近期，鐵路科技創(chuàng)新成果展覽會(huì)在北京隆重舉行，展示了鐵路行業(yè)在科技創(chuàng)新方面取得的顯著成就和突破。這次展覽會(huì)吸引了眾多鐵路行業(yè)專業(yè)人士和愛好者前來參觀，共同見證我國鐵路科技領(lǐng)域的強(qiáng)勁發(fā)展勢(shì)頭。
鐵路行業(yè)的科技創(chuàng)新意義重大
鐵路作為國家基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要組成部分，其科技創(chuàng)新不僅關(guān)乎行業(yè)發(fā)展，更關(guān)乎國家現(xiàn)代化建設(shè)進(jìn)程。通過不斷推進(jìn)科技創(chuàng)新，鐵路行業(yè)可以提升運(yùn)輸效率、改善服務(wù)質(zhì)量、降低成本，增強(qiáng)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，推動(dòng)鐵路事業(yè)向更高水平邁進(jìn)。
展覽會(huì)亮點(diǎn)紛呈
在本次鐵路科技創(chuàng)新成果展覽會(huì)上，展示了許多引人注目的亮點(diǎn)。其中，智能調(diào)度系統(tǒng)、高速列車動(dòng)力系統(tǒng)、軌道交通安全監(jiān)控技術(shù)等技術(shù)展品備受關(guān)注。這些展品展現(xiàn)了我國鐵路科技創(chuàng)新的最新成果，展示了鐵路行業(yè)在智能化、高效化、安全化方面不斷取得突破。
專家學(xué)者深度解讀
展覽會(huì)還邀請(qǐng)了一批業(yè)界知名專家學(xué)者進(jìn)行深度解讀和分享。他們從技術(shù)研究、應(yīng)用前景、產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)等多個(gè)角度對(duì)鐵路科技創(chuàng)新進(jìn)行了探討，為觀眾們呈現(xiàn)了一場(chǎng)高水平的學(xué)術(shù)盛宴。專家學(xué)者們的精彩講解讓觀眾更加深入地了解了鐵路行業(yè)的科技發(fā)展方向和前沿領(lǐng)域。
技術(shù)交流合作搭建平臺(tái)
展覽會(huì)也提供了一個(gè)技術(shù)交流合作的重要平臺(tái)。與會(huì)者可以通過展覽會(huì)結(jié)識(shí)同行業(yè)的專業(yè)人士，分享經(jīng)驗(yàn)、交流看法，探討合作機(jī)會(huì)，共同推動(dòng)鐵路科技創(chuàng)新不斷向前發(fā)展。這種技術(shù)交流合作的模式有助于促進(jìn)行業(yè)內(nèi)部的資源整合和優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，為鐵路行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展注入新的活力。
展望未來發(fā)展趨勢(shì)
展覽會(huì)也展望了未來鐵路科技創(chuàng)新的發(fā)展趨勢(shì)。隨著科技不斷進(jìn)步和應(yīng)用，鐵路行業(yè)將迎來更多創(chuàng)新突破點(diǎn)。智能化、信息化、節(jié)能環(huán)保等方面的技術(shù)將進(jìn)一步深化應(yīng)用，為鐵路行業(yè)發(fā)展帶來新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。未來，鐵路科技創(chuàng)新將以更加務(wù)實(shí)的態(tài)度，更加積極的步伐，繼續(xù)推動(dòng)鐵路行業(yè)邁向更加繁榮發(fā)展的新階段。
在這次鐵路科技創(chuàng)新成果展覽會(huì)上，展現(xiàn)了我國鐵路行業(yè)的活力和創(chuàng)新能力，為行業(yè)發(fā)展注入了新的動(dòng)力和活力。相信在不久的將來，我國鐵路行業(yè)將迎來更加美好的發(fā)展前景，為國家交通建設(shè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。
1993年4月18日 江蘇華英集團(tuán)（大岡鎮(zhèn)屬）在湖南常德舉行的’1993全國星火計(jì)劃成果展覽會(huì)上，有8個(gè)產(chǎn)品獲國家金獎(jiǎng)、2個(gè)產(chǎn)品獲國家銀獎(jiǎng)。
不包括流動(dòng)展覽。
根據(jù)展館的時(shí)間，我們可以分為兩類；一種是長期的展館，另外一種是臨時(shí)展覽。常見的展館設(shè)計(jì)中比如：企業(yè)展廳、博物館、民俗館、黨建展廳等等這些都屬于長期展館。臨時(shí)展覽有：汽車展、世博會(huì)、婚博會(huì)、發(fā)布會(huì)等等這些屬于臨時(shí)展覽。其實(shí)兩種展館設(shè)計(jì)的區(qū)別也在于時(shí)間方面，長期展館是用于長時(shí)間的展覽展示的用途，臨時(shí)展覽會(huì)有一個(gè)期限和特定的時(shí)間段。兩者在設(shè)計(jì)是有區(qū)別的，相對(duì)長期展館設(shè)計(jì)需要考慮選材、施工時(shí)間和嚴(yán)格的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。臨時(shí)展覽主要以搭建為主，設(shè)計(jì)好圖紙，根據(jù)設(shè)計(jì)的方案，去加工廠定制這些搭建材料，運(yùn)送到會(huì)場(chǎng)進(jìn)行搭建，臨時(shí)展覽活動(dòng)結(jié)束是需要拆除。所以兩種展館設(shè)計(jì)上面也會(huì)有很大的不同。
中國農(nóng)業(yè)博物館將建館以來征集的部分文物陳列展出，展覽共分三部分：農(nóng)業(yè)文物、彩陶、古硯。該陳列展出的300余件文物
太陽山水紋彩陶罐；先民們娛樂用的彩陶鼓；壺、罐、瓶、杯、盤、豆、鼓、盆、碗。這些彩陶造型各異，紋飾莊重
新石器時(shí)期的陶鬲、陶鼎；宋代兔毫盞；漢代的六畜冥器——陶狗，陶牛、陶馬、陶豬、陶羊；漢代地主莊園的水謝陶樓、彩繪、綠釉陶倉樓；陶圈廁、陶豬圈、羊圈
1、公布方式不同。
2、QC成果是企業(yè)質(zhì)量管理的成果，經(jīng)評(píng)審后以論文方式公布。交流成果指論文或項(xiàng)目在行業(yè)特定會(huì)議或展會(huì)上進(jìn)行交流的成果，成果經(jīng)會(huì)務(wù)召集相關(guān)專家評(píng)審后確定。QC成果若是以會(huì)務(wù)交流形式發(fā)布，也可稱為交流成果。
3、QC成果及交流成果的級(jí)別視文章發(fā)表的刊物或會(huì)議等級(jí)而定。
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?。?#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-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??！");
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。
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。
展覽的讀音:zhǎn lǎn
意思:陳列出來供人觀看：書畫展覽。
例句:人們懷著極大的興趣參觀了青少年發(fā)明展覽。
近義詞:展出，展銷，展會(huì)，陳列，展品。
一樣的會(huì)展風(fēng)光，異樣的精品風(fēng)采。
2.我的世界，我的舞臺(tái)。
3.會(huì)聚你的風(fēng)采，展示我的精彩。
4.有夢(mèng)想的地方，就有舞臺(tái)。
5.風(fēng)云變幻精彩，因?yàn)橛刑炜沾钆_(tái)。
6.相聚一堂，共創(chuàng)價(jià)值。
7.會(huì)展創(chuàng)意夢(mèng)工廠。
8.公司同顧客一起努力，共創(chuàng)輝煌。
9.展覽精彩，為您推介。
10.展現(xiàn)生活品質(zhì)，演繹人生經(jīng)典
