自貢市是四川省的一個(gè)地級(jí)市，也是中國(guó)西南地區(qū)重要的工業(yè)城市之一。每年都有大量的人口進(jìn)入自貢市從事工作和生活。對(duì)于這些新進(jìn)人口來說，了解和了解當(dāng)?shù)氐纳鐣?huì)保險(xiǎn)繳費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)是非常重要的。社會(huì)保險(xiǎn)制度是保障員工權(quán)益、確保社會(huì)穩(wěn)定的重要機(jī)制，了解繳費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)可以幫助我們更好地規(guī)劃個(gè)人財(cái)務(wù)，保護(hù)自己的權(quán)益。
以下將介紹2018年自貢社保繳費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)信息，幫助大家更好地了解和應(yīng)對(duì)社會(huì)保險(xiǎn)繳費(fèi)。
自貢市的城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)分為單位繳費(fèi)和個(gè)人繳費(fèi)，繳費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)如下：
自貢市的城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險(xiǎn)分為單位繳費(fèi)和個(gè)人繳費(fèi)，繳費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)如下：
自貢市的工傷保險(xiǎn)由單位全額繳納，職工無需個(gè)人繳費(fèi)。工傷保險(xiǎn)的繳費(fèi)比例為單位實(shí)際工資總額的0.5%。
自貢市的失業(yè)保險(xiǎn)分為單位繳費(fèi)和個(gè)人繳費(fèi)，繳費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)如下：
自貢市的生育保險(xiǎn)由單位全額繳納，職工無需個(gè)人繳費(fèi)。生育保險(xiǎn)的繳費(fèi)比例為單位實(shí)際工資總額的0.8%。
了解自貢市社會(huì)保險(xiǎn)繳費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于每一個(gè)在自貢工作和生活的人都是非常重要的。合理規(guī)劃個(gè)人財(cái)務(wù)，保護(hù)自己的權(quán)益是每個(gè)人的責(zé)任。希望以上介紹的2018年自貢社保繳費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)能夠幫助大家更好地了解和應(yīng)對(duì)社會(huì)保險(xiǎn)繳費(fèi)。
Hope the above information about 2018自貢社保繳費(fèi)標(biāo)準(zhǔn) helps you gain better understanding and cope with social security contributions effectively. Remember, it is crucial to have a good grasp of the local social insurance payment standards to plan your finances and safeguard your rights.自貢燈會(huì)開始時(shí)間是每年的臘月間，一直到第二年的三月底才結(jié)束，燈會(huì)非常精彩，都是由不同的燈來結(jié)合組成，形成五彩繽紛的燈城。
自貢2018初級(jí)會(huì)計(jì)考試
初級(jí)會(huì)計(jì)考試是財(cái)經(jīng)領(lǐng)域非常重要的考試之一，對(duì)于想要從事會(huì)計(jì)工作的人來說，取得初級(jí)會(huì)計(jì)證書是必不可少的。自貢是中國(guó)一個(gè)重要的工業(yè)城市，也有著大量的會(huì)計(jì)從業(yè)人員。自貢2018初級(jí)會(huì)計(jì)考試將在近期舉行，相信很多人都已經(jīng)開始為此做準(zhǔn)備。
自貢2018初級(jí)會(huì)計(jì)考試的內(nèi)容主要包括會(huì)計(jì)基礎(chǔ)、財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、成本會(huì)計(jì)、經(jīng)濟(jì)法基礎(chǔ)等方面的知識(shí)。考試要求考生對(duì)這些知識(shí)點(diǎn)有深入的理解和掌握，并且能夠進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用?？荚囆问讲捎瞄]卷考試，包括選擇題和計(jì)算題，考生需要在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)完成。
備考初級(jí)會(huì)計(jì)考試是一項(xiàng)需要付出大量時(shí)間和精力的任務(wù)。以下是一些備考方法和技巧，希望對(duì)考生們有所幫助。
備考初級(jí)會(huì)計(jì)考試是一項(xiàng)壓力較大的任務(wù)，考生們需要調(diào)整好備考心態(tài)，保持良好的狀態(tài)。
除了備考階段的準(zhǔn)備工作，考試技巧也是取得好成績(jī)的重要因素。
希望以上的備考方法、技巧和心態(tài)調(diào)整對(duì)于考生們有所幫助。祝愿大家能夠取得優(yōu)異的成績(jī)，順利通過自貢2018初級(jí)會(huì)計(jì)考試！
近年來，事業(yè)單位成為許多求職者的熱門選擇。事業(yè)單位擁有穩(wěn)定的工作環(huán)境和豐厚的福利待遇，因此備受青睞。然而，事業(yè)單位的面試過程常常充滿挑戰(zhàn)，需要應(yīng)聘者具備廣泛的知識(shí)和扎實(shí)的能力。下面是2018年事業(yè)單位面試的一些常見題目，供大家參考。
這是一個(gè)非?；A(chǔ)的問題，但也是面試官了解應(yīng)聘者對(duì)事業(yè)單位的理解程度的關(guān)鍵。應(yīng)聘者應(yīng)該重點(diǎn)介紹事業(yè)單位的定義、性質(zhì)和目標(biāo)，以及事業(yè)單位與其他類型組織的區(qū)別。此外，還可以提及一些知名的事業(yè)單位以及他們的職責(zé)和職業(yè)發(fā)展路徑。
這個(gè)問題考察應(yīng)聘者對(duì)所申請(qǐng)職位的理解和興趣程度。應(yīng)聘者需要闡述自己對(duì)該職位的認(rèn)識(shí)和了解，并且提供相關(guān)的證據(jù)，如工作經(jīng)歷、培訓(xùn)經(jīng)歷或個(gè)人成就，來證明自己具備相關(guān)的能力和熱情。
此問題旨在了解應(yīng)聘者對(duì)自身職業(yè)生涯的規(guī)劃和目標(biāo)。應(yīng)聘者需要結(jié)合所申請(qǐng)職位的特點(diǎn)，展示自己的職業(yè)規(guī)劃和未來發(fā)展方向，并說明為什么選擇該職位能夠幫助自己實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。
這是一個(gè)考察應(yīng)聘者適應(yīng)能力和溝通能力的問題。應(yīng)聘者需要展示自己的變通性和學(xué)習(xí)能力，說明自己可以根據(jù)實(shí)際情況靈活調(diào)整工作方式和溝通方式，以達(dá)到最佳效果。
這個(gè)問題考察應(yīng)聘者的問題解決能力和工作經(jīng)驗(yàn)。應(yīng)聘者需要選擇一個(gè)具有代表性的難題，并詳細(xì)描述自己在解決問題過程中采取的策略和方法。同時(shí)，應(yīng)聘者也可以反思并總結(jié)自己在問題解決過程中的收獲和成長(zhǎng)。
團(tuán)隊(duì)合作是事業(yè)單位工作中的重要組成部分。應(yīng)聘者需要明確表達(dá)對(duì)團(tuán)隊(duì)合作的理解，并提供一個(gè)具體的例子，闡述自己如何在團(tuán)隊(duì)中發(fā)揮作用、解決問題，并幫助團(tuán)隊(duì)取得成功。
公務(wù)員廉政建設(shè)是事業(yè)單位的重要內(nèi)容之一。應(yīng)聘者需要對(duì)公務(wù)員廉政建設(shè)有一定了解，并從自己的角度出發(fā)，表達(dá)對(duì)廉政建設(shè)的認(rèn)識(shí)、態(tài)度和看法，強(qiáng)調(diào)自己的廉政意識(shí)和對(duì)道德準(zhǔn)則的遵守。
事業(yè)單位的工作強(qiáng)度較高，良好的工作與生活平衡是每個(gè)員工都需要關(guān)注的問題。應(yīng)聘者需要說明自己對(duì)于工作與生活平衡的重視，并提供自己在實(shí)踐中采取的一些具體措施和方法。
此問題考察應(yīng)聘者對(duì)于事業(yè)發(fā)展的規(guī)劃和對(duì)工作環(huán)境的期望。應(yīng)聘者需要明確表達(dá)自己對(duì)于得到支持和幫助的期望，如培訓(xùn)機(jī)會(huì)、職業(yè)晉升機(jī)會(huì)、專業(yè)指導(dǎo)等，并說明這些支持和幫助對(duì)于自己的職業(yè)發(fā)展至關(guān)重要。
希望以上的面試題目可以幫助大家更好地應(yīng)對(duì)事業(yè)單位面試。在備戰(zhàn)面試的過程中，要保持自信和冷靜，結(jié)合個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)和實(shí)際情況，合理回答面試官的問題，并展示出自己的優(yōu)勢(shì)和潛力。祝愿每一位應(yīng)聘者都能夠取得滿意的成績(jī)，順利進(jìn)入心儀的事業(yè)單位！
2018年，貴州省特崗教師招聘面試題備受廣大教師應(yīng)聘者關(guān)注。在這些面試題中，不僅考查了應(yīng)聘者的專業(yè)知識(shí)和教學(xué)能力，還涉及了教育教學(xué)實(shí)踐、教育教學(xué)改革等方面的問題。本文將對(duì)2018年貴州特崗教師面試題進(jìn)行解析，幫助應(yīng)聘者更好地準(zhǔn)備面試。
解析：這個(gè)問題旨在考察教師對(duì)學(xué)生個(gè)體差異的認(rèn)識(shí)和對(duì)待方式。在回答時(shí)，應(yīng)聘者可以強(qiáng)調(diào)不同學(xué)生有不同的學(xué)習(xí)能力、興趣愛好和學(xué)習(xí)風(fēng)格，教師應(yīng)根據(jù)學(xué)生的個(gè)體差異有針對(duì)性地展開教學(xué)工作，關(guān)注每個(gè)學(xué)生的進(jìn)步和成長(zhǎng)，做到因材施教。
解析：這個(gè)問題考察了教師在課堂教學(xué)中是否注重培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維能力。教師可通過設(shè)計(jì)富有創(chuàng)意的教學(xué)活動(dòng)、引導(dǎo)學(xué)生提出新穎問題、鼓勵(lì)他們勇于嘗試和改進(jìn)，在激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新潛能的同時(shí)，促進(jìn)他們的思維發(fā)展和綜合能力的提升。
解析：這個(gè)問題考察了教師對(duì)課堂管理的重視程度和相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。在答題時(shí)，應(yīng)聘者可以結(jié)合自身教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，介紹自己的課堂管理理念和具體做法，如制定嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼n堂紀(jì)律，保持良好的師生關(guān)系，及時(shí)有效地處理突發(fā)事件等，確保教學(xué)秩序和教學(xué)效果。
面試是教師招聘過程中的重要環(huán)節(jié)，借助面試題解析及備考，應(yīng)聘者能夠更清晰地了解面試內(nèi)容和考察重點(diǎn)，有效提升應(yīng)對(duì)面試的能力。希望本文對(duì)廣大教師應(yīng)聘者在2018年貴州特崗教師面試中取得成功有所幫助。
半價(jià)，對(duì)學(xué)生來說，拿學(xué)生證購(gòu)買能省一半的錢
近年來，自貢房地產(chǎn)市場(chǎng)一直備受關(guān)注。作為四川省的重要城市之一，自貢的房?jī)r(jià)一直是熱門話題。尤其是自貢二手房別墅的信息備受購(gòu)房者關(guān)注。
根據(jù)最新數(shù)據(jù)顯示，自貢的房?jī)r(jià)整體呈現(xiàn)出上漲的趨勢(shì)。尤其是自貢別墅市場(chǎng)，由于其稀缺性和舒適性，備受追捧。很多人希望能在自貢購(gòu)買一處宜居的別墅。
針對(duì)自貢二手房市場(chǎng)，最新的數(shù)據(jù)顯示，房屋成交量在逐漸上升，尤其是一些品質(zhì)較高的二手房源。這也意味著自貢的居民對(duì)于生活品質(zhì)的追求逐漸提升，加大了對(duì)于宜居房源的需求。
此外，隨著自貢市區(qū)的發(fā)展，越來越多的購(gòu)房者將目光投向了郊區(qū)的自貢別墅。郊區(qū)別墅環(huán)境優(yōu)美，能夠提供更大的空間和更舒適的居住環(huán)境，備受人們青睞。
針對(duì)自貢的房地產(chǎn)市場(chǎng)，一些投資專家提出了自己的建議。他們認(rèn)為，自貢房?jī)r(jià)雖然有所上漲，但市場(chǎng)整體穩(wěn)定，投資自貢房產(chǎn)仍然具有潛力。尤其是一些未來規(guī)劃中有望發(fā)展的區(qū)域，值得投資者關(guān)注。
對(duì)于打算購(gòu)買自貢房產(chǎn)的消費(fèi)者來說，建議關(guān)注市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，選擇品質(zhì)好、地段佳的二手房或別墅，以便獲得更好的居住體驗(yàn)和潛在增值空間。
總的來說，自貢的房產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展迅速，未來還將充滿機(jī)遇和挑戰(zhàn)。希望本篇文章對(duì)您了解自貢房?jī)r(jià)、自貢二手房信息以及自貢別墅出售有所幫助。
感謝您看完這篇文章，希望能為您提供一些關(guān)于自貢房產(chǎn)市場(chǎng)的參考信息。
2018年買首套房每平補(bǔ)貼200元，買第二套房每平補(bǔ)貼100元。
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；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??！");
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??！");
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(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。
