辯論賽 北大清華
辯論賽是一項廣受歡迎且受重視的學(xué)術(shù)活動，旨在培養(yǎng)學(xué)生的邏輯思維能力、口頭表達能力以及對于各種問題的理解與分析能力。作為一種辯論形式，辯論賽常常在高校中流行，并于各級比賽中展開激烈的角逐。在中國，北京大學(xué)和清華大學(xué)被公認(rèn)為國內(nèi)頂尖學(xué)府，其舉辦的辯論賽一直備受矚目。
辯論賽對參與者的意義非常重大，不僅能夠提高他們的思維能力和表達能力，還能夠培養(yǎng)他們的領(lǐng)導(dǎo)能力和團隊合作精神。在辯論賽中，選手需要從不同角度思考問題，理解對方觀點的邏輯，提出有力的反駁，并最終說服評委和觀眾。辯論賽也是一個促進知識交流和思想碰撞的平臺，可以激發(fā)參與者的思考和學(xué)習(xí)興趣。
對于北京大學(xué)和清華大學(xué)這樣的頂尖學(xué)府來說，舉辦辯論賽有著更深遠的意義。首先，辯論賽可以展示學(xué)校的學(xué)術(shù)氛圍和教育質(zhì)量，吸引更多優(yōu)秀的學(xué)生加入。其次，辯論賽可以提升學(xué)生的綜合素質(zhì)，培養(yǎng)他們成為有思想、有創(chuàng)造力的未來領(lǐng)袖。
北京大學(xué)辯論賽是中國最有影響力的辯論賽事之一。每年，來自全國各地的優(yōu)秀辯手都將齊聚北京大學(xué)，通過激烈的辯論角逐，展現(xiàn)他們的才華和能力。
辯論賽的主題多種多樣，涉及政治、經(jīng)濟、社會等方面的重要議題。比賽分為初賽、復(fù)賽和決賽三個階段，選手需要在限定的時間內(nèi)就給定的辯題展開討論。評委將根據(jù)選手的辯論能力、邏輯思維、表達能力和團隊合作等方面進行評分，最終決定勝負(fù)。
北京大學(xué)辯論賽的參與者既有辯論社團的成員，也有對辯論感興趣的學(xué)生。無論是專業(yè)的辯手還是新手，參與辯論賽都可以鍛煉自己的辯論技巧和思辨能力，同時結(jié)識志同道合的朋友。
清華大學(xué)辯論賽是清華學(xué)子展現(xiàn)自己才華的重要舞臺。清華大學(xué)非常重視辯論賽的舉辦和組織，為學(xué)生提供了廣泛的參與機會和資源支持。
清華大學(xué)辯論賽同樣設(shè)置初賽、復(fù)賽和決賽等環(huán)節(jié)，參與者需要在每個階段中不斷進步，通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼撟C和精彩的辯論為自己贏得更多的分?jǐn)?shù)。
清華大學(xué)辯論賽的辯題也涵蓋了眾多領(lǐng)域，吸引了大批對辯論感興趣的學(xué)生參與。辯論賽不僅是一場智力和口才的較量，更是一個展示自我的舞臺。在辯論過程中，選手需要充分發(fā)揮自己的思考和表達能力，展現(xiàn)自己對問題的獨到見解。
辯論賽既是一種良好的學(xué)術(shù)競技形式，也是培養(yǎng)學(xué)生綜合能力的重要途徑。北京大學(xué)和清華大學(xué)作為中國頂尖學(xué)府，舉辦的辯論賽不僅展現(xiàn)了學(xué)校的學(xué)術(shù)實力和教育質(zhì)量，也為學(xué)生提供了一個鍛煉自己的平臺。
通過辯論賽，學(xué)生們能夠鍛煉自己的思維能力、邏輯思維能力、團隊合作精神和口頭表達能力，為他們未來的學(xué)習(xí)和職業(yè)生涯奠定堅實的基礎(chǔ)。同時，辯論賽也為學(xué)生提供了認(rèn)識更多志同道合的人、拓寬視野的機會。
北京大學(xué)和清華大學(xué)的辯論賽不僅是學(xué)術(shù)競技活動，更是一種學(xué)術(shù)交流和思想碰撞的平臺，為學(xué)生們帶來無限的收獲和啟發(fā)。
中國有著眾多的高等學(xué)府，其中最著名的要數(shù)北京大學(xué)和清華大學(xué)。這兩所學(xué)校不僅在國內(nèi)享有盛譽，在國際上也享有很高的聲望。除了其優(yōu)秀的教育質(zhì)量和豐富的學(xué)術(shù)資源外，北大清華也孕育了許多杰出的人才。
北大清華培養(yǎng)了許多杰出人物，包括眾多著名的學(xué)者、科學(xué)家和領(lǐng)導(dǎo)人。他們在各自的領(lǐng)域取得了杰出的成就，對中國和世界的發(fā)展做出了重要貢獻。
北京大學(xué)創(chuàng)立于1898年，是中國歷史最悠久、最具聲望的學(xué)府之一。北大培養(yǎng)了無數(shù)的卓越人才，其中一些名人的故事令人著迷。
一個著名的北大校友是胡適，他是中國著名的學(xué)者和文化名人。胡適是中國現(xiàn)代文學(xué)的奠基人之一，也是一位杰出的翻譯家。他曾在北大主持翻譯系，并創(chuàng)辦了《晨報》，對中國的現(xiàn)代文化發(fā)展起到了重要作用。
中國現(xiàn)代教育家、物理學(xué)家傅斯年也是北大的杰出校友。傅斯年是奠定中國物理學(xué)教育體系的先驅(qū)之一，對中國物理學(xué)事業(yè)做出了巨大貢獻，也在培養(yǎng)了一大批優(yōu)秀的科研人員。
此外，還有許多北大的校友在政治領(lǐng)域取得了杰出的成就。比如，喬冠華是中國共產(chǎn)黨的重要領(lǐng)導(dǎo)人之一，他曾在北大學(xué)習(xí)并加入了黨組織。喬冠華對中國共產(chǎn)黨的發(fā)展和中國的革命事業(yè)做出了巨大貢獻。
清華大學(xué)同樣孕育了許多杰出人物，這些人以其卓越的才華和成就在各個領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠的影響。
中國著名的計算機科學(xué)家、教育家顧頡剛就是清華大學(xué)的校友。顧頡剛在計算機科學(xué)和人工智能領(lǐng)域有著重要的貢獻，在推動中國的信息科學(xué)事業(yè)發(fā)展方面發(fā)揮了重要作用。
曾文正是清華大學(xué)的著名校友之一。他是中國著名的物理學(xué)家，曾在核物理領(lǐng)域進行了重要的研究，對中國核科學(xué)事業(yè)的發(fā)展做出了杰出貢獻。
清華大學(xué)培養(yǎng)了許多在工程領(lǐng)域取得突出成就的人才。楊振寧就是其中一位，他是清華大學(xué)物理系的畢業(yè)生，并獲得了諾貝爾物理學(xué)獎。楊振寧以其在物理學(xué)領(lǐng)域的突破性研究而獲得認(rèn)可，對中國和世界的科學(xué)事業(yè)產(chǎn)生了深遠的影響。
北京大學(xué)和清華大學(xué)不僅僅是一所教育機構(gòu)，更是中國和世界的知識中心。這兩所學(xué)校不僅在教學(xué)和研究方面取得了巨大的成就，也對社會作出了重要影響。
北大清華的杰出校友們在各自的領(lǐng)域展現(xiàn)出的卓越才能和領(lǐng)導(dǎo)力，激勵著年輕人追求成功。他們的故事激勵人們超越困難，追求卓越，并對世界做出積極的貢獻。
同時，北大清華的知識和研究也為中國和世界的發(fā)展提供了寶貴的資源。這些學(xué)府在教學(xué)、科研和社會服務(wù)方面的成就，為中國的創(chuàng)新和可持續(xù)發(fā)展做出了重要貢獻。
總之，北大清華的名人故事展示了中國高等教育的輝煌成就。這些杰出人物以其卓越的才華和領(lǐng)導(dǎo)力，在各自的領(lǐng)域取得了重要的成就，并對中國和世界的發(fā)展產(chǎn)生了深遠的影響。
在大學(xué)校園中，舉辦各種比賽和活動是非常常見的。辯論賽作為一項受到學(xué)生熱愛的活動，吸引著許多人的關(guān)注。其中，北京大學(xué)和清華大學(xué)之間的辯論賽尤為引人注目。這兩所中國頂尖的高等學(xué)府之間的辯論賽視頻，成為了廣大學(xué)生們追捧的焦點。
作為中國歷史悠久、聲譽卓著的大學(xué)，北京大學(xué)和清華大學(xué)一直都飽受矚目。它們的學(xué)生在學(xué)術(shù)方面的競爭一直都是非常激烈的。而辯論賽作為一種思辨能力和口才技巧的比拼，更是成為了彰顯學(xué)生綜合素質(zhì)和才能的平臺。
辯論賽不僅僅是一場學(xué)術(shù)競賽，也是對學(xué)生綜合素質(zhì)的綜合考察。參加辯論賽的學(xué)生需要有扎實的知識儲備、良好的邏輯思維能力和出色的口頭表達能力。而北京大學(xué)和清華大學(xué)的學(xué)生因為其嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)術(shù)氛圍和高質(zhì)量的教育資源，往往具備出色的辯論才能。
辯論賽的舉辦也為學(xué)生們提供了一個展示自己學(xué)術(shù)能力和思辨能力的舞臺，同時也促進了學(xué)生間的交流和學(xué)術(shù)上的互補。北京大學(xué)和清華大學(xué)之間的辯論賽，不僅僅是兩所學(xué)校之間的對決，更是全國各高校學(xué)生們思維碰撞和學(xué)術(shù)交流的盛會。
北京大學(xué)和清華大學(xué)之間的辯論賽，無論是在參賽隊伍的選拔過程中，還是在辯論比賽的過程中，都充滿了激烈的競爭。
作為兩所頂尖學(xué)府的代表，每個學(xué)校都派出了他們最優(yōu)秀的學(xué)生來參加辯論賽。這些學(xué)生不僅在學(xué)術(shù)上有一定的造詣，而且善于思考問題、擅長辯駁。面對如此強大的競爭對手，每一隊都必須充分準(zhǔn)備，并制定出合理的辯論策略。
辯論賽中，每個隊伍以一方代表，向評委和觀眾陳述自己的觀點和理由。評委根據(jù)選手的論述、邏輯的完整性和說服力來評判勝負(fù)。這就要求參賽選手不僅要有廣博的知識和嚴(yán)密的邏輯思維，還要有出色的表達能力和語言組織能力。
辯論賽現(xiàn)場的人數(shù)是有限的，無法容納所有對辯論賽感興趣的人。因此，在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展下，辯論賽視頻成為了廣大學(xué)生觀看辯論賽的主要途徑。
北京大學(xué)和清華大學(xué)辯論賽視頻因為其高質(zhì)量和高水平備受矚目。各個學(xué)校的學(xué)生紛紛通過互聯(lián)網(wǎng)尋找這些視頻，并分享給自己的同學(xué)和朋友。這些視頻不僅記錄了辯論賽的整個過程，更能展示出學(xué)生們的才華和智慧。
辯論賽視頻的人氣也在一定程度上體現(xiàn)了中國大學(xué)生對辯論和思辨能力的重視。作為高等教育的一部分，辯論和思辨能力的培養(yǎng)對于學(xué)生的綜合素質(zhì)提升和職業(yè)發(fā)展都有著重要的意義。因此，這些視頻成為了許多學(xué)生學(xué)習(xí)和提升自己的寶貴資源。
北京大學(xué)和清華大學(xué)辯論賽視頻記錄了這兩所頂尖學(xué)府學(xué)生之間的智慧激蕩和學(xué)術(shù)碰撞。這些視頻不僅僅是對辯論賽的記錄，更是展示了高等教育在中國的發(fā)展和學(xué)生綜合素質(zhì)的提升。
這些辯論賽視頻的人氣也反映了廣大學(xué)生對辯論和思辨能力的追求。在今后的學(xué)習(xí)和職業(yè)生涯中，學(xué)生們將會通過培養(yǎng)辯論和思辨能力，提升自己的學(xué)術(shù)素養(yǎng)和綜合競爭力。
因此，北京大學(xué)和清華大學(xué)辯論賽視頻不僅僅是娛樂和觀賞的對象，更是教育學(xué)生和推動學(xué)術(shù)交流的重要資源。
報送北大清華外語類專業(yè)是許多中學(xué)生的夢想，但首先要明確自己的興趣和能力，選擇適合自己的專業(yè)。北大清華外語類專業(yè)包括英語、日語、法語、德語、俄語、西班牙語等多個語種，每個語種都有其獨特的學(xué)習(xí)特點和就業(yè)前景。在報考之前，應(yīng)該深入了解各個專業(yè)的課程設(shè)置、教學(xué)特點以及未來發(fā)展方向，以便做出明智的選擇。
無論報考哪個語種的外語專業(yè)，都需要具備扎實的語言能力。這包括聽、說、讀、寫四方面的能力，能夠聽懂外語講座、流利表達思想、閱讀并理解外文資料、撰寫規(guī)范的外語文章。為了提升語言能力，可以通過多聽、多說、多讀、多寫的方法進行訓(xùn)練，同時也可以參加相關(guān)的語言培訓(xùn)班或者組織。此外，積極參加一些外語類的比賽，如英語演講比賽、翻譯比賽等，可以鍛煉自己的語言表達能力。
除了語言能力，外語類專業(yè)還需要學(xué)生具備豐富的專業(yè)知識。比如，英語專業(yè)需要學(xué)生對英美文學(xué)、語言學(xué)、翻譯理論等有一定的了解；日語專業(yè)需要學(xué)生了解日本文化、歷史、社會等方面的知識。因此，在備考過程中，要注重積累相關(guān)的知識，可以閱讀大量相關(guān)書籍或者參加一些與相關(guān)專業(yè)知識相關(guān)的學(xué)術(shù)講座或研討會，以加深對專業(yè)知識的理解和掌握。
報送北大清華外語類專業(yè)需要參加統(tǒng)一的外語水平考試，比如英語專業(yè)需要參加大學(xué)英語四級、六級考試，而日語、法語等專業(yè)也有相應(yīng)的語言測試要求。要根據(jù)學(xué)校招生要求，充分了解考試內(nèi)容和考試標(biāo)準(zhǔn)，有針對性地備考?？梢酝ㄟ^參加模擬考試、做真題、練習(xí)聽力口語等多種方式進行備考，同時也可以報名參加一些考前沖刺班或者輔導(dǎo)班，以提高應(yīng)試能力。
一份令人滿意的申請材料也是成功報送北大清華外語類專業(yè)的重要保障。除了成績單、語言能力證書，還需要準(zhǔn)備一份精心撰寫的個人陳述和推薦信。個人陳述要突出自己對所報專業(yè)的熱愛和對未來發(fā)展的規(guī)劃，同時展現(xiàn)自己獨特的優(yōu)勢和特長。推薦信則可以請教師或者熟識的專業(yè)人士撰寫，力求客觀、詳細地介紹自己的優(yōu)秀之處。申請材料的準(zhǔn)備要提前規(guī)劃，確保所有材料齊全、精良。
在備考的過程中，除了注重學(xué)業(yè)成績和語言能力的提升，還要注重發(fā)展自己的綜合素質(zhì)?？梢詤⒓訉W(xué)校的各類社團組織，鍛煉自己的領(lǐng)導(dǎo)能力和團隊協(xié)作能力；也可以參加一些公益活動或志愿者活動，培養(yǎng)自己的社會責(zé)任感和服務(wù)意識。多方面的綜合素質(zhì)提升可以為成功報送北大清華外語類專業(yè)增添亮麗的一筆。
成功報送北大清華外語類專業(yè)需要綜合素質(zhì)的提升，不僅僅是對語言能力的要求，更需要學(xué)生具備較強的綜合能力和素質(zhì)。通過選擇適合自己的專業(yè)、扎實語言能力、豐富知識儲備、備戰(zhàn)考試、申請材料準(zhǔn)備以及多方面提升綜合素質(zhì)，相信大家都能夠順利實現(xiàn)心中的夢想，報送心儀的外語類專業(yè)！
感謝您看完本文，希望對準(zhǔn)備報送北大清華外語類專業(yè)的同學(xué)有所幫助。
往年留學(xué)率40%左右，數(shù)理化、生科和信息專業(yè)出國率更高些，絕大多數(shù)是去英美直接讀博，2020年由于疫情，基本出不去了
北大先于清華。
1898年7月3日，光緒帝批準(zhǔn)了由梁啟超代為起草的《奏擬京師大學(xué)堂章程》，正式創(chuàng)辦京師大學(xué)堂，并任命吏部尚書、協(xié)辦大學(xué)士孫家鼐為首任管理大學(xué)堂事務(wù)大臣（管學(xué)大臣），許景澄任中學(xué)總教習(xí)，美國傳教士丁韙良任西學(xué)總教習(xí)。9月21日，慈禧太后與守舊派發(fā)動戊戌政變，百日維新失敗。但是，京師大學(xué)堂得以保留。京師大學(xué)堂是北大的前身。
1900年6月，“八國聯(lián)軍”侵略中國。1901年9月，清政府被迫簽訂《辛丑條約》，賠償白銀4.5億兩，史稱“庚子賠款”。1904年美國表示所得賠款“原屬過多”，可用于“退款辦學(xué)”。經(jīng)中美雙方多次商談，于1908年確定退款辦學(xué)相關(guān)事宜。
1909年7月，清政府外務(wù)部、學(xué)部會同設(shè)立游美學(xué)務(wù)處，附設(shè)游美肄業(yè)館，專辦派遣學(xué)生赴美留學(xué)一切事宜。
1909-1911年，游美學(xué)務(wù)處選送三批共180名學(xué)生赴美留學(xué)，其中包括梅貽琦、胡適、趙元任、竺可楨、胡剛復(fù)等。
1911年4月9日，清政府批準(zhǔn)將游美肄業(yè)館改名為清華學(xué)堂，并訂立章程。4月29日，清華學(xué)堂在清華園開學(xué)。后改名清華大學(xué)。
因為實驗精確比交通方便更加重要，所以清華大學(xué)主動拒絕了地鐵靠近；地鐵會帶來震動，這是很難避免的，之前北大就曾經(jīng)因為四號線而吃虧；四號線從東北兩個方向包圍了北大，讓校內(nèi)很多精密實驗設(shè)備受到影響；在地鐵修建之前北大教授就曾反對，怕實驗設(shè)備因為震動而精確度降低。
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?。?#34;);
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-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?。?#34;);
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。
