符合廉租住房保障准入条件的家庭，由申请人在户籍所在地社居委领取并填写《合肥市城镇住房保障申请表等相关表格，签订住房保障申请承诺书，并提交第二条规定的申请材料。
申请人实际居住地与户籍所在地社居委不一致的，须先到实际居住地领取《合肥市社会救助事项入户调查表，实际居住地社居委须在5日内完成入户调查、填写调查表并签署意见;申请人凭签署意见的入户调查表和第二条规定的申请材料至户籍所在地申请。
摇号配租：
当准予实物配租的申请家庭户数多于实物配租住房房源数时，由市保障性住房建设发展中心以公开摇号方式确定承租家庭。申请家庭在等待轮候期间，以发放住房租金补贴方式进行廉租住房保障。
中号申请家庭由市保障性住房建设发展中心发放《廉租住房实物配租保障资格证，并与户口所在区(开发区)住房和城乡建设部门签订《合肥市廉租住房实物配租专用租赁合同。
人员资历。岗位技能经验。服务理念。
近年来，西安市对廉租房建设力度不断加大，大量廉租房项目相继落地，然而随之而来的漏水问题却成为了业内的一大隐患。业内人士透露，许多廉租房居住者频繁反映房屋存在严重漏水问题，引起了社会的广泛关注。
在西安市的廉租房项目中，漏水问题屡见不鲜。由于部分廉租房项目的建设工艺和材料选择存在一定问题，加之维护保养不到位，导致房屋在使用过程中频繁出现漏水情况。长期下来，漏水问题已经成为了广大廉租房居民的心头大患，也严重影响了他们的正常生活。
面对廉租房漏水问题，相关部门已经开始重视并采取了一系列措施。他们表示，将加强对廉租房项目的检查力度，加大对建设和维护工作的督促力度，以期从根本上杜绝廉租房漏水问题的发生。同时，相关部门也鼓励广大廉租房居民积极举报漏水问题，以便能够及时发现和解决存在的漏水隐患。
针对廉租房漏水问题，业内人士提出了一些建议。他们认为，除了相关部门的监管之外，廉租房项目建设方应该严格按照规范进行施工，并且在日常维护中加强对房屋的巡查和维修工作，以预防和解决漏水问题。同时，他们还建议廉租房居民在发现漏水问题时及时向物业或相关部门反映，争取尽快解决漏水隐患，确保居民的居住环境和权益。
通过对西安廉租房的漏水问题调查可以看出，漏水问题在其中的确存在，并且已经引起了社会各界的关注。面对这一问题，需要全社会及时关注并采取有效措施，从而维护广大廉租房居民的合法权益。
感谢您阅读本文，希望通过本文能够更全面地了解西安廉租房漏水问题，并且帮助有关部门和居民采取有效措施解决这一难题。
廉租房作为保障住房的一种形式，旨在为低收入人群提供经济适用房屋。在中国，由于经济发展不平衡，许多城市都面临着低收入人群聚集和住房短缺的问题。青岛作为中国重要的经济中心之一，同样面临着廉租房的挑战。
本次调查选择抽样调查的方式，通过问卷调查和实地访谈的形式，收集青岛市2017年廉租房收入的相关数据和观点。
根据我们的调查数据，青岛市廉租房收入主要有以下几个方面的特点：
青岛市政府已经意识到廉租房收入问题的重要性，并采取了一系列的措施来改善廉租房收入状况。首先，政府将加大对低收入家庭的补贴力度，确保他们的收入水平能够满足基本的生活需求。其次，政府还将加强职业培训和教育机会的提供，提高低收入人群的技能水平从而提高其收入水平。未来，随着青岛市经济的不断发展，廉租房收入问题也将得到更好的解决。
青岛市2017年的廉租房收入调查结果显示，廉租房收入普遍较低，收入分配不均，受多个因素影响。政府已采取措施改善廉租房收入状况，包括补贴和职业培训等。通过这些努力，相信青岛市廉租房收入问题能够得到更好的解决。
感谢您阅读本文，希望本文能够为您提供有关青岛市2017年廉租房收入的详细信息，并加深您对廉租房问题的了解。
近年来，随着我国经济的不断发展和城市化进程的加快，廉租房问题备受关注。青岛作为中国的沿海一线城市，也面临着廉租房问题。针对2024年的青岛廉租房租金情况，我们进行了调查和分析。
青岛市政府一直高度重视廉租房建设，多次提出相关政策，并加大对廉租房建设的支持力度。根据调查，2024年青岛的廉租房数量相对较多，分布在城市的不同区域，为解决低收入群体的住房问题提供了一定的帮助。
就2024年青岛廉租房的价格而言，一般以每平米租金的形式进行计算。根据我们的调查，青岛廉租房每平米租金的价格在不同区域存在一定差异。
在青岛市中心地段，廉租房每平米租金一般较高，约8-10元/平米。而在郊区或远郊地区，廉租房每平米租金则相对较低，大致在5-7元/平米左右。
随着城市化进程的不断推进，青岛廉租房的建设和保障工作仍面临一些挑战。政府和社会各界仍需共同努力，积极推进廉租房建设，满足更多低收入和困难群体的基本居住需求。
通过本调查，我们希望能够深入了解青岛廉租房的实际情况，为政府决策和相关单位的工作提供参考，也希望能唤起更多社会人士对廉租房问题的关注，呼吁更多关爱力量投入到廉租房建设和保障工作中。
感谢您阅读本文，希望本文能够帮助您更全面地了解2024年青岛廉租房的情况，对相关政策和社会工作有所启发。
青岛市作为中国重要的经济中心城市，租房成为了该市许多居民的首要问题。为了满足低收入家庭的住房需求，青岛市政府实施了廉租房政策，提供廉价租赁房源。
根据青岛市政府发布的文件，2017年，青岛市将继续推进廉租房项目建设，力争提供更多的廉租房源。具体政策包括：
青岛市政府还计划通过鼓励社会资本参与廉租房建设，增加廉租房房源的供应。
我们进行了关于青岛市2017年廉租房房源的调查，并整理了以下数据：
根据我们的调查发现，青岛市的廉租房房源相对充足，价格也相对较低，为低收入家庭提供了良好的选择。然而，由于房源数量有限，租房需求仍然很大。
希望这份调查数据对正在寻找廉租房的人们提供一些帮助。如果您对廉租房政策和房源有更多的疑问，请联系青岛市政府住房和城乡建设局。
感谢您阅读这篇文章，希望它能为您提供关于青岛市廉租房的准确信息和帮助。
不便宜。
1，比起拎包即住，投入大又麻烦。里面涂了大白，有马桶，水管还可能漏水。有洗脸盆，可能下面管子容易掉，都要自己后期添加修理。有半封闭阳台，没有防盗窗。其他什么都没有。所以床，桌子等一切家具电器包括热水器都要自己投资，如果这些未来还能带走，那么要不要安装防盗窗就很纠结了。
2，房间面积固定，住不完也是那么多钱。本来一个人住一室一厅就够了。房间不由自己选，可能就给个两室一厅，房租和面积挂钩，住不完也要付那么多。如果你说租出去用？都建立在偏僻的地方，上班要花很多时间，本身租出去就难。阳台和主卧联通而不是和客厅联通，意味着别人晒衣服收衣服要穿过你的卧室。总之，比起租社会上的房子，肯定性价比高，住起来宽敞舒适许多。但是不一定省钱。
岳麓区廉租房是为符合条件的低收入家庭提供的一种保障性住房，申请者需要符合一定的条件才能申请。
申请者需要携带个人身份证、户口本、近期一张一寸照片，以及相关的收入证明材料到岳麓区住房保障中心进行申请。
岳麓区廉租房分布于岳麓区内的多个小区和社区，为低收入家庭提供了近距离居住的便利。
可通过岳麓区住房保障中心官方网站或前往当地的社区服务中心了解更多廉租房的相关政策和流程。
感谢您阅读本文，希望对您了解岳麓区廉租房有所帮助。
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。
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