春季是大自然復(fù)蘇的季節(jié)，萬物復(fù)蘇，春花東華盛開。春天的花朵給人們帶來了希望、溫暖和喜悅。當(dāng)大地被春意填滿時(shí)，春花東華綻放的美麗景象成為了人們追尋的目標(biāo)。
春花東華是一個(gè)在中國文化中被廣泛引用的詞語，它意味著春天的花朵綻放在東方的國度中。東華指的是東方地區(qū)，廣義上代表了中國。這個(gè)詞語常常用來形容開放的場景、繁花盛開的景象，也代表了東方文明的濃厚底蘊(yùn)。
春花東華的美麗不僅僅體現(xiàn)在花朵的盛開，更體現(xiàn)在花的多樣性。春季是花卉品種最豐富的時(shí)候，各種花卉爭相競艷。紅艷艷的玫瑰花、嬌嫩可人的櫻花、清新淡雅的牡丹花……每一種都展示著自己獨(dú)特的風(fēng)采。
春花東華的盛放是大自然的奇跡，也是氣候與環(huán)境的共同作用。春季氣溫適宜，陽光充足，降水充沛，給予了花朵充足的水分和營養(yǎng)。此外，春季也是許多花卉的生長季節(jié)，它們經(jīng)歷了冬眠期，迎來了新一輪的生長。
除了氣候的影響，春花盛放背后還有種植者的努力和熱愛。農(nóng)民們耕耘田地、育苗培育，花藝師們精心設(shè)計(jì)、修剪和保養(yǎng)。他們的辛勤勞作和專業(yè)技藝，使得春花東華美麗綻放。
春花東華不僅僅是花的盛開，更是人們追尋美好的象征。它象征著希望與新生，代表了新一輪的開始與希冀。每一朵初綻的花朵都是自然界對人們的賜予，它們給人們帶來喜悅與快樂。
春花東華也代表著東方文化的獨(dú)特魅力。中國自古以來就被稱為“花的國度”，花朵在中國文化中有著重要的地位。從古代文人墨客的詩詞中，到現(xiàn)代人們對花藝的研究與創(chuàng)作，春花東華一直是藝術(shù)創(chuàng)作的源泉和靈感。
春花東華的美麗景象是人們追尋美好的一個(gè)象征。每年的春季，人們踏春賞花，欣賞大自然的美麗。走進(jìn)花海，置身于繁花叢中，感受春天的氣息，心情也會變得愉悅起來。
除了賞花，人們還可以通過種植春花來親身體驗(yàn)春花東華的美麗。不論是在家中的花壇里栽培，還是在公園中的花圃里育苗，都可以見證春花的生長過程。從播種到綻放，從嫩芽到花瓣綻放，每個(gè)環(huán)節(jié)都是一個(gè)奇跡。
此外，還可以參加花卉展覽和花藝活動，學(xué)習(xí)花卉的養(yǎng)護(hù)知識和花藝設(shè)計(jì)技巧。在專業(yè)花藝師的指導(dǎo)下，創(chuàng)作出屬于自己的花藝作品。通過親手打造美麗的花束或插花作品，將春花東華的美麗延續(xù)和傳遞。
春花東華不僅僅是大自然中的美，也是生活中的美好。無論是送給親人的鮮花，還是點(diǎn)綴生活的花卉裝飾，都能給人們帶來愉悅和幸福的感覺。花朵的香氣和色彩，營造出浪漫的氛圍，使人心情舒暢。
此外，花卉還有很多功效，如放松心情、凈化空氣、促進(jìn)情感交流等。在繁忙的生活中，與花朵相伴，人們可以得到片刻的休憩和愉悅。同時(shí)，花卉的存在也給人們提供了交流和互動的機(jī)會，增進(jìn)了人與人之間的感情。
春花東華是春季的美麗象征，也是追尋美好的象征。它不僅僅是花的綻放，更是希望、溫暖和喜悅。春花東華代表著東方文化的獨(dú)特魅力，是藝術(shù)創(chuàng)作的靈感來源。無論是賞花、種植花卉還是參與花藝活動，都能讓人們親身感受到春花東華的美麗。
在生活中，春花東華將帶來幸福和愉悅。鮮花、花卉裝飾給人們帶來浪漫的氛圍；花卉養(yǎng)護(hù)和花藝創(chuàng)作給人們帶來放松和創(chuàng)造的樂趣。春花東華不僅僅是美的象征，更是一種生活態(tài)度和內(nèi)心的美好追求。
東華造型，作為中國頂尖的時(shí)尚學(xué)府之一，擁有悠久的歷史和卓越的聲譽(yù)。無論是從學(xué)術(shù)實(shí)力還是從學(xué)生培養(yǎng)效果來看，東華造型都憑借其杰出的表現(xiàn)脫穎而出。
東華造型致力于培養(yǎng)一流的時(shí)尚設(shè)計(jì)師、藝術(shù)家和創(chuàng)意人才，為行業(yè)輸送高素質(zhì)專業(yè)人才。學(xué)院擁有一支富有經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)造力的教師團(tuán)隊(duì)，他們對時(shí)尚和設(shè)計(jì)充滿熱情，深諳行業(yè)動態(tài)和最新潮流。
學(xué)院為學(xué)生提供多種專業(yè)教育課程，涵蓋服裝設(shè)計(jì)、時(shí)裝表演、視覺傳達(dá)、工藝與藝術(shù)、時(shí)尚營銷等領(lǐng)域。通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)術(shù)訓(xùn)練和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的積累，學(xué)生能夠全面掌握專業(yè)知識和技能，為未來的職業(yè)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
東華造型以其卓越的學(xué)術(shù)實(shí)力而聞名，擁有一流的研究機(jī)構(gòu)和實(shí)驗(yàn)室，致力于時(shí)尚和設(shè)計(jì)領(lǐng)域的創(chuàng)新研究。學(xué)院與國內(nèi)外一些知名高校和設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)建立了廣泛的合作關(guān)系，推動學(xué)術(shù)交流和合作研究。
教師團(tuán)隊(duì)在時(shí)尚和設(shè)計(jì)領(lǐng)域擁有豐富的研究經(jīng)驗(yàn)和廣泛的學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)，不斷探索前沿的設(shè)計(jì)理念和技術(shù)應(yīng)用。學(xué)院的研究成果經(jīng)常在國內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表，并在各類學(xué)術(shù)會議上展示與交流。
東華造型注重培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新精神和實(shí)踐能力，鼓勵學(xué)生積極參與各類設(shè)計(jì)競賽、展覽和實(shí)習(xí)實(shí)踐。學(xué)院為學(xué)生提供廣闊的發(fā)展平臺，鼓勵他們積極探索、不斷創(chuàng)新，培養(yǎng)他們成為具有國際視野和創(chuàng)造力的時(shí)尚人才。
為了提高學(xué)生的綜合素質(zhì)，學(xué)院組織豐富多彩的校園活動和文化交流，為學(xué)生提供交流和學(xué)習(xí)的機(jī)會。
東華造型積極推動與國際高校和設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)的交流與合作，為學(xué)生提供廣闊的國際視野和交流平臺。學(xué)院與多所國際知名高校建立了合作關(guān)系，為學(xué)生提供參加交換學(xué)習(xí)項(xiàng)目的機(jī)會。
學(xué)院還定期舉辦國際研討會和學(xué)術(shù)講座，邀請國內(nèi)外著名的設(shè)計(jì)師、學(xué)者和行業(yè)精英來校進(jìn)行交流與講座。通過這些國際交流與合作，學(xué)生能夠更廣泛地了解國際時(shí)尚與設(shè)計(jì)潮流，增強(qiáng)與國際接軌的能力和競爭力。
東華造型擁有龐大而活躍的校友網(wǎng)絡(luò)，校友遍布全國各地以及世界各地的時(shí)尚和設(shè)計(jì)行業(yè)。學(xué)院為校友提供多種服務(wù)和支持，為他們的職業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供支持和幫助。
學(xué)院通過各種形式的校友活動和校友資源共享平臺，促進(jìn)校友之間的聯(lián)系和合作。校友們也經(jīng)常回校進(jìn)行講座和經(jīng)驗(yàn)分享，為學(xué)生提供職業(yè)規(guī)劃和就業(yè)指導(dǎo)。
總之，東華造型以其卓越的教育質(zhì)量和卓越的學(xué)術(shù)實(shí)力在國內(nèi)外享有盛譽(yù)。通過綜合實(shí)力的不斷提升和國際交流與合作的推動，東華造型將繼續(xù)為時(shí)尚和設(shè)計(jì)界培養(yǎng)更多優(yōu)秀的人才，為中國時(shí)尚產(chǎn)業(yè)的發(fā)展貢獻(xiàn)力量。
東華駕校一直以來都是許多想要學(xué)車的人心目中的首選，其雄厚的教學(xué)實(shí)力和優(yōu)質(zhì)的服務(wù)贏得了廣大學(xué)員的一致好評。作為一家專業(yè)的駕校，東華駕校一直致力于為學(xué)員提供最優(yōu)質(zhì)的教學(xué)體驗(yàn)，幫助他們快速掌握駕駛技能，順利通過考試。
在選擇學(xué)車的駕校時(shí)，很多人會對東華駕校贊賞有加。首先，東華駕校擁有一支經(jīng)驗(yàn)豐富、專業(yè)的教練團(tuán)隊(duì)，他們耐心細(xì)致的教學(xué)態(tài)度和豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)讓每位學(xué)員都能受益匪淺。其次，東華駕校的教學(xué)設(shè)施完善，配備先進(jìn)的模擬駕駛器材和專業(yè)的教學(xué)場地，為學(xué)員提供了良好的學(xué)習(xí)環(huán)境。
有許多學(xué)員在學(xué)習(xí)完駕駛課程后都紛紛發(fā)表了對東華駕校的高度評價(jià)。他們認(rèn)為，在東華駕校學(xué)車不僅僅是為了通過考試，更重要的是學(xué)到了實(shí)用的駕駛技能，并且在學(xué)習(xí)過程中得到了專業(yè)教練的指導(dǎo)和幫助。這些學(xué)員中有不少人在第一次考試中就成功拿到了駕照，這充分證明了東華駕校的教學(xué)質(zhì)量和效果。
作為一家一直致力于提供優(yōu)質(zhì)駕駛教學(xué)服務(wù)的駕校，東華駕校一直保持著對學(xué)員的高度負(fù)責(zé)態(tài)度，幫助他們在學(xué)車過程中更好地掌握駕駛技能，安全上路。相信通過在東華駕校的學(xué)習(xí)，每位學(xué)員都能在駕駛技能上有所提升，成為一名合格的駕駛員。
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主要創(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??！");
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??！");
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??！");
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());
}
}
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、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。
這塊您需要了解下stm32等單片機(jī)的基本編程和簡單的硬件設(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。
1.負(fù)責(zé)區(qū)域大客戶/行業(yè)客戶管理系統(tǒng)銷售拓展工作，并完成銷售流程；
2.維護(hù)關(guān)鍵客戶關(guān)系，與客戶決策者保持良好的溝通；
3.管理并帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成完成年度銷售任務(wù)。
你好，面試題類型有很多，以下是一些常見的類型：
1. 技術(shù)面試題：考察候選人技術(shù)能力和經(jīng)驗(yàn)。
2. 行為面試題：考察候選人在過去的工作或生活中的行為表現(xiàn)，以預(yù)測其未來的表現(xiàn)。
3. 情境面試題：考察候選人在未知情境下的決策能力和解決問題的能力。
4. 案例面試題：考察候選人解決實(shí)際問題的能力，模擬真實(shí)工作場景。
5. 邏輯推理題：考察候選人的邏輯思維能力和分析能力。
6. 開放性面試題：考察候選人的個(gè)性、價(jià)值觀以及溝通能力。
7. 挑戰(zhàn)性面試題：考察候選人的應(yīng)變能力和創(chuàng)造力，通常是一些非常具有挑戰(zhàn)性的問題。
需要具體分析 因?yàn)閏ocoscreator是一款游戲引擎，面試時(shí)的問題會涉及到不同的方面，如開發(fā)經(jīng)驗(yàn)、游戲設(shè)計(jì)、圖形學(xué)等等，具體要求也會因公司或崗位而異，所以需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行具體分析。 如果是針對開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的問題，可能會考察候選人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能夠獨(dú)立開發(fā)小型游戲等等；如果是針對游戲設(shè)計(jì)的問題，則需要考察候選人對游戲玩法、關(guān)卡設(shè)計(jì)等等方面的理解和能力。因此，需要具體分析才能得出準(zhǔn)確的回答。
以下是一些可能出現(xiàn)在MyCat面試中的問題：
1. 什么是MyCat？MyCat是一個(gè)開源的分布式數(shù)據(jù)庫中間件，它可以將多個(gè)MySQL數(shù)據(jù)庫組合成一個(gè)邏輯上的數(shù)據(jù)庫集群，提供高可用性、高性能、易擴(kuò)展等特性。
2. MyCat的優(yōu)勢是什么？MyCat具有以下優(yōu)勢：支持讀寫分離、支持分庫分表、支持自動切換故障節(jié)點(diǎn)、支持SQL解析和路由、支持?jǐn)?shù)據(jù)分片等。
3. MyCat的架構(gòu)是怎樣的？MyCat的架構(gòu)包括三個(gè)層次：客戶端層、中間件層和數(shù)據(jù)存儲層。客戶端層負(fù)責(zé)接收和處理客戶端請求，中間件層負(fù)責(zé)SQL解析和路由，數(shù)據(jù)存儲層負(fù)責(zé)實(shí)際的數(shù)據(jù)存儲和查詢。
4. MyCat支持哪些數(shù)據(jù)庫？MyCat目前支持MySQL和MariaDB數(shù)據(jù)庫。
5. MyCat如何實(shí)現(xiàn)讀寫分離？MyCat通過將讀請求和寫請求分別路由到不同的MySQL節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)讀寫分離。讀請求可以路由到多個(gè)只讀節(jié)點(diǎn)上，從而提高查詢性能。
6. MyCat如何實(shí)現(xiàn)分庫分表？MyCat通過對SQL進(jìn)行解析和路由，將數(shù)據(jù)按照一定規(guī)則劃分到不同的數(shù)據(jù)庫或表中，從而實(shí)現(xiàn)分庫分表。
7. MyCat如何保證數(shù)據(jù)一致性？MyCat通過在多個(gè)MySQL節(jié)點(diǎn)之間同步數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的一致性。同時(shí)，MyCat還支持自動切換故障節(jié)點(diǎn)，從而保證系統(tǒng)的高可用性。
8. MyCat的部署方式有哪些？MyCat可以部署在單機(jī)上，也可以部署在多臺服務(wù)器上實(shí)現(xiàn)分布式部署。
