在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代，終級(jí)芯片作為電子產(chǎn)品的核心部件扮演著至關(guān)重要的角色。無論是智能手機(jī)、電腦、還是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，都離不開高性能、低功耗的終級(jí)芯片。
終級(jí)芯片能夠影響設(shè)備的整體性能和功耗效率。一款優(yōu)秀的終級(jí)芯片不僅能夠提升設(shè)備的運(yùn)行速度，還可以延長電池續(xù)航時(shí)間，改善用戶體驗(yàn)。因此，設(shè)計(jì)和選用合適的終級(jí)芯片對(duì)于產(chǎn)品的成功至關(guān)重要。
在選擇終級(jí)芯片時(shí)，需考慮多個(gè)因素：
隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的快速發(fā)展，終級(jí)芯片行業(yè)也在不斷創(chuàng)新。未來終級(jí)芯片的發(fā)展趨勢包括：
終級(jí)芯片作為電子產(chǎn)品的核心，將在未來的技術(shù)發(fā)展中發(fā)揮更加重要的作用。
終級(jí)芯片是電子產(chǎn)品中至關(guān)重要的組成部分，對(duì)設(shè)備性能和功耗效率有著直接影響。在選擇和設(shè)計(jì)終級(jí)芯片時(shí)，需考慮性能、功耗、兼容性和成本等多方面因素，確保選擇最適合產(chǎn)品的終級(jí)芯片。隨著科技的不斷發(fā)展，終級(jí)芯片行業(yè)也將迎來新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。
在現(xiàn)代數(shù)字化時(shí)代，域名推銷終（Domain Marketing）成為了企業(yè)優(yōu)化在線業(yè)務(wù)和推廣品牌的不可或缺的一環(huán)。通過精心策劃和實(shí)施域名推銷終，企業(yè)可以尋找到更多目標(biāo)受眾，并建立起強(qiáng)大的在線存在感。不過，許多企業(yè)在域名推銷終方面常常感到困惑或不知所措。本文將重點(diǎn)探討域名推銷終的重要性以及如何有效地進(jìn)行推銷。
首先，一個(gè)好的域名能夠幫助企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)上樹立專業(yè)形象。一個(gè)易于記憶、簡潔而具有吸引力的域名可以增加用戶的忠誠度，并為企業(yè)帶來更多的訪問量。良好的域名不僅能夠增加品牌的識(shí)別度，還可以增強(qiáng)企業(yè)在消費(fèi)者心中的信任感。
其次，域名推銷終是一個(gè)有效的營銷工具。通過選擇和注冊與企業(yè)業(yè)務(wù)相關(guān)的域名，企業(yè)可以通過SEO優(yōu)化，提高網(wǎng)站在搜索引擎中的排名，從而增加品牌曝光度和吸引更多的潛在客戶。此外，域名推銷終還可以增加在線廣告的點(diǎn)擊率，并促使用戶更頻繁地訪問企業(yè)的網(wǎng)站。
以下是一些實(shí)施域名推銷終的有效策略，可幫助企業(yè)取得理想的結(jié)果：
選擇一個(gè)與企業(yè)業(yè)務(wù)相關(guān)的域名是域名推銷終的第一步。一個(gè)涵蓋企業(yè)核心業(yè)務(wù)或與產(chǎn)品服務(wù)相關(guān)的域名將有助于吸引到真正感興趣的目標(biāo)受眾。這樣的域名不僅可以提高用戶的點(diǎn)擊率，還可以增加企業(yè)在特定領(lǐng)域的專業(yè)形象。
一個(gè)易于記憶的域名是域名推銷終的關(guān)鍵因素之一。選擇簡單、獨(dú)特且容易拼寫的域名將有助于用戶記住和訪問企業(yè)的網(wǎng)站。此外，避免使用過長或難以理解的域名，以免造成用戶的困惑和不滿意。
通過域名中包含相關(guān)關(guān)鍵詞，可以提高網(wǎng)站在搜索引擎中的排名。因此，在注冊域名時(shí)，應(yīng)注重選擇與業(yè)務(wù)相關(guān)的關(guān)鍵詞，并確保這些關(guān)鍵詞在域名中得到恰當(dāng)?shù)捏w現(xiàn)。這樣可以提高網(wǎng)站的曝光度，并增加潛在客戶的點(diǎn)擊率。此外，在編寫網(wǎng)站內(nèi)容時(shí)，也要注意合理使用關(guān)鍵詞，使網(wǎng)站內(nèi)容更符合搜索引擎的要求。
社交媒體已成為企業(yè)推廣的重要渠道之一。通過在社交媒體平臺(tái)上分享企業(yè)的域名和網(wǎng)站鏈接，可以擴(kuò)大品牌的影響力，并吸引更多的潛在客戶。此外，利用社交媒體的廣告功能，將域名和網(wǎng)站鏈接展示給更多目標(biāo)受眾，將有助于提高點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率。
域名推銷終并非一勞永逸的策略，而是一個(gè)需要不斷優(yōu)化和調(diào)整的過程。因此，企業(yè)應(yīng)定期監(jiān)測和分析域名推銷終的效果，通過跟蹤訪問量、轉(zhuǎn)化率和用戶反饋等指標(biāo)，及時(shí)調(diào)整推銷策略，并確保達(dá)到預(yù)期的效果。
域名推銷終在現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境中具有重要的意義。通過選擇和注冊與業(yè)務(wù)相關(guān)的域名，企業(yè)可以樹立專業(yè)形象，提高品牌曝光度，并吸引更多潛在客戶。然而，實(shí)施成功的域名推銷終并非易事，需要考慮多個(gè)因素并定期進(jìn)行優(yōu)化。通過遵循本文提供的策略和建議，企業(yè)可以更加有效地進(jìn)行域名推銷終，取得更好的業(yè)務(wù)增長和品牌影響力。
仰光，緬甸的首都和最大的城市，是一個(gè)充滿活力和魅力的目的地。這個(gè)城市不僅是緬甸的政治和商業(yè)中心，也是一個(gè)擁有豐富歷史和文化遺產(chǎn)的地方。無論是古老的寺廟，還是迷人的街頭風(fēng)景，仰光都為游客們提供了一個(gè)獨(dú)特的探索機(jī)會(huì)。
如果你計(jì)劃前往緬甸，仰光是一個(gè)不容錯(cuò)過的目的地。在這篇博客中，我們將帶你了解仰光的歷史、文化和旅游景點(diǎn)，為你的旅行提供一些有用的建議。
仰光的歷史可以追溯到公元11世紀(jì)，當(dāng)時(shí)它是一個(gè)小漁村。然而，隨著時(shí)間的推移，該地區(qū)逐漸發(fā)展成一個(gè)重要的商業(yè)和文化中心。在19世紀(jì)和20世紀(jì)初，仰光成為緬甸的首都，并且經(jīng)歷了一段充滿挑戰(zhàn)和變革的歷史。
如今，仰光保留了許多有關(guān)緬甸歷史和文化的珍貴遺產(chǎn)。游客們可以參觀仰光市中心的仰光大教堂，這座建筑風(fēng)格獨(dú)特，具有濃厚的殖民時(shí)期風(fēng)情。此外，仰光還有許多寺廟和佛塔，包括著名的仰光大金塔，是緬甸最神圣的佛教遺址之一。
游客們還可以參觀仰光國家博物館，了解緬甸的歷史和文化。博物館展示了各種各樣的展品，包括珍貴的文物、藝術(shù)品和歷史文獻(xiàn)，讓人們更加深入地了解這個(gè)國家的過去。
除了歷史和文化遺產(chǎn)，仰光還有許多令人驚嘆的旅游景點(diǎn)。游客們可以參觀仰光市中心的斯瓦哥德高佛塔，從塔頂俯瞰整個(gè)城市的壯麗景色。此外，仰光還有美麗的皇宮廣場，是皇室的聚會(huì)和慶祝活動(dòng)的地方。
對(duì)于喜歡購物的游客來說，仰光的布魯克斯市場是一個(gè)必去之地。這個(gè)市場有各種各樣的商品，包括手工藝品、紡織品和美食。在市場里漫步，品味當(dāng)?shù)氐拿朗澈唾徺I紀(jì)念品，是一種令人愉快的體驗(yàn)。
此外，仰光還擁有許多公園和花園，供游客們休閑和放松。卡布里公園是仰光最大的公園之一，具有寬闊的綠地和美麗的花卉。在這里漫步，感受大自然的美麗，是一種遠(yuǎn)離城市喧囂的享受。
如果你計(jì)劃前往仰光，以下是一些建議，幫助你更好地享受這個(gè)城市：
總之，仰光是一個(gè)充滿歷史和文化的城市，擁有許多令人驚嘆的旅游景點(diǎn)。對(duì)于喜歡探索的旅客來說，這個(gè)城市提供了一個(gè)獨(dú)特的機(jī)會(huì)，了解緬甸的過去和現(xiàn)在。無論你是對(duì)歷史感興趣還是想尋找冒險(xiǎn)，仰光終將給你一個(gè)難忘的旅行體驗(yàn)。
在游戲界，傳奇不朽的DNF（地下城與勇士）作為一款經(jīng)典的游戲，自發(fā)布以來就一直備受玩家喜愛。而如今，DNF終焉的到來，無疑再次掀起了一股新的熱潮。作為這款經(jīng)典游戲的續(xù)作，DNF終焉承載著玩家們的期待與夢想，重新定義了游戲的概念，為玩家們帶來了全新的游戲體驗(yàn)。
從游戲畫面到角色設(shè)定，從劇情編排到游戲玩法，DNF終焉在各個(gè)方面都有了全面的升級(jí)和改進(jìn)。首先，游戲畫面更加精致細(xì)膩，場景更加真實(shí)震撼，讓玩家仿佛身臨其境，沉浸其中無法自拔。而角色設(shè)定方面，每個(gè)角色都有了更多的技能和特點(diǎn)，讓玩家能夠更加自由地選擇自己喜歡的玩法，盡情展現(xiàn)自己的戰(zhàn)斗技能。
在DNF終焉中，除了對(duì)原有元素進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)之外，還增加了許多創(chuàng)新的玩法和系統(tǒng)，讓玩家們體驗(yàn)到前所未有的樂趣。例如，新增了多樣化的副本設(shè)計(jì)，讓玩家能夠挑戰(zhàn)不同難度的BOSS，獲取豐厚的獎(jiǎng)勵(lì)；另外，還加入了全新的職業(yè)系統(tǒng)，讓玩家可以選擇更多不同特點(diǎn)的角色，展開更加豐富多彩的戰(zhàn)斗體驗(yàn)。
此外，在DNF終焉中還加入了豐富多彩的社交互動(dòng)系統(tǒng)，讓玩家能夠與好友組隊(duì)一起冒險(xiǎn)，或者參與公會(huì)活動(dòng)，共同努力達(dá)成更高的目標(biāo)。這種社交互動(dòng)不僅增加了游戲的趣味性，還讓玩家們能夠結(jié)交到更多志同道合的朋友，共同探索游戲世界的奧秘。
作為一款備受矚目的游戲，《DNF終焉》的未來充滿了無限可能。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和玩家需求的不斷升級(jí)，DNF終焉將會(huì)不斷推出更新內(nèi)容，保持游戲的新鮮感和挑戰(zhàn)性。同時(shí)，游戲開發(fā)團(tuán)隊(duì)也會(huì)更加關(guān)注玩家的反饋意見，不斷優(yōu)化游戲體驗(yàn)，讓玩家們能夠更加享受游戲帶來的樂趣。
未來，《DNF終焉》還將繼續(xù)擴(kuò)展游戲世界的規(guī)模，推出更多豐富多彩的劇情和任務(wù)，讓玩家在游戲中體驗(yàn)到更加精彩的冒險(xiǎn)故事。同時(shí)，游戲還將增加更多強(qiáng)力的裝備和道具，讓玩家在戰(zhàn)斗中能夠更加強(qiáng)大，挑戰(zhàn)更高難度的BOSS。
綜上所述，《DNF終焉》作為一款承載著玩家們無數(shù)回憶和期待的游戲，不僅延續(xù)了傳統(tǒng)的經(jīng)典，更融入了現(xiàn)代的創(chuàng)新與發(fā)展。無論是畫面還是玩法，劇情還是系統(tǒng)，DNF終焉都展現(xiàn)出了無比的魅力和張力，吸引了無數(shù)玩家的目光和青睞。希望在不久的將來，我們能夠見證《DNF終焉》在游戲界獲得更加輝煌的成就，為玩家們帶來更多驚喜和愜意。
謎語一直以來都是人們喜歡的一種智力挑戰(zhàn)，探索謎題背后的秘密是許多人一直迸發(fā)創(chuàng)造力的源泉。無論是孩子還是成年人，在解謎過程中獲得的滿足感和成就感是難以言表的。現(xiàn)在，讓我們一起揭曉終的謎語，揭開激發(fā)創(chuàng)造力的藝術(shù)吧！
什么是謎語？
謎語是一種富有智慧和趣味性的文字游戲，通過隱喻、比喻、暗示等手法，引導(dǎo)人們運(yùn)用推理能力和想象力去解答。謎語可以是文字謎語、數(shù)學(xué)謎題、圖形謎題等形式，涵蓋了各個(gè)領(lǐng)域，從而滿足了不同人群的興趣和好奇心。
謎語的魅力
謎語之所以能夠吸引眾多人追尋答案，是因?yàn)樗哂幸韵乱恍┆?dú)特的魅力：
謎語背后的創(chuàng)造力
謎語不僅是一種游戲，更是一種激發(fā)創(chuàng)造力的藝術(shù)。在解謎的過程中，人們需要思考問題的多個(gè)方面，運(yùn)用所學(xué)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，以及發(fā)揮想象力和創(chuàng)造力。通過解謎，人們能夠培養(yǎng)獨(dú)立思考的能力、尋找創(chuàng)新解決方案的能力以及不斷學(xué)習(xí)和探索的精神。
如何激發(fā)謎語背后的創(chuàng)造力？
要想激發(fā)謎語背后的創(chuàng)造力，以下幾種方法可能會(huì)對(duì)你有所啟發(fā)：
結(jié)語
終的謎語揭曉了激發(fā)創(chuàng)造力的藝術(shù)。謎語既是一種智力挑戰(zhàn)，也是一種思維訓(xùn)練的方式。通過解謎，我們可以鍛煉大腦，培養(yǎng)想象力，增強(qiáng)直覺，同時(shí)也獲得樂趣和成就感。解謎背后的創(chuàng)造力是我們在解決問題、思考創(chuàng)新時(shí)的重要素質(zhì)，通過培養(yǎng)好奇心、開放思維、勇于嘗試、多角度思考和團(tuán)隊(duì)合作等方法，我們能夠激發(fā)謎語背后的創(chuàng)造力，從而獲得更多的成就和突破。
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；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-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?。?#34;);
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??！");
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)用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、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)劃師們評(píng)估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項(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未來發(fā)展的看法和期望。
我認(rèn)為WebGIS在未來會(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：考察候選人在過去的工作或生活中的行為表現(xiàn)，以預(yù)測其未來的表現(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題的能力。
4. 案例面試題：考察候選人解決實(shí)際問題的能力，模擬真實(shí)工作場景。
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)性的問題。
