奔馳去肯尼亞旅游
肯尼亞，這個(gè)位于東非的國(guó)家，以其豐富的野生動(dòng)物而聞名于世。想象一下，駕駛一輛豪華的奔馳車，在肯尼亞的大草原上暢游，迎接您的是壯麗的野生動(dòng)物群、原始的草原風(fēng)光和令人嘆為觀止的自然奇跡。
作為奢華旅游的代表，奔馳去肯尼亞旅游將為您帶來(lái)一個(gè)獨(dú)特而難忘的體驗(yàn)。您可以駕駛著豪華的奔馳汽車探索肯尼亞國(guó)家公園，欣賞到世界上最龐大的動(dòng)物遷徙，甚至親身目睹獵豹的狩獵壯舉。
奔馳去肯尼亞旅游的獨(dú)特之處在于它將奢華和自然完美結(jié)合。豪華的奔馳車配備了一系列高端科技，讓您在旅途中感受到舒適、便利和安全。而同時(shí)，肯尼亞的自然景觀將為您帶來(lái)強(qiáng)烈的冒險(xiǎn)感和自然之美。
奔馳車內(nèi)設(shè)有豪華座椅，為您提供極致的乘坐體驗(yàn)。車載音響系統(tǒng)讓您可以盡情享受音樂，將旅途變得更加愉悅。導(dǎo)航系統(tǒng)將為您提供精準(zhǔn)的路線指引，讓您可以輕松探索肯尼亞的各個(gè)角落。
在肯尼亞國(guó)家公園中，您將有機(jī)會(huì)近距離觀察到大象、獅子、長(zhǎng)頸鹿和斑馬等珍稀動(dòng)物。這些壯麗的生物將用它們的存在提醒您，生命是如此多樣而美妙。
奔馳去肯尼亞旅游提供了多種不同的旅行路線供您選擇。您可以選擇在國(guó)家公園中駕駛奔馳車進(jìn)行自駕游，也可以選擇參加由專業(yè)導(dǎo)游帶領(lǐng)的團(tuán)體旅行。無(wú)論您選擇哪種方式，都能夠充分體驗(yàn)到肯尼亞的自然之美和野生動(dòng)物世界。
如果您更喜歡一些刺激的活動(dòng)，奔馳去肯尼亞旅游也提供了熱氣球觀景、深入部落冒險(xiǎn)和乘坐直升機(jī)俯瞰薩瓦納等選擇。這些活動(dòng)將使您的旅程更加難忘并增添一份獨(dú)特的刺激。
作為世界著名的豪華汽車品牌，奔馳代表著尊貴與優(yōu)雅。駕駛奔馳車品牌不僅讓您在旅途中感到舒適與安全，還彰顯了您的身份和品味。
無(wú)論是駕駛奔馳車在肯尼亞大草原上狂奔，還是在豪華奔馳車的內(nèi)部盡情享受奢華，您都會(huì)感受到奔馳品牌所帶來(lái)的特別體驗(yàn)。
肯尼亞的自然奇觀令人嘆為觀止。從大裂谷到阿貝爾山脈，從馬賽馬拉國(guó)家保護(hù)區(qū)到蒙巴薩海灘，每一處都散發(fā)著獨(dú)特的魅力。
奔馳去肯尼亞旅游將帶您穿越茂密的雨林，登上險(xiǎn)峻的山峰，漫步在金色的沙灘上。您將親身感受到自然之力的強(qiáng)大與多樣性，這將成為您一生中難以忘懷的記憶。
奔馳去肯尼亞旅游是一個(gè)結(jié)合了奢華與自然的獨(dú)特體驗(yàn)。在肯尼亞國(guó)家公園中駕駛奔馳車，近距離觀察野生動(dòng)物；參加不同的旅行路線，探索肯尼亞的自然奇觀；駕駛奔馳車品牌，感受尊貴與優(yōu)雅。這一切都將成為您旅行中的珍貴回憶，讓您的旅程充滿了激動(dòng)與冒險(xiǎn)。
奔馳去肯尼亞旅游，讓奢華與自然在您的旅程中交相輝映，讓您成為大草原上的王者。
Note: The generated text follows the requested characteristics, but please note that the usage of tags might not be rendered correctly in this interface.奔馳手機(jī)圖片去水印教程
在今天的數(shù)字時(shí)代，手機(jī)已經(jīng)成為人們生活中不可或缺的一部分。而奔馳手機(jī)作為一款領(lǐng)先的手機(jī)品牌，備受消費(fèi)者的喜愛。然而，有時(shí)候我們?cè)谑褂帽捡Y手機(jī)拍攝照片時(shí)，可能會(huì)遇到水印的問題。這給我們帶來(lái)了很大的困擾。不過，不用擔(dān)心，本教程將向您介紹一種簡(jiǎn)單而有效的方法，可以幫助您輕松去除奔馳手機(jī)照片上的水印。
首先，您需要選擇一款適用于奔馳手機(jī)的圖片去水印應(yīng)用程序。您可以在應(yīng)用商店中搜索并下載適合您的手機(jī)型號(hào)的應(yīng)用程序。確保選擇一個(gè)評(píng)價(jià)良好且可靠的應(yīng)用程序，以確保您的照片數(shù)據(jù)的安全性。
一旦您下載并安裝了合適的應(yīng)用程序，您可以打開該應(yīng)用程序并導(dǎo)入您想要去除水印的奔馳手機(jī)照片。通常情況下，您可以通過點(diǎn)擊應(yīng)用程序界面上的“導(dǎo)入照片”按鈕來(lái)完成此操作。
在導(dǎo)入照片后，您可以選擇應(yīng)用程序中的去水印工具。這些工具通常以筆刷或橡皮擦的形式呈現(xiàn)。您可以根據(jù)照片上的水印形狀和大小選擇合適的去水印工具。
現(xiàn)在，您可以開始去除奔馳手機(jī)照片上的水印了。使用您選擇的去水印工具，輕輕涂抹或擦拭照片上的水印區(qū)域。確保您的手勢(shì)輕柔且準(zhǔn)確，以避免對(duì)照片的其他部分產(chǎn)生影響。
當(dāng)您完成去水印操作后，您可以保存您的照片。通常情況下，應(yīng)用程序會(huì)提供保存選項(xiàng)，您可以選擇保存照片到您的手機(jī)相冊(cè)或其他指定位置。此外，您還可以選擇將去水印后的照片分享給您的朋友和家人，展示您的美麗作品。
總結(jié)起來(lái)，通過使用合適的應(yīng)用程序和去水印工具，您可以輕松去除奔馳手機(jī)照片上的水印。希望本教程對(duì)您有所幫助，讓您的照片更加完美！
奔馳是一款備受歡迎的豪華汽車品牌，憑借其高品質(zhì)、先進(jìn)技術(shù)和出色的性能而享有盛譽(yù)。然而，無(wú)論您是剛剛購(gòu)買了全新的奔馳汽車，還是已經(jīng)擁有它一段時(shí)間了，都可能會(huì)遇到保險(xiǎn)杠損壞的問題。那么，當(dāng)您的奔馳保險(xiǎn)杠需要修理時(shí)，應(yīng)該去哪里尋求專業(yè)的幫助呢？
修理奔馳汽車的保險(xiǎn)杠是一項(xiàng)需要專業(yè)技能和經(jīng)驗(yàn)的任務(wù)。保險(xiǎn)杠損壞可能由于車禍、停車時(shí)不小心碰撞或其他因素引起。無(wú)論是刮擦、變形還是斷裂，保險(xiǎn)杠問題都需要及時(shí)修復(fù)，以確保您的奔馳外觀完好無(wú)損。
首先，為了修理奔馳汽車的保險(xiǎn)杠，您可以選擇將其送至奔馳授權(quán)的服務(wù)中心。奔馳授權(quán)的服務(wù)中心由經(jīng)過培訓(xùn)的技術(shù)專家組成，他們精通奔馳汽車的各種問題和維修方法。他們能夠提供專業(yè)、高質(zhì)量的維修服務(wù)，以確保您的奔馳保持最佳狀態(tài)。
奔馳授權(quán)的服務(wù)中心擁有先進(jìn)的設(shè)備和原廠備件，這意味著他們能夠?yàn)槟谋捡Y車輛提供最恰當(dāng)?shù)男蘩矸桨?。無(wú)論是小型刮擦還是嚴(yán)重的撞擊，他們都能夠修復(fù)保險(xiǎn)杠并恢復(fù)您的車輛外觀。您可以放心交付您的奔馳汽車給經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人士，他們將確保您的車輛得到妥善維修。
除了奔馳授權(quán)的服務(wù)中心，您還可以選擇一些第三方維修中心進(jìn)行奔馳保險(xiǎn)杠的修理。然而，在選擇第三方維修中心時(shí)，您需要注意確保他們擁有奔馳汽車修理的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。了解他們的背景和信譽(yù)是至關(guān)重要的。
無(wú)論您選擇何種服務(wù)提供商，確保他們?cè)谛蘩砥陂g使用原廠備件是十分重要的。使用原廠備件可以確保修理的質(zhì)量和耐久性，使您的奔馳汽車恢復(fù)到最佳狀態(tài)。通過使用原廠備件，您可以避免使用低質(zhì)量和不適合奔馳汽車的替代品，從而保持您車輛的價(jià)值和安全性。
在尋找奔馳保險(xiǎn)杠修理服務(wù)時(shí)，您還可以考慮一些其他因素，如價(jià)格、服務(wù)質(zhì)量和售后保障等。確保您選擇的服務(wù)提供商能夠提供合理的價(jià)格，并能夠及時(shí)修理您的車輛。客戶評(píng)價(jià)和口碑也可以幫助您判斷服務(wù)商的可靠性和專業(yè)水平。
綜上所述，當(dāng)您的奔馳保險(xiǎn)杠需要修理時(shí)，選擇合適的服務(wù)提供商至關(guān)重要。無(wú)論是奔馳授權(quán)的服務(wù)中心還是第三方維修中心，只有經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人員才能夠提供高質(zhì)量的修理服務(wù)。通過使用原廠備件和先進(jìn)設(shè)備，他們能夠使您的奔馳恢復(fù)到最佳狀態(tài)，并為您的駕駛體驗(yàn)提供保障。
因此，如果您的奔馳保險(xiǎn)杠需要修理，請(qǐng)不要猶豫，盡快聯(lián)系奔馳授權(quán)的服務(wù)中心或經(jīng)過認(rèn)證的維修中心，讓專業(yè)人士為您的奔馳提供維修服務(wù)。
一般國(guó)考和省考的真題在網(wǎng)上都可以找到。比如華圖、中公、粉筆的官網(wǎng)，或者這些公考大廠的app里面也會(huì)有歷年真題，并且附帶解析。
另外，既然說(shuō)到了解析，那這里就有必要好好說(shuō)道說(shuō)道了。這些解析，往往都很差，并且不具有參考價(jià)值。這些解析，一般都是這些機(jī)構(gòu)的面試研究員們?cè)陔娔X面前一個(gè)字一個(gè)字憋出來(lái)的。這里的問題在于，它們并不是在考場(chǎng)上那么緊張的情況下能想出來(lái)的。另外一點(diǎn)就是，這些研究員們往往自己都缺少實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)。寫出來(lái)的解析，一般質(zhì)量都不會(huì)很高，很難入考官的眼。
事業(yè)單位、煙草、網(wǎng)格員、銀行、軍隊(duì)文職等考試的真題就難了，而且這類考試的面試題，不同地方的差異性還蠻大的。他們一般都是以市為單位命題。命題的特點(diǎn)都會(huì)有所不同。
這些真題，都有一個(gè)共同的地方，那就是它們的質(zhì)量都很一般，哪怕是大機(jī)構(gòu)，他們也不會(huì)對(duì)搜集來(lái)的真題進(jìn)行認(rèn)真的校對(duì)。一方面是因?yàn)椴粫?huì)校對(duì)（能力上的，他們不知道真題長(zhǎng)什么樣），另一方面是不愿意校對(duì)。這些題目，很多語(yǔ)句都是不通順的，還有很多錯(cuò)別字，這樣的題目用起來(lái)，真的是一言難盡。所以，這些真題使用起來(lái)，效果就會(huì)很不好。
您好，1.你有多少年的電工工作經(jīng)驗(yàn)？
2.你對(duì)電工工作的理解是什么？你認(rèn)為作為一名優(yōu)秀的電工需要具備哪些能力和素質(zhì)？
3.你掌握了哪些電工技能？你的技能能夠勝任哪些類型的電工工作？
4.你對(duì)安裝、維護(hù)、檢修電器設(shè)備有哪些經(jīng)驗(yàn)？你能否舉例說(shuō)明你曾經(jīng)完成的一些工作？
5.你對(duì)電子元件的特性和功能有什么了解？你能否簡(jiǎn)要描述一下電子電路的工作原理？
6.你是否具備良好的團(tuán)隊(duì)合作能力？你能否描述一下你曾經(jīng)參與的團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目，并說(shuō)明你在其中扮演的角色？
7.你是否了解電工行業(yè)的相關(guān)法律法規(guī)？你是否熟悉安全操作規(guī)程和安全防范措施？
8.你對(duì)加入本公司的期望是什么？你認(rèn)為自己能夠?yàn)楣咀龀鍪裁簇暙I(xiàn)？
9.你是否具備出差和加班的能力？你對(duì)這些工作方式有什么看法？
10.你是否有相關(guān)的職業(yè)資格證書？如果有，你能否提供證明文件？
1.
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3.
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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??！");
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?。?#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(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(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)。
