作為交通領(lǐng)域重要的一環(huán)，收費(fèi)站扮演著確保道路暢通和維護(hù)交通秩序的重要角色。而作為收費(fèi)站的門面，收費(fèi)站口號(hào)的選擇和宣傳功不可沒(méi)。一個(gè)好的收費(fèi)站口號(hào)，不僅要能夠吸引人們的注意力，還要具備表達(dá)收費(fèi)站服務(wù)宗旨和愿景的能力。
收費(fèi)站口號(hào)的重要性
收費(fèi)站口號(hào)是收費(fèi)站形象塑造的關(guān)鍵元素之一，能夠直觀地傳達(dá)收費(fèi)站的服務(wù)理念和核心價(jià)值。它承載著收費(fèi)站對(duì)道路交通秩序和安全的承諾，同時(shí)也是收費(fèi)站工作人員的精神支柱。
一個(gè)好的收費(fèi)站口號(hào)能夠在人們的記憶中留下深刻的印象，增加人們對(duì)收費(fèi)站的認(rèn)同感和信任度。它不僅能夠?yàn)槭召M(fèi)站建立良好的形象，還能夠在公眾心中樹立收費(fèi)站的權(quán)威和公信力。
如何選擇一個(gè)好的收費(fèi)站口號(hào)
選擇一個(gè)好的收費(fèi)站口號(hào)需要考慮以下幾個(gè)因素：
- 簡(jiǎn)潔明了：口號(hào)要盡量簡(jiǎn)潔明了，能夠在短時(shí)間內(nèi)傳遞出收費(fèi)站的服務(wù)宗旨和愿景。
- 有特色：口號(hào)要具備獨(dú)特的特色，能夠與其他收費(fèi)站區(qū)分開來(lái)。
- 鼓舞人心：口號(hào)應(yīng)該能夠激發(fā)人們的斗志和動(dòng)力，讓他們對(duì)收費(fèi)站的工作和服務(wù)充滿熱情。
- 貼合實(shí)際：口號(hào)要與收費(fèi)站的實(shí)際情況相符，能夠準(zhǔn)確地表達(dá)出收費(fèi)站所提供的服務(wù)和付出的努力。
當(dāng)然，選擇一個(gè)好的收費(fèi)站口號(hào)并不是一件容易的事情。需要收費(fèi)站的管理團(tuán)隊(duì)充分了解收費(fèi)站的定位和服務(wù)目標(biāo)，同時(shí)也需要考慮到收費(fèi)站所在地區(qū)的特點(diǎn)和文化背景。
一些收費(fèi)站口號(hào)的例子
以下是一些收費(fèi)站口號(hào)的例子，供大家參考：
- "服務(wù)百姓，安全第一"
- "暢行無(wú)憂，安心出行"
- "用心呵護(hù)每一位司乘人員"
- "服務(wù)周到，態(tài)度親切"
- "以人為本，安全至上"
- "我們的目標(biāo)是為您提供最優(yōu)質(zhì)的服務(wù)"
- "我們是您安全行駛的守護(hù)者"
- "讓出行更安心，讓道路更暢通"
這些口號(hào)都能夠很好地傳達(dá)出對(duì)交通安全和服務(wù)質(zhì)量的承諾，讓人們對(duì)收費(fèi)站的工作和服務(wù)充滿信心。
結(jié)語(yǔ)
一個(gè)好的收費(fèi)站口號(hào)可以為收費(fèi)站帶來(lái)更多正面的影響力和認(rèn)可度。它能夠吸引人們的注意力，傳遞出收費(fèi)站的服務(wù)宗旨和愿景，并樹立起收費(fèi)站的權(quán)威和公信力。
因此，在選擇收費(fèi)站口號(hào)時(shí)，管理團(tuán)隊(duì)需要充分了解收費(fèi)站的定位和服務(wù)目標(biāo)，并考慮到所在地區(qū)的特點(diǎn)和文化背景。只有選取一個(gè)簡(jiǎn)潔明了、有特色、鼓舞人心、貼合實(shí)際的口號(hào)，才能夠?yàn)槭召M(fèi)站樹立良好的形象，贏得大家的認(rèn)同和信任。
近年來(lái)，隨著城市化進(jìn)程的加速，中國(guó)的高速公路網(wǎng)也在不斷擴(kuò)張。沿途眾多的收費(fèi)站不僅是交通樞紐，更是一道道連接城市與鄉(xiāng)村的紐帶。然而，在這眾多的收費(fèi)站中，總有一些與眾不同的存在，它們因其獨(dú)特的設(shè)計(jì)和壯麗的風(fēng)景而備受矚目，被譽(yù)為中國(guó)最美收費(fèi)站。
中國(guó)最美收費(fèi)站之一無(wú)疑是位于四川省雅安市的“峨眉山收費(fèi)站”。這座收費(fèi)站巧妙融入了峨眉山的自然景觀中，以其別具一格的建筑風(fēng)格和宏偉的規(guī)模，吸引了無(wú)數(shù)的游客和攝影愛(ài)好者前來(lái)體驗(yàn)。站區(qū)內(nèi)種植著各式各樣的花草樹木，錯(cuò)落有致的設(shè)計(jì)，仿佛置身于花園之中，令人心曠神怡。
位于湖南省張家界市的“天子山收費(fèi)站”也是中國(guó)最美收費(fèi)站之一。這座收費(fèi)站坐落在張家界國(guó)家森林公園內(nèi)，周圍山巒起伏，群峰突兀，景色壯麗。站區(qū)建筑采用了傳統(tǒng)的湖南土家族風(fēng)格，結(jié)合現(xiàn)代設(shè)計(jì)元素，散發(fā)出濃郁的民族特色。無(wú)論是白天還是夜晚，這里都能帶給游客不一樣的視覺(jué)享受。
除了四川和湖南，中國(guó)的最美收費(fèi)站還遍布全國(guó)各地。在山東青島市即墨區(qū)，有一座名為“九水灣收費(fèi)站”的收費(fèi)站，也因其獨(dú)特的海洋主題設(shè)計(jì)而備受關(guān)注。站區(qū)內(nèi)擁有海洋館，停車場(chǎng)的布置則模擬了海底世界，宛如置身于一片藍(lán)色的海洋中。這座收費(fèi)站不僅是交通樞紐，更是一個(gè)融合了科普教育和休閑娛樂(lè)的綜合性場(chǎng)所。
中國(guó)最美收費(fèi)站的魅力在于其兼具實(shí)用性和藝術(shù)性。這些獨(dú)特的設(shè)計(jì)不僅為行車提供了便利，也為路人帶來(lái)了美的享受。通過(guò)巧妙的建筑設(shè)計(jì)和與周圍環(huán)境的融合，這些收費(fèi)站成為了景區(qū)的一部分，為游客增添了一道獨(dú)特的風(fēng)景線。
最美收費(fèi)站的設(shè)計(jì)注重與周圍環(huán)境的融合以及獨(dú)特的建筑元素的運(yùn)用。無(wú)論是山水之間的收費(fèi)站還是海洋主題的收費(fèi)站，都在設(shè)計(jì)中充分考慮了地域特色和文化內(nèi)涵，力求將自然景觀和人文景觀相結(jié)合。
首先，在建筑風(fēng)格上，這些收費(fèi)站往往采用了當(dāng)?shù)氐膫鹘y(tǒng)建筑元素，如四川的川西民居風(fēng)格、湖南的土家族風(fēng)格等。同時(shí)，還融入現(xiàn)代設(shè)計(jì)的理念，運(yùn)用玻璃、鋼結(jié)構(gòu)等現(xiàn)代材料，使建筑更具現(xiàn)代感和科技感。
其次，景觀布局也是最美收費(fèi)站的重要特點(diǎn)之一。站區(qū)內(nèi)的花草樹木應(yīng)用巧妙，營(yíng)造出綠意盎然的環(huán)境。部分收費(fèi)站還設(shè)置有觀景臺(tái)、休閑區(qū)等設(shè)施，方便游客觀賞周圍的美景、休憩放松。
此外，最美收費(fèi)站的設(shè)計(jì)還注重與周圍交通環(huán)境的協(xié)調(diào)。通過(guò)科學(xué)合理的交通組織設(shè)計(jì)，避免擁堵問(wèn)題的發(fā)生。同時(shí)，配套設(shè)施也做到了完善，如停車場(chǎng)的規(guī)劃、服務(wù)區(qū)的布置等，滿足了行車旅客的需求。
最美收費(fèi)站的存在不僅僅是為了收取過(guò)路費(fèi)，更是為了給人們帶來(lái)美的享受和精神上的滿足。它們作為城市門戶的重要組成部分，向外界展示著城市的形象和風(fēng)采。
首先，最美收費(fèi)站的設(shè)計(jì)可以提升城市形象。一個(gè)獨(dú)特、美麗的收費(fèi)站不僅給過(guò)往車輛和游客留下深刻的印象，也能夠成為城市的地標(biāo)，提升城市的知名度和美譽(yù)度。
其次，最美收費(fèi)站也具有一定的教育功能。在景區(qū)收費(fèi)站內(nèi)設(shè)置相關(guān)的展覽、科普教育設(shè)施，可以向游客普及交通知識(shí)、自然環(huán)保等方面的知識(shí)，提高公眾的文化素質(zhì)。
最后，最美收費(fèi)站也給人們帶來(lái)了便利。通過(guò)科學(xué)的設(shè)計(jì)和合理的交通規(guī)劃，可以減少擁堵問(wèn)題的發(fā)生，提供更好的行車體驗(yàn)。此外，配套的停車場(chǎng)、服務(wù)區(qū)等設(shè)施，也為過(guò)往車輛提供了更好的服務(wù)。
中國(guó)最美收費(fèi)站以其獨(dú)特的設(shè)計(jì)和壯麗的風(fēng)景，成為了城市與鄉(xiāng)村交匯處的一道靚麗風(fēng)景線。這些設(shè)計(jì)別具一格的收費(fèi)站不僅提升了城市形象，也帶給人們美的享受和便利。它們將功能性與藝術(shù)性相結(jié)合，融入自然與人文的融合，為我們展示了現(xiàn)代城市建設(shè)的魅力。
對(duì)于許多駕駛者來(lái)說(shuō)，經(jīng)常旅行意味著穿越不同的收費(fèi)站。了解每個(gè)收費(fèi)站的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于規(guī)劃路線和預(yù)算非常重要。本文將帶您深入了解碧江收費(fèi)站至東升收費(fèi)站的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，幫助您更好地掌握旅行中的費(fèi)用情況。
碧江收費(fèi)站是許多路線的起點(diǎn)或經(jīng)過(guò)點(diǎn)，因此了解其收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)至關(guān)重要。根據(jù)車輛類型和行駛距離的不同，收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)也會(huì)有所不同。一般而言，碧江收費(fèi)站實(shí)行一定的計(jì)費(fèi)規(guī)則，包括按車型分類收取不同的費(fèi)用。
此外，碧江收費(fèi)站還針對(duì)特定車輛類型可能設(shè)置優(yōu)惠政策，例如電動(dòng)車、殘疾車等，駕駛者可以向收費(fèi)站工作人員咨詢相關(guān)信息。
作為碧江收費(fèi)站的終點(diǎn)或下一個(gè)重要收費(fèi)站，東升收費(fèi)站的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)也備受關(guān)注。駕駛者往往希望在行駛過(guò)程中了解每個(gè)收費(fèi)站的具體費(fèi)用，以便合理安排行程。
與碧江收費(fèi)站相比，東升收費(fèi)站的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)可能有所不同。駕駛者在選擇路線時(shí)，應(yīng)當(dāng)考慮這一因素，以便合理安排預(yù)算和時(shí)間。
在不同的時(shí)間段，收費(fèi)站的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)也可能存在差異。高峰期和非高峰期的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)可能不同，駕駛者在選擇出行時(shí)間時(shí)應(yīng)注意這一點(diǎn)。
一般而言，高峰期的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)相對(duì)較高，這也是鼓勵(lì)駕駛者錯(cuò)峰出行的重要原因之一。了解不同時(shí)段的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)差異，可以幫助駕駛者更好地規(guī)劃行程，避開交通擁堵和高額費(fèi)用。
綜合來(lái)看，了解碧江收費(fèi)站至東升收費(fèi)站的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于駕駛者在旅行途中具有重要意義。通過(guò)提前了解收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，合理規(guī)劃路線，可以幫助駕駛者節(jié)省成本，提升旅行體驗(yàn)。希望本文內(nèi)容能為您提供有益幫助，祝您旅途愉快！
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)換成向量失敗！");
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??！");
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??！");
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());
}
}
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(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。
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畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)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(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。
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。
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?？蛻舳藢迂?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)讀寫分離？MyCat通過(guò)將讀請(qǐng)求和寫請(qǐng)求分別路由到不同的MySQL節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)讀寫分離。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。
