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新疆政法干警職位表

時間：2025-01-14 02:40 人氣：0 編輯：招聘街

一、新疆政法干警職位表

新疆政法干警職位表

在新疆地區(qū)，政法干警職位表涵蓋了各種職位，需要不同背景和專業(yè)技能的人才來填補。政法干警負責維護社會穩(wěn)定、打擊犯罪、維護社會法律秩序，是維護國家安全和社會穩(wěn)定的中堅力量。下面是一份關(guān)于新疆政法干警職位表的詳細介紹。

警察

警察是政法干警中最基礎(chǔ)的職位之一，他們負責維護社會治安、打擊犯罪活動。在新疆地區(qū)，警察需要具備較強的執(zhí)行力、溝通能力和心理素質(zhì)。他們經(jīng)常需要處理各類案件，包括刑事案件、民事案件等。

檢察官

檢察官是司法機關(guān)中的重要一員，負責對涉嫌犯罪的案件進行審查、起訴等工作。新疆地區(qū)的檢察官需要具備法律專業(yè)背景、較強的辨別能力和公正性。他們的工作需要嚴謹認真，對法律法規(guī)要了如指掌。

法官

法官是司法機關(guān)中的重要職位，負責審理各類案件，依法做出公正判決。在新疆地區(qū)，法官需要具備扎實的法律知識、較強的邏輯思維能力和公正性。他們的判決關(guān)乎司法公正和社會穩(wěn)定，責任重大。

律師

律師是為當事人提供法律咨詢、代理訴訟等服務的專業(yè)人士。在新疆地區(qū)，律師需要具備較強的法律知識、溝通能力和辯護技巧。他們代表當事人參與法律程序，維護當事人的合法權(quán)益。

法律顧問

法律顧問主要在各類機構(gòu)、企業(yè)等單位擔任法律事務顧問工作，負責解決單位在經(jīng)營活動中遇到的法律問題。在新疆地區(qū)，法律顧問需要具備豐富的法律知識、靈活的思維能力和解決問題的能力。他們?yōu)閱挝惶峁┓梢庖姡瑓f(xié)助單位規(guī)避風險。

司法輔助人員

司法輔助人員包括法院助理、書記員等職位，負責法院審判活動中的輔助工作。在新疆地區(qū)，司法輔助人員需要具備熟練的文字處理能力、案件歸檔管理能力等。他們協(xié)助法官完成審判工作，保障審判效率。

綜合執(zhí)法人員

綜合執(zhí)法人員是政府機關(guān)中負責執(zhí)法監(jiān)管工作的人員，如城管執(zhí)法人員、環(huán)保執(zhí)法人員等。在新疆地區(qū)，綜合執(zhí)法人員需要具備執(zhí)法能力、溝通協(xié)調(diào)能力和責任心。他們執(zhí)法監(jiān)管，維護社會秩序。

總結(jié)

新疆政法干警職位表涵蓋了多個職位，需要不同專業(yè)背景和技能的人才來填補。無論是從事警務工作、檢察工作還是律師事業(yè)，都需要具備扎實的法律知識、較強的執(zhí)行力和責任心。希望有更多有志于從事政法干警工作的人士能夠為維護社會治安和法律秩序貢獻自己的力量。

二、2016新疆政法干警職位表

2016新疆政法干警職位表

2016年，新疆政法系統(tǒng)的干警職位表如下：

• 公安干警：主要負責維護社會治安、打擊犯罪等工作，要求身體素質(zhì)和心理素質(zhì)俱佳。
• 檢察干警：負責偵辦案件、審理案件，是司法機關(guān)中重要的一部分。
• 法院干警：主要負責審理案件、判決案件，要求具有較強的法律知識和公正性。
• 司法所干警：負責基層法律服務工作，是司法機關(guān)與群眾之間的橋梁。

新疆政法干警職位的特點

新疆政法系統(tǒng)的干警職位具有以下特點：

• 工作壓力大：由于新疆地區(qū)特殊的社會環(huán)境和政治環(huán)境，新疆政法干警工作壓力較大。
• 責任重大：維護社會穩(wěn)定、保障人民安全是新疆政法干警的重要責任。
• 專業(yè)要求高：不僅需要具備扎實的法律知識，還需要有較強的執(zhí)行力和應變能力。
• 培訓機會多：新疆政法干警職位提供豐富的培訓機會，可以不斷提升自身素質(zhì)。

2016年新疆政法干警職位表分析

根據(jù)2016年新疆政法系統(tǒng)的干警職位表，可以看出各個職位的工作內(nèi)容和要求有所不同：

公安干警

公安干警主要從事社會治安工作，需要經(jīng)常應對各種突發(fā)情況，具有較強的應變能力和執(zhí)行力。同時，對于公安干警來說，身體素質(zhì)也是必不可少的條件。

檢察干警

檢察干警負責偵辦和審理案件，需要具有嚴謹?shù)墓ぷ鲬B(tài)度和扎實的法律知識。對于檢察干警來說，公正、嚴謹是最基本的職業(yè)素養(yǎng)。

法院干警

法院干警主要負責審理案件，需要具備較強的法律專業(yè)知識和判斷能力。法院干警需要保持公正、客觀的態(tài)度，判案要嚴謹、公正。

司法所干警

司法所干警是基層法律服務的重要力量，需要具備較強的溝通能力和群眾服務意識。同時，對于司法所干警來說，需要具備比較全面的法律知識和實踐經(jīng)驗。

結(jié)語

2016年新疆政法系統(tǒng)的干警職位表體現(xiàn)了各個職位的特點和要求，希望對于有意投身政法系統(tǒng)的人員有所幫助。每個職位都有其獨特之處，具體選擇應根據(jù)個人興趣和專業(yè)特長做出合適的決策。

三、現(xiàn)任新疆兵團政法委書記是誰？

現(xiàn)任新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團黨委常委、副政委、政法委書記: 張文全

四、新疆政法學院好不好？

新疆政法學院還是不錯的

新疆政法學院（Xinjiang Institute Of Political Science And Law），由新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團舉辦并管理的公辦普通本科高等學校。于2021年1月，經(jīng)教育部批準，石河子大學科技學院和兵團警官高等專科學校合并轉(zhuǎn)設(shè)而來。學校辦學地點為新疆圖木舒克市前海東街52號[1][2]。

學校規(guī)劃建設(shè)用地2600畝，總建筑面積約39.69萬平方米。學校以本科教育為主，專本結(jié)合。學院設(shè)有本科專業(yè)17個，以經(jīng)濟學、管理學、工學為主，專科專業(yè)13個，以法學、公安學、文學為主。[2]

五、新疆輔警面試題及面試攻略

新疆輔警面試題

輔警面試是招聘輔警人員的一個重要環(huán)節(jié)，通過面試可以評估申請人的綜合素質(zhì)和應對能力。以下是一些常見的新疆輔警面試題：

1. 介紹一下自己的個人情況和為什么想要成為一名輔警。
2. 對于輔警這個職業(yè)，你有什么樣的理解和認識？
3. 如果在工作中遇到?jīng)_突或危險情況，你會如何處理？
4. 作為一名輔警，你認為最重要的職責是什么？
5. 如何保持自己的專業(yè)素養(yǎng)和執(zhí)行職責的合理性？
6. 在緊急情況下，你會如何與其他執(zhí)法人員進行協(xié)作？
7. 你對新疆地區(qū)的治安狀況有什么了解？
8. 你對促進社會穩(wěn)定有什么想法和方案？
9. 你在日常生活中是如何保持積極向上的心態(tài)的？

以上題目只是一部分，實際面試中還會有其他一些與輔警工作相關(guān)的問題。考生需要準備充分，對輔警這個職位有一定的了解和認識，同時也要能夠靈活應對各種情況。

新疆輔警面試攻略

面試是一個展示自己的機會，無論是在回答問題還是在表達觀點上都需要展現(xiàn)自己的能力和素養(yǎng)。以下是一些新疆輔警面試的攻略：

1. 提前準備。在面試前，要對輔警這個職業(yè)有所了解，了解其職責、工作內(nèi)容和面臨的挑戰(zhàn)。還可以通過練習模擬面試，增加自信心和答題能力。
2. 展現(xiàn)自己的優(yōu)勢。在回答問題時，要突出自己的優(yōu)勢和特長，例如溝通能力、應對能力、解決問題的能力等。可以結(jié)合實際經(jīng)歷，給出具體的例子來說明。
3. 保持冷靜。面試過程中可能會遇到一些棘手的問題或者突發(fā)情況，要保持冷靜并思考好應對方法。可以先停頓片刻，然后給出合理的答案。
4. 團隊合作精神。輔警要與其他執(zhí)法人員共同協(xié)作，所以在回答問題時要表現(xiàn)出自己具備良好的團隊合作精神，并且能夠適應多樣化的工作環(huán)境。
5. 積極向上的態(tài)度。在回答問題時要表現(xiàn)出積極向上、樂觀向上的態(tài)度，展現(xiàn)出自己適應壓力的能力和對工作的熱情。

以上是一些建議，希望能幫助考生更好地準備新疆輔警面試。通過充分的準備和自信心的展示，相信每位申請人都有機會成為新疆地區(qū)的一名優(yōu)秀輔警。

最后，感謝您閱讀完這篇文章，希望對您準備新疆輔警面試有所幫助！

六、新疆政法學院是大學還是大專？

　　新疆政法學院是本科。新疆政法學院，簡稱“新政”，是由新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團舉辦并管理的公辦普通本科高等學校，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團按正廳級管理的公益二類事業(yè)單位，辦學地址為新疆維吾爾自治區(qū)圖木舒克市。

　　新疆政法學院介紹

　　新疆政法學院坐落于絲路重鎮(zhèn)、屯墾新城圖木舒克市，地處喀什、阿克蘇、克州、和田四地州中心地帶，是維護新疆社會穩(wěn)定和長治久安的一支重要力量，承擔著為兵團、新疆乃至國家培養(yǎng)優(yōu)秀的法治人才、民族團結(jié)人才和經(jīng)濟社會發(fā)展人才的國家職責使命。

　　2021年1月，教育部批準設(shè)立新疆政法學院，是一所由新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團舉辦并管理的公辦普通本科高等學校。2021年10月1日，新疆政法學院舉行揭牌儀式，宣布正式成立。

　　新疆政法學院在黨中央的重視關(guān)懷下，在教育部、兵團黨委的堅強領(lǐng)導下，堅持以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，全面貫徹黨的教育方針，落實立德樹人的根本任務，聚焦新時代黨的治疆方略和新疆工作總目標，聚焦兵團職責使命，以胡楊精神育人、為興疆固邊服務，以新時代拓荒牛的精神創(chuàng)建“高起點、高水平、有特色”一流政法院校。

　　校園環(huán)境

　　學校擁有大型標準化餐廳，餐廳設(shè)施一流，伙食質(zhì)優(yōu)價廉，可滿足師生日常需求。具有高標準化學生宿舍，實行公寓化管理，分四人間和六人間，每個房間都有獨立衛(wèi)浴，24小時提供熱水，每層樓還設(shè)置了開水間、洗衣間、公共衛(wèi)生間，為學生日常生活提供便捷服務。籃排球場、田徑場、足球場等綜合性戶外教學場地一應俱全。校園無線網(wǎng)免費全覆蓋。

　　院系專業(yè)

　　截止2022年11月，新疆政法學院下設(shè)15個黨政管理機構(gòu)、7個二級學院、3個教輔機構(gòu)和2個群團組織。已設(shè)立法學院、司法警官學院、信息網(wǎng)絡(luò)安全學院、經(jīng)濟管理學院、人文藝術(shù)學院、基礎(chǔ)教學部6個教學單位、開設(shè)有法學、監(jiān)獄學、刑事偵查技術(shù)、計算機科學與技術(shù)、工商管理、國際經(jīng)濟與貿(mào)易、漢語言文學、英語、美術(shù)學等25個專業(yè)。

　　本科專業(yè)

　　法學、計算機科學與技術(shù)、國際經(jīng)濟與貿(mào)易、工商管理、公共事業(yè)管理、漢語言文學、英語等、學前教育、財務管理、美術(shù)學、監(jiān)獄學、社區(qū)矯正。

　　專科專業(yè)

　　治安管理、政治安全保衛(wèi)、刑事執(zhí)行、刑事偵查技術(shù)、社區(qū)矯正、法律事務、司法警務、罪犯心理測量與矯正技術(shù)、行政執(zhí)行、法律文秘民事執(zhí)行。

七、新疆大學比西北政法大學好嗎？

新疆大學的好考，因為地處新疆啊，很多人不愿意考那，競爭相對小些，西北政法大學在西安，西北的人都想考那，而且內(nèi)地的家在西安的都會往回考，競爭大而且西北政法大的某些專業(yè)確實比新大的好，總體上也是

八、新疆政法干部管理學院地址？

新疆政法學院是由新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團舉辦并管理的公辦普通本科高等學校。2021年1月，經(jīng)教育部批準，石河子大學科技學院和兵團警官高等專科學校合并轉(zhuǎn)設(shè)為新疆政法學院，學校辦學地點為圖木舒克市前海東街52號。

九、如何評價2022年甘肅政法大學、上海政法學院、山東政法學院和新疆政法學院各自的發(fā)展？

提這個問題的人應該不太了解政法類院校，上政可以單列了，其他幾個相差太大了

十、mahout面試題？

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());

}

}

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