這是一家非常優(yōu)秀的公司，公司的效益很好，國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)客戶都很多。職工待遇也不錯(cuò)，進(jìn)公司就給繳納五險(xiǎn)一金，公司內(nèi)部就有衛(wèi)生室，在衛(wèi)生室看病是免費(fèi)的。工作餐也很豐盛，餐后都有水果發(fā)放。這家公司是一家好公司。
一、省考面試題型變化
近年來(lái)江蘇省考不斷推出新穎的題目讓考生應(yīng)接不暇：
之前從未出現(xiàn)的反駁題目、統(tǒng)籌協(xié)調(diào)題目、漫畫(huà)題等，在近年中均有考到；新穎的題目讓學(xué)生無(wú)從下手，尤其在考場(chǎng)緊張環(huán)境下，會(huì)嚴(yán)重影響考試心態(tài)。
歷年考察的題型：
→綜合分析能力（哲理故事，漫畫(huà)，社會(huì)感知能力）
→言語(yǔ)理解與表達(dá)（主題演講、情境演講、溝通）
→解決問(wèn)題能力（人際，應(yīng)變，建議類）
→計(jì)劃組織協(xié)調(diào)（調(diào)研，宣傳，統(tǒng)籌安排）
→崗位匹配性、反駁類、選擇類···
?。傊?，題型的豐富性也就決定了，你備考的時(shí)長(zhǎng)一定要夠“量”才能輕松應(yīng)對(duì)這些題型變化。）
近年來(lái)查看的新穎題型：
★反駁題 是近年來(lái)公務(wù)員考試當(dāng)中出現(xiàn)的新題型。
★漫畫(huà)題 是近年來(lái)公務(wù)員面試當(dāng)中出現(xiàn)頻率較高的題型。
二、江蘇省考面試考察方式變化
新形式出現(xiàn)加大考試難度更考驗(yàn)人的應(yīng)變能力：
★考察方式上：江蘇省公務(wù)員新型的面試形式——結(jié)構(gòu)化小組。通常情況下，結(jié)構(gòu)化小組每套題有3～5道題目(按照人數(shù)來(lái)分配題目數(shù)量，例如3個(gè)考生就回答3道題，4個(gè)考生就回答4道題)，考生需在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)依次作答面試題目。這樣的形式無(wú)疑給江蘇省考難度提了一個(gè)度。
三、如何應(yīng)對(duì)這種變化
一、列好提綱有技巧：提綱是我們?cè)诳紙?chǎng)內(nèi)答題的救命稻草，如果利用場(chǎng)外的時(shí)間把提綱列好了，那么已經(jīng)成功了一半。
①邏輯是前提：分點(diǎn)列出1234
?、谧?jǐn)?shù)千萬(wàn)不能多：提綱只挑要點(diǎn)，書(shū)寫(xiě)出關(guān)鍵詞
③ 字跡要清晰：高度緊張狀態(tài)，考場(chǎng)內(nèi)不認(rèn)識(shí)影響考試
二、構(gòu)思框架不可少，只要簡(jiǎn)單思考一下每道題大概有哪幾個(gè)模塊？每個(gè)模塊大概有幾點(diǎn)？就已經(jīng)足夠了。
三、亮點(diǎn)答案有最好，我們可以結(jié)合自己的積累、社會(huì)實(shí)際、嚴(yán)格做好審題，從而能夠穩(wěn)中求新，制造一點(diǎn)答案亮點(diǎn)。
蘇州事業(yè)單位B類面試題是各位考生備考蘇州事業(yè)單位B類面試時(shí)的重要參考資料。蘇州地區(qū)的事業(yè)單位面試是評(píng)價(jià)考生綜合素質(zhì)和崗位能力的重要環(huán)節(jié)，合理的備考和熟悉面試題型能夠提高考生的面試表現(xiàn)。本文將介紹蘇州事業(yè)單位B類面試題的相關(guān)內(nèi)容，希望對(duì)考生有所幫助。
英語(yǔ)作為一門重要的外語(yǔ)，在各行各業(yè)中得到廣泛的應(yīng)用。面試中通常會(huì)涉及英語(yǔ)知識(shí)與應(yīng)用的考察。以下是一些可能出現(xiàn)的面試題及其參考答案：
我的英語(yǔ)學(xué)習(xí)始于小學(xué)，通過(guò)系統(tǒng)學(xué)習(xí)和不斷的實(shí)踐，我掌握了扎實(shí)的英語(yǔ)基礎(chǔ)知識(shí)和良好的聽(tīng)說(shuō)讀寫(xiě)能力。在大學(xué)期間，我參加了多項(xiàng)英語(yǔ)競(jìng)賽并取得了較好的成績(jī)。此外，我也利用業(yè)余時(shí)間自學(xué)了一些專業(yè)英語(yǔ)課程，提高了在工作中的英語(yǔ)應(yīng)用能力。
In my previous job, I was responsible for managing the company's international business operations. This involved coordinating with overseas clients, negotiating contracts, and ensuring timely delivery of products. I also handled communication with foreign suppliers and organized business trips abroad.
面試官通常會(huì)根據(jù)招聘崗位的要求來(lái)問(wèn)一些專業(yè)知識(shí)與能力相關(guān)的問(wèn)題。以下是一些可能出現(xiàn)的面試題及其參考答案：
我在相關(guān)領(lǐng)域擁有多年的工作經(jīng)驗(yàn)，熟悉行業(yè)內(nèi)的各項(xiàng)操作規(guī)范與流程。我具備良好的團(tuán)隊(duì)合作精神，能夠有效地與同事合作完成任務(wù)。同時(shí)，我也具備獨(dú)立工作的能力，能夠獨(dú)自完成工作任務(wù)并具有較強(qiáng)的問(wèn)題解決能力。
我認(rèn)為蘇州事業(yè)單位在近年來(lái)取得了很大的發(fā)展。蘇州作為中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展高地，事業(yè)單位在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步方面發(fā)揮了重要作用。我相信，在未來(lái)的發(fā)展中，蘇州事業(yè)單位將繼續(xù)發(fā)揮重要作用，并為蘇州的經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會(huì)發(fā)展做出更大貢獻(xiàn)。
除了專業(yè)知識(shí)與能力，個(gè)人素質(zhì)與能力的考察也是面試的重點(diǎn)之一。以下是一些可能出現(xiàn)的面試題及其參考答案：
我在之前的工作中，經(jīng)常需要與團(tuán)隊(duì)成員合作完成各項(xiàng)任務(wù)。我善于溝通和協(xié)調(diào)，能夠與不同背景的同事建立良好的工作關(guān)系。在團(tuán)隊(duì)中，我通常擔(dān)任組織者和協(xié)調(diào)者的角色，能夠有效地促進(jìn)團(tuán)隊(duì)的合作和協(xié)作。
我具備較好的自我管理能力。我善于制定合理的工作計(jì)劃和目標(biāo)，并能夠按照計(jì)劃有序地完成工作。我注重時(shí)間管理，能夠有效地安排工作和休息的時(shí)間。我也具備較強(qiáng)的抗壓能力，能夠在工作壓力大的情況下保持良好的工作狀態(tài)。
以上是蘇州事業(yè)單位B類面試題的相關(guān)內(nèi)容。希望通過(guò)這些面試題的介紹，能夠幫助考生們更好地備考和應(yīng)對(duì)面試。祝愿大家能夠在面試中脫穎而出，順利獲取理想的工作崗位！
AMD，全稱Advanced Micro Devices，是全球知名的半導(dǎo)體公司，主要生產(chǎn)微處理器（CPU），圖形處理器（GPU）和主板芯片組等產(chǎn)品。AMD以其卓越的技術(shù)創(chuàng)新和出色的產(chǎn)品性能在業(yè)界享有盛譽(yù)，是許多計(jì)算機(jī)用戶的首選品牌之一。
AMD的技術(shù)實(shí)力主要體現(xiàn)在其微處理器設(shè)計(jì)和制造能力上。其微處理器產(chǎn)品線包括桌面級(jí)、服務(wù)器級(jí)、移動(dòng)級(jí)和嵌入式等多個(gè)領(lǐng)域，且每個(gè)領(lǐng)域都有出色的表現(xiàn)。AMD的微處理器采用先進(jìn)的制程技術(shù)和多核設(shè)計(jì)，擁有出色的性能和能效表現(xiàn)，為用戶提供了出色的計(jì)算體驗(yàn)。
在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)方面，AMD一直保持著強(qiáng)勁的勢(shì)頭。其市場(chǎng)份額在桌面級(jí)和移動(dòng)級(jí)微處理器市場(chǎng)上都有顯著的增長(zhǎng)。此外，AMD還在服務(wù)器級(jí)和嵌入式市場(chǎng)上有一定的市場(chǎng)份額，并持續(xù)推出具有創(chuàng)新性的產(chǎn)品，以滿足不同領(lǐng)域用戶的需求。
展望未來(lái)，AMD將繼續(xù)致力于技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品研發(fā)，以保持其在半導(dǎo)體行業(yè)的領(lǐng)先地位。AMD將繼續(xù)推出具有創(chuàng)新性的微處理器產(chǎn)品，以滿足不斷變化的市場(chǎng)需求，并為用戶提供更出色的計(jì)算體驗(yàn)。
AMD作為全球知名的半導(dǎo)體公司，以其卓越的技術(shù)創(chuàng)新和出色的產(chǎn)品性能在業(yè)界享有盛譽(yù)。其微處理器產(chǎn)品線覆蓋多個(gè)領(lǐng)域，且每個(gè)領(lǐng)域都有出色的表現(xiàn)。在未來(lái)，AMD將繼續(xù)致力于技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品研發(fā)，以保持其在半導(dǎo)體行業(yè)的領(lǐng)先地位，為用戶提供更出色的計(jì)算體驗(yàn)。
在今天的技術(shù)世界中，CentOS和AMD都是備受關(guān)注的關(guān)鍵詞。CentOS作為一種流行的Linux發(fā)行版，為用戶提供了穩(wěn)定可靠的操作系統(tǒng)環(huán)境。而AMD則是一家知名的半導(dǎo)體制造商，其處理器和顯卡產(chǎn)品備受歡迎。
CentOS與AMD之間存在著密切的聯(lián)系。作為一種優(yōu)秀的操作系統(tǒng)，CentOS能夠充分發(fā)揮AMD處理器和顯卡的性能優(yōu)勢(shì)。用戶可以在CentOS環(huán)境下運(yùn)行各種AMD產(chǎn)品，獲得流暢穩(wěn)定的體驗(yàn)。
CentOS團(tuán)隊(duì)一直致力于對(duì)各種硬件設(shè)備提供充分的支持，包括AMD處理器和顯卡。通過(guò)不斷更新和優(yōu)化驅(qū)動(dòng)程序，CentOS確保用戶能夠在其平臺(tái)上充分利用AMD硬件的性能。
AMD處理器在CentOS上表現(xiàn)出色，無(wú)論是在服務(wù)器環(huán)境還是個(gè)人電腦中都能夠提供出色的性能表現(xiàn)。CentOS優(yōu)化的操作系統(tǒng)架構(gòu)與AMD處理器的強(qiáng)大計(jì)算能力完美結(jié)合，為用戶帶來(lái)高效的計(jì)算體驗(yàn)。
在圖形處理方面，AMD顯卡在CentOS上也有著廣泛的應(yīng)用。從數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作到科學(xué)計(jì)算，AMD顯卡能夠?yàn)橛脩籼峁?qiáng)大的計(jì)算支持，讓他們能夠更流暢地完成各種任務(wù)。
綜上所述，CentOS與AMD之間的關(guān)系密不可分。作為一種優(yōu)秀的操作系統(tǒng)，CentOS為用戶提供了穩(wěn)定可靠的基礎(chǔ)環(huán)境，而AMD的處理器和顯卡則為用戶提供了強(qiáng)大的硬件支持。它們的結(jié)合能夠?yàn)橛脩魩?lái)出色的計(jì)算體驗(yàn)，讓他們能夠更好地應(yīng)對(duì)各種工作和娛樂(lè)需求。
在計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，發(fā)展迅猛的AMD處理器已經(jīng)成為了游戲愛(ài)好者和專業(yè)用戶的首選。AMD的前景非常引人注目，讓我們來(lái)探討一下為什么它在市場(chǎng)上如此受歡迎。
AMD處理器以其卓越的性能而聞名。借助其創(chuàng)新技術(shù)和先進(jìn)架構(gòu)，AMD為用戶提供了卓越的計(jì)算能力和處理速度。其多核設(shè)計(jì)和超線程技術(shù)使得處理器能夠同時(shí)處理多個(gè)任務(wù)，并實(shí)現(xiàn)更高的效率。
此外，AMD還采用了許多獨(dú)特的技術(shù)，例如SenseMI技術(shù)，它可以智能地感知和適應(yīng)系統(tǒng)負(fù)載，從而實(shí)現(xiàn)更好的性能和能效平衡。AMD處理器還支持虛擬現(xiàn)實(shí)和人工智能應(yīng)用，為用戶提供更出色的體驗(yàn)和計(jì)算能力。
對(duì)于游戲愛(ài)好者來(lái)說(shuō)，性能是至關(guān)重要的。AMD處理器在游戲性能方面表現(xiàn)優(yōu)異，為玩家提供了流暢的游戲體驗(yàn)和更高的幀率。其高性能核心和強(qiáng)大的圖形處理能力使得游戲圖像更加逼真，動(dòng)作更加流暢。
AMD的處理器還支持廣泛的游戲優(yōu)化技術(shù)，例如AMD FreeSync和AMD Radeon技術(shù)，它們可以消除游戲中可能出現(xiàn)的撕裂和卡頓現(xiàn)象，提供更加流暢和逼真的游戲畫(huà)面。這些特性使得AMD成為了眾多游戲愛(ài)好者的首選。
相比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，AMD處理器具有明顯的價(jià)格優(yōu)勢(shì)。無(wú)論是入門級(jí)還是高端型號(hào)，AMD都提供了更具性價(jià)比的選擇。AMD處理器的更低價(jià)格并不意味著性能的犧牲，相反，它們提供了與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相媲美甚至更好的性能。
這使得AMD處理器成為預(yù)算有限的用戶和系統(tǒng)定制商的首選。無(wú)論是組建游戲電腦還是構(gòu)建工作站，AMD處理器都可以為用戶提供出色的性能和功能，同時(shí)減少了成本壓力。
AMD處理器具有廣泛的兼容性，可以與各種桌面和移動(dòng)設(shè)備配合使用。它們支持多種操作系統(tǒng)，例如Windows、Linux和macOS，無(wú)論用戶選擇哪種操作系統(tǒng)，AMD都能提供良好的兼容性和穩(wěn)定性。
此外，AMD的處理器還與各種主板、顯卡和其他硬件設(shè)備兼容，使用戶可以更加靈活地進(jìn)行配置和升級(jí)。無(wú)論是日常辦公還是專業(yè)創(chuàng)作，用戶都可以在不擔(dān)心兼容性問(wèn)題的情況下使用AMD處理器。
作為一家知名的處理器制造商，AMD建立了強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)，并獲得了廣泛的社區(qū)支持。用戶可以從AMD的官方網(wǎng)站獲得最新的驅(qū)動(dòng)程序和支持文檔，在社區(qū)論壇上獲得技術(shù)支持和建議。
AMD還與許多軟件開(kāi)發(fā)商和游戲開(kāi)發(fā)商合作，提供了專門針對(duì)AMD處理器優(yōu)化的應(yīng)用程序和游戲。這些合作保證了用戶能夠充分發(fā)揮AMD處理器的潛力，并享受到更好的用戶體驗(yàn)。
在計(jì)算機(jī)處理器市場(chǎng)上，AMD展現(xiàn)出了令人矚目的前景。其卓越的性能、優(yōu)秀的游戲性能、價(jià)格優(yōu)勢(shì)、廣泛的兼容性和強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)支持使AMD處理器成為用戶的首選。
無(wú)論是追求高性能的游戲愛(ài)好者還是需要強(qiáng)大處理能力的專業(yè)用戶，AMD都能夠提供滿足他們需求的處理器解決方案。
因此，如果您正在考慮購(gòu)買新的處理器，不妨考慮AMD，它將為您帶來(lái)卓越的計(jì)算體驗(yàn)。
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??！");
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)換成向量失敗！");
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(huà)圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)您能夠有用。
在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，虛擬化技術(shù)已經(jīng)成為IT領(lǐng)域中的一個(gè)重要組成部分。在計(jì)算機(jī)硬件的虛擬化中，GPU虛擬化是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，它可以實(shí)現(xiàn)將物理GPU設(shè)備劃分為多個(gè)虛擬GPU資源，并為不同的工作負(fù)載提供高效的圖形處理能力。
對(duì)于使用AMD顯卡的用戶來(lái)說(shuō)，了解哪些顯卡支持GPU虛擬化是至關(guān)重要的。本文將對(duì)AMD的一些顯卡型號(hào)進(jìn)行介紹，以幫助用戶選擇適合虛擬化環(huán)境的顯卡。
AMD Radeon Pro顯卡系列是專為專業(yè)工作站和數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的產(chǎn)品線，具有出色的圖形處理性能和可靠的穩(wěn)定性。以下是一些支持GPU虛擬化的AMD Radeon Pro顯卡：
除了專業(yè)市場(chǎng)的Radeon Pro系列外，AMD還推出了面向消費(fèi)者市場(chǎng)的Radeon Gaming顯卡系列。一些AMD Radeon Gaming顯卡也支持GPU虛擬化技術(shù)：
AMD的GPU虛擬化技術(shù)基于AMD MxGPU（Multiuser GPU）架構(gòu)，為用戶提供了多層次、多租戶的虛擬化解決方案。通過(guò)AMD的虛擬化技術(shù)，用戶可以在虛擬機(jī)中實(shí)現(xiàn)對(duì)物理GPU設(shè)備的直接訪問(wèn)，實(shí)現(xiàn)更高的性能和更好的用戶體驗(yàn)。
在實(shí)際應(yīng)用中，用戶可以通過(guò)AMD顯卡虛擬化技術(shù)，搭建虛擬桌面基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)多用戶同時(shí)訪問(wèn)的虛擬桌面環(huán)境；也可以構(gòu)建虛擬游戲機(jī)平臺(tái)，為玩家提供高性能的云游戲體驗(yàn)。
總的來(lái)說(shuō)，AMD在GPU虛擬化領(lǐng)域的技術(shù)能力和產(chǎn)品實(shí)力備受肯定。用戶在選擇支持GPU虛擬化的AMD顯卡時(shí)，可以根據(jù)自身需求和預(yù)算考慮選購(gòu)對(duì)應(yīng)的顯卡型號(hào)，以獲得最佳的虛擬化性能和用戶體驗(yàn)。
希望本文對(duì)您了解AMD哪些顯卡支持GPU虛擬化有所幫助，如有任何疑問(wèn)或補(bǔ)充，歡迎在下方留言討論。
