大家好，歡迎來到我的博客！今天我要為大家分享的是關于Java基礎面試題(經(jīng)典)的內容。在準備面試之前，了解一些常見的面試題是非常重要的。這些問題考察了你對Java編程語言的基本理解和掌握情況，對于未來在實際工作中能否運用Java來解決問題起到了很好的檢驗作用。
Java基礎面試題(經(jīng)典)是指那些在Java編程語言的學習和應用過程中廣泛問及的經(jīng)典問題。這些問題涵蓋了Java基礎知識、語法、面向對象編程、集合框架、異常處理、多線程等方面。掌握了Java基礎面試題(經(jīng)典)，你可以更好地理解和運用Java編程語言。
在求職過程中，掌握Java基礎面試題(經(jīng)典)有助于提升你的競爭力。很多招聘者在面試中會問及一些經(jīng)典的Java基礎問題，這些問題旨在考察你對Java核心知識的掌握程度。通過事先準備并熟悉這些問題，你可以在面試中展現(xiàn)自己的知識水平，給招聘者留下深刻的印象，提高你被錄用的機會。
接下來，我將為大家提供一些Java基礎面試題(經(jīng)典)的示例，希望能幫助大家更好地準備面試。
Java是一種面向對象編程語言，面向對象編程是一種軟件開發(fā)方法，通過將實際世界中的事物抽象成對象來解決問題。在Java中，對象是根據(jù)類（Class）定義的，類是對象的模板，用于描述對象的屬性和行為。
在Java中，字符串是不可變的，也就是說一旦創(chuàng)建了一個字符串對象，就不能再改變它。當對字符串進行修改時，實際上是創(chuàng)建了一個新的字符串對象，原始字符串對象并沒有改變。
靜態(tài)方法是屬于類的方法，可以直接通過類名調用，而不需要創(chuàng)建類的實例。靜態(tài)方法中不能直接訪問類的非靜態(tài)成員，只能訪問靜態(tài)成員。實例方法是屬于類的實例的方法，需要通過創(chuàng)建類的實例來調用，可以訪問類的靜態(tài)和非靜態(tài)成員。
繼承是面向對象編程中的一個重要概念，它允許一個類（稱為子類或派生類）繼承另一個類（稱為父類或基類）的屬性和方法。在Java中，可以通過使用關鍵字“extends”來實現(xiàn)繼承。
多態(tài)性是指一個對象在不同情況下具有不同的表現(xiàn)形式或表現(xiàn)行為的能力。在Java中，多態(tài)性可以通過繼承和接口來實現(xiàn)。當子類繼承父類或實現(xiàn)接口時，可以以父類或接口類型引用子類對象，實現(xiàn)編譯時的多態(tài)性。
Java中的異常處理機制可以幫助我們更好地處理代碼中可能出現(xiàn)的錯誤和異常情況。它通過使用try-catch語句塊來捕獲和處理可能發(fā)生的異常，從而保證程序的正常執(zhí)行。
Java中的集合框架提供了一組實現(xiàn)了常用數(shù)據(jù)結構的類和接口。常見的集合框架包括List（列表）、Set（集合）、Map（映射）等。它們分別提供了不同的數(shù)據(jù)存儲和訪問方式，適用于不同的場景和需求。
線程是程序執(zhí)行的最小單元，它代表了一個獨立的執(zhí)行路徑。在Java中，可以通過繼承Thread類或實現(xiàn)Runnable接口來創(chuàng)建線程。線程的創(chuàng)建和控制可以使用Thread類提供的方法來實現(xiàn)，如start()、sleep()、join()等。
通過準備和熟悉Java基礎面試題(經(jīng)典)，你可以增加在Java面試中的競爭力，并展示自己的知識水平和技能。我希望本篇博客能夠對你在面試中的準備有所幫助。
如果你對Java基礎面試題(經(jīng)典)有任何疑問或想進一步討論，歡迎在評論區(qū)留言。謝謝大家的閱讀！
機器學習是當今科技領域的熱門話題之一，許多公司在招聘過程中更加重視求職者對機器學習算法基礎的掌握。在面試中，面試官往往會提出一些與機器學習算法基礎相關的問題，這些問題不僅考察了求職者的專業(yè)知識水平，還展現(xiàn)了求職者解決問題的能力和邏輯思維能力。
在面試中，經(jīng)常會被問及一些與機器學習算法基礎相關的問題，下面列舉了一些常見的面試題：
機器學習是一種通過對數(shù)據(jù)進行學習和分析，使計算機系統(tǒng)能夠自動學習和改進的技術。它主要利用統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)分析來讓計算機系統(tǒng)具備學習的能力。
監(jiān)督學習是一種通過已知輸入和輸出數(shù)據(jù)之間的關系來訓練模型的機器學習方法，而無監(jiān)督學習則是通過不需要標記的輸入數(shù)據(jù)來學習數(shù)據(jù)結構和模式。
回歸分析是一種用于研究變量之間關系的統(tǒng)計學方法，它能夠預測一個變量如何隨著另一個或多個變量的變化而變化。
決策樹算法是一種用于分類和回歸問題的機器學習算法，它通過構建一個樹狀結構來模擬決策過程，根據(jù)輸入特征進行判斷并輸出結果。
神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模仿人腦神經(jīng)元之間信息傳遞方式的算法模型，它通過多層神經(jīng)元之間的連接來實現(xiàn)復雜的學習任務。
準備機器學習算法基礎面試題需要一定的時間和系統(tǒng)性的學習過程。以下是一些建議：
熟悉常見的機器學習算法，了解其原理和應用場景，掌握算法背后的數(shù)學原理，對于面試中的問題能夠做到心中有數(shù)。
在學習過程中進行實踐項目和練習題能夠幫助加深對機器學習算法的理解和應用，同時也能夠提高解決問題的能力。
參加機器學習相關的培訓和課程能夠系統(tǒng)性地學習知識，并且有機會和其他學習者進行交流，共同提高。
關注機器學習領域的學術進展和發(fā)展趨勢，及時了解最新的算法和技術，對于面試中的問題更有把握。
了解機器學習算法基礎面試題的重要性，通過對常見問題的準備和學習，能夠更好地在面試中展現(xiàn)自己的專業(yè)能力和解決問題的能力。不斷學習和提升自己，在機器學習領域走得更遠！
Java的基本數(shù)據(jù)類型包括整型（byte、short、int、long）、浮點型（float、double）、字符型（char）和布爾型（boolean）。整型用于表示整數(shù)，浮點型用于表示帶有小數(shù)點的數(shù)字，字符型用于表示單個字符，布爾型用于表示真或假。
自動裝箱和拆箱是指Java編譯器在需要時自動地將基本數(shù)據(jù)類型和其對應的封裝類進行轉換。自動裝箱將基本數(shù)據(jù)類型轉換為對應的封裝類對象，而自動拆箱則將封裝類對象轉換為基本數(shù)據(jù)類型。
Java的多態(tài)性是指同一個方法調用可以根據(jù)對象的不同而執(zhí)行不同的操作。在Java中，通過繼承和接口可以實現(xiàn)多態(tài)性。
final關鍵字可以用來修飾類、方法和變量。當用final修飾一個類時，表示該類不能再被繼承；當用final修飾一個方法時，表示該方法不能被子類重寫；當用final修飾一個變量時，表示該變量只能被賦值一次。
Java中的異常處理機制是用來處理程序運行過程中可能發(fā)生的異常情況。通過使用try-catch語句塊捕獲異常，并在catch語句中進行相應的處理。如果try語句塊中的代碼發(fā)生異常，那么程序會跳轉到catch語句塊中進行異常處理，從而保證程序的正常運行。
在Java中，可以使用synchronized關鍵字或者Lock接口實現(xiàn)線程同步。synchronized關鍵字可以修飾方法或者代碼塊，當某個線程訪問synchronized修飾的方法或者代碼塊時，其他線程必須等待，直到該線程執(zhí)行完畢。Lock接口提供了更細粒度的控制，可以手動控制線程的鎖定和釋放。
反射是指在運行時動態(tài)地獲取類的信息以及動態(tài)地調用類的方法和操作類的屬性。通過使用反射，可以在運行時根據(jù)需要創(chuàng)建對象、調用方法和操作屬性，從而增加了程序的靈活性。
Java中的IO操作是指輸入和輸出操作，用于從外部讀取數(shù)據(jù)或者向外部寫入數(shù)據(jù)。Java提供了多種IO類和接口，用于實現(xiàn)不同類型的IO操作，如文件IO、網(wǎng)絡IO等。
Java的垃圾回收機制是指Java虛擬機自動管理內存的過程。在Java中，當一個對象不再被引用時，即成為垃圾。垃圾回收機制會自動地回收這些垃圾對象的內存空間，從而避免了內存泄漏問題。
Java中的集合框架是一組用于存儲和操作對象的類和接口。集合框架提供了各種數(shù)據(jù)結構，如列表、集合、隊列、映射等，以及對這些數(shù)據(jù)結構進行操作的方法和算法。使用集合框架可以方便地存儲和操作大量的數(shù)據(jù)。
Java是一種面向對象的編程語言，最初由James Gosling和他的團隊在Sun Microsystems中開發(fā)。Java具有跨平臺特性，可以在不同操作系統(tǒng)上運行。
Java的基本數(shù)據(jù)類型包括：
面向對象編程（Object-Oriented Programming，簡稱OOP）是一種編程范式，將數(shù)據(jù)和與之相關的操作組合成對象，通過對象之間的交互來完成程序的設計和實現(xiàn)。面向對象編程的關鍵概念包括封裝、繼承和多態(tài)。
String是不可變類，每次對String進行操作時都會生成一個新的String對象，原來的對象不會改變。而StringBuilder是可變類，允許對字符串進行修改，沒有頻繁生成新的對象的開銷，適用于頻繁修改字符串的場景。
Java中的異常處理機制通過try-catch-finally語句塊來實現(xiàn)。在try塊中編寫可能會拋出異常的代碼，如果發(fā)生異常，會被catch塊捕獲，從而提供異常處理機會。無論是否發(fā)生異常，finally塊都會被執(zhí)行。
線程是程序中的執(zhí)行流，一個進程可以有多個線程并行執(zhí)行。在Java中，可以通過兩種方式創(chuàng)建和啟動線程：
Java中的集合框架包括List、Set、Map等常用的數(shù)據(jù)結構和算法集合。List是一個有序的集合，可以包含重復元素。Set是一個無序的集合，不允許有重復元素。Map是一種鍵值對的集合，每個鍵值對稱為一個Entry。
避免內存泄漏的一些常用方法包括：
感謝您閱讀本文，希望通過這篇文章能幫助您更好地理解Java基礎知識，并在面試中取得好的表現(xiàn)！
Java是目前最為流行的編程語言之一，Java基礎面試題是求職Java開發(fā)崗位必備的考點。通過解析100道經(jīng)典Java基礎面試題，可以幫助讀者全面了解Java基礎知識，掌握在面試中遇到Java基礎問題的解決方法，提高面試競爭力。
Java是一種面向對象的編程語言，由Sun Microsystems于1995年推出。Java具有高可移植性、跨平臺性、安全性和簡單性等特點，被廣泛應用于移動設備、嵌入式系統(tǒng)、企業(yè)應用和互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)等領域。
Java程序的基本結構由類（class）組成，每個類由方法（method）和屬性（attribute）構成。Java程序從main方法開始執(zhí)行，main方法是程序的入口點。
Java面向對象編程（Object-Oriented Programming，簡稱OOP）是一種編程范式，通過封裝、繼承和多態(tài)等特性來組織代碼。OOP的核心思想是將問題劃分為一系列對象，對象之間通過消息傳遞進行交互。
...Java關鍵字是Java語言預定義的具有特殊含義的標識符。Java關鍵字不能作為類名、方法名或變量名使用。例如，public是Java關鍵字，用于修飾類、方法和變量的訪問權限。
通過解析這100道經(jīng)典Java基礎面試題，你可以全面了解Java的基礎知識、理解面向對象編程的原理，為面試做好準備。希望本篇文章可以幫助你提高在Java開發(fā)崗位上的競爭力。感謝你的閱讀！
會計面試常見問題大全：
1、一般納稅人可抵扣票證有哪些?納稅申報的流程如何?
2、客戶扣款(已開具發(fā)票)如何進行會計處理?需要附哪些原始單據(jù)?
3、年終獎是如何計算繳納個人所得稅的?
4、財政年報和匯算清繳報表口徑有什么差異?
5、公司購買裝修材料用來裝修租用的辦公用房，如何進行會計處理?
6、公司開辦費如何進行會計核算?所得稅清繳時如何進行調整?
7、你為什么離開以前的公司?
8、你目前的工作是什么?說說你工作的流程。
9、你覺得費用支出如何處理?(一般為服務行業(yè))
10、公司成本如何核算?(一般為制造企業(yè))
其實，在各種會計面試場合，有一些會計面試常見問題，比如會計招聘考官往往會問及工作經(jīng)驗方面的問題。如果你的工作經(jīng)驗非常豐富自然不成問題，而對于缺乏經(jīng)驗者(尤其是會計專業(yè)大學生)往往成為硬傷。
綜合分析能力是結構化面試關鍵點考察的一種能力，在面試中，它要求考生對所考查的事物、現(xiàn)象、概念不但能從宏觀方面進行總體考慮，而且能從微觀方面予以考慮，并能充分注意整體和部分之間的相互關系及各部分之間的有機協(xié)調組合。
綜合分析類問題，具體又可分為哲理類、公共政策類、社會問題類、政府自身建設類和漫畫類，五大題型。
1、哲理類
例如，一個獵豹一直追逐一只羚羊，雖然旁邊有不少驚慌失措的羚羊，但它只認定了它所追逐的一只，因為它知道，被它追逐的這只羚羊很快就會筋疲力盡，而其它羚羊力氣還有很多。談談你對這個故事的理解。
此類問題的可以從多角度解答，思路可以較為發(fā)散，例如上題，既可以從執(zhí)著、堅持的角度作答，也可以從“執(zhí)著中保持清醒的頭腦，善于思考”,“知己知彼，百戰(zhàn)百勝”等角度做答。
2、公共政策類
例如，09年以來，北京、上海、天津、沈陽、廣州、南京等多個大中城市為水價上漲進行聽證或者調整了水價，有些城市上漲幅度甚至達到了45%.你的看法是什么？
此類問題需要在了解國家的方針政策的基礎上，展開分析，或者積極支持或者辯證分析，并能提出自己建設性的意見和建議，例如上題可以按以下思路解答。
【亮明觀點】推進資源性產(chǎn)品價格和環(huán)保收費改革，既是完善社會主義市場經(jīng)濟體制，改善資源配置效率的客觀需要，也是推動節(jié)能減排，促進我國經(jīng)濟發(fā)展方式轉變的迫切要求。
【利弊分析】作為與民生密切相關的公共產(chǎn)品，自來水的屬性首先在于公益性，其次才是商業(yè)性，調價應當充分考慮廣大居民尤其是困難群眾的承受能力。否則，一刀切式的提價，不但起不到節(jié)約用水的約束作用，反而會傷害部分群眾的利益，損害社會公平。我國作為最缺水的13個國家之一，節(jié)約用水的必要性自不待言，水價偏低也是不爭的事實，因此，借助于價格杠桿調控也無可厚非。但將節(jié)約用水的希望完全寄托在漲價上，顯然沒看到我國水價機制的根本問題。只有真正建立和理順水資源的價格機制，才能一勞永逸解決水資源浪費問題。
【政策優(yōu)化】合理水價的形成，一方面要合理確定供水的真實成本，另一方面要改進管理、投資和監(jiān)管機制。要建立和完善以合理配置水資源、改善水資源利用率為核心的水價形成機制，充分發(fā)揮價格杠桿在水資源配置、用水需求調節(jié)和水污染防治等方面的重要作用。運用價格機制加大污水處理力度。運用價格機制促進節(jié)約用水。
3、社會問題類
例題：“蟻族”,是對“大學畢業(yè)生低收入聚居群體”的典型概括，被稱為繼農民、農民工、下崗工人之后出現(xiàn)在中國的又一群體。你如何看待“蟻族”問題？
此類問題，類似于申論，可以參照申論的基本解答思路，也符合認識事物的基本思路，即，提出問題--分析問題--解決問題，當然三個層面可以根據(jù)具體情況有所側重。例如上題可以按以下思路做答。
【提出問題】這個現(xiàn)象的出現(xiàn)，不是空穴來風，而是有一定的原因的。我們應該辨證地分析，慎重地對待。
【分析問題】大學畢業(yè)生寧愿“蝸居”于經(jīng)濟發(fā)達的大城市，甘當“蟻族”,也不愿去中西部地區(qū)和農村就業(yè)，在這種選擇背后，有一種“剪刀差”不容忽視：中西部地區(qū)和農村需要人才，卻難以吸引大學畢業(yè)生。與之相對的是，過多的大學畢業(yè)生集中于發(fā)達地區(qū)的大城市，造成勞動力的相對過剩。這就形成了鮮明的對照，一面是欠發(fā)達地區(qū)和農村的就業(yè)“洼地”,另一面卻是發(fā)達地區(qū)和大城市的就業(yè)“井噴”.這種就業(yè)“剪刀差”,其實源于另外兩種“剪刀差”--地區(qū)間的“剪刀差”和工農“剪刀差”.地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展不平衡，使得大學畢業(yè)生大量流向經(jīng)濟發(fā)達的大城市；工農間的“剪刀差”,則形成了兩個局面：其一，幾千萬農民工涌向城市，與大學畢業(yè)生搶飯碗；其二，農村基本上處于一種就業(yè)真空地帶，很難為大學畢業(yè)生提供就業(yè)機會。
【解決問題】對于“蟻族”聚居區(qū)，政府和社區(qū)應當負擔起更多的責任。一是改善他們的居住環(huán)境，同時避免增加他們的生活成本。二是完善社會公共服務，增加文化和體育等活動設施，營造良好的社會治安環(huán)境。三是有關部門可為“蟻族”提供切合實際的就業(yè)培訓，提供心理輔導等。政府還應加大扶持中小和非公企業(yè)發(fā)展的力度，鼓勵青年人創(chuàng)業(yè)，這是解決他們就業(yè)問題的主要出路。
4、政府自身建設類
從2005年開始，一些突發(fā)性事件的接連發(fā)生，人們的目光越來越投向政府自身建設，民眾對政府的要求越來越高，批評的聲音也越來越尖銳。就該類題目所涉及的問題來看，主要集中在公務員作風建設、廉政建設、公信力建設、節(jié)約型機關建設等方面。
這類問題的解答框架，與社會問題類的題目有很多相似之處，考生完全可以遵循認識問題、分析問題、解決問題的基本框架來組織答案。但是這類題目往往在考察考生的智慧，愛動腦筋的考生往往避開問題的實質不談，顧左右而言他，從容自若地牽著考官的思維，在愉悅的氛圍中，展示本身的學識、修養(yǎng)和能力。
5、漫畫類
某些社會問題可以通過漫畫的形式的表現(xiàn)，成為諷刺漫畫類。
這類題目，往往是把一些社會熱點問題通過漫畫的形式展示出來，考查考生的綜合分析問題的能力。對于此類問題的回答，參考步驟如下：一是認真閱讀給出的漫畫，不能忽視其中的任何一個細節(jié)。二是準確定位漫畫的主題，分析漫畫所折射、蘊含的哲理和寓意，給出合情合理的詮釋。三是聯(lián)系生活實際，站在政府的角度，給出可行性的對策和建議。
這幾種題型也是廣大考生必須要掌握的基本類型。只要大家掌握了基本題型基本的學習技巧，頭腦里有了足夠的知識儲備，在回答問題的時候能夠從題目的實際出發(fā)，充分調動相關的知識，做到觀點正確，角度合理，條理清晰，邏輯嚴謹，語句流暢，在面試中以高分勝出是毋庸置疑的。
在機械工程領域中，掌握基礎知識是非常重要的。無論是在學校學習還是在職場中應用，對機械專業(yè)的基礎知識有深入的理解將幫助您更好地解決問題和應對挑戰(zhàn)。本篇博文將為您提供一些機械專業(yè)基礎知識面試題，幫助您鞏固知識并為面試做好準備。
機械工程是一門涉及設計、制造和使用機械的學科。它涵蓋了多個領域，包括力學、材料科學、熱力學等。機械工程師使用這些知識和技能來設計和制造各種機械設備和系統(tǒng)。
力學是研究物體運動和力的學科。它分為靜力學和動力學兩個部分。靜力學研究物體在力的作用下的平衡狀態(tài)，而動力學研究物體在力的作用下的運動狀態(tài)。
材料科學是研究材料的結構、性能和制備方法的學科。在機械工程中，了解不同材料的性質和特點對于設計和制造高效機械設備至關重要。
熱力學是研究熱能轉換和傳遞的學科。在機械工程中，熱力學的概念被廣泛應用于熱機、熱能傳輸和能量轉換等方面。
機械設計是指根據(jù)特定需求和要求設計機械設備和系統(tǒng)的過程。它涉及到各種因素，如材料選擇、結構設計、運動學和動力學分析等。
CAD是計算機輔助設計的縮寫，是一種利用計算機技術輔助進行工程設計的方法。CAD軟件可以幫助工程師進行機械設計、繪圖和分析等工作。
CAM是計算機輔助制造的縮寫，是一種利用計算機技術輔助進行制造過程的方法。CAM軟件可以幫助工程師進行機械加工路徑規(guī)劃、刀具路徑生成等工作。
機械加工是指通過切削、磨削、沖壓等手段將材料加工成所需形狀和尺寸的過程。常見的機械加工方法包括銑削、車削、鉆削等。
機械傳動是指通過齒輪、鏈條、皮帶等傳動裝置將動力從一個部件傳遞到另一個部件的過程。機械傳動可以改變力的大小、方向和轉速。
機械振動是指機械系統(tǒng)中部件相對于平衡位置的周期性運動。機械振動可以對機械設備的性能和壽命產(chǎn)生重要影響。
希望以上面試題能夠幫助您鞏固機械專業(yè)的基礎知識，并為您在面試中做好準備。機械工程是一門廣泛而有挑戰(zhàn)性的學科，掌握基礎知識將為您的學習和職業(yè)發(fā)展打下堅實的基礎。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數(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
結果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構造分類數(shù)據(jù)：
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(shù)據(jù)傳到hdfs上面。
數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)轉換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)轉換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓練模型
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("序列化文件轉換成向量失??！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據(jù)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(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?。?#34;);
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(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("生成訓練模型失?。?#34;);
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(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(shù)據(jù)和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實現(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(shù)據(jù)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(jīng)驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)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(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(xiàn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)、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。
