自動(dòng)控制是應(yīng)用于工程、科學(xué)和數(shù)學(xué)領(lǐng)域的一門學(xué)科，旨在通過使用控制系統(tǒng)，以一定的準(zhǔn)則或目標(biāo)調(diào)節(jié)或操控物理或化學(xué)過程，以實(shí)現(xiàn)所需的輸出或行為。
在自動(dòng)控制領(lǐng)域，有許多經(jīng)典的科普書籍值得推薦，以下是一些內(nèi)容豐富且適合初學(xué)者閱讀的自動(dòng)控制科普書籍。
作者：何光宗，許文立
該書是一本通俗易懂的自動(dòng)控制科普書籍，適合初學(xué)者入門。書中詳細(xì)介紹了自動(dòng)控制的基本概念、原理和應(yīng)用，并結(jié)合實(shí)際案例，使讀者更好地理解控制系統(tǒng)的工作原理。
作者：王作祥
該書詳細(xì)介紹了自動(dòng)控制的基本理論和方法，包括信號(hào)與系統(tǒng)、傳遞函數(shù)、穩(wěn)定性分析、PID控制器等內(nèi)容。同時(shí)，還介紹了常見的控制器和控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法，對(duì)自動(dòng)控制技術(shù)有一個(gè)全面的了解。
作者：張玉瑜
該書主要介紹了自動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的基本原則和方法，包括系統(tǒng)建模、控制器設(shè)計(jì)、校正與調(diào)試等。書中還有大量的例題和習(xí)題，旨在幫助讀者更好地掌握自動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的要點(diǎn)。
作者：莊九連，呂勇
該書對(duì)自動(dòng)控制系統(tǒng)的基本原理和方法進(jìn)行了詳細(xì)介紹，內(nèi)容包括系統(tǒng)建模、穩(wěn)定性分析、校正、PID控制、狀態(tài)空間分析等。書中配有大量的圖表和實(shí)例，有助于讀者更好地理解和應(yīng)用自動(dòng)控制系統(tǒng)。
以上推薦的自動(dòng)控制科普書籍，內(nèi)容豐富、通俗易懂，適合初學(xué)者閱讀。通過閱讀這些書籍，讀者可以更好地了解自動(dòng)控制的基本原理和方法，提升在自動(dòng)控制領(lǐng)域的知識(shí)儲(chǔ)備，為未來的學(xué)習(xí)和工作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
感謝您的閱讀，希望這篇文章對(duì)您有幫助。
隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和船舶行業(yè)的持續(xù)進(jìn)步，船舶自動(dòng)控制系統(tǒng)在航海領(lǐng)域中扮演著至關(guān)重要的角色。船舶自動(dòng)控制是利用現(xiàn)代信息技術(shù)和自動(dòng)控制技術(shù)對(duì)船舶進(jìn)行系統(tǒng)化、自動(dòng)化的控制，以實(shí)現(xiàn)船舶的安全、經(jīng)濟(jì)、高效運(yùn)行的過程。
船舶自動(dòng)控制是指通過計(jì)算機(jī)技術(shù)和自動(dòng)控制系統(tǒng)對(duì)船舶進(jìn)行控制和管理，以提高船舶的性能、安全性和效率，降低人的勞動(dòng)強(qiáng)度，實(shí)現(xiàn)航海的安全、經(jīng)濟(jì)、高效等目標(biāo)。
船舶自動(dòng)控制系統(tǒng)的應(yīng)用，可以大大提高船舶的安全性和效率，降低人為操作的誤差，提高船舶的穩(wěn)定性和航行性能，減少能源消耗，減輕船員的勞動(dòng)強(qiáng)度，提高航行的可靠性，是船舶設(shè)計(jì)和船舶航行中重要的一部分。
隨著航運(yùn)技術(shù)的不斷發(fā)展，船舶自動(dòng)控制系統(tǒng)也在不斷創(chuàng)新和改進(jìn)：
船舶自動(dòng)控制系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于各類船舶，包括貨輪、油輪、客輪、潛艇等不同類型的船舶，在以下領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用：
船舶自動(dòng)控制系統(tǒng)的發(fā)展為航海事業(yè)帶來了巨大的改變和進(jìn)步，提高了船舶的安全性、經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性，為船舶航行提供了更優(yōu)質(zhì)的技術(shù)支持。隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新和應(yīng)用，相信船舶自動(dòng)控制系統(tǒng)的未來將更加智能化、網(wǎng)絡(luò)化、集成化和綠色化，為船舶行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。
自動(dòng)控制理論是現(xiàn)代控制理論的重要組成部分，是研究自動(dòng)控制系統(tǒng)分析和設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。對(duì)于學(xué)習(xí)自動(dòng)控制的學(xué)生來說，一本好的教材是必不可少的。下面，我們將介紹一些優(yōu)秀的自動(dòng)控制理論教材，幫助您更好地掌握這門學(xué)科。
首先，我們來看胡壽松的《自動(dòng)控制原理》（第四版）。這本書內(nèi)容全面，深入淺出，適合初學(xué)者入門。書中詳細(xì)介紹了自動(dòng)控制系統(tǒng)的基本概念、數(shù)學(xué)模型、時(shí)域分析法、根軌跡法、頻率域分析法等基本內(nèi)容，是一本非常適合初學(xué)者使用的教材。
接著是鄭大鐘的《現(xiàn)代控制理論》（第三版）。這本書內(nèi)容新穎，涉及面廣，包括線性系統(tǒng)理論、最優(yōu)控制理論、非線性系統(tǒng)理論等。對(duì)于有一定基礎(chǔ)的讀者來說，這本書可以幫助您更深入地理解現(xiàn)代控制理論的基本原理和方法。
此外，陸金鳳的《自動(dòng)控制原理與系統(tǒng)》（第二版）也是一本非常優(yōu)秀的教材。這本書結(jié)合了經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論的內(nèi)容，結(jié)合了工程應(yīng)用和理論分析，是一本適合工程技術(shù)人員參考的教材。
最后，沈標(biāo)的《現(xiàn)代控制工程》（第二版）也是一本非常值得推薦的教材。這本書系統(tǒng)地介紹了現(xiàn)代控制工程的基本原理和方法，包括狀態(tài)空間法、最優(yōu)控制理論等內(nèi)容，是一本適合研究生和高年級(jí)本科生的教材。
學(xué)習(xí)自動(dòng)控制理論需要掌握一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，如高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、復(fù)數(shù)等。同時(shí)，也需要具備一定的物理基礎(chǔ)，如電路分析、力學(xué)等。因此，在選擇教材時(shí)，需要考慮到自己的數(shù)學(xué)和物理基礎(chǔ)。
此外，還需要注重課程設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)，掌握自動(dòng)控制系統(tǒng)的工作原理和分析方法?？梢酝ㄟ^實(shí)驗(yàn)、習(xí)題練習(xí)、在線課程等多種方式來提高自己的學(xué)習(xí)效果。
總之，選擇一本好的教材并注重學(xué)習(xí)方法，可以幫助您更好地掌握自動(dòng)控制理論。希望以上推薦的書目和相關(guān)的學(xué)習(xí)方法能夠?qū)δ兴鶐椭?/p>
關(guān)于相機(jī)快門自動(dòng)控制的技術(shù)問題一直是攝影愛好者們關(guān)注的焦點(diǎn)。相機(jī)快門自動(dòng)控制系統(tǒng)是現(xiàn)代相機(jī)中一個(gè)非常重要的功能。它通過內(nèi)置的傳感器和計(jì)算機(jī)芯片來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)整快門速度，以確保拍攝的照片清晰度和曝光度的完美平衡。
相機(jī)快門自動(dòng)控制的原理是通過感光器件感知環(huán)境光線的強(qiáng)弱，并根據(jù)所設(shè)定的曝光參數(shù)進(jìn)行計(jì)算和調(diào)整。當(dāng)我們拍攝的環(huán)境光線較強(qiáng)時(shí)，自動(dòng)控制系統(tǒng)會(huì)相應(yīng)地加快快門速度，以避免過度曝光。而當(dāng)環(huán)境光線較暗時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)降低快門速度，以保證照片的明暗度適中。
相機(jī)快門自動(dòng)控制的核心是傳感器和計(jì)算機(jī)芯片。傳感器負(fù)責(zé)感知環(huán)境光線的亮度，同時(shí)計(jì)算機(jī)芯片會(huì)根據(jù)傳感器的反饋信息進(jìn)行快門速度的調(diào)整。整個(gè)過程是自動(dòng)完成的，大大方便了用戶的拍攝操作，并提高了照片的質(zhì)量。
相機(jī)快門自動(dòng)控制帶來了許多優(yōu)勢(shì)，使得攝影愛好者在拍攝過程中更加方便和得心應(yīng)手。
1. 智能曝光調(diào)整
相機(jī)快門自動(dòng)控制系統(tǒng)能夠智能地根據(jù)環(huán)境光線的強(qiáng)弱進(jìn)行曝光的調(diào)整，避免過曝或者欠曝的情況出現(xiàn)。用戶無需手動(dòng)調(diào)整快門速度，節(jié)省了時(shí)間和精力。
2. 提高拍攝效率
相機(jī)快門自動(dòng)控制可以根據(jù)不同拍攝場(chǎng)景自動(dòng)調(diào)整快門速度，使得拍攝者能夠更快地捕捉到所需的美麗瞬間。無論是拍攝運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景還是靜態(tài)風(fēng)景，自動(dòng)控制系統(tǒng)都能夠提供最佳的曝光效果。
3. 減少誤操作
相機(jī)快門自動(dòng)控制的出現(xiàn)減少了用戶的誤操作。很多時(shí)候，用戶可能因?yàn)榄h(huán)境變化忘記調(diào)整快門速度，導(dǎo)致曝光不準(zhǔn)確。而自動(dòng)控制系統(tǒng)能夠根據(jù)環(huán)境光線的實(shí)時(shí)變化進(jìn)行自動(dòng)調(diào)整，減少了這種誤操作的發(fā)生。
4. 動(dòng)態(tài)范圍更廣
相機(jī)快門自動(dòng)控制的系統(tǒng)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)光線的變化進(jìn)行快門速度的調(diào)整，從而使得照片的動(dòng)態(tài)范圍更廣。無論是明亮的陽光下還是暗處的細(xì)節(jié)，自動(dòng)控制系統(tǒng)都能夠保證照片的細(xì)節(jié)豐富，色彩飽滿。
相機(jī)快門自動(dòng)控制廣泛應(yīng)用于各類攝影場(chǎng)景中。
1. 夜景攝影
在夜晚拍攝的時(shí)候，環(huán)境光線較暗，需要較慢的快門速度來捕捉細(xì)微的光線變化。相機(jī)快門自動(dòng)控制能夠根據(jù)環(huán)境光線的變化自動(dòng)調(diào)整快門速度，保證夜景照片的亮度和曝光度。
2. 運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景拍攝
在運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景中，拍攝物體的速度較快，需要較快的快門速度來凍結(jié)畫面。相機(jī)快門自動(dòng)控制能夠根據(jù)運(yùn)動(dòng)物體的速度自動(dòng)調(diào)整快門速度，確保拍攝到清晰銳利的照片。
3. 風(fēng)光攝影
風(fēng)光攝影中，場(chǎng)景的光線變化很大，需要靈活調(diào)整快門速度來保證曝光的準(zhǔn)確性。相機(jī)快門自動(dòng)控制系統(tǒng)能夠智能地根據(jù)場(chǎng)景的亮度變化進(jìn)行快門速度的調(diào)整，讓拍攝者能夠更好地捕捉到美麗的風(fēng)光。
使用相機(jī)快門自動(dòng)控制功能非常簡(jiǎn)單。大部分相機(jī)品牌都內(nèi)置了這一功能，只需要按下快門按鈕即可開始自動(dòng)調(diào)整快門速度。
當(dāng)然，在使用相機(jī)快門自動(dòng)控制功能的同時(shí)，我們也可以進(jìn)行一些手動(dòng)的調(diào)整以獲取更加滿意的效果。例如，可以通過調(diào)整ISO感光度、光圈大小等來進(jìn)一步細(xì)化拍攝參數(shù)。
總的來說，相機(jī)快門自動(dòng)控制功能為我們的攝影帶來了許多便利和優(yōu)勢(shì)。它能夠智能地根據(jù)環(huán)境光線的變化進(jìn)行快門速度的調(diào)整，保證照片的曝光準(zhǔn)確性和清晰度。無論是拍攝夜景、運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景還是風(fēng)光，這一功能都能夠助力我們拍攝到更加出色的作品。
所以，如果您是一位攝影愛好者，不妨嘗試一下相機(jī)快門自動(dòng)控制功能，提升您的拍攝體驗(yàn)和作品質(zhì)量吧！
自動(dòng)控制原理圖是描述控制系統(tǒng)運(yùn)作的圖形化表示，它為工程師們提供了一種可視化的方式來理解系統(tǒng)的工作原理。掌握自動(dòng)控制原理圖的基礎(chǔ)知識(shí)對(duì)于工程師來說至關(guān)重要，因?yàn)樗窃O(shè)計(jì)和調(diào)試自動(dòng)控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)。
控制系統(tǒng)是一種將輸入信號(hào)轉(zhuǎn)換成輸出信號(hào)的系統(tǒng)。它的目的是維持系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性和性能?？刂葡到y(tǒng)可以分為開環(huán)控制和閉環(huán)控制兩種類型。
開環(huán)控制系統(tǒng)是一種以固定的輸入信號(hào)來控制系統(tǒng)的運(yùn)作。它沒有考慮到系統(tǒng)的輸出信號(hào)，也無法對(duì)系統(tǒng)的不確定性和擾動(dòng)進(jìn)行修正。開環(huán)控制系統(tǒng)通常應(yīng)用于不需要對(duì)輸出進(jìn)行精確控制的場(chǎng)景，比如對(duì)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行簡(jiǎn)單的啟?？刂?。
閉環(huán)控制系統(tǒng)是一種根據(jù)系統(tǒng)的輸出信號(hào)對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行修正的控制系統(tǒng)。它通過反饋機(jī)制實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的控制。閉環(huán)控制系統(tǒng)可以根據(jù)系統(tǒng)的反饋信息來調(diào)整輸入信號(hào)，使系統(tǒng)能夠更好地響應(yīng)擾動(dòng)并保持穩(wěn)定的輸出。閉環(huán)控制系統(tǒng)通常應(yīng)用于需要對(duì)輸出進(jìn)行精確控制的場(chǎng)景，比如工業(yè)自動(dòng)化和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。
自動(dòng)控制原理圖由多個(gè)元件和連接線組成，通過這些元件和連接線可以描述系統(tǒng)的不同功能和信號(hào)傳遞關(guān)系。
信號(hào)源是自動(dòng)控制原理圖中的一種重要元件，它是控制系統(tǒng)的輸入源。信號(hào)源可以是恒定的信號(hào)，也可以是隨時(shí)間變化的信號(hào)。常見的信號(hào)源包括電壓源、電流源和傳感器等。
控制器是自動(dòng)控制原理圖中的一個(gè)關(guān)鍵元件，它負(fù)責(zé)根據(jù)系統(tǒng)的輸出信號(hào)進(jìn)行調(diào)節(jié)和修正。控制器可以是模擬控制器或數(shù)字控制器，根據(jù)系統(tǒng)的需求選擇合適的控制器類型。
執(zhí)行器是自動(dòng)控制原理圖中與外部環(huán)境交互的元件，它負(fù)責(zé)將控制信號(hào)轉(zhuǎn)化為執(zhí)行動(dòng)作。常見的執(zhí)行器包括電動(dòng)閥門、馬達(dá)和液壓裝置等。
反饋機(jī)制是閉環(huán)控制系統(tǒng)中的一個(gè)重要部分，它通過測(cè)量系統(tǒng)的輸出信號(hào)并與參考信號(hào)進(jìn)行比較，從而產(chǎn)生誤差信號(hào)。誤差信號(hào)被送回給控制器，控制器根據(jù)誤差信號(hào)對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行修正，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的控制。
連接線是自動(dòng)控制原理圖中的一種基本元素，它連接不同的元件并傳遞信號(hào)。連接線可以表示信號(hào)的傳遞方向和類型，比如電壓信號(hào)、電流信號(hào)和數(shù)字信號(hào)等。
設(shè)計(jì)和分析自動(dòng)控制原理圖是工程師在開發(fā)控制系統(tǒng)時(shí)的核心任務(wù)。一個(gè)好的原理圖設(shè)計(jì)能夠提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能，并減少系統(tǒng)的成本和復(fù)雜度。
分析自動(dòng)控制原理圖的性能可以采用數(shù)學(xué)建模和仿真軟件進(jìn)行。通過建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，可以分析系統(tǒng)的穩(wěn)定性、魯棒性和響應(yīng)速度等指標(biāo)。仿真軟件可以通過模擬控制算法和系統(tǒng)的輸入輸出關(guān)系，驗(yàn)證原理圖設(shè)計(jì)的正確性。
自動(dòng)控制原理圖廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，包括工業(yè)自動(dòng)化、機(jī)器人技術(shù)、電力系統(tǒng)和交通運(yùn)輸?shù)取?/p>
工業(yè)自動(dòng)化是自動(dòng)控制原理圖應(yīng)用最為廣泛的領(lǐng)域之一。通過自動(dòng)控制原理圖，工程師們可以設(shè)計(jì)和調(diào)試各種自動(dòng)化系統(tǒng)，包括生產(chǎn)線控制、機(jī)器人控制和工藝過程控制等。
機(jī)器人技術(shù)是自動(dòng)控制原理圖的另一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。通過自動(dòng)控制原理圖，工程師們可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的自主導(dǎo)航、路徑規(guī)劃和姿態(tài)控制等功能，提高機(jī)器人的智能化水平。
電力系統(tǒng)是自動(dòng)控制原理圖應(yīng)用領(lǐng)域之一，通過自動(dòng)控制原理圖，工程師們可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電力系統(tǒng)的監(jiān)控、故障檢測(cè)和電力負(fù)荷調(diào)節(jié)等功能，提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。
交通運(yùn)輸是自動(dòng)控制原理圖的另一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。通過自動(dòng)控制原理圖，工程師們可以設(shè)計(jì)和調(diào)試交通信號(hào)控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流量和車輛排隊(duì)的控制，提高交通運(yùn)輸效率。
自動(dòng)控制原理圖是控制系統(tǒng)工程師必備的工具之一，掌握自動(dòng)控制原理圖的基礎(chǔ)知識(shí)對(duì)于設(shè)計(jì)和調(diào)試自動(dòng)控制系統(tǒng)至關(guān)重要。通過合理的原理圖設(shè)計(jì)和分析，可以提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性和性能，促進(jìn)各個(gè)行業(yè)的發(fā)展和進(jìn)步。
自動(dòng)控制理論是眾多人的成果，不斷發(fā)展完善，已無法追溯何人是始祖。
最早的自動(dòng)化控制要追溯到我國(guó)古代的自動(dòng)化計(jì)時(shí)器和漏壺指南車，而自動(dòng)化控制技術(shù)的廣泛應(yīng)用則開始于歐洲的工業(yè)革命時(shí)期。
英國(guó)人瓦特在發(fā)明蒸汽機(jī)的同時(shí)，應(yīng)用反饋原理，于1788年發(fā)明了離心式調(diào)速器。當(dāng)負(fù)載或蒸汽量供給發(fā)生變化時(shí)，離心式調(diào)速器能夠自動(dòng)調(diào)節(jié)進(jìn)氣閥的開度，從而控制蒸汽機(jī)的轉(zhuǎn)速。
原理：對(duì)生產(chǎn)中某些關(guān)鍵性參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)控制，使它們?cè)谑艿酵饨绺蓴_(擾動(dòng)) 的影響而偏離正常狀態(tài)時(shí),能夠被自動(dòng)地調(diào)節(jié)而回到工藝所要求的數(shù)值范圍內(nèi)。自動(dòng)控制系統(tǒng)分為開環(huán)和閉環(huán)，具體為：
閉環(huán)自動(dòng)控制系統(tǒng)原理：閉環(huán)控制也就是（負(fù)）反饋控制，原理與人和動(dòng)物的目的性行為相似，系統(tǒng)組成包括傳感器（相當(dāng)于感官），控制裝置（相當(dāng)于腦和神經(jīng)），執(zhí)行機(jī)構(gòu)（相當(dāng)于手腿和肌肉）。傳感器檢測(cè)被控對(duì)象的狀態(tài)信息（輸出量）,并將其轉(zhuǎn)變成物理（電）信號(hào)傳給控制裝置。控制裝置比較被控對(duì)象當(dāng)前狀態(tài)（輸出量）對(duì)希望狀態(tài)（給定量）的偏差，產(chǎn)生一個(gè)控制信號(hào)，通過執(zhí)行機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)被控對(duì)象運(yùn)動(dòng)，使其運(yùn)動(dòng)狀態(tài)接近希望狀態(tài)。
開環(huán)自動(dòng)控制系統(tǒng)原理：按照事先確定好的程序，依次發(fā)出信號(hào)去控制對(duì)象。按信號(hào)產(chǎn)生的條件，開環(huán)控制有時(shí)限控制，次序控制，條件控制。20世紀(jì)80年代以來，用微電子技術(shù)生產(chǎn)的可編程序控制器在工業(yè)控制（電梯，多工步機(jī)床，自來水廠）中得到廣泛應(yīng)用。當(dāng)然，一些復(fù)雜系統(tǒng)或過程常常綜合運(yùn)用多種控制類型和多類控制程序。
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；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?。?#34;);
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?。?#34;);
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?。?#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(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、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?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(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。
