謝邀。我先跟你說(shuō)一個(gè)實(shí)際的工作例子，再說(shuō)怎么答題，姑且稱(chēng)為為一碗水的故事。
某縣xx局的張副局幫扶的貧困戶位于100公里以外的偏遠(yuǎn)小鄉(xiāng)村，該貧困戶一戶7人，年邁的爺爺奶奶，戶主五十多歲，三個(gè)正在讀書(shū)的孩子。張副局每次駕車(chē)到該村村委后，再乘坐摩托車(chē)到底該貧困戶家中，送點(diǎn)慰問(wèn)品、聊聊家常、看看政策落實(shí)，填寫(xiě)幫扶手冊(cè)。但每次張副局都會(huì)自帶一瓶礦泉水入戶，每當(dāng)老人家熱情的招呼:領(lǐng)導(dǎo)遠(yuǎn)道而來(lái)，喝碗水吧。張副局總是擺擺手說(shuō)道:老人家，我不渴或者我這有水，然后過(guò)一會(huì)拿起礦泉水就喝?？粗侵话l(fā)黃發(fā)黑的水壺，滿是泥垢的雙手，油膩的碗，作為城里長(zhǎng)大的張副局，怎么可能會(huì)喝。2019年該戶各項(xiàng)指標(biāo)達(dá)標(biāo)，但在脫貧的事情上老人家一直不愿配合。年底的一次入戶時(shí)，張副局身體不適，又恰好車(chē)上的礦泉水用完，剛到貧困戶家里時(shí)，老人家一如既往地招呼，張副局推辭后，饑渴難耐，還是端起碗來(lái)，喝了一口，山泉水口感還是可以的。當(dāng)天張副局陸續(xù)喝了三碗水，老人家最后說(shuō)道:既然領(lǐng)導(dǎo)不嫌棄咱們，那我也聽(tīng)領(lǐng)導(dǎo)的，你說(shuō)怎么辦就怎么辦吧。瞬間，張副局恍然大悟，原來(lái)，不喝他的一碗水，他就覺(jué)得你是嫌棄他們臟，嫌棄他這個(gè)與土打交道老實(shí)人。人人都渴望被平等對(duì)待，就像費(fèi)洛伊德一樣，平等才能創(chuàng)造更多的可能。當(dāng)然，他們的環(huán)境也的確差一些。張副局往后每次入戶除了拉家常外就是幫他們一起打掃衛(wèi)生，教會(huì)他們各類(lèi)常見(jiàn)的健康知識(shí)。
再回到題目上來(lái)，首先作為一名幫扶干部，要與貧困戶建立起平等和諧的幫扶結(jié)對(duì)關(guān)系，入戶幫扶過(guò)程中，貧困戶拿了椅子讓我坐，證明貧困戶還是比較熱情、比較配合工作的。對(duì)于椅子臟，我首先會(huì)接過(guò)椅子，并向貧困戶表示感謝。順其自然的用手拍拍椅子，然后把椅子靠近貧困戶的地方坐下來(lái)，一起拉家常，商量扶貧工作。
其次是貧困戶的椅子臟，說(shuō)明了他的衛(wèi)生觀念不夠強(qiáng)。這就需要我們加強(qiáng)向他宣傳衛(wèi)生健康知識(shí)，抽時(shí)間共同打掃衛(wèi)生。
再次就是貧困戶他家中可能存在家具比較緊缺情況，我們就要積極發(fā)揮后盾單位作用，幫他們?cè)黾邮杖?，添置家具?/p>
最后就是我們?cè)诠ぷ髦?，要妥善處理好每個(gè)工作細(xì)節(jié)，一點(diǎn)一滴做起，扎實(shí)地做好脫貧攻堅(jiān)工作，確保奔小康路上一個(gè)都不少！
在扶貧電商行業(yè)中，競(jìng)爭(zhēng)激烈，擁有專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技能的人才尤為重要。為了篩選出最優(yōu)秀的人才，各家公司在面試過(guò)程中往往會(huì)提出一些具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。本文將介紹一些常見(jiàn)的扶貧電商面試題目，幫助求職者更好地準(zhǔn)備面試。
在回答這個(gè)問(wèn)題時(shí)，應(yīng)該結(jié)合自己的實(shí)際情況和研究經(jīng)驗(yàn)，談?wù)剬?duì)扶貧電商的認(rèn)識(shí)，以及如何看待這個(gè)行業(yè)的發(fā)展前景。可以從行業(yè)的背景、特點(diǎn)、挑戰(zhàn)等方面展開(kāi)回答，突出自己的見(jiàn)解和分析能力。
扶貧電商作為新興的商業(yè)模式，對(duì)于推動(dòng)鄉(xiāng)村振興發(fā)揮著重要作用。在回答這個(gè)問(wèn)題時(shí)，可以結(jié)合具體案例和數(shù)據(jù)，分析扶貧電商在帶動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品流通、改善農(nóng)民生活等方面的貢獻(xiàn)，并談?wù)剛€(gè)人的看法。
在回答這個(gè)問(wèn)題時(shí)，可以結(jié)合自己的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，分享在扶貧電商領(lǐng)域的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和成果?？梢灾v述自己曾經(jīng)參與過(guò)的扶貧電商項(xiàng)目，以及在項(xiàng)目中遇到的挑戰(zhàn)和解決方案，展示自己的能力和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)合作是扶貧電商成功的關(guān)鍵之一。在回答這個(gè)問(wèn)題時(shí)，可以結(jié)合團(tuán)隊(duì)管理理論和自身經(jīng)驗(yàn)，談?wù)剬?duì)團(tuán)隊(duì)合作的理解和看法，以及在團(tuán)隊(duì)合作中應(yīng)該注意的事項(xiàng)，展示自己的團(tuán)隊(duì)合作能力。
扶貧電商面臨著眾多挑戰(zhàn)，如物流配送、品質(zhì)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等方面。在回答這個(gè)問(wèn)題時(shí)，可以結(jié)合自己的了解和思考，提出對(duì)于這些挑戰(zhàn)的看法和解決方案，展示自己的分析和解決問(wèn)題的能力。
未來(lái)，扶貧電商行業(yè)將面臨著更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。在回答這個(gè)問(wèn)題時(shí)，可以結(jié)合當(dāng)前的行業(yè)動(dòng)態(tài)和政策導(dǎo)向，談?wù)剬?duì)扶貧電商行業(yè)未來(lái)發(fā)展的預(yù)測(cè)和看法，展示自己對(duì)行業(yè)的洞察和把握能力。
作為扶貧電商從業(yè)者，承擔(dān)社會(huì)責(zé)任是必不可少的。在回答這個(gè)問(wèn)題時(shí)，可以談?wù)勛约簩?duì)扶貧電商社會(huì)責(zé)任的理解和看法，以及在實(shí)際工作中如何踐行社會(huì)責(zé)任，展示自己的社會(huì)責(zé)任感和擔(dān)當(dāng)精神。
總的來(lái)說(shuō)，扶貧電商行業(yè)作為一個(gè)新興的領(lǐng)域，需要具備一定的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技能才能勝任相關(guān)崗位。希望通過(guò)準(zhǔn)備好這些扶貧電商面試題目，能夠幫助求職者更好地應(yīng)對(duì)面試挑戰(zhàn)，順利進(jìn)入理想的職業(yè)生涯。
俺這老透明人也有人邀請(qǐng)？
這個(gè)問(wèn)題有點(diǎn)籠統(tǒng)，兩種扶貧方式并無(wú)優(yōu)劣或者誰(shuí)更重要的區(qū)別，需要具體情況具體分析。被扶貧對(duì)象是誰(shuí)？具體到是個(gè)體還是村落還是群體？扶貧的目的是什么？要達(dá)到什么效果？你有多少時(shí)間？你有什么資源？情況都了解清楚，抓住主要矛盾，解決最緊迫的問(wèn)題。也就是你要分析被扶貧的對(duì)象目前最需要什么才能達(dá)到你想要達(dá)到的目的，那你就在你的能力范圍內(nèi)提供給他什么，皆大歡喜。經(jīng)濟(jì)扶貧，時(shí)間短見(jiàn)效快，成果顯而易見(jiàn)，知識(shí)扶貧則需要一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程才能看到成績(jī)，扶貧對(duì)象需要什么？你想給他什么？有沒(méi)有合二為一的方案？看看我國(guó)從建國(guó)初期的狀況到今天的程度，其實(shí)這也是一種扶貧，國(guó)家層面針對(duì)整個(gè)國(guó)家的扶貧，結(jié)果是經(jīng)濟(jì)文化雙增長(zhǎng)。當(dāng)然說(shuō)起來(lái)簡(jiǎn)單，我并沒(méi)有實(shí)際操作過(guò)，我只是扶貧過(guò)程的受益者。
我覺(jué)得題主提問(wèn)和提問(wèn)里的描述應(yīng)該分兩方面來(lái)回答
先說(shuō)精準(zhǔn)扶貧，我個(gè)人理解是貧困不僅僅是金錢(qián)上的扶貧，還有精神上的。
對(duì)于貧窮地區(qū)的貧困人群來(lái)說(shuō)，除了經(jīng)濟(jì)上的貧困之外，精神上的貧困也是需要相當(dāng)程度重視，我這里不僅指文化娛樂(lè)方面的，還有很多經(jīng)濟(jì)規(guī)律方面的常識(shí)性知識(shí)。現(xiàn)在中國(guó)整體的經(jīng)濟(jì)水平已經(jīng)達(dá)到世界前列，北上廣深這些超級(jí)大都市的發(fā)展階段也已經(jīng)進(jìn)入后工業(yè)化時(shí)代，這種領(lǐng)先不僅僅是物質(zhì)上還有精神上的。特別是整體環(huán)境上的，怎么說(shuō)呢，我覺(jué)得就是貧困地區(qū)和發(fā)達(dá)地區(qū)就像兩個(gè)有關(guān)聯(lián)但完全沒(méi)有相同點(diǎn)生態(tài)系統(tǒng)。
精準(zhǔn)扶貧想要讓貧困群眾擺脫貧困，除了必要的物質(zhì)幫助外，必要的非物質(zhì)幫助，讓窮困人群快速低成本的適應(yīng)現(xiàn)代社會(huì)也是一個(gè)非常重要的關(guān)注點(diǎn)。
怎么說(shuō)呢，如果把致富比喻成一個(gè)網(wǎng)絡(luò)游戲，那么貧困人群就應(yīng)該是一群0級(jí)小號(hào)，這個(gè)時(shí)候讓他們有個(gè)新手村，提供給他們一群0級(jí)小怪，讓他們積累升級(jí)，等升級(jí)到一定程度再讓他們進(jìn)低級(jí)區(qū)，熟悉環(huán)境后才進(jìn)入不分級(jí)普通游戲區(qū)。
現(xiàn)在的社會(huì)環(huán)境就有點(diǎn)類(lèi)似不分級(jí)游戲區(qū)，如果只給物質(zhì)幫助。我覺(jué)得就像給一個(gè)0級(jí)新手一個(gè)20級(jí)武器，結(jié)局無(wú)非那么幾種，要么一進(jìn)游戲就被別的玩家搶走或騙走。要么過(guò)渡依賴(lài)這件武器，而扶貧政策一般都是有期限和限制的，一旦失去武器(扶貧政策)，分分鐘打回原形，落差太大讓人產(chǎn)生畏懼，于是越扶貧越窮。還有最后一種，就是失去脫貧動(dòng)力，變得短視。比如有關(guān)部門(mén)送什么羊羔，樹(shù)苗。養(yǎng)大了賣(mài)掉就能脫貧，可這些需要養(yǎng)殖技術(shù)，需要承擔(dān)銷(xiāo)售風(fēng)險(xiǎn)，這對(duì)于還沒(méi)經(jīng)歷過(guò)資本主義社會(huì)運(yùn)行模式的貧困人群來(lái)說(shuō)，他們未必能懂。但感性認(rèn)識(shí)里他們會(huì)做出最符合經(jīng)濟(jì)效益的行為，拿到羊吃掉，樹(shù)苗換酒是最穩(wěn)妥低風(fēng)險(xiǎn)的，至于貧困，他們已經(jīng)很貧困了，再苦也不會(huì)更糟糕了。。。。
所以某種程度上說(shuō)，先富帶動(dòng)后富是有一定道理的，只有讓人們清楚明白看到可復(fù)制的路線之后，到時(shí)候不用趕他們自己就會(huì)爆發(fā)“主觀能動(dòng)性”。當(dāng)然這其中的動(dòng)力是來(lái)自'脫貧動(dòng)力還是妒忌心，嗯。。我覺(jué)得這樣的效果可能會(huì)更長(zhǎng)遠(yuǎn)點(diǎn)。看看新聞報(bào)道里那些“乞丐村”“冰毒村”，我覺(jué)得應(yīng)該足以證明榜樣的力量有多么的恐怖，雖然這些例子有些。。。。。嗯。。。
怎么說(shuō)呢，就是讓貧困人群及時(shí)學(xué)會(huì)社會(huì)里各種“騙錢(qián)”的招數(shù)很有必要，比如什么集資詐騙，傳銷(xiāo)之類(lèi)的。當(dāng)然更多的比如經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)常識(shí)，貸款利率常識(shí)之類(lèi)的東西他們更需要。
然后再來(lái)說(shuō)說(shuō)題主提問(wèn)里的那些事。
我覺(jué)得這事兒可以理解為“扶貧”上的精神扶貧，或者叫“熟悉游戲規(guī)則?”。如前面我說(shuō)的，如果把脫貧致富理解成升級(jí)打怪的網(wǎng)游。那么有一本正確路徑的游戲攻略就變得很重要。
而對(duì)于相當(dāng)多貧困人群來(lái)說(shuō)，他們大多數(shù)時(shí)候沒(méi)經(jīng)歷過(guò)如何處理有余錢(qián)的時(shí)候如何更好的規(guī)劃這種“致富必備常識(shí)”。存起來(lái)以備不時(shí)之需，或做合適投資什么的，他們之前從沒(méi)遇到過(guò)，而且這些都是有風(fēng)險(xiǎn)的，以他們?cè)械目癸L(fēng)險(xiǎn)能力，排斥任何風(fēng)險(xiǎn)的行為會(huì)是更主動(dòng)的選擇，比如吃掉用掉，先享受是最安全保險(xiǎn)的。
當(dāng)然這種行為大多數(shù)人也多多少少經(jīng)歷過(guò)，特別是大學(xué)畢業(yè)剛剛進(jìn)入社會(huì)工作，很多時(shí)候不知道怎么的就變?cè)鹿庾辶?，只有工作一段時(shí)間之后才會(huì)學(xué)會(huì)規(guī)劃自己的經(jīng)濟(jì)。但對(duì)于貧困群體來(lái)說(shuō)，他們很多時(shí)候沒(méi)有從錯(cuò)誤中積累正確姿勢(shì)的資格。或者說(shuō)在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)游戲里，貧困人群是免費(fèi)用戶，死一次就得從頭開(kāi)始，我們多多少少是VIP，死了還有錢(qián)買(mǎi)個(gè)原地復(fù)活服務(wù)。。。。
至于說(shuō)貧困人群的尊嚴(yán)問(wèn)題，我個(gè)人思考是人是否有“貧窮的自由”?當(dāng)然，有一部分說(shuō)法是人們是沒(méi)有貧窮的自由的，或者說(shuō)貧困不屬于“自由”?對(duì)于這里的彎彎繞，我也沒(méi)想明白，我讀書(shū)少。。。。
不過(guò)我的想法是，是否可以借鑒“最低生活保障”的概念來(lái)理解。
即低于“最低生活”水平的貧困是不屬于“自由”也不應(yīng)該被允許。
至于這個(gè)最低生活水平的具體標(biāo)準(zhǔn)，不同的發(fā)展階段可以有不同的理解。
介于此，我的看法是以現(xiàn)階段發(fā)展水平來(lái)說(shuō)“扶貧”不包括“尊嚴(yán)”，政有關(guān)部門(mén)還承擔(dān)不起這種成本。但“致富”應(yīng)該包括“尊嚴(yán)”，有關(guān)部門(mén)在尋求'致富的群眾們有必要加入給與后富群眾一定的尊嚴(yán)保證。
當(dāng)然，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)水平限制，這種尋求“尊嚴(yán)”的方式可選項(xiàng)會(huì)比較少。
比如說(shuō)拿助學(xué)貸款的學(xué)生，拿助學(xué)金買(mǎi)個(gè)一千多小米手機(jī)，買(mǎi)個(gè)百來(lái)塊運(yùn)動(dòng)服提升生活品質(zhì)我覺(jué)得沒(méi)什么，可如果買(mǎi)五六千的手機(jī)或上千的運(yùn)動(dòng)服我覺(jué)得就不合適了.但這僅僅是以我的日常生活水平為參考，我都很久沒(méi)買(mǎi)運(yùn)動(dòng)服了，我不太確定現(xiàn)在還有百來(lái)塊運(yùn)動(dòng)服沒(méi)有。。。。。
所以這又涉及到一個(gè)社會(huì)主流大眾的公同“容忍線”問(wèn)題了。比如知乎這里不就年入低于十萬(wàn)沒(méi)辦法活的看法嘛。。很多時(shí)候，不同階層對(duì)“常識(shí)”“容忍線”的看法差異很大的。。
正常應(yīng)該是上面布置下來(lái)的任務(wù)，一定得完成的
精準(zhǔn)扶貧就是點(diǎn)對(duì)點(diǎn)，靠上去真正扶貧，靠的是黨的精準(zhǔn)扶貧政策，靠的是廣大住村書(shū)記，也靠的是全民族的支持。
貫徹落實(shí)習(xí)近平總書(shū)記關(guān)于“精準(zhǔn)扶貧”的論述，必須科學(xué)把握精準(zhǔn)扶貧的三個(gè)階段，即精準(zhǔn)識(shí)別、精準(zhǔn)幫扶、精準(zhǔn)管理。
精準(zhǔn)識(shí)別是指扶貧對(duì)象的明細(xì)化、準(zhǔn)確化和分類(lèi)化。
精準(zhǔn)幫扶是指扶貧措施的創(chuàng)新化、差異化和造血化。
精準(zhǔn)管理就是指扶貧過(guò)程的合理化、有效化和可持續(xù)化。
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(lèi)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類(lèi)數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類(lèi)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(lèi)器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。
接下來(lái)貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類(lèi)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(lèi)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(lèi)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(lèi)器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。
這三步，代碼我就一次全貼出來(lái)；主要是兩個(gè)類(lèi) 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?。?#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-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?。?#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(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(lèi),并提取得分最好的分類(lèi)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(lèi)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(xún)、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。
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。
