原因是網(wǎng)絡(luò)連接不穩(wěn)定。
②驅(qū)動(dòng)程序出現(xiàn)故障。
③IRQ中斷。
④磁場(chǎng)干擾。
⑤網(wǎng)線質(zhì)量差。
解決方法
①重新拔插一下網(wǎng)卡或換插到其他PCI插槽；清理一下灰塵、用報(bào)紙把“金手指”擦亮。
②升級(jí)或重裝驅(qū)動(dòng)，將驅(qū)動(dòng)更新到5.621．0304．2005版。
學(xué)習(xí)方面，我刻苦努力，虛心好學(xué)，對(duì)于專業(yè)知識(shí)興趣濃厚，善于思考和分析，具備一定的專業(yè)知識(shí)運(yùn)用能力，在大學(xué)期間獲得**等獎(jiǎng)學(xué)金和**等榮譽(yù)。我的英語(yǔ)基礎(chǔ)良好，已獲得了大學(xué)英語(yǔ)**級(jí)證書(shū)。
在方面，本人在大學(xué)里曾先后擔(dān)任***等職務(wù)，工作認(rèn)真負(fù)責(zé)。此外，在擔(dān)任**期間能及時(shí)圓滿地完成***交給的各項(xiàng)任務(wù)，在工作能力得到鍛煉的同時(shí)使自己的黨性修養(yǎng)得到了提高，形成了工作踏實(shí)的作風(fēng)。本人性格開(kāi)朗，善于交往，和老師同學(xué)都形成了良好融洽的人際關(guān)系。具有很好的團(tuán)隊(duì)精神意識(shí)。 在社會(huì)工作經(jīng)歷方面，我以前做過(guò)***，所以對(duì)**有一定的經(jīng)驗(yàn)。此外，我在***工作過(guò)，對(duì)***有一定的心得。我奉行態(tài)度決定一切的原則，我相信只要踏踏實(shí)實(shí)的做好每一個(gè)細(xì)節(jié)，服務(wù)好客戶，通過(guò)自己的不懈努力，一定會(huì)在擁有出色的工作業(yè)績(jī)。
我非常中意并愿意努力去勝任貴單位的編輯職位.以我孜孜不倦的學(xué)習(xí)態(tài)度和踏實(shí)負(fù)責(zé)的作風(fēng)把每一項(xiàng)工作做好。
尊敬的讀者，今天我很榮幸能夠向大家介紹法學(xué)研究編輯部。
法學(xué)研究編輯部是一個(gè)致力于推動(dòng)法學(xué)研究與學(xué)術(shù)交流的機(jī)構(gòu)。我們提供高質(zhì)量的法學(xué)出版物并積極參與學(xué)術(shù)會(huì)議、講座和研討會(huì)等活動(dòng)。編輯部由一支專業(yè)的編輯團(tuán)隊(duì)組成，他們對(duì)法學(xué)領(lǐng)域有著深厚的知識(shí)和豐富的經(jīng)驗(yàn)。
我們的編輯部負(fù)責(zé)收集、評(píng)估和出版來(lái)自全球各地的學(xué)術(shù)論文和法學(xué)研究成果。我們致力于提供最新、權(quán)威且具有創(chuàng)新性的法學(xué)研究，以推動(dòng)法學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展。
具體而言，我們的工作內(nèi)容包括：
我們的編輯部有著以下優(yōu)勢(shì)與特點(diǎn)：
如果您是一位法學(xué)研究者或?qū)W者，并希望向我們投稿或了解更多信息，您可以通過(guò)以下方式與我們聯(lián)系：
我們誠(chéng)摯地歡迎您的來(lái)信，期待與您在法學(xué)研究領(lǐng)域展開(kāi)合作與交流。
最后，感謝您對(duì)法學(xué)研究編輯部的關(guān)注與支持！
科技創(chuàng)業(yè)編輯部是一個(gè)致力于推動(dòng)科技創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)發(fā)展的專業(yè)團(tuán)隊(duì)。我們關(guān)注最新的科技趨勢(shì)和創(chuàng)新成果，分享有關(guān)科技創(chuàng)業(yè)的資訊與經(jīng)驗(yàn)，為創(chuàng)業(yè)者和科技愛(ài)好者提供有價(jià)值的內(nèi)容。
隨著技術(shù)的迅猛發(fā)展和全球科技創(chuàng)新的加速，科技創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域擁有巨大的發(fā)展?jié)摿?。未?lái)，科技創(chuàng)業(yè)將呈現(xiàn)以下趨勢(shì)：
科技創(chuàng)業(yè)的成功與否，往往取決于以下要素的有效整合與運(yùn)用：
科技創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域涌現(xiàn)出許多成功的案例，下面介紹幾個(gè)具有代表性的科技創(chuàng)業(yè)公司：
小米科技是一家知名的中國(guó)科技公司，以智能手機(jī)和智能硬件產(chǎn)品聞名世界。公司創(chuàng)立于2010年，憑借著創(chuàng)新的商業(yè)模式和高性價(jià)比的產(chǎn)品，迅速崛起成為全球領(lǐng)先的智能手機(jī)供應(yīng)商之一。
螞蟻金服是中國(guó)領(lǐng)先的金融科技公司，提供數(shù)字支付、商業(yè)金融、智能投資等服務(wù)。公司成立于2014年，依托于技術(shù)創(chuàng)新和風(fēng)險(xiǎn)控制能力，螞蟻金服快速發(fā)展壯大，成為全球最具價(jià)值的初創(chuàng)企業(yè)之一。
特斯拉是一家全球知名的電動(dòng)汽車制造商和清潔能源公司。公司由企業(yè)家馬斯克創(chuàng)建于2003年，憑借著獨(dú)特的創(chuàng)新技術(shù)和對(duì)環(huán)境可持續(xù)性的關(guān)注，特斯拉成為改變汽車行業(yè)格局的顛覆性力量。
科技創(chuàng)業(yè)編輯部將以客觀、專業(yè)的態(tài)度，為讀者提供優(yōu)質(zhì)的科技創(chuàng)業(yè)相關(guān)內(nèi)容。我們將關(guān)注科技創(chuàng)業(yè)的最新動(dòng)態(tài)和趨勢(shì)，分享創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)和成功案例，深度解讀創(chuàng)新技術(shù)和商業(yè)模式，推動(dòng)科技創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)發(fā)展。
無(wú)論你是一名創(chuàng)業(yè)者，還是一位科技愛(ài)好者，科技創(chuàng)業(yè)編輯部都將是你的值得信賴的伙伴。讓我們一起探索科技創(chuàng)業(yè)的無(wú)限可能，共同追逐創(chuàng)業(yè)夢(mèng)想的腳步。
宇宙探索編輯部一直以來(lái)都是人類探索未知、追求知識(shí)的最終目標(biāo)。自古以來(lái)，人類就對(duì)宇宙充滿好奇，希望能夠揭開(kāi)宇宙的神秘面紗，探尋宇宙的奧秘。
宇宙探索編輯部致力于深入研究宇宙各個(gè)角落的奧秘，探索宇宙背后的規(guī)律和真相。我們的使命是為人類解開(kāi)宇宙之謎，推動(dòng)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，讓更多人能夠了解宇宙的壯麗和浩瀚。
宇宙探索不僅僅是對(duì)未知的好奇，更是對(duì)人類自身的思考和探索。通過(guò)深入探索宇宙，我們可以更深刻地了解人類的起源、命運(yùn)以及未來(lái)。宇宙是我們生存的舞臺(tái)，通過(guò)探索宇宙，我們可以更好地認(rèn)識(shí)自己，認(rèn)識(shí)地球，認(rèn)識(shí)宇宙。
宇宙探索是一個(gè)充滿挑戰(zhàn)的領(lǐng)域，需要超凡的勇氣和智慧。我們需要面對(duì)的不僅僅是未知的宇宙奧秘，還有來(lái)自各種技術(shù)、資源和時(shí)間上的挑戰(zhàn)。然而，正是這些挑戰(zhàn)激勵(lì)著我們不斷前行，不斷突破自我。
未來(lái)，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步和人類對(duì)宇宙的深入探索，我們有望揭開(kāi)更多宇宙的神秘面紗，解開(kāi)更多宇宙的謎團(tuán)。宇宙探索將繼續(xù)推動(dòng)人類的發(fā)展和進(jìn)步，引領(lǐng)我們走向更加光明、更加輝煌的未來(lái)。
宇宙探索，是一場(chǎng)永無(wú)止境的探索之旅，我們不斷追求真理，不斷挑戰(zhàn)未知，不斷超越自我。正是因?yàn)橛辛藢?duì)宇宙的好奇和渴望，我們才能不斷前行，不斷探索，不斷進(jìn)步。
編輯部是一個(gè)負(fù)責(zé)審閱、整理和編輯稿件的部門，其主要工作包括：
1. 接收和審閱稿件：編輯部收到作者提交的稿件后，進(jìn)行初步審閱，檢查稿件是否符合期刊或出版物的要求，如格式、內(nèi)容、字?jǐn)?shù)等。
2. 文字整理和加工：編輯部對(duì)通過(guò)初審的稿件進(jìn)行文字整理和加工，包括修改錯(cuò)別字、病句，優(yōu)化句子結(jié)構(gòu)，提高文章的可讀性。
3. 校對(duì)和審稿：編輯部會(huì)對(duì)整理好的稿件進(jìn)行多次校對(duì)，確保內(nèi)容準(zhǔn)確無(wú)誤。同時(shí)，可能還需要邀請(qǐng)專家對(duì)稿件進(jìn)行審稿，提出修改意見(jiàn)。
4. 稿件排版和出版：編輯部根據(jù)排版要求，對(duì)稿件進(jìn)行版式設(shè)計(jì)和排版，然后發(fā)送至印刷廠進(jìn)行印刷和出版。
5. 組織和策劃學(xué)術(shù)活動(dòng)：編輯部可能還需要參與組織和策劃學(xué)術(shù)活動(dòng)，如研討會(huì)、講座等，以促進(jìn)學(xué)術(shù)交流和提高期刊的影響力。
6. 宣傳和推廣：編輯部需要與作者、讀者、編委等進(jìn)行交流，宣傳期刊或出版物的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，提高其知名度和影響力。
7. 負(fù)責(zé)期刊或出版物的日常管理工作：編輯部還需要負(fù)責(zé)期刊或出版物的日常管理工作，如稿件的統(tǒng)計(jì)、審稿進(jìn)度的跟蹤、與印刷廠的溝通等。
總之，編輯部的工作主要涉及稿件的接收、審閱、整理、加工、排版、出版以及學(xué)術(shù)活動(dòng)的組織和宣傳推廣等方面，旨在確保期刊或出版物質(zhì)量的提高和良好運(yùn)作。
1.根據(jù)黨的路線、方針、政策和期刊性質(zhì)，確定正確的辦刊宗旨、采編方針。
2.提出報(bào)刊發(fā)展目標(biāo)，主持報(bào)刊會(huì)議，制訂年、期選題組稿計(jì)劃。
3.掌握?qǐng)?bào)刊工作流程，保證工作的正常秩序，抓好重點(diǎn)作者、重點(diǎn)選題、重點(diǎn)欄目，提高報(bào)刊質(zhì)量。
4.確定每期報(bào)刊的選題、欄目以及版式的策劃等，策劃編輯“特稿”“專題”等重點(diǎn)欄目，組織實(shí)施編采和出版流程。
5.負(fù)責(zé)簽發(fā)稿件上版，編輯三校后負(fù)責(zé)復(fù)審稿件，并簽署審稿意見(jiàn)，確保刊發(fā)文章的質(zhì)量水平。
6. 修訂、制訂或完善并實(shí)施部門相關(guān)制度：
7.確定報(bào)送社領(lǐng)導(dǎo)或上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)部門審定的稿件。
8.代表編輯部對(duì)外聯(lián)系工作。積極組織參與社會(huì)學(xué)術(shù)活動(dòng)，增強(qiáng)社會(huì)參與能力。
9.對(duì)部門人員提出建議，負(fù)責(zé)其日常業(yè)務(wù)和績(jī)效考核。
家傳編輯部是指代代相傳的編輯部，通常是家族內(nèi)部維護(hù)的編輯和發(fā)布機(jī)構(gòu)家傳編輯部這一概念源于古代封建家族，用于傳承家族的文化和智慧這些編輯部通常由家族中的文化人或?qū)W者主持，他們將家族的歷史、文化、宗教、地理和其他知識(shí)點(diǎn)記錄在書(shū)面或口頭的方式中隨著時(shí)代的變遷，家傳編輯部逐漸向更大的社會(huì)發(fā)展例如，中國(guó)的四大家族和日本的茶道，都可以以家傳編輯部的形式進(jìn)行家傳編輯部的傳承讓人們了解家族的文化和智慧在今天，許多家族將編輯部作為文化傳承的手段和載體，以此保持自己的家族傳統(tǒng)
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(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
接下來(lái)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(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來(lái)；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(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??！");
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?。?#34;);
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??！");
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??！");
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,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(cè)所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
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、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。
