延吉西站位于吉林省延吉市朝陽川鎮(zhèn)經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)，是長琿城際鐵路延邊州境內(nèi)最大的高鐵站。
站房建筑面積8000㎡ ，混凝土框架結(jié)構(gòu)，兩層，4臺9線（含2條正線），有柱雨棚面積23077㎡，站臺面積22950㎡，旅客進出為下進下出模式。同時配套公路客運樞紐站，建筑面積11363㎡，三層，并且有連廊與高鐵站房銜接。延吉西站綜合客運樞紐投入使用后，每日可接納1萬人次旅客實現(xiàn)公路與鐵路、城市公交和城市客運出租等多種運輸方式的零距離換乘。延吉站，原名間島站，是長圖鐵路上的車站，站址在吉林省延吉市站前街，建于1924年。2004年11月，新的延吉火車站投入使用。隸屬中國鐵路沈陽局集團有限公司延吉車務段管轄，現(xiàn)為二等站。駕車路線：全程約10.9公里
起點：延吉站
1.從起點向正東方向出發(fā)，行駛190米，左轉(zhuǎn)進入鐵北路
2.沿鐵北路行駛100米，在第1個出口，右轉(zhuǎn)進入站前街
3.沿站前街行駛540米，進入長白山西路
4.沿長白山西路行駛290米，過右側(cè)的農(nóng)機大樓約260米后，調(diào)頭進入長白山西路
5.沿長白山西路行駛4.2公里，稍向右轉(zhuǎn)進入琿烏線
6.沿琿烏線行駛220米，稍向右轉(zhuǎn)進入外環(huán)路
7.沿外環(huán)路行駛60米，直行進入琿烏線
8.沿琿烏線行駛1.4公里，朝市區(qū)方向，右轉(zhuǎn)上匝道
9.沿匝道行駛100米，右后方轉(zhuǎn)彎進入公園路
10.沿公園路行駛1.2公里，直行進入延三公路
11.沿延三公路行駛2.0公里，調(diào)頭進入延三公路
12.沿延三公路行駛180米，到達終點
終點：延吉西站
上延吉站是火車站，延吉西站是動車站，個人認為路不熟就去延吉站，交通方便上市內(nèi)有十多個公交線路。
上龍井和龍汪清圖們，往西300米左右有個客運站。
駕車路線：全程約8.7公里起點：延吉火車西站1.從起點向正西方向出發(fā)，沿延三公路行駛60米，調(diào)頭進入延三公路2.沿延三公路行駛1.8公里，直行進入公園路3.沿公園路行駛5.6公里，過右側(cè)的信息產(chǎn)業(yè)園約260米后，直行進入人民路4.沿人民路行駛670米，右轉(zhuǎn)進入局于街5.沿局于街行駛20米，過左側(cè)的聯(lián)通大廈約90米后，右轉(zhuǎn)進入解放路6.沿解放路行駛60米，到達終點(在道路右側(cè))終點：延吉市
作為一個地道的廣東人，13只身跑去延吉，出機場的那一刻，接我的朋友淚流滿面，她說相隔三千里，你還真來了，五年過去了，還記得那里冷清的空氣，漫天的星空，去到哪里都被問是不是臺灣？！還記得一眼看三國？印象挺深刻的還有那個俄羅斯邊境的小城鎮(zhèn)，有那么一刻想過在哪里不回廣州了，我朋友說你會冷死在這里的。飲食文化，感覺受朝鮮族挺深的，烤肉，冷面，還是挺不錯的。南方姑娘很遺憾的就是，沒看上雪，東北朋友一百個嫌棄：那玩意有啥好看。八月底早上刺骨的冷到現(xiàn)在還記得。不說了，我去空調(diào)下吹吹冷靜一下，甚是想念東北的梁小姐。
延吉市是吉林省延邊朝鮮族自治州轄縣級市、首府，地處吉林省東部、延邊中部、長白山脈北麓，處于東北亞經(jīng)濟圈的腹地，東邊直線距離中俄邊境僅60千米，南邊直線距離中朝邊境10余千米。來延吉可以感受當?shù)爻r族風俗民情以及朝鮮族美食文化。
延吉的交通：目前直飛延吉朝陽川國際機場的國內(nèi)城市有北京、上海、杭州、哈爾濱、青島，其它城市需要轉(zhuǎn)機前往。動車：長春有直達延吉的城際列車，2個半小時左右即可抵達。從延吉到圖們也可以做城際列車15分鐘即可抵達。
吃在延吉：延吉美食主要有雜醬面、冷面、湯飯、拌飯、燒烤、烤肉、包飯等。推薦門店：興豆飯店、順姬冷面、明月湯飯、全州拌飯、金利串店、吳氏包飯等。
喝在延吉：體驗延吉的咖啡文化。推薦門店：后浪咖啡（打卡網(wǎng)紅彈幕墻）、時庭咖啡、樂溫咖啡等。
玩在延吉：延邊博物館、帽兒山國家森林公園、中國朝鮮族民俗園、人民公園、春興朝鮮族古村落民俗文化園、延吉恐龍王國、延吉東來寺、海蘭湖風景區(qū)、圖們口岸等。
住在延吉：住宿推薦人民公園或者大學城附近交通方便。推薦酒店：華益卡伊洛斯酒店、延邊屋里家煥森民宿(朝鮮族民俗園店)、延邊賓館、麗楓酒店等。
買在延吉：水上市場、西市場、隆瑪特超市、延吉女人世界等。當?shù)靥厣a(chǎn)品帶回家。
延吉線路推薦：
D1：帽兒山國家森林公園-中國朝鮮族民俗園-后浪咖啡-網(wǎng)紅彈幕墻打卡
D2：水上市場-人民公園-西市場-延吉女人世界-延吉東來寺-海蘭湖風景區(qū)
D3：延邊博物館-延吉春興朝鮮族古村落民俗文化園
D4：延吉-圖們邊境口岸1日游（動車往返或者租車前往）
D5：延吉-長白山景區(qū)（車程3個半小時左右）
注意事項：
1. 延吉市秋冬季早晚較冷，室外游玩請帶好防寒服或者厚的羽絨服，鞋子請穿防滑保暖舒適的運動鞋。
2. 請尊重當?shù)厣贁?shù)民族風俗習慣。
3. 寒暑假期間請?zhí)崆邦A定車票、機票、住宿。
4. 疫情期間請做好個人防護戴好口罩，遵守當?shù)胤酪咭?guī)定。
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(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??！");
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??！");
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?。?#34;);
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??！");
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(shù)進行地圖展示和交互設計，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(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，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(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。
延吉早餐：探索城市中的美味早餐文化
早餐是一天中最重要的一餐，也是為了迎接新的一天所必需的能量源。無論是在家中準備簡單的早餐，還是外出尋找豐盛的早餐，都是我們每天的日常。今天，我們將探索延吉市的早餐文化，帶您領(lǐng)略這座城市中令人垂涎欲滴的早餐選擇。
1. 延吉特色早餐之美食街
延吉市以其豐富的美食文化而聞名，早餐同樣不例外。城市內(nèi)有許多令人垂涎欲滴的美食街區(qū)，提供各種獨特而美味的早餐選擇。您可以嘗試當?shù)靥厣澄?，如延吉炒年糕、手抓餅、醬汁炒河粉等。這些傳統(tǒng)的食物口味獨特，會讓您的早晨更加美好。
2. 早餐小吃攤販
如果您喜歡在大街小巷間品嘗當?shù)孛朗?，那么延吉的早餐小吃攤販是您的不二選擇。這些攤販通常會在早上開始營業(yè)，提供各式各樣的小吃和熱食。您可以品嘗到肉夾饃、煎餅果子、油條等美味早餐。這些小吃攤販通常價格實惠，食物新鮮美味，是一種地道的體驗。
3. 酒店早餐自助餐
如果您喜歡豐盛的早餐，那么酒店的自助餐是您的最佳選擇。延吉市內(nèi)有許多高品質(zhì)的酒店提供早餐自助餐，包含各種中西式早餐菜肴。無論是中式粥、面食，還是西式烤面包、煎蛋，都可以在這里找到。而且，自助餐通常還包括各種新鮮水果、果汁和咖啡。您可以盡情享受美食，為新的一天充滿能量。
4. 特色餐廳早餐
除了上述選擇外，延吉市還有一些知名的特色餐廳供應早餐。這些餐廳通常會提供更加精致和獨特的早餐菜單，以滿足不同口味的需求。您可以品嘗到各種特色湯面、早午餐套餐以及特色面點。這些餐廳以其出色的烹飪技藝和獨特的食材組合而受到贊譽。
5. 延吉早餐與文化
延吉的早餐不僅僅是食物本身，它還承載著這座城市的文化和歷史。通過品嘗當?shù)氐脑绮停梢愿惺艿竭@里的人民熱情好客和對美食的熱愛。早餐時間也是人們聚集在一起交流的好時機，在這里您可以與當?shù)鼐用窕?，了解更多關(guān)于延吉的風土人情。
結(jié)語
延吉早餐文化豐富多樣，為您提供了各種選擇。無論您喜歡傳統(tǒng)的美食街，還是喜歡在酒店自助餐享用豐盛早餐，都能在這座城市找到滿意的選擇。延吉的早餐不僅滿足您的味蕾，還能讓您感受到這座城市的獨特魅力和活力。
