想要考取漢辦的證書，你至少是本科學(xué)歷，且外語(yǔ)比較好，就可以有限考慮漢辦證書。但是證書并不等于崗位，證書只是一個(gè)加分項(xiàng)。
根據(jù)我個(gè)人多年從事國(guó)際漢語(yǔ)教師相關(guān)行業(yè)的體驗(yàn)，有以下幾點(diǎn)提醒，僅供您參考：
首先，對(duì)外漢語(yǔ)教師行業(yè)目前最大的問(wèn)題是能不能就業(yè)的問(wèn)題，不是有沒(méi)有證的問(wèn)題。
近年國(guó)內(nèi)各種五花八門的證書培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，造就了數(shù)以萬(wàn)計(jì)的持證漢語(yǔ)教師。但是證書培訓(xùn)機(jī)構(gòu)可以培訓(xùn)考證，卻不能真正解決就業(yè)，所謂“考證后，可以推薦到合作的中文教學(xué)平臺(tái)就業(yè)”，只是把學(xué)員的簡(jiǎn)歷一起打包發(fā)送到一些中文教學(xué)平臺(tái)，而平臺(tái)每月都會(huì)收到數(shù)以千計(jì)的類似簡(jiǎn)歷，這樣推薦就業(yè)的成功率無(wú)異于大海撈針，沒(méi)有真正保障。還有一些機(jī)構(gòu)，堅(jiān)持要學(xué)員考到證后才推薦就業(yè)。實(shí)際上目前就算是國(guó)家漢辦的項(xiàng)目，也只是說(shuō)以后可能要求持有證書，現(xiàn)在也沒(méi)有要求必須持證上崗。證書最多算是加分項(xiàng)，不是必須項(xiàng)。那些一再要求，必須持證才能推薦和上崗的機(jī)構(gòu)，通常是無(wú)法真正推薦就業(yè)的“緩兵之計(jì)”。因?yàn)閺膱?bào)名到考證再到拿到證書，很可能是一兩年以后了，到時(shí)候你再去要求他們推薦就業(yè)，對(duì)方認(rèn)不認(rèn)都是個(gè)問(wèn)題，何況機(jī)構(gòu)也沒(méi)有保證拿到證后多久可以推薦。類似培訓(xùn)機(jī)構(gòu)不負(fù)責(zé)的騷操作，造成了大量漢語(yǔ)教師有證無(wú)崗的局面。
其次，證書不是敲門磚，真實(shí)的漢語(yǔ)教學(xué)能力和豐富的漢語(yǔ)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)才是
外國(guó)人到漢語(yǔ)教學(xué)機(jī)構(gòu)挑選中文老師，一般不會(huì)看漢語(yǔ)教師有哪些證書，而是要求教師進(jìn)行漢語(yǔ)教學(xué)試講，試講過(guò)關(guān)即簽約學(xué)習(xí)。所以真正的漢語(yǔ)教學(xué)機(jī)構(gòu)招聘中文教師，不是看重應(yīng)聘者有哪些證書，而是要求試講，只有擁有真實(shí)的漢語(yǔ)教學(xué)能力和豐富漢語(yǔ)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的應(yīng)聘者，才能通過(guò)試進(jìn)而被錄用。因此，證書不是漢語(yǔ)教師應(yīng)聘的敲門磚，真實(shí)的漢語(yǔ)教學(xué)能力和豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)才是。那些說(shuō)證書是漢教行業(yè)敲門磚的，無(wú)一不是證書培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。
再者，以考證為主導(dǎo)的培訓(xùn)方式，缺乏實(shí)際教學(xué)能力培養(yǎng)，不能真正適應(yīng)漢語(yǔ)教學(xué)的要求
目前對(duì)外漢語(yǔ)教培行業(yè)，基本上為考證而考證，絕大多數(shù)參與培訓(xùn)的漢語(yǔ)教師，整個(gè)培訓(xùn)連外國(guó)人都沒(méi)教過(guò)，就拿到了所謂的國(guó)際漢語(yǔ)教師證書，如同沒(méi)開(kāi)過(guò)車就拿到駕照的司機(jī)，空有理論水平，沒(méi)有真實(shí)的漢語(yǔ)教學(xué)實(shí)踐能力和教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，無(wú)法勝任真實(shí)的漢語(yǔ)教學(xué)要求。大量的空頭持證教師無(wú)法憑借自身教學(xué)能力成功應(yīng)聘到合適的崗位，而真正的漢語(yǔ)教學(xué)機(jī)構(gòu)又找不到具備較高教學(xué)能力和豐富教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)秀教師。
最后，在朔博，學(xué)員培訓(xùn)后先就業(yè)參與漢語(yǔ)教學(xué)，在具備豐富的漢語(yǔ)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)以后，考證自然水到渠成
朔博國(guó)際擁有知名中文學(xué)校朔博中文（SUPER MANDARIN）,每月有超過(guò)500人次的外籍學(xué)員在朔博中文參與漢語(yǔ)學(xué)習(xí)。在朔博，學(xué)員在培訓(xùn)后就可以直接推薦上崗教中文（不需要等考證后才推薦），積累豐富的漢語(yǔ)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。通常情況下，朔博學(xué)員自參加培訓(xùn)之日起，兩個(gè)月內(nèi)即可以推薦上崗教中文。而朔博學(xué)員在有了中文教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，再在合適的時(shí)間，去參加國(guó)際漢語(yǔ)教師的考證，就像已經(jīng)具備多年開(kāi)車經(jīng)驗(yàn)的司機(jī)再去考駕照，自然水到渠成。而朔博培訓(xùn)的、擁有豐富的漢語(yǔ)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的漢語(yǔ)教師，即使到其他中文教學(xué)機(jī)構(gòu)應(yīng)聘，也是頗受歡迎和好評(píng)。
中國(guó)國(guó)家漢辦，全稱為中國(guó)國(guó)家漢語(yǔ)國(guó)際推廣領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室，是負(fù)責(zé)推廣漢語(yǔ)和中國(guó)文化的機(jī)構(gòu)。漢辦不僅在國(guó)內(nèi)各省市設(shè)有辦事處，還在全球范圍內(nèi)設(shè)有分支機(jī)構(gòu)。想要在漢辦工作，首先要深入了解漢辦的職責(zé)和工作方式。
作為漢辦的一名員工，熟練掌握漢語(yǔ)并對(duì)中國(guó)文化有深入了解是非常重要的。漢辦的工作涉及到教育、文化交流等多個(gè)領(lǐng)域，對(duì)中國(guó)文化的了解可以幫助你更好地推廣漢語(yǔ)和中國(guó)文化。
漢辦通常要求應(yīng)聘者具備相關(guān)的學(xué)歷和工作經(jīng)驗(yàn)。通常需要有本科或研究生學(xué)歷，同時(shí)對(duì)漢語(yǔ)教學(xué)或國(guó)際交流等相關(guān)經(jīng)驗(yàn)也有要求。有相關(guān)學(xué)歷和經(jīng)驗(yàn)可以增加你在漢辦應(yīng)聘中的競(jìng)爭(zhēng)力。
在你準(zhǔn)備申請(qǐng)漢辦工作之前，要定期關(guān)注漢辦的官方網(wǎng)站和其他招聘渠道，了解他們發(fā)布的招聘信息。招聘信息中通常包括職位要求、工作地點(diǎn)和待遇等詳細(xì)信息。這樣可以幫助你更好地了解申請(qǐng)漢辦工作的具體條件。
準(zhǔn)備一份符合漢辦要求的個(gè)人簡(jiǎn)歷非常重要。簡(jiǎn)歷應(yīng)明確列出你的教育背景、能力和經(jīng)驗(yàn)，并突出你與漢辦工作相關(guān)的特長(zhǎng)或者成就。此外，根據(jù)招聘信息可能還需要準(zhǔn)備其他應(yīng)聘材料，如推薦信或作品集等。
申請(qǐng)漢辦工作通常需要在線填寫申請(qǐng)表格，并按照要求上傳個(gè)人簡(jiǎn)歷和其他應(yīng)聘材料。申請(qǐng)完成后，等待漢辦通知進(jìn)入面試環(huán)節(jié)。面試通常包括筆試和面試兩個(gè)環(huán)節(jié)，考察應(yīng)聘者的漢語(yǔ)水平、教學(xué)能力和溝通能力等。
一旦成功入職漢辦，你將有機(jī)會(huì)在國(guó)內(nèi)外的漢語(yǔ)教學(xué)、文化交流和國(guó)際合作等領(lǐng)域發(fā)展。漢辦通常會(huì)根據(jù)員工的能力和表現(xiàn)，提供各種晉升和培訓(xùn)機(jī)會(huì)，為員工的職業(yè)發(fā)展提供良好的平臺(tái)。
無(wú)論你是對(duì)漢語(yǔ)和中國(guó)文化充滿熱情的外籍人士，還是希望在推廣中國(guó)文化的領(lǐng)域發(fā)展的中國(guó)人，申請(qǐng)漢辦工作是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。通過(guò)在???辦工作，你將有機(jī)會(huì)與全球各地的學(xué)生和文化機(jī)構(gòu)展開(kāi)合作，推動(dòng)漢語(yǔ)和中國(guó)文化的傳播。
感謝您閱讀本文，希望本文對(duì)您了解如何在中國(guó)國(guó)家漢辦工作有所幫助。
如果在數(shù)學(xué)面試中遇到不會(huì)的題目，首先不要驚慌失措?？梢栽囍斫忸}目，思考問(wèn)題的本質(zhì)和解決方法。如果還是無(wú)法解決，可以向面試官提出疑問(wèn)，請(qǐng)求解釋或提示。此外，可以講述自己的思考過(guò)程，展示自己的分析能力和邏輯思維能力。
最后，如果實(shí)在無(wú)法解決，也不必過(guò)于自責(zé)，畢竟數(shù)學(xué)是需要不斷學(xué)習(xí)和實(shí)踐的。
在上海舉辦一場(chǎng)漢式婚禮，費(fèi)用是許多新人關(guān)心的問(wèn)題。漢式婚禮融合了傳統(tǒng)文化和現(xiàn)代元素，給婚禮增添了獨(dú)特的韻味。那么，上海辦一場(chǎng)漢式婚禮究竟需要多少錢呢？讓我們來(lái)詳細(xì)解析一下。
在上海舉辦漢式婚禮，選擇合適的婚宴場(chǎng)地是非常重要的。城市中心的高檔酒店或者特色餐廳往往是新人們心目中的首選。在這些場(chǎng)地舉辦漢式婚禮需要的費(fèi)用一般在人均2000-5000元不等。
漢式婚禮的特色之一就是新人身著華麗的漢服，展現(xiàn)傳統(tǒng)韻味。漢服的租賃和打理費(fèi)用需要根據(jù)款式和品質(zhì)酌情而定，一般會(huì)在2000-5000元左右。
漢式婚禮需要精心的布置來(lái)營(yíng)造古風(fēng)氛圍，同時(shí)攝影/攝像也是不可或缺的環(huán)節(jié)，這部分費(fèi)用大致在5000-10000元左右。
此外，還有一些其他費(fèi)用需要考慮，比如禮儀主持、婚車租賃、婚禮策劃等，大約會(huì)花費(fèi)5000-10000元。
綜合來(lái)看，上海舉辦一場(chǎng)精致的漢式婚禮，總體花費(fèi)大約在2-5萬(wàn)元左右。當(dāng)然，具體費(fèi)用還會(huì)受到諸多因素的影響，新人們可以根據(jù)自己的實(shí)際情況進(jìn)行預(yù)算。
感謝您閱讀本文，希望對(duì)您了解上海辦漢式婚禮的費(fèi)用有所幫助。
首先你回答，遇到這種情況你得保持鎮(zhèn)定和冷靜的心態(tài)。
第二就是馬上趕赴現(xiàn)場(chǎng)。
第三，去到現(xiàn)場(chǎng)后要了解情況，自己假設(shè)一下多種情況出現(xiàn)的原因，針對(duì)具體原因做出具體的方案措施。
第四，如果你實(shí)在沒(méi)有辦法處理，就打電話向領(lǐng)導(dǎo)報(bào)告，請(qǐng)求有經(jīng)驗(yàn)的同事援助。最后，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，并向領(lǐng)導(dǎo)匯報(bào)事情的處理結(jié)果。
稍微思考個(gè)三五秒，微笑下，如果涉及專業(yè)知識(shí)面的，你可以繞個(gè)圈子再把他問(wèn)的你的話簡(jiǎn)單復(fù)述一次，然后再加上內(nèi)容也是可以的，如果其他方面的你可以直接坦白說(shuō)，你不太明白，能回答盡量回答，在乎的是你的態(tài)度和誠(chéng)實(shí)，所以老老實(shí)實(shí)的說(shuō)，你不太明白或者爽快干脆的，反而能夠給他留下好印象。
可以委婉的說(shuō)，因?yàn)樽约翰荒茱嬀疲菀走^(guò)敏
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??！");
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。
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。
