藥劑師和執(zhí)業(yè)藥師的區(qū)別是工作職責不同：藥劑師的工作職責是完成醫(yī)院處方調配、核對、發(fā)藥、驗收入庫、倉儲管理、領用等工作，做好藥品登記和統(tǒng)計；執(zhí)業(yè)藥師的工作職責是負責處方的審核及監(jiān)督調配，提供用藥咨詢與信息，指導合理用藥。
中藥藥劑師是中醫(yī)藥行業(yè)中非常重要的職業(yè)。他們是中藥藥房的重要組成部分，負責中藥的制備、發(fā)藥和咨詢工作。中藥藥劑師需要具備一定的中藥理論知識和豐富的實踐經驗，以確保中藥的質量和安全性。
中藥藥劑師需要對中藥的藥理、藥效、藥物組成和制劑方法有深入的了解。他們需要熟悉中藥的常用名稱、性味歸經、功效和適應證，以便能夠為患者提供正確的藥物選擇和使用建議。
此外，中藥藥劑師還需要了解中藥的炮制方法和制劑工藝。不同的中藥材需要不同的炮制方法才能發(fā)揮最佳的藥效。中藥藥劑師需要根據具體的藥方和病人的情況選擇合適的制劑方法，并且能夠正確地進行操作。
中藥藥劑師還需要了解中藥的質量標準和質量控制方法。他們需要對中藥材進行鑒別，確保中藥的品質符合標準。同時，他們還需要掌握中藥的儲存和保養(yǎng)方法，以保證中藥的有效成分不會因為不適當的存儲條件而受到破壞。
中藥藥劑師的工作職責包括中藥的配制和發(fā)藥，以及提供相關的咨詢和建議。他們根據醫(yī)生的處方或者患者的病情選擇合適的中藥材，進行炮制和制劑，并將藥物發(fā)放給患者。
在配制過程中，中藥藥劑師需要掌握良好的藥物計量技巧和操作規(guī)范，確保藥品的準確配制。他們需要嚴格按照藥方的要求進行操作，以避免藥品配制錯誤導致的藥效不佳或者藥物安全問題。
另外，中藥藥劑師還需要與患者進行溝通，了解患者的病情和用藥情況，給予相應的咨詢和建議。他們需要向患者解釋藥物的使用方法、注意事項和可能的不良反應，以確?；颊哒_使用中藥并減少藥物可能產生的不良反應。
隨著人們對中醫(yī)藥的認可度不斷提高，中藥藥劑師的需求也在不斷增加。越來越多的人開始關注中藥的療效和養(yǎng)生價值，選擇中藥作為治療和保健的方法。
同時，隨著中醫(yī)藥的現代化發(fā)展，中藥制劑的研究和開發(fā)也日益活躍。中藥藥劑師在中藥制劑的研制、生產和品質控制方面發(fā)揮著重要作用。他們不僅需要掌握傳統(tǒng)的中藥制劑工藝，還需要擁有現代化的藥劑學知識和制藥技術。
因此，可以預見，中藥藥劑師的發(fā)展前景非常廣闊。隨著中醫(yī)藥事業(yè)的不斷發(fā)展，中藥藥劑師的需求將持續(xù)增加。對于有志于從事中藥工作的人來說，成為一名中藥藥劑師將是一個非常好的職業(yè)選擇。
醫(yī)學專業(yè)本科以上學歷，在醫(yī)療、預防、保健機構中試用期滿１年；取得執(zhí)業(yè)助理醫(yī)師執(zhí)業(yè)證書后，有醫(yī)學專科學歷，在醫(yī)療、預防、保健機構中工作滿２年的；具有中等專業(yè)學校醫(yī)學專業(yè)學歷，在醫(yī)療、預防、保健機構中工作滿５年的人員，可以報考藥劑師資格證分為零售業(yè)藥劑師（為公眾提供藥物和適當的藥物指導，滿足及保障公眾的用藥需求）、醫(yī)院藥劑師（負責配藥和調制藥物，制定藥物儲藏，分派的標準及條件）、學術藥劑師（在高等學府或藥劑制造企業(yè)從事藥物研究、開發(fā)、以及改進現有藥物品質的工作）。
要成為注冊藥劑師：據APC（澳洲藥劑師協會）的注冊要求：成為注冊藥劑師必須完成本科或者碩士認證課程，完成2000小時畢業(yè)后實習（大約一年的實習時間）。并且通過藥劑師考試（APEC）。Pharmacy Examining Committee （APEC） 考試分為兩個階段，第一階段主要是選擇題考試，第二階段有筆試、實驗和口試。APEC 考試每年 3 月和 9 月舉行。成為注冊藥劑師后，收入較為可觀，隨經驗增加收入更高，目前的年均收入是10萬澳幣/年?！ 囊泼竦慕嵌葋砜?，申請人得完成APC（澳洲藥劑師協會）認證的學歷課程并獲得學位，參加藥劑師APEC考試，并得通過第一階段，也就是通過了APEC考試的選擇題考試部分，雅思要求相對較高，A類（學術類）雅思需要達到7.5分，每項不低于7分?！ 「鶕闹轆PC官方網站2010年12月8日的最后更新，目前澳洲39所大學中，本科階段有12所大學的藥劑學本科課程被完整認證，有6所大學的藥劑學碩士課程被部分認證。目前這十幾所澳洲大學藥劑學專業(yè)，共有將近5000名在校學生，其中20%左右是海外留學生，只有在被APC認證的這十幾所大學完成4年制藥劑學本科課程或者2年制藥劑學碩士課程，才有可能取得澳大利亞藥劑師資格?！ ￠_設4年制藥劑學本科的大學主要有： 悉尼大學、莫納許大學、昆士蘭大學、昆士蘭科技大學、南澳大學、科廷科技大學、塔斯馬尼亞大學、格里菲斯大學、拉籌伯大學、查爾斯達爾文大學、查爾斯頓大學、詹姆斯庫克大學 開設2年制藥劑學碩士的大學主要有： 悉尼大學、西澳大學、紐卡斯爾大學、莫多克大學、南澳大學、堪培拉大學?！ 【C上，在上述12所大學藥劑學本科畢業(yè)，或上述6所大學藥劑學碩士畢業(yè)，實習一年即可通過APEC考試成為澳大利亞注冊藥劑師，并且越來越多的國家都承認了澳大利亞資質的同等有效性，所以藥劑師這門職業(yè)受到的國別限制越來越少。藥劑學在澳大利亞是個相當熱門的專業(yè)。澳大利亞的藥劑師主要是在醫(yī)院藥房、醫(yī)藥公司、零售藥點、政府部門里工作。其工作職責包括：在藥房工作的藥劑師主要按照處方為前來抓藥的顧客配藥，并且向顧客說明如何服用等相關事項；在制藥廠工作的藥劑師從事研究，開發(fā)，并參與醫(yī)藥產品的生產制作，負責新藥產品的醫(yī)校實驗，對新藥進行生產質量監(jiān)控等一系列工作。 藥劑師（Pharmacist）的工作職責上與國內藥劑師大體相同，收入相對較高，畢業(yè)后實習階段的工資大約3.3萬澳幣一年，完成實習并且通過藥劑師考試后，工資大約在6.6萬澳幣一年。隨著經驗的不斷積累，藥劑師的工資會越來越高。根據澳大利亞藥劑師協會的數據，目前注冊藥劑師的平均年薪接近10萬澳幣，比會計平均年薪5萬澳幣左右高出一倍?！ ∷巹熌壳笆前拇罄麃喌木o缺職業(yè)，每年大約有1200名學生從藥劑學專業(yè)畢業(yè)，到2020年澳大利亞將面臨著1萬名藥劑師的缺口。從移民角度看，藥劑師專業(yè)是CSL（澳洲技術移民優(yōu)先職業(yè)列表）優(yōu)先處理職業(yè)名單中，在澳洲移民打分體系中是最高60分，專業(yè)移民申請可以優(yōu)先審批。正因為其就業(yè)和移民的優(yōu)勢，一直以來吸引著眾多海外留學生包括中國學生的關注。
在醫(yī)療行業(yè)的不斷發(fā)展與創(chuàng)新的背景下，藥劑師的角色變得愈發(fā)重要。他們不僅要負責正確地發(fā)放藥物，還要關注患者的藥物治療效果和安全性。因此，尋找合適的藥劑師人才成為了每個醫(yī)藥機構都面臨的重大挑戰(zhàn)。
藥劑師的工作不僅僅是藥物的配藥和發(fā)放，更是一個藥物治療方案的制定者。在醫(yī)療團隊中，藥劑師應扮演著專業(yè)顧問的角色，為醫(yī)生和患者提供用藥指導和藥物選擇建議。他們需要充分了解患者的病情和藥物的特性，以確?；颊攉@得最佳的治療效果。
為了尋找合適的藥劑師人才，醫(yī)藥機構需要采取一系列有效的招聘措施。以下是一些招聘藥劑師人才的關鍵步驟：
在招聘之前，醫(yī)藥機構應明確崗位要求，包括學歷要求、工作經驗要求、專業(yè)技能要求等。這有助于篩選出符合條件的人才，并提高招聘效率。同時，明確的崗位要求也可以為候選人提供明確的參考，使其更加了解自己是否適合這個崗位。
為了擴大招聘范圍，醫(yī)藥機構應該選擇多種渠道發(fā)布招聘信息，例如職業(yè)網站、社交媒體和專業(yè)藥學論壇等。同時，招聘信息的內容要詳細、準確，以吸引更多合適的人才投遞簡歷。此外，可以借助一些招聘平臺的推薦功能，提高匹配度。
在收到簡歷后，醫(yī)藥機構應該進行面試并評估候選人的能力。面試時，可以針對藥劑師的專業(yè)知識、溝通能力、團隊合作能力等進行提問，以了解候選人的專業(yè)素質和適應能力。此外，可以結合藥劑師的實際工作情境進行模擬評估，以更全面地了解其工作能力。
藥劑師的職業(yè)發(fā)展非常重要，醫(yī)藥機構需要為藥劑師提供定期的培訓和發(fā)展計劃。這可以幫助藥劑師不斷提升專業(yè)知識和技能，提高工作效率和質量。同時，良好的培訓與發(fā)展計劃也能增加藥劑師的職業(yè)滿意度，提高員工留存率。
醫(yī)藥機構應該關注藥劑師的員工福利和工作環(huán)境，提供有競爭力的薪資待遇和福利制度，并營造積極健康的工作氛圍。藥劑師的工作相對繁重和復雜，關注員工的身心健康和工作滿意度對于人才留存和團隊穩(wěn)定性都具有重要作用。
招聘藥劑師人才對于醫(yī)藥機構來說是一項挑戰(zhàn)，也是一項重要的任務。通過制定明確的崗位要求、廣泛發(fā)布招聘信息、進行有效面試和能力評估、定期組織培訓與發(fā)展計劃，并關注員工福利和工作環(huán)境，醫(yī)藥機構可以吸引到合適的藥劑師人才，并建立一個高效、穩(wěn)定的醫(yī)藥團隊。
在藥物的世界里，藥劑師扮演著舉足輕重的角色。招聘藥劑師人才的重要性不言而喻。只有有著優(yōu)秀的藥劑師團隊，醫(yī)藥機構才能提供更好的藥物治療方案，維護患者的健康和安全。
html在醫(yī)療行業(yè)的不斷發(fā)展與創(chuàng)新的背景下，藥劑師的角色變得愈發(fā)重要。他們不僅要負責正確地發(fā)放藥物，還要關注患者的藥物治療效果和安全性。因此，尋找合適的藥劑師人才成為了每個醫(yī)藥機構都面臨的重大挑戰(zhàn)。
藥劑師的工作不僅僅是藥物的配藥和發(fā)放，更是一個藥物治療方案的制定者。在醫(yī)療團隊中，藥劑師應扮演著專業(yè)顧問的角色，為醫(yī)生和患者提供用藥指導和藥物選擇建議。他們需要充分了解患者的病情和藥物的特性，以確?；颊攉@得最佳的治療效果。
為了尋找合適的藥劑師人才，醫(yī)藥機構需要采取一系列有效的招聘措施。以下是一些招聘藥劑師人才的關鍵步驟：
在招聘之前，醫(yī)藥機構應明確崗位要求，包括學歷要求、工作經驗要求、專業(yè)技能要求等。這有助于篩選出符合條件的人才，并提高招聘效率。同時，明確的崗位要求也可以為候選人提供明確的參考，使其更加了解自己是否適合這個崗位。
為了擴大招聘范圍，醫(yī)藥機構應該選擇多種渠道發(fā)布招聘信息，例如職業(yè)網站、社交媒體和專業(yè)藥學論壇等。同時，招聘信息的內容要詳細、準確，以吸引更多合適的人才投遞簡歷。此外，可以借助一些招聘平臺的推薦功能，提高匹配度。
在收到簡歷后，醫(yī)藥機構應該進行面試并評估候選人的能力。面試時，可以針對藥劑師的專業(yè)知識、溝通能力、團隊合作能力等進行提問，以了解候選人的專業(yè)素質和適應能力。此外，可以結合藥劑師的實際工作情境進行模擬評估，以更全面地了解其工作能力。
藥劑師的職業(yè)發(fā)展非常重要，醫(yī)藥機構需要為藥劑師提供定期的培訓和發(fā)展計劃。這可以幫助藥劑師不斷提升專業(yè)知識和技能，提高工作效率和質量。同時，良好的培訓與發(fā)展計劃也能增加藥劑師的職業(yè)滿意度，提高員工留存率。
醫(yī)藥機構應該關注藥劑師的員工福利和工作環(huán)境，提供有競爭力的薪資待遇和福利制度，并營造積極健康的工作氛圍。藥劑師的工作相對繁重和復雜，關注員工的身心健康和工作滿意度對于人才留存和團隊穩(wěn)定性都具有重要作用。
招聘藥劑師人才對于醫(yī)藥機構來說是一項挑戰(zhàn)，也是一項重要的任務。通過制定明確的崗位要求、廣泛發(fā)布招聘信息、進行有效面試和能力評估、定期組織培訓與發(fā)展計劃，并關注員工福利和工作環(huán)境，醫(yī)藥機構可以吸引到合適的藥劑師人才，并建立一個高效、穩(wěn)定的醫(yī)藥團隊。
在藥物的世界里，藥劑師扮演著舉足輕重的角色。招聘藥劑師人才的重要性不言而喻。只有有著優(yōu)秀的藥劑師團隊，醫(yī)藥機構才能提供更好的藥物治療方案，維護患者的健康和安全。
藥劑師工作簡歷的撰寫要點
在競爭激烈的藥學行業(yè)中，如何撰寫一份出色的藥劑師工作簡歷，是每個求職者都面臨的重要任務。藥劑師工作簡歷扮演著向潛在雇主展示個人能力和經驗的關鍵角色。在您著手撰寫藥劑師工作簡歷前，有一些重要的要點需要考慮。
藥劑師工作簡歷的核心是展示您的專業(yè)能力和所具備的必要資質。您可以在簡歷的開頭部分使用標題或者加粗字體凸顯這些關鍵內容，以便雇主在第一眼就能看到。
例如:
藥劑師工作經歷是您的簡歷中最關鍵的部分。您可以使用逆序排列方式，將最近的經歷放在前面。
為了突出您的工作經歷，可以使用以下方法:
在您撰寫藥劑師工作簡歷時，教育背景和培訓經歷也是不能忽視的要點。這些信息可以展示您的專業(yè)知識和學術成就。
在此部分可以包括:
作為一名藥劑師，您可能在職業(yè)生涯中有過一些重要的專業(yè)亮點。這些亮點可以是您在治療或管理方面的突出成就，或者是參與一些重要項目的經驗。
以項目經驗為例，可以通過以下方式描述:
除了專業(yè)知識和技能外，藥劑師還應具備一些重要的軟技能。在簡歷中突出這些軟技能，可以向雇主展示您在與患者、團隊合作和溝通方面的優(yōu)秀能力。
以下是一些需要強調的藥劑師軟技能:
在撰寫藥劑師工作簡歷時，請始終保持簡潔和專業(yè)。根據您的個人情況調整重點，并確保簡歷的結構清晰易讀。并不斷更新和完善您的簡歷，以便與行業(yè)的最新趨勢和需求保持一致。
祝您在求職過程中取得成功！
之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現；于是想根據示例的流程實現其他例子。網上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數據：
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
檢測數據：
sunny，hot，high，weak
結果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現分類。
基本思想：
1. 構造分類數據。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數據轉換成vector數據。
4. 分類器對vector數據進行分類。
接下來貼下我的代碼實現=》
1. 構造分類數據：
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 的數據傳到hdfs上面。
數據文件格式，如D1文件內容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數據轉換成vector數據。
4. 分類器對vector數據進行分類。
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) {
//將訓練數據轉換成 vector數據
makeTrainVector();
//產生訓練模型
makeModel(false);
//測試檢測數據
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數據轉換成序列化文件
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("序列化文件轉換成向量失?。?#34;);
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數據轉換成序列化文件
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參數是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數是，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("檢測數據構造成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
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)，通過將地理數據和功能以可視化的方式呈現在Web瀏覽器中，實現地理空間數據的共享和分析。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，但也面臨著數據安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。
2. 請談談您在WebGIS開發(fā)方面的經驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經驗和技能。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等進行地理數據處理和分析。我還具備數據庫管理和地理空間數據建模的能力，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技術實現了實時的空氣質量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質量數據和可視化的分析結果，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、大數據和人工智能等技術的不斷進步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數據、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。
1.負責區(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.維護關鍵客戶關系，與客戶決策者保持良好的溝通；
3.管理并帶領團隊完成完成年度銷售任務。
