檔案館作為保存和展示檔案的重要場所，其裝修設(shè)計對于檔案館的功能和形象至關(guān)重要。在進(jìn)行檔案館裝修設(shè)計時，需要考慮以下幾個方面：
檔案館裝修設(shè)計應(yīng)遵循以下原則：
檔案館的空間布局應(yīng)考慮以下幾個方面：
檔案館裝修材料的選擇應(yīng)考慮其耐久性、防火性、防潮性、環(huán)保性等因素。常見的檔案館裝修材料包括：
色彩搭配對于檔案館的整體形象和用戶感受至關(guān)重要。常見的檔案館色彩搭配方案包括：
國家檔案館亦稱國家公共檔案館或公共檔案館。檔案館的類型之一。由國家各級政府設(shè)立并領(lǐng)導(dǎo)，負(fù)責(zé)接收和管理一定范圍的具有社會和歷史價值的各種檔案，并提供社會利用的文化事業(yè)機構(gòu)。
中文名
國家檔案館
別名
國家公共檔案館
類型
檔案館的類型之一
作用
負(fù)責(zé)接收和管理一定范圍各種檔案
城建檔案館的范圍小，它只是城建方面的檔案，而檔案館的范圍就大了，它是全縣，全市，全區(qū)，全省的檔案，檔案的內(nèi)容也是不一樣的。
1、檔案局職責(zé) 負(fù)責(zé)局（館）的行政事務(wù)和綜合協(xié)調(diào)工作；負(fù)責(zé)文秘、檔案、財務(wù)、人事、保衛(wèi)、聯(lián)絡(luò)工作；管理財產(chǎn)和做好后勤保障工作。負(fù)責(zé)全縣檔案業(yè)務(wù)的宏觀管理、監(jiān)督、檢查、協(xié)調(diào)指導(dǎo)；負(fù)責(zé)全縣檔案業(yè)務(wù)的法規(guī)建設(shè)及執(zhí)法檢查；負(fù)責(zé)全縣檔案業(yè)務(wù)規(guī)范化、現(xiàn)代化建設(shè)和目標(biāo)管理升級、檔案統(tǒng)計和上報工作；負(fù)責(zé)檔案干部隊伍建設(shè)和業(yè)務(wù)培訓(xùn)工作；負(fù)責(zé)檔案專業(yè)技術(shù)職稱工作；負(fù)責(zé)檔案學(xué)理論宣傳、教育工作及檔案學(xué)會工作。
2、檔案館的職責(zé) 負(fù)責(zé)保管文書檔案和各種門類載體檔案；負(fù)責(zé)檔案的整理與利用工具的編制；負(fù)責(zé)全縣檔案的進(jìn)館接收和提供利用；負(fù)責(zé)檔案史料的編研工作；負(fù)責(zé)有關(guān)資料的保管利用工作和管理范圍檔案的解密、開放、接待咨詢和提供利用；負(fù)責(zé)檔案現(xiàn)代化管理的錄入、縮微、復(fù)制及檔案的搶救等工作。
和檔案有關(guān)的對聯(lián)如下：
五 言 聯(lián):
蘭臺傳后世，鑒古照千秋。
庫里乾坤大，卷中日月長。
室內(nèi)藏日月，架閣萬卷文。
萬卷言故事，鑒今六氣清。
知今必鑒古，無古不成今。
清素藏故事，高雅閱文章。
室有黃金寶，卷含墨玉珍。
館藏小世界，世界大館藏。
館藏識古趣，編纂暢真情。
江河流萬古，案卷鑒千秋。
六 言 聯(lián):
分門別類理清，功過是非分明。
石室藏珍資治，翰墨飄香通鑒。
七 言 聯(lián):
庫納乾坤大世界，案容社稷萬里川。
無瑕真品清如玉，有骨史官淡似仙。
是非成敗銘史冊，榮辱利患啟后人。
室藏乾坤千家業(yè)，卷含日月功罪情。
日月兩輪天地眼，文案萬卷圣賢心。
字字句句皆史跡，件件卷卷是前鑒。
平時不用用時急，莫忘用后平時積。
一庫艱難創(chuàng)業(yè)史，鑒往知來好先生。
心清自得卷中味，室靜時開翰墨香。
庫里有金須人煉，案中墨田要常耕。
件件卷卷皆錦繡，櫥櫥柜柜盡春秋。
件件卷卷流萬古，字字句句耀千秋。
長 聯(lián):
一件件，一卷卷，裝滿架閣幾重院，老吏抱案倦；
頭千萬，緒不亂，喜怒哀樂需細(xì)看，聯(lián)系是紅線。
曲徑回廊，壁燈懸空，密集架，排排無縫，萬象蒼桑，歷史見證，件件真情，字真跡，印真紅；
當(dāng)年激情，回蕩庫鳴，多少事，疊疊層層，人歡馬叫，聲匿卷中，調(diào)卷聲催，閱聲微，效聲宏。
答：專業(yè)檔案館和專門檔案館是兩個不同性質(zhì)的檔案館。專門檔案館是指專門從事檔案管理工作的機構(gòu)，他所管理的檔案內(nèi)容豐富，涉及面廣，有文書檔案，科技檔案，影像檔案等多種類別。而專業(yè)檔案館是指專門保管專業(yè)檔案的機構(gòu)，比如病案檔案。
在當(dāng)今數(shù)字化和信息爆炸的時代，檔案館扮演著保存文化遺產(chǎn)和傳承歷史的重要角色。然而，要讓更多人了解和關(guān)注檔案館，需要進(jìn)行有效的公關(guān)活動。本文將探討如何成功規(guī)劃和執(zhí)行檔案館公關(guān)活動，以提升其影響力和知名度。
檔案館公關(guān)活動的第一步是明確活動的目標(biāo)。確定您希望通過這些活動實現(xiàn)的具體成果和目的，可能包括提升檔案館知名度、增加參觀者數(shù)量、推廣特定展覽或活動等。只有明確了目標(biāo)，才能有針對性地制定策略和計劃。
在制定公關(guān)活動策略時，需要考慮檔案館的特點、目標(biāo)群體和可用資源。您可以采取多種策略，如舉辦展覽、講座、工作坊、推出線上活動等，以吸引不同類型的受眾。在制定策略時，要確?；顒觾?nèi)容與檔案館的定位和使命相符，同時具有吸引力和創(chuàng)新性。
選擇合適的宣傳渠道至關(guān)重要?？梢酝ㄟ^社交媒體、傳統(tǒng)媒體、合作伙伴機構(gòu)等渠道進(jìn)行宣傳推廣。根據(jù)目標(biāo)受眾的特點和喜好，選擇最適合的渠道進(jìn)行推廣，以確保活動的有效傳達(dá)和關(guān)注度。
隨著數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展，檔案館公關(guān)活動可以更好地利用數(shù)字化手段。可以通過建立網(wǎng)站、推出手機應(yīng)用、制作數(shù)字展覽等方式，吸引年輕一代的關(guān)注，提升檔案館的時代感和互動性。同時，數(shù)字化手段也可以增加活動的曝光度和傳播效果。
與其他文化機構(gòu)、教育機構(gòu)、企業(yè)等建立合作伙伴關(guān)系，可以為檔案館公關(guān)活動帶來更多資源和支持?？梢月?lián)合舉辦活動、互相推廣、共同策劃項目等，擴大活動的影響范圍和參與人群。通過建立合作伙伴關(guān)系，檔案館可以獲得更多的支持和關(guān)注。
在公關(guān)活動進(jìn)行期間，要不斷評估活動效果并根據(jù)反饋意見進(jìn)行調(diào)整。可以通過觀察參觀者數(shù)量、參與度、媒體報道等指標(biāo)來評估活動效果，并根據(jù)評估結(jié)果對下一階段的活動進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。只有不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)，檔案館的公關(guān)活動才能不斷提升。
成功規(guī)劃和執(zhí)行檔案館公關(guān)活動對于提升檔案館的知名度和影響力至關(guān)重要。通過明確目標(biāo)、制定策略、選擇合適的渠道、利用數(shù)字化手段、培養(yǎng)合作伙伴關(guān)系以及不斷評估和調(diào)整，檔案館可以吸引更多人關(guān)注、參與和支持，實現(xiàn)其使命和價值。
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(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)。
