底线思维作为一种重要的思维方式，对于党风建设具有重要的指导意义。党风建设是党的十九大报告中提出的一个重要任务，旨在加强党内政治生态建设，提高党内政治文化质量。底线思维在党风建设中的应用，能够帮助党员干部树立正确的价值观和政治观，增强惩治腐败的决心和能力，推动党风廉政建设全面发展。
底线思维是指在行动和决策中设立“底线”，要求自己在道德和法律范围内行事。底线是指一种行为准则，即不能做违背人类道德底线和社会法律底线的事情。底线思维强调在任何情况下都要坚守底线，不以任何形式触碰法律和道德的红线。
底线思维与党风建设有着密切的关系。党风建设是通过加强党员干部道德修养和政治意识形态建设来保持党的先进性和纯洁性。底线思维作为一种价值观和行为准则，能够引导党员干部在日常工作中坚守底线，自觉遵守党的纪律和法律法规，严守党风廉政建设的底线。
党员干部要有底线思维意识，首先要厚植道德底线。只有树立正确的价值观，坚守道德底线，才能在利益诱惑面前保持清醒的头脑，不受贪婪、腐败等不良行为的侵蚀。
其次，底线思维还要求党员干部自觉遵守法律法规。法律是维护社会秩序和公平正义的重要保障，党员干部必须成为法律的忠实执行者和遵守者，严格遵守党纪国法，严守底线。
底线思维对于党风建设具有重要的意义和作用。
底线思维要求党员干部在思想和行动上始终在底线内，这种内在的约束力可以避免党员干部在面临各种诱惑和利益冲突时做出错误的选择，从而保持清醒的头脑和正确的判断。
底线思维要求党员干部在面临利益诱惑时自觉抵制，不为个人私利而损害党的利益和形象。通过底线思维的引导，党员干部能够提升自己的廉政意识，增强抵制腐败的决心和能力，形成廉洁奉公的作风。
底线思维作为一种行为准则，通过引导党员干部在日常工作中坚守底线，遵纪守法，不违反党的要求和社会公共利益，有助于推动党风廉政建设的全面发展。
底线思维对于党风建设具有重要的意义和作用。党员干部要始终坚持底线思维，在实践中不断提高廉政意识和道德修养，为党风廉政建设作出应有的贡献。
2021年，是中国共产党诞辰100周年，是我国“十四五”规划开局之年的党风建设年。党建和党风廉政建设工作总的要求是：以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，以党的政治建设为统领，着力深化理论武装，着力夯实基层基础，着力强化正风肃纪，着力推进巡视整改，着力推进党建引领基层治理，争当“三个表率”，建设模范机关，为“十四五”规划开好局、起好步，为推进城市治理现代提供坚强保证。
2018年已经过去，回顾过去一年的党风建设工作，我们可以看到许多积极的变化和取得的成就。本文将对2018年的党风建设工作进行一份总结，并展望未来的发展方向。
一、2018年工作回顾
2018年，我们坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，认真贯彻党的十九大精神，加强党风建设工作，取得了一系列显著成效。
首先，在党内廉政建设方面，我们加大了反腐力度，严厉打击腐败行为。通过实施党风廉政建设责任制，严肃查处贪污受贿等违纪违法行为，进一步净化了党内政治生态。
其次，我们加强了党员队伍建设，提高了党员素质。通过开展各类党员培训活动，加强理论学习和业务能力培养，引导党员发挥先锋模范作用，增强党员的使命感和责任感。
再次，我们不断加强党风建设的制度化建设。完善党内监督机制，加强对党员干部的监督，加强重要岗位人员的任前任后监督，推动党风廉政建设工作规范化、常态化，确保党的事业始终沿着正确的方向发展。
二、2018年成就分析
2018年的党风建设工作取得了显著的成绩，这与我们坚持正确的工作导向和采取的切实有效的措施密不可分。
首先，我们坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，注重理论武装。通过组织党内培训、推动党员学习习近平总书记系列重要讲话精神等形式，使广大党员干部深入学习和领会习近平新时代中国特色社会主义思想，增强了党员干部的政治觉悟和道德修养。
其次，我们加强了制度建设，健全了党内监督机制。通过制定和完善一系列制度规范，对党员的行为进行约束和规范，保障了党风廉政建设工作的有效开展。同时，对党员干部实行任前、任中、任后监督，形成了互相监督、共同约束的良好局面。
再次，我们加大了惩治腐败的力度，严厉打击腐败行为。通过依法查处一批腐败分子，构建了反腐败长效机制。同时，我们注重从源头上预防腐败问题的发生，加强了党风廉政建设的教育培训，提升了全体党员的廉政意识。
三、展望未来
2019年，党风建设工作面临新的机遇和挑战，我们将一如既往地坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，更加注重以下几个方面的工作：
1. 加强党风廉政文化建设
要进一步加强党风廉政文化建设，培养党员干部的良好作风和党性修养。通过开展一系列党章党规教育宣传活动、文艺演出等形式，让党员干部时刻保持对党风廉政的高度敏感性和责任感。
2. 推进党风廉政建设制度化
要进一步健全党风廉政建设的制度体系，加强制度执行力度。在完善党内监督机制的同时，强化党风廉政建设的组织保障，确保制度的刚性执行，增强党风廉政建设工作的长效性和稳定性。
3. 提高党风建设工作的针对性
要进一步加强党风建设工作的研究和调研，了解党员干部存在的问题和党风廉政建设工作的短板。根据实际情况，有针对性地制定工作方案，加强对重点领域和重点人员的管理和监督。
党风建设工作是党的事业发展的重要保障，是推进党的建设新的伟大工程的重要内容。面向未来，我们必须始终保持清醒的头脑，牢记初心使命，坚持正确的工作导向，不断加强和改善党风建设工作，为实现中华民族伟大复兴的中国梦作出新的更大贡献！
1.立足教育抓预防，形成拒腐防变教育长效机制。加强反腐倡廉宣传教育，是反腐败斗争的一项基础性工作，在预防腐败工作中起着奠基和先导作用。在实践中，该行始终把教育放在首要位置，不断探索拒腐防变教育长效机制，通过开展多种形式的教育活动，切实增强教育的说服力，使广大干部职工进一步坚定了理想信念，筑牢了思想道德防线，增强了拒腐防变能力。
2、完善制度抓预防，创建反腐倡廉制度体系。制度建设是预防腐败工作的根本性、全局性、稳定性和长期性环节，是防腐败工作起到实效的根本保证，是惩治和预防腐败的有力措施。
3、强化监督抓预防，创新权力运行监督机制。加强对权力运行的监控和监督是检验教育效果的重要途径，是执行规章制度的重要保障。在实际工作中，该行通过突出重点、完善手段、健全体系，努力创新权力运行监督机制，认真落实监督工作，切实增强监督的制衡力，使监督成为预防腐败的一个有力武器。
4、建立健全防控廉政风险制度：要针对重点对象、重点领域和关键环节，逐步建立健全风险预警、纠错整改、内外监督、考核评价和责任追究机制，形成一整套行之有效的廉政风险防控制度体系。
5、健全防止利益冲突制度：要进一步完善利益冲突回避制度，重点完善公务回避、任职回避、地域回避制度；进一步完善并严格执行公职人员行为限制和领导干部亲属经商、担任公职和社会组织职务等相关制度规定，防止领导干部利用公共权力或自身影响为亲属和其他特定关系人谋取私利。
6、健全领导干部报告个人有关事项等制度：推行新提任领导干部配偶子女从业、财产、出国境等有关事项公开制度的试点，建立健全对国家工作人员配偶子女移居国（境）外的管理制度，制定配偶子女移居国（境）外的国家工作人员任职岗位管理办法。
党风廉政建设的核心内容是反腐倡廉。党风廉政建设的责任主体为各级党政领导班子及其成员，各级党政领导班子中的正职为本地区、本部门、本单位党风廉政建设第一责任人。
1、党风建设志愿活动可以叫党风廉政建设宣传教育志愿活动。
2、开展党风廉政建设宣传教育志愿活动，可以以“守纪律、讲规矩、作表率”为主题，开展“一把手”讲廉政党课等形式多样的教育活动、尤其是警示教育活动，进一步增强各级党组织和党员干部的遵纪守规意识。
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。
这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计，最好能够了解模电和数电相关的知识更好，还有能够会做操作系统，简单的有ucos，freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。
尊敬的各位领导、同事们：
大家好！在过去的一年里，我们部门围绕党的核心工作，紧密团结在一起，牢记党的宗旨，积极推动党风建设工作。现将2019年度党风建设工作情况做出报告，经请示领导批准，现作如下汇报：
在过去的一年里，我们重视党员教育培训工作，不断加强理论学习，提高党员的政治素质和工作能力。组织了一系列党性教育培训活动，包括党纪党规学习、廉政教育等。这些培训活动旨在加强党员的自我约束意识，激发党员的工作热情。
同时，我们还积极组织开展党领导干部的专题研讨，以提升领导干部的履职能力，规范党内政治生活。通过集中学习、座谈交流等形式，增强了党员的党纪意识、廉洁意识和纪律观念。
党风建设需要有科学规范的制度作为保障。在过去的一年里，我们加强了党内制度建设，进一步规范了各项工作的程序和要求。
通过制定完善相关的办事制度和工作流程，明确了各级党员的职责和权力，加强了工作的监督和评估。这些制度的建设为部门的发展提供了有力的保障，确保了工作的顺利开展。
在过去的一年里，党员活动是我们党风建设工作的重要组成部分。我们组织了一系列党员活动，包括党员大会、主题讨论、志愿服务等。
这些活动旨在增强党员的凝聚力和战斗力，调动党员积极性，营造了浓厚的学习氛围和团队氛围。通过开展党员活动，我们成功地锻造了一支忠诚、担当、实干的党员队伍。
党风廉政建设是我们党的一项重要任务，也是部门的中心工作之一。在过去的一年里，我们加大了党风廉政建设的力度，坚决查处了一批违反党纪党规的行为。
同时，我们加强了组织纪律的教育和监督，严格执行中央八项规定，落实全面从严治党要求，严防党员干部产生不良风气。这些举措有效地提升了党员的廉政观念，为部门的发展提供了坚强的保证。
党风建设离不开有效的问责机制。在过去的一年里，我们建立了一套科学完善的党风问责机制，对党员干部的工作进行了监督和评估。
通过建立问责制度，每个党员都清楚自己的职责和工作目标，并对其工作结果负责。同时，也为党员干部提供了一个相互监督和约束的平台，使党风建设工作更加规范和高效。
2019年是我们部门党风建设工作的新起点，也是全面建设小康社会的关键一年。面对新形势、新任务，我们将进一步加强党风建设工作，扎实推动各项工作的开展。
我们将继续加强党员教育培训，不断提高党员的马克思主义理论水平和专业素质。同时，我们还将进一步完善党内制度，规范工作流程，为部门的发展提供更加有力的支持。
我们将继续组织党员活动，增强党员的凝聚力和组织力。同时，我们将继续加大党风廉政建设力度，强化纪律教育和监督执纪问责，建设风清气正的工作环境。
展望未来，我们相信，在各级领导的正确领导下，通过全体党员的共同努力，我们的部门党风建设工作将迎来新的春天，为实现党的目标和使命而努力奋斗！
最后，再次感谢各位领导和同事们对党风建设工作的支持和关心！
谢谢大家！
1.负责区域大客户/行业客户管理系统销售拓展工作，并完成销售流程；
2.维护关键客户关系，与客户决策者保持良好的沟通；
3.管理并带领团队完成完成年度销售任务。
