作為許多學(xué)生向往的專業(yè)之一，數(shù)學(xué)系培養(yǎng)出許多在科學(xué)、技術(shù)以及其他領(lǐng)域取得卓越成就的人才。然而，要選擇一所優(yōu)秀的數(shù)學(xué)系進(jìn)行學(xué)習(xí)，同學(xué)們需要考慮許多因素。在國內(nèi)，有許多優(yōu)秀的高校設(shè)有數(shù)學(xué)系，那么數(shù)學(xué)系哪些學(xué)校好呢？
清華大學(xué)作為國內(nèi)頂尖的綜合性大學(xué)之一，在數(shù)學(xué)系的教學(xué)與科研方面有著卓越的水平。數(shù)學(xué)系擁有一支優(yōu)秀的教師團(tuán)隊(duì)，他們在數(shù)學(xué)領(lǐng)域的研究和教學(xué)上具有豐富的經(jīng)驗(yàn)和深厚的造詣。清華大學(xué)數(shù)學(xué)系的課程設(shè)置科學(xué)全面，涵蓋了純數(shù)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域，為學(xué)生提供了廣闊的學(xué)術(shù)視野和培養(yǎng)空間。
北京大學(xué)作為中國歷史悠久、聲譽(yù)卓著的高等學(xué)府之一，在數(shù)學(xué)領(lǐng)域的聲望也是顯赫的。數(shù)學(xué)系擁有一批國內(nèi)外知名的數(shù)學(xué)學(xué)者，他們的學(xué)術(shù)研究和教育質(zhì)量都具有國際水平。北京大學(xué)數(shù)學(xué)系的學(xué)術(shù)氛圍濃厚，學(xué)生們可以在這里接觸到最前沿的數(shù)學(xué)理論和方法，受益匪淺。
復(fù)旦大學(xué)作為中國一流學(xué)府，在數(shù)學(xué)領(lǐng)域也擁有優(yōu)秀的師資力量和教學(xué)資源。該校數(shù)學(xué)系致力于培養(yǎng)學(xué)生扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和創(chuàng)新能力，為學(xué)生提供了廣闊的學(xué)術(shù)舞臺(tái)和發(fā)展空間。復(fù)旦大學(xué)數(shù)學(xué)系的教學(xué)質(zhì)量備受好評(píng)，學(xué)生畢業(yè)后不僅能夠在學(xué)術(shù)界有所作為，也能夠在各個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出色的數(shù)學(xué)應(yīng)用能力。
上海交通大學(xué)是國內(nèi)一所享有盛譽(yù)的高校，在數(shù)學(xué)教育方面也一直保持著優(yōu)良的傳統(tǒng)。數(shù)學(xué)系在純數(shù)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域都有著深厚的學(xué)術(shù)積累，教學(xué)水平和科研實(shí)力均居于國內(nèi)領(lǐng)先地位。上海交通大學(xué)數(shù)學(xué)系的學(xué)生不僅受益于學(xué)校優(yōu)質(zhì)的師資和課程設(shè)置，還可以參與到各種學(xué)術(shù)活動(dòng)和科研項(xiàng)目中，拓展自己的學(xué)術(shù)視野和能力。
中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)作為國內(nèi)一流的理工類高校，其數(shù)學(xué)系在數(shù)學(xué)教育和研究方面具有顯著的優(yōu)勢。該校數(shù)學(xué)系師資力量雄厚，教學(xué)設(shè)施完善，為學(xué)生提供了良好的學(xué)習(xí)環(huán)境和條件。中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)數(shù)學(xué)系注重培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和實(shí)踐能力，學(xué)生們在這里既可以掌握扎實(shí)的數(shù)學(xué)知識(shí)，也能夠培養(yǎng)自己解決實(shí)際問題的能力。
以上所介紹的幾所高校數(shù)學(xué)系都是國內(nèi)一流的機(jī)構(gòu)，它們在數(shù)學(xué)教育和科研方面都有著顯著的成就和優(yōu)勢。對于那些對數(shù)學(xué)感興趣的學(xué)生來說，選擇一所優(yōu)秀的數(shù)學(xué)系進(jìn)行學(xué)習(xí)將對他們未來的發(fā)展產(chǎn)生積極的影響。希望同學(xué)們在選擇數(shù)學(xué)系時(shí)，可以根據(jù)自身的興趣和發(fā)展目標(biāo)，選擇一所適合自己的高校，努力學(xué)習(xí)，取得優(yōu)異的成績！
蘇大數(shù)學(xué)系是蘇州大學(xué)下屬的一個(gè)學(xué)院，擁有豐富多樣的數(shù)學(xué)專業(yè)供學(xué)生選擇。蘇大數(shù)學(xué)系注重培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)學(xué)思維、分析能力和解決問題的能力，為學(xué)生提供了廣闊的發(fā)展空間。
以下是蘇大數(shù)學(xué)系的一些主要專業(yè)：
數(shù)學(xué)系還提供了一些交叉學(xué)科的專業(yè)，例如計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、信息與計(jì)算科學(xué)等。
不同專業(yè)的課程設(shè)置和方向略有不同，學(xué)生可以根據(jù)自己的興趣和未來的發(fā)展目標(biāo)選擇適合自己的專業(yè)。
蘇大數(shù)學(xué)系通過優(yōu)質(zhì)的教學(xué)資源和豐富的學(xué)術(shù)活動(dòng)，為學(xué)生提供了良好的學(xué)習(xí)環(huán)境和發(fā)展機(jī)會(huì)。學(xué)生畢業(yè)后可以選擇從事教育、研究和工程等領(lǐng)域的工作，也可以繼續(xù)深造攻讀碩士或博士學(xué)位。
感謝您閱讀本文，希望對您了解蘇大數(shù)學(xué)系的專業(yè)有所幫助。
數(shù)學(xué)系機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)在當(dāng)今信息時(shí)代的重要性日益凸顯。隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)作為其重要支柱之一，已成為各行業(yè)智能化發(fā)展的關(guān)鍵。而作為數(shù)學(xué)系學(xué)科的一門重要應(yīng)用方向，機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)在培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)理邏輯能力、計(jì)算思維和數(shù)據(jù)分析能力方面具有獨(dú)特優(yōu)勢。
數(shù)學(xué)系機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)的課程設(shè)置通常涵蓋數(shù)學(xué)理論、概率統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)、最優(yōu)化方法等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程，同時(shí)結(jié)合計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)分析等相關(guān)學(xué)科的知識(shí)，幫助學(xué)生建立起扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐能力。學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中往往需要通過大量的算法實(shí)踐和數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目來提升自己的技能。
數(shù)學(xué)系機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)的畢業(yè)生在當(dāng)前就業(yè)市場上備受青睞。隨著各行業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能人才的需求不斷增加，具備數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)的人才成為各大企業(yè)的香餑餑。數(shù)學(xué)系機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)畢業(yè)生可以在人工智能公司、金融機(jī)構(gòu)、科研院所等領(lǐng)域找到廣闊的職業(yè)發(fā)展空間。
想要在數(shù)學(xué)系機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)取得優(yōu)秀的成績，學(xué)生需要掌握一些學(xué)習(xí)技巧。首先，要注重理論學(xué)習(xí)，夯實(shí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；其次，要多參與實(shí)踐項(xiàng)目，提升數(shù)據(jù)分析和算法應(yīng)用能力；最后，要保持對新技術(shù)的敏感性，不斷學(xué)習(xí)和更新知識(shí)。
隨著人工智能技術(shù)的不斷演進(jìn)和應(yīng)用場景的擴(kuò)大，數(shù)學(xué)系機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)的發(fā)展趨勢將更加多樣化和專業(yè)化。未來，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)⒑w更多的細(xì)分領(lǐng)域，如深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等，數(shù)學(xué)系機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)的研究與應(yīng)用范圍將進(jìn)一步拓展。
數(shù)學(xué)作為一門基礎(chǔ)學(xué)科，在現(xiàn)代社會(huì)中起著舉足輕重的作用。許多人對數(shù)學(xué)感到困惑，覺得它很抽象，難以理解。但實(shí)際上，數(shù)學(xué)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，從金融到物理學(xué)，從工程到計(jì)算機(jī)科學(xué)，數(shù)學(xué)無處不在。
因此，選擇數(shù)學(xué)系專業(yè)是一個(gè)明智的選擇。在大學(xué)中，數(shù)學(xué)系專業(yè)提供了一系列嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼n程，培養(yǎng)學(xué)生的邏輯思維和問題解決能力。下面是一些常見的數(shù)學(xué)系專業(yè)：
純數(shù)學(xué)是數(shù)學(xué)領(lǐng)域中最基礎(chǔ)、最純粹的分支。它研究數(shù)學(xué)的本質(zhì)和結(jié)構(gòu)，關(guān)注抽象和推理的過程。純數(shù)學(xué)的研究內(nèi)容包括代數(shù)、幾何、數(shù)論、拓?fù)鋵W(xué)等。選擇純數(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)生通常對邏輯和抽象思維有濃厚的興趣。
與純數(shù)學(xué)不同，應(yīng)用數(shù)學(xué)更注重?cái)?shù)學(xué)的實(shí)際應(yīng)用。應(yīng)用數(shù)學(xué)的研究內(nèi)容包括數(shù)學(xué)模型、最優(yōu)化、概率論等。選擇應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)生通常對數(shù)學(xué)在實(shí)際問題中的應(yīng)用感興趣，希望能夠解決現(xiàn)實(shí)生活中的復(fù)雜問題。
統(tǒng)計(jì)學(xué)是研究數(shù)據(jù)收集、分析和解釋的學(xué)科。統(tǒng)計(jì)學(xué)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，可以幫助人們進(jìn)行決策和預(yù)測。選擇統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的學(xué)生通常對數(shù)據(jù)分析和推斷有濃厚的興趣，希望能夠通過數(shù)據(jù)來揭示事物背后的規(guī)律。
運(yùn)籌學(xué)與控制論是研究優(yōu)化問題和控制問題的學(xué)科。它們結(jié)合了數(shù)學(xué)、工程和管理科學(xué)的方法，致力于發(fā)現(xiàn)最優(yōu)解決方案和控制系統(tǒng)。選擇運(yùn)籌學(xué)與控制論專業(yè)的學(xué)生通常對優(yōu)化和決策問題有濃厚的興趣，希望能夠提供實(shí)際可行的解決方案。
金融數(shù)學(xué)是數(shù)學(xué)在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用。它研究金融市場的模型和衍生品的定價(jià)，幫助投資者進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理和投資決策。選擇金融數(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)生通常對金融市場、風(fēng)險(xiǎn)管理和量化交易有濃厚的興趣。
數(shù)學(xué)系專業(yè)涵蓋了各個(gè)領(lǐng)域的研究內(nèi)容，學(xué)生可以根據(jù)自己的興趣和職業(yè)規(guī)劃選擇適合自己的專業(yè)。無論選擇哪個(gè)專業(yè)，數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí)都需要學(xué)生具備良好的邏輯思維和分析問題的能力。數(shù)學(xué)系專業(yè)畢業(yè)的學(xué)生可以在教育、金融、科研等領(lǐng)域找到工作機(jī)會(huì)，并為社會(huì)做出貢獻(xiàn)。
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?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(xùn)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(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(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(píng)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(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(shí)更好，還有能夠會(huì)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(huì)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(huì)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(huì)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。
