隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題越來(lái)越被人們所重視。在網(wǎng)絡(luò)世界中，僵尸網(wǎng)站是一項(xiàng)十分嚴(yán)峻的安全威脅，因其狡猾的特性而備受關(guān)注。
僵尸網(wǎng)站是指被黑客控制并轉(zhuǎn)為其用途的合法網(wǎng)站。黑客利用各種技術(shù)手段，如漏洞利用、木馬攻擊等，成功侵入合法網(wǎng)站，將其用作傳播惡意軟件、進(jìn)行釣魚欺詐以及進(jìn)行其他非法活動(dòng)的平臺(tái)。這些被黑客完全掌控的網(wǎng)站，就像是被“注入了僵尸毒素”，因此被稱為“僵尸網(wǎng)站”。
僵尸網(wǎng)站對(duì)個(gè)人用戶、企業(yè)機(jī)構(gòu)以及整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)都帶來(lái)巨大威脅。以下是僵尸網(wǎng)站造成的主要危害：
在面對(duì)日益囂張的僵尸網(wǎng)站威脅時(shí)，保護(hù)自己的網(wǎng)絡(luò)安全顯得尤為重要。以下是一些有效的保護(hù)措施：
隨著網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的不斷提升，黑客的手段也在不斷演進(jìn)。在未來(lái)，僵尸網(wǎng)站可能會(huì)出現(xiàn)以下趨勢(shì)：
網(wǎng)絡(luò)安全和僵尸網(wǎng)站的斗爭(zhēng)是一場(chǎng)永無(wú)休止的戰(zhàn)爭(zhēng)。只有不斷加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全意識(shí)，采取有效的防護(hù)措施，我們才能更好地保護(hù)自己和整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)。請(qǐng)記住，網(wǎng)絡(luò)安全始終不可忽視，一旦被僵尸網(wǎng)站入侵，所帶來(lái)的后果將是災(zāi)難性的。
只需三句話，讓你面試成功率提高50%！（轉(zhuǎn)載自我的公眾微信號(hào)：吳寒笛可愛(ài)多）-------------------------------------正文---------------------------------------------------------------------------真不是標(biāo)題黨，三句話聽(tīng)懂真能達(dá)到面試成功率提高50%的效果。這些年我參與過(guò)不少面試，也面試過(guò)別人不少次。我參與的面試，基本都能拿到offer，印象中也就掛過(guò)一兩次。從畢業(yè)找工作開(kāi)始就被周圍的人封為“面霸”，但是好多人可能都是以為我靠的是忽悠，其實(shí)是他們搞不懂面試的本質(zhì)，更確切的說(shuō)是不懂自我營(yíng)銷的藝術(shù)。后來(lái)我工作了，開(kāi)始走上管理崗位了，也開(kāi)始面試別人，但是大部分面試者實(shí)在太差勁了，交談過(guò)程根本給不到我想要的東西，以至于我覺(jué)得中國(guó)的求職培訓(xùn)其實(shí)是很有必要的。如果你本身不太擅長(zhǎng)面試，這篇文章教你的三句話，真的能讓你面試成功率提高很多，甚至不止50%。但是希望讀者們看了之后能多想一下，理清一下相關(guān)的邏輯套路，并真的把它應(yīng)用到實(shí)踐里面。這篇文章不是內(nèi)含干貨，而是全部都是干貨。
1.帶一份工作計(jì)劃過(guò)去
有的人看到這點(diǎn)，肯定說(shuō)：我X，這么麻煩！寫這么多字兒帶過(guò)去要是面試還沒(méi)通過(guò)豈不是虧了！
我想說(shuō)的是：工作量沒(méi)你想象的這么大，你只需要根據(jù)對(duì)應(yīng)的職位要求和公司情況，草擬一份工作計(jì)劃帶過(guò)去，讓人家知道你上任之后下一步的工作思路就可以了。一方面是展現(xiàn)你的專業(yè)實(shí)力，另外一方面也是展現(xiàn)你的誠(chéng)意。
我記得切爾西老板阿布拉莫維奇談到當(dāng)年選擇穆尼尼奧來(lái)當(dāng)主教練的原因時(shí)說(shuō)：“面試的時(shí)候，穆尼尼奧打開(kāi)他的電腦，像我展示他的ppt，從建隊(duì)思路，到轉(zhuǎn)會(huì)市場(chǎng)的規(guī)劃，具體到每個(gè)位置需要怎么補(bǔ)強(qiáng)，他都事無(wú)巨細(xì)的寫下來(lái)了。所以當(dāng)場(chǎng)我就拍板要他了！”我們不一定要像穆尼尼奧那么扣細(xì)節(jié)，但是寫一份簡(jiǎn)易的word版本的工作計(jì)劃性價(jià)比是非常高的。如果遇到一份真的夢(mèng)寐以求的工作機(jī)會(huì)，做一個(gè)ppt帶過(guò)去絕對(duì)能讓你魅力翻倍。
2.從職位介紹，預(yù)測(cè)對(duì)方需求，并在面試闡述時(shí)盡力去迎合面試之前最好知道面試官想要什么。
什么？不可能？！
其實(shí)通過(guò)招聘網(wǎng)站上的職業(yè)簡(jiǎn)介是可以一窺究竟的。因?yàn)槲沂菭I(yíng)銷人，我就以營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)類工作為例說(shuō)明一下：
我在拉勾網(wǎng)上隨便點(diǎn)開(kāi)了一個(gè)做APP的公司招聘“運(yùn)營(yíng)總監(jiān)”的職位：
比如看第一條（通常第一條也是最重要的）：以產(chǎn)品體驗(yàn)為核心，通過(guò)用戶調(diào)研、反饋收集和數(shù)據(jù)分析等方式，與用戶溝通，獲取用戶需求，提煉有效的產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)方向。
從這條里面，我們可以分析預(yù)測(cè)出幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：
a.“以產(chǎn)品體驗(yàn)為核心”意味著：雖然你負(fù)責(zé)運(yùn)營(yíng)，對(duì)方希望你懂產(chǎn)品，并且能更多的介入到產(chǎn)品中(事實(shí)上很多創(chuàng)業(yè)公司的運(yùn)營(yíng)總監(jiān)常常都是兼任產(chǎn)品經(jīng)理)。這時(shí)候你就可以把之前工作經(jīng)歷中關(guān)于產(chǎn)品的工作提煉出來(lái)并且包裝一下說(shuō)出來(lái)。
b.“通過(guò)用戶調(diào)研、反饋收集和數(shù)據(jù)分析等方式”這里面有個(gè)關(guān)鍵詞是“數(shù)據(jù)分析”。要是你有數(shù)據(jù)分析的學(xué)術(shù)背景，比如數(shù)學(xué)專業(yè)出身，或者之前的運(yùn)營(yíng)營(yíng)銷工作非常依賴于數(shù)據(jù)反饋，再或者之前介入過(guò)數(shù)據(jù)分析的項(xiàng)目。要是都沒(méi)有，你就說(shuō)說(shuō)你愛(ài)炒股特別喜歡看k線圖的事兒，也許也能中，哈哈！
c.”與用戶溝通，獲取用戶需求”這里面能拆分出好多點(diǎn)：比如用戶調(diào)研的方法、工作經(jīng)歷用戶視角的思維方式。這就是一個(gè)又一個(gè)框子，你要有合適的料，都可以往里面填。接下來(lái)的分析思路都類似，就不贅述了。
3.面試的本質(zhì)不是一問(wèn)一答，而是亮點(diǎn)展示
我記得前幾年很火的魔術(shù)師劉謙曾經(jīng)說(shuō)過(guò)一句話：“很多人，包括職業(yè)魔術(shù)師，都誤會(huì)魔術(shù)表演了。魔術(shù)的真正魅力倒不是偷梁換柱的那一剎那，而是整個(gè)魔術(shù)表演從開(kāi)始?xì)夥珍亯|，到最后極具張力的釋放整個(gè)起承轉(zhuǎn)合的排演和演繹。簡(jiǎn)而言之，魔術(shù)師首先不是要會(huì)變，而是要會(huì)演?！蔽矣X(jué)得劉謙說(shuō)的這個(gè)思路套在面試上也是很實(shí)用的，很多人在參加面試的過(guò)程中，基本上是疲于應(yīng)付面試官的問(wèn)題，這是不對(duì)的。面試的真正本質(zhì)是亮點(diǎn)展示，一問(wèn)一答只是形式。你需要在回答面試官問(wèn)題的過(guò)程中，盡可能展現(xiàn)出你本人的亮點(diǎn)。比如你面試上文所說(shuō)的那個(gè)做app的創(chuàng)業(yè)公司運(yùn)營(yíng)總監(jiān)的職位。老板可能會(huì)問(wèn)你：“對(duì)來(lái)創(chuàng)業(yè)公司工作怎么看？”
一般人可能會(huì)回答：“創(chuàng)業(yè)公司個(gè)人自主權(quán)比較大，能力成長(zhǎng)快，沒(méi)有大公司那么多條條框框，同時(shí)我很看好貴公司的發(fā)展?jié)摿?，所以覺(jué)得這是一個(gè)不錯(cuò)的機(jī)會(huì)！”以上回答看似不錯(cuò)，但是沒(méi)有展現(xiàn)出自己的亮點(diǎn)，光說(shuō)對(duì)方怎么好了。理想的回答可能是這樣的：
“我自己之前是有在創(chuàng)業(yè)公司工作的經(jīng)歷，覺(jué)得創(chuàng)業(yè)公司能力成長(zhǎng)快，體制靈活，所以非常向往創(chuàng)業(yè)公司的工作機(jī)會(huì)。我也相信自己之前的創(chuàng)業(yè)公司經(jīng)歷能夠幫我很快適應(yīng)貴公司的工作節(jié)奏；同時(shí)因?yàn)槲矣写蠊敬笃脚_(tái)的經(jīng)歷，所以資源相對(duì)豐富，做事也更系統(tǒng)化更有調(diào)理，我相信這樣復(fù)合型的背景是比一般人更適合這份工作！”
這個(gè)套路不一定每次都管用，但以我的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，每次我在面試過(guò)程中說(shuō)了類似的話，對(duì)方往往都會(huì)露出疑似高潮的表情，基本都是當(dāng)場(chǎng)拍板發(fā)offer了。
不過(guò)歸根到底，面試技巧只是讓你更好的展現(xiàn)自己，更好的挖掘你自己的價(jià)值以及讓對(duì)方感受到。長(zhǎng)期來(lái)講的王道還是提升自己的能力和價(jià)值。說(shuō)了這么多，如果大家覺(jué)得我說(shuō)得有道理，可以整理一下相關(guān)的思路，運(yùn)用到實(shí)踐中。特別是最近有面試計(jì)劃的朋友，這些方法真可以一試。如果身邊有在找工作或者準(zhǔn)備離職跳槽的朋友，可以把這篇文章推薦給他們。
我的微信公眾號(hào)：吳寒笛可愛(ài)多
游戲主界面有植物大戰(zhàn)僵尸官方網(wǎng)站，關(guān)注點(diǎn)進(jìn)去就行咯
1、首先，打開(kāi)瀏覽器，訪問(wèn)植物大戰(zhàn)僵尸95版的官方網(wǎng)站，搜索“Plants vs. Zombies 95”。
2、在搜索結(jié)果中，找到官方下載地址，點(diǎn)擊“下載”按鈕。
3、接著，系統(tǒng)會(huì)彈出一個(gè)安裝文件，點(diǎn)擊“安裝”按鈕，開(kāi)始安裝游戲。
4、安裝完畢后，雙擊桌面的快捷方式，運(yùn)行游戲。
5、此時(shí)，即可開(kāi)始你的植物大戰(zhàn)僵尸95版之旅了。
僵尸游戲一直以來(lái)都是游戲界中備受矚目的一個(gè)題材。從早期的經(jīng)典作品，到如今的現(xiàn)代游戲，僵尸元素一直深受玩家喜愛(ài)與追捧。首先，我們來(lái)了解一下僵尸游戲的歷史背景。
經(jīng)典的僵尸游戲如《生化危機(jī)》系列以及《左4死》等，為整個(gè)游戲行業(yè)帶來(lái)了新的視聽(tīng)體驗(yàn)。這些游戲把僵尸元素完美融入游戲情節(jié)中，創(chuàng)造了緊張刺激的游戲體驗(yàn)。
隨著科技的不斷發(fā)展，現(xiàn)代僵尸游戲在畫面、玩法、劇情等方面都有了長(zhǎng)足的進(jìn)步。無(wú)論是《僵尸：我的鄰居》還是《僵尸之城》，都展現(xiàn)了游戲創(chuàng)作者們的想象力和技術(shù)實(shí)力。
在游戲中，僵尸元素通常被用來(lái)營(yíng)造緊張恐怖的氛圍。玩家需要在游戲中與不死之身的僵尸進(jìn)行戰(zhàn)斗，展現(xiàn)出自己的勇氣和智慧。
想要?jiǎng)?chuàng)作一款成功的僵尸游戲，首先要有扎實(shí)的游戲制作基礎(chǔ)，包括美術(shù)、音效、劇情等方面的能力。同時(shí)，也需要理解玩家的喜好和市場(chǎng)需求，不斷創(chuàng)新，才能在激烈的游戲競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。
未來(lái)的僵尸游戲會(huì)更加注重玩家體驗(yàn)，更加注重人物情感和故事情節(jié)的表現(xiàn)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們相信未來(lái)的僵尸游戲一定會(huì)帶給玩家更加震撼和沉浸的游戲體驗(yàn)。
答:可以下載應(yīng)用寶，搜索4399游戲盒下載。
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(lái)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(lái)；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?。?#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)換成向量失敗！");
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?。?#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)練模型失敗！");
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,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(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、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畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)您能夠有用。
1.負(fù)責(zé)區(qū)域大客戶/行業(yè)客戶管理系統(tǒng)銷售拓展工作，并完成銷售流程；
2.維護(hù)關(guān)鍵客戶關(guān)系，與客戶決策者保持良好的溝通；
3.管理并帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成完成年度銷售任務(wù)。
你好，面試題類型有很多，以下是一些常見(jiàn)的類型：
1. 技術(shù)面試題：考察候選人技術(shù)能力和經(jīng)驗(yàn)。
2. 行為面試題：考察候選人在過(guò)去的工作或生活中的行為表現(xiàn)，以預(yù)測(cè)其未來(lái)的表現(xiàn)。
3. 情境面試題：考察候選人在未知情境下的決策能力和解決問(wèn)題的能力。
4. 案例面試題：考察候選人解決實(shí)際問(wèn)題的能力，模擬真實(shí)工作場(chǎng)景。
5. 邏輯推理題：考察候選人的邏輯思維能力和分析能力。
6. 開(kāi)放性面試題：考察候選人的個(gè)性、價(jià)值觀以及溝通能力。
7. 挑戰(zhàn)性面試題：考察候選人的應(yīng)變能力和創(chuàng)造力，通常是一些非常具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。
