觀賞園藝是一門古老而迷人的藝術，旨在通過美化和打造獨特而優(yōu)雅的花園來滿足人們的視覺享受。無論是在城市還是鄉(xiāng)村，觀賞園藝都能為人們帶來平靜和愉悅的體驗。在本文中，將介紹一些令人心馳神往的觀賞園藝項目，無論是作為園藝愛好者還是尋求啟發(fā)的讀者，您都會對這些內(nèi)容感興趣。
花壇和草坪是觀賞園藝中最基本的元素之一。花壇可以種植各種鮮花和植物，展示出獨特的色彩和形狀，為花園增添生氣。草坪則提供了一個綠色而平滑的舞臺，為其他植物和裝飾品提供了一個突出的背景。
在設計花壇和草坪時，需要考慮植物的生長條件、顏色的搭配以及整體的規(guī)劃。通過精心策劃和搭配，花壇和草坪可以成為花園中最吸引人的景觀之一。
水景是觀賞園藝中優(yōu)雅而令人驚嘆的元素。無論是小型的噴泉還是宏偉的人工湖泊，水景都能為花園增添一種舒緩和寧靜的氛圍。水中的漣漪與倒影與周圍的植物相映成趣，創(chuàng)造出一幅美麗而和諧的畫面。
在創(chuàng)建水景時，需要考慮水的來源、流動方式以及周圍環(huán)境的協(xié)調(diào)。水景的設計可以與花壇和草坪相結(jié)合，形成一個統(tǒng)一而迷人的景觀。
盆栽是觀賞園藝中的精細藝術。通過將植物種植在小型容器中，可以創(chuàng)造出各種奇特和獨特的景觀。盆栽不僅可以在室內(nèi)使用，還可以在庭院和花園中增添活力。
景觀樹木則為花園提供了高度和紋理的對比。大樹可以為花園增加垂直視覺效果，形成鮮明的焦點。同時，它們還能為花園提供陰涼和遮蔭的功能。
花墻和藤蔓植物是觀賞園藝中的新潮趨勢。花墻通過將植物種植在支架上，創(chuàng)造出立體而豐富的視覺效果。花墻可以用于裝飾屋外墻面、庭院區(qū)域，甚至是室內(nèi)空間。
藤蔓植物則可以爬上墻面、柵欄和其他結(jié)構，為花園增添一層綠意。它們可以在任何空間中創(chuàng)造出一種神秘而浪漫的氛圍，為個人住宅和公共場所增添一抹生機。
石頭和路徑是觀賞園藝中重要的硬質(zhì)裝飾元素。石頭可以用于修建花壇、邊界和雕塑，增加花園的穩(wěn)定性和結(jié)構性。同時，石頭還可以提供一種天然而美觀的紋理和色彩。
路徑則為花園提供了導向和流線。路徑可以采用不同的材料和形狀，如石板、礫石或木材，以適應不同的花園風格和設計理念。
園藝照明在觀賞園藝中起到了至關重要的作用。通過巧妙的燈光選擇和布局，可以為花園創(chuàng)造出截然不同的氛圍和效果。照明可以突出重點植物、石頭和水景，同時為夜間提供安全和美學感受。
最佳的園藝照明方案需要考慮光源的顏色、亮度和角度。通過試驗和調(diào)整，可以找到最適合花園的照明方案，打造出令人驚嘆的景觀。
觀賞園藝提供了無窮的創(chuàng)造性和美學的機會，為花園增添了獨特的魅力和個性。花壇和草坪、水景、盆栽和景觀樹木、花墻和藤蔓植物、石頭和路徑以及園藝照明是實現(xiàn)出色觀賞園藝的關鍵元素。
通過合理的規(guī)劃和設計，可以打造出令人心馳神往的花園空間，為人們帶來美的享受和放松的體驗。無論您是一個熱愛園藝的人，還是希望尋找靈感的人，觀賞園藝都能成為您的理想選擇。
在考研這個競爭激烈的時代，選擇一個適合自己的專業(yè)非常重要。讓我們來看看哪些專業(yè)與觀賞園藝相關。
園藝學是專門研究各類植物種植、養(yǎng)護、繁殖等方面的學科。選擇園藝學專業(yè)后，你將學習不同植物的分類、病蟲害防治、花卉藝術設計等知識，從而成為一名專業(yè)的園藝師。
隨著科技的飛速發(fā)展，農(nóng)業(yè)機械化與自動化成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要方向之一。這個領域與園藝有緊密聯(lián)系，因為它關注的是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的機械化操作。選擇這個專業(yè)后，你將學習農(nóng)機的使用與維護、自動化控制系統(tǒng)、智能農(nóng)業(yè)技術等內(nèi)容，為推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化做出貢獻。
生物科學是研究生命科學的一門學科，包括植物學、動物學、微生物學等。選擇生物科學專業(yè)后，你將了解植物生命的本質(zhì)、生態(tài)系統(tǒng)的構成、基因工程等方面的知識，為園藝科研提供理論基礎。
園藝與環(huán)境密切相關，因為環(huán)境因素對植物生長和發(fā)展有重要影響。環(huán)境科學與工程專業(yè)涉及空氣、水、土壤等環(huán)境要素的研究與處理。選擇這個專業(yè)后，你將學習環(huán)境監(jiān)測、環(huán)境污染控制、環(huán)境保護等知識，為園藝行業(yè)提供環(huán)保解決方案。
食品與園藝也有緊密的聯(lián)系，因為園藝作物中的許多水果和蔬菜是人們?nèi)粘ｏ嬍持胁豢苫蛉钡囊徊糠帧Ｊ称房茖W與工程專業(yè)涉及食品加工、食品營養(yǎng)與安全等方面的研究。選擇這個專業(yè)后，你將學習食品的生產(chǎn)工藝、食品的營養(yǎng)成分分析、食品安全檢測等知識，為園藝產(chǎn)品的加工和質(zhì)量控制提供支持。
農(nóng)學是研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的一門學科，與園藝有著共同的研究對象。選擇農(nóng)學專業(yè)后，你將學習農(nóng)作物栽培、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理、育種技術等內(nèi)容，為園藝業(yè)的發(fā)展提供技術支持。
生態(tài)學是研究生物與環(huán)境之間相互關系的學科，也與園藝息息相關。選擇生態(tài)學專業(yè)后，你將研究生物群落的組成結(jié)構、物種多樣性與生態(tài)系統(tǒng)的功能等方面的知識，為園藝設計與規(guī)劃提供生態(tài)保護的觀念。
土木工程專業(yè)涉及建筑設計與施工等方面的知識，與園林設計與建設有密切聯(lián)系。選擇這個專業(yè)后，你將學習土木工程的基本理論、設計技術、工程管理等知識，為園藝工程的建設提供技術支持。
在當今信息技術高速發(fā)展的時代，計算機科學與技術成為許多行業(yè)的重要支撐。園藝行業(yè)也需要計算機技術的支持，例如園藝信息系統(tǒng)的開發(fā)與應用等。選擇這個專業(yè)后，你將學習計算機編程、網(wǎng)絡技術、數(shù)據(jù)庫管理等知識，為園藝行業(yè)的信息化建設提供支持。
資源與環(huán)境科學專業(yè)涉及資源開發(fā)與環(huán)境保護等方面的研究，與園藝行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展有密切關系。選擇這個專業(yè)后，你將學習資源評價與規(guī)劃、環(huán)境影響評價、生態(tài)系統(tǒng)管理等知識，為園藝產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供技術支持。
以上是與觀賞園藝相關的一些研究專業(yè)，它們從不同角度與園藝領域有著緊密的聯(lián)系。無論你對種植、設計還是科研感興趣，都可以在以上專業(yè)中找到適合自己的學科。
觀賞園藝方向畢業(yè)去向：畢業(yè)生可在政府行政管理部門和事業(yè)單位、園藝和園林企業(yè)、高等院校、科研部門從事觀賞園藝相關的行政管理、技術推廣、設計與技術研發(fā)、經(jīng)營與管理、教學和科研等工作，優(yōu)秀畢業(yè)生可推薦免試攻讀碩士學位。
從就業(yè)的角度來說，園藝專業(yè)專業(yè)剛開始時都比較辛苦，工資也不高，但如果確實學到知識了，在工作中也能吃苦，肯腳踏實地從基層做起，能很快獨擋一面，工資在半年之內(nèi)會有很大的提高。最重要的一點是，要是自己創(chuàng)業(yè)能開一個花圃、園藝公司、苗圃、承包果園來管理等什么的，那相對來說就會比較容易，而且風險低，利潤很高。
觀賞園藝是一項廣受歡迎的休閑活動，不僅可以讓人們享受大自然的美景，還可以提升生活質(zhì)量。但是，在眾多的植物中選擇適合觀賞園藝的品種可能有些困惑。本文將為您介紹一些常見的觀賞園藝植物，幫助您打造出獨具特色的花園。
玫瑰是觀賞園藝中最受歡迎的植物之一。它們具有美麗的花朵和豐富的顏色選擇。無論是在花壇中種植還是盆栽，玫瑰都能為花園增添濃厚的浪漫氣息。另外，玫瑰還有不同的品種和花型可供選擇，例如月季、薔薇和牡丹等，使得玫瑰成為了不可或缺的觀賞植物。
菊花也是觀賞園藝中備受喜愛的植物之一。它們以其豐富多樣的色彩和花型而聞名。不同品種的菊花可以在不同季節(jié)盛開，從而為您的花園帶來持久的色彩。菊花還有很高的耐寒性，適合在秋季和冬季觀賞，這讓它們成為園藝愛好者的最佳選擇。
吊蘭是一種理想的室內(nèi)觀賞植物。它們不僅美觀，而且具有良好的空氣凈化功能。吊蘭可以吸收室內(nèi)的有害物質(zhì)，如甲醛和苯，并釋放出氧氣，提高室內(nèi)空氣質(zhì)量。吊蘭的長葉和垂直生長習性，使其成為室內(nèi)角落的理想裝飾植物。
康乃馨是具有濃烈芳香的花朵，非常適合觀賞園藝。它們可在春季和夏季開放，吸引蝴蝶和蜜蜂等昆蟲，為花園帶來生機。康乃馨的花瓣有多種顏色和花型可供選擇，使您可以根據(jù)喜好選擇最合適的品種。
牡丹是觀賞園藝中的傳統(tǒng)經(jīng)典之一。其華美的花朵和豐富的顏色選擇使其成為許多園藝愛好者的最愛。牡丹的花期較短，通常在春季盛開。它們需要充足的陽光和良好的排水，以確保健康的生長和美麗的花朵。
觀賞園藝提供了許多選擇，使人們可以根據(jù)自己的喜好和需求來選擇適合自己的植物。本文介紹了一些常見的觀賞園藝植物，包括玫瑰、菊花、吊蘭、康乃馨和牡丹。希望這些信息能幫助您在打造獨特花園的過程中做出明智的選擇。
感謝您閱讀本文，希望這些信息能為您的觀賞園藝旅程帶來幫助和啟示。
園藝專業(yè)基本分為果樹學、蔬菜學、茶學、觀賞園藝和設施園藝，但是很多學校都只有部分方向的碩士點，而且設施園藝更偏向于溫室或者大棚等設施的設計。如果跨考方向比較近的，可以考慮跟農(nóng)學很近的一些專業(yè)，比如作物栽培學、育種學、植物學、草學等，另外植物保護、森林保護等也是可以的，這些專業(yè)考研專業(yè)課基本都是一致的。還有就是題主是否想向科研方向發(fā)展，選專業(yè)、學校和導師都至關重要，一定要慎重。
觀賞園藝學考研選學校
隨著人們對于生活質(zhì)量要求的提高，觀賞園藝學作為一門重要的學科備受關注。觀賞園藝學是以培養(yǎng)人們在園藝環(huán)境中欣賞、安排植物和景觀的能力為目標的學科。它不僅涵蓋了園藝植物的種植和養(yǎng)護技術，還包括了景觀設計和管理的知識。觀賞園藝學有著廣闊的應用領域，包括公園、花壇、庭院等各種景觀環(huán)境。隨著城市化進程的加快，觀賞園藝學專業(yè)人才的需求也日益增長。
觀賞園藝學作為一門綜合性學科，需要學生具備較高的綜合素質(zhì)和專業(yè)技能。因此，通過考研進一步提升自己的學術水平及研究能力，是觀賞園藝學專業(yè)學生的重要選擇。考研不僅可以加深對觀賞園藝學各學科領域的理解，還可以提升專業(yè)研究能力和創(chuàng)新意識，為未來從事科研、教學和設計工作打下堅實的基礎。
在選擇觀賞園藝學考研的學校時，學生需要考慮以下幾個因素：
以下是國內(nèi)一些較為優(yōu)秀的觀賞園藝學考研選學校：
中國農(nóng)業(yè)大學是我國頂尖的農(nóng)業(yè)類高校之一，擁有較強的觀賞園藝學科。學校設有園藝學院，擁有一支優(yōu)秀的教師團隊，提供優(yōu)質(zhì)的教育和研究資源。同時，學校具有較為完善的科研平臺和設施，為學生的科研工作提供了良好的支持。
南京農(nóng)業(yè)大學是國內(nèi)知名的農(nóng)業(yè)類高校之一，其園藝學科在國內(nèi)享有很高的聲譽。學校擁有優(yōu)秀的師資力量和豐富的教學資源，為學生提供了良好的學習環(huán)境。此外，南京農(nóng)業(yè)大學還與國內(nèi)外多家科研機構和企業(yè)有著緊密的合作關系，為學生的科研和實踐活動提供了廣闊的平臺。
浙江大學作為綜合實力較強的高校，擁有出色的觀賞園藝學科。學校設有園藝系，培養(yǎng)了一大批優(yōu)秀的觀賞園藝學人才。浙江大學還在觀賞園藝學領域開展了眾多科研項目，為學生提供了豐富的科研資源和機會。
在備考觀賞園藝學考研時，考生需要注意以下幾個方面：
總之，考研是觀賞園藝學專業(yè)學生提升自身學術水平和研究能力的重要途徑。在選擇觀賞園藝學考研的學校時，考生需要綜合考慮學校的學科設置、師資力量、科研實力和就業(yè)前景等因素。同時，在備考觀賞園藝學考研時，考生應該加強基礎知識的學習，多做真題和模擬題，并注重科研經(jīng)歷的積累。相信通過努力和準備，考生一定能夠?qū)崿F(xiàn)自己的考研目標。
前者是規(guī)劃設計模型，后者是建好的觀賞園藝供人們欣賞。
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)上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數(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. 構造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
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工具類進行訓練，得到訓練模型。
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) {
//將訓練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓練模型
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("檢測數(shù)據(jù)構造成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，以及在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術的地理信息系統(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. 請談談您在WebGIS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等前端技術進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術如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，能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構。
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技術實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預警系統(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的決策。
4. 請談談您對WebGIS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，并與其他領域的技術進行深度融合。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，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計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關的知識更好，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。
