契税是在房地产交易中不可或缺的一个环节。对于购房者来说，缴纳契税是一项必备的费用，也是购房过程中需要重点关注的一个环节。在房地产交易中，税务部门扮演着重要的角色，负责征收和管理各类税费。购房者需要清楚了解税务部门缴纳契税窗口，以便顺利完成税费的缴纳。
税务部门是国家税收管理的主要机构，负责征收各类税费，包括契税在内。税务部门根据法律法规，制定税收政策，对纳税人进行征税管理。在房地产交易中，税务部门负责监督征收契税，确保税款的合规缴纳。
契税是购房者在办理房产过户手续时需要缴纳的税费，缴纳契税是合法的税收行为，购房者需按照相关规定进行缴纳。缴纳契税是购房者的法定义务，也是一种社会责任的体现。
税务部门缴纳契税窗口是购房者进行契税缴纳的地点，购房者需要前往税务部门指定的窗口办理契税缴纳手续。选择合适的窗口进行契税缴纳，对购房者来说至关重要。
在选择税务部门缴纳契税窗口时，购房者需要注意以下几点：
税务部门缴纳契税窗口是购房者进行契税缴纳的重要地点，购房者需要按照规定前往指定窗口办理税款缴纳手续。购房者在缴纳契税时，应注意遵守相关规定，按时缴纳税款，确保交易顺利完成。
在当前的科技时代，Java依然是一个非常重要的编程语言，尤其在企业级开发和应用程序的开发中占据了重要位置。对于那些准备进入Java开发领域的求职者来说，了解并掌握与Java窗口相关的面试题无疑是一个重要的准备步骤。这些问题不仅能帮助求职者理解图形用户界面（GUI）的基础知识，还能展示他们对Java编程的深刻理解。
Java窗口编程主要与Java AWT（抽象窗口工具包）和Swing等库相关。AWT是Java最早提供的图形化界面解决方案，而Swing是后来引入的，更加丰富且灵活的GUI工具包。了解这两个库的基本概念和使用是面试中常见的问题。
接下来，我们将解析一些常见的Java窗口面试题，并提供简要的解答。
import javax.swing.*;
public class SimpleWindow {
public static void main(String[] args) {
JFrame frame = new JFrame("简单窗口");
frame.setSize(300, 200);
frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
frame.setVisible(true);
}
}除了上述基础面试题，还有一些更深入的概念值得求职者注意。
针对Java窗口开发，求职者可以通过以下几种方式准备面试：
通过了解并掌握与Java窗口面试题相关的知识，求职者可以提升自己的竞争力，增加在面试中脱颖而出的机会。无论你是Java的初学者还是资深开发者，理解这些面试题背后的概念都是非常重要的。
感谢您花时间阅读这篇文章，希望通过这些问题和答案，您能够更加自信地面对即将到来的面试，和加强自己在Java窗口编程方面的知识储备。
1.
如果您使用的是Windows操作系统,可以通过以下步骤来改变电子税务局窗口的大小:
首先,将鼠标移动到电子税务局窗口的右下角,然后按住鼠标左键并拖动,即可调整窗口大小。
另外,您还可以单击窗口右上角的“最大化”按钮,将窗口最大化,以获得更大的显示面积。
2.
如果您使用的是Mac操作系统,可以通过以下步骤来改变电子税务局窗口的大小:
2023年社会医疗保险可以去税务局服务大厅的柜台上缴费，也可以去商业银行，中国银行，工商银行，农业银行，建设银行的柜台上缴费，社会医疗保险还可以在手机银行上缴费，也可以在微信上面缴费，支付宝上面也可以缴社会医疗保险费用等等，方便的很。
首先分析没有服务好的问题：
1）如果是业务不熟悉出现的问题，请就近请教相邻窗口同事帮忙解决问题，然后用柔软的语气安慰来办事的客户，尽量不要惊动领导，自己记下业务处理的问题，回去巩固业务；
2）如果是办理速度和办理流程的质疑，请第一时间将问题解释清楚，明确告诉客户这样办理的原因符合哪条国家规章制度，会在多久给出反馈结果，然后把问题汇总反映给领导，告知领导处理结果；
3）如果是因为态度和其他问题惹起客诉，首先摆明自己态度进行道歉化解客诉的情绪，然后与客户互动了解客户内心诉求，如无必要无须惊动领导
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！
在现代社会中，税收是国家财政的重要来源之一。为了提供高效便捷的税务服务，驻市行政服务中心决定实施税务窗口实施方案，以满足纳税人和企业的需求。
驻市行政服务中心税务窗口实施方案的主要目标是优化税务服务流程，简化纳税程序，提高办税效率，为纳税人提供更好的服务体验。
该方案将采取一系列措施来实现上述目标，包括但不限于：
通过驻市行政服务中心税务窗口实施方案的推行，预计将带来以下几方面效果：
驻市行政服务中心税务窗口实施方案的推行将使纳税人和企业享受到更高质量的税务服务，并为国家财政的稳定发展做出贡献。这一方案的实施将不仅提高纳税人的办税体验，也有助于提升行政服务中心和税务部门的形象和信誉。
你好，代开的增值税FA票，自己保存的是存根联，给客户是FA票联和抵扣联
这里提醒一下，代开的FA票，抵扣税率只有3%，进项和销项是保持一致的
希望对你有所帮助
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。
