座谈会是一种会议形式。主要是围绕确定的主题，邀请或召集有关代表人士或方方面面的人员听取意见和建议。通过座谈会的形式，统一思想，凝聚共识。有的座谈会则是负责同志汇报工作，听取意见，聚良策，改进工作，更好的把今后工作做好。按照上述内容看，不应该是开展座谈会，而是召开座谈会。
社区座谈会是一种有助于社区居民参与和决策的重要活动。通过这种形式的沟通交流，社区居民能够更好地了解社区的需要和关注点，并与政府和其他利益相关者共同寻求解决方案。本文将探讨社区座谈会的重要性及其对社区发展的影响。
社区座谈会的主要目的是促进社区内各方的互动和交流。通过定期举行座谈会，社区居民有机会表达自己的关切和建议，并直接参与决策过程。座谈会也为政府和其他相关机构提供了一个了解社区需求的渠道，以便更好地规划和提供公共服务。
社区座谈会通常涵盖多个议题，如社区安全、环境保护、教育、卫生等。通过讨论这些议题，社区居民能够共同制定解决方案，推动社区的发展。座谈会的议题也可以根据社区的实际情况进行调整，确保涵盖到最为关注和需求迫切的问题。
社区座谈会对社区发展具有重要的影响和意义。
首先，社区座谈会能够加强社区内部的凝聚力和团队合作。在座谈会上，居民们可以共同探讨问题，并寻求共识。通过合作解决问题的过程，社区居民之间的交流和信任得以建立与加强，进而形成一个更加团结的社区。
其次，社区座谈会有助于提高居民的参与度和责任感。通过座谈会，社区居民可以更深入地了解社区的发展情况和政策，以及他们可以起到的作用。这种参与度的增加将激发居民的责任感，使他们更积极地参与社区事务，并提出自己的意见和建议。
此外，社区座谈会也为政府和其他相关机构提供了一个了解社区需求和反馈的平台。政府可以通过座谈会收集社区居民的意见和建议，并根据这些反馈制定政策和改进公共服务。对于其他机构来说，社区座谈会则提供了机会了解社区的需求，调整他们的工作重点以更好地服务社区。
组织一场成功的社区座谈会需要一定的准备和规划。
首先，需要确定座谈会的议题。这可以通过调查、采访社区居民或与相关机构进行讨论来确定。确保选择的议题与社区的实际需求和关注点相关，以提高参与度和讨论的质量。
其次，选择合适的时间和地点。座谈会应该在大多数社区居民能够参与的时间举行，例如周末或晚上。场地应该方便到达，并提供足够的空间以容纳所有参与者。
接下来，需要广泛宣传座谈会的信息。通过社区官方网站、社交媒体、传单、海报等途径，向社区居民传达座谈会的时间、地点和议题，并鼓励他们参与和提供意见和建议。
最后，确保座谈会的顺利进行。为座谈会准备一个议程，指定主持人和记录员，以确保会议秩序井然。在座谈会结束后，还需对会议的结果和讨论进行总结和复盘，以便进一步采取行动。
社区座谈会在实际中已经取得了许多成功案例。
以某市为例，该市定期举行社区座谈会，就社区发展的重要议题展开讨论。通过座谈会，居民们提出了许多有价值的建议，如改善交通状况、增加公园和绿地等。政府和相关部门针对这些建议进行了调整和改进，进一步改善了居民的生活质量。
在另一个案例中，一家社区医院组织了一次座谈会，邀请社区居民参与医疗设施的规划。通过座谈会，居民们提出了关于医院建设和服务的意见和建议。医院在后续的规划中考虑到了这些建议，并对医疗设施和服务进行了改进，以更好地满足居民的需求。
社区座谈会是一项重要的社区参与和决策形式。通过座谈会，社区居民能够共同参与到社区发展中，为社区提供有价值的意见和建议。座谈会的举行也为政府和其他相关机构提供了了解社区需求和反馈的渠道。我们应该积极参与社区座谈会，并为社区的发展和改善做出贡献。
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。
基本框架：时间，地点，主持人，佳宾，出习单位、部门。
会议目的、意义，主要内容，重要单位、部门、发言人的谈话内容或要点，不同意见可对比写。
会议成果或共识，评论最好引用领导或重要人物或外界话语，勿主观。
具体写作可根据报道目的突出或增减。
在现代社会，座谈会被广泛应用于各种场合，无论是商务会议、学术研讨还是政府活动，座谈会都是交流和共享意见的重要方式。一个成功的座谈会方案不仅可以帮助组织者有效地组织座谈会，还能够确保会议的目标得以实现。
一个完善的座谈会方案应当包含以下几个关键要素：
首先，组织者需要清晰地确定座谈会的目标。这一步骤是非常关键的，因为只有明确的目标才能确保座谈会的聚焦性和有效性。例如，目标可能是促进各方之间的沟通和合作，推动共同解决某一问题，或者提供一个平台让不同利益相关者共享经验和见解。
一旦确定了目标，组织者需要制定一个清晰的议程，以确保座谈会按计划进行。议程应当包括主题、讨论内容、讨论时间、主持人等信息。此外，为了确保与会人员有足够的准备时间，组织者应尽早将议程分发给参会者。
对于一个成功的座谈会，选择合适的参会人员至关重要。参会人员应包括有关专家、决策者、和其他利益相关者，以确保座谈会的多方参与和多元视角。此外，组织者应确保参会人员之间的利益平衡，以促进公正和客观的讨论。
在座谈会进行过程中，组织者需要提供高效的会务支持，以确保会议的顺利进行。这包括提供适当的会议设施、技术支持和会务人员。此外，为了促进参会人员之间的交流和合作，组织者可以提供名片交流区、饮品和小吃区以及其他社交活动。
作为座谈会组织者，积极引导和促进讨论是至关重要的。组织者需要确保每个参与者都有机会表达自己的意见和观点，并且避免某些参与者占据过多的讨论时间。此外，为了促进讨论的深入和高效，组织者可以提供适当的讨论指引、问题引导和激励机制。
最后，组织者应当记录和总结座谈会的成果。这包括会议记录、发言摘要、提出的建议和解决方案等。通过记录和总结，不仅可以方便回顾和评估座谈会的效果，还可以向参与者和利益相关者反馈座谈会的成果。
总而言之，一个成功的座谈会方案是座谈会顺利进行和达到预期目标的关键。通过确定目标、制定议程、选择参会人员、提供会务支持、积极引导讨论以及记录和总结成果，组织者可以有效地组织和管理座谈会，为参与者提供一个有价值和有意义的交流平台。
1、新战略大发展，雨同舟再辉煌。
2、迎刃而上，共创辉煌。
3、开会是为了解决问题而不是重复问题。
4、锐意进取，超越自我。
5、团结一致，共造飞越。
6、乘风破浪，开拓未来。
7、汇卓识远志，创市场成效。
8、布局谋发展，求变赢未来。
9、聚力创新，共赢未来。
10、突破壁垒，精诚共进。
座谈会是每位发言人轮流就议题发表自己的的见解，发言者之间可以交流，与听众之间也可以交流，是一种较为灵活、便于互动的会议。
它的形式：人数通常为6到10人，大约用时30分钟到两个小时都有，地点一般选择在会议室内举行，由主持人，与受访者以聊天的方式讨论，讨论的内容就要看个案的主题。
上联：赤胆忠心干革命
下联：白头灰脸为人民
上联：大会小会当聚会
下联：有头没头皆痴头横批：对头对头
上联：粉身碎骨铁心不已,且将山石铸华夏
下联：聚精会神激情正涌,宜就水粉饰家园
上联：狠抓名师培育工程
下联：扎实推进教研教改
上联：加强教育行业自律
下联：重视党风廉政建设
上联：加强教育内涵性建设
下联：提升教育专业化水平
上联：江山如有待
下联：天地更无私。
上联：经济建设坚决打击群众上访净化社会风气
下联：改革开放合理对待礼尚往来促进经济发展
上联：千锤百炼深山顽石造福世界
下联：万众一心乡邻同仁改造家乡
上联：全面提高教师队伍水平
下联：巩固扩大素质教育成果
上联：盛世开盛会议国事议民事群策群力创大业
下联：新春有新举谋进步谋发展同心同德建和谐
