在快節(jié)奏的時(shí)代，科技行業(yè)以其快速發(fā)展的步伐成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)的火箭。2017年IT行業(yè)走勢，無疑是一個(gè)備受關(guān)注的話題。本文將對2017年IT行業(yè)的走勢進(jìn)行分析和展望。
2017年IT行業(yè)走勢中最引人矚目的就是人工智能的崛起。人工智能在過去幾年中取得了巨大的進(jìn)展。從自動(dòng)駕駛汽車到語音助手，從智能家居到機(jī)器翻譯，人工智能的應(yīng)用已經(jīng)滲透到我們生活的各個(gè)方面。
2017年，人工智能將進(jìn)一步深化應(yīng)用。在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能能夠通過深度學(xué)習(xí)來輔助醫(yī)生進(jìn)行病例診斷和藥物推薦。在金融領(lǐng)域，人工智能可以幫助銀行和保險(xiǎn)公司提高風(fēng)險(xiǎn)評估和欺詐檢測的準(zhǔn)確率。在制造業(yè)領(lǐng)域，人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)智能化的生產(chǎn)流程控制和設(shè)備維護(hù)?？梢灶A(yù)見，人工智能的應(yīng)用范圍將更加廣泛。
隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式的發(fā)展，數(shù)據(jù)成為了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代最重要的資源之一。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用成為了各個(gè)行業(yè)改進(jìn)運(yùn)營、提升效率的重要手段。
在2017年，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將進(jìn)一步加深。各個(gè)企業(yè)將通過大數(shù)據(jù)分析來了解消費(fèi)者的需求和行為，以更好地滿足市場需求。同時(shí)，大數(shù)據(jù)分析也可以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的商業(yè)機(jī)會(huì)，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)新的增長點(diǎn)。
除了企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)應(yīng)用，大數(shù)據(jù)還有著廣泛的社會(huì)應(yīng)用。政府可以通過大數(shù)據(jù)分析來改進(jìn)城市交通規(guī)劃和治理。醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以通過大數(shù)據(jù)分析來提高病例診斷的準(zhǔn)確性。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將為社會(huì)帶來更多的便利和效益。
云計(jì)算在過去幾年中已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用和認(rèn)可。2017年，云計(jì)算將更加普及。
云計(jì)算作為一種可以實(shí)現(xiàn)按需分配計(jì)算資源的技術(shù)，為企業(yè)提供了靈活性和成本優(yōu)勢。企業(yè)可以通過云計(jì)算來快速搭建和擴(kuò)展自己的IT基礎(chǔ)設(shè)施，提高工作效率和響應(yīng)速度。
云計(jì)算的普及還可以推動(dòng)移動(dòng)應(yīng)用的發(fā)展。通過云計(jì)算，用戶可以將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端，實(shí)現(xiàn)多設(shè)備之間的數(shù)據(jù)同步和共享。同時(shí)，云計(jì)算還可以提供更強(qiáng)大的計(jì)算能力，使得移動(dòng)設(shè)備可以運(yùn)行更復(fù)雜的應(yīng)用程序。
隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全面臨著越來越多的挑戰(zhàn)。黑客攻擊、數(shù)據(jù)泄露等事件時(shí)有發(fā)生。在2017年，網(wǎng)絡(luò)安全將面臨新的挑戰(zhàn)。
隨著人工智能和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，黑客攻擊也變得更加智能化和隱蔽化。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全防御手段可能無法抵御這些新的挑戰(zhàn)。因此，網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)也需要不斷創(chuàng)新和提升。
在2017年，網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)將注重對新技術(shù)的研究和應(yīng)用。人工智能和大數(shù)據(jù)分析可以幫助識(shí)別異常行為和攻擊事件。加密技術(shù)和身份認(rèn)證技術(shù)可以提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩浴?/p>
2017年IT行業(yè)走勢展現(xiàn)出了科技行業(yè)的無限潛力和發(fā)展空間。人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域的發(fā)展將為人們的生活帶來更多的便利和效益。我們期待著IT行業(yè)在未來的發(fā)展中能夠創(chuàng)造更多的奇跡。
隨著技術(shù)的發(fā)展和全球化的趨勢，IT行業(yè)正迅速成為全球最重要和最具競爭力的行業(yè)之一。在2017年，IT行業(yè)經(jīng)歷了許多令人矚目的變化和創(chuàng)新，這些改變不僅影響了企業(yè)和個(gè)人，也對整個(gè)社會(huì)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。
2017年可以說是人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）的一年。人工智能已經(jīng)滲透到各個(gè)領(lǐng)域，包括醫(yī)療、金融、制造業(yè)等。在醫(yī)療行業(yè)，人工智能的應(yīng)用可以幫助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷和治療。在金融行業(yè)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以幫助銀行提高風(fēng)險(xiǎn)評估和客戶服務(wù)的效率。在制造業(yè)，機(jī)器人可以完成繁重和危險(xiǎn)的工作，提高生產(chǎn)效率。
人工智能的發(fā)展不僅僅意味著企業(yè)可以提高效率和降低成本，也意味著人類將面臨新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。人工智能的崛起將改變傳統(tǒng)職業(yè)的需求和工作方式。有些工作可能會(huì)被機(jī)器取代，但同時(shí)也會(huì)創(chuàng)造出新的工作機(jī)會(huì)。因此，對于IT行業(yè)的從業(yè)者來說，學(xué)習(xí)和掌握人工智能技術(shù)將至關(guān)重要。
在過去的幾年中，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為IT行業(yè)的熱門話題。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助企業(yè)收集、存儲(chǔ)和分析海量的數(shù)據(jù)，并從中獲取有價(jià)值的信息。在2017年，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用進(jìn)一步擴(kuò)展到各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域。
對于企業(yè)而言，大數(shù)據(jù)分析可以幫助他們了解消費(fèi)者需求、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程和預(yù)測市場趨勢。例如，一家電子商務(wù)公司可以通過分析用戶的購買記錄和行為模式來提供個(gè)性化的推薦商品。對于政府而言，大數(shù)據(jù)分析可以幫助他們改善公共服務(wù)、提高治理能力。例如，政府可以通過分析交通數(shù)據(jù)來優(yōu)化城市交通規(guī)劃。
然而，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也面臨一些挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)。因此，IT行業(yè)需要不斷提升大數(shù)據(jù)分析的能力，并制定相應(yīng)的數(shù)據(jù)保護(hù)措施。
云計(jì)算是另一個(gè)在2017年得到廣泛應(yīng)用的技術(shù)。云計(jì)算可以將計(jì)算和存儲(chǔ)資源提供給用戶，使其能夠靈活地使用和管理這些資源。云計(jì)算的應(yīng)用范圍包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、軟件開發(fā)和測試、在線應(yīng)用等。
云計(jì)算的優(yōu)勢之一是幫助企業(yè)降低IT成本。企業(yè)不再需要購買和維護(hù)昂貴的硬件設(shè)備，而是可以根據(jù)實(shí)際需求來購買和使用云服務(wù)。此外，云計(jì)算還可以提高企業(yè)的靈活性和響應(yīng)能力。企業(yè)可以根據(jù)需求快速擴(kuò)展或縮小云資源，而不需要投入大量時(shí)間和資源。
云計(jì)算的應(yīng)用還帶來了一些問題，例如數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性。企業(yè)需要考慮如何保護(hù)存儲(chǔ)在云端的數(shù)據(jù)，遵守相關(guān)規(guī)定和法律。因此，云計(jì)算安全成為IT行業(yè)的一個(gè)重要關(guān)注點(diǎn)。
隨著智能手機(jī)和平板電腦的普及，移動(dòng)技術(shù)在2017年得到了快速的發(fā)展。移動(dòng)應(yīng)用程序成為人們?nèi)粘Ｉ钪斜夭豢缮俚囊徊糠?，涵蓋了各種領(lǐng)域，包括社交媒體、電子商務(wù)、醫(yī)療保健等。
移動(dòng)技術(shù)的發(fā)展為企業(yè)和消費(fèi)者帶來了許多機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。對于企業(yè)而言，他們可以通過開發(fā)移動(dòng)應(yīng)用來擴(kuò)大產(chǎn)品和服務(wù)的覆蓋范圍，并與消費(fèi)者建立更緊密的聯(lián)系。對于消費(fèi)者而言，移動(dòng)應(yīng)用提供了便捷的方式來獲取信息、購物和娛樂。
然而，移動(dòng)技術(shù)的發(fā)展也帶來了一些安全和隱私問題。移動(dòng)應(yīng)用中的個(gè)人和敏感數(shù)據(jù)容易受到黑客和惡意軟件的攻擊。因此，安全性成為移動(dòng)技術(shù)發(fā)展的一個(gè)重要方面。IT行業(yè)需要不斷提升移動(dòng)應(yīng)用的安全性，并加強(qiáng)用戶教育和意識(shí)。
2017年，IT行業(yè)經(jīng)歷了許多重要的發(fā)展和變化。人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和移動(dòng)技術(shù)成為IT行業(yè)的熱門話題，對企業(yè)和個(gè)人都帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。
IT行業(yè)的從業(yè)者需要與時(shí)俱進(jìn)，不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的技術(shù)趨勢。只有保持敏銳的觀察力和學(xué)習(xí)能力，才能在競爭激烈的市場中脫穎而出。
隨著新一年的到來，我們期待著IT行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展和創(chuàng)新，帶來更多令人興奮和驚喜的變化。
在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，IT行業(yè)的發(fā)展日新月異，各種新技術(shù)層出不窮。想要在這個(gè)競爭激烈的領(lǐng)域脫穎而出，除了自我學(xué)習(xí)之外，選擇一家好的IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。不過，在眾多培訓(xùn)機(jī)構(gòu)中如何選擇適合自己的機(jī)構(gòu)，往往會(huì)讓人感到頭疼。所以今天我們就來看看2017年的IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)排名。
維斯頓IT培訓(xùn)學(xué)院是一家專注于IT領(lǐng)域的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，擁有一支來自知名企業(yè)的專業(yè)講師團(tuán)隊(duì)，教學(xué)質(zhì)量有保障。學(xué)院注重培養(yǎng)學(xué)員的實(shí)戰(zhàn)能力，課程設(shè)置靈活多樣，涵蓋了各種熱門技術(shù)領(lǐng)域。因此，維斯頓IT培訓(xùn)學(xué)院在2017年的IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)排名中表現(xiàn)優(yōu)異，深受學(xué)員好評。
樂學(xué)IT培訓(xùn)中心作為一家老牌的IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，在行業(yè)內(nèi)有著較高的知名度和口碑。機(jī)構(gòu)擁有一支經(jīng)驗(yàn)豐富的師資團(tuán)隊(duì)，注重理論與實(shí)踐相結(jié)合，為學(xué)員提供全方位的IT技術(shù)培訓(xùn)。樂學(xué)IT培訓(xùn)中心在2017it培訓(xùn)機(jī)構(gòu)排名中名列前茅，被認(rèn)為是學(xué)習(xí)IT知識(shí)的優(yōu)質(zhì)選擇。
卓越IT學(xué)院是一家注重學(xué)員個(gè)性發(fā)展的IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，以靈活的教學(xué)方式和個(gè)性化的輔導(dǎo)服務(wù)在業(yè)內(nèi)頗受贊譽(yù)。學(xué)院開設(shè)了各種類型的IT課程，涵蓋了編程、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫等多個(gè)方向，幫助學(xué)員全面提升自己的技能。在2017年的IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)排名中，卓越IT學(xué)院名列前茅，備受推崇。
智慧教育培訓(xùn)學(xué)校致力于為學(xué)員提供與企業(yè)需求緊密結(jié)合的IT技術(shù)培訓(xùn)，幫助學(xué)員更好地適應(yīng)市場需求。學(xué)校擁有一支來自各大企業(yè)的資深講師團(tuán)隊(duì)，教學(xué)內(nèi)容貼近實(shí)際工作場景，深受學(xué)員喜愛。因此，在2017年的IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)排名中，智慧教育培訓(xùn)學(xué)校名列前茅，為學(xué)員提供了優(yōu)質(zhì)的教育服務(wù)。
創(chuàng)新科技學(xué)院是一家注重技術(shù)創(chuàng)新和學(xué)員實(shí)踐能力培養(yǎng)的IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，秉承著“技術(shù)改變生活”的宗旨，致力于培養(yǎng)具有創(chuàng)新精神和實(shí)戰(zhàn)能力的IT人才。學(xué)院開設(shè)了多個(gè)IT相關(guān)的課程，涵蓋了不同的技術(shù)領(lǐng)域，受到學(xué)員的好評。創(chuàng)新科技學(xué)院在2017年的IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)排名中名列前茅，為學(xué)員提供了實(shí)用的IT技術(shù)培訓(xùn)。
以上就是2017年IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)排名中的一些優(yōu)秀機(jī)構(gòu)，它們在教學(xué)質(zhì)量、師資力量、課程設(shè)置等方面表現(xiàn)突出，為學(xué)員提供了優(yōu)質(zhì)的教育服務(wù)。選擇一家適合自己的IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，對于學(xué)習(xí)提升技能是非常重要的。希望以上信息能夠幫助到正在尋找IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的你，祝愿你在IT學(xué)習(xí)道路上取得成功！
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(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(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??！");
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??！");
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??！");
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(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("檢測所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請介紹一下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)用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、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)劃師們評估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項(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(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(duì)完成完成年度銷售任務(wù)。
你好，面試題類型有很多，以下是一些常見的類型：
1. 技術(shù)面試題：考察候選人技術(shù)能力和經(jīng)驗(yàn)。
2. 行為面試題：考察候選人在過去的工作或生活中的行為表現(xiàn)，以預(yù)測其未來的表現(xiàn)。
3. 情境面試題：考察候選人在未知情境下的決策能力和解決問題的能力。
4. 案例面試題：考察候選人解決實(shí)際問題的能力，模擬真實(shí)工作場景。
5. 邏輯推理題：考察候選人的邏輯思維能力和分析能力。
6. 開放性面試題：考察候選人的個(gè)性、價(jià)值觀以及溝通能力。
7. 挑戰(zhàn)性面試題：考察候選人的應(yīng)變能力和創(chuàng)造力，通常是一些非常具有挑戰(zhàn)性的問題。
需要具體分析 因?yàn)閏ocoscreator是一款游戲引擎，面試時(shí)的問題會(huì)涉及到不同的方面，如開發(fā)經(jīng)驗(yàn)、游戲設(shè)計(jì)、圖形學(xué)等等，具體要求也會(huì)因公司或崗位而異，所以需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行具體分析。 如果是針對開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的問題，可能會(huì)考察候選人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能夠獨(dú)立開發(fā)小型游戲等等；如果是針對游戲設(shè)計(jì)的問題，則需要考察候選人對游戲玩法、關(guān)卡設(shè)計(jì)等等方面的理解和能力。因此，需要具體分析才能得出準(zhǔn)確的回答。
以下是一些可能出現(xiàn)在MyCat面試中的問題：
1. 什么是MyCat？MyCat是一個(gè)開源的分布式數(shù)據(jù)庫中間件，它可以將多個(gè)MySQL數(shù)據(jù)庫組合成一個(gè)邏輯上的數(shù)據(jù)庫集群，提供高可用性、高性能、易擴(kuò)展等特性。
2. MyCat的優(yōu)勢是什么？MyCat具有以下優(yōu)勢：支持讀寫分離、支持分庫分表、支持自動(dòng)切換故障節(jié)點(diǎn)、支持SQL解析和路由、支持?jǐn)?shù)據(jù)分片等。
3. MyCat的架構(gòu)是怎樣的？MyCat的架構(gòu)包括三個(gè)層次：客戶端層、中間件層和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層。客戶端層負(fù)責(zé)接收和處理客戶端請求，中間件層負(fù)責(zé)SQL解析和路由，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層負(fù)責(zé)實(shí)際的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢。
4. MyCat支持哪些數(shù)據(jù)庫？MyCat目前支持MySQL和MariaDB數(shù)據(jù)庫。
5. MyCat如何實(shí)現(xiàn)讀寫分離？MyCat通過將讀請求和寫請求分別路由到不同的MySQL節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)讀寫分離。讀請求可以路由到多個(gè)只讀節(jié)點(diǎn)上，從而提高查詢性能。
6. MyCat如何實(shí)現(xiàn)分庫分表？MyCat通過對SQL進(jìn)行解析和路由，將數(shù)據(jù)按照一定規(guī)則劃分到不同的數(shù)據(jù)庫或表中，從而實(shí)現(xiàn)分庫分表。
7. MyCat如何保證數(shù)據(jù)一致性？MyCat通過在多個(gè)MySQL節(jié)點(diǎn)之間同步數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的一致性。同時(shí)，MyCat還支持自動(dòng)切換故障節(jié)點(diǎn)，從而保證系統(tǒng)的高可用性。
8. MyCat的部署方式有哪些？MyCat可以部署在單機(jī)上，也可以部署在多臺(tái)服務(wù)器上實(shí)現(xiàn)分布式部署。
