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開放性意思？

時間：2024-08-08 05:08 人氣：0 編輯：admin

一、開放性意思？

開放性是指一種開放、自由、包容的態(tài)度和方式，表示對外部事物、意見和態(tài)度持開放、寬容、自由的態(tài)度。它是一種積極向上的心態(tài)，能夠使人們更加靈活地思考、處理問題，更加容易接受多樣性和不同的觀點。具體來說，開放性可以表現(xiàn)為以下幾個方面：1. 開放思維：指能夠接受新的思想、新的觀點，并有能力將其融合進自己的思考中。2. 開放性人格：指個人健康、開放、寬容、包容、適應(yīng)性強。3. 開放：指在行動和行為上對外部世界持開放態(tài)度，包括建立合作、互動、交流和溝通等多種方式?？傊?，開放性是一個積極、開放、包容的概念，它不僅有利于個人的發(fā)展，也有利于集體、社會的進步。

二、開放性古詩？

、舊《唐書》一點都不護短，上自武則天、韋皇后，下至合浦公主、太平公主、安樂公主以及上官婉兒的宮闈艷事一一道出，女子自薦枕席，男人追蜂引蝶，比比皆是，涉及了天子后妃，文武大臣，宗室豪門，士子詩人，和尚女冠，連宮女都御溝紅葉題詩。

中唐詩人顧況有一天在皇城外面與三二詩友游玩，從流水中隨手撈起一片梧桐葉（艷福不淺呀），發(fā)現(xiàn)上面題了一首詩：

一入深宮里，年年不見春。聊題一片葉，寄與有情人。

風(fēng)流才子顧況看了，頓生揉花之心，也撿了一片梧桐葉，拿回家中，題了一首詩，第二天投放到流水的上游（有心人呀），詩曰：

愁見鶯啼柳絮飛，上陽宮女?dāng)嗄c時。君恩不禁東流水，葉上題詩寄與誰？

從此后，這顧況一定天天來這水流處溜達，工夫不負有心人，大約十天左右，這顧況又拾到一片題詩的梧桐葉：

三、開放性廚房

開放性廚房的設(shè)計

開放性廚房是現(xiàn)代住宅設(shè)計中越來越流行的一個概念。它可以將廚房和客廳打通，創(chuàng)造出更加寬敞、通透的居住空間，提高居住的舒適度。同時，開放性廚房的設(shè)計也需要注意一些細節(jié)，才能達到理想的效果。

首先，開放性廚房的設(shè)計需要考慮通風(fēng)和環(huán)境衛(wèi)生。廚房是一個容易產(chǎn)生油煙和異味的地方，因此需要采用一些有效的通風(fēng)系統(tǒng)，保證室內(nèi)空氣的流通和清新。同時，在設(shè)計廚房的時候，要考慮到廚房用具和設(shè)備的布局，避免出現(xiàn)交叉污染的情況。

其次，開放性廚房的設(shè)計需要考慮到實用性和美觀性的平衡。開放性廚房的設(shè)計需要充分考慮到廚房的實際使用功能，如何方便實用、提高工作效率；同時，也需要考慮到美觀性的問題，如何將廚房與客廳的整體風(fēng)格協(xié)調(diào)統(tǒng)一。

最后，開放性廚房的設(shè)計需要考慮到隱私和安全性。開放性廚房雖然可以創(chuàng)造出更寬敞、通透的空間，但是也容易破壞居住的隱私性。因此，在設(shè)計的時候，需要考慮如何保護居住者的隱私，并采取一些安全措施，避免發(fā)生意外事故。

總之，開放性廚房是一種很好的住宅設(shè)計概念，但是在設(shè)計的時候需要考慮到多個方面的問題，才能達到理想的效果。

四、開放性wifi好嗎？

不好。開放式的wifi會導(dǎo)致用的人比較多，然后網(wǎng)速不是很快的，還有就是現(xiàn)在很多的免費的wifi雖說是免費提供，但是有很多也是讓不法分子趁機盜走別人的個人信息的。建議還是不要總是用開放式的wifi。不是足夠的安全和靠譜、如果你實在想用wifi，最好是在自己的建議使用安全一些。

五、北京開放性公園？

綠堤公園是開放性公園。不設(shè)關(guān)門時間。

綠堤公園位于豐臺區(qū)永定河畔，緊鄰西五環(huán)，占地面積約105公頃，總投資6808萬元，是目前北京市郊野公園中面積最大、投資最多的公園。

六、開放性操作技巧？

　開放技巧是指談判人員在談判過程中以開誠布公的態(tài)度，向?qū)Ψ教宦蹲约旱恼鎸嵥枷牒突疽?，促使對方通力合作，使雙方在誠懇、坦率的氣氛中有效完成各自使命的技巧。

　　開放技巧的心理依據(jù)是，任何人都希望別人信任自己、尊重自己，也希望自己的建議或意見能夠被別人采納接受。而要想取得別人的信任，首先就應(yīng)當(dāng)開誠布公，相信對方。

七、游戲的開放性測試-是什么意思開放性測試？

即公測,指某種內(nèi)部軟件的測試活動（例如網(wǎng)絡(luò)游戲的測試運營）對公眾開放。　　公測就是公開測試，對所以玩家開放測試，內(nèi)測是封閉測試,參與人數(shù)較少，賬號較難得，而且出現(xiàn)的BUG一般較多,數(shù)據(jù)一般不予保留，公開測試是否刪檔要看運營商的決策，一般公開測試不會刪檔。而公測一般是在內(nèi)測數(shù)月后，游戲的BUG經(jīng)過內(nèi)測，已明顯減少，允許玩家注冊賬號，數(shù)據(jù)予以保留，一般免費測試，也有收費測試。封測是指一款游戲在開發(fā)完成的前期由游戲公司人員或少量玩家參與的游戲測試，是游戲的最初測試，以技術(shù)性測試為主。公測后運營商最后決策是否收費。

八、開放性廚房好嗎

開放性廚房是現(xiàn)代住宅設(shè)計中越來越受歡迎的一個特點。它以開放、流暢的布局和設(shè)計理念為基礎(chǔ)，為家庭帶來了許多好處。

優(yōu)勢

開放性廚房可以創(chuàng)造一個開放的空間，使廚房與其他生活區(qū)域融為一體。這種設(shè)計理念可以促進家庭成員之間的交流和互動，使整個家庭更加緊密。

此外，開放性廚房還可以增加空間的感覺。通過打破傳統(tǒng)廚房和客廳之間的隔離墻壁，開放性廚房可以讓光線自由流動，讓整個空間看起來更加寬敞明亮。

注意事項

雖然開放性廚房有很多優(yōu)點，但也有一些需要注意的事項。

• 首先，開放性廚房可能會增加噪音。由于沒有隔離墻壁，烹飪過程中的聲音可能會傳到其他生活區(qū)域，可能會對家庭成員的休息和睡眠造成干擾。
• 其次，開放性廚房可能會造成油煙和異味擴散。由于沒有隔離墻壁，廚房中產(chǎn)生的油煙和異味可能會擴散到其他生活區(qū)域，可能會對家庭成員的健康造成影響。
• 最后，開放性廚房需要保持整潔。由于廚房與其他生活區(qū)域相連，開放性廚房需要經(jīng)常進行清潔，以確保整個空間的衛(wèi)生。

總之，開放性廚房可以為家庭帶來許多好處，但也需要注意一些問題。在決定是否選擇開放性廚房時，家庭需要綜合考慮自身的需求和實際情況，做出合理的選擇。

九、mahout面試題？

之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)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(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)進行分類。

接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》

1. 構(gòu)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(nèi)容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具類進行訓(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(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?。?#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?。?#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());

}

}

十、webgis面試題？

1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應(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、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?wù)勀赪ebGIS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(shù)進行地圖展示和交互設(shè)計，并能夠使用后端技術(shù)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(shè)計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。

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(shù)實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質(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(shù)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(lǐng)域的技術(shù)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(wù)，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。

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