推荐第1篇：“红色引擎工程”学习心得
学习陈一新书记“红色引擎工程＂活动心得体会
长堰小学 XXX 2017年3月5日
在学校党支部的统一安排部署下，我校开展了学习陈一新书记“红色引擎工程”活动。活动要求我们，要做好新形势下基层党建工作，必须注重目标创新、载体创新、方法创新。
作为一名党员教师，在今后的工作中，应认真做到：
一、从自身做起，真正切实践行群众路线，激活“红色细胞”。始终坚定有中国特色社会主义信念，是共产党员的立身之本。党员如果丧失了理想和信念，就会失去精神支柱，就会忘记为人民服务宗旨，就会失去自身约束能力，就会经受不住各种诱惑而陷入泥潭。只有坚定自己的信念，牢记为人民服务宗旨，不断警醒自己，才能立于不败之地。
二、勇于奉献，提高能力，培育“红色头雁”。基层教育事业的发展进入信息化的高速时代，我们要勇于奉献，认真思考，理清思路，不断提高服务能力，继承革命先烈不怕苦、不怕累的优良传统，把有限的生命献身到无限的教育事业当中去。
三、立足岗位，开拓创新，刮起“红色旋风”。作为一名普通党员，结合自己岗位的实际，以身作则，艰苦奋斗，努力工作，开拓进取，埋头苦干，带头坚持和发扬时代需要的艰苦创业的革命精神，真正把革命精神存之于心、践之于行，为基层教育事业奉献自己的力量。
推荐第2篇：党建工作经验材料—实施“红色引擎工程”
实施“红色引擎工程” 提升互联网企业党建工作实效
XX是创新资源富集的中部重镇，有互联网企业XXX余家，从业人员超过XX万人。我们坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想特别是总书记视察湖北重要讲话精神为指引，把坚持党的领导、加强党的建设贯穿互联网企业发展全过程，深入实施“红色引擎工程”，一手抓组织体系建设，一手抓活动载体创新，不断提升互联网企业党建工作水平。
健全组织体系，不断扩大党的组织和工作覆盖。一是明确责任完善工作体系。市委组织部牵头抓总，将网信、商务、科技等部门纳入两新工委，明确市网信办主抓互联网企业党建工作职责。依托市网信办成立互联网行业党委，由市网信办主任担任行业党委书记。在XXX国家级开发区分别成立区域互联网行业党委，形成责任明晰、条块结合、上下贯通的工作体系。二是集中攻坚推进组织覆盖。统筹工商、税务、人社等部门力量，以XXX、XXX等互联网企业集聚区为重点，通过区域联建、产业共建、龙头带建等方式，推动XXX个产业园区、商务楼宇、众创空间等成立综合党委、XXXX家互联网企业建立党组织，党组织覆盖率达XX%，属地全国百强及员工百人以上企业全部建立党组织。三是精准指导持续巩固提升。明确XX名两新工委委员直接联系XX家龙头企业，点对点指导党建工作。从网信、商务、科技等部门选派XXXX名干部，组成XXX个“红色导师”团队，派驻企业加强具体指导。对新建党组织实行送党建经费、党建标识、党建资料、党建设施、党建指导“暖心五送”。
创新活动载体，增强互联网企业发展活力。一是丰富线上活动。鼓励党组织运用党建APP、微信公众号、直播平台等手段，创新开展网上党组织活动。今年“七一”，XXX党委在线发起“万人译党章·多语忆初心”活动，X万余名党员译员率先报名，将党章翻译成英日俄法4种文字广泛传播，营造了党建工作良好氛围。二是做实线下活动。引导企业党组织发挥自有资源优势，在践行社会责任中擦亮企业品牌、提升社会形象。XXX党支部组建以党员司机为骨干的XXX台“红色车队”，高考期间为考生义务送考，高温期间为环卫工人送清凉。XXX党支部开通电商扶贫“优品直通车”，每年组织党员走进XXX，组织当地特色农产品网上销售，帮助农民增收近千万元。三是线上线下互动。采取“线上报名、线下活动、网上直播”方式，开展“支部主题党日观摩学习月”活动，指导企业党组织将主题党日活动开展到重点项目建设现场、结对共建联系点、脱贫攻坚第一线，精选XXX堂党课在网上直播，在线观看人数达XX万。
参与网络治理，推动网络空间天朗气清。一是引导互联网企业生产“红色产品”。发挥党组织把关定向作用，引导企业把红色元素融入产品和服务。XXX党支部设立党员工作室，创作XXX等“红色动漫”作品，推动党史教育进学校、进课堂、进学生头脑。XXX党总支以“厉害了我的党”为主题，创设“中国共产党党史”等X个线上课程模块，吸引近XX万学员听课。二是引领互联网企业打造“红色空间”。行业党委发布倡议书，引导企业坚持正确的政治方向、舆论导向、价值取向，建设好、守护好网络平台阵地。成立网络主播党支部，培养XXX名年轻党员担任“党建主播”，直播采访先进人物、走进革命老区、开展社会公益等活动；组建以XX名党员为骨干的内容审核团队，打造纯净网络直播空间。三是推动互联网企业弘扬“红色文化”。组织互联网企业党员员工重走习近平总书记视察时走过的路、追忆红色故事、回顾企业创业历程，推动红色文化扎根员工心灵深处、融入企业核心价值观。引导互联网企业发挥技术优势，依托农民运动讲习所、毛泽东同志故居等XX多处红色教育基地，开发“红色宝藏线上博物馆”等移动平台，组织开展XXX余场活动，吸引XX万人次参与，有力推动“红色基因”代代相传。
推荐第3篇：学习“红色引擎”体会
学习陈一新书记“红色引擎工程”心得体会
长堰小学 CCC 2017年3月5日
近期，我校支部成员在学校党支部的统一安排引领下，开展了学习陈一新书记的“红色引擎工程”党员学习活动。现就本次学习活动，谈谈我自己的理解与收获。
强化“红色引领”。要织密基层组织之网，延伸党的工作触角，加强和创新基层党组织生活，发挥基层党组织思想引领、组织引领、工作引领作用。作为党员教师，一方面自身要积极参加各种党内活动、学习，确保自身思想与行动和党组织保持高度一致，不断更新观念，适应新形式新发展新要求；另一方面还要配合党组织，延伸党的工作触角，把党的先进性理念，向广大普通教师、家长及学生们广为传播，充分发挥党组织的引领作用。
培育“红色头雁”。作为党员教师，在工作中要身先士卒，勇挑重担，积极发挥领头雁的作用。充分发挥自身的长处，以自身的优势，将党员教师的先进示范作用发挥淋漓尽致，尽力给广大群众作出鲜明的表率作用。
激活“红色细胞”。进一步细化工作内容，按支部的安排，服务于对口教师。积极主动和基层教师谈天沟通，了解他们的思想动向，了解教师的需求，做好教师们的思想工作，为教师排忧解难，极力解决他们遇到的实际困难。关爱学困生、贫困生，做好学习上的辅导，生活上的关怀，为困难生们提供力所能及的帮助，让他们感受到组织的温暖。
打造“红色阵地”。推动党员群众服务中心提档升级，促进组织活动、公共服务、宣传教育等功能集成，打造最具吸引力、引导力和服务力的基层红色阵地。发挥乡村青少年宫和学校少先队的阵地作用，开展与师生们联系紧密的文化活动，加强党组织的凝聚力和吸引力。
繁荣“红色文化”。结合三月份的学雷锋活动和“三八”活动，开展主题鲜明的德育活动，寓红色文化于活动中，以社会主义核心价值观来引领群众，以师生喜闻乐见、丰富多彩的文化来吸引师生，以身边先进典型来教育师生，打造基层精神家园。
刮起“红色旋风”。配合党组织，积极整顿组织中存在的纪律涣散、思想作风不正等问题，认真自纠自查，有问题马上整改。认真书写学习“红色引擎”活动心得体会，对照活动要求，自律自省。
学习活动虽然结束了，但给我们的教育意义是深远的。在以后的工作中，我们要将活动理念，贯彻落实到我们的教育教学中去，让红色文化，永远流淌在我们的血液之中。
推荐第4篇：红色引擎实施方案泡桐小学
泡桐小学推进
“红色引擎工程”实施方案
为落实区《关于整区推进“红色引擎工程”加快建设生态新城的实施意见》的指导意见，我校结合校情，制定如下实施方案。
一、总体要求
全面贯彻党的十八大、十八届三中、四中、五中、六中全会精神及习近平总局收记系列讲话精神，全面落实武汉市第十三次党代会、区第五次党代会部署要求，按照区委整区推进“红色引擎工程”的实施意见，以建强教师队伍和干部队伍为抓手，强力实施“红色引擎工程”，建强我校党组织，全面创新治校治教水平，为更好地提升我校教育教学质量提供坚强组织保证。
二、主要目标
全面落实党建第一责任、第一引领、第一政绩要求，紧紧围绕夯实党的执政基础和群众基础，以两年为示范建设周期，全面提升基层党建工作水平，努力实现以下目标：
——聚焦“一条主线”：整体推进”红色引擎工程“。统筹实施”八个红色“党建举措，补短板强基础、抓重点攻难点、做示范出亮点，实现基层组织体系全面盖、党员队伍建设全面过硬、党建功能作用全面发挥、推动发展能力全面增强的目标。
——夯实“四大建设”：紧扣教育党建内容，创新教育文化，做好师德建设、干部队伍建设、骨干教师队伍建设、班主任队伍建设，保障教育持续发展的核心动力健康成长。 ——深化“三项改革”：以党建促进改革发展，全面实施“双向选择、逐级聘任”内部人事制度改革；争取支持，探索实施教师岗位晋升的人事制度改革；进一步深入推行轮岗改革，逐步实现教育优质均衡发展。
——推进“两大工程”：以促进学生成长为核心，以提升学生素养为导向，落实有效德育工程、高效课堂建设工程，加大对留守学生的关爱，落实教师进“四点半学校”辅导工作机制。
三、工作重点
（一）强化“红色引领”
1、健全全区教育系统党建工作机制。我校成立党建工作领导小组，以易立新同志为组长，张才华、梅玉华、方剑锋任副组长，各科室负责人为成员，统筹教育党建、党风廉政建设、文化宣传、教育行风建设等工作，增强工作合力，形成党建工作格局，提升工作效率。领导小组个体负责党建工作的谋划、部署、指导、督办、考核等工作，定期召开党建工作联席会议，研究解决工作中重点难点问题。
2、全面规范基层组织架构。按照有利于精细管理的原则，在我校党支部 优化学校党支部——学科党小组架构，推动党小组“前沿阵地”作用的发挥。
3、提升师德师风建设水平。以培养有理想信念、有道德情操、有扎实学识、有仁爱之心的“四有”有教师为目标，开展师德师风宣传教育活动，组织开展“师德师风建设大讨论”和自查自纠活动，加大对有偿补课、体罚或变相体罚学生、违规收受礼品礼金等问题治理的力度，督促落实师德师风问题整改，进一步健全师德师风建设长效机制。
（二）培育“红色头雁”
4、全面提升书记综合素质，书记定期开展学习并做好笔记 。
5、培育年青后备党建干部。
6、建强骨干教师队伍和班主任队伍，纳入预备党员的培养计划。(三)激活“红色细胞”
7、开展“不忘初心，党员长青”大讨论。
8、开展“党员志愿”服务活动。落实两个“三个一制度”。
9、严格党员日常教育管理，培养优秀教师作为入党积极分子。
（四）建设“红色阵地”
10、完善党员职工服务中心，定期召开展党员主题活动。
11、发挥校园和课堂教育主阵地作用。
12、扩大优质教育资源共享，全面促进学生成长。
（五）深化“红色活动”
13、进一步推进“三进三服务”主题教育。
14、适应教育人事改革，开展“双向选择、逐级聘任”活动。
（六）繁荣“红色文化”
15、挖掘泡桐地区文化资源。
16、广泛开办红色文化讲堂。计划与黎元洪纪念馆举行学习活动。
17、树先进典型。
（七）掀起“红色旋风”
18、开展软弱涣散专项整顿。
19、开展基层作风专项巡查。20、开展基层突出问题专项整治。
（八）用好“红色基金”
21、创设“红色基金”，资助困难学生，关爱困难教师。
四、实施步骤
1、系统规划阶段（2017年5月底前）
2、示范推进阶段（2017年6月初——12月）
3、全面推进阶段（2018年1月——12月）
4、全面验收阶段（2019年1月——4月）
五、保障措施
1、建立“领导联系”机制。我校组建工作专班，每个班子成员要重点联系1名党员，以点带面，全成建强。
2、建立“书记项目”机制。我校支部书记结合街党支部的工作要求，每年认领一个党建项目，作为“书记项目”，主动谋划实施，推进党建难题和短板破解。
3、建立“拼搏赶超”机制。建立工作进度定期通报和“互看互学互比”常态机制。
4、建立“常态督导”机制。定期巡查党员同志的精神面貌和工作作风，发现问题及时引导。
5、建立“考评问责”机制。对落实不力、推进落实滞后的进行通报批评，情节严重的予以追责问责。 泡桐小学“红色引擎工程”领导小组名单
组
长：易立新（现任泡桐小学党支部书记） 副组长：张才华（现任泡桐小学校长）
梅玉华（现任泡桐幼儿园园长）
成
员：石学林（现任泡桐小学副校）
方剑锋（现任泡桐小学副校长 ）
彭晓敏（现任泡桐小学副校） 熊梅仙（现泡桐小学教师） 李冬娥（现泡桐幼儿园教师） 江荷英（现泡桐幼儿园教师）
易爱红（现泡桐幼儿园教师） 李志明（现泡桐小学教师） 方
丹（现任泡桐幼儿园教师） 熊
娄（现泡桐小学教师）
江慧丹（现泡桐小学教师）
江小芳（现泡桐小学教师）
王贤梦（现泡桐小学少先队辅导员） 刘
晶（现泡桐小学教师） 王东山（现泡桐小学教师）
泡桐小学推进“红色引擎工程”实施方案
2017年秋
推荐第5篇：编织“红色纽带”打造“红色引擎”
编织“红色纽带”打造“红色引擎”
在平武县坝子乡土贝贝农副产品集散中心，该乡伏龙村村民韩小平正在将核桃倒入筐中过秤、结账。“以前，将核桃卖给商贩，价格压得很低。现在土贝贝公司开在家门口，随时都可以卖，价格比以往还高了不少。”韩小平说。
韩小平提到的土贝贝公司，是去年平武县坝子乡通过整合4个贫困村和1个产业村产业扶持资金成立的村集体企业。同时，土贝贝公司也是去年平武县建设“3+N党建综合示范带”中，党建促脱贫攻坚示范点的重点建设项目之一。
平武县地广人稀，资源分散，存在区域发展不平衡的问题。2017年，平武县委提出要统筹考虑资源禀赋，以建设“党建综合体+党建示范点”为内容，大力建设“党建综合示范体”，以“示范体”凝聚带动“示范点”，将优势资源集中起来，编织起党建引领发展的“红色纽带”。 “3+N”构建区域化党建新格局
“刘老师，跑山鸡圈舍好久消一次毒？”“怎样预防母猪产后发烧？”……平通镇农民夜校开展的“冬季畜禽防疫、饲养管理技术”讲座，让前来听课的村民听得津津有味。作为清漪江流域片区农民夜校示范校，该校辐射周边六个乡镇，牵头制定培训方案、审定培训课程等，带动片区内农民夜校整体提档升级。
据了解，平武县已建成的平通、龙安、虎牙3个“党建综合示范体”分别以农村党建、城市党建和民族团结进步为主题。“‘片区党群活动中心’是‘党建综合示范体’的核心项目，集片区农民夜校示范校、青年活动之家、游客集散中心、党建主题展厅等于一体。”平武县委常委、组织部部长陈旭介绍。除了建设“党建综合示范体”，平武还结合实际分类遴选建设了涵盖产业发展、机关党建等党建示范点，通过综合示范体和示范点建设，凝聚起了推动发展的强大动力。 突出政治功能，让服务引导群众有力有效
1月8日，在古城?古城社区，一场由社区党支部主持的社区事务议事会议如期召开。与以往一样，参加会议的有社区干部、法律顾问、村民代表等，议程则是正反典型评选、环境卫生评比等。作为党建引领基层治理示范点，这样的会议每季度都会如期开展。
“平武以基层党建规范化建设为抓手，强化政治功能，不断增强党在基层的领导力。”县委组织音隔4部长、党建办主任刘鹏介绍，“我们坚持在基本组织、基本队伍、基本制度和基本保障上着力，推动党的基本建设在基层严起来、实起来。同时，通过‘三统三定’规范‘三会一课’，制定‘两本一账’让党组织活动更加规范有效。” 筑牢党建引领发展的基层基础
在平武国税局，每月至少有一个单位前来观摩学习机关党建规范化建设。该局将组织和队伍建设充分融入税务工作，在机关窗口设置党员先锋岗，在稽查队伍中评选党员业务能手。从局长到普通党员均要轮流上台讲党课、讲业务，有效破解了党建工作与业务工作“两张皮”现象。
为不断夯实基层基础，平武出台了乡镇、机关、村（社区）等七大领域基层党建规范化建设清单、党的组织生活规范化办法等。此外，还出台《乡镇、县级部门党务干部管理办法》《边远乡镇干部关心关爱办法》等一系列保障性制度文件，狠抓基本保障建设，激发党建活力。（责编：余娜）
推荐第6篇：大坤公司党支部实施“红色引擎工程”发言材料
以“党建+”为抓手 打好“红色引擎工程”组合拳
着力激发拼搏赶超新动能
——大坤公司党支部实施“红色引擎工程”发言材料
近年来，大坤公司党支部在集团公司党委的坚强领导下，大力推行“党建+”工作模式，构建以党建为核心，与中心工作深度融合、统筹推进的新机制，拓展“党建+”的内容、探索加的方法，因地制宜实施“红色引擎工程”，并把巩固成功做法与汲取新鲜经验有机结合，强化问题导向，创新载体抓手，补齐工作短板，着力推动党建成果转化为“大坤人”拼搏赶超新动能，全力促进公司各项事业蓬勃发展。
“党建+理论学习”给精神补钙，为思想提神
大坤公司党支部坚持把“两学一做”学习教育作为增强政治定力、激发党建活力的最佳发力点。为将党员学习教育抓在日常、严在经常，支部把集中学习形式由“灌输式”向“讨论式”转变，广泛开展互动交流，引导党员干部各抒己见、踊跃发言。支部从实际工作出发，充分应用互联网新媒体优势，开设了党建微信群，推送党的文件会议精神、违纪违规案例、政策法规知识、党务企务信息，运用图文结合、数据对比、引经据典的形式，引导党员自觉增强“四个意识”。为增强工作本领、提高解决实际问题的水
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平，支部狠抓人才队伍建设，仅2017年取得全国造价工程师执业资格1人、中级工程师职称资格2人、园林绿化项目经理资格4人。通过学习教育常态化制度化，全员素质不断提高，队伍活力持续增强，工作作风和精神面貌明显改观。
“党建+业务工作”强化红色引领，筑牢经济根基 大坤公司党支部坚持“围绕发展抓党建，抓好党建促发展”的工作理念，突出党组织领导核心和政治核心作用的发挥。在集团公司党委科学研判内外形势的基础上，大坤公司着力在厚植长远能势上求突破，2017年，成功中标武汉国际博览中心景观水系与滨江广场维管服务采购项目，中标价1300余万元，维管期3年，为公司填补了综合维管业务空白，形成了企业新的利润增长点。为了摆脱经营困境，公司领导班子坚定既要转变思想观念，又要改革发展方式，开启了改革发展的序幕：成立绿化维管部，项目现场实行标准化作业和维护管理；实行减员减负，调整现有员工到现场岗位工作；将业主对管养项目的考核结果直接与员工绩效奖挂钩……多项重点工作的渐次铺开，成为推动公司改革发展的有力抓手，仅员工岗位调整这一项措施，每年可节约人工成本55.9万元。同时，为抢抓国博维管项目周边的配套、延伸业务，抢占市场份额，公司领导班子迅速调整工作思路，今年将公司办公地点搬至国博中心园区内，全力提升国博项目维管服务细节，仅上半年新增国博会议中心、展馆迎宾路、滨江广场景观提升、景观水系维修改造等项目合同金额403万元，国博综合维管产业集群效应初步形成。
— 2 — “党建+实践活动”建设“红色阵地”，激活“红色细胞” 大坤公司党支部坚持把项目建设“主战场”作为提质增效的“主阵地”、检验作风的“试金石”。今年，支部把“‘两学一做’当先锋、转型升级立新功”主题实践活动搬到国博维管项目现场。年初，为全力保障“两会”前期筹备工作，大坤公司坚决贯彻落实刘继生董事长指示精神，与时间赛跑，倒排工期抓进度，及时优化方案和措施；正值元旦期间，公司班子成员、业务骨干、作业人员等120余人主动放弃休息，顶风冒雪，不畏严寒，连续奋战在滨江广场景观灯亮化、馆前喷泉清洗维修、B4匝道迎宾花箱安装等作业一线。为确保“两会”期间国博景观水系与滨江广场绿化、美化、净化、亮化落实到位，大坤公司加大维管区域绿化管养、环境保洁、秩序维护、应急处置等重点工作的整治力度，组织80余人每日7时至22时坚守在“两会”现场。6月28-29日，由博鳌亚洲论坛秘书处、武汉市委市政府主办的“博鳌亚洲论坛走进武汉会员活动”在武汉洲际酒店召开，25日大坤公司接到国博公司通知后，立即响应，迅速组织110余人进场作业，由于正值高温天气，施工均为户外作业，公司及时采取人员交替、分时作业等措施，既保证了工作进度，又保障了人员防暑安全，仅2天时间完成了工作责任清单全部事项，并一次性通过国博公司验收。这一幕幕担当尽责、实干苦干的实景，体现了“大坤人”特别能吃苦、特别能战斗、特别能攻关、特别能奉献的敬业精神。
“党建+文明创建”彰显团队精神，树立良好形象 大坤公司党支部坚持以弘扬主旋律、汇聚正能量的文化活动
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为载体，深化精神文明建设，用“红色文化”凝心聚力。一是推进民主管理深入发展，充分发挥员工主力军作用。比如，在国博景观提升工作中，多次召集公司业务骨干，模拟实景研究对策，优化应对措施，拟定工作方案，既调动了员工的积极性和创造力，也推进了生产经营工作。二是坚持把安全生产放在首位，大坤公司属建筑类施工企业，作为安全生产重点单位，严格落实安全生产责任制，健全完善12类31项制度，加强安全生产警示教育，狠抓事故隐患排查整改，切实保障公司安全无事故。三是加强学习型企业建设，扎实推进阅读阵地建设，公司建立了“员工读书角”，广泛开展读书活动，注重提升员工的人文素养、思想道德和职业素质。四是持续开展“廉洁文化进家庭”活动，支部连续3年给中层管理人员家属送上《家庭助廉倡议书》，积极引导中层管理人员及其家属与公司共同培育和建设清廉家风，大力营造“以廉为美、以廉为乐、清廉和美”的良好风尚。五是坚持开展进社区“双认领”、武汉军运会志愿服务、义务献血等公益活动，通过江岸区级活动平台，充分展现公司党建特色品牌形象，受到辖区街道、共建社区充分肯定和高度评价，2017年大坤公司首次评为江岸区区级文明单位。
武汉大坤园林景观工程有限公司
2018年7月6日
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推荐第7篇：红色引擎党建工作绩效资料目录
一、思想建设 1.意识形态工作
（1）新城小学党支部学习计划
（2）新城小学党支部学习记载表（备注：做表格。格式见附件1） （3）新城小学党支部学习内容（见支部台账） 2.党建宣传工作
（1）新城小学校内党建宣传栏图片 （2）新城小学校内党建宣传横幅图片 （3）新城小学党建新闻稿件
二、组织建设 1.党组织班子
（1）新城小学党支部班子调整文件（备注：李凤华提供任命文件） （2）新城小学党支部班子成员及分工 2.党建项目清单
（1）新城小学党建项目清单
（2）新城小学党组织议事会议记录（备注：将艳阳处的会议记录稍作修改） （3）新城小学教代会记录。（备注：里面要有听取校长工作报告和学校重大事项的议程。记录后附上相关材料） 3.推进“两学一做”（见支部台账） 4.建设“红旗党支部”
（1）新城小学优秀共产党员、优秀党务工作者评选方案 （2）新城小学优秀党务工作者事迹（备注：林书记） （3）新城小学党支部优秀共产党员事迹
（4）新城小学“立足岗位，争创一流”先进典型（陈婵：五项技能；李铭：美术五项技能；刘智芹；„„选几个人的材料）
（5）新城小学党员获表彰情况登记表 5.党员培训工作
（1）新城小学党员干部远程培训情况登记（备注：做个登记表。详见附件2） （2）新城小学党支部书记培训记录（见台账。还可复印学习笔记） （3）新城小学党支部“一定双评”工作（学期末开展） 6.发展党员工作
（1）新城小学发展党员名单（见台账） （2）新城小学发展党员相关材料 （3）新城小学党员缴纳党费登记表
三、特色工作 1.党建品牌工作
（1）新城小学党支部党建文化品牌建设项目备案表 （2）新城小学党支部党建文化品牌项目说明材料 2.星级争创工作
（1）《关于在全区教育系统开展基层党组织和党员“星级争创”活动的实施方案》（备注：区文件打印）
（2）新城小学党支部星级争创活动实施方案（备注：照区文件拟一个学校方案） 3.党员常青工作
（1）新城小学“党员常青”活动实施方案（备注：照网上拟一个） （2）新城小学“三进三服务”活动登记表（备注：见附件3） （3）新城小学“在职党员进社区”情况登记表 （4）新城小学困难党员结对帮扶活动资料
四、其他工作
按时按要求完成局党委下达的各项工作任务。
推荐第8篇：学习陈一新书记“红色引擎”体会
学习陈一新书记“红色引擎工程”心得体会
长堰小学 LLL 2017年3月5日
在学校党支部的统一安排部署下，我校开展了学习陈一新书记“红色引擎工程”活动。活动要求我们，要做好新形势下基层党建工作，必须注重目标创新、载体创新、方法创新。要全面推广“百步亭经验”，实施“红色引擎工程”，强化基层党组织的政治功能和服务功能，以党组织的坚强有力引领带动群团组织和社会组织，以党员队伍的生机活力组织发动志愿者，密切联系服务群众，促进基层社会治理体系和治理能力现代化。
结合此次活动，谈谈我的学习心得。引擎，原指汽车、飞机等的发动机，是提供驱动力的。有了它，机器才有力量运转。红色，象征性质，代表着我党的传统，代表着积极、正义。红色引擎，就是指积极正义的引领力量。
作为党员教师，我们要对党的教育事业无比忠诚，在教育教学活动中把这一坚定的理想和信念落实到我们的行动中，落实到我们的岗位上，脚踏实地地把建设中国特色社会主义中国梦伟大事业不断推向前进，确保革命先辈用鲜血和生命打下的社会主义江山千秋万代永不变色。
作为党员教师，我们在工作中要学习革命先辈们敢于斗争、敢于胜利的革命精神，始终保持昂扬向上的精神状态，不畏艰难，勇于开拓，善于创新，全面做好改革、发展、稳定的各项工作，在科学发展观的指导下，全面、协调、健康发展。只有这样，才能体现出我们党组织的先进性。
作为党员教师，要恪守神圣职责，增强服务为民责任。责任是一种奉献，一种使命。责任往往同奉献乃至牺牲联系在一起，与顾全大局、忍辱负重、任劳任怨等优良品德联系在一起，真正反映一个党员的思想品德和精神风貌，反映日常工作中的责任心。
作为党员教师，我们要加强学习实践，提高促进发展能力。一个共产党员能不能发挥先锋模范作用，很重要的一条，就是看他是否具备出色的能力和过硬的本领。共产党员的能力，关键是具有带领广大群众前进的本领。一是要提高履行岗位职责所需要的技能和知识水平，做本职岗位的行家里手;二是要提高履行党员义务的能力，有效地宣传群众、发动群众、组织群众、服务群众，发挥领头羊作用;三是要提高明辨是非、把握大局的能力，在复杂的环境和危难关头能正确判断局势，分清是非，挺身而出，带领群众朝着正确的方向前进，发挥共产党员的先锋模范作用。
作为党员教师，要坚持廉洁自律，塑造干净干事形象。形象是执政党的威信所系，魅力所在。树立良好的共产党员形象，是世界观、人生观、价值观和理想信念、思想作风、综合素质的外在表现。 党员的理想、责任、能力、形象四个方面，是相互联系、相互促进的有机整体。理想是责任、能力、形象的源泉，责任是理想转化为具体行动的桥梁，能力是实现理想、落实责任的基本条件，形象是理想、责任、能力的综合体现。我们必须把四者统一于实践，统一于立足本职岗位，用坚定的理想、强烈的责任、出色的能力和良好的形象去实践共产党员的先进性，我相信只要每个共产党员都保持为人民服务的理念，全心全意为人民服务，坚持廉洁自律，我们中国的明天会更灿烂、阳光。
推荐第9篇：红色与人工程
“下基地”实践活动心得体会
年 级： 姓 名：
2012红色育人工程
-----下基地心得体会
专 业： 学 号：
一路走来一路风景,一路景色一路不同,尽管有些是走马观花,有些是流连忘返,但总归享受了旅游的乐趣.只是,这次所谓的“下基地”实践活动在我膨胀的旅游欲望里狠狠地撞击了我的心灵。这不是一次真正意义上放松心情的旅游，它是一次严严谨谨的红色教育。
十七大报告指出：“中华文化是中华民族生生不息，团结奋进的不竭动力。”红色文化，更是中华民族在其发展过程中创造、积累、传承的灿烂奇葩。红色文化见证了“没有共产党就没有新中国”的历史。近代中国，国家积贫积弱，人民饱受磨难，为拯救国家和人民，无数革命者进行了长期的探索和斗争并为之流血牺牲，但是无法改变中国人民的悲惨的命运，是中国共产党勇敢地担负起历史的重任，为中华民族的独立解放，为中国人民的平等自由做主作出了不懈的努力。坚持用鲜活的“红色文化、传统文化、先进文化、特色文化、创新文化”促进场所思想文化教育，以“正心”，“树德”为核心的红色文化显得尤为重要。
九月二十一日早晨，全体大学生在学校的组织领导下，开始了红色约人工程，下基地实践活动。
第一站参观了沂蒙影视基地。沂蒙影视基地，位于著名的沂蒙山革命老区，今天的山东省临沂市沂南县马牧池乡常山庄村，因为拍摄为共和国60周年献礼的长篇历史电视剧《沂蒙》而设立是在原有村落的自然风貌基础上稍加修饰而建立的红色影视基地，又称山村好莱坞，先后有电视剧《沂蒙》《沂蒙六姐妹》《沂蒙英雄》《地道英雄》《娘》电影《斗牛》《岛城风云》在此拍摄。
马牧乡常山庄村，一个有着光荣的革命传统、处处保持着战争年代历史风貌的小山村。这里仍保留着的古朴的村落、幽深的石板巷、石板桥以及残垣断壁式的老石屋、茅草屋，脑海里浮现的便是世纪三四十年代的村貌。近日，临沂市委宣传部组织多家网络媒体采访《沂蒙》影视拍摄基地。采访中看到，拍摄基地已经修建了地主大院、李家大院、日本宪兵司令部、据点炮楼等景点。2008年大型电视连续剧《真心英雄》、《地道英雄》、《沂蒙六姐妹》、《娘》等影视剧在这里拍摄，为该基地又留下许多有价值的红色旅游景点。同时，随着《沂蒙》等大型电视连续剧在建国60周年之际的热播，这个有着光荣革命传统的“沂蒙古村落”现在正成为红色影视拍摄和红色旅游的首选地。
沂南县地处沂蒙山区腹地，革命战争年代，这里是党的活动历史在沂蒙山区最早的县份之一。老一辈无产阶级革命家陈毅、罗荣桓、徐向前、粟裕和190多位解放军高级将领，都曾在这里战斗过、工作过，境内发生了九子峰战斗、留田突围、大青山战斗、孟良崮战役等上百次战斗，被誉为山东的“小延安”。在这块奉献的热土上，涌现出了“沂蒙母亲”王换于，“沂蒙红嫂”明德英，“火线桥”队长李桂芳等一大批英模人物，尤其是沂蒙红嫂明德英的事迹，成为军民鱼水情的千古绝唱，先后推出了电影、芭蕾舞剧等影视作品，教育影响了几代人，“沂蒙红嫂”更成为沂蒙人民爱党爱军、无私奉献的集体称谓。
下一站，孟良崮战役纪念馆。我们在烈士墓前，再一次聆听烈士陈诺克和她女儿英勇就义的故事，不能仅仅是掉下眼泪。在改革开放的今天，要学习无数沂蒙儿女、革命先烈大义凛然慷慨赴难的英雄气概。进一步坚定理想信念，激发对党的事业的无限忠诚，以大无畏的精神，努力做好一切工作。
沂蒙儿女在艰难困苦的条件下，倾尽全力，不惜破家支前，支援革命。“最后一口粮做军粮，最后一块布做军装，最后一个儿子送战场”！这种无私博大的胸怀，感天动地，成就了沂蒙精神的灵魂。通过这次好活动，本人对“爱党爱军、开拓奋进、艰苦创业、无私奉献”的“沂蒙精神”有了更新的理解。沂蒙儿女用鲜血和生命凝结成的“沂蒙精神”。在任何时候都不能忘记。
我们的党之所以能够由弱到强逐步发展壮大，人民军队从胜利，不断走向胜利，一个很重要、很关键的原因，就是我们的党和军队时时刻刻都赢得了人民群众拥护和支持。事实不断证明，只要有人民群众的拥护，我们的党就永远立于不败地位，只要和人民群众永远保持鱼水之情，我们的革命事业就会从胜利走向胜利！
最后一站，莒南大店八路军115师司令部旧址。八路军115师司令部和中共山东分局、山东省政府诞生地，位于山东省莒南县大店镇。总面积46000平方米，建筑面积12000平方米。1996年被国务院批准为全国重点文物保护单位。刘少奇、罗荣桓、朱瑞、陈光、黎玉、肖华、陈仕榘、谷牧等老一辈革命家长期在莒南生活、战斗、工作过。莒南一度成为山东省党政军指挥中心，被誉为“小延安”。1945年8月13号，中国共产党领导的第一个省级政权组织—山东省政府在莒南县大店镇成立，在此驻扎的八路军115师在此之前早已同人民情同一家。在115师离开此地要往临沂时，当地的百姓唱起了跟着部队学会的歌：“秋风凉，树叶儿黄，战士杀敌在前方，我为战士缝棉装„„”一首质朴的歌唱出了军民鱼水情。现在，我们站在了这个充满革命深情厚谊的土地上，耳畔歌声仿佛还在回响，那一声声一句句仿若是一句句问句，鞭策着我们现代人，向着党向着党的领导奋力向前走。如今中国已经逐渐安定下来，要想实现中国繁荣富强，必须紧紧围绕在以党中央为核心的领导班子上，共同努力，团结奋斗。“爱党爱军”绝不能只是一句空话，要成为真正的 指引人们前进的核心。
“陋室铭”里的豪情谁说无法真实演绎？在山东省政府旧址（八路军115司令部旧址），那简陋的办公室及办公设备很好的诠释了陋室不陋的含义。一张地图，一把木头椅子，一部电话机，一张只铺着草席子和薄褥子的床，这就是办公室加卧室。这样的简陋是现代的办公室人员无法想象的，也正是这样的陋，才描绘了那样一种艰苦奋斗的沂蒙精神。现在，我们作为大学生就应该学会这种艰苦奋斗，生生不息的精神，从而为社会做出更大的贡献。
这次下基地我学到的东西很多，在这一系列的红色教育中，更加了解了红色沂蒙精神：爱党爱军、开拓奋进、艰苦创业、无私奉献的深刻内涵，深深地了解到临沂的历史文化基础，真正懂得大美临沂的魅力所在。在这次实践中学到的东西将在未来的日子里，提供给我无尽的动力，鞭策着我不断向前发展。以后，不论是在学习中，还是工作生活上，我都将以沂蒙精神作为一个精神方向，为社会，为他人奉献自己的力量，做一个有用之人。
临沂大学是一所红色的大学，一直把培育具有沂蒙特质的的学生作为自己的教学目标。在“三三”工程中的下基地实践活动充分地展现了学校对于培养学生沂蒙精神的大力重视。从我们所接触到的沂蒙精神到现在真实所见的沂蒙老区的伟大，更加坚信了沂蒙精神对我的重要影响，作为研究生的我们更应该弘扬沂蒙精神，做一个具有国际视野的，沂蒙特质的新时代合格的社会人才。
推荐第10篇：倾力打造非公有制企业党建“红色引擎”_doc
邓州市“一建双强三推” 打造非公有制企业党建“红色引擎”
为切实加强非公有制企业党建工作，邓州市以创新实施的“一建双强三推”工作法为总载体，倾力打造非公有制企业党建“红色引擎”，有效提升了非公企业党组织的战斗力、凝聚力和影响力，实现了党企同频共振、持续健康发展。
强化“红色保障”。在南阳市成立首家市新经济组织党工委，建立“市新经济组织党工委—市直党工委和各乡镇街区党（工）委—非公有制企业党组织”的工作推进机制，实施非公企业党建责任制，强力推进“一建双强三推”（在非公有制企业建立党组织，党员强思想素质、强业务技能，推荐城乡待业党员到非公有制企业就业、推荐非公有制企业出资人和业务骨干入党、推荐优秀党员员工进入管理层）。同时，着力激发企业出资人抓党建的动力，每年评出20名重视党建的企业出资人，分类次给予一定政策优惠。
建强“红色堡垒”。实施“三个同步”，即非公企业注册与党员状况同步登记、管理机构与党的组织同步建立、党的活动围绕生产经营同步开展，指导非公企业采取单独组建、联合组建、挂靠组建等模式及时建立起党的组织。坚持组织推荐和企业自主选择的原则，从与非公企业联系较为紧密的市经济、行政主管部门或乡镇副科级以上干部中，择优为企业党组织选
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派兼职党组织书记。通过建强“红色堡垒”，让流动党员有家，党员、职工有主心骨，企业发展有领航人、中流砥柱和智囊团。
激扬“红色动力”。坚持“围绕经济抓党建，抓好党建促发展”，通过“双强”和“三推”，着力把党员培养成业务骨干、把业务骨干培养成党员、把优秀党员培养为企业管理人员。紧扣企业生产经营管理，因地制宜落实好党组织基本工作制度，整合资源建设好党员职工综合活动阵地并切实发挥好作用，经常性开展党员创先争优活动，着力形成“党员引领、全员争先、共促发展”的良好局面，提升了非公企业的实力、活力和竞争力，使非公企业党建成为企业不断发展壮大的巨大推手和永续动力。
（供稿：邓州市委组织部 高书胜 （0377）62287241）
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第11篇：工程工作汇报
工程工作汇报范文
篇1：建筑工程个人工作总结范文
建筑工程个人工作总结范文
建筑工程部年终总结范文
随着时间的流逝，年的新年钟声即将响起，在这辞旧迎新之际，**花园项目部一部在金达置业有限公司的正确指导下，在金桥房地产开发公司的正确领导下，**小区一期开发ABC个标段总建筑面积5万平方米,本部负责**花园小区A标段共1幢住宅其中:小高层4幢分别是:#1层、（1#、14#、15#）、11层,高层六幢分别是：（3#、4#、8#、1#）3层、16#层、11#18层、小高层含车库图示建筑面积：3388M，高层图示建筑面积：635458M。商铺1#、#，面积 43 M，有 148M的工程指挥部。项目部在全体员工的共同努力下，经施工单位广大干部、工人的辛勤劳动，目前小高层已经完成主体结构验收，进入装饰阶段，高层建筑11#、16#楼主体结构已封顶，3#楼结构完成 6 层，4#楼结构已完成层，8#结构楼已完成 13 层，1#结构楼已完成18层，本着回顾过去，总结经验，找出不足，丰富自己，使企业具有长足发展的后劲，特对过去的工作总结如下：
一、定目标，遵章守纪，抓好组织建设。
1、工程项目部成立后，根据本项目工程的特点和规模，公司决定由朱总经理担任项目部项目工程总指挥，主抓项目部的全面工作。在项目经理的直接领导下，从组织结构上入手，做好组织建设工作。项目部的组织结构形式，采用直线式组织结构形式，即：根据工程特点和平面分布，划分了三个区域，成立了三个项目部，负责本区域所辖范围内的工程建设管理工作。
2、项目部一部在蒋经理的领导下，负责制定工作目标，其中：安全目标是：零死亡。进度目标是：小高层8年4月31工程竣工，高层8年11月3日工程竣工，交付使用。质量目标是：按市优质工程的标准要求，完成全部的建设内容。
3、目标确定后，为能实现上述工作目标，我们遵照执行指挥部制定了切实可行的各种规章制度，如：《岗位工作职责》、《项目例会管理制度》、《设计交底与图纸会审制度》、《施工组织设计与施工方案审查制度》、《工程质量与验收管理制度》、《工程变更管理制度》、《文件资料管理制度》、《安全管理制度》、《安全检查、文明施工检查工作制度》、《安全工作会议制度》、《文明施工管理办法》、《甲供材管理制度》等。做到了凡事有章可循、凡事有据可依、凡事有监督、凡事有人管理，行为有约束、管理有依据，减少了随意性，增加了责任感。
二、做好事前控制
1、工期事前控制： 工期目标确定后，项目部要求常州一建施工单位编制工期进度计划，合理的安排施工工期，提报到各监理部及项目指挥部进行审核后。经审批后方可施工。在这个问题上，施工单位的编制、监理部及组团项目部的审查都不是很认真，认为没有必要。后经指挥部、项目部、监理例会多次召开会议讲施工进度计划对工程工期的控制是十分重要的，意义十分重大，使大家提高了认识。尽管现场施工计划不尽人意，我部在三个标段相比之下名例前茅，在监管中起到了督促推进作用。
、质量事前控制：
1施工单位在进场时，项目部严把施工单位进场人员资质关，并要求施工单位进场管理人员编制职责表并附有联系方式，幢号负责人在监理的过程中保持联系和落实整改措，对推进工程进度、质量、安全、现场文明施工，取得了一定的效果。
质量目标确定后，项目部要求施工单位在工程未施工前认真编写施工组织设计及施工方案。同时对质量控制要点，组织幢号负责人进行培训学习，认真掌握，以达到监督和运用的目的。 3工程施工前要求各专业专责工程师认真熟悉施工图纸，以便在施工中能正确监督和指导。同时，在此基础上，组织设计单位、监理单位、施工单位，以标段为单位，进行图纸会审，按图纸会审制度要求，认真记录整理图纸会审记录，作为设计文件的一部分，按记录内容进 行施工。
4对施工中常见的质量通病，由施工单位编制施工方案，项目部协同计划部认真审核，办理会签，编写施工工艺要点并画出节点大样图、统一了做法，下发到监理单位及施工单位，如：墙体砌筑工程，外墙面砖，内墙保温，屋面防水工程、门窗安装工程、水电安装等等，并取得良好的效果。
三、事中控制
1、基础工程：
11本项目工程中的住宅楼基础采用的是高强静压管桩基础，对静压管桩基础，我们收集了大量的有关静压管桩的施工资料及相关工艺要求和规范标准，组织监理单位认真学习，以便掌握，在施工中监督控制。
1施工开始后，我们根据地勘单位提供的地质报告，首先进行试桩。通过试桩，确定桩长及桩的终压值，在压桩过程中，我们同监理单位、施工单位一道克服地质条件复杂、地面及地下施工障碍等种种不利因素，确保压桩记录真实可靠，组团项目部及监理部派人轮流值班，监督检查，从而保证了压桩记录的可靠性。
13在桩基础施工中，我们按规范要求，对高层3#、4#、8#、11#、1#五个栋号全部做了单桩承载力试验及小应变试验。检测结果全部满足设计及相关规范要求。其结论：高强静压管桩的基础施工是成功的。
14本标段有五幢楼这独立基础、筏板条基，在施工时要幢号负责人认真检查几何尺寸，钢筋间距和需用的钢筋马镫支撑，并做好实点实量记录，对浇筑砼严格把关，控制水灰比，从而保证基础工程的质量。
、主体工程
1高强静压管桩基础施工完成后，进入了基础承台梁及地梁、主体短肢剪力墙的施工阶段。为了确保上部荷载的正确传导，项目部总工办要求各监理部、组团项目部加强对静压管桩的植筋及接桩等工序的巡视检查及旁站监理，保证上述部位的施工，满足设计及相关规范的要求。对不符合设计及相关规范要求的，必须整改，重新施工。达到设计及相关规范标准要求，方可进入下道工序的施工。经过严格的检查和验收，收到了良好的效果。
在钢筋工程施工中，我们首先从材料的源头抓起，为确保工程质量，钢材为甲供材，由材供部通钢采购，保证了钢材的合格可靠性。钢材进场后，由施工单位在监理单位见证下取样进行复试。复试合格后方可使用到工程上。在钢筋的绑扎施工中，我项目部除进行巡检外，要求监理单位及幢号监管对关键部位进行旁站监理，防止钢筋间距及搭接长度满足不了设计及规范要求。通过的严格要求和巡视检查，严格监理，施工单位认真按施工方案及施工工艺施工。钢筋工程经检测基本满足了设计及规范要求。根据易出现的质量通病及易发生的质量事故，我们吸取经验，采用下发工程变更通知单的方式，以求问题的解决。例如：阳台板及梁板相交处的负筋，施工中经常被踩踏，使负筋位置下移，钢筋保护层加大，易发生板塌落事故。针对这个问题，我们项目部提前预控，下发了结构平面布置塑料马凳的通知。采取这种技术措施后，保证了钢筋不下移，钢筋砼保护层厚度不变化，经主体检测后证明此措施行之有效。
3、模板工程
模板工程在施工中，施工单位缺乏质量意识，不愿意进行生产投入，每幢楼号只投资二层模板，这样造成在浇完上一层模板时，就要拆除下层模板，从而对砼结构造成严重的影响，我部通知监理下发停工通知，立即整改，为了保证砼浇筑后的外观质量及几何尺寸不发生变化及变形，我们要求施工单位重新编制拆模方案，明确了在上层结平浇筑4小时后，商品砼拆模报告合格后，方可拆模，经过严格检查模板的质量，模板施工中的严格控制。在主体验收中，基本满足了观感质量的验收标准，项目部非常重视砼的浇筑质量，加强平时巡视检查
的力度和巡视检查的频率，对在检查中发现的质量问题，及时处理，使得工程质量有了很大的提高，同时不重视质量的现象得到了有效的遏制。
4、砼工程
施工用的砼，全部为商品砼，为了保证商品砼的质量，工程程指挥部从原来施工自购，更改甲供，精选商品砼供应商，从而保证了施工质量，节约施工成本，供应到施工现场。我们采取了定期或不定期的检查方式到砼拌制厂进行检查，防止了不合格的商品砼进入施工现场，在施工现场严格检查砼的坍落度，控制加水施工，采取这些有效的措施后，保证了砼的供应质量。经小高层主体检测后，砼质量全部满足设计及砼规范要求，全部为合格。
5、砌筑工程
为了保证砌筑工程的工程质量，我们抓了如下几个环节： 51按设计及规范要求，放置墙体拉结筋。在施工中采用的是后在砼的墙体中植筋的方法，并且是沿墙体通长放置，我们重点检查植筋是否牢固，在检查中发现植筋不牢固及不通长放置接结筋的部位，必须拆除，重新植筋及布筋，此举，收到了良好的效果。
5外墙窗间墙上必须浇筑窗台梁，如#楼一层外墙体施工中，施工单位不按方案要求进行施工，进行先砌后浇，对此现象立即停工整改，对已砌好的窗间墙拆除，待窗台梁浇好后，方可砌筑，达到要求为止。通过严格的管理，结果很奏效，使得施工单位重视起来，减少了其它楼号发生相似现象，砌筑工程质量得到了很大的提高。 53 在内墙砌筑时，墙体与梁相连接部位，为防止墙体沉降、有裂缝出现，砌筑时，不能连续砌筑到梁下用砂浆填满，而是要按标准图集及规范要求，砌筑到梁下留㎜高度不砌筑，待砌筑砂浆有一定的强度及满足技术间歇时间后，再用水泥砖斜砌，并用砌筑砂浆填塞密实。在实际施工中，有大部分施工单位没有按要求施工，项目部为此加大了巡视检查力度，并召开会议，提出严格要求，对凡是没有按图集及规范标准施工的全部拆除，重新砌筑填塞，不拆除的将停工整改。采取了这一强制措施，内墙抹灰后，墙体与梁连接处才能少有裂缝出现。
6、粉饰工程
61现在我项目部进入内墙抹灰工程，只有小高层#、1#、14#、15#楼进入内装饰阶段。 6内墙抹灰最常见的质量通病是墙体与梁结合部易发生贯通的裂缝，为避免此通病发生，要求施工单位在结合部位用钢网丝网粘贴，并经检查合格后才能进入抹灰工序。
63为保证内墙抹灰的工程质量及给以后用户不遗留隐患，我们协同监理、施工单位进行“一房一验”按要求在抹灰前先做好灰饼，弹好楼层控制线，抹灰的工程质量得到了保证，更为重要的是给用户提供了今后装饰后不发生质量问题的可靠保证。
64内墙内保温做法指挥部、计划部、材供部正在检讨确定阶段。到施工严格按操作工艺进行监督施工。
、外墙面砖
为了保证外墙施工要求，在抹灰前，要求施工单位必须把抹灰的基层处理好，砼胀模处必须凿除，有污染的必须清洗干净，从上到下挂垂直通线，之后冲筋、贴灰饼，柱梁交接处贴好钢丝网，经验收做好实点实量，然后才能开始抹灰，保证墙面的整体平整。在贴面砖前先检查底层是否有空鼓现象，发现空鼓及时整改，来保证面砖的的施工质量。
8、屋面保温及防水工程
81屋面保温：采用新型防水材料轻质砼找坡。本月份计划#、1#、14#、15#小高层准备进入施工。
8屋面防水：屋面防水工程是最易发生渗漏的，是常见的质量通病。为防止此类质量通病的出现，在总结其它工程经验的基础上，要求幢号监理员进行全过程旁站监理，防水工程施工完毕后进行注水，进行48小时蓄水试验。直到没有漏水点合格为止。
9、铝钢窗安装、防盗门安装、防火门及管道井门的安装 91目前有四幢小高层进入窗安装，各种门、窗安装前为防止安装出现偏差，造成安装完成后重新调整困难或不易调整，安装分包施工单位不经检查验收就进行安装所造成安装质量缺陷的，由安装施工单位负责自行处理调整，总包施工单位不积极配合验收工作或验收不合格强行让安装施工单位安装的，造成的质量缺陷由总包施工单位负责，划清责任，为安装工程打下良好的基础。
9为控制好安装工程质量，保证原材料的产品质量是合格的，加工制作的成品是合格品。制作的成品进场后，由基础部做好窗下料嵌好砂浆、来保证窗下口堵补密实，合格后方可开始安装。
93为防止出现透风、结露、反霜、发霉、渗水现象的发生，我们项目部要求现场监理加强对发泡、窗框四周打胶的检查力度，幢号负责人加强了巡检频率，发现不合格的发泡部位及打胶不合格的窗位，要求施工单位必须清除原发泡及打胶，重新发泡和打胶，经检查合格后方可抹灰贴砖施工。
1、安装工程
11我们项目部根据**小区安装工程自身的特点，让施工单位编制施工方案时，重点突出以下二方面的内容：一是施工准备工作，二是策划施工活动过程。施工配合多：该工程由多家施工单位同时施工，安装工程在施工中必须与弱电安装、消防安装、室内装饰单位等多家施工队伍密切配合，以确保工程施工进度和质量符合合同规定的要求。
1安装工程前期施。为提高施工准备工作的质量，加快施工准备工作的进度，必须加强建设单位、设计单位、监理单位及总包施工单位四者之间的协调工作，并要做到统一步调，共同做好施工准备工作。 1．3技术准备；项目部专业人员在尹经理带动下，认真熟悉和审查施工图纸，了解设计者的意图，结合水、电、通风与空调及相关的弱电施工图纸，进行纵横比较和联系，使水、电、通风专业相结合、相对照。发现有不合理或有疑问的地方，及时作好记录，作为日后图纸会审的内容，并把会审记录作为资料保存好。了解水、电及通风各专业图纸上预留、预埋的孔洞和管线位置，并结合土建结构施工图纸，核对总包单位已留孔洞的标高、坐标，以保证安装工程的施工不受孔洞预留的影响。编制施工图预算，列出各分项工程的工作量，并确定安装工程中各分项工程用料、用工和机具使用情况，并汇总成表，以便为材料准备提供可靠的理论依据。审核安装工程施工技术方案，确定采取的技术措施，保证施工技术既合理先进又能提高施工进度，缩短工期。编写详细的安全和技术方面的交底记录。交底内容应具体、明了且具有针对性，以保证安装工程施工安全和施工质量符合规范要求。
四、事后控制、总结经验、去粗取精、吸取教训、长足发展
目前四幢小高层已主体结构验收，高层主体结构才完成%但还存在很多问题，需要克服、改正，以求完善，使管理水平再上一个新台阶。
1、进一步完善、细化各种规章制度，不是靠人管人，而是靠规章制度约束、规范人的行为，靠制度促使所有的管理人员去主动工作，而不是被动工作，真正做到“凡事有人负责、凡事有人监督、凡事有章可循、凡事有据可查”。
、加强业务培训，利用业余时间学习，特别是对新标准、新规范、新工艺、新材料的使用等学习和掌握，使得自我的知识得到更新。同时学好工程预结算，对施工单位工程量认真核对，降低企业成本。作出贡献。
3、工程开发项目确定后，就应进入“早谋划、早安排”的程序。加强部门之间的协调、沟通，做好一切施工前后准备工作，特别是前期、技术、计划、甲供物资等准备工作，做到有备无患、恰好衔接。
4、协调好各方之间的关系，特别是与监理单位的关系，如何调动监理人员的积极性，充分发挥监理人员的潜能，实现“小业主、大监理”的管理模式，是摆在我们面前的大难题和大
课题。因为目前的实际情况是监理单位聘用的监理人员业务水平普遍较低，而且责任心较差，监督不到位，监理工程师人员数量不足，不能满足工程管理的实际需要。
5、有部分施工单位管理人员的业务素质较差，技术水平低下，不能满足施工管理的实际需要，比如：不会编制施工组织设计及施工方案，照抄照搬，不符合本工程的实际，对施工图纸不熟悉，吃的不透，不求甚解，不能正确的指导施工。造成返工现象严重。同时，自检体系不健全，有些单位根本不自检，只靠监理单位及项目部的专责工程师检查出问题后再整改。既影响了工期，又保证不了工程质量。有些承包人在工程上不舍得投入资金和材料，以次充好，质量意识不高或者严重的说没有质量意识，使得工程质量很难控制。如在实际工程施工中不采取一些强有力的措施及时的扭转事态，靠承包人的修养和素质，其后果是不堪设想的。因此选择优秀的施工队伍是尤为重要的。
6、**工程项目部一部在实际工程管理中，虽然取得了一定成绩，但还是存在着一定的缺点和错误，我们有决心克服缺点，总结经验，不断丰富和完善自我，在探索和摸索中发展自我，以取得更佳的业绩，回报地产领导及上级对我们的支持和信任，回报广大业户和社会，为建设更加美好的家园和现代化住宅小区贡献我们的力量。 **工程项目一部 篇2：施工总结范本
彭州市丹景山石洞埝社区一期工程
工
程
施
工
总 结
成都市建筑工程集团总公司
彭州市丹景山石洞埝社区一期项目部 2010年09月27日
一、工程简况
工程名称：彭州市丹景山石洞埝社区一期工程
建设单位：彭州市小城镇投资有限公司
监理单位：四川省兴恒信项目管理咨询有限公司 勘查单位：成都北南建设勘察有限公司
设计单位：北京中建建筑设计院有限公司成都分院
承包单位：成都建筑工程集团总公司
工程地址：彭州市丹景山石洞埝社区
开工日期：2008年11月25日
申请验收日期：2010年05月19日
二、工程概况
本工程设计为灾后重建民用建筑，地下∕层，地上四层，建筑面积3373.92㎡，建筑总高度为 14.1 m。
基础垫层混凝土强度等级为C20；圈梁及构造柱混凝土强度等级为C25；
顶板混凝土强度等级为C25，墙柱为C25；1-4层柱混凝土强度等级为C25,屋面柱混凝土强度等级为C25；1-4层梁板混凝土强度等级为C25。
三、施工情况
我单位在接到中标通知书后，立即着手工程开工的准备工作：组织了一个责任心强，业务能力过硬的管理班子；组织了一支技术过硬、能打硬仗、服从管理的施工队伍；工程施工机械设备及开工所需的各种材料在开工前都落实到位。
本工程在施工前，我单位会同甲方、监理、设计院对施工图纸进行了图纸会审工作，我单位及监理都向设计院请教了图纸上的疑点，提出合理的建议，都得到了设计院的答复，并形成了图纸会审纪要文件。在施工过程中发现的图纸上的问题，我单位及时与设计院联系，以设计变更或技术核定单的形式对图纸进行补充。
在施工过程中，我单位严把材料质量关，进场的各种材料必须符合设计要求和行业标准及国家规范。进场的材料必须跟随提供质保书、合格证及相关的检测报告等资料，无合格证、质保书的材料一律拒收。材料进场后，现场材料员和质检员都对材料的外观质量、规格尺寸、型号等进行了抽检，对有问题的材料决不放行，进场材料自检合格后报监理验收，并对材料进行见证取样抽样检测，待检测结果合格后方用在工程上。
为保证工期，我单位精心编制了工程总进度计划表，经甲方及监理审核，认为是切实可行的，而后围绕总进度计划每月编制月进度计划表，根据月进度计划安排每周的工作，再把每周的工作量细化到每一天，要求班组必须完成计划安排的工作，上月滞后的工作量在次月必须补上（本月的工作也必须完成），综合考虑各方面的不利因素，加大周转材料和劳动力的投入，加强对班组“效率出效益”的教育，合理安排劳动力，各工种穿插施工，每道工序衔接紧凑、有序，自2008年11月25日开始挖土，至2009年月日主体工程结束，工程进度完全达到预期的目标。
施工现场安全生产、文明施工的好坏，是企业施工管理的重要标志。安全生产始终是工程管理的重中之重，为了能让安全生产得到得到有效的控制，我单位做了大量的工作，使得安全生产始终在我掌控之中：
1、强化安全管理，确保安全生产。
2、加强职工教育，增强职工自我保护意识。
3、坚持检查制度，保证形势稳定。
4、贯彻执行一个标准，四个规范。
本工程的质量管理目标是\"合格\"。我们在此基础上，更加严格要求自己。我们在全公司范围内挑选有学历，有丰富施工实践经验的同志承担现场的管理工作，实行竞争上岗，从而建立了高效能的项目经理部；成立QC小组，制定消灭质量通病的纠正/预防措施，定期总结，确保本工程不出现质量通病，保证达到质量目标；对现场的一般作业人员进行岗前交底提高质量意识，在施工中严格监督，发现问题，立即令其整改；严把材料质量关；严格按照设计图纸和国家规范、标准施工；认真执行技术复核制度；加强技术交底制度；认真进行自检、互检、交接检，在“三检”合格基础上进行专职检，专职检合格后再报监理进行验收；加强隐蔽验收、完善施工纪录；加强工序控制，对工序的质量控制，我们将采取序前预防、序中控制、序后检查的三阶段控制法，即在上一工序结束后，下一工序开始前的工序 准备阶段先要对上一工序存在的偏差进行处理，防止问题积累，上道工序未验收或验收不合格不得进入下道工序的施工；严格检查制度，每天质量员、施工员跟踪检查，质量组每月全面检查，加强成品保护；规范工程技术管理资料工作。
各分部、分项工程质量情况：
1、钢筋分项工程：钢筋原材料进场后，会同监理对钢筋的外观质量进行检查，并见证
取样送检，合格后投入使用，本工程的钢筋原材取样复试基础组\\主体4组，复试结果合格，质保书齐全，符合设计和规范要求；钢筋加工经检查符合设计和规范要求；钢筋安装经检查，规格、间距、几何尺寸、搭接长度等符合设计和规范要求。钢筋分项工程资料齐全。
2、模板分项工程：在本工程中，柱模板安装采用的是木模板，拆模后，柱混凝土表面平整光滑、阳角鲜明、顺直。模板安装施工严格按照方案、技术交底施工，模板的表面平整度、垂直度、几何尺寸等均符合设计图纸和国家规范要求。模板拆除严格按照国家规范进行，在监理的监督下现场拆模试块，待拆模试块结果达到规范规定的强度要求后，才进行模板的拆除。模板分项工程资料齐全。
3、混凝土分项工程：结构采用自拌混凝土，厂家为亚东混凝土公司，配合比符合设计和规范要求，所用材料均检测合格，符合国家标准的规定。混凝土分项工程资料齐全。
4、现浇结构分项工程：混凝土外观质量无严重缺陷，垂直度、平整度、几何尺寸等符合规范要求；在监理旁站、监督下，严格按照规范留置了标准养护和同条件养护的混凝土试块，标养试块共留置4组，试验合格，统计评定符合规范要求，同条件养护试块共留置4组，试验合格，统计评定符合规范要求；抗渗混凝土试块共留置4组，试验合格；并按彭州市质监站要求，对基础、主体混凝土进行回弹法检测，检测结果推定值符合要求。现浇结构分项工程资料齐全。
5、砖砌体分项工程： 1-4层及屋面女儿墙砌体砂浆为M10混合砂浆，砂浆配合比符合设计和规范要求，共留置试块试验合格，评定合格。砌体外观质量较好，按设计、规范和“导则”的要求设置墙中的构造柱，垂直度、平整度等在规范允许范围内，灰缝饱满、平直，砌体拉结筋的留置符合规范要求，结果符合要求。评定合格。砖砌体分项工程资料齐全。
6、水泥砂浆面层分项工程：本工程楼地面水泥砂浆地面找平厚度、平整度、坡度按照设计及规范要求施工，观感质量较好无酥松、起砂、起皮、空鼓和开裂。粘接部位牢固符合要求。
6、一般抹灰分项工程：本工程抹灰材料为水泥砂浆抹灰，用在所有砖砌体墙面上有很好
的抗裂缝、空鼓作用。抹灰工程外观质量较好，垂直度、平整度、阴阳角等符合规范要求，无空鼓、裂缝等现象。一般抹灰工程资料齐全。
7、门窗子分部工程：本工程门为木质防火门，窗为铝合金窗。防火门的品种、类型、规格、开启方向等符合设计要求，木门表面洁净，无刨痕、锤印，拼缝严密平整，制作符合规范要求，防火门安装牢固、严密，几何尺寸允许偏差符合规范要求；铝合金窗的安装，窗的质量符合设计和规范要求，并对铝合金窗做了检测，结果合格，窗的品种、类型、规格、开启方向等符合设计要求。门窗工程安装牢固，开关灵活，关闭严密，表面洁净、平整、光滑、色泽一致，无划痕、碰伤，几何尺寸允许偏差符合规范要求。门窗工程资料齐全。
8、屋面工程：本工程屋面是卷材防水层，屋面防水所用材料符合设计要求， SBS改性沥青防水卷材。屋面保温层所用材料符合设计要求，聚苯乙烯挤塑泡沫板。屋面细部隐蔽验，符合要求。屋面蓄水试验符合规范要求。屋面找平层材料质量及配合比符合设计要求，找平层平整光滑，无起砂、酥松等现象；涂膜防水层无渗漏和积水现象，细部防水构造符合设计要求，涂膜防水层与基层粘结牢固，表面平整，无皱折、鼓泡等缺陷；卷材防水层无渗漏和积水现象，细部防水构造符合设计要求，搭接缝粘结牢固，密封严密，无皱折、鼓泡等缺陷，收头牢固严密，无翘边，铺贴方向正确，卷材搭接宽度符合规范要求；保温层铺贴平整，拼缝严密，符合规范要求；屋面分格缝顺直，填嵌密实、饱满、连续，密封材料表面平滑，缝边顺直，无凹凸不平现象。斜屋面为瓦屋面，瓦的质量、规格、外形尺寸符合设计要求，屋面瓦的安装牢固，搭接长度符合要求。瓦面平整、行列整齐、搭接紧凑、檐口平直，屋脊和斜脊顺直、无起伏现象，泛水做法整齐，无渗漏现象。满足观感质量和造型要求。屋面分部总体观感质量较好，资料齐全。
9、节能保温工程：
本工程保温材料采用25和40两种厚度挤塑保温板，屋面和地下室顶面为铺贴，墙面用尼龙膨胀螺钉固定，拼缝严密，均经过自检后报监理进行隐蔽工程验收，合格。本工程保温材料复试两组，均为合格。
10、安装工程
篇3：工程个人工作总结范文
工程个人工作总结范文 2010年1月16日我应聘到海河市××监理公司工作，被安排在××工地，担任电力工程及有线电视网络工程的监理工作，至今工作已近一年了，一年来在公司领导和同事们的帮助下，圆满的完成了相应的监理工作任务，得到了业主和承包商的承认与好评。在从事监理工作期间，本人任劳任怨，兢兢业业不敢倦怠，以良好的职业道德和较强的责任心认真细致的进行工作，现就一年来的工作情况和监理体会做如下汇报：
一、工作情况
初到工地，人地生疏，而本人面临着监理任务量大，监理区域广，监理工作人员少，等客观不利因素，因此在实际监理工作中，确实遇到了一些困难，面对困难本人并未退缩，知难而进，在实际工作中，积极主动接近业主和承包商与他们沟通，协调各种关系，以便尽快地开展监理工作，并抓紧时间熟悉施工图纸及有关设计说明资料，在最短的时间内了解工地状况及施工队伍的情况，很快的进入了工地监理工程师的角色。
在监理实际工作中，本人要求施工单位推行全面质量管理，建立健全质量保证体系，做到开工有报告，施工有措施， 技术有交底，定位有复查，材料、设备有试验，隐蔽工程有记录，质量有质检、专检，交工有资料。
在工程质量控制方面，采取主动控制与被动控制相结合，监理工作主动进行，以预防为主，对承包商资质进行审查，重点审查企业注册证明和技术等级，交验有关证件（复印件），了解技术力量简况，主要施工安装经历等，检查砂、石、水泥、钢筋等材料的供应情况及砼、砂浆的配合比。
根据工程特点及影响工程质量的关键部位，审核承包人提交的施工组织设计，并针对其不足之处提出改进意见，核查进厂材料的原始凭证、检测报告等质量证明文件。
进行事前控制，确保工程质量事故不发生或少发生。例如：冬季施工，气温较低，砼浇灌、砌体砌筑、墙壁抹灰等都不易保证质量，因此要求施工单位提供冬季施工方案，提前预防，避免冻害发生。
对重要工程部位及易出现质量问题的分部工程制定质量预检措施，例如：电力工程专业电缆排管埋设工程施工中，人孔井是工程的重点部位，涉及到墙体砌筑、模板、钢筋绑扎、砼浇灌等多道工序，一旦疏忽就可能造成工程质量事故，特别是位于机动车道上的人孔井，一旦出现质量问题后果严 重，因此在该部位施工中，加强监控，采取旁站监理措施，严格监理各部位的施工，并对影响施工质量的因素事前提出，要求施工单位编制预防措施及施工方案，从而保证了人孔井的施工质量。
加强事中控制，在监理轩宇二建施工队的施工过程中，发现该队伍使用的建筑材料红砖有质量问题，虽然承包商有实验室的质检报告，但本着为业主负责的态度，及时对该批红砖采取平行检验手段进行抽检，确信其各项强度指标满足设计要求后方允许施工单位使用。该队伍在浇筑砼、砌体砌筑、墙壁抹灰施工中也存在质量问题，为保证施工质量，本人及时下发监理通知并要求施工单位对质量有缺陷的部位做修补处理，并达到设计、规范要求的质量标准。
在监理工作中，要求施工单位在电缆排管敷设施工中，按照设计内容、设计要求、施工验收规范，按质、按量敷设施工，施工后对覆土要求分层夯实，确保了管沟上面道路的质量。
在各工序施工中，要求施工单位严格执行国家和地方有关施工安装的质量报验制度，对施工单位交验的有关施工质量报表及时检查认定，根据设计文件及承包合同中有关工程 量计算的规定，对承包单位申报的已完工程的工程量进行审核、签认。
监理记录是工程监理不可缺少的环节，本人有完整而充分的监理日记，详细的记录了每天施工现场的有关情况，为公平的解决业主与承包商的争端提供可靠的依据。
本人在两工地的监理过程中，积极协调各单位间的关系，使它们相互配合，相互支持，搞好衔接，保证了施工质量和进度。
通过上述工作，本人完成了×××与×××两工地电力工程专业地下电缆排管敷设填埋7552米（此数为沟长），地下人孔井制作127座，完成投资额6754万元；有线电视工程地下upvc管埋设2850米（次数为沟长），地下人孔井制作51座，完成投资额46.7万元。
一年的监理工作收获很大，但也有不足，例如：本人是学土建专业的，对电力工程专业知识了解不多，有些工艺要求不十分熟悉，而监理行业要求监理工程师应具备多学科、多行业丰富的知识，因此本人在各学科专业知识方面，还需继续努力学习，不断提高自己的业务能力和专业水平。
二、几点建议
1．严格执行监理程序
目前工地监理工作并未完全按监理程序进行，例如：设计交底，图纸会审，第一次工地会议，向业主和承包商介绍监理工程师及监理内容，制定监理规划、监理细则等工作未按监理程序进行或仅部分按监理程序进行，造成监理工程师到工地后无人问津和不知监理范围及如何监理等现实问题，为避免此类问题在今后监理工作中再次发生，就必须严格执行工程建设监理程序，使监理工程师明确监理任务和监理依据，做好监理工作。
2．健全项目监理部组织机构
项目监理机构人员配臵应齐全，总监理工程师、专业监理工程师、监理员各岗位职责分工明确，通讯、交通设施齐备，因为市政工程监理路线长、区域广，所以只有具备方便的交通工具，才能保证各施工段的巡视及旁站监理工作，使监理工作不出现纰漏，保证监理工作质量让业主满意。 3．进行监理人员培训、提高全员素质
第12篇：开展“红色引领”创建活动工作汇报
尊敬的各位领导：
我院按照县委组织部关于在全县公立医院中开展“红色引领”活动的实施意见要求，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实党的十九大精神和党的卫生与健康工作方针，充分发挥公立医院党组织战斗堡垒作用和党员先锋模范作用，全面开展“红色引领”创建工作，现将创建情况汇报如下：
一、政治思想觉悟得到提升
半年来，以创建“红色引领”为契机，以“思想引领、制度引领、示范引领、服务引领、人才引领”为载体，加大创新力度，渲染红色氛围，为医院“红色引领”党建品牌建设奠定了牢固的基础，使全体党员及干部职工的政治站位得到提高，为群众服务意识得到转变，服务的主动性、积极性得到提升，“不忘从医初心，牢记守护群众健康使命”的服务宗旨得到加强。
二、党员示范引领作用充分体现
成立“红色引领”党员先锋队，切实履行为民服务的责任和义务，充分发挥党员模范代头作用，展现良好的党员形象，推进红色引领“党员示范岗”、“党员示范科室”建设，以点带面，进一步增强医院广大党员的党员意识、责任意识和服务意识，激发广大党员立足本职、爱岗敬业、乐于奉献、争当先锋，把群众满意作为工作的出发点和落脚点，做勤奋学习的表率、开拓创新的表率、廉洁自律的表率、服务群众的表率、和“暖心服务”的楷模，让患者满意、让群众认可，用实际行动为党旗增光添彩。
三、加强医德医风建设工作
实施“红色引领”工程，提高基层医院服务能力，为加强医德医风建设，提高全院职工的职业道德素养和医疗服务质量，构建和谐医患关系。我院开展医德医风专题教育培训，使全院广大医务人员始终秉持"全心全意为人民健康服务"的宗旨，恪守医德规范。
四、各项工作得到提升
通过开展“红色引领”创建，切实提升了广大医务工作者为群众主动服务、真情服务的意识和敬业精神，塑造了“感恩为体、服务为本、礼仪为先”的医院文化，提升了服务能力，提高了技术水平，医护质量持续改进，基本医疗服务和基本公共卫生服务等各项工作成效显著，群众满意度得到显著提升，构建了和谐医患关系。
五、红色引领促脱贫、政策惠民有保障
为深入贯彻落实党的十九大精神及习近平总书记关于脱贫攻坚专项巡视的重要指示，全面落实省、市、县关于打赢健康扶贫攻坚战的实施意见，进一步增强做好健康扶贫工作的责任感、紧迫感和使命感，我院以红色引领促脱贫、政策惠民有保障为品牌建设，重点做好健康扶贫各项工作。
1、提高政治站位，确保措施落实
通过开展“红色引领”创建，切实提高党员干部政治意识，大局意识，充分认识到健康扶贫工作的重要性、艰巨性、紧迫性，树立大局观念，积极主动，确保各项工作措施落实到位。
2、加强队伍培训，加大宣传力度
一是重点加强对健康扶贫相关工作人员培训，着力培育一支懂扶贫、会扶贫、作风硬的健康扶贫队伍。二是提高宣传实效。充分利用宣传栏、电子屏、宣传条幅、微信公众号、义诊、明白纸等宣传阵地，大张旗鼓的宣传“先诊疗、后付费”、“两免、两减半”、“一站式结算”等便民惠民政策，做到家喻户晓，妇孺皆知。
3、抓好精准识别、分类救治工作
制定精准识别工作方案，逐村、逐户、逐人走访，核实核准身份信息、患病救治信息等情况，摸清患病人口总数、患病种类，全面落实“三个一批”行动计划，累计救治因病致贫人口余人次。
4、实施“红色引领”工程,开展家庭医生签约服务。
2019年月对辖区内所有贫困人口开展家庭医生免费签约活动，签约人数多人，按时完成签约任务。期间党员先锋队不怕脏、不怕累、不怕苦，入村入户为长期卧床及行动不便的贫困人员上门签约并进行免费健康查体。
5、认真落实各项便民惠民政策
推行对所有建档立卡贫困户实行“先诊疗、后付费”、“两免两减半”、“一站式结算”等便民惠民措施，设立便民惠民门诊病房，优化服务流程。2019年，为因病致贫患者免除费用约元，切实减轻了看病贵的问题，有力地促进了脱贫工作。
6、开展公益活动，惠及广大群众。
开展了一系列的公益活动，组织党员先锋队及业务骨干成立健康扶贫医疗服务团队，深入乡村，为健康扶贫患者开展义诊活动。201年开展义诊活动十余次，受益患者余人。同时开展多种形式如健康知识讲座、健康咨询等健康教育宣传活动。
7、实施“红色引领”工程,加快贫困村卫生室建设工作
村是省重点扶贫村，距离其他村卫生室较远，群众就医非常不便，为切实解决群众就医难问题，我院及时向乡党委政府汇报，与 村委会领导沟通，报县卫健局批准，筹资2余万元，为 建设了一座高标准规范化的村卫生室，解决了群众看病难的问题，充分体现了党和政府对群众的关心、关怀，受到当地群众的一致赞扬。
创建“红色引领”，切实提高广大党员和职工的政治思想水平，提高了为群众服务的主动性、积极性，促进了医院各项工作的顺利开展，群众满意度显著提升。
第13篇：小学“红色领航工程”实施方案
小学“红色领航工程”实施方案
一.要加强“红色引领”。让党的十九大精神和习近平新时代中国特色社会主义思想宣传随处可见。校园办公场所要张贴或悬挂十九大报告关键词句和习总书记对相关工作特别是对福建、福州工作的重要指示要求，包括习近平总书记在福州工作期间对有关领域、有关单位的具体工作要求。在办公场所的红色走廊张贴“不忘初心、牢记使命”“马上就办、真抓实干”，等等。要以我市开展的“党建引领、多维治理”社会治理创新探索行动为重要抓手，充分发挥各领域党组织在基层社会治理方面的引领功能，
二.要定期开办“红色讲坛”。xx中心党组织要结合党的十九大精神，组建宣讲队伍，发动身边典型讲身边故事，也可以邀请上级党校教授、外地专家、先进典型作宣讲。党员领导干部要利用“红色讲坛”，带头讲好党的十九大精神，推动党的十九大精神落地落实。
三.要广泛开展“红色服务”，在校园内设立“党员先锋岗”“党员服务岗”，常态化开展党员志愿者服务活动，针对当前征地拆迁、文明城市创建、环境卫生整治、移风易俗、平安建设等中心工作以及群众生活中急需解决的突出问题，组织党员开展志愿服务。要组织广大党员志愿者参与乡村振兴、城区交通治堵等各项工作，让群众感受到党组织和党员就在身边。要深化在职党员到社区报到工作，引导在职党员认领“微心愿”，推动党员在居住地发挥作用。要深入开展“争当乡贤，助推发展”活动，发挥党员、干部的带头表率作用，带动广大乡贤反哺家乡、主动作为。
党组织也要把温暖传递给每位党员，要通过调查摸底，查阅档案，建立详细的党员“政治生日”台账，在党员入党纪念日之际，为其送出短信、电子贺信。每月要组织党员集体过“红色生日”，以支部书记生日寄语、开展谈心谈话、重温入党誓词、追寻红色足迹、合唱红色歌曲等方式，给党员过政治生日，唤醒党员入党初心，让党员有归属感、责任感、荣誉感，进一步增强党员意识和党性观念。
四.推进党组织“红色覆盖”，要推进党组织的全覆盖，充分发挥党支部主体作用和基本功能，扎实推进“两学一做”学习教育常态化制度化，抓住“关键少数”，发挥领导干部的表率作用，严格党内组织生活，督促基层党组织规范落实“三会一课”“党员活动日”、组织生活会、谈心谈话、民主评议党员等基本制度，激活党支部和党员“红色细胞”。
党员在上班期间、参加组织活动、集体会议时，要佩戴党员徽章，党员开展志愿者服务活动时应佩戴党徽，展示党员志愿者服务队队旗，穿戴志愿者马夹、帽子，亮出“红色身份”，推动党员立足岗位履职尽责、服务群众，接受监督。
要在各级党组织中加强“红色阵地”建设，党员活动室应满足党员学习、活动、议事等需要，悬挂党旗、入党誓词、党员权利和义务、党组织工作制度等。特别是党员权利、义务，要按照新修改党章的内容抓紧修改更换，迟了、慢了就是不讲政治。各基层党组织要加强活动主阵地红色标识、红色元素设置，使阵地更有“党味”。
五.积极弘扬“红色文化”，要组建红色宣传队、宣讲团，到群众身边讲凡人善举、颂模范事迹，用“好声音”讲“好故事”，以廖俊波等先进典型、先进事迹激励党员群众；要引导广大党员干部坚持社会主义核心价值观，带头开展移风易俗，积极倡导社会文明新风尚；要用活“福清党建”微信公众号、“党员e家”和官方媒体、自媒体平台，牢牢掌握意识形态话语权，增强党的思想宣传工作社会效果；有条件的基层党组织，可以设立红色书屋、红色展厅，建设“红色文化广场”“红色教育基地”等，充分发挥一都镇普礼村的罗汉里党性教育基地、阳下街道漈头村革命纪念馆等红色资源，向广大党员群众开放，传播“红色文化”。
六.要善于发现基层党组织和党员中的先进典型、先进事迹，用短信、随手拍、微视频等方式，把“红色瞬间”记录下来，各级党组织要在本单位宣传栏、微信公众号等展示红色瞬间，并通过我市“一报一台一网”和“福清党建”微信公众号、《记者走支部》党建专题栏目等平台进行集中展示，以正能量教育群众、引导群众、凝聚群众。
XX.12.8
第14篇：初探推荐引擎
初探:探索推荐引擎内部的秘密(1) 推荐者：怕冷的南瓜 (积分 36596) | 原作者：赵晨婷
“探索推荐引擎内部的秘密”系列将带领读者从浅入深的学习探索推荐引擎的机制，实现方法，其中还涉及一些基本的优化方法，例如聚类和分类的应用。同时在理 论讲解的基础上，还会结合 Apache Mahout 介绍如何在大规模数据上实现各种推荐策略，进行策略优化，构建高效的推荐引擎的方法。本文作为这个系列的第一篇文章，将深入介绍推荐引擎的工作原理，和其 中涉及的各种推荐机制，以及它们各自的优缺点和适用场景，帮助用户清楚的了解和快速构建适合自己的推荐引擎。
信息发现
如今已经进入了一个数据爆炸的时代，随着 Web 2.0 的发展， Web 已经变成数据分享的平台，那么，如何让人们在海量的数据中想要找到他们需要的信息将变得越来越难。
在这样的情形下，搜索引擎（Google，Bing，百度等等）成为大家快速找到目标信息的最好途径。在用户对自己需求相对明确的时候，用搜索引擎 很方便的通过关键字搜索很快的找到自己需要的信息。但搜索引擎并不能完全满足用户对信息发现的需求，那是因为在很多情况下，用户其实并不明确自己的需要， 或者他们的需求很难用简单的关键字来表述。又或者他们需要更加符合他们个人口味和喜好的结果，因此出现了推荐系统，与搜索引擎对应，大家也习惯称它为推荐 引擎。
随着推荐引擎的出现，用户获取信息的方式从简单的目标明确的数据的搜索转换到更高级更符合人们使用习惯的信息发现。
如今，随着推荐技术的不断发展，推荐引擎已经在电子商务 (E-commerce，例如 Amazon，当当网 ) 和一些基于 social 的社会化站点 ( 包括音乐，电影和图书分享，例如豆瓣，Mtime 等 ) 都取得很大的成功。这也进一步的说明了，Web2.0 环境下，在面对海量的数据，用户需要这种更加智能的，更加了解他们需求，口味和喜好的信息发现机制。
推荐引擎
前面介绍了推荐引擎对于现在的 Web2.0 站点的重要意义，这一章我们将讲讲推荐引擎到底是怎么工作的。推荐引擎利用特殊的信息过滤技术，将不同的物品或内容推荐给可能对它们感兴趣的用户。
图 1.推荐引擎工作原理图
图 1 给出了推荐引擎的工作原理图，这里先将推荐引擎看作黑盒，它接受的输入是推荐的数据源，一般情况下，推荐引擎所需要的数据源包括：
要推荐物品或内容的元数据，例如关键字，基因描述等； 系统用户的基本信息，例如性别，年龄等 用户对物品或者信息的偏好，根据应用本身的不同，可能包括用户对物品的评分，用户查看物品的记录，用户的购买记录等。其实这些用户的偏好信息可以分为两类：
显式的用户反馈：这类是用户在网站上自然浏览或者使用网站以外，显式的提供反馈信息，例如用户对物品的评分，或者对物品的评论。 隐式的用户反馈：这类是用户在使用网站是产生的数据，隐式的反应了用户对物品的喜好，例如用户购买了某物品，用户查看了某物品的信息等等。
显式的用户反馈能准确的反应用户对物品的真实喜好，但需要用户付出额外的代价，而隐式的用户行为，通过一些分析和处理，也能反映用户的喜好，只是数 据不是很精确，有些行为的分析存在较大的噪音。但只要选择正确的行为特征，隐式的用户反馈也能得到很好的效果，只是行为特征的选择可能在不同的应用中有很 大的不同，例如在电子商务的网站上，购买行为其实就是一个能很好表现用户喜好的隐式反馈。
推荐引擎根据不同的推荐机制可能用到数据源中的一部分，然后根据这些数据，分析出一定的规则或者直接对用户对其他物品的喜好进行预测计算。这样推荐引擎可以在用户进入的时候给他推荐他可能感兴趣的物品。
推荐引擎的分类
推荐引擎的分类可以根据很多指标，下面我们一一介绍一下： 1.推荐引擎是不是为不同的用户推荐不同的数据
根据这个指标，推荐引擎可以分为基于大众行为的推荐引擎和个性化推荐引擎
根据大众行为的推荐引擎，对每个用户都给出同样的推荐，这些推荐可以是静态的由系统管理员人工设定的，或者基于系统所有用户的反馈统计计算出的当下比较流行的物品。 o 个性化推荐引擎，对不同的用户，根据他们的口味和喜好给出更加精确的推荐，这时，系统需要了解需推荐内容和用户的特质，或者基于社会化网络，通过找到与当前用户相同喜好的用户，实现推荐。 o
这是一个最基本的推荐引擎分类，其实大部分人们讨论的推荐引擎都是将个性化的推荐引擎，因为从根本上说，只有个性化的推荐引擎才是更加智能的信息发现过程。 2.根据推荐引擎的数据源
其实这里讲的是如何发现数据的相关性，因为大部分推荐引擎的工作原理还是基于物品或者用户的相似集进行推荐。那么参考图 1 给出的推荐系统原理图，根据不同的数据源发现数据相关性的方法可以分为以下几种： 根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，这种被称为基于人口统计学的推荐（Demographic-based Recommendation） o 根据推荐物品或内容的元数据，发现物品或者内容的相关性，这种被称为基于内容的推荐（Content-based Recommendation） o 根据用户对物品或者信息的偏好，发现物品或者内容本身的相关性，或者是发现用户的相关性，这种被称为基于协同过滤的推荐（Collaborative Filtering-based Recommendation）。
3.根据推荐模型的建立方式 o
可以想象在海量物品和用户的系统中，推荐引擎的计算量是相当大的，要实现实时的推荐务必需要建立一个推荐模型，关于推荐模型的建立方式可以分为以下几种：
o 基于物品和用户本身的，这种推荐引擎将每个用户和每个物品都当作独立的实体，预测每个用户对于每个物品的喜好程度，这些信息往往 是用一个二维矩阵描述的。由于用户感兴趣的物品远远小于总物品的数目，这样的模型导致大量的数据空置，即我们得到的二维矩阵往往是一个很大的稀疏矩阵。同 时为了减小计算量，我们可以对物品和用户进行聚类， 然后记录和计算一类用户对一类物品的喜好程度，但这样的模型又会在推荐的准确性上有损失。 o 基于关联规则的推荐（Rule-based Recommendation）：关联规则的挖掘已经是数据挖掘中的一个经典的问题，主要是挖掘一些数据的依赖关系，典型的场景就是“购物篮问题”，通过 关联规则的挖掘，我们可以找到哪些物品经常被同时购买，或者用户购买了一些物品后通常会购买哪些其他的物品，当我们挖掘出这些关联规则之后，我们可以基于 这些规则给用户进行推荐。 o 基于模型的推荐（Model-based Recommendation）：这是一个典型的机器学习的问题，可以将已有的用户喜好信息作为训练样本，训练出一个预测用户喜好的模型，这样以后用户在 进入系统，可以基于此模型计算推荐。这种方法的问题在于如何将用户实时或者近期的喜好信息反馈给训练好的模型，从而提高推荐的准确度。
其实在现在的推荐系统中，很少有只使用了一个推荐策略的推荐引擎，一般都是在不同的场景下使用不同的推荐策略从而达到最好的推荐效果，例如 Amazon 的推荐，它将基于用户本身历史购买数据的推荐，和基于用户当前浏览的物品的推荐，以及基于大众喜好的当下比较流行的物品都在不同的区域推荐给用户，让用户 可以从全方位的推荐中找到自己真正感兴趣的物品。
深入推荐机制
这一章的篇幅，将详细介绍各个推荐机制的工作原理，它们的优缺点以及应用场景。
基于人口统计学的推荐
基于人口统计学的推荐机制（Demographic-based Recommendation）是一种最易于实现的推荐方法，它只是简单的根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，然后将相似用户喜爱的其他物品推荐给当前用户，图 2 给出了这种推荐的工作原理。 图 2.基于人口统计学的推荐机制的工作原理
从图中可以很清楚的看到，首先，系统对每个用户都有一个用户 Profile 的建模，其中包括用户的基本信息，例如用户的年龄，性别等等；然后，系统会根据用户的 Profile 计算用户的相似度，可以看到用户 A 的 Profile 和用户 C 一样，那么系统会认为用户 A 和 C 是相似用户，在推荐引擎中，可以称他们是“邻居”；最后，基于“邻居”用户群的喜好推荐给当前用户一些物品，图中将用户 A 喜欢的物品 A 推荐给用户 C。
这种基于人口统计学的推荐机制的好处在于：
1.因为不使用当前用户对物品的喜好历史数据，所以对于新用户来讲没有“冷启动（Cold Start）”的问题。 2.这个方法不依赖于物品本身的数据，所以这个方法在不同物品的领域都可以使用，它是领域独立的（domain-independent）。 那么这个方法的缺点和问题是什么呢？这种基于用户的基本信息对用户进行分类的方法过于粗糙，尤其是对品味要求较高的领域，比如图书，电影和音乐等领 域，无法得到很好的推荐效果。可能在一些电子商务的网站中，这个方法可以给出一些简单的推荐。另外一个局限是，这个方法可能涉及到一些与信息发现问题本身 无关却比较敏感的信息，比如用户的年龄等，这些用户信息不是很好获取。 基于内容的推荐
基于内容的推荐是在推荐引擎出现之初应用最为广泛的推荐机制，它的核心思想是根据推荐物品或内容的元数据，发现物品或者内容的相关性，然后基于用户以往的喜好记录，推荐给用户相似的物品。图 3 给出了基于内容推荐的基本原理。
图 3.基于内容推荐机制的基本原理
图 3 中给出了基于内容推荐的一个典型的例子，电影推荐系统，首先我们需要对电影的元数据有一个建模，这里只简单的描述了一下电影的类型；然后通过电影的元数据 发现电影间的相似度，因为类型都是“爱情，浪漫”电影 A 和 C 被认为是相似的电影（当然，只根据类型是不够的，要得到更好的推荐，我们还可以考虑电影的导演，演员等等）；最后实现推荐，对于用户 A，他喜欢看电影 A，那么系统就可以给他推荐类似的电影 C。
这种基于内容的推荐机制的好处在于它能很好的建模用户的口味，能提供更加精确的推荐。但它也存在以下几个问题：
1.需要对物品进行分析和建模，推荐的质量依赖于对物品模型的完整和全面程度。在现在的应用中我们可以观察到关键词和标签（Tag）被认为是描述物品元数据的一种简单有效的方法。
2.物品相似度的分析仅仅依赖于物品本身的特征，这里没有考虑人对物品的态度。
3.因为需要基于用户以往的喜好历史做出推荐，所以对于新用户有“冷启动”的问题。虽然这个方法有很多不足和问题，但他还是成功的应用在一些电影，音乐，图书的社交站点，有些站点还请专业的人员对物品进行基因编码，比如潘多拉，在一份报告中说道，在潘多拉的推荐引擎中，每首歌有超过 100 个元数据特征，包括歌曲的风格，年份，演唱者等等。 基于协同过滤的推荐
随着 Web2.0 的发展，Web 站点更加提倡用户参与和用户贡献，因此基于协同过滤的推荐机制因运而生。它的原理很简单，就是根据用户对物品或者信息的偏好，发现物品或者内容本身的相关 性，或者是发现用户的相关性，然后再基于这些关联性进行推荐。基于协同过滤的推荐可以分为三个子类：基于用户的推荐（User-based Recommendation），基于项目的推荐（Item-based Recommendation）和基于模型的推荐（Model-based Recommendation）。下面我们一个一个详细的介绍着三种协同过滤的推荐机制。 基于用户的协同过滤推荐
基于用户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有用户对物品或者信息的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，在一般的应用中是采用计算“K- 邻居”的算法；然后，基于这 K 个邻居的历史偏好信息，为当前用户进行推荐。下图 4 给出了原理图。
图 4.基于用户的协同过滤推荐机制的基本原理
上图示意出基于用户的协同过滤推荐机制的基本原理，假设用户 A 喜欢物品 A，物品 C，用户 B 喜欢物品 B，用户 C 喜欢物品 A ，物品 C 和物品 D；从这些用户的历史喜好信息中，我们可以发现用户 A 和用户 C 的口味和偏好是比较类似的，同时用户 C 还喜欢物品 D，那么我们可以推断用户 A 可能也喜欢物品 D，因此可以将物品 D 推荐给用户 A。
基于用户的协同过滤推荐机制和基于人口统计学的推荐机制都是计算用户的相似度，并基于“邻居”用户群计算推荐，但它们所不同的是如何计算用户的相似 度，基于人口统计学的机制只考虑用户本身的特征，而基于用户的协同过滤机制可是在用户的历史偏好的数据上计算用户的相似度，它的基本假设是，喜欢类似物品 的用户可能有相同或者相似的口味和偏好。 基于项目的协同过滤推荐
基于项目的协同过滤推荐的基本原理也是类似的，只是说它使用所有用户对物品或者信息的偏好，发现物品和物品之间的相似度，然后根据用户的历史偏好信息，将类似的物品推荐给用户，图 5 很好的诠释了它的基本原理。
假设用户 A 喜欢物品 A 和物品 C，用户 B 喜欢物品 A，物品 B 和物品 C，用户 C 喜欢物品 A，从这些用户的历史喜好可以分析出物品 A 和物品 C 时比较类似的，喜欢物品 A 的人都喜欢物品 C，基于这个数据可以推断用户 C 很有可能也喜欢物品 C，所以系统会将物品 C 推荐给用户 C。
与上面讲的类似，基于项目的协同过滤推荐和基于内容的推荐其实都是基于物品相似度预测推荐，只是相似度计算的方法不一样，前者是从用户历史的偏好推断，而后者是基于物品本身的属性特征信息。
图 5.基于项目的协同过滤推荐机制的基本原理
同时协同过滤，在基于用户和基于项目两个策略中应该如何选择呢？其实基于项目的协同过滤推荐机制是 Amazon 在基于用户的机制上改良的一种策略，因为在大部分的 Web 站点中，物品的个数是远远小于用户的数量的，而且物品的个数和相似度相对比较稳定，同时基于项目的机制比基于用户的实时性更好一些。但也不是所有的场景都 是这样的情况，可以设想一下在一些新闻推荐系统中，也许物品，也就是新闻的个数可能大于用户的个数，而且新闻的更新程度也有很快，所以它的形似度依然不稳 定。所以，其实可以看出，推荐策略的选择其实和具体的应用场景有很大的关系。 基于模型的协同过滤推荐
基于模型的协同过滤推荐就是基于样本的用户喜好信息，训练一个推荐模型，然后根据实时的用户喜好的信息进行预测，计算推荐。
基于协同过滤的推荐机制是现今应用最为广泛的推荐机制，它有以下几个显著的优点：
1.它不需要对物品或者用户进行严格的建模，而且不要求物品的描述是机器可理解的，所以这种方法也是领域无关的。
2.这种方法计算出来的推荐是开放的，可以共用他人的经验，很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好 而它也存在以下几个问题： 1.方法的核心是基于历史数据，所以对新物品和新用户都有“冷启动”的问题。
2.推荐的效果依赖于用户历史偏好数据的多少和准确性。3.在大部分的实现中，用户历史偏好是用稀疏矩阵进行存储的，而稀疏矩阵上的计算有些明显的问题，包括可能少部分人的错误偏好会对推荐的准确度有很大的影响等等。
4.对于一些特殊品味的用户不能给予很好的推荐。5.由于以历史数据为基础，抓取和建模用户的偏好后，很难修改或者根据用户的使用演变，从而导致这个方法不够灵活。 混合的推荐机制
在现行的 Web 站点上的推荐往往都不是单纯只采用了某一种推荐的机制和策略，他们往往是将多个方法混合在一起，从而达到更好的推荐效果。关于如何组合各个推荐机制，这里讲几种比较流行的组合方法。
1.加权的混合（Weighted Hybridization）: 用线性公式（linear formula）将几种不同的推荐按照一定权重组合起来，具体权重的值需要在测试数据集上反复实验，从而达到最好的推荐效果。
2.切换的混合（Switching Hybridization）：前面也讲到，其实对于不同的情况（数据量，系统运行状况，用户和物品的数目等），推荐策略可能有很大的不同，那么切换的混合方式，就是允许在不同的情况下，选择最为合适的推荐机制计算推荐。
3.分区的混合（Mixed Hybridization）：采用多种推荐机制，并将不同的推荐结果分不同的区显示给用户。其实，Amazon，当当网等很多电子商务网站都是采用这样的方式，用户可以得到很全面的推荐，也更容易找到他们想要的东西。
4.分层的混合（Meta-Level Hybridization）: 采用多种推荐机制，并将一个推荐机制的结果作为另一个的输入，从而综合各个推荐机制的优缺点，得到更加准确的推荐。
推荐引擎的应用
介绍完推荐引擎的基本原理，基本推荐机制，下面简要分析几个有代表性的推荐引擎的应用，这里选择两个领域：Amazon 作为电子商务的代表，豆瓣作为社交网络的代表。
推荐在电子商务中的应用 – Amazon
Amazon 作为推荐引擎的鼻祖，它已经将推荐的思想渗透在应用的各个角落。Amazon 推荐的核心是通过数据挖掘算法和比较用户的消费偏好于其他用户进行对比，借以预测用户可能感兴趣的商品。对应于上面介绍的各种推荐机制，Amazon 采用的是分区的混合的机制，并将不同的推荐结果分不同的区显示给用户，图 6 和图 7 展示了用户在 Amazon 上能得到的推荐。
图 6.Amazon 的推荐机制浏览物品
Amazon 利用可以记录的所有用户在站点上的行为，根据不同数据的特点对它们进行处理，并分成不同区为用户推送推荐： 今日推荐 (Today's Recommendation For You): 通常是根据用户的近期的历史购买或者查看记录，并结合时下流行的物品给出一个折中的推荐。 新产品的推荐 (New For You): 采用了基于内容的推荐机制 (Content-based Recommendation)，将一些新到物品推荐给用户。在方法选择上由于新物品没有大量的用户喜好信息，所以基于内容的推荐能很好的解决这个“冷启动”的问题。
捆绑销售 (Frequently Bought Together): 采用数据挖掘技术对用户的购买行为进行分析，找到经常被一起或同一个人购买的物品集，进行捆绑销售，这是一种典型的基于项目的协同过滤推荐机制。
别人购买 / 浏览的商品 (Customers Who Bought/See This Item Also Bought/See): 这也是一个典型的基于项目的协同过滤推荐的应用，通过社会化机制用户能更快更方便的找到自己感兴趣的物品。
值得一提的是，Amazon 在做推荐时，设计和用户体验也做得特别独到： Amazon 利用有它大量历史数据的优势，量化推荐原因。
基于社会化的推荐，Amazon 会给你事实的数据，让用户信服，例如：购买此物品的用户百分之多少也购买了那个物品；
基于物品本身的推荐，Amazon 也会列出推荐的理由，例如：因为你的购物框中有 ***，或者因为你购买过 ***，所以给你推荐类似的 ***。
另外，Amazon 很多推荐是基于用户的 profile 计算出来的，用户的 profile 中记录了用户在 Amazon 上的行为，包括看了那些物品，买了那些物品，收藏夹和 wish list 里的物品等等，当然 Amazon 里还集成了评分等其他的用户反馈的方式，它们都是 profile 的一部分，同时，Amazon 提供了让用户自主管理自己 profile 的功能，通过这种方式用户可以更明确的告诉推荐引擎他的品味和意图是什么。
推荐在社交网站中的应用 – 豆瓣
豆瓣是国内做的比较成功的社交网站，它以图书，电影，音乐和同城活动为中心，形成一个多元化的社交网络平台，自然推荐的功能是必不可少的，下面我们看看豆瓣是如何推荐的。
图 8 .豆瓣的推荐机制基于用户品味的推荐
豆瓣的推荐是通过“豆瓣猜”，为了让用户清楚这些推荐是如何来的，豆瓣还给出了“豆瓣猜”的一个简要的介绍。
“你的个人推荐是根据你的收藏和评价自动得出的，每个人的推荐清单都不同。你的收藏和评价越多，豆瓣给你的推荐会越准确和丰富。 每天推荐的内容可能会有变化。随着豆瓣的长大，给你推荐的内容也会越来越准。”
这一点让我们可以清晰明了的知道，豆瓣必然是基于社会化的协同过滤的推荐，这样用户越多，用户的反馈越多，那么推荐的效果会越来越准确。
相对于 Amazon 的用户行为模型，豆瓣电影的模型更加简单，就是“看过”和“想看”，这也让他们的推荐更加专注于用户的品味，毕竟买东西和看电影的动机还是有很大不同的。
另外，豆瓣也有基于物品本身的推荐，当你查看一些电影的详细信息的时候，他会给你推荐出“喜欢这个电影的人也喜欢的电影”， 如图 10，这是一个基于协同过滤的应用。
图 10 .豆瓣的推荐机制物品偏好的二维矩阵中，我们可以将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度，或者将所有用户对某个物品的偏好作为一个向量来计算物品 之间的相似度。下面我们详细介绍几种常用的相似度计算方法：
欧几里德距离（Euclidean Distance）
最初用于计算欧几里德空间中两个点的距离，假设 x，y 是 n 维空间的两个点，它们之间的欧几里德距离是：
可以看出，当 n=2 时，欧几里德距离就是平面上两个点的距离。
当用欧几里德距离表示相似度，一般采用以下公式进行转换：距离越小，相似度越大
皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）
皮尔逊相关系数一般用于计算两个定距变量间联系的紧密程度，它的取值在 [-1，+1] 之间。
sx, sy是 x 和 y 的样品标准偏差。
Cosine 相似度（Cosine Similarity）
Cosine 相似度被广泛应用于计算文档数据的相似度：
Tanimoto 系数（Tanimoto Coefficient）
Tanimoto 系数也称为 Jaccard 系数，是 Cosine 相似度的扩展，也多用于计算文档数据的相似度：
相似邻居的计算
介绍完相似度的计算方法，下面我们看看如何根据相似度找到用户用户 C，然后将用户 C 喜欢的物品 D 推荐给用户 A。
图 2.基于用户的 CF 的基本原理
基于物品的 CF（Item CF）
基于物品的 CF 的原理和基于用户的 CF 类似，只是在计算邻居时采用物品本身，而不是从用户的角度，即基于用户对物品的偏好找到相似的物品，然后根据用户的历史偏好，推荐相似的物品给他。从计算 的角度看，就是将所有用户对某个物品的偏好作为一个向量来计算物品之间的相似度，得到物品的相似物品后，根据用户历史的偏好预测当前用户还没有表示偏好的 物品，计算得到一个排序的物品列表作为推荐。图 3 给出了一个例子，对于物品 A，根据所有用户的历史偏好，喜欢物品 A 的用户都喜欢物品 C，得出物品 A 和物品 C 比较相似，而用户 C 喜欢物品 A，那么可以推断出用户 C 可能也喜欢物品 C。
图 3.基于物品的 CF 的基本原理
User CF vs.Item CF
前面介绍了 User CF 和 Item CF 的基本原理，下面我们分几个不同的角度深入看看它们各自的优缺点和适用场景：
计算复杂度
Item CF 和 User CF 是基于协同过滤推荐的两个最基本的算法，User CF 是很早以前就提出来了，Item CF 是从 Amazon 的论文和专利发表之后（2001 年左右）开始流行，大家都觉得 Item CF 从性能和复杂度上比 User CF 更优，其中的一个主要原因就是对于一个在线网站，用户的数量往往大大超过物品的数量，同时物品的数据相对稳定，因此计算物品的相似度不但计算量较小，同时 也不必频繁更新。但我们往往忽略了这种情况只适应于提供商品的电子商务网站，对于新闻，博客或者微内容的推荐系统，情况往往是相反的，物品的数量是海量 的，同时也是更新频繁的，所以单从复杂度的角度，这两个算法在不同的系统中各有优势，推荐引擎的设计者需要根据自己应用的特点选择更加合适的算法。
适用场景
在非社交网络的网站中，内容内在的联系是很重要的推荐原则，它比基于相似用户的推荐原则更加有效。比如在购书网站上，当你看一本书的时候，推荐引擎 会给你推荐相关的书籍，这个推荐的重要性远远超过了网站首页对该用户的综合推荐。可以看到，在这种情况下，Item CF 的推荐成为了引导用户浏览的重要手段。同时 Item CF 便于为推荐做出解释，在一个非社交网络的网站中，给某个用户推荐一本书，同时给出的解释是某某和你有相似兴趣的人也看了这本书，这很难让用户信服，因为用 户可能根本不认识那个人；但如果解释说是因为这本书和你以前看的某本书相似，用户可能就觉得合理而采纳了此推荐。
相反的，在现今很流行的社交网络站点中，User CF 是一个更不错的选择，User CF 加上社会网络信息，可以增加用户对推荐解释的信服程度。
推荐多样性和精度
研究推荐引擎的学者们在相同的数据集合上分别用 User CF 和 Item CF 计算推荐结果，发现推荐列表中，只有 50% 是一样的，还有 50% 完全不同。但是这两个算法确有相似的精度，所以可以说，这两个算法是很互补的。 关于推荐的多样性，有两种度量方法：
第一种度量方法是从单个用户的角度度量，就是说给定一个用户，查看系统给出的推荐列表是否多样，也就是要比较推荐列表中的物品之间两两的相似度，不 难想到，对这种度量方法，Item CF 的多样性显然不如 User CF 的好，因为 Item CF 的推荐就是和以前看的东西最相似的。
第二种度量方法是考虑系统的多样性，也被称为覆盖率 (Coverage)，它是指一个推荐系统是否能够提供给所有用户丰富的选择。在这种指标下，Item CF 的多样性要远远好于 User CF, 因为 User CF 总是倾向于推荐热门的，从另一个侧面看，也就是说，Item CF 的推荐有很好的新颖性，很擅长推荐长尾里的物品。所以，尽管大多数情况，Item CF 的精度略小于 User CF， 但如果考虑多样性，Item CF 却比 User CF 好很多。
如果你对推荐的多样性还心存疑惑，那么下面我们再举个实例看看 User CF 和 Item CF 的多样性到底有什么差别。首先，假设每个用户兴趣爱好都是广泛的，喜欢好几个领域的东西，不过每个用户肯定也有一个主要的领域，对这个领域会比其他领域更 加关心。给定一个用户，假设他喜欢 3 个领域 A,B,C，A 是他喜欢的主要领域，这个时候我们来看 User CF 和 Item CF 倾向于做出什么推荐：如果用 User CF, 它会将 A,B,C 三个领域中比较热门的东西推荐给用户；而如果用 ItemCF，它会基本上只推荐 A 领域的东西给用户。所以我们看到因为 User CF 只推荐热门的，所以它在推荐长尾里项目方面的能力不足；而 Item CF 只推荐 A 领域给用户，这样他有限的推荐列表中就可能包含了一定数量的不热门的长尾物品，同时 Item CF 的推荐对这个用户而言，显然多样性不足。但是对整个系统而言，因为不同的用户的主要兴趣点不同，所以系统的覆盖率会比较好。 从上面的分析，可以很清晰的看到，这两种推荐都有其合理性，但都不是最好的选择，因此他们的精度也会有损失。其实对这类系统的最好选择是，如果系统 给这个用户推荐 30 个物品，既不是每个领域挑选 10 个最热门的给他，也不是推荐 30 个 A 领域的给他，而是比如推荐 15 个 A 领域的给他，剩下的 15 个从 B,C 中选择。所以结合 User CF 和 Item CF 是最优的选择，结合的基本原则就是当采用 Item CF 导致系统对个人推荐的多样性不足时，我们通过加入 User CF 增加个人推荐的多样性，从而提高精度，而当因为采用 User CF 而使系统的整体多样性不足时，我们可以通过加入 Item CF 增加整体的多样性，同样同样可以提高推荐的精度。
用户对推荐算法的适应度
前面我们大部分都是从推荐引擎的角度考虑哪个算法更优，但其实我们更多的应该考虑作为推荐引擎的最终使用者 -- 应用用户对推荐算法的适应度。 对于 User CF，推荐的原则是假设用户会喜欢那些和他有相同喜好的用户喜欢的东西，但如果一个用户没有相同喜好的朋友，那 User CF 的算法的效果就会很差，所以一个用户对的 CF 算法的适应度是和他有多少共同喜好用户成正比的。 Item CF 算法也有一个基本假设，就是用户会喜欢和他以前喜欢的东西相似的东西，那么我们可以计算一个用户喜欢的物品的自相似度。一个用户喜欢物品的自相似度大，就 说明他喜欢的东西都是比较相似的，也就是说他比较符合 Item CF 方法的基本假设，那么他对 Item CF 的适应度自然比较好；反之，如果自相似度小，就说明这个用户的喜好习惯并不满足 Item CF 方法的基本假设，那么对于这种用户，用 Item CF 方法做出好的推荐的可能性非常低。
通过以上的介绍，相信大家已经对协同过滤推荐的各种方法，原则，特点和适用场景有深入的了解，下面我们就进入实战阶段，重点介绍如何基于 Apache Mahout 实现协同过滤推荐算法。
基于 Apache Mahout 实现高效的协同过滤推荐
Apache Mahout 是 Apache Software Foundation (ASF) 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序，并且，在 Mahout 的最近版本中还加入了对 Apache Hadoop 的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。
关于 Apache Mahout 的安装和配置请参考《基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎》，它是笔者 09 年发表的一篇关于基于 Mahout 实现推荐引擎的 developerWorks 文章，其中详细介绍了 Mahout 的安装步骤，并给出一个简单的电影推荐引擎的例子。
Apache Mahout 中提供的一个协同过滤算法的高效实现，它是一个基于 Java 实现的可扩展的，高效的推荐引擎。图 4 给出了 Apache Mahout 中协同过滤推荐实现的组件图，下面我们逐步深入介绍各个部分。
图 4.组件图
数据表示：Data Model Preference
基于协同过滤的推荐引擎的输入是用户的历史偏好信息，在 Mahout 里它被建模为 Preference（接口），一个 Preference 就是一个简单的三元组 ，它的实现类是 GenericPreference，可以通过以下语句创建一个 GenericPreference。
GenericPreference preference = new GenericPreference(123, 456, 3.0f); 这其中， 123 是用户 ID，long 型；456 是物品 ID，long 型；3.0f 是用户偏好，float 型。从这个例子我们可以看出，单单一个 GenericPreference 的数据就占用 20 bytes，所以你会发现如果只简单实用数组 Array 加载用户偏好数据，必然占用大量的内存，Mahout 在这方面做了一些优化，它创建了
PreferenceArray（接口）保存一组用户偏好数据，为了优化性能，Mahout 给出了两个实现类，GenericUserPreferenceArray 和
GenericItemPreferenceArray，分别按照用户和物品本身对用户偏好进行组装，这样就可以压缩用户 ID 或者物品 ID 的空间。下面清单 1 的代码以 GenericUserPreferenceArray 为例，展示了如何创建和使用一个 PreferenceArray。
清单 1.创建和使用 PreferenceArray
PreferenceArray userPref = new GenericUserPreferenceArray(2); //size = 2
userPref.setUserID(0, 1L);
userPref.setItemID(0, 101L); // userPref.setValue(0, 2.0f); userPref.setItemID(1, 102L); // userPref.setValue(1, 4.0f);
Preference pref = userPref.get(1); //
为了提高性能 Mahout 还构建了自己的 HashMap 和 Set：FastByIDMap 和 FastIDSet，有兴趣的朋友可以参考 Mahout 官方说明。 DataModel
Mahout 的推荐引擎实际接受的输入是 DataModel，它是对用户偏好数据的压缩表示，通过创建内存版 DataModel 的语句我们可以看出：
DataModel model = new GenericDataModel(FastByIDMap map); 他保存在一个按照用户 ID 或者物品 ID 进行散列的 PreferenceArray，而 PreferenceArray 中对应保存着这个用户 ID 或者物品 ID 的所有用户偏好信息。
DataModel 是用户喜好信息的抽象接口，它的具体实现支持从任意类型的数据源抽取用户喜好信息，具体实现包括内存版的 GenericDataModel，支持文件读取的 FileDataModel 和支持数据库读取的 JDBCDataModel，下面我们看看如何创建各种 DataModel。
清单 2.创建各种 DataModel
//In-memory DataModelFileDataModel DataModel dataModel = new FileDataModel(new File("preferences.csv");
//Database-based DataModelPart 2: 深入推荐引擎相关算法 -- 协同过滤》。
Mahout 中的向量 Vector 是一个每个域是浮点数 (double) 的复合对象，最容易联想到的实现就是一个浮点数的数组。但在具体应用由于向量本身数据内容的不同，比如有些向量的值很密集，每个域都有值；有些呢则是很稀 疏，可能只有少量域有值，所以 Mahout 提供了多个实现：
1.DenseVector，它的实现就是一个浮点数数组，对向量里所有域都进行存储，适合用于存储密集向量。
2.RandomAcceSparseVector 基于浮点数的 HashMap 实现的，key 是整形 (int) 类型，value 是浮点数 (double) 类型，它只存储向量中不为空的值，并提供随机访问。
3.SequentialAcceVector 实现为整形 (int) 类型和浮点数 (double) 类型的并行数组，它也只存储向量中不为空的值，但只提供顺序访问。 用户可以根据自己算法的需求选择合适的向量实现类，如果算法需要很多随机访问，应该选择 DenseVector 或者 RandomAcceSparseVector，如果大部分都是顺序访问，SequentialAcceVector 的效果应该更好。
介绍了向量的实现，下面我们看看如何将现有的数据建模成向量，术语就是“如何对数据进行向量化”，以便采用 Mahout 的各种高效的聚类算法。 1.简单的整形或浮点型的数据
这种数据最简单，只要将不同的域存在向量中即可，比如 n 维空间的点，其实本身可以被描述为一个向量。 2.枚举类型数据
这类数据是对物体的描述，只是取值范围有限。举个例子，假设你有一个苹果信息的数据集，每个苹果的数据包括：大小，重量，颜色等，我们以颜 色为例，设苹果的颜色数据包括：红色，黄色和绿色。在对数据进行建模时，我们可以用数字来表示颜色，红色 =1，黄色 =2，绿色 =3，那么大小直径 8cm，重量 0.15kg，颜色是红色的苹果，建模的向量就是 。
下面的清单 1 给出了对以上两种数据进行向量化的例子。
清单 1.创建简单的向量
// 创建一个二维点集的向量组
public static final double[][] points = { { 1, 1 }, { 2, 1 }, { 1, 2 }, { 2, 2 }, { 3, 3 }, { 8, 8 }, { 9, 8 }, { 8, 9 }, { 9, 9 }, { 5, 5 }, { 5, 6 }, { 6, 6 }}; public static List getPointVectors(double[][] raw) { List points = new ArrayList(); for (int i = 0; i
double[] fr = raw[i]; // 这里选择创建 RandomAcceSparseVector
Vector vec = new RandomAcceSparseVector(fr.length);
// 将数据存放在创建的 Vector 中 vec.aign(fr);
points.add(vec); } return points; }
// 创建苹果信息数据的向量组
public static List generateAppleData() { List apples = new ArrayList(); // 这里创建的是 NamedVector，其实就是在上面几种 Vector 的基础上，
//为每个 Vector 提供一个可读的名字
NamedVector apple = new NamedVector(new DenseVector( new double[] {0.11, 510, 1}),
"Small round green apple"); apples.add(apple); apple = new NamedVector(new DenseVector(new double[] {0.2, 650, 3}),
"Large oval red apple"); apples.add(apple); apple = new NamedVector(new DenseVector(new double[] {0.09, 630, 1}),
"Small elongated red apple"); apples.add(apple); apple = new NamedVector(new DenseVector(new double[] {0.25, 590, 3}),
"Large round yellow apple"); apples.add(apple); apple = new NamedVector(new DenseVector(new double[] {0.18, 520, 2}),
"Medium oval green apple"); apples.add(apple); return apples; }
3.文本信息
作为聚类算法的主要应用场景逆向文本频率 (Term Frequency – Inverse Document Frequency, TF-IDF)：它是对 TF 方法的一种加强，字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在所有文本中出现的频率成反比下降。举个例子，对于“高频无意义词 汇”，因为它们大部分会出现在所有的文本中，所以它们的权重会大打折扣，这样就使得文本模型在描述文本特征上更加精确。在信息检索领域，TF-IDF 是对文本信息建模的最常用的方法。 o
对于文本信息的向量化，Mahout 已经提供了工具类，它基于 Lucene 给出了对文本信息进行分析，然后创建文本向量。下面的清单 2 给出了一个例子，分析的文本数据是路透提供的新闻数据，参考资源里给出了下载地址。将数据集下载后，放在“clustering/reuters”目录 下。
清单 2.创建文本信息的向量
public static void documentVectorize(String[] args) throws Exception{ //1.将路透的数据解压缩 , Mahout 提供了专门的方法
DocumentClustering.extractReuters(); //2.将数据存储成 SequenceFile，因为这些工具类就是在 Hadoop 的基础上做的， 所以首先我们需要将数据写
// 成 SequenceFile，以便读取和计算
DocumentClustering.transformToSequenceFile(); //3.将 SequenceFile 文件中的数据，基于 Lucene 的工具进行向量化
DocumentClustering.transformToVector();
}
public static void extractReuters(){ //ExtractReuters 是基于 Hadoop 的实现，所以需要将输入输出的文件目录传给它， 这里我们可以直接把它映
// 射到我们本地的一个文件夹，解压后的数据将写入输出目录下
File inputFolder = new File("clustering/reuters"); File outputFolder = new File("clustering/reuters-extracted"); ExtractReuters extractor = new ExtractReuters (inputFolder, outputFolder); extractor.extract(); }
public static void transformToSequenceFile(){ //SequenceFilesFromDirectory 实现将某个文件目录下的所有文件写入一个 SequenceFiles 的功能
// 它其实本身是一个工具类，可以直接用命令行调用，这里直接调用了它的 main 方法
String[] args = {"-c", "UTF-8", "-i", "clustering/ reuters-extracted/", "-o", "clustering/reuters-seqfiles"}; // 解释一下参数的意义：
// -c: 指定文件的编码形式，这里用的是"UTF-8" // -i: 指定输入的文件目录，这里指到我们刚刚导出文件的目录
// -o: 指定输出的文件目录
try {
SequenceFilesFromDirectory.main(args); } catch (Exception e) {
e.printStackTrace(); } }
public static void transformToVector(){ //SparseVectorsFromSequenceFiles 实现将 SequenceFiles 中的数据进行向量化。 // 它其实本身是一个工具类，可以直接用命令行调用，这里直接调用了它的 main 方法 String[] args = {"-i", "clustering/reuters-seqfiles/", "-o", "clustering/reuters-vectors-bigram", "-a", "org.apache.lucene.analysis.WhitespaceAnalyzer" , "-chunk", "200", "-wt", "tfidf", "-s", "5", "-md", "3", "-x", "90", "-ng", "2", "-ml", "50", "-seq"}; // 解释一下参数的意义：
// -i: 指定输入的文件目录，这里指到我们刚刚生成 SequenceFiles 的目录
// -o: 指定输出的文件目录
// -a: 指定使用的 Analyzer，这里用的是 lucene 的空格分词的 Analyzer // -chunk: 指定 Chunk 的大小，单位是 M。对于大的文件集合，我们不能一次 load 所有文件，所以需要 // 对数据进行切块
// -wt: 指定分析时采用的计算权重的模式，这里选了 tfidf // -s: 指定词语在整个文本集合出现的最低频度，低于这个频度的词汇将被丢掉
// -md: 指定词语在多少不同的文本中出现的最低值，低于这个值的词汇将被丢掉
// -x: 指定高频词汇和无意义词汇（例如 is，a，the 等）的出现频率上限， 高于上限的将被丢掉
// -ng: 指定分词后考虑词汇的最大长度，例如 1-gram 就是，coca，cola， 这是两个词，
// 2-gram 时，coca cola 是一个词汇，2-gram 比 1-gram 在一定情况 下分析的更准确。
// -ml: 指定判断相邻词语是不是属于一个词汇的相似度阈值，当选择 >1-gram 时才有用，其实计算的是
// Minimum Log Likelihood Ratio 的阈值 // -seq: 指定生成的向量是
SequentialAcceSparseVectors，没设置时默 认生成还是
// RandomAcceSparseVectors
try {
SparseVectorsFromSequenceFiles.main(args); } catch (Exception e) {
e.printStackTrace(); } }
这里补充一点，生成的向量化文件的目录结构是这样的：
图 2 文本信息向量化
o o o o o o o df-count 目录：保存着文本的频率信息
tf-vectors 目录：保存着以 TF 作为权值的文本向量
tfidf-vectors 目录：保存着以 TFIDF 作为权值的文本向量 tokenized-documents 目录：保存着分词过后的文本信息 wordcount 目录：保存着全局的词汇出现的次数 dictionary.file-0 目录：保存着这些文本的词汇表
frequcency-file-0 目录 : 保存着词汇表对应的频率信息。
介绍完向量化问题，下面我们深入分析各个聚类算法，首先介绍的是最经典的 K 均值算法。 K 均值聚类算法 K 均值是典型的基于距离的排他的划分方法：给定一个 n 个对象的数据集，它可以构建数据的 k 个划分，每个划分就是一个聚类，并且 k
每个组至少包含一个对象
每个对象必须属于且仅属于一个组。
K 均值的基本原理是这样的，给定 k，即要构建的划分的数目，
1.首先创建一个初始划分，随机地选择 k 个对象，每个对象初始地代表了一个簇中心。对于其他的对象，根据其与各个簇中心的距离，将它们赋给最近的簇。
2.然后采用一种迭代的重定位技术，尝试通过对象在划分间移动来改进划分。所谓重定位技术，就是当有新的对象加入簇或者已有对象离开簇的时候，重新计算簇的平均值，然后对对象进行重新分配。这个过程不断重复，直到没有簇中对象的变化。 当结果簇是密集的，而且簇和簇之间的区别比较明显时，K 均值的效果比较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩的和高效的，它的复杂度是 O(nkt)，n 是对象的个数，k 是簇的数目，t 是迭代的次数，通常 k
K 均值的最大问题是要求用户必须事先给出 k 的个数，k 的选择一般都基于一些经验值和多次实验结果，对于不同的数据集，k 的取值没有可借鉴性。另外，K 均值对“噪音”和孤立点数据是敏感的，少量这类的数据就能对平均值造成极大的影响。
说了这么多理论的原理，下面我们基于 Mahout 实现一个简单的 K 均值算法的例子。如前面介绍的，Mahout 提供了基本的基于内存的实现和基于 Hadoop 的 Map/Reduce 的实现，分别是 KMeansClusterer 和 KMeansDriver，下面给出一个简单的例子，就基于我们在清单 1 里定义的二维点集数据。
清单 3.K 均值聚类算法示例
// 基于内存的 K 均值聚类算法实现
public static void kMeansClusterInMemoryKMeans(){ // 指定需要聚类的个数，这里选择 2 类 int k = 2; // 指定 K 均值聚类算法的最大迭代次数 int maxIter = 3; // 指定 K 均值聚类算法的最大距离阈值 double distanceThreshold = 0.01; // 声明一个计算距离的方法，这里选择了欧几里德距离
DistanceMeasure measure = new EuclideanDistanceMeasure(); // 这里构建向量集，使用的是清单 1 里的二维点集 List pointVectors = SimpleDataSet.getPointVectors(SimpleDataSet.points); // 从点集向量中随机的选择 k 个作为簇的中心
List randomPoints = RandomSeedGenerator.chooseRandomPoints (pointVectors, k); // 基于前面选中的中心构建簇
List clusters = new ArrayList(); int clusterId = 0; for(Vector v : randomPoints){ clusters.add(new Cluster(v, clusterId ++, measure)); } // 调用 KMeansClusterer.clusterPoints 方法执行 K 均值聚类 List>finalClusters = KMeansClusterer.clusterPoints(pointVectors, clusters, measure, maxIter, distanceThreshold);
// 打印最终的聚类结果
for(Cluster cluster : finalClusters.get(finalClusters.size() -1)){ System.out.println("Cluster id: " + cluster.getId() + " center: " + cluster.getCenter().asFormatString()); System.out.println(" Points: " + cluster.getNumPoints()); } } // 基于 Hadoop 的 K 均值聚类算法实现
public static void kMeansClusterUsingMapReduce () throws Exception{ // 声明一个计算距离的方法，这里选择了欧几里德距离
DistanceMeasure measure = new EuclideanDistanceMeasure(); // 指定输入路径，如前面介绍的一样，基于 Hadoop 的实现就是通过指定输入
输出的文件路径来指定数据源的。
Path testpoints = new Path("testpoints"); Path output = new Path("output"); // 清空输入输出路径下的数据
HadoopUtil.overwriteOutput(testpoints); HadoopUtil.overwriteOutput(output); RandomUtils.useTestSeed(); // 在输入路径下生成点集，与内存的方法不同，这里需要把所有的向量写进文件，下面给出具体 的例子
SimpleDataSet.writePointsToFile(testpoints); // 指定需要聚类的个数，这里选择 2 类 int k = 2; // 指定 K 均值聚类算法的最大迭代次数 int maxIter = 3; // 指定 K 均值聚类算法的最大距离阈值 double distanceThreshold = 0.01; // 随机的选择 k 个作为簇的中心
Path clusters = RandomSeedGenerator.buildRandom(testpoints, new Path(output, "clusters-0"), k, measure); // 调用 KMeansDriver.runJob 方法执行 K 均值聚类算法
KMeansDriver.runJob(testpoints, clusters, output, measure, distanceThreshold, maxIter, 1, true, true); // 调用 ClusterDumper 的 printClusters 方法将聚类结果打印出来。 ClusterDumper clusterDumper = new ClusterDumper(new Path(output, "clusters-" + maxIter -1), new Path(output, "clusteredPoints")); clusterDumper.printClusters(null); } //SimpleDataSet 的 writePointsToFile 方法，将测试点集写入文件里
// 首先我们将测试点集包装成 VectorWritable 形式，从而将它们写入文件 public static List getPoints(double[][] raw) { List points = new ArrayList(); for (int i = 0; i
double[] fr = raw[i];
Vector vec = new RandomAcceSparseVector(fr.length);
vec.aign(fr); // 只是在加入点集前，在 RandomAcceSparseVector 外加了一层 VectorWritable 的包装
points.add(new VectorWritable(vec)); } return points; } // 将 VectorWritable 的点集写入文件，这里涉及一些基本的 Hadoop 编程元素，详细的请
参阅参考资源里相关的内容
public static void writePointsToFile(Path output) throws IOException { // 调用前面的方法生成点集
List pointVectors = getPoints(points); // 设置 Hadoop 的基本配置
Configuration conf = new Configuration(); // 生成 Hadoop 文件系统对象 FileSystem FileSystem fs = FileSystem.get(output.toUri(), conf); // 生成一个 SequenceFile.Writer，它负责将 Vector 写入文件中
SequenceFile.Writer writer = new SequenceFile.Writer (fs, conf, output, Text.cla, VectorWritable.cla); // 这里将向量按照文本形式写入文件 try { for (VectorWritable vw : pointVectors) { writer.append(new Text(), vw);
} } finally {
writer.close(); } }
执行结果
KMeans Clustering In Memory Result Cluster id: 0 center:{"cla":"org.apache.mahout.math.RandomAcceSparseVector", "vector":"{"values":{"table":[0,1,0],"values":[1.8,1.8,0.0], "state":[1,1,0], "freeEntries":1,"distinct":2,"lowWaterMark":0,"highWaterMark":1, "minLoadFactor":0.2,"maxLoadFactor":0.5},"size":2,"lengthSquared\ ":-1.0}"} Points: 5 Cluster id: 1 center:{"cla":"org.apache.mahout.math.RandomAcceSparseVector", "vector":"{"values":{"table":[0,1,0],
"values":[7.142857142857143,7.285714285714286,0.0],"state":[1,1,0],
"freeEntries":1,"distinct":2,"lowWaterMark":0,"highWaterMark":1,
"minLoadFactor":0.2,"maxLoadFactor":0.5},"size":2,"lengthSquared" :-1.0}"} Points: 7
KMeans Clustering Using Map/Reduce Result Weight: Point: 1.0: [1.000, 1.000] 1.0: [2.000, 1.000] 1.0: [1.000, 2.000] 1.0: [2.000, 2.000] 1.0: [3.000, 3.000] Weight: Point:
1.0: [8.000, 8.000] 1.0: [9.000, 8.000] 1.0: [8.000, 9.000] 1.0: [9.000, 9.000] 1.0: [5.000, 5.000] 1.0: [5.000, 6.000] 1.0: [6.000, 6.000] 介绍完 K 均值聚类算法，我们可以看出它最大的优点是：原理简单，实现起来也相对简单，同时执行效率和对于大数据量的可伸缩性还是较强的。然而缺点也是很明确的，首 先它需要用户在执行聚类之前就有明确的聚类个数的设置，这一点是用户在处理大部分问题时都不太可能事先知道的，一般需要通过多次试验找出一个最优的 K 值；其次就是，由于算法在最开始采用随机选择初始聚类中心的方法，所以算法对噪音和孤立点的容忍能力较差。所谓噪音就是待聚类对象中错误的数据，而孤立点 是指与其他数据距离较远，相似性较低的数据。对于 K 均值算法，一旦孤立点和噪音在最开始被选作簇中心，对后面整个聚类过程将带来很大的问题，那么我们有什么方法可以先快速找出应该选择多少个簇，同时找到簇 的中心，这样可以大大优化 K 均值聚类算法的效率，下面我们就介绍另一个聚类方法：Canopy 聚类算法。 Canopy 聚类算法
Canopy 聚类算法的基本原则是：首先应用成本低的近似的距离计算方法高效的将数据分为多个组，这里称为一个 Canopy，我们姑且将它翻译为“华盖”，Canopy 之间可以有重叠的部分；然后采用严格的距离计算方式准确的计算在同一 Canopy 中的点，将他们分配与最合适的簇中。Canopy 聚类算法经常用于 K 均值聚类算法的预处理，用来找合适的 k 值和簇中心。
下面详细介绍一下创建 Canopy 的过程：初始，假设我们有一组点集 S，并且预设了两个距离阈值，T1，T2（T1>T2）；然后选择一个点，计算它与 S 中其他点的距离（这里采用成本很低的计算方法），将距离在 T1 以内的放入一个 Canopy 中，同时从 S 中去掉那些与此点距离在 T2 以内的点（这里是为了保证和中心距离在 T2 以内的点不能再作为其他 Canopy 的中心），重复整个过程直到 S 为空为止。
对 K 均值的实现一样，Mahout 也提供了两个 Canopy 聚类的实现，下面我们就看看具体的代码例子。
清单 4.Canopy 聚类算法示例
//Canopy 聚类算法的内存实现
public static void canopyClusterInMemory () { // 设置距离阈值 T1,T2 double T1 = 4.0; double T2 = 3.0; // 调用 CanopyClusterer.createCanopies 方法创建 Canopy，参数分别是：
// 1.需要聚类的点集
// 2.距离计算方法
// 3.距离阈值 T1 和 T2 List canopies = CanopyClusterer.createCanopies( SimpleDataSet.getPointVectors(SimpleDataSet.points),
new EuclideanDistanceMeasure(), T1, T2); // 打印创建的 Canopy，因为聚类问题很简单，所以这里没有进行下一步精确的聚类。
// 有必须的时候，可以拿到 Canopy 聚类的结果作为 K 均值聚类的输入，能更精确更高效 的解决聚类问题
for(Canopy canopy : canopies) {
System.out.println("Cluster id: " + canopy.getId() + " center: " + canopy.getCenter().asFormatString());
System.out.println(" Points: " + canopy.getNumPoints());
} }
//Canopy 聚类算法的 Hadoop 实现
public static void canopyClusterUsingMapReduce() throws Exception{ // 设置距离阈值 T1,T2 double T1 = 4.0; double T2 = 3.0; // 声明距离计算的方法
DistanceMeasure measure = new EuclideanDistanceMeasure(); // 设置输入输出的文件路径
Path testpoints = new Path("testpoints"); Path output = new Path("output"); // 清空输入输出路径下的数据
HadoopUtil.overwriteOutput(testpoints); HadoopUtil.overwriteOutput(output); // 将测试点集写入输入目录下
SimpleDataSet.writePointsToFile(testpoints);
// 调用 CanopyDriver.buildClusters 的方法执行 Canopy 聚类，参数是：
// 1.输入路径，输出路径
// 2.计算距离的方法
// 3.距离阈值 T1 和 T2 new CanopyDriver().buildClusters(testpoints, output, measure, T1, T2, true); // 打印 Canopy 聚类的结果
List>clustersM = DisplayClustering.loadClusters(output);
List clusters = clustersM.get(clustersM.size()-1); if(clusters != null){ for(Cluster canopy : clusters) { System.out.println("Cluster id: " + canopy.getId() + " center: " + canopy.getCenter().asFormatString()); System.out.println(" Points: " + canopy.getNumPoints());
} } }
执行结果
Canopy Clustering In Memory Result Cluster id: 0 center:{"cla":"org.apache.mahout.math.RandomAcceSparseVector", "vector":"{"values":{"table":[0,1,0],"values":[1.8,1.8,0.0],
"state":[1,1,0],"freeEntries":1,"distinct":2,"lowWaterMark":0, "highWaterMark":1,"minLoadFactor":0.2,"maxLoadFactor":0.5}, "size":2,"lengthSquared":-1.0}"} Points: 5 Cluster id: 1 center:{"cla":"org.apache.mahout.math.RandomAcceSparseVector",
"vector":"{"values":{"table":[0,1,0],"values":[7.5,7.666666666666667,0.0],
"state":[1,1,0],"freeEntries":1,"distinct":2,"lowWaterMark":0,
"highWaterMark":1,"minLoadFactor":0.2,"maxLoadFactor":0.5},"size":2, "lengthSquared":-1.0}"} Points: 6 Cluster id: 2 center:{"cla":"org.apache.mahout.math.RandomAcceSparseVector", "vector":"{"values":{"table":[0,1,0],"values":[5.0,5.5,0.0],
"state":[1,1,0],"freeEntries":1,"distinct":2,"lowWaterMark":0,
"highWaterMark":1,"minLoadFactor":0.2,"maxLoadFactor":0.5},"size":2, "lengthSquared":-1.0}"} Points: 2
Canopy Clustering Using Map/Reduce Result Cluster id: 0 center:{"cla":"org.apache.mahout.math.RandomAcceSparseVector", "vector":"{"values":{"table":[0,1,0],"values":[1.8,1.8,0.0],
"state":[1,1,0],"freeEntries":1,"distinct":2,"lowWaterMark":0, "highWaterMark":1,"minLoadFactor":0.2,"maxLoadFactor":0.5}, "size":2,"lengthSquared":-1.0}"} Points: 5 Cluster id: 1 center:{"cla":"org.apache.mahout.math.RandomAcceSparseVector",
"vector":"{"values":{"table":[0,1,0],"values":[7.5,7.666666666666667,0.0],
"state":[1,1,0],"freeEntries":1,"distinct":2,"lowWaterMark":0,
"highWaterMark":1,"minLoadFactor":0.2,"maxLoadFactor":0.5},"size":2, "lengthSquared":-1.0}"} Points: 6 Cluster id: 2 center:{"cla":"org.apache.mahout.math.RandomAcceSparseVector", "vector":"{"values":{"table":[0,1,0],
"values":[5.333333333333333,5.666666666666667,0.0],"state":[1,1,0],
"freeEntries":1,"distinct":2,"lowWaterMark":0,"highWaterMark":1,
"minLoadFactor":0.2,"maxLoadFactor":0.5},"size":2,"lengthSquared":-1.0}"} Points: 3
模糊 K 均值聚类算法
模糊 K 均值聚类算法是 K 均值聚类的扩展，它的基本原理和 K 均值一样，只是它的聚类结果允许存在对象属于多个簇，也就是说：它属于我们前面介绍过的可重叠聚类算法。为了深入理解模糊 K 均值和 K 均值的区别，这里我们得花些时间了解一个概念：模糊参数（Fuzzine Factor）。
与 K 均值聚类原理类似，模糊 K 均值也是在待聚类对象向量集合上循环，但是它并不是将向量分配给距离最近的簇，而是计算向量与各个簇的相关性（Aociation）。假设有一个向量 v，有 k 个簇，v 到 k 个簇中心的距离分别是 d1，d2„ dk，那么 V 到第一个簇的相关性 u1可以通过下面的算式计算：
计算 v 到其他簇的相关性只需将 d1替换为对应的距离。
从上面的算式，我们看出，当 m近似 2 时，相关性近似 1；当 m近似 1 时，相关性近似于到该簇的距离，所以 m 的取值在（1，2）区间内，当 m 越大，模糊程度越大，m 就是我们刚刚提到的模糊参数。
讲了这么多理论的原理，下面我们看看如何使用 Mahout 实现模糊 K 均值聚类，同前面的方法一样，Mahout 一样提供了基于内存和基于 Hadoop Map/Reduce 的两种实现 FuzzyKMeansClusterer 和 FuzzyMeansDriver，分别是清单 5 给出了一个例子。
清单 5.模糊 K 均值聚类算法示例
public static void fuzzyKMeansClusterInMemory() { // 指定聚类的个数 int k = 2; // 指定 K 均值聚类算法的最大迭代次数 int maxIter = 3; // 指定 K 均值聚类算法的最大距离阈值 double distanceThreshold = 0.01; // 指定模糊 K 均值聚类算法的模糊参数 float fuzzificationFactor = 10; // 声明一个计算距离的方法，这里选择了欧几里德距离
DistanceMeasure measure = new EuclideanDistanceMeasure(); // 构建向量集，使用的是清单 1 里的二维点集
List pointVectors = SimpleDataSet.getPointVectors(SimpleDataSet .points); // 从点集向量中随机的选择 k 个作为簇的中心
List randomPoints = RandomSeedGenerator.chooseRandomPoints (points, k); // 构建初始簇，这里与 K 均值不同，使用了 SoftCluster，表示簇是可重叠的
List clusters = new ArrayList(); int clusterId = 0; for (Vector v : randomPoints) {
clusters.add(new SoftCluster(v, clusterId++, measure)); } // 调用 FuzzyKMeansClusterer 的 clusterPoints 方法进行模糊 K 均值聚类
List>finalClusters = FuzzyKMeansClusterer.clusterPoints(points, clusters, measure, distanceThreshold, maxIter, fuzzificationFactor); // 打印聚类结果
for(SoftCluster cluster : finalClusters.get(finalClusters.size() - 1)) {
System.out.println("Fuzzy Cluster id: " + cluster.getId() + " center: " + cluster.getCenter().asFormatString()); } }
public cla fuzzyKMeansClusterUsingMapReduce { // 指定模糊 K 均值聚类算法的模糊参数
float fuzzificationFactor = 2.0f; // 指定需要聚类的个数，这里选择 2 类
int k = 2; // 指定最大迭代次数
int maxIter = 3; // 指定最大距离阈值
double distanceThreshold = 0.01; // 声明一个计算距离的方法，这里选择了欧几里德距离
DistanceMeasure measure = new EuclideanDistanceMeasure(); // 设置输入输出的文件路径
Path testpoints = new Path("testpoints"); Path output = new Path("output"); // 清空输入输出路径下的数据
HadoopUtil.overwriteOutput(testpoints); HadoopUtil.overwriteOutput(output); // 将测试点集写入输入目录下
SimpleDataSet.writePointsToFile(testpoints); // 随机的选择 k 个作为簇的中心
Path clusters = RandomSeedGenerator.buildRandom(testpoints, new Path(output, "clusters-0"), k, measure); FuzzyKMeansDriver.runJob(testpoints, clusters, output, measure, 0.5, maxIter, 1, fuzzificationFactor, true, true, distanceThreshold, true); // 打印模糊 K 均值聚类的结果
ClusterDumper clusterDumper = new ClusterDumper(new Path(output, "clusters-" + maxIter ),new Path(output, "clusteredPoints")); clusterDumper.printClusters(null); }
执行结果
Fuzzy KMeans Clustering In Memory Result Fuzzy Cluster id: 0 center:{"cla":"org.apache.mahout.math.RandomAcceSparseVector", "vector":"{"values":{"table":[0,1,0],
"values":[1.9750483367699223,1.993870669568863,0.0],"state":[1,1,0],
"freeEntries":1,"distinct":2,"lowWaterMark":0,"highWaterMark":1,
"minLoadFactor":0.2,"maxLoadFactor":0.5},"size":2,"lengthSquared":-1.0}"} Fuzzy Cluster id: 1 center:{"cla":"org.apache.mahout.math.RandomAcceSparseVector", "vector":"{"values":{"table":[0,1,0],
"values":[7.924827516566109,7.982356511917616,0.0],"state":[1,1,0], "freeEntries":1,
第15篇：重启经济引擎
重启经济引擎
对信息技术的充分利用并不断创新将成为助力经济引擎重启的关键之一。
来微软工作的这段时间，我时常听到身边的同事和朋友谈论全球经济发展放缓的问题――的确，由华尔街次贷危机引发的金融风暴已蔓延至包括IT产业在内的广泛的经济领域，并造成世界范围内的经济动荡和需求紧缩。在全球一体化的今天，各国经济都面临着十年来最严峻的挑战，中国也受到了相当大的影响――目前，中国不仅面临经济发展“保八”的挑战、如何有效地刺激内需和创造更多的就业机会，更是保障社会安定和繁荣的当务之急。
人们在谈论这场席卷全球的经济危机的同时，更多地开始探讨如何从危机中挖掘机会，进而重启经济引擎。2009年初在瑞士召开的达沃斯年会主题也是紧紧围绕如何重塑危机后的世界经济。要想应对挑战，首先需要看清楚挑战的由来：看似牢固的金融体系、看似可靠的经济发展模式为什么会在一夜间崩塌颓圮?我赞同微软首席执行官史蒂夫-鲍尔默在最近一次演讲中所提出的观点：多年来创新、全球化和借贷推动着美国经济的发展，但在过去几年里，随着次级贷款额的不断累积，“借贷”逐渐成为维持美国经济表面繁荣的一个因素，而高回报让发放贷款的银行及申请贷款的消费者和企业都看不到迫在眉睫的风险。我们来比较一组数据，1929年美国股市崩盘前夜，私人借贷是国民生产总值的160％；而2008年，这一数字则高达300％。只要是泡沫，就早晚会有破裂的一天。而要重启经济，除了要重新树立信心，改善金融体系外，更重要的是使我们回归到依靠创新和生产力的提升来驱动经济发展的正确道路上来。我认为，对信息技术的充分利用并不断创新将成为助力经济引擎重启的关键之一，它可以不断孕育出新的商业模式，并广泛而深入地影响传统产业，提升生产力，拉动经济的发展。
面对当前不利的经济形势，许多企业都在致力于保持“低负债”和“低支出”，希望可以安然渡过寒冬。微软也采取了相应的举措。比如，我们利用业界领先的“统一沟通”技术融合了多种通信方式，让身处异地的微软员工随时随地实现与“面对面”几无区别的顺畅交流和无缝协作。这无疑有助于大幅降低企业的差旅成本。
但仅仅将IT技术视为企业“节衣缩食”的工具，那便有点“大材小用”了。对于那些希望战胜危机，或在经济回暖后迅速恢复竞争力、实现更好更快发展的企业来说，信息技术的价值更多地体现在可以帮助他们加速创新、提升业绩，进而转危为机这就是微软即使在这样的困难时期，也不会减少研发投入，每年投入资金还将达到90亿美元的原因。
此外，人们往往忽略了IT技术的放大作用。事实证明，相比较其他产业，对IT及相关产业的投入可以增加更多的就业机会――有数据表明，在美国，对交通、能源、供水等领域投入10亿美元，能创造18000个岗位；在信息技术领域投入10亿美元，则可创造31000新的工作岗位。在中国，刚刚启动的3G服务“将直接或间接地创造出30万个就业机会”。根据IDC研究报告，2007年微软及其生态系统在全球共创造1470万就业机会，微软中国及其合作伙伴所组成的生态系统中相关IT从业人员共计达161万人，约占中国IT从业人员总数的38％；而2008年，该生态系统在中国对包括基础设施、人员、市场和业务开发等各方面的投资预计超过223亿元人民币。中国政府已经提出将“工业化”和“信息化”两相融合，在我看来，“两化”融合正是通过先进的信息技术赋予传统企业更强大的核心竞争力，提高生产力，推动经济持续发展的一项重要举措。
一言以蔽之，我认为，无论是政府还是企业都应该更充分地利用信息技术，释放其无穷的潜能，进而助力经济走出低谷，迈向未来。
第16篇：浏览器引擎介绍
一些内容来自于我能找到的资料和我自己的理解，不保证正确，但是大致应该是没错的。
一、排版引擎
首先厘清一下浏览器内核是什么东西。
英文叫做：Rendering Engine，中文翻译很多，排版引擎、解释引擎、渲染引擎，现在流行称为浏览器内核，至于为什么流行这么称呼，请自行领悟。
Rendering Engine，顾名思义，就是用来渲染网页内容的，将网页的内容和排版代码转换为可视的页面。因为是排版，所以肯定会排版错位等问题。为什么会排版错位呢？有的是由于网站本身编写不规范，有的是由于浏览器本身的渲染不标准。
现在有几个主流的排版引擎，因为这些排版引擎都有其代表的浏览器，所以常常会把排版引擎的名称和浏览器的名称混用，比如常的说IE内核、Chrome内核。其实这样子是不太合理的，因为一个完整的浏览器不会只有一的排版引擎，还有自己的界面框架和其它的功能支撑，而排版引擎本身也不可能实现浏览器的所有功能。下面罗列一下几款主流的排版引擎和浏览器。
1、Trident（Windows）
IE浏览器所使用的内核，也是很多浏览器所使用的内核，通常被称为IE内核。基于Trident内核的浏览器非常多，这是因为Trident内核提供了丰富的调用接口。老的Trident内核（比如常说的IE6内核）一直是不遵循W3C标准的，但是由于它的市场份额最大，所以后果就是大量的网站只支持老的Trident内核，依据W3C标准写的网页在老的Trident内核下面又出现偏差。目前可供调用的最新版的Trident内核是IE9所用的内核，相较之前的版本对W3C标准的支持增强了很多。
Trident内核的浏览器：
IE
6、IE
7、IE8（Trident 4.0）、IE9（Trident 5.0）、IE10（Trident 6.0）； 世界之窗
1、世界之窗
2、世界之窗3；
360安全浏览器
1、360安全浏览器
2、360安全浏览器
3、360安全浏览器
4、360安全浏览器5；
傲游
1、傲游2；搜狗浏览器1；腾讯TT；阿云浏览器（早期版本）、百度浏览器（早期版本）、瑞星安全浏览器、Slim Browser；
GreenBrowser、爱帆浏览器（12 之前版本）、115浏览器、155浏览器；
闪游浏览器、N氧化碳浏览器、糖果浏览器、彩虹浏览器、瑞影浏览器、勇者无疆浏览器、114浏览器、蚂蚁浏览器、飞腾浏览器、速达浏览器、佐罗浏览器；
2、Gecko（跨平台）
Netscape6启用的内核，现在主要由Mozilla基金会进行维护，是开源的浏览器内核，目前最主流的Gecko内核浏览器是Mozilla Firefox，所以也常常称之为火狐内核。因为Firefox的出现，IE的霸主地位逐步被削弱，Chrome的出现则是加速了这个进程。非Trident内核的兴起正在改变着整个互联网，最直接的就是推动了编码的标准化，也使得微软在竞争压力下不得不改进IE。不过比较可惜的是，虽然是开源的，也开发了这么多年，基于Gecko的浏览器并不多见，除了一些简单的改动（坑爹的X浏览器）或者是重新编译（绫川ayakawa、tete009），深度定制或者增强型外壳的还比较少见。另外就是有一些其它软件借用了Gecko内核，比如音乐管理软件SongBird。
常见的Gecko内核的浏览器
Mozilla Firefox、Mozilla SeaMonkey
Epiphany（早期版本）、Flock（早期版本）、K-Meleon
3、KHTML（Linux）
KDE开发的内核，速度快捷，容错度低。这个内核可能不见得很多人知道，但是后面再看下去你就明白了。
常见的KHTML内核的浏览器：Konqueror
4、WebKit（跨平台）
由KHTML发展而来，也是苹果给开源世界的一大贡献。是目前最火热的浏览器内核，火热倒不是说市场份额，而是应用的面积和势头。因为是脱胎于KHTML，所以也是具有高速的特点，同样遵循W3C标准。
常见的WebKit内核的浏览器：Apple Safari、Symbian系统浏览器
5、Chromium（跨平台）
维基百科里面并没有将Chromium从WebKit分出来，这个区分完全是基于我个人的恶趣味。记得以前看过一个大牛的博文说过，Chromium把WebKit的代码梳理得可读性提高很多，所以以前可能需要一天进行编译的代码，现在只要两个小时就能搞定。这个我自己也没有考究过，但是估计可信。这个也能解释为什么Gecko和WebKit出来了这么久，第三方编译、定制的版本并不多，但是由Chromium衍生出来的浏览器早就满坑满谷了。
常见的Chromium内核的浏览器：Chromium、Google Chrome、SRWare Iron、Comodo Dragon
6、Presto（跨平台）
Opera的内核，准确地说，是Opera 7.0及以后版本的内核，Opera 3.5-6.1版本使用的内核叫做Elektra。不用说，Presto对W3C标准的支持也是很良好的。虽然我很喜欢Opera，但是我对Presto的渲染速度一直有保留态度。之前在OperaChina论坛看见有人说过，Presto优先解析文字，保证可阅读性，媒体资源的渲染放后。
常见的Presto内核的浏览器：Opera
7、其它
http://zh.wikipedia.org/wiki/排版引擎
二、JavaScript引擎
说完了排版引擎，接下来说说JavaScript引擎。顾名思义，JavaScript引擎就是用来渲染JavaScript的。为什么要单独拿出来说呢？因为它涉及到跑分。经常看见很多文章在报道说哪个浏览器更快，其实大部分说的就是JavaScript的渲染速度，而不是页面的载入速度。在网速许可的情况下，其实各个浏览器的页面载入速度差别不大（Opera逊色一些）。那是不是说对比JavaScript的渲染速度其实没有意义？也不是这么说，因为现在JavaScript在页面中的比重会越来越大，越来越多的动态页面开始大量借助JavaScript，比如现在主流的SNS、邮箱、网页游戏，所以JavaScript的渲染速度也是一个很重要的指标。JavaScript的渲染速度越快，动态页面的展示也越快。Opera在JavaScript引擎的跑分上面一直都是很牛逼的，一般来说最新测试版之间PK，Opera基本都会夺冠。
1、Chakra
查克拉，IE9启用的新的JavaScript引擎。
2、SpiderMonkey/TraceMonkey/JaegerMonkey
SpiderMonkey应用在Mozilla Firefox 1.0-3.0，TraceMonkey应用在Mozilla Firefox 3.5-3.6版本，JaegerMonkey应用在Mozilla Firefox 4.0及后续的版本。
3、V8
应用于Chrome、傲游3。
4、Nitro
应用于Safari 4及后续的版本。
5、Linear A/Linear B/Futhark/Carakan
Linear A应用于Opera 4.0-6.1版本，Linear B应用于Opera 7.0～9.2版本，Futhark应用于Opera 9.5-10.2版本，Carakan应用于Opera 10.5及后续的版本。
6、KJS
KHTML对应的JavaScript引擎。
三、几个测试
1、V8引擎
http://v8.googlecode.com/
现在很多“双核”浏览器都用它来跑分测试JavaScript引擎，分数越高越好。
2、Acid3
http://acid3.acidtests.org/
标准支持测试，分数越高越好，满分是100分。
3、HTML5
http://www.daodoc.com/?hl=zh-cn Beta在线安装包：
http://www.daodoc.com/?hl=zh-CN&extra=betachannel Dev在线安装包：
http://www.daodoc.com/?hl=zh-CN&extra=devchannel Canary在线安装包：
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第17篇：职业化引擎核心内容
职业化的内涵
所谓职业化，就是一种工作状态的标准化、规范化和制度化，即要求人们把社会或组织交代下来的岗位职责，专业地完成到最佳，准确扮演好自己的工作角色。
以国际通行的概念分析，职业化的内涵至少包括四个方面：一是以“人事相宜”为追求，优化人们的职业资质；
二是以“胜任愉快”为目标，保持人们的职业体能；
三是以“创造绩效”为主导，开发人们的职业意识；
四是以“适应市场”为基点，修养人们的职业道德。
职业化引擎核心内容
第一部分：职业化心态力——职业人的精神食粮
1.阳光心态——每个人都有选择快乐的权利
◆ 烽火猎聘成功者将挫折、困难归因于个人能力、经验的不完善，强调内在，他们乐意不断地向好的方向改进和发展。
◆ 失败者怪罪于机遇、环境的不公，强调外在的因素造就了他们的人生位置，他们总是抱怨、等待与放弃。
◆ 阳光心态不是得意的心态，而是一种不骄不躁、处乱不惊的平常心态。
2.共赢心态——个人完不成的事业，团队可以完成
◆ 团队协作的收获往往要超过团队各成员单独努力所获的简单累加，超出的部分就是协作的超值回报。
◆ 共赢的本质就是共同创造、共同进步，共赢是团队的内在气质。◆ 共赢强调发挥优势，尊重差异，合作互补。
3.空杯心态——只有把水倒出来，才能装更多的水
◆ 空杯心态就是一种挑战自我的永不满足。
◆ 空杯心态就是对自我的不断扬弃和否定。
◆ 空杯心态就是不断清洗自己的大脑和心灵。
◆ 空杯心态就是不断学习、与时俱进。
4.老板心态——把老板的钱当成自己的钱，把老板的事当成自己的事◆ 如果你是老板，目前这个项目是不是需要再考虑一下，再做投资的决定？
◆ 如果你是老板，面对公司中无谓的浪费会不会采取必要的措施？◆ 如果你是老板，对自己的言行举止是不是应该更加注意，以免造成不良的后果？
5.感恩心态——对别人时怀感激，对周围的一切时怀感激
◆ 感恩是一种追求幸福的过程和生活方式。
◆ 感恩是一种利人利己的责任。
◆ 感恩让我们坦然面对工作中的起伏、挫折和困难。
第二部分：职业化人际力——职业人的事业之基
1.人际关系的黄金法则和白金法则
◆ 黄金法则：你希望别人怎么对待你，你就怎么对待别人。黄金法则已成明日黄花。
◆ 白金法则：别人希望你怎么对待他们，你就怎么对待他们。
2.情感账户——每个人心灵中都有个情感银行账户
◆ 首先了解对方，遵守承诺，有礼貌，主动承担责任，接收别人的回馈。这是存款。
◆ 要求对方首先了解自己，违背承诺，不礼貌，傲慢地推卸责任，拒绝别人的回馈。这是取款。
3.炼就同理心——相互关怀、理解，才能融洽
◆ 表层同理心：站在别人的角度去理解；深层同理心：理解别人的感情成分。
◆ 同理心训练：专心听对方说话，让对方觉得被尊重；正确辩识对方情绪、解读对方说话的含义。
4.人际关系的六种模式
◆ 人输我赢。巧取豪夺，坑蒙拐骗，损人利己。
◆ 人赢我输。迫于压力，委曲求全，损己利人。
◆ 人赢我赢。送人玫瑰，手留余香，利人利己。◆ 人输我输。杀敌一千，自伤八百，两败俱伤。◆ 不输不赢。生意不成情谊在，好聚好散，没有交易。◆ 孤芳自赏。自扫门前雪，独善其身。5.沟通不良的弊病◆ 价值判断；追根究底；好为人师；自以为是。第三部分：职业化执行力——职业人的立身之本1.承诺底线——说到就要做到◆ 在沃尔玛，“我们说的就是我们做的”是每一位员工的信条。◆ “这就是我的责任”：锁定责任，彻底执行。2.走出任务的陷阱——任务是工作的假象◆ 任务是完成差事、例行公事、应付了事。◆ 陷入任务的泥潭让你有苦劳、没功劳。◆ 员工做任务，公司就会在这名员工身上形成负债。3.坚守结果底线——没有了结果，执行将是空谈◆ 结果是执行的起点，也是执行的终点，有了结果，执行才有意义。◆ 结果三要素：客户要的；有价值的；可交换的。
◆ 结果是对行动、任务的最终状态的描述，是可以用来与别人交换的成果。
4.结果价值判断——有价值，才是结果
◆ 外包思想定义结果：一项工作如果外包给其他公司来做，只有满意的结果才会付报酬。
◆ 底线结果思维训练：完成任何一项工作都有底线，破坏了这个底线，就无从谈结果。
5.客户价值——团队的执行信仰
◆ 提供客户价值才能获得客户忠诚。
◆ 客户价值对企业的回报是保证企业不死。
◆ 细节决定生死。用细节感动客户，是企业强大的基础。第四部分：职业化时控力——职业人的第二生命
1，时间对每个人都一样的公平
◆ 时间的特质：绝对稀缺，不能交换，无法节省，无法储存的，无法增加，一去不返。
◆ 运用时间管理规划，进行有效的个人时间管理。如果你愿意，成功就离你很近。
2.，有效个人管理的四个步骤
◆ 确定角色：确定你认为重要的角色。
◆ 选择目标：分别为每个角色确定未来一周要达成的目标。
◆ 安排进度：为这些目标确定完成时间。◆ 逐日调整：每日清晨依据行事历，安排一天做事的顺序。3，时间管理方法演练◆ 生命倒计时法；时间价值分析法；生活节奏法；日程表管理法。◆ 德鲁克时间管理法；柯维时间管理法；艾维·利时间管理法。4，时间管理的四个象限◆ 重要并且紧急：及时而全力以赴。◆ 重要但不紧急：计划并有条不紊地进行，做到未雨绸缪。◆ 紧急但不重要：花一点时间做，请人代办，集中处理。◆ 不重要且不紧急：有空再做或者不做。
5，快乐而又高效地度过每一天
◆ 学会做计划：回顾目标——制定计划——衡量时间——预测意外——排列顺序。
◆ 积极开始、积极结束：好好利用早上的时间，带着好心情投入一天的工作。
◆ 在工作之前做好自我调整：根据工作的重要性和紧迫性把头一天制定的计划及目标再梳理一遍。
◆ 在离开工作岗位之前做好清算：今日事，今日毕；做好第二天的工作计划。
第五部分：职业化团结力——职业人的发展之道
1，人生“三成”
◆ “不成”：依赖别人、受别人控制和影响的人终将一事无成。◆ “小成”：孤军奋战、不善合作的人，只能取得有限的成功。◆ “大成”：善于合作、懂得分享的、利人利己的人能成就轰轰烈烈的大事业。
2，没有完美的个人，只有完美的团队
◆ 优秀的团队并非全是由优秀的个人组成，但优秀的团队一定能塑造出优秀的个人。
◆ 单靠个人无法完成任务，一个没有组织性的团队也不能圆满完成任务，默契配合、相互支持的团队才能成功。
◆ 没有完美的个人，但通过团队协作，完全能够成就完美的事业。3，团队发展的四个阶段
◆ 组合期：对团队规则不熟悉；彼此陌生，互相猜忌；对团队目标和个人目标不了解；花了力气，效果不好；合适的人选、确定目标；运用社交活动、小组讨论。
◆ 摸索期：成员冲突、彼此敌对；信息不通、出现混乱；调整工作内容及角色；开放沟通渠道、共享信息；领导建立威信、沟通会议；确定问题解决办法。
◆ 共识期：执行或者修正既定计划；及时修正建立工作模式；建立团队忠诚。
◆ 发挥期：对队员适当鼓励；保持团队的效率；加强队员沟通；接受挑战性的任务。
4，高效团队的特征
◆ 清晰的共同目标；恰当的领导；相关的技能；有效的组织机构；相互信任的精神；一致的承诺；分享成果；开放的沟通；外部的有效支持。第六部分：职业化创新力——职业人的进化动力
1，创新力缔造核心竞争力
◆ 成功者将创新当作一种习惯；争做第一的企业才会成功。◆ 超越性思维和制导性思维是树立核心竞争力的关键。
2，影响创新力的几大障碍
◆ 功能固着心理：一个人看到一种惯常的事物功用或联系后，就很难看出其他新的功用和联系。
◆ 思维定势效应：固定的思维模式使人们习惯于从固定的角度来观察、思考事物，以固定的方式来接受事物。
◆ 自我选择效应：一旦个人选择了某一人生道路，就存在向这条路走下去的惯性并且不断自我强化。
◆ 从众效应：每个人都有不同程度的从众倾向，总是倾向跟随大多数人的想法或态度，以证明自己并不孤立。
3，学习力造就创新力
◆ 学习力是最可贵的生命力。历史绵延很久的“一次性学习时代”已告终结，学历教育已被终身教育取代。
◆ 学习力是最活跃的创造力。勇于创新，敢为人先，鼓励尝试，宽容失败，这是成功企业所共有的文化元素。
◆ 学习力是最本质的竞争力。学习是一种投资，创新就要投资自己，提高自己的附加价值，培养自己不论处于什么情况下，都能存活的本领。
第18篇：分包工程工作汇报
2012年分包工程工作汇报
各位领导、各位同仁大家好：
首先感谢公司各位领导一年来对我公司的大力支持与帮助，同时也感谢各位同仁对我们的关心。2012年，我公司主要完成了三个配电安装工程，全部工程均能按期保质保量完成，这主要得益于配电工程部领导的有力规划和指导，项目监理的严格要求和敬业精神。我们相互之间，充分体现了长期合作、优势互补、诚信互利关系。
今年在项目管理上，我们做到了：
一是充分做好项目施工前期策划，尤其是技术准备、机具准备和安全劳保用品准备，前期了解情况的工作越详细，后面的惊讶就越少，项目的风险就越小。
二是通过有效计划和施工调度，确保关键工序和其他工序合理调配人力、设备资源，保证了项目进度。
三是施工过程中坚持工序交底清楚，坚持“三检制”，坚持质量标准，严格检查，一切用数据说话，严把工程质量检验评定和施工质量验收关；严防使用不合格材料、违反操作规程、施工机械设备等引起的质量缺陷。
四是狠抓安全管理，始终坚持将安全管理作为日常管理的重点，将确保职工的生命安全作为自己的第一要务。加强安全技术交底，加强安全检查和巡视，及时发现问题，及时整改，杜绝安全隐患。整个施工期间，未发生安全事故。
2013年，我们将继续发扬我们的优势，改正我们的不足，树立项目整体的系统观念，不断提高我们的管理能力、技术水平，培育优秀的专业技术人员，提高专业化施工能力。 积极与建立利益共同体观念，切实履行合同，承担各自义务。积极配合监理工作，严格执行监理指令，使得项目施工顺利进行。
这里，让我代表全体职工再次感谢多年来对我们的关心、爱护和支持，他们甘于吃苦奉献，勇于创新精神，时刻激励和鞭策我们把好工程质量关、进度关和安全观，顺利完成2013年工作目标。
祝大家新年快乐、身体健康、合家欢乐、万事如意！
2012年12月29日
第19篇：四德工程工作汇报
全市“四德工程”建设工作启动后，XX镇党委、政府快速反应，迅速行动，把此项工作作为各项工作的重中之重，紧扣“爱、诚、孝、仁”四大主题，精心组织，狠抓落实，及时将建设精神安排落实到各村和有关单位，在全镇形成了共同推进“四德工程”建设、合力构建文明XX的良好风尚。现将有关情况汇报如下：一
、提高认识，广泛宣传，“四德工程”建设启动迅速为提高对“四德工程”建设的认识，促进工作的开展，我镇专门召开了有关部门和村专题会议，进一步学习有关文件精神、意见和实施方案，强化了思想认识，明确了工作重点，具体详尽安排布置了“四德工程”建设工作任务，并积极参加市委宣传部组织的外出参观学习活动，组织示范村干部和有关部门同志，到经验丰富的兄弟镇街村居实地参观，现场学习他们的经验做法，取得了良好效果。同时，在提高“四德工程”建设认识的基础上，进一步加大了宣传工作力度，精心制做了宣传牌，利用广播、明白纸等形式，大力宣传“四德工程”建设工作的意义目的和作用，在全镇迅速掀起了“四德工程”建设工作开展的热潮。
二、加强领导，健全机制，“四德工程”建设组织有序为切实加强“四德工程”建设工作的领导，镇里成立了镇“四德工程”建设工作领导小组，领导小组下设办公室，明确专人负责，具体做好“四德工程”建设工作的督导检查，按照《关于在全市开展“四德工程”建设示范村居创建活动的通知》要求，对照创建标准，制定了本镇详细的目标任务、创建方案及任务分解，坚持主要领导亲自抓，分管领导和成员单位靠上抓，并把“四德工程”建设工作纳入党委、政府总体工作，定期研究，适时调度，建立督导和奖惩激励机制，及时传达全市“四德工程”建设工作有关文件和会员精神。同时，结合全镇实际，深入开展调查研究，提出“四德工程”建设工作意见，做到每月一总结，推动了创建工作的顺利开展。
三、严格标准，搞好示范，“四德工程”建设长效推进我们本着“以点带面、全面推开”的原则，对全镇40个行政村认真摸底排队，科学分类，确定了党村这个样板师范村，严格按照市要求的创建标准，对该村阵地高标准建设，制定具体建设方案，拿出资金预算，制作了高档壁牌宣传画、上墙版面和公开栏，健全了相关规章制度，完善了各类档案资料，同时镇、办事处、村明确专人靠上抓，党建联络员和村支部书记为直接责任人，分解工作任务，落实工作目标，做到一级抓一级，层层抓落实，切实做到深入扎实，确保了“四德工程”建设规范有序、扎实高效运行。
第20篇：四德工程工作汇报
**镇实施“四德”工程工作汇报
为深入实施“四德”工程，**镇不断强化工作措施，创新活动载体，发挥省劳模、省最美基层干部、省十佳卫生院院长、2012感动淄博年度人物亓庆良这一身边的先进典型引领作用，狠抓社会公德、职业道德、家庭美德、个人品德建设，进一步提升党员干部群众道德素质和社会文明程度，为建设“秀美山川、幸福**”提供
了坚强的精神动力和道德支撑。强化领导，建立健全工作机制。“四德”工程建设涉及方方面面、千家万户，镇党委、政府把深入开展“四德”工程建设作为精神文明建设的一项基础工作和首要任务，摆上重要议事日程，强化领导，健全机制。成立以镇党委书记和镇长任组长、副书记任常务副组长、其他领导班子成员任副组长的“四德”工程领导小组，建立“四德”工程办公室，并明确了两名工作人员。制定印发了《关于深入开展“四德”工程建设的实施方案》，明确责任措施、完成时限，建立健全工作机制。营造氛围，弘扬社会新风尚。充分运用各种手段，广泛宣传，深入教育，在全社会唱响社会主义道德建设主旋律。在各村醒目位置粉刷宣传标语，广泛发放宣传材料，编辑整理亓庆良同志先进事迹材料，大张旗鼓地宣传创建活动的重要意义，引导学习亓庆良同志扎根山区、兴医为民、服务群众、奉献社会的职业操守，在工作中努力做一名好公仆；引导学习亓庆良勤劳善良、勇于担当、精于业务、乐于奉献的个人情操，在生活中努力做一个品德高尚的人。形成人人关心、参与和支持创建活动和“学模范、做模范、促文明”的浓厚社会氛围。创新载体，“四德”工程具体化。创新“四德”工程建设载体，把推进“四德”工程建设工作与学习贯彻党的十八大精神、加强基层党组织建设、精神文明建设、学习型党组织建设、“学五法倡四德促五进”等活动结合起来，通过设置道德讲堂并开展巡讲活动、开展“我与亓庆良同志比差距”活动、集中观看亓庆良同志专题片及观后感征文活动、参观先进单位等系列学习活动，引导广大党员干部勤政务实、爱岗敬业、无私奉献，倡导学习典型，争做典型。现已开展宣讲活动2场，覆盖听众280余人，在全镇党员干部群众中掀起向亓庆良同志学习的热潮。开展主题教育。该镇在村级干部“四德”教育中，探索创新思路，鼓励各村组织“四德”主题文艺宣传活动，宣传“四德”知识、法律法规、科技文化等知识，以“四德”教育促进居民素质不断提高。通过设立善行义举四德榜、开展四德践行日、组织道德评议等活动，力求用道德力量化解民间纠纷，提高农民文明素质和农村文明程度，形成良好的思想道德风尚。狠抓落实，注重实效。把推进“四德”工程建设作为促进日常工作开展的重要手段，狠抓责任落实；加强日常监督，建立评价监督体系。建立道德评议委员会，定期对每名机关干部的道德情况进行评议。把机关干部在“四德”工程建设中的表现作为个人年度考核的重要内容，通过考核强化自我意识，使“四德”教育转化成为机关干部的自觉行动。为宣扬文明新风，该镇在镇、村开设专栏，深入宣传“四德”工程建设的工作动态、典型经验；确定每年4 月份为“全民读书月”，组织开展群众性学习活动；积极开展“ 建学习型机关、做学习型干部” 活动，设立“**大讲堂”，全面转变工作作风，提高工作效能，形成知荣辱、讲正气、做奉献、促和谐的良好风尚，为加快建设秀美山川、幸福**提供强大精神动力和道德支持。
