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學(xué)習(xí)計(jì)劃沒(méi)寫(xiě)檢討

時(shí)間:2024-08-19 15:38 人氣:0 編輯:招聘街

一、學(xué)習(xí)計(jì)劃沒(méi)寫(xiě)檢討

在我們的生活中,制定學(xué)習(xí)計(jì)劃是提高個(gè)人學(xué)習(xí)效率的重要環(huán)節(jié)之一。然而,很多人卻常常忽視了學(xué)習(xí)計(jì)劃的重要性。有的人視之為一種束縛,感覺(jué)沒(méi)有自由;有的人覺(jué)得太麻煩,不愿意花時(shí)間去制定。但實(shí)際上,一個(gè)良好的學(xué)習(xí)計(jì)劃可以幫助我們更好地規(guī)劃時(shí)間,提高學(xué)習(xí)效率,培養(yǎng)良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣。下面我將分享一些建議,幫助大家制定一個(gè)有效的學(xué)習(xí)計(jì)劃。

明確學(xué)習(xí)目標(biāo)

首先,制定學(xué)習(xí)計(jì)劃之前,我們必須明確學(xué)習(xí)的目標(biāo)。這個(gè)目標(biāo)應(yīng)該是具體、明確的,可以量化和評(píng)估的。舉個(gè)例子,如果我們想提高英語(yǔ)口語(yǔ)水平,我們可以將目標(biāo)設(shè)定為每天練習(xí)口語(yǔ)30分鐘,每周背誦一篇英語(yǔ)短文,每月參加一次英語(yǔ)角活動(dòng)。只有明確了目標(biāo),我們才能有針對(duì)性地制定學(xué)習(xí)計(jì)劃。

分解學(xué)習(xí)任務(wù)

一旦明確了學(xué)習(xí)目標(biāo),接下來(lái)我們可以將這個(gè)目標(biāo)分解為更小的學(xué)習(xí)任務(wù)。這樣做的好處是,我們可以更清晰地知道要做什么,怎么做。我們可以根據(jù)自己的目標(biāo)確定每天、每周、每月的學(xué)習(xí)任務(wù),合理安排時(shí)間。例如,如果我們要備考某種證書(shū),可以將復(fù)習(xí)內(nèi)容分解為不同的模塊,每天專門復(fù)習(xí)一到兩個(gè)模塊。這樣做不僅可以幫助我們合理安排時(shí)間,還可以防止拖延癥的發(fā)生。

制定學(xué)習(xí)日程

制定學(xué)習(xí)計(jì)劃的下一步是制定學(xué)習(xí)日程。學(xué)習(xí)日程可以幫助我們更好地管理時(shí)間,避免浪費(fèi)時(shí)間。我們可以將每天的學(xué)習(xí)時(shí)間分為不同的階段,如早上、下午、晚上,為每個(gè)階段設(shè)定特定的學(xué)習(xí)任務(wù)和時(shí)間。例如,早上可以用來(lái)背誦單詞、看英語(yǔ)文章,下午可以用來(lái)做練習(xí)題,晚上可以用來(lái)復(fù)習(xí)當(dāng)天的內(nèi)容。制定學(xué)習(xí)日程時(shí)要注意的一點(diǎn)是,合理安排休息時(shí)間,避免過(guò)度疲勞。

制定學(xué)習(xí)方法

除了學(xué)習(xí)計(jì)劃,學(xué)習(xí)方法也是非常重要的。沒(méi)有有效的學(xué)習(xí)方法,學(xué)習(xí)計(jì)劃也只是一紙空文。因此,我們?cè)谥贫▽W(xué)習(xí)計(jì)劃的同時(shí),也要思考如何選擇合適的學(xué)習(xí)方法。

首先,我們要根據(jù)自己的學(xué)習(xí)風(fēng)格和學(xué)習(xí)目標(biāo)選擇相應(yīng)的學(xué)習(xí)方法。有的人喜歡聽(tīng)力強(qiáng)化,那么可以選擇多聽(tīng)英語(yǔ)材料。有的人喜歡閱讀,可以選擇大量閱讀英語(yǔ)文章。有的人喜歡和他人交流,可以報(bào)名參加英語(yǔ)角活動(dòng)。選擇合適的學(xué)習(xí)方法能夠讓學(xué)習(xí)更加高效。

其次,我們要靈活運(yùn)用不同的學(xué)習(xí)方法。有時(shí)候,同一個(gè)知識(shí)點(diǎn)可以用不同的角度去理解。我們可以嘗試使用不同的學(xué)習(xí)方法,比如看視頻、聽(tīng)音頻、做練習(xí)題等,從不同的角度去掌握知識(shí)。這樣做有助于提高學(xué)習(xí)的深度和廣度。

制定學(xué)習(xí)評(píng)估體系

最后,一個(gè)完善的學(xué)習(xí)計(jì)劃也需要有相應(yīng)的評(píng)估體系。學(xué)習(xí)計(jì)劃中的評(píng)估主要用于評(píng)估學(xué)習(xí)的效果和進(jìn)度。我們可以設(shè)定一些具體的評(píng)估指標(biāo),比如每周測(cè)試一次,每月進(jìn)行一次總結(jié)評(píng)估。評(píng)估的結(jié)果可以幫助我們及時(shí)發(fā)現(xiàn)不足,調(diào)整學(xué)習(xí)計(jì)劃。

當(dāng)然,制定學(xué)習(xí)計(jì)劃只是第一步,更重要的是執(zhí)行計(jì)劃。我們要嚴(yán)格按照計(jì)劃行動(dòng),遵守學(xué)習(xí)計(jì)劃。計(jì)劃外的事情要盡量避免,避免計(jì)劃被打亂。如果在執(zhí)行學(xué)習(xí)計(jì)劃中遇到了困難和挫折,不要?dú)怵H,要堅(jiān)持下去。因?yàn)橹挥懈冻隽伺?,才能取得好的學(xué)習(xí)效果。

總之,制定一個(gè)有效的學(xué)習(xí)計(jì)劃對(duì)于提高學(xué)習(xí)效率是非常重要的。通過(guò)明確學(xué)習(xí)目標(biāo)、分解學(xué)習(xí)任務(wù)、制定學(xué)習(xí)日程、選擇適合的學(xué)習(xí)方法和建立評(píng)估體系,我們可以更好地規(guī)劃時(shí)間、提高學(xué)習(xí)效果、養(yǎng)成良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣。希望以上的分享可以對(duì)大家有所幫助,讓我們一起制定一個(gè)好的學(xué)習(xí)計(jì)劃,提高學(xué)習(xí)效率,取得更好的學(xué)業(yè)成績(jī)!

二、借款沒(méi)寫(xiě)借款合同

借款沒(méi)寫(xiě)借款合同對(duì)雙方都有潛在的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性。無(wú)論是個(gè)人之間的借款還是私人與企業(yè)之間的借款,撰寫(xiě)借款合同是保護(hù)雙方權(quán)益和避免糾紛的重要步驟。

借款是一種經(jīng)濟(jì)活動(dòng),一方向另一方暫時(shí)提供資金,并約定未來(lái)以同等或約定的利率和期限歸還。當(dāng)借款沒(méi)有書(shū)面借款合同時(shí),一方的權(quán)益可能會(huì)受到損害,而另一方則無(wú)法得到法律保護(hù)。

借款合同的重要性

借款合同是明確雙方權(quán)益和義務(wù)的法律文件。它記錄了借款的基本信息,包括借款金額、利率、期限、還款方式和其他相關(guān)條款。無(wú)論借款人是個(gè)人還是公司,借款合同都是確保雙方權(quán)益、規(guī)避法律風(fēng)險(xiǎn)以及建立信任的關(guān)鍵。

以下是借款合同的一些重要性:

  • 確保借款人和出借人權(quán)益。借款合同闡明了雙方的利益,明確了借款人需要承擔(dān)的責(zé)任和義務(wù),包括還款方式、時(shí)間和金額等。對(duì)于出借人來(lái)說(shuō),借款合同確保了借款的利益和還款的安全性。
  • 明確借款條款和條件。借款合同明確了借款的基本條款和條件,防止出現(xiàn)誤解和爭(zhēng)議。例如,合同中可以規(guī)定還款利息、罰息、提前還款和違約金等,保證雙方在借貸過(guò)程中的權(quán)益平等。
  • 法律保護(hù)和可執(zhí)行性。合法的借款合同在法律上具備可執(zhí)行性,一旦發(fā)生違約行為,受害方可以通過(guò)法律手段維護(hù)自己的權(quán)益。合同可以作為法庭審理和判決的依據(jù),確保借款雙方都有法律保護(hù)。
  • 增加借款信用度和聲譽(yù)。有書(shū)面借款合同可以證明借款人的信用度,并建立借款人的良好聲譽(yù)。當(dāng)借款人需要再次借款時(shí),良好的信用記錄和聲譽(yù)將會(huì)給出借方帶來(lái)更多的信任和機(jī)會(huì)。

沒(méi)有借款合同可能帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)

借款沒(méi)有書(shū)面借款合同可能導(dǎo)致以下風(fēng)險(xiǎn)和不確定性:

  • 無(wú)法證明借款事實(shí)。沒(méi)有借款合同,雙方無(wú)法提供書(shū)面證據(jù)來(lái)證明借款發(fā)生的事實(shí)和細(xì)節(jié)。這可能給追索借款帶來(lái)麻煩,甚至導(dǎo)致借款無(wú)法追回。
  • 糾紛和爭(zhēng)議的風(fēng)險(xiǎn)增加。缺乏明確的借款合同,雙方之間容易產(chǎn)生誤解和爭(zhēng)議,尤其是在利率、還款方式、期限等方面。一旦出現(xiàn)糾紛,缺乏書(shū)面合同會(huì)給解決問(wèn)題增加難度。
  • 無(wú)法追索借款和利息。當(dāng)借款沒(méi)有書(shū)面合同時(shí),借款人可能會(huì)違約或拖欠還款,而出借人無(wú)法通過(guò)法律手段追索借款和利息。
  • 法律保護(hù)的缺失。沒(méi)有借款合同,出借人無(wú)法通過(guò)法律途徑來(lái)保護(hù)自己的權(quán)益。當(dāng)借款人拒絕還款或發(fā)生其他糾紛時(shí),出借人將無(wú)法得到法律的支持。

如何撰寫(xiě)借款合同

無(wú)論是個(gè)人借款還是企業(yè)借款,撰寫(xiě)借款合同都應(yīng)該是一個(gè)規(guī)范而嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪^(guò)程。以下是撰寫(xiě)借款合同的一些建議:

  • 明確借款雙方身份和聯(lián)系信息。借款合同應(yīng)該明確標(biāo)明借款人和出借人的身份信息,包括姓名、聯(lián)系方式和身份證號(hào)碼等。
  • 詳細(xì)描述借款金額和利率。合同中應(yīng)該詳細(xì)描述借款的金額和利率,確保雙方在借貸過(guò)程中的權(quán)益平等。
  • 規(guī)定明確的還款方式和期限。合同中應(yīng)該明確規(guī)定借款的還款方式和期限,包括每期還款金額和還款日,以避免爭(zhēng)議和誤解。
  • 約定違約責(zé)任和補(bǔ)償。合同中應(yīng)該明確約定違約責(zé)任和補(bǔ)償方式,以確保出借人在借款違約時(shí)可以得到合理的補(bǔ)償。
  • 法律條款的適用。合同中應(yīng)該明確規(guī)定適用的法律條款和爭(zhēng)議解決方式,提高合同的可執(zhí)行性和法律保護(hù)。

撰寫(xiě)借款合同應(yīng)該遵循法律規(guī)定和合同的常見(jiàn)要素,以保護(hù)雙方的權(quán)益和確保借款的安全性。即使是親戚和朋友之間的借款,寫(xiě)一份合同也是明智之舉。

總結(jié)

借款合同對(duì)于借貸雙方都至關(guān)重要。它明確了雙方的權(quán)益和責(zé)任,減少了糾紛和爭(zhēng)議的風(fēng)險(xiǎn),增加了借款的可執(zhí)行性和安全性。

無(wú)論是個(gè)人借款還是企業(yè)借款,撰寫(xiě)借款合同應(yīng)該是一個(gè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪^(guò)程。合同中應(yīng)該明確規(guī)定借款的基本信息、還款方式和期限等重要事項(xiàng)。

因此,在借款時(shí)務(wù)必與對(duì)方簽訂書(shū)面借款合同,以保護(hù)自己的權(quán)益和確保借款的安全性。不要掉以輕心,只有在雙方都有借款合同作為依據(jù)時(shí),才能避免出現(xiàn)糾紛和爭(zhēng)議。

三、違停罰單沒(méi)寫(xiě)金額沒(méi)寫(xiě)扣分怎么處理?

違章停車的罰單其實(shí)只是一個(gè)違章行為的通知單,所以不會(huì)直接體現(xiàn)處罰多少錢,更沒(méi)有說(shuō)明扣分多少。被貼罰單不要緊張,按照要求主動(dòng)處理,吸取教訓(xùn),下次盡量避免。違章停車的處罰,法規(guī)規(guī)定只有罰款50元以上200元以下,不用扣分的。

1.一般情況下,機(jī)動(dòng)車被貼罰單存在兩種情況,一是交通警察(交警隊(duì))發(fā)出的違法停車處罰通知單,另一種是城市監(jiān)察大隊(duì)(城管局)發(fā)出的違法停車處罰通知單。

2.交警隊(duì)發(fā)出的違法停車處罰通知單,用于機(jī)動(dòng)車在城市道路范圍內(nèi)違反車輛停放規(guī)定作出的處罰,城管局發(fā)出的違法停車處罰通知單用于機(jī)動(dòng)車在城市非機(jī)動(dòng)車和人行道范圍內(nèi)違反車輛停放規(guī)定作出的處罰。

有些地方在同一個(gè)地方辦理,大多數(shù)地方不在同一個(gè)地方處理。一般情況下,通知單上有詳細(xì)的處理地點(diǎn)和工作時(shí)間,在接受處罰時(shí)候需要看清楚。

3.接受處罰時(shí)候,請(qǐng)帶上違法停車的機(jī)動(dòng)車行駛證和違法停車駕駛員(或者經(jīng)辦人)的駕駛證。通知單上一般有15天以內(nèi)主動(dòng)處罰的要求,這個(gè)是可以不用擔(dān)心的,超過(guò)時(shí)間接受處罰不會(huì)加大處罰力度也不會(huì)增加處罰金額。

4.不管是去交警隊(duì)的處罰還是去城管局的處罰,違章停車的處罰統(tǒng)一是不扣分,罰款50-200元的標(biāo)準(zhǔn),一般情況下,都是150元的處罰金額。

5.特殊情況下,第一時(shí)間趕到交警隊(duì)或者城管局,找到執(zhí)法的經(jīng)辦人,主動(dòng)承認(rèn)錯(cuò)誤,虛心接受處罰,一般會(huì)有從輕處罰50元的可能。

四、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(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

接下來(lái)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(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

這三步,代碼我就一次全貼出來(lái);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(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??!");

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??!");

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(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,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(cè)所屬類別是:"+getCheckResult());

}

}

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

六、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。

七、paas面試題?

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)。

八、面試題類型?

你好,面試題類型有很多,以下是一些常見(jiàn)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(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。

九、cocoscreator面試題?

需要具體分析 因?yàn)閏ocoscreator是一款游戲引擎,面試時(shí)的問(wèn)題會(huì)涉及到不同的方面,如開(kāi)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(duì)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)的問(wèn)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(kāi)發(fā)小型游戲等等;如果是針對(duì)游戲設(shè)計(jì)的問(wèn)題,則需要考察候選人對(duì)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。

十、mycat面試題?

以下是一些可能出現(xiàn)在MyCat面試中的問(wèn)題:

1. 什么是MyCat?MyCat是一個(gè)開(kāi)源的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件,它可以將多個(gè)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)組合成一個(gè)邏輯上的數(shù)據(jù)庫(kù)集群,提供高可用性、高性能、易擴(kuò)展等特性。

2. MyCat的優(yōu)勢(shì)是什么?MyCat具有以下優(yōu)勢(shì):支持讀寫(xiě)分離、支持分庫(kù)分表、支持自動(dòng)切換故障節(jié)點(diǎn)、支持SQL解析和路由、支持?jǐn)?shù)據(jù)分片等。

3. MyCat的架構(gòu)是怎樣的?MyCat的架構(gòu)包括三個(gè)層次:客戶端層、中間件層和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層。客戶端層負(fù)責(zé)接收和處理客戶端請(qǐng)求,中間件層負(fù)責(zé)SQL解析和路由,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層負(fù)責(zé)實(shí)際的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢。

4. MyCat支持哪些數(shù)據(jù)庫(kù)?MyCat目前支持MySQL和MariaDB數(shù)據(jù)庫(kù)。

5. MyCat如何實(shí)現(xiàn)讀寫(xiě)分離?MyCat通過(guò)將讀請(qǐng)求和寫(xiě)請(qǐng)求分別路由到不同的MySQL節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)讀寫(xiě)分離。讀請(qǐng)求可以路由到多個(gè)只讀節(jié)點(diǎn)上,從而提高查詢性能。

6. MyCat如何實(shí)現(xiàn)分庫(kù)分表?MyCat通過(guò)對(duì)SQL進(jìn)行解析和路由,將數(shù)據(jù)按照一定規(guī)則劃分到不同的數(shù)據(jù)庫(kù)或表中,從而實(shí)現(xiàn)分庫(kù)分表。

7. MyCat如何保證數(shù)據(jù)一致性?MyCat通過(guò)在多個(gè)MySQL節(jié)點(diǎn)之間同步數(shù)據(jù),保證數(shù)據(jù)的一致性。同時(shí),MyCat還支持自動(dòng)切換故障節(jié)點(diǎn),從而保證系統(tǒng)的高可用性。

8. MyCat的部署方式有哪些?MyCat可以部署在單機(jī)上,也可以部署在多臺(tái)服務(wù)器上實(shí)現(xiàn)分布式部署。

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