不能
不能交叉,要用分線盒分開,強(qiáng)電和弱點(diǎn)在一起,強(qiáng)電會(huì)干擾弱點(diǎn)的信號(hào)。
最好不要交叉,如果交叉了用錫箔紙包起來,強(qiáng)弱電嚴(yán)禁穿同一根管子,包括穿越開關(guān)、插座暗盒和共用暗盒;強(qiáng)弱電線管敷設(shè)并行間距不得小于300mm。
什么強(qiáng)電弱電，都這么不專業(yè)了嗎？只有電力系統(tǒng)和電子。電力系統(tǒng)家里沒關(guān)系將來毫無出路，學(xué)了都是白學(xué)。
捫心自問電力系統(tǒng)專業(yè)本科出來的你會(huì)啥？啥都不會(huì)。這是事實(shí)。一百個(gè)本科生有九十九個(gè)連電機(jī)都沒搞明白。
電氣工程及自動(dòng)化名稱就很不專業(yè)，電氣是啥？來個(gè)電氣教授解釋解釋。還什么及自動(dòng)化，跟真正的自動(dòng)化八竿子打不著，現(xiàn)在自動(dòng)化至少要學(xué)三門控制理論，以及信號(hào)處理，算法，通信，傳感器機(jī)電一體化一樣都不能少?，F(xiàn)在所謂電力系統(tǒng)專業(yè)充其量就是?？扑健Ｎ以陔娏ο到y(tǒng)招人都不會(huì)招985電力系統(tǒng)專業(yè)的本科碩士，只會(huì)招985的計(jì)算機(jī)，通信，算法，電子，機(jī)器人，以及若干有實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的專科生。要你本碩干嘛？用你給我做潮流分析？算法專業(yè)的學(xué)生分分鐘能搞出來，你要多久？
電氣上的弱電基本上是偏向工業(yè)自動(dòng)化方向的了，強(qiáng)電主要是能進(jìn)一些電力企業(yè)如電廠、供電公司之類的。單片機(jī)對強(qiáng)電很有用，能起到自動(dòng)控制作用，強(qiáng)電方面的嵌入式發(fā)展是個(gè)趨勢。
弱電強(qiáng)電間距是建筑電氣工程中一個(gè)非常重要的概念。它指的是弱電和強(qiáng)電管線之間的距離，也是電氣工程設(shè)計(jì)中的一個(gè)重要參數(shù)。在設(shè)計(jì)過程中，弱電強(qiáng)電間距需要得到嚴(yán)格的控制，以確保工程的安全性和可靠性。
弱電和強(qiáng)電是電氣工程中的兩個(gè)概念。弱電指電壓較低的電氣信號(hào)，如電話、網(wǎng)絡(luò)、廣播電視等。強(qiáng)電指電壓較高的電氣信號(hào)，如電燈、電器、電梯等。在建筑電氣工程中，弱電和強(qiáng)電管線需要分開敷設(shè)，以避免干擾和電氣事故。
在建筑電氣工程中，弱電強(qiáng)電間距的控制非常重要。如果弱電和強(qiáng)電管線之間的距離過小，就會(huì)發(fā)生互相干擾的現(xiàn)象，影響弱電信號(hào)的傳輸質(zhì)量。而如果兩者之間的距離過大，就會(huì)浪費(fèi)建筑空間和資源。因此，合理控制弱電強(qiáng)電間距是確保電氣工程安全和正常運(yùn)行的重要手段。
在建筑電氣工程中，弱電強(qiáng)電間距的設(shè)計(jì)需要遵循以下原則：
在建筑電氣工程中，弱電強(qiáng)電間距的測量需要使用專業(yè)的工具和設(shè)備。常用的測量工具包括電位差計(jì)、導(dǎo)線間距計(jì)等。在測量過程中，需要注意安全和準(zhǔn)確性，確保測量結(jié)果的可靠性。
在建筑電氣工程中，弱電強(qiáng)電間距的維護(hù)也非常重要。需要定期檢查管線的安裝情況，確保弱電和強(qiáng)電管線分開敷設(shè)，并保持適當(dāng)?shù)拈g距。如果發(fā)現(xiàn)管線之間的距離過小或過大，需要及時(shí)進(jìn)行調(diào)整。同時(shí)，還需要對弱電管線進(jìn)行維護(hù)和保養(yǎng)，保證其正常運(yùn)行。
弱電強(qiáng)電間距是建筑電氣工程中一個(gè)非常重要的概念。在設(shè)計(jì)、測量和維護(hù)過程中，需要嚴(yán)格遵守相關(guān)的原則和規(guī)定，確保工程的安全性和可靠性。只有合理控制弱電強(qiáng)電間距，才能保證電氣工程的正常運(yùn)行，為建筑提供安全、舒適、便捷的用電環(huán)境。
在建筑和工程項(xiàng)目中，強(qiáng)電弱電安裝是一個(gè)至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。強(qiáng)電指的是電力系統(tǒng)，負(fù)責(zé)供應(yīng)建筑中的電力設(shè)備和照明系統(tǒng)。而弱電則包括通信系統(tǒng)、安防系統(tǒng)、智能家居系統(tǒng)等。
強(qiáng)電安裝是建筑中電力系統(tǒng)的核心部分。它涉及到電源線路、電纜敷設(shè)、開關(guān)插座安裝等工作。強(qiáng)電安裝需要符合相關(guān)法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)，以確保電力系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性。
在強(qiáng)電安裝過程中，需要進(jìn)行電路布線規(guī)劃，確定電源的位置和容量。電源線路需要經(jīng)過合理的設(shè)計(jì)和施工，以保證電力的傳輸效率和質(zhì)量。此外，還需要安裝合適的開關(guān)插座，以便用戶能夠方便地接入電力設(shè)備。
弱電安裝包括各種通信、安防和智能家居系統(tǒng)的安裝與調(diào)試。在現(xiàn)代建筑中，越來越多的弱電系統(tǒng)被應(yīng)用于實(shí)現(xiàn)智能化和便利性。例如，通信系統(tǒng)可以提供電話、網(wǎng)絡(luò)和電視信號(hào)的傳輸；安防系統(tǒng)可以監(jiān)控和保護(hù)建筑的安全；智能家居系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)家居自動(dòng)化和遠(yuǎn)程控制。
弱電安裝需要工程師具備專業(yè)的知識(shí)和技能，以確保系統(tǒng)的正常運(yùn)行。安裝過程中，需要考慮布線、設(shè)備選型、接口設(shè)置等因素。同時(shí)，還需要進(jìn)行系統(tǒng)的調(diào)試和測試，以驗(yàn)證系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。
強(qiáng)電和弱電系統(tǒng)在建筑中相互關(guān)聯(lián)，需要進(jìn)行協(xié)調(diào)和整合。例如，通信系統(tǒng)需要接入強(qiáng)電系統(tǒng)提供的電源；安防系統(tǒng)需要與強(qiáng)電系統(tǒng)的監(jiān)控設(shè)備進(jìn)行連接；智能家居系統(tǒng)需要與強(qiáng)電系統(tǒng)的電力設(shè)備進(jìn)行交互。
在強(qiáng)弱電協(xié)調(diào)過程中，需要進(jìn)行合理的規(guī)劃和設(shè)計(jì)，確保系統(tǒng)之間的互聯(lián)和兼容性。此外，還需要進(jìn)行相應(yīng)的測試和調(diào)試，以確保系統(tǒng)的正常運(yùn)行和性能。
強(qiáng)電弱電安裝是建筑和工程項(xiàng)目中的重要環(huán)節(jié)。它們共同構(gòu)成了一個(gè)完整的電力和通信系統(tǒng)，為建筑提供了電力供應(yīng)、通信傳輸、安全保障和智能化控制等功能。在進(jìn)行強(qiáng)電弱電安裝時(shí)，需要遵循相關(guān)法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)，并由專業(yè)的工程師進(jìn)行設(shè)計(jì)和施工，以確保系統(tǒng)的安全性、穩(wěn)定性和可靠性。
在電力系統(tǒng)中，我們經(jīng)常聽到兩個(gè)術(shù)語：強(qiáng)電和弱電。這兩個(gè)術(shù)語描述了電力系統(tǒng)中不同類型的電力信號(hào)。
強(qiáng)電是指在電力系統(tǒng)中傳輸和分配高電壓和高電流的電力信號(hào)。這些電力信號(hào)通常用于供電和驅(qū)動(dòng)大型設(shè)備和系統(tǒng)。
強(qiáng)電系統(tǒng)經(jīng)常用于工業(yè)領(lǐng)域，如電廠、工廠和大型商業(yè)建筑。這些系統(tǒng)需要處理大量的電力，因此需要高電壓和高電流。
弱電是指在電力系統(tǒng)中傳輸和分配低電壓和低電流的電力信號(hào)。這些電力信號(hào)通常用于信息傳輸和控制系統(tǒng)。
弱電系統(tǒng)經(jīng)常用于建筑物的通信和安全系統(tǒng)，如電話、網(wǎng)絡(luò)、安防和監(jiān)控系統(tǒng)。這些系統(tǒng)通常需要較低的電壓和電流。
強(qiáng)電和弱電系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中起著不同的作用，各自具有不同的特點(diǎn)和要求。強(qiáng)電系統(tǒng)需要更大的電力傳輸能力和設(shè)備，而弱電系統(tǒng)更注重信息傳輸和控制。
在設(shè)計(jì)和建設(shè)電力系統(tǒng)時(shí)，我們需要根據(jù)具體的需求和應(yīng)用選擇適當(dāng)?shù)碾娏π盘?hào)類型。
在現(xiàn)代社會(huì)中，空氣污染已成為人們關(guān)注的重點(diǎn)問題。新風(fēng)主機(jī)強(qiáng)電技術(shù)的出現(xiàn)為解決室內(nèi)空氣質(zhì)量帶來了全新的解決方案。通過使用強(qiáng)電技術(shù)，新風(fēng)主機(jī)不僅可以有效地凈化空氣，還可以實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗。下面將詳細(xì)介紹新風(fēng)主機(jī)強(qiáng)電技術(shù)的優(yōu)勢及其對室內(nèi)環(huán)境的影響。
新風(fēng)主機(jī)強(qiáng)電技術(shù)是一種采用高壓電離技術(shù)和電場效應(yīng)來凈化空氣的技術(shù)。通過高壓電離技術(shù)，將空氣中的有害物質(zhì)分解成無害的氣體和顆粒，并利用電場效應(yīng)將其迅速沉積在地面上，從而實(shí)現(xiàn)了空氣的凈化。該技術(shù)在凈化空氣的同時(shí)，也避免了常規(guī)過濾器的使用，節(jié)省了能源和維護(hù)成本。
首先，新風(fēng)主機(jī)強(qiáng)電技術(shù)可以徹底去除空氣中的有害物質(zhì)，如細(xì)菌、病毒、甲醛等。相比傳統(tǒng)的過濾器，強(qiáng)電技術(shù)可以更加高效地去除微小顆粒和有害氣體，從而提高室內(nèi)空氣的質(zhì)量。
其次，新風(fēng)主機(jī)強(qiáng)電技術(shù)具有節(jié)能的特點(diǎn)。傳統(tǒng)的空氣凈化設(shè)備通常需要使用大功率的風(fēng)機(jī)，而新風(fēng)主機(jī)強(qiáng)電技術(shù)不需要額外的風(fēng)機(jī)，只需利用電場效應(yīng)來實(shí)現(xiàn)空氣的循環(huán)和凈化。這不僅節(jié)省了能源，還減少了設(shè)備的運(yùn)行成本。
再次，新風(fēng)主機(jī)強(qiáng)電技術(shù)具有長期穩(wěn)定的性能。由于強(qiáng)電技術(shù)不需要頻繁更換過濾器等部件，使用壽命更長，并且不會(huì)因?yàn)槭褂脮r(shí)間的增加而降低性能。這為用戶提供了更加方便和可靠的使用體驗(yàn)。
新風(fēng)主機(jī)強(qiáng)電技術(shù)對室內(nèi)環(huán)境的影響主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
首先，強(qiáng)電技術(shù)可以有效去除室內(nèi)空氣中的異味和污染物質(zhì)，如廚房的油煙、化學(xué)品的味道等。這使得室內(nèi)空氣清新舒適，不再有異味刺激人體呼吸系統(tǒng)。
其次，新風(fēng)主機(jī)強(qiáng)電技術(shù)能夠降低室內(nèi)空氣中的細(xì)菌和病毒數(shù)量。在流感季節(jié)或疫情期間，保持室內(nèi)空氣清潔和除菌對于預(yù)防傳染病的傳播具有重要意義。
再次，新風(fēng)主機(jī)強(qiáng)電技術(shù)還可以減少室內(nèi)空氣中的PM2.5和其他有害顆粒物的濃度。這對于那些對空氣質(zhì)量敏感的人群，如兒童、孕婦和老年人來說，尤為重要。
另外，強(qiáng)電技術(shù)還可以減少室內(nèi)空氣中的甲醛和揮發(fā)性有機(jī)化合物的含量。這些物質(zhì)是室內(nèi)裝修和家具中常見的有害物質(zhì)，對人體健康有一定的危害。通過使用新風(fēng)主機(jī)強(qiáng)電技術(shù)，可以有效降低室內(nèi)有害物質(zhì)的濃度，提高室內(nèi)空氣的質(zhì)量。
隨著人們對室內(nèi)空氣質(zhì)量要求的提高，新風(fēng)主機(jī)強(qiáng)電技術(shù)成為了解決方案中的一種重要選擇。其強(qiáng)大的凈化能力、節(jié)能特點(diǎn)和長期穩(wěn)定性能，使其在市場上得到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。通過使用新風(fēng)主機(jī)強(qiáng)電技術(shù)，人們可以享受清新舒適的室內(nèi)空氣，提高生活質(zhì)量和健康水平。
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?。?#34;);
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?。?#34;);
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。
