沒(méi)有多大的區(qū)別。
去年買(mǎi)的，到今年還沒(méi)戴出去，秉承著勤儉節(jié)約不浪費(fèi)的原則，終于拉出來(lái)戴頭上，十分不自信。
小紅帽適合兒童戴，有關(guān)兒童的童話故事用小紅帽代替。
你說(shuō)這不是欠揍嗎？還給我來(lái)此時(shí)無(wú)聲勝有聲呢，結(jié)果可想而知了！
親愛(ài)的讀者，歡迎閱讀今天的博客文章！今天我想和大家分享的主題是紅帽認(rèn)證。作為IT行業(yè)的從業(yè)者，紅帽認(rèn)證對(duì)于我們來(lái)說(shuō)非常重要。在本文中，我將詳細(xì)介紹紅帽認(rèn)證的重要性以及如何準(zhǔn)備并獲得這一認(rèn)證。
紅帽認(rèn)證是由紅帽公司提供的一項(xiàng)專(zhuān)業(yè)認(rèn)證，它證明了個(gè)人對(duì)紅帽技術(shù)的掌握程度和專(zhuān)業(yè)知識(shí)。獲得紅帽認(rèn)證的人員具備了在使用紅帽技術(shù)解決方案時(shí)所需的技能和知識(shí)。對(duì)于那些想要在Linux和開(kāi)源領(lǐng)域建立職業(yè)生涯的人來(lái)說(shuō)，紅帽認(rèn)證是一種非常有價(jià)值的資質(zhì)。
紅帽認(rèn)證的重要性體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
紅帽是全球領(lǐng)先的開(kāi)源技術(shù)公司，其產(chǎn)品和解決方案被廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)和組織。獲得紅帽認(rèn)證可以證明您對(duì)紅帽技術(shù)的了解和能力，使您在雇主和同行中獲得認(rèn)可和信任。
在競(jìng)爭(zhēng)激烈的IT行業(yè)中，擁有紅帽認(rèn)證可以為您的職業(yè)發(fā)展提供巨大的機(jī)會(huì)。紅帽認(rèn)證是許多公司招聘和晉升決策的重要因素之一。獲得紅帽認(rèn)證將為您打開(kāi)新的職業(yè)道路，并提供更多的工作機(jī)會(huì)和晉升空間。
通過(guò)準(zhǔn)備和參加紅帽認(rèn)證考試，您將深入研究紅帽技術(shù)和解決方案。紅帽認(rèn)證要求掌握一系列的技能，包括系統(tǒng)管理、安全性、容器化、云計(jì)算等領(lǐng)域的知識(shí)。這將使您成為具備深厚專(zhuān)業(yè)知識(shí)的IT專(zhuān)業(yè)人員，并加強(qiáng)您在工作中的能力和表現(xiàn)。
準(zhǔn)備紅帽認(rèn)證考試需要一定的時(shí)間和精力。以下是一些建議，幫助您高效準(zhǔn)備并通過(guò)紅帽認(rèn)證考試：
成功完成紅帽認(rèn)證考試后，您將獲得紅帽認(rèn)證的相關(guān)資格。以下是一些關(guān)于獲得紅帽認(rèn)證的重要信息：
總結(jié)起來(lái)，紅帽認(rèn)證是IT行業(yè)非常重要的一項(xiàng)認(rèn)證資格。獲得紅帽認(rèn)證將為您的職業(yè)生涯帶來(lái)許多機(jī)遇和好處。通過(guò)合理的準(zhǔn)備和努力，在考試中取得成功不再是遙遠(yuǎn)的夢(mèng)想。
謝謝您閱讀本文，希望對(duì)您了解紅帽認(rèn)證有所幫助。祝愿每一位正在準(zhǔn)備紅帽認(rèn)證的讀者取得好成績(jī)！
CentOS 是一種基于 Linux 操作系統(tǒng)的發(fā)行版，由社區(qū)開(kāi)發(fā)并完全免費(fèi)提供。它源自于 Red Hat Enterprise Linux（RHEL） 源代碼的可重編譯版本。
CentOS 一直以其穩(wěn)定性、可靠性和安全性而聞名。它被廣泛用于企業(yè)服務(wù)器、Web 服務(wù)器和工作站，并在全球范圍內(nèi)被許多組織和個(gè)人所采用。
CentOS 的一個(gè)主要特點(diǎn)是提供長(zhǎng)期支持版本（LTS），這意味著用戶可以在不用擔(dān)心頻繁升級(jí)的情況下長(zhǎng)期使用系統(tǒng)。
另一個(gè)突出特點(diǎn)是其免費(fèi)性，用戶可以免費(fèi)獲取 CentOS 的源代碼并自行修改、編譯和分發(fā)，這也使得它成為許多人和組織首選的操作系統(tǒng)。
CentOS 與紅帽之間存在著密切的關(guān)系。實(shí)際上，CentOS 最初是作為紅帽企業(yè) Linux 的一個(gè)克隆版本出現(xiàn)的，因此兩者之間在功能和兼容性上有很高的一致性。
盡管 CentOS 是免費(fèi)的，但它與紅帽在系統(tǒng)架構(gòu)、安全性和穩(wěn)定性方面保持一致。也正因?yàn)槿绱?，許多用戶選擇在生產(chǎn)環(huán)境中部署 CentOS 作為替代紅帽企業(yè) Linux。
CentOS 在各個(gè)領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。從企業(yè)服務(wù)器到云計(jì)算、從數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器到 Web 服務(wù)器，CentOS 都能夠提供出色的性能和穩(wěn)定性。
許多互聯(lián)網(wǎng)公司、電子商務(wù)企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)都選擇 CentOS 作為他們系統(tǒng)的操作系統(tǒng)，這進(jìn)一步證明了它在各個(gè)行業(yè)中的可靠性和成熟性。
總的來(lái)說(shuō)，CentOS 作為一種優(yōu)秀的開(kāi)源操作系統(tǒng)，以其穩(wěn)定性、安全性和免費(fèi)性頻獲好評(píng)。在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，選擇 CentOS 可能是許多組織和個(gè)人的明智選擇之一。
不知道。我以為小紅帽的意思是胸小的女孩子…
因?yàn)樾〖t帽外婆被吃了——
她沒(méi)奶奶
不能吃。紅帽蒜苔上的紅帽是指由這種蔬菜生長(zhǎng)出的紅色花蕾，雖然看起來(lái)比較美麗，但是它們不適合食用，因?yàn)榭赡軙?huì)對(duì)身體造成不良影響。而紅帽蒜苔上的蒜苔是可以食用的，它富含營(yíng)養(yǎng)，口感也比較鮮美，常被用來(lái)做菜。因此，在選擇食材的時(shí)候，我們應(yīng)該仔細(xì)分辨，將有害物質(zhì)排除在外，才能吃得健康。
CentOS是一種基于社區(qū)發(fā)布版的企業(yè)級(jí)Linux發(fā)行版，與紅帽企業(yè)版Linux（RHEL）密切相關(guān)。CentOS提供了一個(gè)穩(wěn)定、安全且可靠的操作系統(tǒng)環(huán)境，適用于企業(yè)和個(gè)人用戶。
CentOS的發(fā)行版本主要基于RHEL的源代碼構(gòu)建，因此兩者之間具有很高的兼容性和相似性。CentOS的目標(biāo)是為用戶提供一個(gè)免費(fèi)的RHEL替代方案，從而降低企業(yè)使用Linux系統(tǒng)的成本。
CentOS適用于各種場(chǎng)景，包括服務(wù)器、個(gè)人計(jì)算機(jī)、開(kāi)發(fā)環(huán)境等。由于其穩(wěn)定性和安全性，許多企業(yè)選擇在生產(chǎn)環(huán)境中部署CentOS以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。
隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和Linux社區(qū)的壯大，CentOS在未來(lái)仍將發(fā)揮重要作用。CentOS團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)致力于提供高質(zhì)量的發(fā)行版，并與紅帽等組織合作推動(dòng)Linux技術(shù)的發(fā)展。
紅帽培訓(xùn)機(jī)構(gòu)一直以來(lái)都是IT行業(yè)備受推崇的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)之一。作為全球領(lǐng)先的開(kāi)源技術(shù)解決方案提供商，紅帽一直致力于培養(yǎng)優(yōu)秀的 IT 從業(yè)人才，為其提供全面的技能培訓(xùn)和認(rèn)證服務(wù)。紅帽的培訓(xùn)課程涵蓋了各種開(kāi)源技術(shù)領(lǐng)域，涉及操作系統(tǒng)、虛擬化、云計(jì)算、容器化等多個(gè)方面，深受學(xué)員和企業(yè)的好評(píng)。
作為一家專(zhuān)業(yè)的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，紅帽培訓(xùn)機(jī)構(gòu)具有以下幾個(gè)特點(diǎn)：
紅帽的培訓(xùn)課程涵蓋了各個(gè)技術(shù)領(lǐng)域，針對(duì)不同的學(xué)員需求設(shè)計(jì)了多樣化的課程，主要包括以下幾個(gè)方面：
作為一家知名的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，紅帽培訓(xùn)機(jī)構(gòu)具有諸多優(yōu)勢(shì)，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
隨著IT技術(shù)的不斷發(fā)展和變革，紅帽培訓(xùn)機(jī)構(gòu)也在不斷調(diào)整和更新自己的課程體系，不斷推出符合市場(chǎng)需求的新課程，為學(xué)員提供更多元化的選擇。未來(lái)，紅帽培訓(xùn)機(jī)構(gòu)將繼續(xù)致力于培養(yǎng)更多優(yōu)秀的IT人才，為整個(gè)行業(yè)發(fā)展注入新的活力。
在我們的童年時(shí)光里，總有一些故事是我們念念不忘的。其中，無(wú)疑《小紅帽》是最經(jīng)典也是最受歡迎的童話之一。今天，我們將為大家?guī)?lái)《小紅帽》的原文，讓我們一起回味一下這個(gè)讓人心馳神往的故事。
從前有一個(gè)小女孩，大家都親切地稱(chēng)她為小紅帽。
有一天，媽媽給小紅帽準(zhǔn)備了一頂紅色的帽子，非常漂亮。小紅帽戴上了紅色帽子，頓時(shí)變得非?？蓯?ài)。
某個(gè)陽(yáng)光明媚的早晨，媽媽對(duì)小紅帽說(shuō)：“親愛(ài)的紅帽子，媽媽給你準(zhǔn)備了一些食物，讓你去看望外婆。你記住，不要走出小徑，也不要和陌生人交談?！?/p>
小紅帽接過(guò)媽媽遞給她的籃子，高高興興地踏上了她尋找外婆的冒險(xiǎn)之旅。一路上，小紅帽享受著美麗的自然風(fēng)景，鳥(niǎo)兒在樹(shù)枝上歡快地歌唱，花兒在微風(fēng)中搖擺。她沉浸在大自然的美麗之中，一點(diǎn)也沒(méi)有覺(jué)得厭倦。
可是，就在這時(shí)，一只狡猾的狼出現(xiàn)了。它一直在暗中注視著小紅帽。狼心中生出了一個(gè)邪惡的計(jì)劃。
狼看著小紅帽獨(dú)自行走在小徑上，便迅速趕到了外婆的家，并將外婆鎖在了柜子里。
然后，狼戴上外婆的帽子，躺在外婆的床上，假裝生病。等著小紅帽的到來(lái)。
不久后，小紅帽來(lái)到了外婆的家。她推開(kāi)門(mén)，走進(jìn)房間，看到躺在床上的人。
小紅帽好奇地問(wèn)道：“外婆，你怎么這么大聲呼吸？你的眼睛為什么這么大？”
狼試圖假裝成外婆回答：“是的，孩子，我生病了，嗓子疼得厲害，所以呼吸聲很大。我的眼睛大，是因?yàn)樯夏昙o(jì)了?！?/p>
小紅帽聽(tīng)到了狼模仿外婆的聲音，但她敏銳地感覺(jué)出了一些不對(duì)勁的地方。
小紅帽走近床邊，小心翼翼地靠近。突然，她看到了外婆被鎖在柜子里。小紅帽立刻明白了一切。
為了救出外婆，小紅帽迅速想出了一個(gè)計(jì)策。她說(shuō)：“外婆，我要去尋找一些水和食物給你吃?！闭f(shuō)完，她迅速逃離了房間。
小紅帽跑去找了一些石頭，并將它們放入籃子里。她順著小徑回到了外婆的家。
狼看到小紅帽回來(lái)了，非常高興。他期待著一頓美味的大餐。
小紅帽拿起一個(gè)石頭，投向了狼。狼受到了驚嚇，急忙逃離了外婆的房子。
小紅帽解開(kāi)外婆的束縛，二人緊緊擁抱在一起。
后來(lái)，小紅帽和外婆一起在家中享受美味的大餐，講述她們的冒險(xiǎn)故事。她們?yōu)樽约旱挠職夂椭腔鄱械津湴?。從此以后，小紅帽明白了不要輕易相信陌生人的道理，并更加珍惜家人的存在。
這個(gè)充滿智慧和勇氣的小女孩，教會(huì)了我們?cè)诿鎸?duì)困難和危險(xiǎn)時(shí)要保持警惕，同時(shí)也告訴我們愛(ài)和勇氣可以戰(zhàn)勝一切。
希望我們都能像小紅帽一樣，勇敢地面對(duì)生活的困難，用堅(jiān)定的信念去創(chuàng)造美好的未來(lái)。
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(lèi)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類(lèi)數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類(lèi)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(lèi)器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。
接下來(lái)貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類(lèi)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(lèi)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(lèi)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(lèi)器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。
這三步，代碼我就一次全貼出來(lái)；主要是兩個(gè)類(lèi) 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)練模型失敗！");
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(lèi),并提取得分最好的分類(lèi)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(lèi)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。
