保定熱電廠工資-招聘街

一、保定熱電廠工資

保定熱電廠工資問題：解答你的關(guān)注

在尋找一份穩(wěn)定的工作時(shí)，我們常常會(huì)關(guān)心工資待遇問題。尤其是對(duì)于正在考慮加入保定熱電廠的人來說，關(guān)于工資待遇的了解就顯得尤為重要了。

保定熱電廠是保定市的一家大型電力公司，致力于為城市供應(yīng)有力和持續(xù)的電力資源。作為一名員工，了解該公司的工資政策和福利待遇是我們提前考慮的重要因素之一。

工資結(jié)構(gòu)和待遇

保定熱電廠擁有完善的工資體系和福利待遇，旨在吸引和留住優(yōu)秀的人才。根據(jù)公司內(nèi)部規(guī)定，工資由基本工資、績(jī)效獎(jiǎng)金和福利組成。

基本工資：基本工資是員工在保定熱電廠工作期間的固定薪資，通常根據(jù)員工的職位、工作年限、技能等因素確定。基本工資可以隨著員工的工作表現(xiàn)和晉升而逐步增長(zhǎng)。

績(jī)效獎(jiǎng)金：績(jī)效獎(jiǎng)金是根據(jù)員工的績(jī)效評(píng)估結(jié)果而發(fā)放的額外獎(jiǎng)金。保定熱電廠高度重視員工的工作表現(xiàn)，通過績(jī)效獎(jiǎng)金機(jī)制激勵(lì)員工提高工作效率和質(zhì)量。優(yōu)秀的績(jī)效評(píng)估結(jié)果將帶來豐厚的績(jī)效獎(jiǎng)金。

福利待遇：保定熱電廠為員工提供豐富的福利待遇，包括但不限于五險(xiǎn)一金、帶薪年假、職工醫(yī)療保險(xiǎn)等。這些福利待遇旨在保障員工的權(quán)益和安全，提高員工的生活質(zhì)量。

工資級(jí)別和晉升機(jī)制

保定熱電廠實(shí)行崗位工資制度，根據(jù)員工的崗位級(jí)別和職位等級(jí)來確定工資水平。公司設(shè)立了多個(gè)崗位等級(jí)，從一線員工到管理層，不同級(jí)別的崗位有不同的工資水平。

同時(shí)，保定熱電廠鼓勵(lì)員工通過學(xué)習(xí)和提升自己的技能，以獲得更好的晉升機(jī)會(huì)和待遇。公司提供定期的培訓(xùn)和學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，鼓勵(lì)員工參加相關(guān)的技能認(rèn)證考試，通過個(gè)人努力來實(shí)現(xiàn)晉升和工資水平的提高。

薪資發(fā)放和福利保障

保定熱電廠嚴(yán)格按照國(guó)家規(guī)定和公司內(nèi)部制度來發(fā)放工資和福利。工資發(fā)放通常采用銀行轉(zhuǎn)賬的方式，確保工資安全和準(zhǔn)確性。

此外，公司還為員工提供全面的福利保障。包括社會(huì)保險(xiǎn)、住房公積金、職工醫(yī)療保險(xiǎn)等，確保員工在工作期間和退休后都能享受到福利待遇。

總結(jié)

對(duì)于關(guān)心保定熱電廠工資問題的人來說，了解公司的工資結(jié)構(gòu)和待遇是非常重要的。保定熱電廠作為一家大型電力公司，擁有完善的工資體系和福利保障，致力于為員工提供穩(wěn)定和豐厚的報(bào)酬。

公司的工資政策由基本工資、績(jī)效獎(jiǎng)金和福利組成，員工可通過良好的工作表現(xiàn)和晉升機(jī)會(huì)來提高工資水平。同時(shí)，保定熱電廠注重員工的繼續(xù)學(xué)習(xí)和技能提升，提供培訓(xùn)和學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，為員工的個(gè)人發(fā)展提供保障。

作為員工，在享受工資待遇的同時(shí)，還能得到全面的福利保障，包括社會(huì)保險(xiǎn)、住房公積金、職工醫(yī)療保險(xiǎn)等。這些福利待遇為員工的生活提供了保障和安全。

總之，保定熱電廠是一家值得信賴的雇主，為員工提供穩(wěn)定的工資和福利待遇。無論你是已經(jīng)是其中的一員，還是準(zhǔn)備加入的人，你都可以放心選擇并追求個(gè)人職業(yè)發(fā)展。

二、熱電廠脫硫脫硝

<> 熱電廠脫硫脫硝的重要性與技術(shù)進(jìn)展

熱電廠脫硫脫硝的重要性與技術(shù)進(jìn)展

熱電廠是我國(guó)能源領(lǐng)域的主要組成部分，但同時(shí)也是大氣污染的主要來源之一。為了減少熱電廠對(duì)環(huán)境的污染，研究人員發(fā)展出了脫硫脫硝技術(shù)。本文將重點(diǎn)介紹熱電廠脫硫脫硝的重要性以及技術(shù)進(jìn)展。

熱電廠脫硫技術(shù)

熱電廠的主要燃料是煤炭，而煤炭中含有大量的硫。在燃燒過程中，硫會(huì)轉(zhuǎn)化為二氧化硫（SO2），這是一種造成酸雨的主要因素。因此，熱電廠脫硫技術(shù)就顯得尤為重要。

熱電廠脫硫技術(shù)的主要方法是利用吸收劑將煙氣中的二氧化硫吸附并轉(zhuǎn)化為硫酸鹽。常見的脫硫方法包括濕法脫硫和干法脫硫。濕法脫硫是通過噴射吸收劑溶液到煙氣中，使二氧化硫和吸收劑發(fā)生反應(yīng)，生成硫酸鹽并被吸收劑吸附。干法脫硫則是利用固體吸收劑，將煙氣中的二氧化硫轉(zhuǎn)化為硫酸鹽并吸附在吸收劑上。

熱電廠脫硝技術(shù)

燃燒過程中產(chǎn)生的氮氧化物（NOx）也是熱電廠排放的重要污染物之一。NOx會(huì)對(duì)大氣中的臭氧層產(chǎn)生破壞性影響，并加劇酸雨的形成。因此，熱電廠脫硝技術(shù)的研究與推廣也十分迫切。

熱電廠脫硝技術(shù)主要包括選擇性催化還原（SCR）和選擇性非催化還原（SNCR）。SCR是利用催化劑在一定溫度下將煙氣中的NOx與氨氣（NH3）還原為氮?dú)猓∟2）和水（H2O）。SNCR則是在一定的溫度和氨氣濃度下，直接將煙氣中的NOx還原為氮?dú)夂退?/p>

熱電廠脫硫脫硝技術(shù)的進(jìn)展

隨著環(huán)保意識(shí)的增強(qiáng)和法規(guī)要求的提高，熱電廠脫硫脫硝技術(shù)也在不斷進(jìn)步和完善。

脫硫技術(shù)的進(jìn)展

傳統(tǒng)的濕法石膏法脫硫技術(shù)存在著排放物高、脫硫效率低等問題。近年來，研究人員提出了多種新型吸收劑，如氨基酸鹽類、界面活性劑等，這些吸收劑可以提高脫硫效率，減少氧化物的排放。

此外，干法脫硫技術(shù)也得到了廣泛關(guān)注。干法脫硫不需要噴射吸收劑溶液，可以降低廢水排放，同時(shí)具有較高的脫硫效率。目前，研究人員正在開發(fā)更加經(jīng)濟(jì)高效的干法脫硫技術(shù)。

脫硝技術(shù)的進(jìn)展

SCR技術(shù)是當(dāng)前熱電廠脫硝技術(shù)的主流。但是SCR技術(shù)存在著催化劑易中毒、運(yùn)行成本高等問題。為了解決這些問題，研究人員正在研發(fā)新型SCR催化劑，如復(fù)合式催化劑、基于納米材料的催化劑等，以提高脫硝效率和降低運(yùn)行成本。

另外，SNCR技術(shù)也有不斷的改進(jìn)。通過優(yōu)化氨氣噴射和燃燒過程，研究人員成功提高了SNCR技術(shù)的脫硝效率，降低了氨氣的使用量，使得SNCR技術(shù)更加經(jīng)濟(jì)可行。

總結(jié)

熱電廠脫硫脫硝技術(shù)是減少大氣污染、提高環(huán)境質(zhì)量的重要手段。在環(huán)保要求不斷提高的背景下，研究人員正在不斷推進(jìn)熱電廠脫硫脫硝技術(shù)的進(jìn)展。通過引入新型吸收劑和催化劑，優(yōu)化工藝流程，熱電廠脫硫脫硝技術(shù)的效率和經(jīng)濟(jì)性將得到進(jìn)一步提升。

三、余熱電廠和熱電廠區(qū)別？

熱電廠主要是以給用戶供熱為主的電廠，剩余發(fā)電量進(jìn)入電網(wǎng)。發(fā)電基本原理和傳統(tǒng)發(fā)電廠相同，需要消耗能源。

余熱電廠是利用設(shè)備系統(tǒng)剩余的熱量來進(jìn)行發(fā)電的一種發(fā)電形式，這種發(fā)電方式高效利用剩余熱量，更加節(jié)能、更加環(huán)保。基本杜絕排放，但是存在發(fā)電機(jī)發(fā)電量較小的問題。

四、熱電廠原理？

主要工作原理是利用火力發(fā)電廠發(fā)電后的熱水,經(jīng)過再次加熱后供暖。

熱電廠,是指在發(fā)電的同時(shí),還利用汽輪機(jī)的抽汽或排汽為用戶供熱的火電廠,具體來說是水被加熱,轉(zhuǎn)變?yōu)檎羝?推動(dòng)蒸汽輪機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn),帶動(dòng)發(fā)電機(jī)工作,同時(shí)也做一些其他工作(如船舶推進(jìn))。

五、熱電廠的這個(gè)建筑是什么？

看起來應(yīng)該是飛灰儲(chǔ)罐，熱電廠鍋爐燃燒煙氣中的飛灰，經(jīng)過電除塵器或者布袋除塵器收集后，通過倉(cāng)儲(chǔ)式氣力輸送裝置（即壓縮空氣吹）送到這個(gè)大儲(chǔ)罐里，然后通過車載或其他方式運(yùn)出電廠，用來做水泥或其他產(chǎn)品的原材料。

六、如何實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)熱電廠碳排放？

碳監(jiān)測(cè)簡(jiǎn)介

碳監(jiān)測(cè)通過綜合觀測(cè)、結(jié)合數(shù)值模擬、統(tǒng)計(jì)分析等手段,獲取溫室氣體排放強(qiáng)度、環(huán)境中濃度、生態(tài)系統(tǒng)碳匯等碳源匯狀況及其變化趨勢(shì)信息，為應(yīng)對(duì)氣候變化研究和管理提供服務(wù)支撐。主要監(jiān)測(cè)對(duì)象為《京都議定書》和《多哈修正案》中規(guī)定控制的7種人為活動(dòng)排放的溫室氣體,包括二氧化碳(COz)、甲烷(CH4)、氧化亞氮(Nz0)、氫氟化碳(HFCs)、全氟化碳(PFCs)、六氟化硫(SF%)和三氟化氮(NF3)。

重點(diǎn)行業(yè)排放源監(jiān)測(cè)

排放源監(jiān)測(cè)主要指通過手工或自動(dòng)監(jiān)測(cè)手段，對(duì)能源活動(dòng)、工業(yè)過程等典型源排放的溫室氣體排放量進(jìn)行監(jiān)測(cè)的行為。

二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)等溫室氣體排放與大氣污染物排放具有同根、同源、同過程的特點(diǎn),統(tǒng)籌溫室氣體與大氣污染物排放監(jiān)測(cè)，夯實(shí)溫室氣體排放監(jiān)測(cè)基礎(chǔ)，有助于評(píng)估與驗(yàn)證溫室氣體核算方法和排放因子的科學(xué)性，支撐建立符合中國(guó)實(shí)際情況的溫室氣體核算體系;同時(shí)，也可以豐富我國(guó)碳排放交易中排放量的確定方法，推動(dòng)企業(yè)碳排放與污染物排放的協(xié)同監(jiān)測(cè)監(jiān)管。

二氧化碳排放主要源自能源活動(dòng)和工業(yè)過程，其中固定源燃料燃燒占比約85%，其余為建材、冶煉等環(huán)節(jié)貢獻(xiàn)。二氧化碳排放監(jiān)測(cè)主要依托連續(xù)監(jiān)測(cè)技術(shù)，即通過對(duì)排放口二氧化碳濃度和排氣流量開展自動(dòng)監(jiān)測(cè)，實(shí)時(shí)連續(xù)監(jiān)測(cè)二氧化碳的排放量變化情況，該技術(shù)在美國(guó)、歐盟已有成熟應(yīng)用，在我國(guó)處于試點(diǎn)研究階段。

甲烷排放主要來自于能源生產(chǎn)，如石油天然氣、煤炭開采過程中的逃逸排放，占比近90%。石油天然氣開采行業(yè)甲烷逃逸主要來自組件密封點(diǎn)和敞開液面的泄漏，主要依托揮發(fā)性有機(jī)物泄漏檢測(cè)協(xié)同開展監(jiān)測(cè)，估算泄漏排放水平。煤炭開采過程中的甲烷逃逸主要包括在產(chǎn)煤礦井工開采、露天開采過程中的逃逸,廢棄煤礦的逃逸，以及礦后活動(dòng)的逃逸等，其中井工開采方面國(guó)際國(guó)內(nèi)多采用甲烷連續(xù)監(jiān)測(cè)手段開展監(jiān)測(cè)，露天開采、廢棄煤礦和礦后活動(dòng)多基于產(chǎn)品產(chǎn)量進(jìn)行估算。

M-3000C工業(yè)碳排放實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

生態(tài)系統(tǒng)碳匯監(jiān)測(cè)

1、對(duì)土地生態(tài)類型及變化進(jìn)行監(jiān)測(cè);

2、開展生態(tài)地面監(jiān)測(cè)，在生態(tài)系統(tǒng)樣地對(duì)生物量、植物群落物種組成、結(jié)構(gòu)與功能進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

大氣溫室氣體監(jiān)測(cè)

大氣中的溫室氣體濃度升高是造成全球氣候變暖主要原因。從上個(gè)世紀(jì)六十年代前后，國(guó)內(nèi)外開始監(jiān)測(cè)大氣中的溫室氣體濃度，逐步形成了全球-區(qū)域-國(guó)家-城市等不同尺度的監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。目前，世界氣象組織（WMO）組建了全球最大、功能最全的國(guó)際性大氣溫室氣體監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)（GAW )，通過31個(gè)全球大氣本底站、400多個(gè)區(qū)域大氣本底站以及飛機(jī)和輪船上攜帶的二氧化碳探測(cè)儀測(cè)得的數(shù)據(jù)整合而得全球溫室氣體濃度。生態(tài)環(huán)境部依托國(guó)家背景站初步建立了覆蓋我國(guó)大部地區(qū)的溫室氣體本底濃度監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，在福建武夷山、內(nèi)蒙古呼倫貝爾、湖北神農(nóng)架、云南麗江、廣東南嶺、四川海螺溝、青海門源、山東長(zhǎng)島、山西龐泉溝、海南西沙和南沙等11個(gè)站開展了溫室氣體監(jiān)測(cè)。

大氣溫室氣體監(jiān)測(cè)

M-2060大氣溫室氣體碳監(jiān)測(cè) 系統(tǒng)

碳遙感監(jiān)測(cè)

衛(wèi)星、無人機(jī)、走航、地基遙感監(jiān)測(cè)是獲取大氣中溫室氣體濃度及其排放來源的重要技術(shù)手段。

*衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)

以遙感衛(wèi)星為平臺(tái)，在幾百公里甚至更遠(yuǎn)距離外的太空，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)地球大氣的大范圍觀測(cè)。二氧化碳、甲烷等溫室氣體擁有獨(dú)特的光譜特性，就像我們每個(gè)人都有獨(dú)一無二的指紋。利用縣京氣體的指紋光譜，就能從衛(wèi)星的觀測(cè)數(shù)據(jù)里獲取溫室氣體濃度分布。因此，可以用衛(wèi)星來捕捉溫室氣體的含量及變化。

目前，國(guó)際上用于監(jiān)測(cè)溫室氣體的在軌衛(wèi)星，國(guó)外主要有美國(guó)的OCO衛(wèi)星、日本的GOSAT衛(wèi)星、歐洲的Sentinel-5P衛(wèi)星、加拿大的GHGsat衛(wèi)星等，其中GHGsat具有幾十米的高空間分辨率，可以有效監(jiān)測(cè)甲烷等異常排放源。我國(guó)主要有碳衛(wèi)星、高光譜觀測(cè)衛(wèi)星和大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)衛(wèi)星等。

無人機(jī)監(jiān)測(cè)

利用無人機(jī)飛行平臺(tái)搭載高精度溫室氣體監(jiān)測(cè)設(shè)備，可實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)獲取局部或廣闊區(qū)域的溫室氣體三維濃度分布情況。結(jié)合氣象要素監(jiān)測(cè)及碳排放反演模型，可進(jìn)一步開展區(qū)域碳排放量評(píng)估。

走航監(jiān)測(cè)

利用溫室氣體走航監(jiān)測(cè)車搭載高精度、高靈敏度溫室氣體探測(cè)設(shè)備，可實(shí)現(xiàn)城市、工業(yè)園區(qū)、重點(diǎn)企業(yè)的溫室氣體(CO2、CH4、N2O等)在線監(jiān)測(cè)評(píng)估，精準(zhǔn)定位排放源，快速高效服務(wù)溫室氣體控排監(jiān)管。

地基遙感監(jiān)測(cè)

通過在監(jiān)測(cè)區(qū)域邊界處布設(shè)地基高分辨光譜儀監(jiān)測(cè)站點(diǎn)，結(jié)合實(shí)地的地形、地貌及風(fēng)速、風(fēng)向等信息，可監(jiān)測(cè)重點(diǎn)企業(yè)及排放區(qū)域的溫室氣體柱濃度并估算其碳排放量。利用地基遙感高精度溫室氣體柱濃度監(jiān)測(cè)結(jié)果可對(duì)衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品進(jìn)行精度驗(yàn)證。

海洋與濱海濕地碳源匯監(jiān)測(cè)

海洋碳庫(kù)

海洋對(duì)于減緩氣候變化具有舉足輕重的作用。海洋碳庫(kù)約是陸地碳庫(kù)的20倍，且海洋碳儲(chǔ)藏時(shí)間尺度比陸地生態(tài)系統(tǒng)長(zhǎng)的多。全球大洋吸收了工業(yè)革命以來人類排放COz總量的1/3，目前每年從大氣吸收CO2達(dá)20億噸，約占全球COz排放量的1/4。海洋吸收CO2的主要機(jī)制包括“溶解度泵”、“碳酸鹽泵”、“生物泵及“微型生物碳泵”

目前海洋碳監(jiān)測(cè)的手段日益多元化，可通過船基航次調(diào)查、浮標(biāo)原位長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)及遙感衛(wèi)星反演等多種方式共同進(jìn)行、相輔相成。現(xiàn)有監(jiān)測(cè)結(jié)果表明，我國(guó)監(jiān)測(cè)海域總體吸收大氣CO2，全年表現(xiàn)為大氣CO2的弱匯，吸收強(qiáng)度由冬季到春季逐漸減弱，夏季和秋季則轉(zhuǎn)換為向大氣釋放CO2，表層海水溫度、長(zhǎng)江等沖淡水輸入、生物活動(dòng)以及強(qiáng)烈的水體垂直混合作用是影響監(jiān)測(cè)海域大氣CO2源匯格局變動(dòng)的重要

濱海濕地碳庫(kù)

濱海藍(lán)碳廣義上指鹽沼濕地、紅樹林和海草床等海岸帶高等植物以及浮游植物、藻類和貝類生物等，在自身生長(zhǎng)和微生物共同作用下，將大氣中的COz吸收、轉(zhuǎn)化并長(zhǎng)期保存到海岸帶底泥中的這部分碳，以及其中一部分從海岸帶向近海大洋輸出的有機(jī)碳。濱海濕地類型中的紅樹林、鹽沼濕地和海草床是公認(rèn)的三大濱海藍(lán)碳生態(tài)系統(tǒng)。相比于陸地生態(tài)系統(tǒng)的碳匯作用，海洋生態(tài)系統(tǒng)的碳匯具有碳循環(huán)周期長(zhǎng)、固碳效果持久等特點(diǎn)。

渦度相關(guān)觀測(cè)技術(shù)和理論的不斷發(fā)展為探討生態(tài)系統(tǒng)尺度的CO2和CH4交換的時(shí)空變化提供了新途徑，成為長(zhǎng)期測(cè)算生態(tài)系統(tǒng)碳通量最可靠和切實(shí)可行的方法，被認(rèn)為是現(xiàn)今能直接測(cè)定陸地生態(tài)系統(tǒng)與大氣間物質(zhì)與能量交換通量的標(biāo)準(zhǔn)方法。

來源：中國(guó)環(huán)境

七、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；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());

}

八、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、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(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?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。

九、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畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)您能夠有用。