對(duì)于即將攻讀計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)研究生學(xué)位的同學(xué)來(lái)說(shuō)，選擇合適的導(dǎo)師是非常重要的一步。在中國(guó)的眾多高校中，計(jì)算機(jī)所一直是研究生考研的熱門選擇之一。那么，在計(jì)算所，有哪些導(dǎo)師是我們值得關(guān)注的呢？本文將為大家詳細(xì)介紹。
XXX教授是計(jì)算所的知名教授之一，擁有豐富的科研經(jīng)驗(yàn)和深厚的學(xué)術(shù)造詣。他在XXXX領(lǐng)域取得了不俗的成就，曾指導(dǎo)多名學(xué)生完成優(yōu)秀的學(xué)術(shù)論文并獲得獎(jiǎng)勵(lì)。如果你對(duì)XXX領(lǐng)域感興趣，可以考慮選擇XXX教授作為你的導(dǎo)師。
作為計(jì)算所的資深教授，YYY教授在計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理等領(lǐng)域有著廣泛的研究經(jīng)驗(yàn)。他關(guān)注的研究方向涵蓋了XXXX、YYYY等多個(gè)領(lǐng)域，對(duì)學(xué)生的科研能力要求較高。如果你希望在圖像處理領(lǐng)域有所建樹，可以考慮選擇YYY教授作為你的導(dǎo)師。
在人工智能領(lǐng)域享有盛譽(yù)的ZZZ教授，是計(jì)算所的領(lǐng)軍人物之一。他在深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方面有著獨(dú)到的見解，并在相關(guān)領(lǐng)域取得了重要突破。如果你對(duì)人工智能感興趣，并希望在該領(lǐng)域深造，那么選擇ZZZ教授作為導(dǎo)師將是個(gè)不錯(cuò)的選擇。
在選擇計(jì)算所的導(dǎo)師時(shí)，除了要關(guān)注教授的學(xué)術(shù)背景和研究領(lǐng)域外，還應(yīng)該考慮導(dǎo)師與自己研究方向的契合度、科研氛圍以及學(xué)術(shù)資源等因素。與導(dǎo)師的合作將直接影響你未來(lái)的科研生涯，因此，慎重選擇導(dǎo)師至關(guān)重要。
希望通過(guò)本文的介紹，你能對(duì)計(jì)算所的哪些導(dǎo)師值得關(guān)注有更清晰的認(rèn)識(shí)。選擇合適的導(dǎo)師，是你科研之路的第一步，也是邁向?qū)W術(shù)成功的關(guān)鍵一步。
祝愿每一位即將攻讀計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)研究生學(xué)位的同學(xué)都能找到合適的導(dǎo)師，取得優(yōu)異的科研成果！
全稱：中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所。
創(chuàng)建于1956年，是中國(guó)第一個(gè)專門從事計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)綜合性研究的學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)。
計(jì)算技術(shù)研究所的主要研究方向和領(lǐng)域有信息處理、信息檢索、網(wǎng)絡(luò)安全、大數(shù)據(jù)處理、體系結(jié)構(gòu)研究、智能技術(shù)研究、生物信息計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等。
據(jù)2015年12月研究所官網(wǎng)顯示，研究所建有16個(gè)研究機(jī)構(gòu)，有蘇州、上海等15個(gè)分部；截至2014年8月，研究所共有各類職工500余名，在讀研究生900余名；截至2017年底，研究所獲得國(guó)家、院、市、部級(jí)科技獎(jiǎng)勵(lì)225項(xiàng)。
在Word中計(jì)算所占比例，可以通過(guò)以下步驟實(shí)現(xiàn)：
1. 打開需要計(jì)算所占比例的Word文檔。
2. 選中需要出現(xiàn)所占比例的單元格。
3. 在菜單欄的“表格工具”中選擇“公式”。
4. 在彈出的“公式”對(duì)話框中，輸入相應(yīng)的公式。例如，如果需要計(jì)算某個(gè)單元格中的數(shù)值所占的比例，可以使用以下公式：=(該單元格數(shù)值/所有單元格數(shù)值的總和)*100%。
5. 點(diǎn)擊“確定”按鈕，即可計(jì)算出所占比例。
需要注意的是，所占比例的計(jì)算結(jié)果可能會(huì)以小數(shù)形式顯示，如果需要以百分比形式顯示，可以在公式中添加百分號(hào)符號(hào)“%”。例如，將公式修改為：=(該單元格數(shù)值/所有單元格數(shù)值的總和)*100%。
希望以上信息能幫助您解決問(wèn)題。如果還有其他問(wèn)題，請(qǐng)隨時(shí)告訴我。
煤炭收入的計(jì)算是企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中的重要一環(huán)，需要準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支撐。計(jì)算煤炭收入所需的關(guān)鍵數(shù)據(jù)包括：
以上數(shù)據(jù)是計(jì)算煤炭收入時(shí)不可或缺的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，只有基于準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)計(jì)算出的收入，才能支持企業(yè)制定合理的經(jīng)營(yíng)決策。
感謝閱讀！希望本文能幫助您更好地了解計(jì)算煤炭收入所需的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。
大家在裝修的時(shí)候?qū)τ趬γ嫫岬倪x擇一定會(huì)有所糾結(jié)，因?yàn)閴γ嫫嵊泻芏嗖煌念悇e，如果買到質(zhì)量不好的墻面漆會(huì)有比較大的污染。其次，墻面漆的用量也不是很容易計(jì)算的，那么下面就給大家整理了部分內(nèi)容。
1、怎么計(jì)算墻面漆用量?
一、最簡(jiǎn)單：建筑面積×2.3
一個(gè)立體的居室空間，如何將墻面漆的用量化為實(shí)際的油漆桶數(shù)呢?正確講，涂料的用量=涂刷面積÷每平方米用量。行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)用量為8.6平方米/L,按照這一標(biāo)準(zhǔn)，86平方米的“涂刷面積”,所需要的涂料為10L,即一般5L裝的兩桶涂料。
因此，首先要了解“涂刷面積”有多少。行業(yè)有一條大概的共識(shí)：涂刷面積=建筑面積×2.3。即100平方米的房間，涂刷面積約為230平方米。但要注意的是，這是粗略的計(jì)算方法。因?yàn)椴煌臻g的門窗(門窗裝修效果圖)數(shù)量不同，無(wú)法一概而論，可以根據(jù)具體情況適當(dāng)增減。如果是購(gòu)買DIY調(diào)色的涂料，建議寧愿多買一點(diǎn)，避免涂料不足需要重新購(gòu)買而引起的色差問(wèn)題。
接著是“每平方米用量”。目前市面上的墻面漆均為水性漆，即涂料開罐之后，要兌水才能使用。一般企業(yè)建議的兌水量為10%-30%，有的甚至不兌水，具體要看各個(gè)產(chǎn)品的說(shuō)明書。因?yàn)橹挥凶顪?zhǔn)確的比例，才能保證涂料的附著力、遮蓋力、耐擦洗等性能。因此，市面的乳膠漆通常1L的涂刷面積約為10-14平方米。
因此，只要搞清楚涂刷面積(每平方米用量在產(chǎn)品說(shuō)明時(shí)通常有標(biāo)出)，就知道涂料的用量是多少。如果連簡(jiǎn)單都嫌麻煩，搜索“涂料計(jì)算器”,可以幫助你精確計(jì)算涂料使用面積。你也可以上各大涂料品牌的官網(wǎng)旗艦店，多數(shù)產(chǎn)品會(huì)貼心地標(biāo)出面積計(jì)算表可供參考。
二、精打細(xì)算
客廳臥室墻面+頂
公式=周長(zhǎng)*高（拋開踢腳線鶴地磚所占高度）-門面積*門數(shù)量-窗戶面積（窗戶長(zhǎng)*寬）*窗戶數(shù)量。常規(guī)一個(gè)常規(guī)門減去2平方，一個(gè)常規(guī)窗戶2平方。飄窗因?yàn)橛酗h窗臺(tái)和飄窗兩面要刷，所以可以忽略不計(jì)。
2、墻面漆刷 多少遍才合適?
一底兩面是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
按照行業(yè)施工標(biāo)準(zhǔn)，一底兩面是標(biāo)準(zhǔn)配備。在刮完膩?zhàn)?、打磨好墻面之后，先上一遍底?提高面漆的附著力，增加豐滿度、抗腐蝕性能等)，待干透(2-4小時(shí))后，可以刷第一遍油漆。第一遍油漆干透(2-4小時(shí))后，再刷第二遍油漆，過(guò)1-2天完全干透即可。
3、出租房舊墻翻新，直接刷漆可以嗎?
新房：膩?zhàn)铀?遍=燈光打磨+乳膠漆
二手房：
鏟墻：墻固+2遍膩?zhàn)?打磨+乳膠漆
不鏟墻：底漆+乳膠漆
不能，要刮膩?zhàn)印⒋蚰ズ蟛拍苌掀?/p>
刷墻看起來(lái)很簡(jiǎn)單，一些二手房或者出租房的業(yè)主，常常希望做簡(jiǎn)單的墻面翻新后即入住，有些家庭甚至還像外國(guó)家庭那樣自己動(dòng)手DIY。要注意的是，在刷新的油漆之前，墻面一定要找平、刮膩?zhàn)?、打磨之后，才能上漆。如果僅在原來(lái)的墻面基礎(chǔ)上涂刷，希望遮蓋住瑕疵，那么不久之后，新上的涂料將很容易剝落，影響美觀。
4、怎樣的油漆更環(huán)保?
參考油漆的污染物指標(biāo)
抗甲醛、凈味、硅藻泥……哪種涂料更環(huán)保?其實(shí)，涂料是否環(huán)保、環(huán)保的等級(jí)如何，其判斷很簡(jiǎn)單。由于涂料是一種化工產(chǎn)品，國(guó)家對(duì)這種產(chǎn)品的環(huán)保有嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)。比起難以判斷污染物含量的衣柜、家具等，涂料有著更明白的環(huán)保指標(biāo)。按照國(guó)家規(guī)定，合格的涂料產(chǎn)品可在外包裝上標(biāo)明，合格產(chǎn)品均有相關(guān)的檢驗(yàn)證書，可以要求商家出示。
最主要的環(huán)保指標(biāo)為VOC、甲醛和重金屬。按照《室內(nèi)裝飾裝修材料內(nèi)墻涂料中有害物質(zhì)限量GB 18582-2001》規(guī)定，VOC含量應(yīng)當(dāng)小于200g/L,游離甲醛含量少于10mg/kg,可溶性鉛、鎘、鉻、汞分別小于90、75、60、60mg/kg。相關(guān)的數(shù)據(jù)越低，涂料的環(huán)保程度越高。
假設(shè)您的 Excel 表格中有一個(gè)包含所有學(xué)生成績(jī)的表格，其中包括每個(gè)學(xué)生的姓名、性別和總分等信息。您可以使用 Excel 的 SUMIF 函數(shù)來(lái)計(jì)算所有男生的總分。以下是具體步驟：
1. 在表格中創(chuàng)建一個(gè)新的單元格，用于計(jì)算所有男生的總分。
2. 在該單元格中輸入以下公式：=SUMIF(B2:B10,"Male",C2:C10)，其中 B2:B10 是性別列的范圍，"Male" 是您要計(jì)算的性別，C2:C10 是總分的范圍。
3. 按 Enter 鍵計(jì)算總分。這將返回所有男生的總分。
請(qǐng)注意，在使用 SUMIF 函數(shù)時(shí)，您需要指定要計(jì)算的條件范圍和條件的值。在此示例中，條件范圍為性別列，條件值為“Male”。如果您要計(jì)算其他條件的總分，可以相應(yīng)地更改公式中的條件范圍和條件值。
衣柜的板材選擇是定制衣柜過(guò)程中至關(guān)重要的一環(huán)。在選擇適合的板材時(shí)，需要考慮到衣柜的尺寸、承重能力、美觀度以及耐久性。
首先，確定衣柜的尺寸。測(cè)量衣柜的高度、寬度和深度，確保準(zhǔn)確無(wú)誤。通常，衣柜的板材有頂板、底板、側(cè)板、門板等。根據(jù)衣柜的尺寸，計(jì)算所需的板材面積。
其次，考慮板材的承重能力。如果衣柜需要存放大量重物，如毛衣、靴子等，那么選擇承重能力較強(qiáng)的板材至關(guān)重要。普遍來(lái)說(shuō)，密度板、實(shí)木板和多層板都是較為合適的選擇。
美觀度也是選擇板材時(shí)需要考慮的因素之一。不同類型的板材有著各自獨(dú)特的紋理和顏色，因此根據(jù)個(gè)人喜好以及整體室內(nèi)裝飾風(fēng)格來(lái)選擇合適的板材。
最后，耐久性是衣柜板材選擇的關(guān)鍵。要考慮板材的防潮性、耐磨性和使用壽命。這些因素將影響衣柜的使用壽命和維護(hù)成本。
總之，選擇衣柜板材需要綜合考慮尺寸、承重能力、美觀度和耐久性等因素。只有全面考慮，才能選擇到最適合的板材，打造出理想的衣柜。
感謝您閱讀本文，希望本文對(duì)您選擇衣柜板材時(shí)有所幫助。
將第一行第一列劃去,得到一個(gè)2*2的行列式,計(jì)算它的值就是其余子式 因此,對(duì)于N*N的矩陣,其元素(m,n)對(duì)于的余子式就是劃去第m行所有元素和第n行所有元素之后,得到的一個(gè)(N-1)*(N-1)的行列式,其值就是余子式,
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(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
接下來(lái)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(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來(lái)；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(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??！");
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??！");
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(cè)所屬類別是："+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(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。
