農(nóng)行股歷年分紅與股價(jià)？-招聘街

一、農(nóng)行股歷年分紅與股價(jià)？

農(nóng)行從2010年7月份上市，當(dāng)年給所有股東分紅32 億左右，當(dāng)年第二次分紅每10股派發(fā)0.54元。

2011年分紅每10股派發(fā)1.315元。2012年每10股派發(fā)現(xiàn)金1.565元。2013年每10股派發(fā)1.77元，2014年每10股派發(fā)1.82元，2015年每10股派發(fā)1.668元，2016秒派發(fā)每10后派發(fā)1.7元，2017年每10胡派發(fā)1.783元，2018年每10股派發(fā)1.739元，2019年每10股派發(fā)1.819元。2020年每10股派發(fā)1.851元，2021年每10股派發(fā)2.068元。國有上市銀行股，幾乎每年都有分紅。

二、中國農(nóng)行股票歷年分紅？

農(nóng)行從2010年7月份上市，當(dāng)年給所有股東分紅32 億左右，當(dāng)年第二次分紅每10股派發(fā)0.54元。

三、農(nóng)行陽歷年上班時(shí)間？

農(nóng)業(yè)銀行2022年1月4日正常上班，個(gè)別營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)不休息

四、財(cái)政部歷年國考面試題型？

依據(jù)近年國家公務(wù)員面試考情知：財(cái)政部面試，采取領(lǐng)導(dǎo)面談（(司局級面談)），且自主命題（前三道題統(tǒng)考，后面兩至三道題是專業(yè)題目）。

1）統(tǒng)考中，面試考核要素以綜合分析、計(jì)劃組織協(xié)調(diào)、應(yīng)變能力、人際關(guān)系為主。2）面試題型有：微材料題（微材料后接一或兩個(gè)問題）、漫畫題、材料題、專業(yè)考試。國家公務(wù)員考試，財(cái)政部面試流程按照一般面試流程進(jìn)行，即入場、抽簽、候考、考試、離場。考生可參考國家公務(wù)員面試復(fù)習(xí)資料夯實(shí)面試基礎(chǔ)、掌握答題技巧、提升應(yīng)試能力。

五、歷年農(nóng)行房產(chǎn)商業(yè)貸款

歷年農(nóng)行房產(chǎn)商業(yè)貸款發(fā)展情況分析

近年來，中國農(nóng)業(yè)銀行在房地產(chǎn)和商業(yè)貸款領(lǐng)域的發(fā)展備受關(guān)注。歷年農(nóng)行房產(chǎn)商業(yè)貸款的數(shù)據(jù)顯示了這家銀行在這一領(lǐng)域的強(qiáng)勁表現(xiàn)，我們將對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。

歷年農(nóng)行房產(chǎn)商業(yè)貸款總額走勢

根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，歷年農(nóng)行對房產(chǎn)和商業(yè)領(lǐng)域的貸款總額呈現(xiàn)出穩(wěn)步增長的態(tài)勢。從過去五年的數(shù)據(jù)來看，農(nóng)行的房產(chǎn)和商業(yè)貸款總額每年平均增長率在10%以上。這表明農(nóng)行在擴(kuò)大房產(chǎn)和商業(yè)貸款業(yè)務(wù)方面取得了顯著的進(jìn)展。

歷年農(nóng)行房產(chǎn)商業(yè)貸款利率水平分析

除了貸款總額的增長外，歷年農(nóng)行對房產(chǎn)和商業(yè)領(lǐng)域的貸款利率水平也是市場關(guān)注的焦點(diǎn)。數(shù)據(jù)顯示，農(nóng)行的房產(chǎn)和商業(yè)貸款利率保持著相對穩(wěn)定的態(tài)勢，與市場平均水平基本持平，這為廣大客戶提供了穩(wěn)定可靠的融資支持。

歷年農(nóng)行房產(chǎn)商業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)管控措施
隨著房地產(chǎn)市場波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)增加，農(nóng)行對于房產(chǎn)和商業(yè)貸款的風(fēng)險(xiǎn)管理愈發(fā)重要。在歷年的發(fā)展中，農(nóng)行不斷加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理措施，包括提高審查審批標(biāo)準(zhǔn)、加強(qiáng)貸后管理等方面。這些措施有效地降低了風(fēng)險(xiǎn)暴露，保障了銀行和客戶的利益。

未來展望

基于歷年農(nóng)行房產(chǎn)商業(yè)貸款的豐富經(jīng)驗(yàn)和優(yōu)秀表現(xiàn)，展望未來，我們有理由相信農(nóng)行將繼續(xù)保持在這一領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。隨著中國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長和房地產(chǎn)市場的穩(wěn)定，農(nóng)行將有更多發(fā)展機(jī)遇，并為客戶提供更優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)。

六、農(nóng)業(yè)銀行面試題目會(huì)出現(xiàn)歷年的嗎？

農(nóng)業(yè)銀行的面試題不會(huì)出現(xiàn)歷年的。因?yàn)橐粋€(gè)銀行的面試實(shí)際上就是考察一個(gè)應(yīng)聘人員的主觀能動(dòng)性和對于事情的處理能力。所有的問題都是開放性的。并且銀行隨著時(shí)代的發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟(jì)金融的到來，每年都有很新的東西，不可能出現(xiàn)歷年的面試題。

七、農(nóng)行轉(zhuǎn)農(nóng)行要多久到賬

農(nóng)行轉(zhuǎn)農(nóng)行要多久到賬

隨著科技的進(jìn)步和互聯(lián)網(wǎng)的普及，人們?nèi)粘Ｉ钪械慕鹑诮灰滓仓饾u實(shí)現(xiàn)了線上操作，其中轉(zhuǎn)賬就是一項(xiàng)非常常見的金融操作。然而，不同銀行之間的轉(zhuǎn)賬速度卻有所不同。今天我們來探討一下農(nóng)業(yè)銀行轉(zhuǎn)農(nóng)業(yè)銀行的轉(zhuǎn)賬到賬時(shí)間以及一些注意事項(xiàng)。

農(nóng)業(yè)銀行，作為我國重要的商業(yè)銀行之一，服務(wù)了廣大農(nóng)民和城市居民多年。很多人經(jīng)常會(huì)有跨行轉(zhuǎn)賬的需求，而對于農(nóng)行轉(zhuǎn)農(nóng)行的到賬時(shí)間，很多人都頗有些疑惑。

首先，我們需要明確一點(diǎn)，農(nóng)行轉(zhuǎn)農(nóng)行的到賬時(shí)間受到多種因素的影響，包括但不限于以下幾個(gè)方面：

1. 轉(zhuǎn)賬方式

農(nóng)行提供了多種轉(zhuǎn)賬方式，包括柜面轉(zhuǎn)賬、網(wǎng)銀轉(zhuǎn)賬、手機(jī)銀行轉(zhuǎn)賬等。不同的轉(zhuǎn)賬方式對到賬時(shí)間有一定的影響。一般來說，通過柜面轉(zhuǎn)賬的到賬時(shí)間較長，可能需要1-2個(gè)工作日；而通過網(wǎng)銀轉(zhuǎn)賬或手機(jī)銀行轉(zhuǎn)賬，則更加便捷，一般情況下當(dāng)天即可到賬。

2. 轉(zhuǎn)賬金額

轉(zhuǎn)賬金額也是影響到賬時(shí)間的重要因素之一。較小的金額往往能夠更快地到賬，而較大的金額可能需要更長的時(shí)間進(jìn)行核實(shí)和處理。這是因?yàn)檩^大金額的轉(zhuǎn)賬涉及到風(fēng)險(xiǎn)控制和合規(guī)性審核，需要更多的時(shí)間來確保資金安全。

3. 轉(zhuǎn)賬時(shí)間

農(nóng)行轉(zhuǎn)農(nóng)行的到賬時(shí)間還與轉(zhuǎn)賬時(shí)間有關(guān)。如果您在工作日的工作時(shí)間內(nèi)進(jìn)行轉(zhuǎn)賬，一般來說到賬會(huì)相對較快，可能在同一天或者第二個(gè)工作日就能到賬。但如果您在節(jié)假日或非工作時(shí)間進(jìn)行轉(zhuǎn)賬，那可能需要更長的時(shí)間來完成處理。

需要注意的是，以上所提到的轉(zhuǎn)賬時(shí)間只是一般情況下的估計(jì)，實(shí)際到賬時(shí)間還可能受到其他因素的影響，如網(wǎng)絡(luò)延遲、節(jié)假日等。如果轉(zhuǎn)賬時(shí)間較長或有其他問題，建議您及時(shí)聯(lián)系農(nóng)行客服查詢。

對于大部分轉(zhuǎn)賬需求來說，農(nóng)行轉(zhuǎn)農(nóng)行的到賬時(shí)間還是相對較短的。農(nóng)業(yè)銀行作為我國的大型銀行之一，擁有完善的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和專業(yè)的處理團(tuán)隊(duì)，能夠提供快速、安全的轉(zhuǎn)賬服務(wù)。

總而言之，農(nóng)業(yè)銀行轉(zhuǎn)農(nóng)業(yè)銀行的到賬時(shí)間是根據(jù)轉(zhuǎn)賬方式、轉(zhuǎn)賬金額和轉(zhuǎn)賬時(shí)間等因素綜合決定的。一般情況下，通過網(wǎng)銀轉(zhuǎn)賬或手機(jī)銀行轉(zhuǎn)賬的到賬時(shí)間較快，可能當(dāng)天就能到賬。但如果通過柜面轉(zhuǎn)賬或金額較大的轉(zhuǎn)賬，則可能需要1-2個(gè)工作日的時(shí)間。

無論是農(nóng)業(yè)銀行轉(zhuǎn)農(nóng)業(yè)銀行還是其他銀行之間的轉(zhuǎn)賬，作為用戶我們都需要提前做好規(guī)劃和安排，選擇合適的轉(zhuǎn)賬方式，并留出足夠的時(shí)間來處理可能出現(xiàn)的延遲。

希望以上對于農(nóng)行轉(zhuǎn)農(nóng)行到賬時(shí)間的解答能夠幫助到您，祝您使用農(nóng)業(yè)銀行的轉(zhuǎn)賬服務(wù)順利愉快！

八、農(nóng)行對農(nóng)行轉(zhuǎn)賬多久到賬

農(nóng)行對農(nóng)行轉(zhuǎn)賬多久到賬

農(nóng)行對農(nóng)行轉(zhuǎn)賬到賬時(shí)間的有關(guān)問題

農(nóng)行作為國內(nèi)最大的商業(yè)銀行之一，在轉(zhuǎn)賬業(yè)務(wù)方面一直備受用戶關(guān)注。尤其是在農(nóng)行對農(nóng)行轉(zhuǎn)賬到賬時(shí)間上，許多用戶關(guān)心的問題就是，轉(zhuǎn)賬多久能夠到賬？在本文中，我們將詳細(xì)解答農(nóng)行對農(nóng)行轉(zhuǎn)賬的到賬時(shí)間問題。

1. 農(nóng)行對農(nóng)行轉(zhuǎn)賬是什么？

農(nóng)行對農(nóng)行轉(zhuǎn)賬是指在中國農(nóng)業(yè)銀行賬戶之間進(jìn)行轉(zhuǎn)賬的操作。這種轉(zhuǎn)賬方式非常方便，因?yàn)檗r(nóng)行用戶可以通過不同的渠道進(jìn)行操作，例如柜面、ATM、手機(jī)銀行和網(wǎng)銀等。無論是個(gè)人用戶還是企業(yè)用戶，都可以選擇這種轉(zhuǎn)賬方式來完成資金的劃轉(zhuǎn)。

2. 農(nóng)行對農(nóng)行轉(zhuǎn)賬的到賬時(shí)間

農(nóng)行對農(nóng)行轉(zhuǎn)賬的到賬時(shí)間主要受到以下幾個(gè)因素的影響：

轉(zhuǎn)賬金額
轉(zhuǎn)賬方式
轉(zhuǎn)賬時(shí)間
系統(tǒng)處理時(shí)間

在一般情況下，小額轉(zhuǎn)賬（例如5000元以下）的到賬時(shí)間通常較快，一般可以在當(dāng)日或者最多1個(gè)工作日內(nèi)到賬。而大額轉(zhuǎn)賬（例如5000元以上）的到賬時(shí)間會(huì)相對較長，可能需要2個(gè)工作日或更久的時(shí)間才能到賬。

此外，不同的轉(zhuǎn)賬方式也會(huì)對到賬時(shí)間產(chǎn)生影響。例如通過柜面辦理的轉(zhuǎn)賬可能相對較慢，而通過手機(jī)銀行或網(wǎng)銀進(jìn)行操作的轉(zhuǎn)賬能夠更快到賬。

還有一個(gè)重要的因素是轉(zhuǎn)賬時(shí)間。如果您在農(nóng)行規(guī)定的轉(zhuǎn)賬時(shí)間內(nèi)進(jìn)行操作，通常能夠保證較快的到賬時(shí)間。但如果您在非工作時(shí)間或者節(jié)假日進(jìn)行轉(zhuǎn)賬，那么到賬時(shí)間可能會(huì)延遲。

最后，農(nóng)行系統(tǒng)的處理時(shí)間也是影響到賬時(shí)間的重要因素之一。因?yàn)殂y行需要對轉(zhuǎn)賬訂單進(jìn)行審核和處理，所以在高峰期可能會(huì)出現(xiàn)一定的延遲。如果您的轉(zhuǎn)賬與其他用戶較多的同時(shí)進(jìn)行，那么到賬時(shí)間可能會(huì)稍有延遲。

3. 如何縮短農(nóng)行對農(nóng)行轉(zhuǎn)賬的到賬時(shí)間

如果您希望盡快收到農(nóng)行對農(nóng)行轉(zhuǎn)賬的款項(xiàng)，我們提供以下幾點(diǎn)建議：

選擇合適的轉(zhuǎn)賬方式：盡量選擇手機(jī)銀行或網(wǎng)銀進(jìn)行轉(zhuǎn)賬，相比于柜面操作，這些方式更加便捷和快速。
避開非工作時(shí)間和節(jié)假日：如果您的轉(zhuǎn)賬可以避開非工作時(shí)間和節(jié)假日進(jìn)行，那么通常能夠獲得更快的到賬時(shí)間。
避免高峰期：在銀行系統(tǒng)繁忙的高峰期進(jìn)行轉(zhuǎn)賬，可能會(huì)導(dǎo)致到賬時(shí)間延遲。如果條件允許，盡量選擇低峰期進(jìn)行轉(zhuǎn)賬操作。
確認(rèn)轉(zhuǎn)賬信息準(zhǔn)確無誤：在進(jìn)行轉(zhuǎn)賬之前，仔細(xì)核對對方賬戶信息，確保輸入準(zhǔn)確無誤。一旦轉(zhuǎn)賬發(fā)生錯(cuò)誤，可能需要更長的時(shí)間來解決問題。

4. 其他注意事項(xiàng)

在進(jìn)行農(nóng)行對農(nóng)行轉(zhuǎn)賬時(shí)，我們還需要注意一些其他事項(xiàng)：

轉(zhuǎn)賬手續(xù)費(fèi)：根據(jù)農(nóng)行的規(guī)定，部分轉(zhuǎn)賬可能會(huì)收取一定的手續(xù)費(fèi)。在進(jìn)行轉(zhuǎn)賬之前，您可以查詢相關(guān)規(guī)定，了解是否需要支付手續(xù)費(fèi)。
限額限制：農(nóng)行對農(nóng)行轉(zhuǎn)賬也存在一定的限額限制。個(gè)人用戶和企業(yè)用戶的限額可能不同，您可以登錄農(nóng)行官方網(wǎng)站或咨詢客服了解具體的限額規(guī)定。
安全保障：為了保障轉(zhuǎn)賬的安全性，農(nóng)行在轉(zhuǎn)賬過程中可能會(huì)采取一些安全措施，例如短信驗(yàn)證、支付密碼等。在操作過程中，請確保您遵守相關(guān)規(guī)定并保護(hù)好個(gè)人信息。

結(jié)論

農(nóng)行對農(nóng)行轉(zhuǎn)賬的到賬時(shí)間與轉(zhuǎn)賬金額、轉(zhuǎn)賬方式、轉(zhuǎn)賬時(shí)間和系統(tǒng)處理時(shí)間等因素相關(guān)。一般情況下，小額轉(zhuǎn)賬到賬時(shí)間較短，大額轉(zhuǎn)賬到賬時(shí)間較長。為了縮短到賬時(shí)間，可以選擇合適的轉(zhuǎn)賬方式，并盡量避開非工作時(shí)間和節(jié)假日。此外，注意避開高峰期和確認(rèn)轉(zhuǎn)賬信息準(zhǔn)確無誤也能夠提高到賬速度。

如果您在使用農(nóng)行對農(nóng)行轉(zhuǎn)賬過程中遇到問題，建議及時(shí)聯(lián)系農(nóng)行客服進(jìn)行咨詢和解決。

九、mahout面試題？

之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實(shí)現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實(shí)現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個(gè)關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。

訓(xùn)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(shí)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(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)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(jìn)行分類。

接下來貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》

1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：

在hdfs主要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)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(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)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(jìn)行分類。

這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個(gè)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(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)

makeTrainVector();

//產(chǎn)生訓(xùn)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(xùn)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(shí)報(bào)錯(cuò)。。。。");

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(shí)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());

}

十、webgis面試題？

1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實(shí)際應(yīng)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(shí)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(yīng)用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺(tái)、實(shí)時(shí)更新、可定制性強(qiáng)等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗(yàn)等挑戰(zhàn)。

2. 請談?wù)勀赪ebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。

我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)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(jìn)行地圖展示和交互設(shè)計(jì)，并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進(jìn)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(shè)計(jì)和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。

3. 請描述一下您在以往項(xiàng)目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。

在以往的項(xiàng)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(xiàng)目中，我開發(fā)了一個(gè)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(xiàng)目中，我使用WebGIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)，提供了準(zhǔn)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(yīng)的決策。

4. 請談?wù)勀鷮ebGIS未來發(fā)展的看法和期望。

我認(rèn)為WebGIS在未來會(huì)繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進(jìn)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(jìn)行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個(gè)性化，為用戶提供更好的地理信息服務(wù)，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。