區(qū)別主要有以下5個方面：
1、烘焙程度不同
深度烘焙需要烘焙12分鐘左右，直至咖啡豆變深褐色；中度烘焙需要烘焙10分鐘左右，直至咖啡豆變成褐色；輕度烘焙則需要8分鐘左右。
2、咖啡豆重量不同
輕度烘焙出的咖啡豆失水率要低一些，因此重量上輕度烘焙的咖啡最重，其次是中度，而深度烘焙出的咖啡最輕。
咖啡豆在烘烤過程中，一直處于吸熱的狀態(tài)下，里面的水分會有一定程度的流失。
咖啡輕度烘焙和中度烘焙的整體失水率在15%左右，咖啡深度烘焙的整體失水率在20%左右，因此對于同樣的咖啡豆，經(jīng)過輕度烘焙，中度烘焙的咖啡豆要比經(jīng)過深度烘焙的咖啡豆重一些。
3、口感風味不同
有果味和花香的咖啡通常是輕烘焙的，只要豆子經(jīng)過良好的生長、加工和烘焙，就能產生各種各樣的口味、香味、余味等等。然而，如果烘焙沒有滲透到豆子的中心，也可能會出現(xiàn)青草味和草本的味道，對于部分人來說是不太能接受的味道。
輕烘焙因其能給咖啡帶來更具變化、活力、更獨特的風味而深受專業(yè)咖啡行業(yè)的喜愛。它們比其他烘焙方式更能突出咖啡原產地的獨特特征。
經(jīng)過中度烘焙的咖啡，香味、酸度和醇厚度會達到一個平衡，喝起來口感更豐富，也更有層次感，以焦糖和堅果風味為主。
經(jīng)過深度烘焙的咖啡，表面會有一層油光，喝起來口感較苦，醇厚度較高，以烘烤和香料風味為主。
4、適合做法不同
不同烘焙程度的咖啡，風味不一樣，適合的做法也不一樣。
輕度烘焙更適合做手工現(xiàn)磨咖啡。
中度烘焙的咖啡，口感更均衡，適合用來制作單品咖啡，如煮咖啡等。
深度烘焙的咖啡，味道較苦較濃，適合做濃縮咖啡，再在此基礎上用來調制成各種花樣咖啡，如拿鐵、卡布奇諾、摩卡等。
5、顏色不同
輕烘焙咖啡呈淺棕色；中度烘焙的咖啡表面顏色以褐色為主；深度烘培的咖啡表面顏色以深褐色為主。
具體的話，你如果感興趣可以上學校的網(wǎng)站多了解一下，或者有時間最好自己實地考察一下，這樣不但能了解學費的情況，學校的教學環(huán)境，師資力量，教學設備設施，畢業(yè)幫扶都能一并了解一下，這樣心里也有底了。
寵物烘焙和人類烘焙在多個方面存在明顯的區(qū)別。
1.食材選擇：寵物烘焙主要使用專門為寵物設計的食材，如全麥面粉、天然有機食材、蔬菜和肉類等，以確保寵物的健康和安全。而人類烘焙則更注重口感和味道的完美結合，通常使用面粉、糖、奶油、水果等食材制作而成。
2.制作過程：寵物烘焙在制作過程中往往不含添加劑和人工色素，以避免對寵物的健康產生不良影響。而人類烘焙則可能會使用各種添加劑和人工色素來增強口感和美觀度。
3.健康考慮：寵物烘焙注重寵物的健康和營養(yǎng)，因此會盡量避免使用高糖、高脂肪、高鹽等不健康的食材。而人類烘焙則更注重口感和味道的完美結合，可能會使用一些高糖、高脂肪等不健康的食材。
4.適用對象：寵物烘焙主要是為了滿足寵物的營養(yǎng)需求，因此會根據(jù)不同種類、年齡和健康狀況的寵物設計不同的烘焙食品。而人類烘焙則主要是為了滿足人類的口味和需求，因此更注重食品的口感和美觀度。
5.烘焙設備：寵物烘焙通常使用專門的寵物烘焙設備，這些設備通常比人類烘焙設備更簡單、更安全。而人類烘焙則使用各種復雜的烘焙設備來制作不同類型的糕點。
總的來說，寵物烘焙和人類烘焙有很大的區(qū)別，主要在于食材選擇、制作過程、健康考慮、適
學烘焙的話，專業(yè)的市場上流行的東西推薦你去歐米奇，我之前就在那邊學的，現(xiàn)在很多更新的新東西也免費更新給我了，最重要的是適合你。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現(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
結果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構造分類數(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)轉換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產生訓練模型
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("序列化文件轉換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉換成序列化文件
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等前端技術進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術如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。
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技術實現(xiàn)了實時的空氣質量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質量數(shù)據(jù)和可視化的分析結果，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，并與其他領域的技術進行深度融合。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。
1、原理不同
焙烤是利用輻射熱能加工食品。
風焙烤就是烤箱后面有一個風扇，利用風扇吹風和烤箱加熱，通過熱風對食物進行全方位循環(huán)加熱。
2、熱量來源不同
風焙烤：熱量來自風扇周圍的元件，風扇驅動熱氣在爐腔內循環(huán)，可以把食品放在烤箱內不同位置同時焙烤，用這個功能比單焙烤快。
焙烤：熱量來自兩個部分元件，一部分在食物上方，一部分在食物下方（即烤箱層板下方）。
3、焙烤效果不同
風焙烤烤好后色調會不均勻，呈現(xiàn)出不同色調，但是屬于正常現(xiàn)象。而焙烤烤好后色調會相對風焙烤更加均勻。
重度烘培和輕度烘培的區(qū)別就是重度烘培烘培的溫度比較高時間比較久輕度烘培的溫度比較低時間比較短。
中烘焙和深烘焙區(qū)別指的是咖啡豆的烘焙程度，具體差別有以下幾點：
1.在于烘焙程度不同，前者需要烘焙10分鐘左右，直至咖啡豆變成褐色；后者需要烘焙12分鐘左右，直至咖啡豆變深褐色。
2.在于咖啡豆重量不同，中度烘焙出的咖啡豆失水率要低一些，因此重量上比深度烘焙出的咖啡要重一些。
3.在于口感風味不同，中度烘焙出的咖啡喝起來口感較均衡，也更有層次感；深度烘焙出的咖啡，喝起來口感較苦。
4.在于適合做法不同，經(jīng)過中度烘焙的咖啡，適合用來制作單品咖啡；經(jīng)過深度烘焙的咖啡，適合用來制作花樣咖啡。
