法部門共同合作，確保拆遷房屋的合理拆除和移動。
行政執(zhí)法部門是拆遷執(zhí)法部門的重要支持力量。他們負(fù)責(zé)制定和執(zhí)行拆遷政策，監(jiān)督拆遷行為的合法性和公正性。行政執(zhí)法部門與拆遷執(zhí)法部門緊密配合，共同維護城市拆遷工作的秩序和規(guī)范。
地方政府部門是拆遷工作的主要管理機構(gòu)，負(fù)責(zé)規(guī)劃、組織和監(jiān)督城市拆遷工作的全過程。他們與拆遷執(zhí)法部門合作，協(xié)調(diào)各方資源，推動拆遷工作的順利進行。
在拆遷工作中，環(huán)境保護部門起著至關(guān)重要的作用。他們負(fù)責(zé)評估拆遷行為對環(huán)境的影響，并制定環(huán)境保護措施，保障拆遷工作的可持續(xù)性。環(huán)境保護部門與拆遷執(zhí)法部門密切合作，共同推動綠色拆遷理念的實施。
社區(qū)服務(wù)部門是拆遷工作中的一支重要力量。他們負(fù)責(zé)對拆遷戶提供社會服務(wù)和幫助，協(xié)調(diào)解決拆遷過程中的問題和糾紛，維護社會穩(wěn)定。社區(qū)服務(wù)部門與拆遷執(zhí)法部門密切配合，共同為拆遷戶提供最好的服務(wù)和保障。
法律部門在拆遷工作中扮演著監(jiān)督和保障的角色。他們負(fù)責(zé)審查拆遷文件的合法性和有效性，保障拆遷行為的合法性和公正性。法律部門與拆遷執(zhí)法部門緊密協(xié)作，落實法律政策，確保拆遷工作的合規(guī)性和公正性。
在拆遷工作中，交通管理部門扮演著重要的角色。他們負(fù)責(zé)規(guī)劃和實施拆遷區(qū)域的交通管理，確保拆遷過程中的交通秩序和安全。交通管理部門與拆遷執(zhí)法部門緊密協(xié)作，共同保障拆遷過程中的交通暢通和安全。
財政部門在拆遷工作中承擔(dān)著重要的財務(wù)管理職責(zé)。他們負(fù)責(zé)拆遷資金的核算和管理，確保拆遷工作的資金使用透明合理。財政部門與拆遷執(zhí)法部門密切合作，共同監(jiān)督和管理拆遷資金的使用，保障拆遷工作的合規(guī)性和效率。
以上便是拆遷執(zhí)法部門中的各相關(guān)部門及其職責(zé)介紹，希望對您了解城市拆遷工作有所幫助。
隨著城市發(fā)展和規(guī)劃的不斷推進，路政執(zhí)法強拆逐漸成為一項重要的工作，針對違法建筑和占用道路等問題進行整治已成為保障交通安全和城市發(fā)展的必要舉措。在路政執(zhí)法強拆過程中，文書是一個重要的工具，用于明確執(zhí)法依據(jù)及程序，保障公正、公開、合法的執(zhí)法活動。
以下是一份執(zhí)法強拆文書范本的示例，僅供參考。
執(zhí)法強拆文書
根據(jù)上述法律依據(jù)，決定對上述違法建筑予以強制拆除。
XXX路政局
電話：XXX-XXXXXXX
執(zhí)法強拆文書范本是路政執(zhí)行拆遷工作的重要工具，通過明確執(zhí)法依據(jù)和程序，確保執(zhí)法活動的公正性和合法性。我們希望這份范本示例能夠為路政執(zhí)法人員提供參考和借鑒，提高執(zhí)法質(zhì)量和效率。
感謝您閱讀本文，如果您有任何疑問或建議，請隨時與我們聯(lián)系。
網(wǎng)絡(luò)執(zhí)法通常通過監(jiān)控、調(diào)查和打擊違法行為來維護網(wǎng)絡(luò)秩序和安全。執(zhí)法部門會利用技術(shù)手段對網(wǎng)絡(luò)進行跟蹤和監(jiān)視，收集證據(jù)并對違法行為進行調(diào)查。一旦發(fā)現(xiàn)違法行為，執(zhí)法部門會采取相應(yīng)的行動，比如對違法人員進行逮捕、起訴或罰款。此外，執(zhí)法部門還會加強對網(wǎng)絡(luò)安全的監(jiān)督，防范網(wǎng)絡(luò)犯罪活動。總之，網(wǎng)絡(luò)執(zhí)法需要高度的技術(shù)和專業(yè)知識，以及法律的支持和合作來維護網(wǎng)絡(luò)秩序和社會安全。
作為執(zhí)法人員。應(yīng)該積極的認(rèn)真的學(xué)習(xí)國家的法律法規(guī)。并且積極的做到文明執(zhí)法。堅決不越權(quán)執(zhí)法或者是暴力執(zhí)法的違法執(zhí)法行為。并且在執(zhí)法的時候要依法依規(guī)的按照國家的法律法規(guī)。絕對要做到公平公正的執(zhí)法，絕對不能選擇性的執(zhí)法。并且執(zhí)法的時候一定要向被執(zhí)法人出示執(zhí)法證。并且說明自己所在的執(zhí)法單位和此次前來執(zhí)行的法律任務(wù)。
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(xùn)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(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(zhǔn)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(rèn)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。
這塊您需要了解下stm32等單片機的基本編程和簡單的硬件設(shè)計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識更好，還有能夠會做操作系統(tǒng)，簡單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對您能夠有用。
規(guī)規(guī)章制度依法執(zhí)法做到合理公正
1、住房城鄉(xiāng)建設(shè)領(lǐng)域
法律法規(guī)
規(guī)章規(guī)定的全部行政處罰權(quán)；
2、環(huán)境保護管理方面社會生活噪聲污染、建筑施工噪聲污染、建筑施工揚塵污染、餐飲服務(wù)業(yè)油煙污染、露天燒烤污染的行政處罰權(quán)；
3、環(huán)境保護管理方面城市焚燒瀝青塑料垃圾等煙塵和惡臭污染、露天焚燒秸稈落葉等煙塵污染、燃放煙花爆竹污染等的行政處罰權(quán)；
4、工商管理方面戶外公共場所無照經(jīng)營、違規(guī)設(shè)置戶外廣告的行政處罰權(quán)；
5、交通管理方面在城市道路上違法停放機動車輛的行政處罰權(quán)；
6、水務(wù)管理方面向城市河道傾倒廢棄物和垃圾、違規(guī)取土、城市河道違法建筑物拆除等的行政處罰權(quán)；
7、食品藥品監(jiān)管方面戶外公共場所的食品銷售和餐飲攤點無證經(jīng)營、違法回收販賣藥品等的行政處罰權(quán)。
《城市管理執(zhí)法辦法》第二條 城市、縣人民政府所在地鎮(zhèn)建成區(qū)內(nèi)的城市管理執(zhí)法活動以及執(zhí)法監(jiān)督活動，適用本辦法。
本辦法所稱城市管理執(zhí)法，是指城市管理執(zhí)法主管部門在城市管理領(lǐng)域根據(jù)
法律法規(guī)
規(guī)章規(guī)定履行行政處罰、行政強制等行政執(zhí)法職責(zé)的行為。
第八條 城市管理執(zhí)法的行政處罰權(quán)范圍依照
法律法規(guī)
和國務(wù)院有關(guān)規(guī)定確定，包括住房城鄉(xiāng)建設(shè)領(lǐng)域
法律法規(guī)
規(guī)章規(guī)定的行政處罰權(quán)，以及環(huán)境保護管理、工商管理、交通管理、水務(wù)管理、食品藥品監(jiān)管方面與城市管理相關(guān)部分的行政處罰權(quán)。
第九條 需要集中行使的城市管理執(zhí)法事項，應(yīng)當(dāng)同時具備下列條件：
（一）與城市管理密切相關(guān)；
（二）與群眾生產(chǎn)生活密切相關(guān)、多頭執(zhí)法擾民問題突出；
（三）執(zhí)法頻率高、專業(yè)技術(shù)要求適宜；
（四）確實需要集中行使的。
1.負(fù)責(zé)區(qū)域大客戶/行業(yè)客戶管理系統(tǒng)銷售拓展工作，并完成銷售流程；
2.維護關(guān)鍵客戶關(guān)系，與客戶決策者保持良好的溝通；
3.管理并帶領(lǐng)團隊完成完成年度銷售任務(wù)。
