個(gè)人認(rèn)為 會(huì)問(wèn)一些 電腦的常見(jiàn)故障有哪些 怎么解決 網(wǎng)絡(luò)的配置(貓,路由器),局域網(wǎng)的組建. 再深點(diǎn)就是域管理.群組策略 如果是大公司就會(huì)有什么內(nèi)部郵箱OUTLOOK 防火墻之類(lèi)的吧 希望能幫到你 如果是助理我想那差不多就是跑腿的.這里有問(wèn)題修這里那里有問(wèn)題修那里.
1、考試云題庫(kù)支持按知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)，支持多級(jí)樹(shù)狀子分類(lèi)；支持批量修改、刪除、導(dǎo)出。支持可視化添加試題，支持Word、Excel、TXT模板批量導(dǎo)入試題。有單選題、多選題、不定項(xiàng)選擇題、填空題、判斷題、問(wèn)答題六種基本題型，還可以變通設(shè)置復(fù)雜組合題型，如材料題、完型填空、閱讀理解、聽(tīng)力、視頻等題型。
看是哪方面的技術(shù)總監(jiān)，建筑行業(yè)還是電子產(chǎn)品行業(yè)，一般都是老板親自面試，分筆試和口試兩種
軟件測(cè)試自動(dòng)化測(cè)試面試題如下所示：
什么時(shí)候自動(dòng)化測(cè)試？
你什么時(shí)候不自動(dòng)化測(cè)試？
自動(dòng)化過(guò)程涉及哪些步驟？
規(guī)劃自動(dòng)化階段時(shí)涉及的要點(diǎn)是什么？
在什么條件下我們不能使用Agile方法的自動(dòng)化測(cè)試？
良好的自動(dòng)化工具的主要特征是什么？
軟件自動(dòng)化測(cè)試中使用的框架有哪些類(lèi)型？
執(zhí)行自動(dòng)化測(cè)試時(shí)的腳本標(biāo)準(zhǔn)是什么？
哪些是最受歡迎的自動(dòng)化測(cè)試工具？
您可以在什么基礎(chǔ)上繪制自動(dòng)化測(cè)試的成功圖？
可以列出手動(dòng)測(cè)試的一些缺點(diǎn)嗎？
告訴我你對(duì)Selenium的了解？
告訴我有關(guān)QTP的信息？
解釋Sikuli是什么？
提到Selenium和Sikuli有什么區(qū)別？
以上這些問(wèn)題是我從優(yōu)就業(yè)畢業(yè)以后面試問(wèn)到的，希望對(duì)你有所幫助
在進(jìn)行顯卡工業(yè)軟件測(cè)試面試時(shí)，面試題通常涵蓋了從基礎(chǔ)知識(shí)到實(shí)際操作的各個(gè)方面。準(zhǔn)備充分是成功通過(guò)面試的關(guān)鍵。以下是一些常見(jiàn)的顯卡工業(yè)軟件測(cè)試面試題，希望能幫助您順利通過(guò)面試。
1. 什么是顯卡工業(yè)軟件測(cè)試？
顯卡工業(yè)軟件測(cè)試是指針對(duì)顯卡工業(yè)軟件進(jìn)行功能、性能、穩(wěn)定性等方面的測(cè)試工作，旨在確保軟件的質(zhì)量和穩(wěn)定性。
2. 請(qǐng)解釋一下顯卡工業(yè)軟件測(cè)試中的黑盒測(cè)試和白盒測(cè)試。
黑盒測(cè)試是指在不清楚軟件內(nèi)部結(jié)構(gòu)的情況下，僅通過(guò)輸入和輸出來(lái)測(cè)試軟件的功能和性能；白盒測(cè)試則是通過(guò)了解軟件的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和代碼來(lái)設(shè)計(jì)測(cè)試用例。
1. 請(qǐng)描述一下您在過(guò)去的項(xiàng)目中如何進(jìn)行顯卡工業(yè)軟件測(cè)試。
在回答這個(gè)問(wèn)題時(shí)，可以從項(xiàng)目背景、測(cè)試方法、測(cè)試工具以及最終測(cè)試成果等方面進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明，并突出自己在項(xiàng)目中的貢獻(xiàn)。
2. 您在顯卡工業(yè)軟件測(cè)試中遇到的最大挑戰(zhàn)是什么？您是如何解決的？
通過(guò)分享真實(shí)的案例和解決方案來(lái)回答這個(gè)問(wèn)題，展現(xiàn)自己的解決問(wèn)題能力和團(tuán)隊(duì)合作精神。
3. 請(qǐng)描述一下您對(duì)顯卡工業(yè)軟件測(cè)試的理解和認(rèn)識(shí)。
在這個(gè)問(wèn)題中，可以從測(cè)試的重要性、方法論、工具應(yīng)用以及未來(lái)發(fā)展方向等方面進(jìn)行深入闡述，體現(xiàn)自己對(duì)這一領(lǐng)域的熱愛(ài)和專(zhuān)業(yè)水平。
1. 請(qǐng)解釋一下GPU加速在顯卡工業(yè)軟件測(cè)試中的應(yīng)用。
GPU加速可以大幅提升軟件測(cè)試的速度和效率，加快測(cè)試周期并提高測(cè)試覆蓋率。了解GPU加速的原理和應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)于顯卡工業(yè)軟件測(cè)試至關(guān)重要。
2. 在進(jìn)行顯卡工業(yè)軟件性能測(cè)試時(shí)，您通常會(huì)使用哪些工具？請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹一下。
常用的性能測(cè)試工具包括GPU-Z、FurMark、MSI Afterburner等，它們能夠幫助測(cè)試人員監(jiān)控顯卡性能參數(shù)、穩(wěn)定性以及溫度等關(guān)鍵指標(biāo)。
3. 如何設(shè)計(jì)一套完整的顯卡工業(yè)軟件測(cè)試用例？
設(shè)計(jì)測(cè)試用例時(shí)需要考慮功能測(cè)試、性能測(cè)試、穩(wěn)定性測(cè)試等多個(gè)方面，確保覆蓋到軟件的各個(gè)功能模塊和使用場(chǎng)景，從而保證測(cè)試的全面性和有效性。
顯卡工業(yè)軟件測(cè)試作為一項(xiàng)重要的工作，需要測(cè)試人員具備扎實(shí)的技術(shù)功底和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。通過(guò)不斷學(xué)習(xí)和提升，相信您一定能成為顯卡工業(yè)軟件測(cè)試領(lǐng)域的專(zhuān)家。祝您在未來(lái)的顯卡工業(yè)軟件測(cè)試面試中取得成功！
神州數(shù)碼軟件測(cè)試面試題
軟件測(cè)試是軟件開(kāi)發(fā)生命周期中不可或缺的部分。它是通過(guò)對(duì)軟件系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證和確認(rèn)，以確保它滿足設(shè)計(jì)和規(guī)格要求的過(guò)程。很多公司為了篩選合適的軟件測(cè)試人員，會(huì)采用一系列面試題來(lái)評(píng)估候選人的技能和知識(shí)。
以下是一些神州數(shù)碼軟件測(cè)試面試題的示例：
請(qǐng)解釋軟件測(cè)試的概念和重要性。
描述測(cè)試的主要目標(biāo)和作用。
請(qǐng)分別解釋黑盒測(cè)試和白盒測(cè)試，并說(shuō)明它們的區(qū)別。
描述單元測(cè)試的概念和用途。
解釋您的測(cè)試用例管理方法，包括編寫(xiě)、執(zhí)行和跟蹤測(cè)試用例。
描述缺陷跟蹤的過(guò)程和目的。
列舉您熟悉和使用過(guò)的測(cè)試工具，并解釋它們的功能。
分享您在測(cè)試項(xiàng)目中優(yōu)化測(cè)試過(guò)程的經(jīng)驗(yàn)和方法。
請(qǐng)分享您對(duì)軟件測(cè)試未來(lái)發(fā)展的看法。
說(shuō)明您如何解決與開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)合作時(shí)可能遇到的溝通問(wèn)題。
以下是一些可能的回答示例：
軟件測(cè)試是檢查和評(píng)估軟件系統(tǒng)以確認(rèn)其質(zhì)量、正確性和完整性的過(guò)程。它通過(guò)執(zhí)行測(cè)試用例并與預(yù)期結(jié)果進(jìn)行比較來(lái)發(fā)現(xiàn)潛在的缺陷和問(wèn)題。軟件測(cè)試是確保軟件在交付給用戶(hù)之前能夠滿足其需求和期望的關(guān)鍵步驟。
測(cè)試的主要目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)軟件中的缺陷和問(wèn)題，并確保軟件在交付給用戶(hù)之前達(dá)到高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。測(cè)試還有助于驗(yàn)證軟件是否滿足設(shè)計(jì)和規(guī)格要求，提高軟件的可靠性和可用性，減少用戶(hù)遭受潛在風(fēng)險(xiǎn)的可能性。
黑盒測(cè)試是基于對(duì)軟件系統(tǒng)外部行為的觀察和分析來(lái)進(jìn)行測(cè)試的方法。測(cè)試人員只關(guān)注輸入和輸出，而不考慮系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。白盒測(cè)試是基于對(duì)軟件系統(tǒng)內(nèi)部邏輯、代碼和結(jié)構(gòu)的了解來(lái)進(jìn)行測(cè)試的方法。測(cè)試人員可以訪問(wèn)和修改系統(tǒng)的內(nèi)部元素以執(zhí)行測(cè)試。
單元測(cè)試是對(duì)軟件系統(tǒng)中最小的可測(cè)試單元（通常是函數(shù)或方法）進(jìn)行測(cè)試的過(guò)程。它的目的是驗(yàn)證每個(gè)單元是否按照預(yù)期進(jìn)行工作，并發(fā)現(xiàn)可能存在的缺陷。單元測(cè)試通常由開(kāi)發(fā)人員編寫(xiě)，可以在開(kāi)發(fā)過(guò)程中進(jìn)行頻繁執(zhí)行以保證代碼的質(zhì)量。
我使用測(cè)試管理工具來(lái)編寫(xiě)、執(zhí)行和跟蹤測(cè)試用例。這些工具可以幫助我創(chuàng)建測(cè)試用例、指定預(yù)期結(jié)果、執(zhí)行測(cè)試并記錄測(cè)試結(jié)果。我還使用工具來(lái)跟蹤測(cè)試覆蓋率，并生成測(cè)試報(bào)告以評(píng)估測(cè)試進(jìn)度和質(zhì)量。
缺陷跟蹤是記錄和管理軟件缺陷的過(guò)程。它包括收集缺陷報(bào)告、分配缺陷給相應(yīng)的團(tuán)隊(duì)成員、跟蹤缺陷的修復(fù)進(jìn)度，并驗(yàn)證已修復(fù)的缺陷是否滿足預(yù)期。缺陷跟蹤有助于提高軟件質(zhì)量，確保所有缺陷都得到適當(dāng)?shù)奶幚怼?/p>
我熟悉并使用過(guò)多種測(cè)試工具，包括JUnit、Selenium、Jenkins、JIRA和TestRail等。JUnit用于Java單元測(cè)試，Selenium用于Web應(yīng)用程序的自動(dòng)化測(cè)試，Jenkins用于持續(xù)集成和自動(dòng)化構(gòu)建，JIRA用于缺陷跟蹤和項(xiàng)目管理，TestRail用于測(cè)試用例管理和測(cè)試報(bào)告生成。
我優(yōu)化測(cè)試過(guò)程的方法包括：
我認(rèn)為軟件測(cè)試的未來(lái)趨勢(shì)將更加注重自動(dòng)化測(cè)試、持續(xù)集成和持續(xù)交付。隨著軟件開(kāi)發(fā)的不斷發(fā)展，測(cè)試需要更高效、更快速地適應(yīng)變化和交付價(jià)值。因此，自動(dòng)化測(cè)試工具和技術(shù)的發(fā)展將成為軟件測(cè)試的重要方向。
我通過(guò)以下方式解決與開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)之間的溝通問(wèn)題：
神州數(shù)碼軟件測(cè)試面試題涵蓋了軟件測(cè)試的基本概念、主要目標(biāo)、常見(jiàn)方法和工具。通過(guò)這些面試題，公司可以評(píng)估候選人的專(zhuān)業(yè)知識(shí)、技能和經(jīng)驗(yàn)。作為面試者，在準(zhǔn)備面試時(shí)，你應(yīng)該對(duì)這些問(wèn)題有清晰的理解，并能夠提供合理和詳細(xì)的回答。
工程師指具有從事工程系統(tǒng)操作、設(shè)計(jì)、管理、評(píng)估能力的人員。工程師的稱(chēng)謂，通常只用于在工程學(xué)其中一個(gè)范疇持有專(zhuān)業(yè)性學(xué)位或相等工作經(jīng)驗(yàn)的人士?！ ≤浖_(kāi)發(fā)助理工程師，具體是指剛?cè)腴T(mén)的軟件工程師，幫助軟件開(kāi)發(fā)人員處理一些簡(jiǎn)單的日常工作。 屬于基本上算是開(kāi)發(fā)人員的助手，或者下手?！ 【唧w的工作：
1、安排寫(xiě)小程序，
2、安排寫(xiě)過(guò)程文檔，
3、直接參與項(xiàng)目
看看bug的級(jí)別是不是很?chē)?yán)重，要是比較嚴(yán)重的話可以做一個(gè)修復(fù)的補(bǔ)丁包，也可以退版本使用，等問(wèn)題修復(fù)好以后再上線。
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??！");
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(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。
