中原區(qū)位置？-招聘街

一、中原區(qū)位置？

中原地區(qū)是現(xiàn)在的河南省。中原地區(qū)是中國(guó)建都朝代最多，建都?xì)v史最長(zhǎng)，古都數(shù)量最多的地區(qū)，夏朝、商朝、西周、東周、玄漢、東漢、曹魏、西晉、北魏、后趙、冉魏、前燕、東魏、北齊、隋朝、唐朝、武周、后梁、后唐、后晉、后漢、后周、遼朝、北宋、南宋、金朝、民國(guó)等先后有20多個(gè)朝代。

二、中原區(qū)小吃？

1. 豐富多樣2. 中原區(qū)作為中國(guó)歷史文化名城之一，擁有悠久的飲食文化傳統(tǒng)，因此中原區(qū)的小吃種類(lèi)繁多，包括豫菜、河南菜、豫菜等多種風(fēng)味，滿(mǎn)足不同口味的需求。3. 此外，中原區(qū)的小吃還有一些特色美食，如河南燴面、豫菜炸醬面、豫菜燴面等，這些小吃不僅口味獨(dú)特，而且制作工藝精細(xì)，吸引了眾多食客前來(lái)品嘗。同時(shí)，中原區(qū)還有許多歷史悠久的老字號(hào)小吃店，這些店鋪傳承了幾代人的手藝，保留了原汁原味的傳統(tǒng)口味，為中原區(qū)的小吃文化增添了獨(dú)特的魅力。無(wú)論是當(dāng)?shù)鼐用襁€是游客，都可以在中原區(qū)品嘗到豐富多樣的小吃，滿(mǎn)足他們對(duì)美食的需求。

三、鄭州中原區(qū)寫(xiě)真

鄭州中原區(qū)寫(xiě)真：探索令人驚嘆的城市之美

鄭州中原區(qū)是中國(guó)河南省的省會(huì)，也是該省的政治、經(jīng)濟(jì)和文化中心。這個(gè)古老的城市擁有悠久的歷史和豐富的文化底蘊(yùn)，而鄭州中原區(qū)的寫(xiě)真則是展現(xiàn)這座城市之美的最佳方式。無(wú)論你對(duì)攝影感興趣還是僅僅對(duì)了解這個(gè)城市有興趣，鄭州中原區(qū)的寫(xiě)真都會(huì)帶給你令人驚嘆的視覺(jué)享受。

1. 文化古跡的魅力

鄭州中原區(qū)作為一個(gè)歷史悠久的城市，擁有許多文化古跡和歷史遺跡。其中最著名的莫過(guò)于位于鄭州的白馬寺。這座寺廟建于東晉時(shí)期，是中國(guó)佛教著名的佛學(xué)院和寺廟之一。寺內(nèi)保存著許多珍貴的佛教文物和古代藝術(shù)品，包括中國(guó)最早的佛像之一。在這里拍攝的照片將展示出悠久的歷史和佛教文化的魅力。

2. 現(xiàn)代建筑的壯麗景觀

除了傳統(tǒng)的文化古跡，鄭州中原區(qū)還具有令人贊嘆的現(xiàn)代建筑景觀。其中最顯眼的是鄭州高鐵站的天幕大廈。這座高鐵站以其獨(dú)特的建筑風(fēng)格和巨大的造型成為鄭州的標(biāo)志之一。站內(nèi)設(shè)有大量的商店和餐廳，吸引了大量的游客和當(dāng)?shù)鼐用瘛Ｅ臄z鄭州高鐵站的寫(xiě)真將展示出這座城市現(xiàn)代化發(fā)展的一面。

3. 人文風(fēng)情的迷人瞬間

鄭州中原區(qū)作為河南省的政治和文化中心，具有豐富的人文風(fēng)情。在城市的街頭巷尾，你可以發(fā)現(xiàn)各種不同的人們和他們的生活方式。從傳統(tǒng)的街頭小販到現(xiàn)代時(shí)尚的年輕人，鄭州中原區(qū)融合了傳統(tǒng)和現(xiàn)代的氛圍。通過(guò)拍攝這些人們的瞬間，你可以捕捉到鄭州中原區(qū)獨(dú)特的人文風(fēng)情。

如何拍攝鄭州中原區(qū)寫(xiě)真

拍攝鄭州中原區(qū)的寫(xiě)真需要一些技巧和準(zhǔn)備。以下是一些建議，可以幫助你在拍攝時(shí)獲得最佳的效果：

1. 尋找獨(dú)特的角度

為了拍攝令人驚嘆的鄭州中原區(qū)寫(xiě)真，你需要超越傳統(tǒng)的拍攝角度。嘗試尋找獨(dú)特的角度和透視，如鳥(niǎo)瞰圖或低角度拍攝。這樣可以為你的照片增添新鮮感和視覺(jué)沖擊力。

2. 捕捉城市的動(dòng)態(tài)

鄭州中原區(qū)是一個(gè)充滿(mǎn)活力和活動(dòng)的城市。試著捕捉這些動(dòng)態(tài)，例如街頭表演、繁忙的市場(chǎng)和人群。這些動(dòng)態(tài)元素能夠?yàn)槟愕恼掌鎏砩鷦?dòng)感，同時(shí)也能反映出城市的文化特色。

3. 利用自然光

自然光是拍攝寫(xiě)真的最佳光源。在鄭州中原區(qū)的拍攝中，嘗試?yán)貌煌淖匀还鈼l件，如日出、日落或陰天。不同的光線將為你的照片帶來(lái)截然不同的效果，增加了照片的藝術(shù)性和吸引力。

4. 添加人物元素

在鄭州中原區(qū)的寫(xiě)真中加入一些人物元素會(huì)使照片更有趣和生動(dòng)。可以拍攝路人、攤販或城市居民，以展現(xiàn)城市的人文風(fēng)情和生活氛圍。同時(shí)，人物元素也可以為照片增添故事性和情感。

結(jié)語(yǔ)

鄭州中原區(qū)是一個(gè)充滿(mǎn)魅力和活力的城市，拍攝鄭州中原區(qū)的寫(xiě)真將帶給你令人驚嘆的視覺(jué)享受。通過(guò)展示城市的文化古跡、現(xiàn)代建筑和人文風(fēng)情，你可以呈現(xiàn)出這座城市多樣性的一面。在拍攝時(shí)，記得尋找獨(dú)特的角度、捕捉城市的動(dòng)態(tài)、利用自然光和添加人物元素。這些技巧將幫助你創(chuàng)作出令人難忘的鄭州中原區(qū)寫(xiě)真作品。

四、中原區(qū)空調(diào)清洗

中原區(qū)空調(diào)清洗是保持空調(diào)良好運(yùn)行和提高室內(nèi)空氣質(zhì)量的重要步驟。空調(diào)系統(tǒng)在使用過(guò)程中會(huì)積累灰塵、細(xì)菌和其他污染物，如果不及時(shí)進(jìn)行清洗，可能會(huì)導(dǎo)致空調(diào)故障，影響空調(diào)的制冷和加熱效果，甚至對(duì)人體健康造成危害。

為什么需要中原區(qū)空調(diào)清洗？

隨著時(shí)間的推移，空調(diào)在運(yùn)行過(guò)程中會(huì)吸收空氣中的灰塵和細(xì)菌，導(dǎo)致空調(diào)內(nèi)部積累大量污垢。這些污垢會(huì)影響空調(diào)的正常運(yùn)行，使其效率下降，耗能增加。同時(shí)，未清洗的空調(diào)容易滋生細(xì)菌、霉菌和螨蟲(chóng)等微生物，給室內(nèi)空氣質(zhì)量帶來(lái)威脅，尤其對(duì)于呼吸道敏感的人群，可能引發(fā)過(guò)敏癥狀和呼吸道疾病。

中原區(qū)空調(diào)清洗的好處

定期清洗中原區(qū)空調(diào)有以下好處：

提高空調(diào)效率：清洗空調(diào)能夠去除內(nèi)部的污垢，恢復(fù)空調(diào)的正常運(yùn)行，提高制冷和加熱效果，使空調(diào)更加節(jié)能高效。
延長(zhǎng)空調(diào)壽命：及時(shí)清洗可以去除空調(diào)內(nèi)部的灰塵和雜質(zhì)，避免空調(diào)故障，延長(zhǎng)空調(diào)的使用壽命。
凈化室內(nèi)空氣：清洗可以去除空調(diào)內(nèi)部的細(xì)菌、霉菌和其他污染物，提高室內(nèi)空氣質(zhì)量，保護(hù)家人的健康。
減少過(guò)敏癥狀：清洗空調(diào)能有效減少室內(nèi)的灰塵、細(xì)菌和螨蟲(chóng)等過(guò)敏源，減少呼吸道過(guò)敏癥狀的發(fā)生。

中原區(qū)空調(diào)清洗的注意事項(xiàng)

在進(jìn)行中原區(qū)空調(diào)清洗時(shí)，需要注意以下事項(xiàng)：

尋求專(zhuān)業(yè)服務(wù)：清洗空調(diào)需要專(zhuān)業(yè)的工具和技術(shù)，建議尋求專(zhuān)業(yè)的中原區(qū)空調(diào)清洗服務(wù)，確保清洗效果和操作安全。
定期清洗：建議每年至少清洗一次空調(diào)，尤其是在使用頻繁的夏季，可根據(jù)實(shí)際情況增加清洗頻率。
清洗全面：清洗包括內(nèi)部和外部的清潔，確保清洗液徹底清除內(nèi)部的污垢，清洗外部可以清除灰塵和細(xì)菌。
注意安全：在清洗空調(diào)前，務(wù)必?cái)嚅_(kāi)電源和拔掉插頭，確保操作時(shí)的安全。

如何選擇中原區(qū)空調(diào)清洗服務(wù)？

選擇合適的中原區(qū)空調(diào)清洗服務(wù)能夠確保清洗效果和操作安全。以下是選擇服務(wù)提供商時(shí)應(yīng)考慮的因素：

資質(zhì)認(rèn)證：選擇具有相關(guān)資質(zhì)認(rèn)證的服務(wù)商，確保其具備專(zhuān)業(yè)的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)。
口碑評(píng)價(jià)：可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)、口碑推薦等方式了解服務(wù)商的口碑和用戶(hù)評(píng)價(jià)。
服務(wù)范圍：了解清洗服務(wù)的具體內(nèi)容和范圍，確保其能夠滿(mǎn)足自己的需求。
價(jià)格合理：對(duì)比不同服務(wù)商的價(jià)格，選擇性?xún)r(jià)比較高的中原區(qū)空調(diào)清洗服務(wù)。

綜上所述，中原區(qū)空調(diào)清洗對(duì)于保持空調(diào)正常運(yùn)行和室內(nèi)空氣質(zhì)量至關(guān)重要。定期清洗空調(diào)能夠提高空調(diào)效率、延長(zhǎng)空調(diào)壽命、凈化室內(nèi)空氣、減少過(guò)敏癥狀。在選擇清洗服務(wù)時(shí)，需要尋求專(zhuān)業(yè)的服務(wù)商，考慮資質(zhì)認(rèn)證、口碑評(píng)價(jià)、服務(wù)范圍和價(jià)格合理性等因素，以確保清洗效果和操作安全。

五、鄭州中原區(qū)駕校

鄭州中原區(qū)駕校：選擇駕校需注意的關(guān)鍵點(diǎn)

在鄭州中原區(qū)學(xué)習(xí)駕駛是許多人心中的一大期待，而選擇一所優(yōu)秀的駕校是關(guān)鍵所在。下面將為大家介紹選擇鄭州中原區(qū)駕校時(shí)需要注意的關(guān)鍵點(diǎn)。

教練資質(zhì)

首先，選擇鄭州中原區(qū)駕校時(shí)需要重點(diǎn)關(guān)注教練的資質(zhì)。優(yōu)秀的駕校往往擁有經(jīng)驗(yàn)豐富、資質(zhì)認(rèn)證齊全的教練團(tuán)隊(duì)，他們能夠針對(duì)學(xué)員的不同需求制定個(gè)性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃，幫助學(xué)員快速掌握駕駛技能。

教學(xué)環(huán)境

其次，教學(xué)環(huán)境也是選擇駕校的重要考量因素。一所良好的駕校應(yīng)當(dāng)擁有先進(jìn)的教學(xué)設(shè)備和舒適的學(xué)習(xí)環(huán)境，這能夠有效提高學(xué)員學(xué)習(xí)的效率和積極性，為他們的駕駛技能提升提供有力支持。

課程設(shè)置

此外，課程設(shè)置也是選擇鄭州中原區(qū)駕校時(shí)需要注意的關(guān)鍵點(diǎn)之一。一所優(yōu)秀的駕校應(yīng)當(dāng)擁有豐富多樣的課程內(nèi)容，涵蓋理論知識(shí)教學(xué)、駕駛技能培訓(xùn)、模擬考試等，幫助學(xué)員全面掌握駕駛所需的各項(xiàng)技能。

學(xué)員口碑

最后，學(xué)員口碑也是衡量一所駕校優(yōu)劣的重要標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)查詢(xún)相關(guān)的評(píng)價(jià)和口碑信息，可以了解該駕校的教學(xué)質(zhì)量、服務(wù)水平等方面的情況，為選擇合適的駕校提供參考依據(jù)。

結(jié)語(yǔ)

綜上所述，選擇鄭州中原區(qū)駕校時(shí)需要關(guān)注教練資質(zhì)、教學(xué)環(huán)境、課程設(shè)置以及學(xué)員口碑等關(guān)鍵點(diǎn)，只有綜合考量這些因素，才能選擇到一所適合自己的優(yōu)秀駕校，為自己的駕駛之路打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

希望以上內(nèi)容能對(duì)大家選擇鄭州中原區(qū)駕校有所幫助，祝愿大家都能在駕駛學(xué)習(xí)的道路上取得優(yōu)異的成績(jī)！

六、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(cè)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(lèi)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)。

基本思想：

1. 構(gòu)造分類(lèi)數(shù)據(jù)。

2. 使用Mahout工具類(lèi)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。

3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類(lèi)器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。

接下來(lái)貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》

1. 構(gòu)造分類(lèi)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(lèi)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(lèi)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。

3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類(lèi)器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。

這三步，代碼我就一次全貼出來(lái)；主要是兩個(gè)類(lèi) 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(cè)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(cè)試檢測(cè)數(shù)據(jù)

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//將測(cè)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(cè)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(cè)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(kāi)始分類(lèi),并提取得分最好的分類(lèi)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(cè)所屬類(lèi)別是："+getCheckResult());

}

七、webgis面試題？

1. 請(qǐng)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(shì)和挑戰(zhàn)。

WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng)，通過(guò)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(xún)、地理分析等多種應(yīng)用場(chǎng)景。WebGIS的優(yōu)勢(shì)包括易于訪問(wèn)、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(hù)體驗(yàn)等挑戰(zhàn)。

2. 請(qǐng)談?wù)勀赪ebGIS開(kāi)發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。

我在WebGIS開(kāi)發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)和技能。我熟悉常用的WebGIS開(kāi)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(kù)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(qǐng)描述一下您在以往項(xiàng)目中使用WebGIS解決的具體問(wèn)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(wèn)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(kāi)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?cè)u(píng)估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測(cè)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(cè)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(qǐng)談?wù)勀鷮?duì)WebGIS未來(lái)發(fā)展的看法和期望。

我認(rèn)為WebGIS在未來(lái)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(lái)的WebGIS能夠更加智能化、個(gè)性化，為用戶(hù)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。

八、freertos面試題？

這塊您需要了解下stm32等單片機(jī)的基本編程和簡(jiǎn)單的硬件設(shè)計(jì)，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識(shí)更好，還有能夠會(huì)做操作系統(tǒng)，簡(jiǎn)單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫(huà)圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)您能夠有用。