謝邀。我先跟你說一個實際的工作例子，再說怎么答題，姑且稱為為一碗水的故事。
某縣xx局的張副局幫扶的貧困戶位于100公里以外的偏遠小鄉(xiāng)村，該貧困戶一戶7人，年邁的爺爺奶奶，戶主五十多歲，三個正在讀書的孩子。張副局每次駕車到該村村委后，再乘坐摩托車到底該貧困戶家中，送點慰問品、聊聊家常、看看政策落實，填寫幫扶手冊。但每次張副局都會自帶一瓶礦泉水入戶，每當老人家熱情的招呼:領(lǐng)導(dǎo)遠道而來，喝碗水吧。張副局總是擺擺手說道:老人家，我不渴或者我這有水，然后過一會拿起礦泉水就喝。看著那只發(fā)黃發(fā)黑的水壺，滿是泥垢的雙手，油膩的碗，作為城里長大的張副局，怎么可能會喝。2019年該戶各項指標達標，但在脫貧的事情上老人家一直不愿配合。年底的一次入戶時，張副局身體不適，又恰好車上的礦泉水用完，剛到貧困戶家里時，老人家一如既往地招呼，張副局推辭后，饑渴難耐，還是端起碗來，喝了一口，山泉水口感還是可以的。當天張副局陸續(xù)喝了三碗水，老人家最后說道:既然領(lǐng)導(dǎo)不嫌棄咱們，那我也聽領(lǐng)導(dǎo)的，你說怎么辦就怎么辦吧。瞬間，張副局恍然大悟，原來，不喝他的一碗水，他就覺得你是嫌棄他們臟，嫌棄他這個與土打交道老實人。人人都渴望被平等對待，就像費洛伊德一樣，平等才能創(chuàng)造更多的可能。當然，他們的環(huán)境也的確差一些。張副局往后每次入戶除了拉家常外就是幫他們一起打掃衛(wèi)生，教會他們各類常見的健康知識。
再回到題目上來，首先作為一名幫扶干部，要與貧困戶建立起平等和諧的幫扶結(jié)對關(guān)系，入戶幫扶過程中，貧困戶拿了椅子讓我坐，證明貧困戶還是比較熱情、比較配合工作的。對于椅子臟，我首先會接過椅子，并向貧困戶表示感謝。順其自然的用手拍拍椅子，然后把椅子靠近貧困戶的地方坐下來，一起拉家常，商量扶貧工作。
其次是貧困戶的椅子臟，說明了他的衛(wèi)生觀念不夠強。這就需要我們加強向他宣傳衛(wèi)生健康知識，抽時間共同打掃衛(wèi)生。
再次就是貧困戶他家中可能存在家具比較緊缺情況，我們就要積極發(fā)揮后盾單位作用，幫他們增加收入，添置家具。
最后就是我們在工作中，要妥善處理好每個工作細節(jié)，一點一滴做起，扎實地做好脫貧攻堅工作，確保奔小康路上一個都不少！
在扶貧電商行業(yè)中，競爭激烈，擁有專業(yè)知識和技能的人才尤為重要。為了篩選出最優(yōu)秀的人才，各家公司在面試過程中往往會提出一些具有挑戰(zhàn)性的問題。本文將介紹一些常見的扶貧電商面試題目，幫助求職者更好地準備面試。
在回答這個問題時，應(yīng)該結(jié)合自己的實際情況和研究經(jīng)驗，談?wù)剬Ψ鲐氹娚痰恼J識，以及如何看待這個行業(yè)的發(fā)展前景?？梢詮男袠I(yè)的背景、特點、挑戰(zhàn)等方面展開回答，突出自己的見解和分析能力。
扶貧電商作為新興的商業(yè)模式，對于推動鄉(xiāng)村振興發(fā)揮著重要作用。在回答這個問題時，可以結(jié)合具體案例和數(shù)據(jù)，分析扶貧電商在帶動農(nóng)村經(jīng)濟增長、促進農(nóng)產(chǎn)品流通、改善農(nóng)民生活等方面的貢獻，并談?wù)剛€人的看法。
在回答這個問題時，可以結(jié)合自己的實際經(jīng)驗，分享在扶貧電商領(lǐng)域的實踐經(jīng)驗和成果?？梢灾v述自己曾經(jīng)參與過的扶貧電商項目，以及在項目中遇到的挑戰(zhàn)和解決方案，展示自己的能力和實踐經(jīng)驗。
優(yōu)秀的團隊合作是扶貧電商成功的關(guān)鍵之一。在回答這個問題時，可以結(jié)合團隊管理理論和自身經(jīng)驗，談?wù)剬F隊合作的理解和看法，以及在團隊合作中應(yīng)該注意的事項，展示自己的團隊合作能力。
扶貧電商面臨著眾多挑戰(zhàn)，如物流配送、品質(zhì)管理、市場營銷等方面。在回答這個問題時，可以結(jié)合自己的了解和思考，提出對于這些挑戰(zhàn)的看法和解決方案，展示自己的分析和解決問題的能力。
未來，扶貧電商行業(yè)將面臨著更多的機遇和挑戰(zhàn)。在回答這個問題時，可以結(jié)合當前的行業(yè)動態(tài)和政策導(dǎo)向，談?wù)剬Ψ鲐氹娚绦袠I(yè)未來發(fā)展的預(yù)測和看法，展示自己對行業(yè)的洞察和把握能力。
作為扶貧電商從業(yè)者，承擔社會責任是必不可少的。在回答這個問題時，可以談?wù)勛约簩Ψ鲐氹娚躺鐣熑蔚睦斫夂涂捶ǎ约霸趯嶋H工作中如何踐行社會責任，展示自己的社會責任感和擔當精神。
總的來說，扶貧電商行業(yè)作為一個新興的領(lǐng)域，需要具備一定的專業(yè)知識和技能才能勝任相關(guān)崗位。希望通過準備好這些扶貧電商面試題目，能夠幫助求職者更好地應(yīng)對面試挑戰(zhàn)，順利進入理想的職業(yè)生涯。
俺這老透明人也有人邀請？
這個問題有點籠統(tǒng)，兩種扶貧方式并無優(yōu)劣或者誰更重要的區(qū)別，需要具體情況具體分析。被扶貧對象是誰？具體到是個體還是村落還是群體？扶貧的目的是什么？要達到什么效果？你有多少時間？你有什么資源？情況都了解清楚，抓住主要矛盾，解決最緊迫的問題。也就是你要分析被扶貧的對象目前最需要什么才能達到你想要達到的目的，那你就在你的能力范圍內(nèi)提供給他什么，皆大歡喜。經(jīng)濟扶貧，時間短見效快，成果顯而易見，知識扶貧則需要一個漫長的過程才能看到成績，扶貧對象需要什么？你想給他什么？有沒有合二為一的方案？看看我國從建國初期的狀況到今天的程度，其實這也是一種扶貧，國家層面針對整個國家的扶貧，結(jié)果是經(jīng)濟文化雙增長。當然說起來簡單，我并沒有實際操作過，我只是扶貧過程的受益者。
我覺得題主提問和提問里的描述應(yīng)該分兩方面來回答
先說精準扶貧，我個人理解是貧困不僅僅是金錢上的扶貧，還有精神上的。
對于貧窮地區(qū)的貧困人群來說，除了經(jīng)濟上的貧困之外，精神上的貧困也是需要相當程度重視，我這里不僅指文化娛樂方面的，還有很多經(jīng)濟規(guī)律方面的常識性知識?，F(xiàn)在中國整體的經(jīng)濟水平已經(jīng)達到世界前列，北上廣深這些超級大都市的發(fā)展階段也已經(jīng)進入后工業(yè)化時代，這種領(lǐng)先不僅僅是物質(zhì)上還有精神上的。特別是整體環(huán)境上的，怎么說呢，我覺得就是貧困地區(qū)和發(fā)達地區(qū)就像兩個有關(guān)聯(lián)但完全沒有相同點生態(tài)系統(tǒng)。
精準扶貧想要讓貧困群眾擺脫貧困，除了必要的物質(zhì)幫助外，必要的非物質(zhì)幫助，讓窮困人群快速低成本的適應(yīng)現(xiàn)代社會也是一個非常重要的關(guān)注點。
怎么說呢，如果把致富比喻成一個網(wǎng)絡(luò)游戲，那么貧困人群就應(yīng)該是一群0級小號，這個時候讓他們有個新手村，提供給他們一群0級小怪，讓他們積累升級，等升級到一定程度再讓他們進低級區(qū)，熟悉環(huán)境后才進入不分級普通游戲區(qū)。
現(xiàn)在的社會環(huán)境就有點類似不分級游戲區(qū)，如果只給物質(zhì)幫助。我覺得就像給一個0級新手一個20級武器，結(jié)局無非那么幾種，要么一進游戲就被別的玩家搶走或騙走。要么過渡依賴這件武器，而扶貧政策一般都是有期限和限制的，一旦失去武器(扶貧政策)，分分鐘打回原形，落差太大讓人產(chǎn)生畏懼，于是越扶貧越窮。還有最后一種，就是失去脫貧動力，變得短視。比如有關(guān)部門送什么羊羔，樹苗。養(yǎng)大了賣掉就能脫貧，可這些需要養(yǎng)殖技術(shù)，需要承擔銷售風險，這對于還沒經(jīng)歷過資本主義社會運行模式的貧困人群來說，他們未必能懂。但感性認識里他們會做出最符合經(jīng)濟效益的行為，拿到羊吃掉，樹苗換酒是最穩(wěn)妥低風險的，至于貧困，他們已經(jīng)很貧困了，再苦也不會更糟糕了。。。。
所以某種程度上說，先富帶動后富是有一定道理的，只有讓人們清楚明白看到可復(fù)制的路線之后，到時候不用趕他們自己就會爆發(fā)“主觀能動性”。當然這其中的動力是來自'脫貧動力還是妒忌心，嗯。。我覺得這樣的效果可能會更長遠點?？纯葱侣剤蟮览锬切捌蜇ご濉薄氨敬濉?，我覺得應(yīng)該足以證明榜樣的力量有多么的恐怖，雖然這些例子有些。。。。。嗯。。。
怎么說呢，就是讓貧困人群及時學(xué)會社會里各種“騙錢”的招數(shù)很有必要，比如什么集資詐騙，傳銷之類的。當然更多的比如經(jīng)營風險常識，貸款利率常識之類的東西他們更需要。
然后再來說說題主提問里的那些事。
我覺得這事兒可以理解為“扶貧”上的精神扶貧，或者叫“熟悉游戲規(guī)則?”。如前面我說的，如果把脫貧致富理解成升級打怪的網(wǎng)游。那么有一本正確路徑的游戲攻略就變得很重要。
而對于相當多貧困人群來說，他們大多數(shù)時候沒經(jīng)歷過如何處理有余錢的時候如何更好的規(guī)劃這種“致富必備常識”。存起來以備不時之需，或做合適投資什么的，他們之前從沒遇到過，而且這些都是有風險的，以他們原有的抗風險能力，排斥任何風險的行為會是更主動的選擇，比如吃掉用掉，先享受是最安全保險的。
當然這種行為大多數(shù)人也多多少少經(jīng)歷過，特別是大學(xué)畢業(yè)剛剛進入社會工作，很多時候不知道怎么的就變月光族了，只有工作一段時間之后才會學(xué)會規(guī)劃自己的經(jīng)濟。但對于貧困群體來說，他們很多時候沒有從錯誤中積累正確姿勢的資格?；蛘哒f在這個網(wǎng)絡(luò)游戲里，貧困人群是免費用戶，死一次就得從頭開始，我們多多少少是VIP，死了還有錢買個原地復(fù)活服務(wù)。。。。
至于說貧困人群的尊嚴問題，我個人思考是人是否有“貧窮的自由”?當然，有一部分說法是人們是沒有貧窮的自由的，或者說貧困不屬于“自由”?對于這里的彎彎繞，我也沒想明白，我讀書少。。。。
不過我的想法是，是否可以借鑒“最低生活保障”的概念來理解。
即低于“最低生活”水平的貧困是不屬于“自由”也不應(yīng)該被允許。
至于這個最低生活水平的具體標準，不同的發(fā)展階段可以有不同的理解。
介于此，我的看法是以現(xiàn)階段發(fā)展水平來說“扶貧”不包括“尊嚴”，政有關(guān)部門還承擔不起這種成本。但“致富”應(yīng)該包括“尊嚴”，有關(guān)部門在尋求'致富的群眾們有必要加入給與后富群眾一定的尊嚴保證。
當然，因為經(jīng)濟水平限制，這種尋求“尊嚴”的方式可選項會比較少。
比如說拿助學(xué)貸款的學(xué)生，拿助學(xué)金買個一千多小米手機，買個百來塊運動服提升生活品質(zhì)我覺得沒什么，可如果買五六千的手機或上千的運動服我覺得就不合適了.但這僅僅是以我的日常生活水平為參考，我都很久沒買運動服了，我不太確定現(xiàn)在還有百來塊運動服沒有。。。。。
所以這又涉及到一個社會主流大眾的公同“容忍線”問題了。比如知乎這里不就年入低于十萬沒辦法活的看法嘛。。很多時候，不同階層對“常識”“容忍線”的看法差異很大的。。
正常應(yīng)該是上面布置下來的任務(wù)，一定得完成的
精準扶貧就是點對點，靠上去真正扶貧，靠的是黨的精準扶貧政策，靠的是廣大住村書記，也靠的是全民族的支持。
貫徹落實習(xí)近平總書記關(guān)于“精準扶貧”的論述，必須科學(xué)把握精準扶貧的三個階段，即精準識別、精準幫扶、精準管理。
精準識別是指扶貧對象的明細化、準確化和分類化。
精準幫扶是指扶貧措施的創(chuàng)新化、差異化和造血化。
精準管理就是指扶貧過程的合理化、有效化和可持續(xù)化。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)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(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)進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構(gòu)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(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進行訓(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(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??！");
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?。?#34;);
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??！");
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?。?#34;);
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(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、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?wù)勀赪ebGIS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(shù)進行地圖展示和交互設(shè)計，并能夠使用后端技術(shù)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(shè)計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
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(shù)實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質(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(shù)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(lǐng)域的技術(shù)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(wù)，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(shè)計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)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。
