其實(shí)吧，臨江市就是一個(gè)不大的小城市（我覺(jué)得都沒(méi)有山東的一個(gè)鎮(zhèn)大），但是風(fēng)景特別好，我住在白山市，有時(shí)間就去臨江玩，臨江的江心島是一個(gè)很美的地方，就在鴨綠江上，要是沒(méi)有警戒欄桿人都可以去朝鮮玩一圈（畢竟算是出趟國(guó)），而且臨江的朝族美食也很好吃，像紫菜包飯啊，冷面啊，石鍋醬湯啊味道都很有朝族特色，不過(guò)畢竟是一個(gè)小縣級(jí)市，基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施就決定了不可能接納大批的游客，其實(shí)臨江是一個(gè)養(yǎng)老和休閑的地方，空氣特清新，治安特優(yōu)秀，美食特好吃，森林特別綠。你要是想來(lái)玩的話(huà)記得帶上家里生活的老年人，因?yàn)槟阍谶@兒根本感受不到生活的壓迫和緊張。祝你玩得開(kāi)心！
你要是想來(lái)臨江的話(huà)最好坐火車(chē)來(lái)，先在吉林省通化市火車(chē)站下車(chē)（通化站是南滿(mǎn)鐵路的最繁忙的火車(chē)站）然后坐早上從通化站到臨江站的火車(chē)（這趟車(chē)乘客少到爆炸，有一次我從白山市站上車(chē)然后整個(gè)車(chē)廂就只有我們一家三口和呼呼大睡的列車(chē)員哈哈哈！）
駕駛是一項(xiàng)重要的技能，對(duì)于許多人來(lái)說(shuō)，學(xué)習(xí)駕駛意味著邁出人生的重要一步。在白山市，有許多駕?？梢赃x擇，但要選擇一所合適的駕校并不容易。今天我們將重點(diǎn)介紹白山市聯(lián)合駕校，希望能為大家提供一些參考。
白山市聯(lián)合駕校是該市頗具聲譽(yù)的一家駕校，成立多年來(lái)一直致力于為學(xué)員提供優(yōu)質(zhì)的駕駛培訓(xùn)服務(wù)。駕校擁有一支經(jīng)驗(yàn)豐富、技術(shù)過(guò)硬的教練團(tuán)隊(duì)，教學(xué)設(shè)施先進(jìn)完善，為學(xué)員提供了良好的學(xué)習(xí)環(huán)境。
白山市聯(lián)合駕校的課程設(shè)置豐富多樣，包括基礎(chǔ)理論知識(shí)教學(xué)、道路駕駛技能培訓(xùn)、模擬考試等內(nèi)容。無(wú)論是零基礎(chǔ)學(xué)員還是有一定駕駛經(jīng)驗(yàn)的學(xué)員，都能找到適合自己的課程，幫助他們提升駕駛技能。
駕校采用多種教學(xué)方法，包括理論課堂教學(xué)、實(shí)地操作訓(xùn)練、模擬考試等，結(jié)合理論與實(shí)踐，幫助學(xué)員更好地掌握駕駛知識(shí)和技能。教練團(tuán)隊(duì)耐心細(xì)致，能夠根據(jù)學(xué)員的學(xué)習(xí)情況制定個(gè)性化教學(xué)計(jì)劃。
白山市聯(lián)合駕校在學(xué)員中擁有極高的口碑，許多學(xué)員在學(xué)習(xí)完畢后對(duì)駕校表示滿(mǎn)意。他們認(rèn)為駕校的教學(xué)質(zhì)量高，教練態(tài)度親和，教學(xué)內(nèi)容實(shí)用，對(duì)于提升駕駛技能起到了很大的幫助。
完成駕校的學(xué)習(xí)課程后，白山市聯(lián)合駕校還為學(xué)員提供就業(yè)推薦服務(wù)。駕校與多家駕駛服務(wù)公司有著良好的合作關(guān)系，學(xué)員畢業(yè)后可以通過(guò)駕校的推薦找到理想的工作崗位。
總的來(lái)說(shuō)，白山市聯(lián)合駕校是一家值得信賴(lài)的駕校，無(wú)論是學(xué)習(xí)駕駛技能還是提升就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，都是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。希望這篇介紹能夠幫助到想要學(xué)習(xí)駕駛的朋友們，祝大家學(xué)車(chē)順利，駕駛安全！
在當(dāng)今信息技術(shù)不斷發(fā)展的時(shí)代，智慧城市正逐漸成為人們關(guān)注的熱門(mén)話(huà)題。作為一個(gè)生活在現(xiàn)代化白山市的市民，我對(duì)我們的城市是否已經(jīng)邁向了智慧城市充滿(mǎn)了好奇。于是，我開(kāi)始了我的探索之旅，希望能夠了解白山市智慧城市建設(shè)的進(jìn)展以及對(duì)我們生活的影響。
智慧城市是運(yùn)用先進(jìn)的信息技術(shù)手段，以提高城市運(yùn)行和管理效率為目標(biāo)的城市模式。它通過(guò)將各個(gè)領(lǐng)域的城市設(shè)施、交通、安全、環(huán)境等互聯(lián)互通，以數(shù)據(jù)共享、智能決策為核心，實(shí)現(xiàn)城市資源的合理配置和優(yōu)化，提升人們的生活品質(zhì)。
白山市智慧城市建設(shè)自2017年啟動(dòng)以來(lái)，取得了顯著的進(jìn)展。政府加大對(duì)信息技術(shù)的投入，推動(dòng)了數(shù)字化城市基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。目前，白山市已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了城市各項(xiàng)數(shù)據(jù)的高速傳輸和互聯(lián)互通，構(gòu)建了一個(gè)龐大的信息網(wǎng)絡(luò)。
在交通領(lǐng)域，白山市采用了智能交通信號(hào)燈和智能停車(chē)系統(tǒng)，有效提高了交通流暢度和停車(chē)效率，減少了擁堵和環(huán)境污染。同時(shí)，還推廣了共享單車(chē)和電動(dòng)汽車(chē)，鼓勵(lì)市民綠色出行。
在公共服務(wù)方面，白山市引入了智能公交系統(tǒng)，乘客可以通過(guò)手機(jī)實(shí)時(shí)查詢(xún)公交車(chē)的到站時(shí)間和路線(xiàn)，避免了長(zhǎng)時(shí)間的等待。此外，還建立了智慧醫(yī)療平臺(tái)和智能教育系統(tǒng)，方便市民享受更高質(zhì)量的醫(yī)療和教育資源。
白山市智慧城市的建設(shè)不僅使城市更加智能化，同時(shí)也為市民帶來(lái)了諸多便利。首先，智慧交通系統(tǒng)的應(yīng)用使市民的出行更加便捷和高效，減少了交通擁堵帶來(lái)的煩惱。其次，智能公共服務(wù)系統(tǒng)的推廣提升了市民生活的品質(zhì)，讓人們能夠更方便地獲取各類(lèi)公共服務(wù)。再者，白山市還引入了智慧安防系統(tǒng)，提升了城市的安全性。
然而，白山市的智慧城市建設(shè)還面臨著一些挑戰(zhàn)。首先，數(shù)據(jù)的開(kāi)放共享仍然存在一定的制約，需要加強(qiáng)相關(guān)法規(guī)的完善和數(shù)據(jù)安全的保障措施。其次，公眾的信息素養(yǎng)還有待提高，需要加強(qiáng)公民的數(shù)字技能培訓(xùn)和普及。此外，智慧城市建設(shè)還需要不斷推動(dòng)科技創(chuàng)新和應(yīng)用研究。
展望未來(lái)，白山市智慧城市建設(shè)將繼續(xù)向前發(fā)展。我希望在不久的將來(lái)，我們的城市將更加智能、更加宜居。同時(shí)，我也期待在智慧城市建設(shè)中，市民能夠發(fā)揮更大的參與和主體作用，共同推動(dòng)白山市向更美好的未來(lái)邁進(jìn)。
白山市共轄6個(gè)縣級(jí)行政區(qū)，包括2個(gè)市轄區(qū)、1個(gè)縣級(jí)市、2個(gè)縣、1個(gè)自治縣，分別是渾江區(qū)、江源區(qū)、臨江市、靖宇縣、撫松縣、長(zhǎng)白朝鮮族自治縣。東西相距180公里，南北相距163公里，國(guó)境線(xiàn)長(zhǎng)454公里，幅員17485平方公里；市區(qū)面積1388平方公里。
為500-1500米之間。因?yàn)榘咨绞械靥庨L(zhǎng)白山區(qū)，其地勢(shì)高低起伏，海拔高低有所不同，而根據(jù)相關(guān)資料，白山市的海拔在500-1500米之間。此外，白山還是中國(guó)重要的東北生態(tài)屏障之一，其地理環(huán)境和氣候條件也對(duì)其海拔高度有一定影響。需要進(jìn)一步了解白山市地理地貌和氣候特點(diǎn)。
長(zhǎng)白山下第一市。綠色低碳環(huán)保市
電話(huà)區(qū)號(hào)（+86）0439白山市是吉林省下轄地級(jí)市，位于吉林長(zhǎng)白山西側(cè)，東與延邊朝鮮族自治州相鄰；西與通化接壤；北與吉林毗連；南與朝鮮惠山市隔鴨綠江相望。 白山市是東北東部重要的節(jié)點(diǎn)城市和吉林省東南部重要的中心城市。截至2006年6月，白山市轄2個(gè)市轄區(qū)、2個(gè)縣、1個(gè)自治縣，代管1個(gè)縣級(jí)市
作為學(xué)生和家長(zhǎng)們的關(guān)注焦點(diǎn)，白山市聯(lián)考成績(jī)查詢(xún)是一個(gè)必不可少的環(huán)節(jié)。這次聯(lián)考成績(jī)對(duì)于學(xué)生的未來(lái)發(fā)展具有重要的指導(dǎo)意義。通過(guò)聯(lián)考成績(jī)的查詢(xún)，我們可以深入了解學(xué)生的學(xué)術(shù)水平、比較與其他學(xué)生的差距以及制定合適的學(xué)習(xí)計(jì)劃。在本篇文章中，我們將為您解讀聯(lián)考成績(jī)的重要性，以及如何通過(guò)查詢(xún)成績(jī)建立學(xué)生的學(xué)術(shù)發(fā)展路徑。
聯(lián)考成績(jī)查詢(xún)不僅僅是了解學(xué)生在各學(xué)科上的得分情況，更是了解學(xué)生整體學(xué)術(shù)水平的窗口。通過(guò)查詢(xún)成績(jī)，我們可以對(duì)學(xué)生的學(xué)術(shù)基礎(chǔ)有一個(gè)全面的了解，包括學(xué)科知識(shí)的掌握情況、學(xué)習(xí)態(tài)度和學(xué)習(xí)方法等。這些信息對(duì)于學(xué)生的學(xué)習(xí)規(guī)劃和改進(jìn)至關(guān)重要。
同時(shí)，聯(lián)考成績(jī)的查詢(xún)還有利于學(xué)生以及家長(zhǎng)們了解學(xué)生在與其他學(xué)生之間的相對(duì)位置。當(dāng)我們知道學(xué)生在各個(gè)學(xué)科的排名以及與班級(jí)、年級(jí)其他同學(xué)之間的差距時(shí)，可以為學(xué)生提供一個(gè)目標(biāo)，并激發(fā)他們的學(xué)習(xí)動(dòng)力。我們可以通過(guò)查詢(xún)成績(jī)，找出學(xué)生在某些學(xué)科中的劣勢(shì)，針對(duì)性地加強(qiáng)這些科目的學(xué)習(xí)，從而提高整體學(xué)習(xí)水平。
聯(lián)考成績(jī)查詢(xún)不僅僅是了解學(xué)生的學(xué)術(shù)水平，更是為學(xué)生的未來(lái)發(fā)展制定合適的學(xué)習(xí)規(guī)劃提供參考。通過(guò)查詢(xún)學(xué)生成績(jī)，我們可以發(fā)現(xiàn)學(xué)生的興趣和擅長(zhǎng)的學(xué)科，從而為他們的將來(lái)選擇專(zhuān)業(yè)和職業(yè)提供指導(dǎo)。具體來(lái)說(shuō)，以下是建立學(xué)生學(xué)術(shù)發(fā)展路徑的一些建議：
通過(guò)白山市聯(lián)考成績(jī)查詢(xún)，我們可以整體了解學(xué)生的學(xué)術(shù)水平、與其他學(xué)生的比較以及為學(xué)生的學(xué)術(shù)發(fā)展路徑制定合適的學(xué)習(xí)規(guī)劃。查詢(xún)成績(jī)不僅僅是了解學(xué)生的學(xué)科得分，更是為學(xué)生的未來(lái)發(fā)展提供重要的參考和指導(dǎo)。因此，在查詢(xún)成績(jī)時(shí)，我們要深入分析學(xué)生的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，為其提供合適的培養(yǎng)方案和學(xué)術(shù)發(fā)展路徑。
希望通過(guò)本文的解讀，能夠讓學(xué)生和家長(zhǎng)們更加重視白山市聯(lián)考成績(jī)查詢(xún)的重要性，為學(xué)生的學(xué)業(yè)發(fā)展提供指導(dǎo)和支持。
`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??！");
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?。?#34;);
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(xún)、地理分析等多種應(yīng)用場(chǎng)景。WebGIS的優(yōu)勢(shì)包括易于訪(fǎng)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(hù)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(hù)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。
