必須知道招考單位要從面試中了解我們什么
我們要時刻提醒自己:面試是一種特殊的考試活動,它的主要目的是測查和評價應(yīng)試人員的能力和素質(zhì)。借助這樣的考試活動,考官們要為招考單位挑選最適合招考單位某一職位的相對優(yōu)秀的人員。既然是這樣,我們就必須要知道,我們在哪些方面表現(xiàn)突出,考官們才會欣賞我們,并會給我們打高分。
知滿天公務(wù)員考試網(wǎng)專家指導(dǎo):而這就涉及到了考官們試圖在較短的時間內(nèi)了解我們的一個主要方式:設(shè)置觀察要點。
觀察要點大致包括:舉止儀表,求職動機(jī)與擬任職位的匹配性,自我情緒控制,人際交往的意識與技巧,計劃、組織、協(xié)調(diào)能力,應(yīng)變能力,言語理解與表達(dá),綜合分析等方面。而這些觀察要點均有不同的權(quán)重與更細(xì)致的操作內(nèi)容。正因為如此,我們就有必要在應(yīng)試之前按這些觀察要點來快速地修正我們的言行,提高我們的基本能力。
面試試題很多。例如，1.你有過硬的醫(yī)療技術(shù)卻得到醫(yī)院領(lǐng)導(dǎo)認(rèn)可，你怎么辦。
2.在你正在值急診班時，送來了一個重癥病人，家屬米帶錢來，你救還是不救。
3.在你當(dāng)班時，來了一個有重大傳染病者，你怎么辦？等等。
數(shù)字公共服務(wù)面試題及答案是許多求職者在準(zhǔn)備數(shù)字化領(lǐng)域工作面試時感到頭疼的問題。針對數(shù)字公共服務(wù)相關(guān)崗位的面試題目多樣，覆蓋范圍廣泛，需要應(yīng)聘者具備扎實的專業(yè)知識和技能。本文將為大家介紹一些常見的數(shù)字公共服務(wù)面試題及答案，希望能幫助到正在準(zhǔn)備面試的求職者。
上述是一些常見的數(shù)字公共服務(wù)面試題目，涉及了數(shù)字公共服務(wù)的概念、意義、項目經(jīng)驗、數(shù)據(jù)安全、發(fā)展趨勢等方面。在面試準(zhǔn)備過程中，應(yīng)聘者可以針對這些問題進(jìn)行思考和準(zhǔn)備，以展現(xiàn)自己的專業(yè)素養(yǎng)和能力。
1. 請介紹一下數(shù)字公共服務(wù)的概念以及其在現(xiàn)代社會中的作用。
數(shù)字公共服務(wù)是指通過互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)提供給公眾的政府服務(wù)，旨在提高政府服務(wù)效率、方便民眾辦事，促進(jìn)政府與民眾之間的互動。在現(xiàn)代社會，數(shù)字公共服務(wù)的作用日益凸顯，可以加快政務(wù)辦理速度、提升服務(wù)質(zhì)量、增強(qiáng)政府透明度，為社會發(fā)展和民生改善提供有力支持。
2. 數(shù)字公共服務(wù)平臺的建設(shè)對于政府部門和公民有何意義？
數(shù)字公共服務(wù)平臺的建設(shè)對于政府部門可以實現(xiàn)政務(wù)信息共享、跨部門協(xié)同辦公，提高工作效率和服務(wù)質(zhì)量；對于公民來說，可以方便快捷地辦理政務(wù)事務(wù)、獲取政府信息，提升民眾滿意度和參與度，推動政府與民眾之間的互動和溝通。
3. 數(shù)字公共服務(wù)領(lǐng)域中您最熟悉的項目是什么？請詳細(xì)描述該項目的背景、目的、實施過程以及取得的成就。
在數(shù)字公共服務(wù)領(lǐng)域中，我熟悉的項目是X市政府?dāng)?shù)字化一體化辦公平臺建設(shè)項目。該項目旨在整合各部門信息系統(tǒng)，實現(xiàn)政務(wù)信息共享和業(yè)務(wù)協(xié)同，提高政府公共服務(wù)效率和水平。項目從規(guī)劃設(shè)計、系統(tǒng)建設(shè)、試運行到推廣應(yīng)用，取得了良好的效果，提升了政務(wù)辦理效率和市民滿意度。
4. 在數(shù)字公共服務(wù)中，您認(rèn)為數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的重要性是如何體現(xiàn)的？
數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是數(shù)字公共服務(wù)的核心問題，直接關(guān)系到公民信息安全和權(quán)益保護(hù)。在數(shù)字公共服務(wù)中，應(yīng)加強(qiáng)數(shù)據(jù)加密、權(quán)限控制、網(wǎng)絡(luò)安全等措施，確保政府信息系統(tǒng)和公民個人信息安全可靠，避免數(shù)據(jù)泄露和濫用等問題。
5. 數(shù)字公共服務(wù)的發(fā)展趨勢是什么？您如何看待數(shù)字化時代對公共服務(wù)的影響？
數(shù)字公共服務(wù)的發(fā)展趨勢是向智能化、個性化、便捷化方向發(fā)展，借助大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)實現(xiàn)更智能、高效的服務(wù)模式。數(shù)字化時代對公共服務(wù)的影響將是全方位的，推動政府服務(wù)轉(zhuǎn)型升級，提升服務(wù)水平和民眾滿意度，助力社會治理現(xiàn)代化進(jìn)程。
城市的發(fā)展離不開各種各樣的公共服務(wù)設(shè)施，這些設(shè)施不僅讓人們的生活更加便利，也影響著城市的形象和魅力。從交通設(shè)施、醫(yī)療服務(wù)到文化娛樂設(shè)施，公共服務(wù)設(shè)施的完善與否直接關(guān)系著城市居民的生活質(zhì)量。
一些城市存在著公共服務(wù)設(shè)施的不平衡現(xiàn)象，有些區(qū)域設(shè)施齊全而有些地方卻設(shè)施滯后。這種差異會導(dǎo)致不同居民享受到的服務(wù)不均衡，進(jìn)而影響城市的整體發(fā)展。例如，交通設(shè)施不完善會造成通勤困難，醫(yī)療服務(wù)不足會影響居民的健康，文化娛樂設(shè)施的匱乏會降低城市的文化品位。
要想提升城市的綜合競爭力，必須重視公共服務(wù)設(shè)施建設(shè)。第一，政府部門應(yīng)該加大對公共服務(wù)設(shè)施的投入，確保設(shè)施的普及和完善。第二，要借鑒國際先進(jìn)城市的經(jīng)驗，不斷推動公共服務(wù)設(shè)施的創(chuàng)新發(fā)展。第三，加強(qiáng)與社會力量的合作，形成多方共建的良好氛圍，共同推動城市公共服務(wù)設(shè)施的提升。
公共服務(wù)設(shè)施是城市建設(shè)的重要組成部分，對于提升城市形象、改善居民生活質(zhì)量具有重要意義。只有不斷完善公共服務(wù)設(shè)施，才能讓城市更加宜居、宜業(yè)、宜游，讓廣大市民享受到更好的服務(wù)和生活品質(zhì)。
公共服務(wù)類職位是許多人夢寐以求的工作，無論是為了為社會做出貢獻(xiàn)還是獲得穩(wěn)定的職業(yè)發(fā)展，這個行業(yè)都具有廣泛的吸引力。然而，在面試公共服務(wù)類職位時，準(zhǔn)備充分是至關(guān)重要的。為了幫助你在面試中取得成功，以下是一些常見的公共服務(wù)類面試題目：
這是一個經(jīng)典的面試問題，用來評估你對該行業(yè)的動機(jī)和熱情。在回答時，強(qiáng)調(diào)你對社會問題的關(guān)注和渴望做出積極影響的意愿。你可以提到自己的志愿工作經(jīng)歷或個人經(jīng)歷，解釋為什么你對公共服務(wù)類職位感興趣。
公共服務(wù)類職位通常需要應(yīng)對突發(fā)事件和高壓工作環(huán)境。在回答這個問題時，你可以分享你以往的經(jīng)驗，重點強(qiáng)調(diào)你的組織能力、冷靜思考和解決問題的能力。說明你在面對緊急情況時能夠保持鎮(zhèn)靜，并能提出有效的解決方案。
在公共服務(wù)類職位中，與團(tuán)隊成員的合作至關(guān)重要。通過分享你在團(tuán)隊中解決沖突的經(jīng)歷，你能夠展示你的溝通、協(xié)調(diào)和解決問題的能力。強(qiáng)調(diào)你如何聆聽他人意見、尋求共識，并最終達(dá)成集體目標(biāo)。
在公共服務(wù)類職位中，你可能會與不同背景和觀點的人合作?；卮疬@個問題時，強(qiáng)調(diào)你的靈活性和合作能力。解釋你如何尊重他人觀點，并尋找中立的解決方案。強(qiáng)調(diào)你的目標(biāo)是團(tuán)隊的成功，而不是個人的勝利。
這個問題用來評估你對個人職業(yè)發(fā)展的規(guī)劃和目標(biāo)。在回答時，強(qiáng)調(diào)你的渴望學(xué)習(xí)和成長。你可以提到你希望通過參與培訓(xùn)計劃、進(jìn)修課程或獲取相關(guān)資格證書來提升自己的技能和知識。同時，強(qiáng)調(diào)你對公共服務(wù)類行業(yè)的熱情和長遠(yuǎn)的職業(yè)目標(biāo)。
這個問題用來評估你對公共服務(wù)類行業(yè)的了解程度和對行業(yè)挑戰(zhàn)的認(rèn)識。在回答時，可以提到公共服務(wù)類職位面臨的挑戰(zhàn)，例如資源有限、政策變化頻繁、公眾期望不斷增加等等。同時，表達(dá)你對克服這些挑戰(zhàn)的信心，并提出你的解決方案。
公共服務(wù)類工作需要特定的素質(zhì)和能力。在回答時，可以提到溝通能力、領(lǐng)導(dǎo)能力、團(tuán)隊合作、解決問題能力、靈活性和適應(yīng)性等。解釋這些素質(zhì)在公共服務(wù)類工作中的重要性，并通過你的經(jīng)歷和舉例說明你具備這些素質(zhì)。
在面試中，關(guān)鍵是要準(zhǔn)備充分并展示自己適合公共服務(wù)類職位的能力和素質(zhì)。通過回答上述問題，你可以展示你的動機(jī)、解決問題的能力、團(tuán)隊合作以及對行業(yè)的理解。最重要的是，要保持自信和積極的態(tài)度，并將自己的回答與公共服務(wù)類角色的職責(zé)和要求相匹配。
綜合分析能力是結(jié)構(gòu)化面試關(guān)鍵點考察的一種能力，在面試中，它要求考生對所考查的事物、現(xiàn)象、概念不但能從宏觀方面進(jìn)行總體考慮，而且能從微觀方面予以考慮，并能充分注意整體和部分之間的相互關(guān)系及各部分之間的有機(jī)協(xié)調(diào)組合。
綜合分析類問題，具體又可分為哲理類、公共政策類、社會問題類、政府自身建設(shè)類和漫畫類，五大題型。
1、哲理類
例如，一個獵豹一直追逐一只羚羊，雖然旁邊有不少驚慌失措的羚羊，但它只認(rèn)定了它所追逐的一只，因為它知道，被它追逐的這只羚羊很快就會筋疲力盡，而其它羚羊力氣還有很多。談?wù)勀銓@個故事的理解。
此類問題的可以從多角度解答，思路可以較為發(fā)散，例如上題，既可以從執(zhí)著、堅持的角度作答，也可以從“執(zhí)著中保持清醒的頭腦，善于思考”,“知己知彼，百戰(zhàn)百勝”等角度做答。
2、公共政策類
例如，09年以來，北京、上海、天津、沈陽、廣州、南京等多個大中城市為水價上漲進(jìn)行聽證或者調(diào)整了水價，有些城市上漲幅度甚至達(dá)到了45%.你的看法是什么？
此類問題需要在了解國家的方針政策的基礎(chǔ)上，展開分析，或者積極支持或者辯證分析，并能提出自己建設(shè)性的意見和建議，例如上題可以按以下思路解答。
【亮明觀點】推進(jìn)資源性產(chǎn)品價格和環(huán)保收費改革，既是完善社會主義市場經(jīng)濟(jì)體制，改善資源配置效率的客觀需要，也是推動節(jié)能減排，促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的迫切要求。
【利弊分析】作為與民生密切相關(guān)的公共產(chǎn)品，自來水的屬性首先在于公益性，其次才是商業(yè)性，調(diào)價應(yīng)當(dāng)充分考慮廣大居民尤其是困難群眾的承受能力。否則，一刀切式的提價，不但起不到節(jié)約用水的約束作用，反而會傷害部分群眾的利益，損害社會公平。我國作為最缺水的13個國家之一，節(jié)約用水的必要性自不待言，水價偏低也是不爭的事實，因此，借助于價格杠桿調(diào)控也無可厚非。但將節(jié)約用水的希望完全寄托在漲價上，顯然沒看到我國水價機(jī)制的根本問題。只有真正建立和理順?biāo)Y源的價格機(jī)制，才能一勞永逸解決水資源浪費問題。
【政策優(yōu)化】合理水價的形成，一方面要合理確定供水的真實成本，另一方面要改進(jìn)管理、投資和監(jiān)管機(jī)制。要建立和完善以合理配置水資源、改善水資源利用率為核心的水價形成機(jī)制，充分發(fā)揮價格杠桿在水資源配置、用水需求調(diào)節(jié)和水污染防治等方面的重要作用。運用價格機(jī)制加大污水處理力度。運用價格機(jī)制促進(jìn)節(jié)約用水。
3、社會問題類
例題：“蟻族”,是對“大學(xué)畢業(yè)生低收入聚居群體”的典型概括，被稱為繼農(nóng)民、農(nóng)民工、下崗工人之后出現(xiàn)在中國的又一群體。你如何看待“蟻族”問題？
此類問題，類似于申論，可以參照申論的基本解答思路，也符合認(rèn)識事物的基本思路，即，提出問題--分析問題--解決問題，當(dāng)然三個層面可以根據(jù)具體情況有所側(cè)重。例如上題可以按以下思路做答。
【提出問題】這個現(xiàn)象的出現(xiàn)，不是空穴來風(fēng)，而是有一定的原因的。我們應(yīng)該辨證地分析，慎重地對待。
【分析問題】大學(xué)畢業(yè)生寧愿“蝸居”于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的大城市，甘當(dāng)“蟻族”,也不愿去中西部地區(qū)和農(nóng)村就業(yè)，在這種選擇背后，有一種“剪刀差”不容忽視：中西部地區(qū)和農(nóng)村需要人才，卻難以吸引大學(xué)畢業(yè)生。與之相對的是，過多的大學(xué)畢業(yè)生集中于發(fā)達(dá)地區(qū)的大城市，造成勞動力的相對過剩。這就形成了鮮明的對照，一面是欠發(fā)達(dá)地區(qū)和農(nóng)村的就業(yè)“洼地”,另一面卻是發(fā)達(dá)地區(qū)和大城市的就業(yè)“井噴”.這種就業(yè)“剪刀差”,其實源于另外兩種“剪刀差”--地區(qū)間的“剪刀差”和工農(nóng)“剪刀差”.地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，使得大學(xué)畢業(yè)生大量流向經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的大城市；工農(nóng)間的“剪刀差”,則形成了兩個局面：其一，幾千萬農(nóng)民工涌向城市，與大學(xué)畢業(yè)生搶飯碗；其二，農(nóng)村基本上處于一種就業(yè)真空地帶，很難為大學(xué)畢業(yè)生提供就業(yè)機(jī)會。
【解決問題】對于“蟻族”聚居區(qū)，政府和社區(qū)應(yīng)當(dāng)負(fù)擔(dān)起更多的責(zé)任。一是改善他們的居住環(huán)境，同時避免增加他們的生活成本。二是完善社會公共服務(wù)，增加文化和體育等活動設(shè)施，營造良好的社會治安環(huán)境。三是有關(guān)部門可為“蟻族”提供切合實際的就業(yè)培訓(xùn)，提供心理輔導(dǎo)等。政府還應(yīng)加大扶持中小和非公企業(yè)發(fā)展的力度，鼓勵青年人創(chuàng)業(yè)，這是解決他們就業(yè)問題的主要出路。
4、政府自身建設(shè)類
從2005年開始，一些突發(fā)性事件的接連發(fā)生，人們的目光越來越投向政府自身建設(shè)，民眾對政府的要求越來越高，批評的聲音也越來越尖銳。就該類題目所涉及的問題來看，主要集中在公務(wù)員作風(fēng)建設(shè)、廉政建設(shè)、公信力建設(shè)、節(jié)約型機(jī)關(guān)建設(shè)等方面。
這類問題的解答框架，與社會問題類的題目有很多相似之處，考生完全可以遵循認(rèn)識問題、分析問題、解決問題的基本框架來組織答案。但是這類題目往往在考察考生的智慧，愛動腦筋的考生往往避開問題的實質(zhì)不談，顧左右而言他，從容自若地牽著考官的思維，在愉悅的氛圍中，展示本身的學(xué)識、修養(yǎng)和能力。
5、漫畫類
某些社會問題可以通過漫畫的形式的表現(xiàn)，成為諷刺漫畫類。
這類題目，往往是把一些社會熱點問題通過漫畫的形式展示出來，考查考生的綜合分析問題的能力。對于此類問題的回答，參考步驟如下：一是認(rèn)真閱讀給出的漫畫，不能忽視其中的任何一個細(xì)節(jié)。二是準(zhǔn)確定位漫畫的主題，分析漫畫所折射、蘊(yùn)含的哲理和寓意，給出合情合理的詮釋。三是聯(lián)系生活實際，站在政府的角度，給出可行性的對策和建議。
這幾種題型也是廣大考生必須要掌握的基本類型。只要大家掌握了基本題型基本的學(xué)習(xí)技巧，頭腦里有了足夠的知識儲備，在回答問題的時候能夠從題目的實際出發(fā)，充分調(diào)動相關(guān)的知識，做到觀點正確，角度合理，條理清晰，邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，語句流暢，在面試中以高分勝出是毋庸置疑的。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關(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vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /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??！");
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("檢測數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時報錯。。。。");
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. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應(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、實時更新、可定制性強(qiáng)等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。
2. 請談?wù)勀赪ebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗和技能。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，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)計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
3. 請描述一下您在以往項目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。
在以往的項目中，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)劃項目中，我開發(fā)了一個基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們評估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項目中，我使用WebGIS技術(shù)實現(xiàn)了實時的空氣質(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. 請談?wù)勀鷮ebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認(rèn)為WebGIS在未來會繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計算、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，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識更好，還有能夠會做操作系統(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)隊完成完成年度銷售任務(wù)。
