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      東方波爾多旅游攻略

      時(shí)間:2025-04-17 16:57 人氣:0 編輯:招聘街

      一、東方波爾多旅游攻略

      
      
      
      
          東方波爾多旅游攻略
      
      
          

      東方波爾多旅游攻略

      1. 波爾多的概述

      波爾多是法國(guó)西南部著名的葡萄酒產(chǎn)區(qū),也是法國(guó)最大的城市之一。它坐落在加龍河畔,以其獨(dú)特的文化遺產(chǎn)、世界級(jí)的葡萄酒和美麗的風(fēng)景而聞名于世。東方波爾多地區(qū),特指在波爾多城市東部的地區(qū),在這里你可以領(lǐng)略到不同于傳統(tǒng)波爾多的獨(dú)特風(fēng)情。

      2. 攻略準(zhǔn)備

      在你開(kāi)始東方波爾多之旅之前,有幾個(gè)事情需要提前準(zhǔn)備好。

      • 簽證:確保辦理好法國(guó)的簽證手續(xù)。
      • 語(yǔ)言:法國(guó)以法語(yǔ)為主要語(yǔ)言,提前學(xué)習(xí)一些基本的法語(yǔ)用語(yǔ)將是很有幫助的。
      • 貨幣:法國(guó)使用歐元,確保在旅行前兌換好足夠的現(xiàn)金。
      • 交通:了解東方波爾多的交通方式,選擇合適的交通工具。
      • 行程規(guī)劃:制定一個(gè)詳細(xì)的行程規(guī)劃,包括游覽景點(diǎn)和品嘗美食的時(shí)間安排。
      • 住宿:預(yù)訂好合適的酒店或民宿,以確保你的住宿需求得到滿(mǎn)足。

      3. 東方波爾多旅游景點(diǎn)推薦

      東方波爾多地區(qū)擁有許多美麗的景點(diǎn)和獨(dú)特的文化體驗(yàn),下面是一些推薦的景點(diǎn):

      • 魯奧爾湖(Lac de la Raho):這是一個(gè)美麗的湖泊,位于波爾多東北約15公里處。你可以在湖畔漫步,欣賞湖光山色,還可以嘗試一些水上運(yùn)動(dòng)。
      • 卡斯?fàn)柍潜ぃ–hateau de Castelnau):這座中世紀(jì)的城堡是一個(gè)歷史悠久的建筑,它坐落在一個(gè)山丘之巔,可以俯瞰整個(gè)波爾多地區(qū)的美景。
      • 加龍河:這條美麗的河流貫穿了整個(gè)波爾多地區(qū)。你可以選擇乘船游覽加龍河,欣賞沿岸的風(fēng)景和葡萄園。
      • 圣艾米隆修道院(Abbey of Saint Emilion):這是一個(gè)古老的修道院,也是一座世界遺產(chǎn)。你可以參觀修道院內(nèi)部,了解其悠久的歷史和文化。
      • 波爾多大劇院(Grand Théatre de Bordeaux):這座建于18世紀(jì)的劇院被譽(yù)為世界上最美麗的劇院之一。你可以參觀其內(nèi)部,欣賞其壯麗的建筑和豪華的裝飾。

      4. 東方波爾多的美食文化

      波爾多以其豐富的美食文化而聞名。在你的東方波爾多之旅中,一定要嘗試一些當(dāng)?shù)氐拿朗场?

      • 法國(guó)傳統(tǒng)面包:法國(guó)是世界面包之國(guó),而波爾多的面包尤其有名。你可以品嘗到各種口味的面包,如法棍面包、可頌面包等。
      • 鵝肝醬(Foie Gras):這是一道法國(guó)的傳統(tǒng)美食,波爾多也是鵝肝醬的重要產(chǎn)區(qū)。你可以品嘗到正宗的鵝肝醬,盡情享受其豐富的口感。
      • 赤霞珠紅酒:作為葡萄酒產(chǎn)區(qū),波爾多的紅酒尤其有名。赤霞珠是波爾多最重要的葡萄品種之一,你可以品嘗到優(yōu)秀的赤霞珠紅酒,領(lǐng)略其濃郁的果香和細(xì)膩的口感。
      • 法國(guó)奶酪:法國(guó)奶酪種類(lèi)繁多,波爾多也有一些出色的奶酪供你品嘗。如布里奇斯奶酪、洛特貝奶酪等。
      • 可麗餅(Crêpe):這是一道傳統(tǒng)的法國(guó)甜點(diǎn),波爾多的可麗餅尤為有名。你可以選擇各種口味的可麗餅,如巧克力、草莓等。

      5. 東方波爾多的購(gòu)物推薦

      前往東方波爾多旅行,除了欣賞美景和品嘗美食,你還可以購(gòu)買(mǎi)一些獨(dú)特的紀(jì)念品和禮物。

      • 葡萄酒:波爾多是世界葡萄酒之都,你可以購(gòu)買(mǎi)到各種品牌和產(chǎn)區(qū)的葡萄酒。
      • 法國(guó)香水:法國(guó)以其獨(dú)特的香水文化而聞名,你可以購(gòu)買(mǎi)到正宗的法國(guó)香水。
      • 傳統(tǒng)手工藝品:東方波爾多地區(qū)有許多手工藝品制作的小作坊和商店,你可以購(gòu)買(mǎi)到精美的手工藝品。
      • 法國(guó)巧克力:法國(guó)是巧克力之國(guó),波爾多也有一些出色的巧克力品牌。你可以購(gòu)買(mǎi)到正宗的法國(guó)巧克力。
      • 葡萄酒配件:如果你喜歡葡萄酒,可以考慮購(gòu)買(mǎi)一些葡萄酒配件,如酒杯、酒塞等。

      6. 東方波爾多的旅游季節(jié)

      東方波爾多地區(qū)四季分明,每個(gè)季節(jié)都有不同的魅力。以下是每個(gè)季節(jié)的特點(diǎn):

      • 春季:春季是東方波爾多氣候宜人的季節(jié),天氣溫暖,適合戶(hù)外活動(dòng)和游覽景點(diǎn)。
      • 夏季:夏季是東方波爾多最熱的季節(jié),但也是葡萄酒產(chǎn)區(qū)的成熟季節(jié),你可以參觀葡萄園,了解葡萄酒的釀造過(guò)程。
      • 秋季:秋季是東方波爾多最美的季節(jié),葡萄園被金黃色的葉子覆蓋,是品嘗葡萄酒和欣賞美景的最佳時(shí)機(jī)。
      • 冬季:冬季比較寒冷,但你可以享受到波爾多冬季的寧?kù)o和節(jié)日的氣氛。

      7. 東方波爾多旅游注意事項(xiàng)

      在東方波爾多旅行時(shí),有幾個(gè)注意事項(xiàng)需要牢記:

      • 安全:保管好個(gè)人財(cái)物,注意周?chē)h(huán)境的安全。
      • 禮儀:尊重當(dāng)?shù)氐亩Y儀和文化,遵守當(dāng)?shù)氐囊?guī)定。
      • 交通:了解當(dāng)?shù)氐慕煌ㄒ?guī)則和交通方式,確保旅行安全。
      • 氣候:根據(jù)不同的季節(jié),帶好合適的衣物和防護(hù)用品。
      • 餐飲:嘗試當(dāng)?shù)氐拿朗硶r(shí),注意餐飲衛(wèi)生和健康飲食。

      8. 總結(jié)

      東方波爾多地區(qū)是一個(gè)獨(dú)特的旅游目的地,它以其豐富的文化和美食,吸引著眾多的游客。在你的東方波爾多之旅中,記得提前準(zhǔn)備好簽證、學(xué)習(xí)一些基本的法語(yǔ)用語(yǔ),并制定一個(gè)詳細(xì)的行程規(guī)劃。盡情享受這里美麗的風(fēng)景、美食和文化吧!祝你旅途愉快!

      二、探秘趙薇紅酒莊園:藏在法國(guó)波爾多的東方韻味

      提到趙薇,很多人會(huì)想到她作為演員、導(dǎo)演的多重身份,但你可能不知道,她還是一位成功的酒莊主人。她的紅酒莊園不僅是一個(gè)商業(yè)項(xiàng)目,更是一個(gè)充滿(mǎn)故事的地方。今天,我們就來(lái)聊聊趙薇的紅酒莊園到底在哪里,以及它背后的故事。

      趙薇的紅酒莊園:法國(guó)波爾多的明珠

      趙薇的紅酒莊園位于法國(guó)波爾多(Bordeaux),這個(gè)被譽(yù)為“世界葡萄酒之都”的地方。波爾多以其優(yōu)質(zhì)的葡萄酒聞名于世,而趙薇的莊園就坐落在這片土地上,具體來(lái)說(shuō),是在波爾多的圣埃美?。⊿aint-émilion)產(chǎn)區(qū)。圣埃美隆是波爾多右岸的明星產(chǎn)區(qū),以其優(yōu)雅的紅葡萄酒和悠久的歷史文化著稱(chēng)。

      趙薇在2011年買(mǎi)下了這座莊園,取名為Chateau Monlot(夢(mèng)隴酒莊)。這座酒莊的歷史可以追溯到17世紀(jì),曾經(jīng)是法國(guó)貴族的產(chǎn)業(yè)。趙薇接手后,不僅保留了酒莊的傳統(tǒng)工藝,還注入了現(xiàn)代化的管理理念,讓這座古老的酒莊煥發(fā)出新的生機(jī)。

      為什么選擇波爾多?

      你可能會(huì)好奇,趙薇為什么會(huì)選擇在波爾多買(mǎi)下酒莊?其實(shí),波爾多的葡萄酒文化歷史悠久,這里的風(fēng)土條件非常適合種植葡萄。圣埃美隆產(chǎn)區(qū)的土壤以石灰?guī)r為主,加上溫和的氣候,為葡萄的生長(zhǎng)提供了得天獨(dú)厚的條件。

      此外,波爾多的葡萄酒在全球享有盛譽(yù),投資這里的酒莊不僅是一種商業(yè)行為,更是一種文化傳承。趙薇在接受采訪(fǎng)時(shí)曾提到,她對(duì)葡萄酒的熱愛(ài)源于一次偶然的品酒體驗(yàn),而波爾多的風(fēng)土和人文氣息深深吸引了她。

      夢(mèng)隴酒莊的特色

      夢(mèng)隴酒莊的葡萄園占地約7公頃,主要種植梅洛(Merlot)和品麗珠(Cabernet Franc)兩種葡萄品種。這兩種葡萄是圣埃美隆產(chǎn)區(qū)的經(jīng)典搭配,釀造出的葡萄酒口感柔順,帶有濃郁的果香和優(yōu)雅的單寧。

      趙薇在酒莊的管理上非常用心,她聘請(qǐng)了專(zhuān)業(yè)的釀酒師團(tuán)隊(duì),并引入了先進(jìn)的釀酒設(shè)備。同時(shí),她還注重環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展,采用有機(jī)種植的方式管理葡萄園。這種對(duì)品質(zhì)的追求,讓夢(mèng)隴酒莊的葡萄酒在國(guó)際市場(chǎng)上備受認(rèn)可。

      趙薇的酒莊之旅

      如果你有機(jī)會(huì)去波爾多旅游,不妨去夢(mèng)隴酒莊看看。這里不僅有美麗的葡萄園,還有一座歷史悠久的城堡。酒莊還提供品酒和參觀服務(wù),你可以在這里品嘗到地道的波爾多葡萄酒,感受趙薇對(duì)葡萄酒的熱愛(ài)。

      當(dāng)然,如果你暫時(shí)無(wú)法親自前往,也可以通過(guò)購(gòu)買(mǎi)夢(mèng)隴酒莊的葡萄酒來(lái)體驗(yàn)它的魅力。趙薇的酒莊不僅在中國(guó)市場(chǎng)取得了成功,還吸引了全球葡萄酒愛(ài)好者的關(guān)注。

      趙薇的酒莊對(duì)行業(yè)的影響

      趙薇投資酒莊的舉動(dòng),不僅讓她個(gè)人在葡萄酒領(lǐng)域取得了成功,也為中國(guó)投資者打開(kāi)了一扇新的大門(mén)。近年來(lái),越來(lái)越多的中國(guó)企業(yè)家和明星開(kāi)始關(guān)注海外酒莊的投資,而趙薇無(wú)疑是一個(gè)成功的范例。

      她的酒莊不僅是一個(gè)商業(yè)項(xiàng)目,更是一個(gè)文化交流的橋梁。通過(guò)夢(mèng)隴酒莊,更多的中國(guó)消費(fèi)者開(kāi)始了解和欣賞波爾多的葡萄酒文化,而波爾多的酒莊也通過(guò)趙薇的影響力,進(jìn)一步打開(kāi)了中國(guó)市場(chǎng)。

      總之,趙薇的紅酒莊園不僅是一個(gè)商業(yè)成功的案例,更是一個(gè)充滿(mǎn)故事和文化底蘊(yùn)的地方。如果你對(duì)葡萄酒感興趣,不妨多了解一下這座藏在法國(guó)波爾多的東方韻味酒莊。

      三、東方國(guó)信大數(shù)據(jù)面試題詳解:備戰(zhàn)你的夢(mèng)想職位

      在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代,掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)的能力已成為求職者在職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出的關(guān)鍵。東方國(guó)信作為業(yè)界知名的高科技企業(yè),其對(duì)大數(shù)據(jù)人才的需求日益增加。因此,了解東方國(guó)信大數(shù)據(jù)面試題及其相關(guān)知識(shí),不僅能幫助求職者更好地備戰(zhàn)面試,同時(shí)也能提升數(shù)據(jù)分析和處理的技能。

      東方國(guó)信大數(shù)據(jù)崗位概述

      東方國(guó)信的主要業(yè)務(wù)包括數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)等。因此,對(duì)大數(shù)據(jù)崗位的求職者有以下基本要求:

      • 熟悉大數(shù)據(jù)技術(shù),如Hadoop、Spark、Flink等。
      • 具備數(shù)據(jù)采集、清洗、分析的能力。
      • 掌握數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),熟悉SQL及NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。
      • 具備較強(qiáng)的編程能力,常用語(yǔ)言如Python、Java、Scala等。

      常見(jiàn)的東方國(guó)信大數(shù)據(jù)面試題

      以下是一些在東方國(guó)信面試中可能會(huì)遇到的大數(shù)據(jù)面試題,這些問(wèn)題可以幫助你了解面試的方向,并進(jìn)行針對(duì)性的準(zhǔn)備:

      1. 大數(shù)據(jù)基本概念

      面試官可能會(huì)問(wèn)一些關(guān)于大數(shù)據(jù)的基本概念,例如:

      • 什么是大數(shù)據(jù)?大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是什么?
      • 請(qǐng)解釋一下大數(shù)據(jù)的五個(gè)V(Volume, Variety, Velocity, Veracity, Value)。

      2. 大數(shù)據(jù)技術(shù)棧

      了解大數(shù)據(jù)處理技術(shù)及其生態(tài)系統(tǒng)是關(guān)鍵,可能會(huì)問(wèn):

      • 你熟悉哪些大數(shù)據(jù)工具?它們的主要功能是什么?
      • Hadoop與Spark的區(qū)別是什么?在什么情況下選擇使用Spark?

      3. 數(shù)據(jù)處理與分析

      在面試過(guò)程中,數(shù)據(jù)處理與分析相關(guān)的問(wèn)題也會(huì)被頻繁提及:

      • 如何對(duì)一組數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理?具體操作步驟是什么?
      • 請(qǐng)講解一下MapReduce的工作原理。

      4. 編程能力

      大數(shù)據(jù)崗位通常需要具備編程能力,可能會(huì)被問(wèn)到:

      • 請(qǐng)寫(xiě)一個(gè)示例代碼,用于從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取數(shù)據(jù)。
      • 如何使用Python做簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)可視化?

      5. 實(shí)際案例與項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

      展示你的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)?zāi)茉黾用嬖嚬賹?duì)你的信任,因此可能會(huì)被問(wèn):

      • 請(qǐng)介紹一個(gè)你參與過(guò)的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。你在其中的角色是什么?
      • 在這個(gè)項(xiàng)目中,遇到的挑戰(zhàn)是什么?你是如何克服的?

      面試準(zhǔn)備建議

      為了幫助你更好地準(zhǔn)備東方國(guó)信的大數(shù)據(jù)面試,以下是一些實(shí)用的建議:

      • 復(fù)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí):確保你對(duì)大數(shù)據(jù)的基本理論和概念有清晰理解。
      • 深入了解技術(shù)棧:熟悉東方國(guó)信所用的技術(shù),掌握具體工具的使用。
      • 準(zhǔn)備真實(shí)案例:準(zhǔn)備一些你過(guò)去項(xiàng)目的案例,能夠具體說(shuō)明你的貢獻(xiàn)和成就。
      • 模擬面試:與朋友進(jìn)行模擬面試,提升你的表達(dá)能力和急應(yīng)對(duì)策略。

      總結(jié)

      通過(guò)對(duì)東方國(guó)信大數(shù)據(jù)面試題的深入了解以及準(zhǔn)備工作,可以顯著提升自己在面試中的表現(xiàn)。了解常見(jiàn)問(wèn)題以及針對(duì)性的準(zhǔn)備,將幫助求職者自信地應(yīng)對(duì)面試。希望以上內(nèi)容能夠?yàn)槟闾峁?shí)用的信息,讓你在追求大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的夢(mèng)想職位時(shí)更為順利。

      感謝讀者花時(shí)間閱讀這篇文章,希望通過(guò)這篇文章,能夠幫助你更好地準(zhǔn)備東方國(guó)信大數(shù)據(jù)崗位的面試,助你取得優(yōu)秀的面試成績(jī)。

      四、波爾山羊與波爾串區(qū)別?

      波爾山羊和波爾串的主要區(qū)別如下:產(chǎn)地:波爾山羊原產(chǎn)于南非,而波爾串是早期波爾山羊遺傳下來(lái)的優(yōu)良種羊與本地山羊雜交改良后生產(chǎn)的肉羊品種。外觀:波爾山羊的體型中等,體軀呈圓桶狀,頭部堅(jiān)實(shí),雙眼大而溫馴,鼻梁堅(jiān)挺稍帶彎曲,鷹爪鼻,角堅(jiān)實(shí),長(zhǎng)度中等而適度彎曲,耳大下垂,長(zhǎng)度超過(guò)頭長(zhǎng),頸部與體軀、前肢結(jié)合良好,肋骨開(kāi)張,背腰寬厚平直,后軀寬長(zhǎng)豐滿(mǎn),高度適中,母羊有大而豐滿(mǎn)的乳房,公羊有大而對(duì)稱(chēng)的睪丸。而波爾串則是波爾山羊與本地山羊雜交后生產(chǎn)的品種,具有產(chǎn)羔多、能輕松達(dá)到兩年三胎,每胎兩到三只,產(chǎn)肉率高,價(jià)格合適等優(yōu)點(diǎn)。用途:波爾山羊適合于灌木林及山區(qū)放牧,熱帶、亞熱帶及溫帶氣候環(huán)境飼養(yǎng)。波爾串則適合新手養(yǎng)殖??傮w來(lái)說(shuō),波爾山羊和波爾串在產(chǎn)地、外觀、用途等方面存在差異。

      五、波爾多犬有什么品種特征?

      波爾多犬別名法國(guó)獒、波爾多斗牛犬。法國(guó)的波爾多地區(qū)曾經(jīng)被英國(guó)統(tǒng)治,當(dāng)?shù)氐墨C犬與英國(guó)馬士提夫犬,還有西班牙的同類(lèi)犬雜交產(chǎn)生了這種強(qiáng)有力、兇猛的獒。

      斗牛獒比英國(guó)馬士提夫犬更接近這一古老的犬種。作為一種工作犬,波爾多犬最初在法國(guó)南部用于狩獵野豬和熊,后來(lái)用于牧牛。由于它的勇敢,波爾多獒曾用于誘獸和斗犬。直到1989年它與湯姆.漢克斯一同出現(xiàn)在美國(guó)的熒幕上,波爾多獒才為法國(guó)以外的世人所知,它具有招人喜歡的特點(diǎn),如無(wú)窮的力量.對(duì)陌生人的警惕和威脅。波爾多犬布滿(mǎn)皺褶的巨大的頭給人好斗的印象,寬短且有明顯的阻隔,橢圓型的眼睛間距大有明顯的上脊,小而直立的耳朵微微環(huán)繞耳根部,尾巴短,無(wú)絨毛 。

      長(zhǎng)這樣噢

      六、mahout面試題?

      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(lèi)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)。

      基本思想:

      1. 構(gòu)造分類(lèi)數(shù)據(jù)。

      2. 使用Mahout工具類(lèi)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(lèi)器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。

      接下來(lái)貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》

      1. 構(gòu)造分類(lèi)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(lèi)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(lèi)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(lèi)器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。

      這三步,代碼我就一次全貼出來(lái);主要是兩個(gè)類(lèi) 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?。?#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-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??!");

      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(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(lèi),并提取得分最好的分類(lèi)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(lèi)別是:"+getCheckResult());

      }

      }

      七、webgis面試題?

      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(xún)、地理分析等多種應(yīng)用場(chǎng)景。WebGIS的優(yōu)勢(shì)包括易于訪(fǎng)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(hù)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(hù)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。

      八、freertos面試題?

      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(huà)圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)您能夠有用。

      九、paas面試題?

      1.負(fù)責(zé)區(qū)域大客戶(hù)/行業(yè)客戶(hù)管理系統(tǒng)銷(xiāo)售拓展工作,并完成銷(xiāo)售流程;

      2.維護(hù)關(guān)鍵客戶(hù)關(guān)系,與客戶(hù)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(xiāo)售任務(wù)。

      十、面試題類(lèi)型?

      你好,面試題類(lèi)型有很多,以下是一些常見(jiàn)的類(lèi)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(guò)去的工作或生活中的行為表現(xiàn),以預(yù)測(cè)其未來(lái)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(wèn)題的能力。

      4. 案例面試題:考察候選人解決實(shí)際問(wèn)題的能力,模擬真實(shí)工作場(chǎng)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(kāi)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(wèn)題。

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