据传石狮地名，源于今宽仁凤里庵--石狮亭。隋代之前，此地尚为荒芜，因有一条永宁沿海盐场通往泉州的大路在此庵前经过。凤里庵前建一石亭，内有观音坐像，外有一对石狮子，民间俗称“石狮亭”。人们常相约在此聚会，久而久之，石狮亭就成地名，在清代官方文书、私承族谱等文字中均有石狮地名之记载。
国家公务员考试（国考）是我国选拔公务员的一种重要渠道。税务部门作为国家行政机关的一部分，其职位在国考中备受关注。税务面试是国考选拔环节中的重要一环，合理的作答技巧将有助于候选人脱颖而出。
为了在税务面试中胜出，提前充分准备是关键一步。首先，了解税务部门的职责和工作内容，掌握税法和税收政策等相关知识。其次，熟悉税务面试常见问题，并对可能涉及的案例进行归纳和思考，以便能够灵活应对。
在税务面试中，回答问题时要明确重点。首先，仔细听题，确保自己理解问题的要点和关键。其次，结合自己的经历和知识，简明扼要地回答问题，突出自己的优势和能力。
在税务面试中，语言和表达方式尤为重要。候选人应使用准确、简洁的语言回答问题，并注意语速和语调的控制。此外，要避免使用行业术语和专业名词，以保证回答容易被理解。
在税务面试中，回答问题要有逻辑性。候选人可以运用问题分析、问题细化和解决方案等逻辑思维方法，将答案按照条理清晰的结构进行展开。同时，举例说明和具体操作步骤也能增强回答的逻辑性。
在税务面试中，表现自信和积极的态度十分重要。候选人应保持良好的姿态和言谈举止，展现出自己对税务工作的热情和专业性。同时，要积极沟通和与面试官互动，展现自己的团队合作能力和应对变化的能力。
通过掌握国考税务面试作答技巧，候选人能够提高自己的面试表现和竞争力。在备考过程中，合理规划时间进行知识储备和模拟面试的训练，将有助于候选人在税务面试中取得理想的成绩。相信通过本文的指导，您能够在国考税务面试中取得好的成绩！
感谢您阅读本文，希望对您在国考税务面试中取得好成绩提供帮助！
石狮都有哪些种类
石狮的种类如下：
1）北京狮：顾名思义，北京狮就是北京的石狮，是指北京故宫的石狮。北京狮的造型一般尊严而又大气，它是皇权的象征。
2）献钱狮：是因石狮造型前一般常饰一串古钱而得名，它是南方石狮当中的一种造型。献钱狮寓有招财进宝之意，造型可爱乖巧，富有灵性。
3）网球狮：又常叫做戏球狮，它也是南方最为常见的一种石狮造型。网球狮的造型是从中国传统的吉祥图案双狮戏球图演变而来的。
4）潮汕狮：是流传于广东潮汕地区的一种石狮工艺造型，潮汕狮像狮子，又不像狮子，是一种经过夸张美化了的艺术形象。
5）港币狮：是舶来之物，随着西方银行的传入，最早出现在香港银行的门前，所以因此而得名。这类石狮比较写实，造型和真实的狮子造型差不多。
6）戏狮：又称顽狮，别名喜狮，其造型看着喜庆，玩耍的狮子。
7）普通民间狮子：雕刻师根据自己的喜爱，自己的思想创作而成，其造型千奇百异，但也大同小异，万变不离其宗。
以前有的研究者提出元代的石狮特征是塌腰，但经过调查大量的元代石狮发现，只有北京地区的元狮确实是塌腰，而其他地区如山东、山西、河北、陕西等地的带有明确纪年款的元狮并不塌腰，所以这说明了元狮的地域性还是很强的，不能简单的以塌腰来作为鉴定元狮的依据。
还有一个相对来说比较简单比较准确的鉴定元狮的方法，与唐宋明清四个王朝尚左不同，元代尚右，以右为上，以右为尊，所以唐宋明清的石狮都是雄狮在左，母狮在右，而元狮恰恰相反，是雄狮在右，雌狮在左。
这个方法的准确度还是比较高的，在加上看看是不是秃头就应该八九不离十了，众所周知，明清的石狮都是烫完头出来的。
元朝的石狮大多为光头，毛发从后脑勺开始向下，或作螺髻状，或作披发状，而这恰恰是元朝的典型发饰。
元代的石狮还有一个特点就是他的尾巴大多从后腿中间向前穿插过来，越过左腿搭在台座上
永宁太平洋牡蛎。
古浮紫菜，甜粿，石狮甜惈，安海捆蹄，红膏蟹，菜头酸，九重粿，田螺肉碗糕，花生卷酥，三合面，烧肉粽，猪肉脯，菜头酸
1. 房前的石狮子是狻猊用来镇宅，陵墓的石狮子是用来辟邪。
2. 两个地方的狮子长相相似，但是决不可以混用。
3. 狻猊形似狮子。
4. 辟邪是有翼的狮虎。
区别：陵墓的石狮子和房前的石狮子在外表上几乎没有什么区别，唯一不同的就是狻猊无翼，辟邪有翼。
在中国东南沿海的福建省有一个美丽的小城叫做石狮，这个城市以其独特的薰衣草生产而闻名。石狮薰衣草作为一种当地特产已经深受人们的喜爱，吸引了许多游客前来欣赏和购买。
如果你对薰衣草有兴趣，那么石狮绝对是你不容错过的地方。这个城市拥有广阔的薰衣草田，让人仿佛置身于一个紫色的世界。每年夏季，这里的薰衣草盛开，芳香四溢，景色宛如仙境。
在石狮的薰衣草田里，你可以散步在五彩缤纷的花海中，欣赏到绚丽的自然景观。薰衣草的清香伴随着微风，让你感受到宁静和放松。这里还有专门的工作人员为游客提供导览，让你更好地了解薰衣草的种植和养护方法。
石狮的薰衣草种植历史悠久，种植技术也非常成熟。当地农民利用得天独厚的气候和土壤条件，种植出高质量的薰衣草。他们严格控制生长环境，保证薰衣草的生长和品质。
一旦薰衣草成熟，工作人员会进行采割和加工。他们会选择最佳的收割时间，确保薰衣草的花朵完整和香味浓郁。然后，他们会将薰衣草晾晒，去除多余的水分。接下来，薰衣草会经过提炼和提取，制成精油和其他薰衣草产品。
石狮薰衣草产品的种类繁多，有薰衣草精油、薰衣草香薰石、薰衣草香皂等等。这些产品不仅香气宜人，还具有一定的保健和美容功效。薰衣草精油可以舒缓压力和焦虑，帮助改善睡眠质量；薰衣草香薰石可以净化空气，提升室内环境品质；薰衣草香皂可以温和清洁肌肤，保持肌肤柔嫩。
薰衣草在石狮不仅仅是一种农产品，它还具有浓厚的文化意义。石狮人民将薰衣草与浪漫、幸福和美好的情感联系在一起。
每年夏季，石狮都会举办盛大的薰衣草节。届时，成千上万的游客会聚集在这里，共同庆祝薰衣草的芬芳。整个城市都被薰衣草的气息弥漫，人们可以参加各种活动，如薰衣草花海拍照比赛、薰衣草手工制作体验等等。
参观石狮的薰衣草田也是一种开心的体验，你可以和家人、朋友一起度过一个愉快的假期。在这里，你可以尽情享受大自然的美丽和宁静，感受薰衣草带来的舒适和放松。
石狮的薰衣草是中国东南地区的一颗璀璨明珠，它以其独特的景色和文化吸引了无数游客的目光。这里的薰衣草田梦幻般的美景，无论是对摄影爱好者还是自然爱好者来说都是一个难得的拍摄和放松之地。
无论是在薰衣草盛开的夏季还是在四季如画的阳光下，来石狮感受薰衣草的魅力一定是一次难忘的旅行。放松身心，感受大自然的瑰丽，感受薰衣草花海带来的美好。
SEO，即搜索引擎优化，已经成为企业在网络上获取流量的重要手段。石狮作为中国的鞋都，拥有众多的鞋类企业，这些企业如果想要在激烈的市场竞争中脱颖而出，就必须重视SEO技术的应用。
首先，SEO能够提高企业在搜索引擎上的排名，让更多的潜在客户能够找到企业。这对于一家企业来说，无疑是一个重要的宣传途径，能够提高企业的知名度和曝光率。同时，这也意味着更多的机会和商机。
其次，SEO能够提高网站的流量，从而增加企业的收益。当企业的网站在搜索引擎上排名提高后，会有更多的用户点击进入网站，了解企业的产品和服务。这不仅可以增加企业的在线销售额，还能够为企业带来更多的广告收入。
了解了SEO的重要性之后，企业需要掌握一些具体的SEO技巧来提高网站的表现。下面，我们将介绍一些石狮SEO的常用方法。
除此之外，还有很多其他的SEO技巧和方法。例如，利用社交媒体平台进行SEO推广、使用网站模板和插件、定期更新网站内容等等。企业可以根据自己的实际情况和需求，选择适合自己的SEO方法。
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
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
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 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";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("序列化文件转换成向量失败！");
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参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
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("生成训练模型失败！");
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("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，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;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，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时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从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);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类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("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。
WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。
2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。
我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。
3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。
在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。
4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。
我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。
