符合廉租住房保障準入條件的家庭，由申請人在戶籍所在地社居委領取并填寫《合肥市城鎮(zhèn)住房保障申請表等相關表格，簽訂住房保障申請承諾書，并提交第二條規(guī)定的申請材料。
申請人實際居住地與戶籍所在地社居委不一致的，須先到實際居住地領取《合肥市社會救助事項入戶調查表，實際居住地社居委須在5日內完成入戶調查、填寫調查表并簽署意見;申請人憑簽署意見的入戶調查表和第二條規(guī)定的申請材料至戶籍所在地申請。
搖號配租：
當準予實物配租的申請家庭戶數(shù)多于實物配租住房房源數(shù)時，由市保障性住房建設發(fā)展中心以公開搖號方式確定承租家庭。申請家庭在等待輪候期間，以發(fā)放住房租金補貼方式進行廉租住房保障。
中號申請家庭由市保障性住房建設發(fā)展中心發(fā)放《廉租住房實物配租保障資格證，并與戶口所在區(qū)(開發(fā)區(qū))住房和城鄉(xiāng)建設部門簽訂《合肥市廉租住房實物配租專用租賃合同。
人員資歷。崗位技能經驗。服務理念。
近年來，西安市對廉租房建設力度不斷加大，大量廉租房項目相繼落地，然而隨之而來的漏水問題卻成為了業(yè)內的一大隱患。業(yè)內人士透露，許多廉租房居住者頻繁反映房屋存在嚴重漏水問題，引起了社會的廣泛關注。
在西安市的廉租房項目中，漏水問題屢見不鮮。由于部分廉租房項目的建設工藝和材料選擇存在一定問題，加之維護保養(yǎng)不到位，導致房屋在使用過程中頻繁出現(xiàn)漏水情況。長期下來，漏水問題已經成為了廣大廉租房居民的心頭大患，也嚴重影響了他們的正常生活。
面對廉租房漏水問題，相關部門已經開始重視并采取了一系列措施。他們表示，將加強對廉租房項目的檢查力度，加大對建設和維護工作的督促力度，以期從根本上杜絕廉租房漏水問題的發(fā)生。同時，相關部門也鼓勵廣大廉租房居民積極舉報漏水問題，以便能夠及時發(fā)現(xiàn)和解決存在的漏水隱患。
針對廉租房漏水問題，業(yè)內人士提出了一些建議。他們認為，除了相關部門的監(jiān)管之外，廉租房項目建設方應該嚴格按照規(guī)范進行施工，并且在日常維護中加強對房屋的巡查和維修工作，以預防和解決漏水問題。同時，他們還建議廉租房居民在發(fā)現(xiàn)漏水問題時及時向物業(yè)或相關部門反映，爭取盡快解決漏水隱患，確保居民的居住環(huán)境和權益。
通過對西安廉租房的漏水問題調查可以看出，漏水問題在其中的確存在，并且已經引起了社會各界的關注。面對這一問題，需要全社會及時關注并采取有效措施，從而維護廣大廉租房居民的合法權益。
感謝您閱讀本文，希望通過本文能夠更全面地了解西安廉租房漏水問題，并且?guī)椭嘘P部門和居民采取有效措施解決這一難題。
廉租房作為保障住房的一種形式，旨在為低收入人群提供經濟適用房屋。在中國，由于經濟發(fā)展不平衡，許多城市都面臨著低收入人群聚集和住房短缺的問題。青島作為中國重要的經濟中心之一，同樣面臨著廉租房的挑戰(zhàn)。
本次調查選擇抽樣調查的方式，通過問卷調查和實地訪談的形式，收集青島市2017年廉租房收入的相關數(shù)據和觀點。
根據我們的調查數(shù)據，青島市廉租房收入主要有以下幾個方面的特點：
青島市政府已經意識到廉租房收入問題的重要性，并采取了一系列的措施來改善廉租房收入狀況。首先，政府將加大對低收入家庭的補貼力度，確保他們的收入水平能夠滿足基本的生活需求。其次，政府還將加強職業(yè)培訓和教育機會的提供，提高低收入人群的技能水平從而提高其收入水平。未來，隨著青島市經濟的不斷發(fā)展，廉租房收入問題也將得到更好的解決。
青島市2017年的廉租房收入調查結果顯示，廉租房收入普遍較低，收入分配不均，受多個因素影響。政府已采取措施改善廉租房收入狀況，包括補貼和職業(yè)培訓等。通過這些努力，相信青島市廉租房收入問題能夠得到更好的解決。
感謝您閱讀本文，希望本文能夠為您提供有關青島市2017年廉租房收入的詳細信息，并加深您對廉租房問題的了解。
近年來，隨著我國經濟的不斷發(fā)展和城市化進程的加快，廉租房問題備受關注。青島作為中國的沿海一線城市，也面臨著廉租房問題。針對2024年的青島廉租房租金情況，我們進行了調查和分析。
青島市政府一直高度重視廉租房建設，多次提出相關政策，并加大對廉租房建設的支持力度。根據調查，2024年青島的廉租房數(shù)量相對較多，分布在城市的不同區(qū)域，為解決低收入群體的住房問題提供了一定的幫助。
就2024年青島廉租房的價格而言，一般以每平米租金的形式進行計算。根據我們的調查，青島廉租房每平米租金的價格在不同區(qū)域存在一定差異。
在青島市中心地段，廉租房每平米租金一般較高，約8-10元/平米。而在郊區(qū)或遠郊地區(qū)，廉租房每平米租金則相對較低，大致在5-7元/平米左右。
隨著城市化進程的不斷推進，青島廉租房的建設和保障工作仍面臨一些挑戰(zhàn)。政府和社會各界仍需共同努力，積極推進廉租房建設，滿足更多低收入和困難群體的基本居住需求。
通過本調查，我們希望能夠深入了解青島廉租房的實際情況，為政府決策和相關單位的工作提供參考，也希望能喚起更多社會人士對廉租房問題的關注，呼吁更多關愛力量投入到廉租房建設和保障工作中。
感謝您閱讀本文，希望本文能夠幫助您更全面地了解2024年青島廉租房的情況，對相關政策和社會工作有所啟發(fā)。
青島市作為中國重要的經濟中心城市，租房成為了該市許多居民的首要問題。為了滿足低收入家庭的住房需求，青島市政府實施了廉租房政策，提供廉價租賃房源。
根據青島市政府發(fā)布的文件，2017年，青島市將繼續(xù)推進廉租房項目建設，力爭提供更多的廉租房源。具體政策包括：
青島市政府還計劃通過鼓勵社會資本參與廉租房建設，增加廉租房房源的供應。
我們進行了關于青島市2017年廉租房房源的調查，并整理了以下數(shù)據：
根據我們的調查發(fā)現(xiàn)，青島市的廉租房房源相對充足，價格也相對較低，為低收入家庭提供了良好的選擇。然而，由于房源數(shù)量有限，租房需求仍然很大。
希望這份調查數(shù)據對正在尋找廉租房的人們提供一些幫助。如果您對廉租房政策和房源有更多的疑問，請聯(lián)系青島市政府住房和城鄉(xiāng)建設局。
感謝您閱讀這篇文章，希望它能為您提供關于青島市廉租房的準確信息和幫助。
不便宜。
1，比起拎包即住，投入大又麻煩。里面涂了大白，有馬桶，水管還可能漏水。有洗臉盆，可能下面管子容易掉，都要自己后期添加修理。有半封閉陽臺，沒有防盜窗。其他什么都沒有。所以床，桌子等一切家具電器包括熱水器都要自己投資，如果這些未來還能帶走，那么要不要安裝防盜窗就很糾結了。
2，房間面積固定，住不完也是那么多錢。本來一個人住一室一廳就夠了。房間不由自己選，可能就給個兩室一廳，房租和面積掛鉤，住不完也要付那么多。如果你說租出去用？都建立在偏僻的地方，上班要花很多時間，本身租出去就難。陽臺和主臥聯(lián)通而不是和客廳聯(lián)通，意味著別人曬衣服收衣服要穿過你的臥室。總之，比起租社會上的房子，肯定性價比高，住起來寬敞舒適許多。但是不一定省錢。
岳麓區(qū)廉租房是為符合條件的低收入家庭提供的一種保障性住房，申請者需要符合一定的條件才能申請。
申請者需要攜帶個人身份證、戶口本、近期一張一寸照片，以及相關的收入證明材料到岳麓區(qū)住房保障中心進行申請。
岳麓區(qū)廉租房分布于岳麓區(qū)內的多個小區(qū)和社區(qū)，為低收入家庭提供了近距離居住的便利。
可通過岳麓區(qū)住房保障中心官方網站或前往當?shù)氐纳鐓^(qū)服務中心了解更多廉租房的相關政策和流程。
感謝您閱讀本文，希望對您了解岳麓區(qū)廉租房有所幫助。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現(xiàn)；于是想根據示例的流程實現(xiàn)其他例子。網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：
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：
sunny，hot，high，weak
結果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構造分類數(shù)據。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據轉換成vector數(shù)據。
4. 分類器對vector數(shù)據進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構造分類數(shù)據：
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)據傳到hdfs上面。
數(shù)據文件格式，如D1文件內容： 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)據轉換成vector數(shù)據。
4. 分類器對vector數(shù)據進行分類。
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)據轉換成 vector數(shù)據
makeTrainVector();
//產生訓練模型
makeModel(false);
//測試檢測數(shù)據
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(shù)據轉換成序列化文件
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("序列化文件轉換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據轉換成序列化文件
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)據構造成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)方面的經驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經驗和技能。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)據處理和分析。我還具備數(shù)據庫管理和地理空間數(shù)據建模的能力，能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構。
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)了實時的空氣質量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質量數(shù)據和可視化的分析結果，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、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。
