應(yīng)屆高中畢業(yè)生，達到最低錄取分?jǐn)?shù)線。
關(guān)于這個問題，中考定向生錄取步驟主要包括以下幾個環(huán)節(jié)：
首先，學(xué)生需要在中考時填報定向生志愿，并獲得高分。
其次，學(xué)生需要參加定向生面試，通過面試后進入體檢環(huán)節(jié)。
然后，學(xué)生需要進行政治審查和相關(guān)材料審核。
最后，根據(jù)學(xué)生的面試表現(xiàn)、體檢結(jié)果和政治審查材料，學(xué)校會進行綜合評定，確定錄取名單。需要注意的是，每個學(xué)校的具體錄取步驟可能會有所不同，具體以當(dāng)?shù)卣猩邽闇?zhǔn)。
2019湖北定向鄉(xiāng)鎮(zhèn)公務(wù)員面試的題目
第一題組織管理題目，按照目的意義+準(zhǔn)備組織+控制協(xié)調(diào)+總結(jié)提升，主要從調(diào)研對象、方式、范圍、內(nèi)容幾方面充實內(nèi)容，要說出自己看法的針對性和有效性。
第二題應(yīng)急應(yīng)變，開頭可以我作為XX人員，雖然有些慌亂，但應(yīng)該迅速鎮(zhèn)靜下來，履行自己的職責(zé)之內(nèi)開頭。。。
然后按照分析情況、確定任務(wù)、解決問題、總結(jié)提高來充實內(nèi)容，重點是解決問題，要組織人員進行救援，協(xié)調(diào)有關(guān)部門如急救、質(zhì)檢等。
陜西省渭南中考定向生報名要求：
定向生是不需要參加額外考試的。只需要在中考志愿填報的時候填寫定向生一欄即可。
凡在生源學(xué)校建立正式學(xué)籍3年，且連續(xù)在該校初一、初二、初三就讀的初中應(yīng)屆畢業(yè)生，均具備定向生報名資格。
但是這次出來的文件中，特別提到了擇校生無法享受定向生資格，那么現(xiàn)在報考定向生的條件就是：連續(xù)三年學(xué)籍+應(yīng)屆畢業(yè)生+小升初未擇校!
大家好，歡迎來到我的博客。今天我們將探討一個有趣且實用的主題：什么是定向與非定向。
在廣告行業(yè)中，定向是指按照一定的策略和條件，將廣告投放給特定的受眾群體。定向廣告的目的是為了增加廣告的準(zhǔn)確性和針對性，提高廣告的轉(zhuǎn)化率和效果。
定向廣告可以基于多個準(zhǔn)則來進行選擇，比如地理位置、年齡、性別、興趣愛好、行為習(xí)慣等。通過分析用戶的數(shù)據(jù)和行為，廣告主可以將廣告投放給潛在客戶，提高廣告的曝光和點擊率。
定向廣告的好處是顯而易見的。首先，通過定向能夠更好地了解目標(biāo)受眾的需求和興趣，從而提供更加個性化的廣告內(nèi)容。這樣不僅能提高用戶的滿意度，還能增加用戶對廣告的點擊和轉(zhuǎn)化。
其次，定向廣告可以幫助廣告主節(jié)省廣告成本。由于廣告只被投放給特定的受眾群體，避免了對不感興趣的用戶進行無用的推廣。這種精準(zhǔn)投放的方式能夠提高廣告的點擊率和轉(zhuǎn)化率，最終達到更好的ROI（投資回報率）。
非定向廣告，顧名思義，就是沒有明確的目標(biāo)受眾群體，而是面向所有用戶進行廣告投放的一種方式。
與定向廣告相比，非定向廣告更多地依賴于廣告主的推測和判斷，通過將廣告投放給大量用戶來獲得潛在客戶。這種廣告投放的方式通常用于對品牌的宣傳和推廣。
非定向廣告的好處是可以將廣告覆蓋到盡可能多的用戶，提高品牌的曝光度。盡管投放廣告的受眾范圍更廣，但由于沒有特定的定向準(zhǔn)則，廣告會包含各種不同人群的用戶。因此，非定向廣告的點擊率和轉(zhuǎn)化率可能會較低。
定向廣告的優(yōu)點：
定向廣告的缺點：
非定向廣告的優(yōu)點：
非定向廣告的缺點：
在實際的廣告投放中，定向和非定向都有各自的應(yīng)用場景。
如果廣告主想要推廣某種特定產(chǎn)品或服務(wù)，并且希望將廣告投放給潛在的目標(biāo)客戶，那么定向廣告是一個理想的選擇。通過定向廣告，廣告主可以精確地針對某個地區(qū)、某個年齡段或是某種興趣愛好的用戶進行投放。
而對于一些大型品牌或是需要提高品牌知名度的公司來說，非定向廣告可以更好地擴大品牌的影響力，將廣告覆蓋到更多的用戶。即使點擊率和轉(zhuǎn)化率較低，但通過廣告的多次曝光，可以提高用戶對品牌的認(rèn)知和好感度。
綜上所述，定向與非定向都有其適用的場景和優(yōu)劣勢。廣告主需要根據(jù)自身的需求和目標(biāo)來選擇合適的廣告投放策略，以實現(xiàn)最好的廣告效果和投資回報。
謝謝大家閱讀本次分享，希望對你們了解定向與非定向廣告有所幫助。如有任何問題或意見，請隨時留言，我將盡快回復(fù)。
定向非定向什么意思
在市場推廣中，我們常常會遇到關(guān)于廣告投放的術(shù)語，其中最常見的就是“定向”和“非定向”。對于初學(xué)者來說，這兩個詞可能會有些混淆，今天我們將詳細(xì)解析這兩個概念的含義和區(qū)別。
定向廣告，顧名思義，就是將廣告針對性地投放給特定的目標(biāo)受眾。這種廣告投放方式可以根據(jù)目標(biāo)受眾的特征和行為進行精準(zhǔn)的定位，以達到更好的廣告效果。
定向廣告有很多種形式，比如：
通過定向廣告投放，廣告主能夠更加精準(zhǔn)地找到目標(biāo)受眾群體，提高廣告的轉(zhuǎn)化率和用戶的參與度。
與定向廣告相對應(yīng)的就是非定向廣告。非定向廣告是指將廣告投放給所有的用戶，不針對性地進行篩選和定位。
相對于定向廣告，非定向廣告的覆蓋面更廣，無論用戶的特征和興趣如何，都會被廣告覆蓋到。
非定向廣告適合于那些推廣目的較為廣泛、想要獲得更多品牌曝光和知名度的廣告主。
了解了定向廣告和非定向廣告的概念，下面我們來比較一下兩者之間的區(qū)別，以便更好地理解它們。
1. 投放效果：
定向廣告能夠更加精準(zhǔn)地投放給目標(biāo)受眾，因此轉(zhuǎn)化率相對較高，用戶參與度也會更高。而非定向廣告的轉(zhuǎn)化率和用戶參與度較低，但能夠獲得更多的品牌曝光機會。
2. 覆蓋面：
定向廣告的覆蓋面相對較窄，只針對特定的目標(biāo)受眾進行投放。而非定向廣告的覆蓋面非常廣，投放給了所有的用戶。
3. 投放成本：
由于定向廣告的投放更加精準(zhǔn)，所以相對來說投放成本會更高。非定向廣告的投放成本相對較低。
4. 廣告效果評估：
對于定向廣告，我們可以根據(jù)特定的目標(biāo)受眾群體進行廣告效果評估，更好地了解廣告的表現(xiàn)。而對于非定向廣告，由于投放給了所有用戶，很難對廣告效果進行準(zhǔn)確的評估。
在實際的廣告投放中，如何選擇合適的定向或非定向廣告策略呢？這需要根據(jù)廣告主的推廣目的和預(yù)期效果來綜合考慮。
如果你的廣告目的是提高轉(zhuǎn)化率：
定向廣告是一個不錯的選擇，通過精準(zhǔn)的定位，將廣告呈現(xiàn)給潛在的消費者，能夠大大提高廣告的轉(zhuǎn)化率。
如果你的廣告目的是提高品牌曝光度：
非定向廣告更適合這一需求，通過大范圍的投放，可以獲得更多的廣告曝光機會，提高品牌的知名度。
當(dāng)然，在實際投放時，可以根據(jù)廣告主的預(yù)算和目標(biāo)受眾的特點進行靈活調(diào)整，比如結(jié)合定向廣告和非定向廣告的方式，來實現(xiàn)更好的推廣效果。
隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，定向廣告和非定向廣告都在不斷演進和優(yōu)化。
定向廣告方面，隨著數(shù)據(jù)的豐富和分析能力的提升，廣告平臺可以更準(zhǔn)確地分析用戶的特征和行為，實現(xiàn)更精準(zhǔn)的定位和投放。而非定向廣告方面，則會更加注重品牌效應(yīng)和用戶體驗的提升，通過創(chuàng)意和內(nèi)容來吸引用戶的注意力。
無論是定向廣告還是非定向廣告，在廣告投放中都有其獨特的價值和作用。
通過本文的介紹，希望你能夠更加清晰地理解定向廣告和非定向廣告的含義和區(qū)別，并能根據(jù)自己的需求選擇合適的廣告投放策略，達到更好的效果。
在廣告行業(yè)中，定向和非定向是兩個常用的術(shù)語。了解這些術(shù)語的含義對于廣告從業(yè)者來說非常重要。本文將介紹定向和非定向的概念以及它們在廣告領(lǐng)域中的作用。
什么是定向廣告？
定向廣告是指通過目標(biāo)受眾的特定屬性來選擇廣告展示的方式。這些屬性可以包括年齡、性別、地理位置、興趣愛好、消費行為等等。定向廣告可以幫助廣告主更準(zhǔn)確地將廣告投放給潛在的目標(biāo)受眾，提高廣告的點擊率和轉(zhuǎn)化率。
定向廣告的優(yōu)勢
定向廣告具有許多優(yōu)勢，使其成為廣告主首選的廣告投放方式之一：
- 更精準(zhǔn)的目標(biāo)受眾：通過定向廣告，廣告主可以根據(jù)目標(biāo)受眾的屬性來選擇展示廣告的人群，從而更好地吸引潛在客戶。
- 更高的點擊率和轉(zhuǎn)化率：由于定向廣告的精準(zhǔn)性，廣告將被呈現(xiàn)給對該廣告感興趣的用戶，因此點擊率和轉(zhuǎn)化率通常較高。
- 更有效的廣告預(yù)算分配：定向廣告可以幫助廣告主將廣告資源集中投放在潛在客戶身上，避免浪費在對廣告不感興趣的人群上。
- 更好的廣告效果評估：通過定向廣告，廣告主可以更準(zhǔn)確地評估廣告的效果，根據(jù)數(shù)據(jù)進行調(diào)整和優(yōu)化。
什么是非定向廣告？
非定向廣告是與定向廣告相對的概念。非定向廣告是將廣告展示給廣大的、沒有特定屬性限制的人群。它不考慮目標(biāo)受眾的個性化需求和興趣，廣告將以廣泛的方式傳播。
非定向廣告的特點
非定向廣告具有以下特點：
- 面向大眾：非定向廣告沒有明確的目標(biāo)受眾群體，而是面向廣大的人群進行廣告?zhèn)鞑ァ?/li>
- 更廣泛的曝光：由于非定向廣告不限制目標(biāo)受眾的屬性，因此廣告可能會被更多人看到。
- 更低的點擊率和轉(zhuǎn)化率：由于非定向廣告的廣泛性，可能會有更多的無關(guān)用戶點擊廣告，從而降低點擊率和轉(zhuǎn)化率。
- 更難評估廣告效果：非定向廣告的廣告效果很難準(zhǔn)確評估，因為無法確定廣告受眾的屬性和興趣。
定向廣告與非定向廣告的比較
定向廣告和非定向廣告在一些方面存在差異：
- 目標(biāo)受眾選擇：定向廣告根據(jù)目標(biāo)受眾的屬性選擇展示廣告，而非定向廣告面向廣大的人群。
- 點擊率和轉(zhuǎn)化率：定向廣告通常具有較高的點擊率和轉(zhuǎn)化率，因為廣告被呈現(xiàn)給對廣告感興趣的受眾，而非定向廣告的點擊率和轉(zhuǎn)化率較低。
- 廣告投放成本：由于定向廣告是精準(zhǔn)投放，可以避免資源浪費，因此通常能夠在較小的預(yù)算下取得良好的效果。而非定向廣告需要更大的預(yù)算來覆蓋更廣的人群。
- 廣告效果評估：定向廣告可以更準(zhǔn)確地評估廣告效果，因為可以根據(jù)目標(biāo)受眾的屬性進行分析。而非定向廣告的廣告效果評估較為困難。
如何選擇定向還是非定向廣告？
在選擇定向廣告還是非定向廣告時，需要根據(jù)廣告主的需求和目標(biāo)來決定。以下是一些建議：
- 定向廣告：如果廣告主希望將廣告投放給特定的目標(biāo)受眾，并提高廣告的點擊率和轉(zhuǎn)化率，定向廣告是一個好的選擇。
- 非定向廣告：如果廣告主的目標(biāo)是擴大品牌知名度、提高曝光率，并且不太關(guān)注點擊率和轉(zhuǎn)化率，非定向廣告是一個更合適的選擇。
- 綜合應(yīng)用：一些廣告主會綜合使用定向廣告和非定向廣告。例如，可以使用定向廣告來吸引目標(biāo)受眾，同時使用非定向廣告來提高品牌知名度。
無論是定向廣告還是非定向廣告，選擇適合自己業(yè)務(wù)需求的廣告投放方式非常重要。廣告投放前的準(zhǔn)備工作和對目標(biāo)受眾的深入了解也是成功的關(guān)鍵。
總之，初中定向是一項重要的教育改革措施，對于學(xué)生和家長來說具有重要的意義。通過初中定向招生方式，學(xué)生可以獲得更多的選擇機會，同時也可以為自己的未來發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。對于學(xué)校來說，初中定向可以為學(xué)校提供更多的生源和教學(xué)資源，提升學(xué)校的整體水平。
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)換成向量失敗！");
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??！");
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());
}
}
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(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. 請談?wù)勀鷮ebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認(rèn)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。
