小鳥的夢想是飛向藍天；魚兒的夢想是暢游大海；駿馬的夢想是在一望無際的大草原上馳騁；春姑娘的夢想是讓綠色永駐人間……那么，我的夢想是什么呢？兒時，我的夢想是擁有世界上所有的東西。隨著歲月的流逝，我的夢想也在發(fā)生著變化。 你一定不會想到，我的夢想是當一名杰出的服裝設計師。看起來，我跟設計服裝沒有一點關(guān)系：畫畫不好，素描連最基本的線條都打不好。但是，我喜愛設計服裝，就像魚兒喜愛大海，小鳥喜愛藍天一樣。 第一次接觸服裝設計是在學素描時的一位姐姐，她就是服裝設計師，她喜歡穿著自己設計的服裝來畫畫。從那時，我就希望能做一位服裝設計師。在慢慢實現(xiàn)夢想的過程中，我也意識到，無論做什么，絕非想象中的那樣簡單。實現(xiàn)這個夢想，需要具備葡萄酒師的情懷和匠心獨運的想象。多么渴望有一天，我?guī)е倚膼鄣漠嫲宓竭h方旅行，用不同的方式畫下這開心的時刻。為這一天，我也在時刻準備著，讓老師多教我一些素描的竅門與知識，看有關(guān)服裝設計或搭配的節(jié)目與書籍，并通過經(jīng)常的畫畫來實踐與檢驗。 一個人擁有夢想，就是擁有無價之寶。每當聽到《隱形的翅膀》這首歌，我便會在腦海里思索，若真的像歌名所說，人有一雙看不見的翅膀的話，我想這翅膀就是夢想吧！ 有夢想的人生是美麗的，讓我們都擁有一雙夢想的翅膀，在天空中自由地翱翔！
問：多彩貴州和多彩貴州酒區(qū)別？
答：多彩貴州和多彩貴州酒區(qū)別如下：
多彩貴州主題是貴州，屬于省；而多彩貴州酒主題是酒，也是集團公司的名稱；
貴州，簡稱“黔”或“貴”，是中華人民共和國省級行政區(qū)。省會貴陽，地處中國西南內(nèi)陸地區(qū)腹地。是中國西南地區(qū)交通樞紐，長江經(jīng)濟帶重要組成部分。全國首個國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)，世界知名山地旅游目的地和山地旅游大省，國家生態(tài)文明試驗區(qū)，內(nèi)陸開放型經(jīng)濟試驗區(qū)。界于北緯24°37′～29°13′，東經(jīng)103°36′～109°35′，北接四川和重慶，東毗湖南、南鄰廣西、西連云南。
多彩貴州酒（集團）有限公司于2019年08月26日成立。法定代表人吳金容，公司經(jīng)營范圍包括：法律、法規(guī)、國務院決定規(guī)定禁止的不得經(jīng)營；法律、法規(guī)、國務院決定規(guī)定應當許可（審批）的，經(jīng)審批機關(guān)批準后憑許可（審批）文件經(jīng)營;法律、法規(guī)、國務院決定規(guī)定無需許可（審批）的，市場主體自主選擇經(jīng)營等。
日本艾迪科聚氨酯類增稠流平劑UH-420 乳膠漆水性涂料增稠流平劑
簡 介： ADEKA NOL UH-420是一種用于合成樹脂乳液中具有獨特性能的非離子聚氨酯類增稠流平劑，可以用于乳膠漆及其它水性涂料。 ADEKA NOL UH-420擁有獨特的流變曲線，與纖維素類增稠劑不同，它能提供杰出的近似牛頓流體的流平性能和較好的粘度特性。因此，ADEKA NOL UH-420得到了廣泛的應用。 典型特性：
| 外觀 | 稍濁的粘稠液體 |
| 活性成份 | 30%水溶液 |
| 粘度 | 15,000-25,000cp |
| pH | 6.0—8.0 |
| 類型 | 非離子聚氨酯型 |
特 征： ADEKA NOL UH-420在增稠的同時，涂料的流平性能得到很大改善，能賦予涂料高、中、低不同剪切狀態(tài)下的所需增稠流平效果。賦予乳膠漆優(yōu)異的流平性和良好的抗飛濺性。 ADEKA NOL UH-420可以與傳統(tǒng)的增稠劑配合使用。例如，羥乙基纖維素，改善其高剪低粘度的缺點。 ADEKA NOL UH-420不會影響產(chǎn)品的耐水性能。 ADEKA NOL UH-420對涂料的PH值變化不敏感，適應性強。 注意事項： ADEKA NOL UH-420是乳膠漆及粘合劑有效的增稠劑。建議添加量為乳液添加量的0.1-1.0%（重量）。為方便使用， ADEKA NOL UH-420可添加2倍的水稀釋。
新義合成 陰離子丙烯酸堿溶脹型增稠劑TT-60 改善中 低剪切黏度
亞士蘭纖維素HHBER250亞夸龍HBR250//MBR250羥乙基纖維素
亞夸龍HBR250/HHBR250/MBR250羥乙基纖維素
產(chǎn)品名稱： 250 HBR250 HBR是美國亞跨龍公司生產(chǎn)的防酶型中高粘度的羥乙基纖維素，在乳膠漆中作增稠劑，穩(wěn)定劑及懸浮劑。特點及用途：l 防酶型非離子水性增稠劑，可在較寬的pH值范圍（pH=2-12）使用。l 易分散，可以干粉形式在顏料研磨時直接加入或以漿狀加入。l 極好的施工性，具有省力，不易滴落及流掛，抗飛濺性好等優(yōu)點。l 與乳膠漆中采用的各種表面活性劑及防腐劑相容性好。l 儲存的粘度穩(wěn)定性好，能防止一般的羥乙基纖維素因酶的分解作用而使乳膠漆儲存過程中粘度下降。 Natrosol 250羥乙基纖維素是一種顆粒狀粉末，溶于水后呈現(xiàn)澄清的溶液，并具有假塑性的流動性。在中性PH及常溫下，Natrosol R-型產(chǎn)品可作不結(jié)塊的分散，從而提供良好的溶解條件，它的水溶液不受高濃度的可溶于水的無機鹽份所影響，黏度亦不為溫和的酸和堿所左右。基于Natrosol的非離子本質(zhì)，它跟很多物質(zhì)可以共容，當中包括聚合物乳液，天然的合成的膠類、乳化劑和消泡劑等。Natrosol 250為一種高效能的非離子型增稠劑，水份保存劑，可用在所有水性涂料、粘合劑及其他以水為介質(zhì)的工業(yè)產(chǎn)品上，標準的Natrosol 250可提供良好的流動性能。Natrosol B更提供在易引起微生物破壞環(huán)境下的額外穩(wěn)定性。性質(zhì)和應用當采用在多種乙烯基聚合物的乳化聚合或懸浮聚合反應中時，Natrosol可作良好的保護膠體。其獨特的性能組合使它可用于顏料分散和瓷磚粘合劑之內(nèi)。牙膏生產(chǎn)過程中，用的是低水份含量溶劑。羥乙基纖維素的良好溶解度和共容性，提供了產(chǎn)品的穩(wěn)定性，由于良好的分散性能和結(jié)合習慣能，它也被廣泛地采用于化妝品和藥品內(nèi)。
1.羅門哈斯、DOW叔辛胺、索爾維有機胺DMEA\CHAPA\DMAPAPA\N4\DMAPA
2.瀘州北方、亞士蘭乙基纖維素N4/N7/N50/N100、石藥集團VC/VC鈉
3.巴斯夫建筑行業(yè)、地毯、鋰電池用丁苯乳液SBR，瓦克 706、氰特MA 80、艾迪科ER10，索爾維 DS4 AP（十二烷基苯磺酸鈉）、COPS-1、空氣化學420
4.興發(fā)集團二甲基硅油乙烯基硅油KM100\KM350\KM500\KM1000等
5.大阪燃氣活性炭白鷺A、白鷺Z、白鷺ANOX-2、顆粒活性炭（VOCs吸附、有害氣體吸附）、特制白鷺、光刻膠樹脂（芴系丙烯酸酯）EG-280/PG100/、 電子級環(huán)氧樹脂（芴系環(huán)氧樹脂epoxy）EA0200/EA0300/Bis A epoxy
6.水澤化學活性白土V2/300#/136#、防黏連劑開口劑JC50、消光粉P526/P801、熱敏紙用二氧化硅P527、
7.羅地亞瓜爾膠JAGUAR EXCEL，伊士曼bopp增韌母粒R1140
8.造紙濕強劑、干強劑、表面施膠劑、熒光增白劑、各類功能生物酶（打漿酶、濾水酶、膠黏物控制酶、表膠淀粉酶）
長安奔奔E-Star國民版多彩限量版和多彩版比，第一:它比多彩版就多了個快充，第二:車頂顏色變了。
在外觀方面，長安奔奔E-Star國民版多彩限量款采用了和普通版相同的設計，前臉為電動車中常見的封閉式進氣格柵，兩側(cè)為大大的前大燈，整體造型看上去非常的小巧可愛。
答：第一個區(qū)別是采和彩的區(qū)別。多姿多采的采是風采，風韻，樣子的意思，是指精神風貌。多姿多彩的彩是色彩，顏色的意思，是指色彩豐富，繽紛燦爛。
第二個區(qū)別是多姿多采通常用于形容人，形容人的風貌精神很豐富和飽滿。多姿多彩通常形容植物。
絢麗多彩是成語，意思是指各種各樣的色彩燦爛美麗，形容色彩華麗；也指絢爛無比，形容多姿多彩或非常精彩。
出自魏巍《東方》六部一章：“會上反映出的英雄事跡，真如百花爭妍，千紅萬紫，比漫天遍野的繁花還要絢麗多彩。”
絢麗：其意是指耀眼而華麗。
多彩：很多種顏色。
絢爛多彩是組合詞，由詞語絢爛和多彩組合而成。意思是光彩耀眼，色彩繽紛。
絢爛，漢語詞語，意思是光彩耀眼。出自《鶴林玉露》卷十三：“巧女之刺繡，雖精妙絢爛，纔可人目，初無補於實用，后世之文似之。”
絢麗多彩和絢爛多彩意思相近，絢爛一般單用，很少同多彩組合用，因為意思相近的有成語絢麗多彩，就不需要絢爛多彩組合用，這有點畫蛇添足。
生活，猶如調(diào)色盤里面的種種顏色，多姿多彩，各種各樣。
春天來了，鮮艷的花朵開了，把春天點綴得五彩繽紛、多姿多彩的。
仙人掌不僅品種繁多復雜，而且造型別致，多姿多彩，是百花園中一顆明珠。
玫瑰花多姿多彩，紅的勝火，粉的似霞，白的潔白淡雅。
回憶多姿多彩，不過雖然回憶很美麗，但今天更重要。
暑假生活，多姿多彩。祝大家過一個愉快，充實，有意義的暑假！
夏天是個多姿多彩的世界。在這個季節(jié)，是最充滿快樂的。也許，盡管很枯燥；也許，令人熱得無法忍受；也許，植物們懶洋洋得。但是這才使夏天多姿多彩。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數(shù)據(jù)：
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
檢測數(shù)據(jù)：
sunny，hot，high，weak
結(jié)果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。
數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個類 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";
/*
* 測試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓練模型
makeModel(false);
//測試檢測數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("生成訓練模型失敗！");
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("檢測數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時報錯。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，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;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，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時表示總文檔數(shù)
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從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);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類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("檢測所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數(shù)據(jù)和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺、實時更新、可定制性強等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。
2. 請談談您在WebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(fā)框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術(shù)進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
3. 請描述一下您在以往項目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。
在以往的項目中，我使用WebGIS解決了許多具體問題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項目中，我開發(fā)了一個基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們評估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項目中，我使用WebGIS技術(shù)實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和可視化的分析結(jié)果，幫助政府和公眾做出相應的決策。
4. 請談談您對WebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認為WebGIS在未來會繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據(jù)、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領(lǐng)域的技術(shù)進行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個性化，為用戶提供更好的地理信息服務，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
這塊您需要了解下stm32等單片機的基本編程和簡單的硬件設計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識更好，還有能夠會做操作系統(tǒng)，簡單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對您能夠有用。
