近義詞：即興發(fā)揮
意思就是隨機(jī)應(yīng)變的意思，隨著情況的變化靈活機(jī)動(dòng)地應(yīng)付。即興就是事先沒(méi)有任何準(zhǔn)備，根據(jù)當(dāng)時(shí)的感受所做出反應(yīng)的意思。
即興發(fā)揮就是說(shuō)在沒(méi)有準(zhǔn)備的條件下隨意表達(dá)自己。
例句
上一些即興表演的課程可能對(duì)你即興發(fā)揮能力有幫助
小故事一、用人之道
去過(guò)廟的人都知道，一進(jìn)廟門，首先是彌陀佛，笑臉迎客，而在他的北面，則是黑口黑臉的韋陀。但相傳在很久以前，他們并不在同一個(gè)廟里，而是分別掌管不同的廟。
彌樂(lè)佛熱情快樂(lè)，所以來(lái)的人非常多，但他什么都不在乎，丟三拉四，沒(méi)有好好的管理賬務(wù)，所以依然入不敷出。而韋陀雖然管賬是一把好手，但成天陰著個(gè)臉，太過(guò)嚴(yán)肅，搞得人越來(lái)越少，最后香火斷絕。
佛祖在查香火的時(shí)候發(fā)現(xiàn)了這個(gè)問(wèn)題，就將他們倆放在同一個(gè)廟里，由彌樂(lè)佛負(fù)責(zé)公關(guān)，笑迎八方客，于是香火大旺。而韋陀鐵面無(wú)私，錙珠必較，則讓他負(fù)責(zé)財(cái)務(wù)，嚴(yán)格把關(guān)。在兩人的分工合作中，廟里一派欣欣向榮景象。
其實(shí)在用人大師的眼里，沒(méi)有廢人，正如武功高手，不需名貴寶劍，摘花飛葉即可傷人，關(guān)鍵看如何運(yùn)用。
小故事二、所長(zhǎng)無(wú)用
有個(gè)魯國(guó)人擅長(zhǎng)編草鞋，他妻子擅長(zhǎng)織白絹。他想遷到越國(guó)去。友人對(duì)他說(shuō)：“你到越國(guó)去，一定會(huì)貧窮的?！薄盀槭裁?”“草鞋，是用來(lái)穿著走路的，但越國(guó)人習(xí)慣于赤足走路;白絹，是用來(lái)做帽子的.，但越國(guó)人習(xí)慣于披頭散發(fā)。憑著你的長(zhǎng)處，到用不到你的地方去，這樣，要使自己不貧窮，難道可能嗎?”
故事心得：一個(gè)人要發(fā)揮其專長(zhǎng)，就必須適合社會(huì)環(huán)境需要。如果脫離社會(huì)環(huán)境的需要，其專長(zhǎng)也就失去了價(jià)值。因此，我們要根據(jù)社會(huì)得需要，決定自己的行動(dòng)，更好去發(fā)揮自己的專長(zhǎng)。
小故事三、袋鼠與籠子
一天動(dòng)物園管理員發(fā)現(xiàn)袋鼠從籠子里跑出來(lái)了，于是開(kāi)會(huì)討論，一致認(rèn)為是籠子的高度過(guò)低。所以他們決定將籠子的高度由原來(lái)的10米加高到20米。結(jié)果第二天他們發(fā)現(xiàn)袋鼠還是跑到外面來(lái)，所以他們又決定再將高度加高到30米。
沒(méi)想到隔天居然又看到袋鼠全跑到外面，于是管理員們大為緊張，決定一不做二不休，將籠子的高度加高到100米。
一天長(zhǎng)頸鹿和幾只袋鼠們?cè)陂e聊，“你們看，這些人會(huì)不會(huì)再繼續(xù)加高你們的籠子?長(zhǎng)頸鹿問(wèn)?！昂茈y說(shuō)。袋鼠說(shuō)∶“如果他們?cè)倮^續(xù)忘記關(guān)門的話!
故事心得：事有“本末、“輕重、“緩急，關(guān)門是本，加高籠子是末，舍本而逐末，當(dāng)然就不得要領(lǐng)了。
小故事四、扁鵲的醫(yī)術(shù)
魏文王問(wèn)名醫(yī)扁鵲說(shuō)：“你們家兄弟三人，都精于醫(yī)術(shù)，到底哪一位最好呢?
扁鵲答：“長(zhǎng)兄最好，中兄次之，我最差。
文王再問(wèn)：“那么為什么你最出名呢?
扁鵲答：“長(zhǎng)兄治病，是治病于病情發(fā)作之前。由于一般人不知道他事先能鏟除病因，所以他的名氣無(wú)法傳出去;中兄治病，是治病于病情初起時(shí)。一般人以為他只能治輕微的小病，所以他的名氣只及本鄉(xiāng)里。而我是治病于病情嚴(yán)重之時(shí)。一般人都看到我在經(jīng)脈上穿針管放血、在皮膚上敷藥等大手術(shù)，所以以為我的醫(yī)術(shù)高明，名氣因此響遍全國(guó)。
故事心得：事后控制不如事中控制，事中控制不如事前控制。
小故事五、曲突徒薪
有位客人到某人家里做客，看見(jiàn)主人家的灶上煙囪是直的，旁邊又有很多木材?？腿烁嬖V主人說(shuō)，煙囪要改曲，木材須移去，否則將來(lái)可能會(huì)有火災(zāi)，主人聽(tīng)了沒(méi)有作任何表示。
不久主人家里果然失火，四周的鄰居趕緊跑來(lái)救火，最后火被撲滅了，于是主人烹羊宰牛，宴請(qǐng)四鄰，以酬謝他們救火的功勞，但并沒(méi)有請(qǐng)當(dāng)初建議他將木材移走，煙囪改曲的人。
有人對(duì)主人說(shuō)：“如果當(dāng)初聽(tīng)了那位先生的話，今天也不用準(zhǔn)備筵席，而且沒(méi)有火災(zāi)的損失，現(xiàn)在論功行賞，原先給你建議的人沒(méi)有被感恩，而救火的人卻是座上客，真是很奇怪的事呢!主人頓時(shí)省悟，趕緊去邀請(qǐng)當(dāng)初給予建議的那個(gè)客人來(lái)吃酒。
隨機(jī)應(yīng)變 [suí jī yìng biàn]
生詞本基本釋義機(jī)：時(shí)機(jī)，形勢(shì)。隨著情況的變化靈活機(jī)動(dòng)地應(yīng)付。 褒義出 處《舊唐書·郭孝恪傳》：“建德遠(yuǎn)來(lái)助虐；糧運(yùn)阻絕；此是天喪之時(shí)；請(qǐng)固武牢；屯軍汜水；隨機(jī)應(yīng)變；則易為克殄?！?例 句 1. 打排球也要～，運(yùn)用多種戰(zhàn)術(shù)，方能取得勝利。
臨時(shí)發(fā)揮意思是沒(méi)有提前規(guī)劃，現(xiàn)場(chǎng)特定時(shí)間自我展現(xiàn)。臨時(shí)發(fā)揮考驗(yàn)一個(gè)人的臨場(chǎng)應(yīng)變能力，能力好的人可以博得頭彩，能力差的人可能會(huì)被人嘲諷。在日常生活中，我們可以通過(guò)不斷給自己制造表現(xiàn)的機(jī)會(huì)來(lái)鍛煉自己的臨時(shí)發(fā)揮能力。這樣在以后的生活中，我們可以更好的展現(xiàn)自己臨時(shí)發(fā)揮的能力。
臨時(shí)黨支部書記及成員，在臨時(shí)任務(wù)中，首先黨支部成員代頭沖鋒在前起先鋒代頭作用，并組織群眾完成臨時(shí)任務(wù)。
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??！");
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畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)您能夠有用。
失常發(fā)揮就是沒(méi)有發(fā)揮出自己的正常水平，這種情況在高考中屢見(jiàn)不鮮，比如有的學(xué)生考試時(shí)經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)低級(jí)錯(cuò)誤，答題卡不填或者是填錯(cuò)題號(hào)等，這都屬于失常發(fā)揮，超常發(fā)揮指的是比平時(shí)考的好很多，我們常稱這些同學(xué)運(yùn)氣非常好，答題時(shí)發(fā)現(xiàn)很多題都是自己原來(lái)做過(guò)的，答題非常順利，這就是超常發(fā)揮。
自行發(fā)揮強(qiáng)調(diào)的是個(gè)人行為，自由發(fā)揮強(qiáng)調(diào)的是不受約束
