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保定熱電廠工資

時間：2024-09-18 10:29 人氣：0 編輯：招聘街

一、保定熱電廠工資

保定熱電廠工資問題：解答你的關注

在尋找一份穩(wěn)定的工作時，我們常常會關心工資待遇問題。尤其是對于正在考慮加入保定熱電廠的人來說，關于工資待遇的了解就顯得尤為重要了。

保定熱電廠是保定市的一家大型電力公司，致力于為城市供應有力和持續(xù)的電力資源。作為一名員工，了解該公司的工資政策和福利待遇是我們提前考慮的重要因素之一。

工資結構和待遇

保定熱電廠擁有完善的工資體系和福利待遇，旨在吸引和留住優(yōu)秀的人才。根據(jù)公司內(nèi)部規(guī)定，工資由基本工資、績效獎金和福利組成。

基本工資：基本工資是員工在保定熱電廠工作期間的固定薪資，通常根據(jù)員工的職位、工作年限、技能等因素確定?；竟べY可以隨著員工的工作表現(xiàn)和晉升而逐步增長。

績效獎金：績效獎金是根據(jù)員工的績效評估結果而發(fā)放的額外獎金。保定熱電廠高度重視員工的工作表現(xiàn)，通過績效獎金機制激勵員工提高工作效率和質(zhì)量。優(yōu)秀的績效評估結果將帶來豐厚的績效獎金。

福利待遇：保定熱電廠為員工提供豐富的福利待遇，包括但不限于五險一金、帶薪年假、職工醫(yī)療保險等。這些福利待遇旨在保障員工的權益和安全，提高員工的生活質(zhì)量。

工資級別和晉升機制

保定熱電廠實行崗位工資制度，根據(jù)員工的崗位級別和職位等級來確定工資水平。公司設立了多個崗位等級，從一線員工到管理層，不同級別的崗位有不同的工資水平。

同時，保定熱電廠鼓勵員工通過學習和提升自己的技能，以獲得更好的晉升機會和待遇。公司提供定期的培訓和學習機會，鼓勵員工參加相關的技能認證考試，通過個人努力來實現(xiàn)晉升和工資水平的提高。

薪資發(fā)放和福利保障

保定熱電廠嚴格按照國家規(guī)定和公司內(nèi)部制度來發(fā)放工資和福利。工資發(fā)放通常采用銀行轉賬的方式，確保工資安全和準確性。

此外，公司還為員工提供全面的福利保障。包括社會保險、住房公積金、職工醫(yī)療保險等，確保員工在工作期間和退休后都能享受到福利待遇。

總結

對于關心保定熱電廠工資問題的人來說，了解公司的工資結構和待遇是非常重要的。保定熱電廠作為一家大型電力公司，擁有完善的工資體系和福利保障，致力于為員工提供穩(wěn)定和豐厚的報酬。

公司的工資政策由基本工資、績效獎金和福利組成，員工可通過良好的工作表現(xiàn)和晉升機會來提高工資水平。同時，保定熱電廠注重員工的繼續(xù)學習和技能提升，提供培訓和學習機會，為員工的個人發(fā)展提供保障。

作為員工，在享受工資待遇的同時，還能得到全面的福利保障，包括社會保險、住房公積金、職工醫(yī)療保險等。這些福利待遇為員工的生活提供了保障和安全。

總之，保定熱電廠是一家值得信賴的雇主，為員工提供穩(wěn)定的工資和福利待遇。無論你是已經(jīng)是其中的一員，還是準備加入的人，你都可以放心選擇并追求個人職業(yè)發(fā)展。

二、熱電廠脫硫脫硝

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熱電廠脫硫脫硝的重要性與技術進展

熱電廠是我國能源領域的主要組成部分，但同時也是大氣污染的主要來源之一。為了減少熱電廠對環(huán)境的污染，研究人員發(fā)展出了脫硫脫硝技術。本文將重點介紹熱電廠脫硫脫硝的重要性以及技術進展。

熱電廠脫硫技術

熱電廠的主要燃料是煤炭，而煤炭中含有大量的硫。在燃燒過程中，硫會轉化為二氧化硫（SO2），這是一種造成酸雨的主要因素。因此，熱電廠脫硫技術就顯得尤為重要。

熱電廠脫硫技術的主要方法是利用吸收劑將煙氣中的二氧化硫吸附并轉化為硫酸鹽。常見的脫硫方法包括濕法脫硫和干法脫硫。濕法脫硫是通過噴射吸收劑溶液到煙氣中，使二氧化硫和吸收劑發(fā)生反應，生成硫酸鹽并被吸收劑吸附。干法脫硫則是利用固體吸收劑，將煙氣中的二氧化硫轉化為硫酸鹽并吸附在吸收劑上。

熱電廠脫硝技術

燃燒過程中產(chǎn)生的氮氧化物（NOx）也是熱電廠排放的重要污染物之一。NOx會對大氣中的臭氧層產(chǎn)生破壞性影響，并加劇酸雨的形成。因此，熱電廠脫硝技術的研究與推廣也十分迫切。

熱電廠脫硝技術主要包括選擇性催化還原（SCR）和選擇性非催化還原（SNCR）。SCR是利用催化劑在一定溫度下將煙氣中的NOx與氨氣（NH3）還原為氮氣（N2）和水（H2O）。SNCR則是在一定的溫度和氨氣濃度下，直接將煙氣中的NOx還原為氮氣和水。

熱電廠脫硫脫硝技術的進展

隨著環(huán)保意識的增強和法規(guī)要求的提高，熱電廠脫硫脫硝技術也在不斷進步和完善。

脫硫技術的進展

傳統(tǒng)的濕法石膏法脫硫技術存在著排放物高、脫硫效率低等問題。近年來，研究人員提出了多種新型吸收劑，如氨基酸鹽類、界面活性劑等，這些吸收劑可以提高脫硫效率，減少氧化物的排放。

此外，干法脫硫技術也得到了廣泛關注。干法脫硫不需要噴射吸收劑溶液，可以降低廢水排放，同時具有較高的脫硫效率。目前，研究人員正在開發(fā)更加經(jīng)濟高效的干法脫硫技術。

脫硝技術的進展

SCR技術是當前熱電廠脫硝技術的主流。但是SCR技術存在著催化劑易中毒、運行成本高等問題。為了解決這些問題，研究人員正在研發(fā)新型SCR催化劑，如復合式催化劑、基于納米材料的催化劑等，以提高脫硝效率和降低運行成本。

另外，SNCR技術也有不斷的改進。通過優(yōu)化氨氣噴射和燃燒過程，研究人員成功提高了SNCR技術的脫硝效率，降低了氨氣的使用量，使得SNCR技術更加經(jīng)濟可行。

總結

熱電廠脫硫脫硝技術是減少大氣污染、提高環(huán)境質(zhì)量的重要手段。在環(huán)保要求不斷提高的背景下，研究人員正在不斷推進熱電廠脫硫脫硝技術的進展。通過引入新型吸收劑和催化劑，優(yōu)化工藝流程，熱電廠脫硫脫硝技術的效率和經(jīng)濟性將得到進一步提升。

三、余熱電廠和熱電廠區(qū)別？

熱電廠主要是以給用戶供熱為主的電廠，剩余發(fā)電量進入電網(wǎng)。發(fā)電基本原理和傳統(tǒng)發(fā)電廠相同，需要消耗能源。

余熱電廠是利用設備系統(tǒng)剩余的熱量來進行發(fā)電的一種發(fā)電形式，這種發(fā)電方式高效利用剩余熱量，更加節(jié)能、更加環(huán)保。基本杜絕排放，但是存在發(fā)電機發(fā)電量較小的問題。

四、熱電廠原理？

主要工作原理是利用火力發(fā)電廠發(fā)電后的熱水,經(jīng)過再次加熱后供暖。 

熱電廠,是指在發(fā)電的同時,還利用汽輪機的抽汽或排汽為用戶供熱的火電廠,具體來說是水被加熱,轉變?yōu)檎羝?推動蒸汽輪機運轉,帶動發(fā)電機工作,同時也做一些其他工作(如船舶推進)。

五、熱電廠的這個建筑是什么？

看起來應該是飛灰儲罐，熱電廠鍋爐燃燒煙氣中的飛灰，經(jīng)過電除塵器或者布袋除塵器收集后，通過倉儲式氣力輸送裝置（即壓縮空氣吹）送到這個大儲罐里，然后通過車載或其他方式運出電廠，用來做水泥或其他產(chǎn)品的原材料。

六、如何實時監(jiān)測熱電廠碳排放？

碳監(jiān)測簡介

碳監(jiān)測通過綜合觀測、結合數(shù)值模擬、統(tǒng)計分析等手段,獲取溫室氣體排放強度、環(huán)境中濃度、生態(tài)系統(tǒng)碳匯等碳源匯狀況及其變化趨勢信息，為應對氣候變化研究和管理提供服務支撐。主要監(jiān)測對象為《京都議定書》和《多哈修正案》中規(guī)定控制的7種人為活動排放的溫室氣體,包括二氧化碳(COz)、甲烷(CH4)、氧化亞氮(Nz0)、氫氟化碳(HFCs)、全氟化碳(PFCs)、六氟化硫(SF%)和三氟化氮(NF3)。

重點行業(yè)排放源監(jiān)測

排放源監(jiān)測主要指通過手工或自動監(jiān)測手段，對能源活動、工業(yè)過程等典型源排放的溫室氣體排放量進行監(jiān)測的行為。

二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)等溫室氣體排放與大氣污染物排放具有同根、同源、同過程的特點,統(tǒng)籌溫室氣體與大氣污染物排放監(jiān)測，夯實溫室氣體排放監(jiān)測基礎，有助于評估與驗證溫室氣體核算方法和排放因子的科學性，支撐建立符合中國實際情況的溫室氣體核算體系;同時，也可以豐富我國碳排放交易中排放量的確定方法，推動企業(yè)碳排放與污染物排放的協(xié)同監(jiān)測監(jiān)管。

二氧化碳排放主要源自能源活動和工業(yè)過程，其中固定源燃料燃燒占比約85%，其余為建材、冶煉等環(huán)節(jié)貢獻。二氧化碳排放監(jiān)測主要依托連續(xù)監(jiān)測技術，即通過對排放口二氧化碳濃度和排氣流量開展自動監(jiān)測，實時連續(xù)監(jiān)測二氧化碳的排放量變化情況，該技術在美國、歐盟已有成熟應用，在我國處于試點研究階段。

甲烷排放主要來自于能源生產(chǎn)，如石油天然氣、煤炭開采過程中的逃逸排放，占比近90%。石油天然氣開采行業(yè)甲烷逃逸主要來自組件密封點和敞開液面的泄漏，主要依托揮發(fā)性有機物泄漏檢測協(xié)同開展監(jiān)測，估算泄漏排放水平。煤炭開采過程中的甲烷逃逸主要包括在產(chǎn)煤礦井工開采、露天開采過程中的逃逸,廢棄煤礦的逃逸，以及礦后活動的逃逸等，其中井工開采方面國際國內(nèi)多采用甲烷連續(xù)監(jiān)測手段開展監(jiān)測，露天開采、廢棄煤礦和礦后活動多基于產(chǎn)品產(chǎn)量進行估算。

生態(tài)系統(tǒng)碳匯監(jiān)測

1、對土地生態(tài)類型及變化進行監(jiān)測;

2、開展生態(tài)地面監(jiān)測，在生態(tài)系統(tǒng)樣地對生物量、植物群落物種組成、結構與功能進行監(jiān)測。

大氣溫室氣體監(jiān)測

大氣中的溫室氣體濃度升高是造成全球氣候變暖主要原因。從上個世紀六十年代前后，國內(nèi)外開始監(jiān)測大氣中的溫室氣體濃度，逐步形成了全球-區(qū)域-國家-城市等不同尺度的監(jiān)測網(wǎng)絡。目前，世界氣象組織（WMO）組建了全球最大、功能最全的國際性大氣溫室氣體監(jiān)測網(wǎng)絡（GAW )，通過31個全球大氣本底站、400多個區(qū)域大氣本底站以及飛機和輪船上攜帶的二氧化碳探測儀測得的數(shù)據(jù)整合而得全球溫室氣體濃度。生態(tài)環(huán)境部依托國家背景站初步建立了覆蓋我國大部地區(qū)的溫室氣體本底濃度監(jiān)測網(wǎng)絡，在福建武夷山、內(nèi)蒙古呼倫貝爾、湖北神農(nóng)架、云南麗江、廣東南嶺、四川海螺溝、青海門源、山東長島、山西龐泉溝、海南西沙和南沙等11個站開展了溫室氣體監(jiān)測。

碳遙感監(jiān)測

衛(wèi)星、無人機、走航、地基遙感監(jiān)測是獲取大氣中溫室氣體濃度及其排放來源的重要技術手段。

*衛(wèi)星遙感監(jiān)測

以遙感衛(wèi)星為平臺，在幾百公里甚至更遠距離外的太空，可以實現(xiàn)對地球大氣的大范圍觀測。二氧化碳、甲烷等溫室氣體擁有獨特的光譜特性，就像我們每個人都有獨一無二的指紋。利用縣京氣體的指紋光譜，就能從衛(wèi)星的觀測數(shù)據(jù)里獲取溫室氣體濃度分布。因此，可以用衛(wèi)星來捕捉溫室氣體的含量及變化。

目前，國際上用于監(jiān)測溫室氣體的在軌衛(wèi)星，國外主要有美國的OCO衛(wèi)星、日本的GOSAT衛(wèi)星、歐洲的Sentinel-5P衛(wèi)星、加拿大的GHGsat衛(wèi)星等，其中GHGsat具有幾十米的高空間分辨率，可以有效監(jiān)測甲烷等異常排放源。我國主要有碳衛(wèi)星、高光譜觀測衛(wèi)星和大氣環(huán)境監(jiān)測衛(wèi)星等。

無人機監(jiān)測

利用無人機飛行平臺搭載高精度溫室氣體監(jiān)測設備，可實時、動態(tài)獲取局部或廣闊區(qū)域的溫室氣體三維濃度分布情況。結合氣象要素監(jiān)測及碳排放反演模型，可進一步開展區(qū)域碳排放量評估。

走航監(jiān)測

利用溫室氣體走航監(jiān)測車搭載高精度、高靈敏度溫室氣體探測設備，可實現(xiàn)城市、工業(yè)園區(qū)、重點企業(yè)的溫室氣體(CO2、CH4、N2O等)在線監(jiān)測評估，精準定位排放源，快速高效服務溫室氣體控排監(jiān)管。

地基遙感監(jiān)測

通過在監(jiān)測區(qū)域邊界處布設地基高分辨光譜儀監(jiān)測站點，結合實地的地形、地貌及風速、風向等信息，可監(jiān)測重點企業(yè)及排放區(qū)域的溫室氣體柱濃度并估算其碳排放量。利用地基遙感高精度溫室氣體柱濃度監(jiān)測結果可對衛(wèi)星遙感監(jiān)測產(chǎn)品進行精度驗證。

海洋與濱海濕地碳源匯監(jiān)測

海洋碳庫

海洋對于減緩氣候變化具有舉足輕重的作用。海洋碳庫約是陸地碳庫的20倍，且海洋碳儲藏時間尺度比陸地生態(tài)系統(tǒng)長的多。全球大洋吸收了工業(yè)革命以來人類排放COz總量的1/3，目前每年從大氣吸收CO2達20億噸，約占全球COz排放量的1/4。海洋吸收CO2的主要機制包括“溶解度泵”、“碳酸鹽泵”、“生物泵及“微型生物碳泵”

目前海洋碳監(jiān)測的手段日益多元化，可通過船基航次調(diào)查、浮標原位長期監(jiān)測及遙感衛(wèi)星反演等多種方式共同進行、相輔相成?，F(xiàn)有監(jiān)測結果表明，我國監(jiān)測海域總體吸收大氣CO2，全年表現(xiàn)為大氣CO2的弱匯，吸收強度由冬季到春季逐漸減弱，夏季和秋季則轉換為向大氣釋放CO2，表層海水溫度、長江等沖淡水輸入、生物活動以及強烈的水體垂直混合作用是影響監(jiān)測海域大氣CO2源匯格局變動的重要

濱海濕地碳庫

濱海藍碳廣義上指鹽沼濕地、紅樹林和海草床等海岸帶高等植物以及浮游植物、藻類和貝類生物等，在自身生長和微生物共同作用下，將大氣中的COz吸收、轉化并長期保存到海岸帶底泥中的這部分碳，以及其中一部分從海岸帶向近海大洋輸出的有機碳。濱海濕地類型中的紅樹林、鹽沼濕地和海草床是公認的三大濱海藍碳生態(tài)系統(tǒng)。相比于陸地生態(tài)系統(tǒng)的碳匯作用，海洋生態(tài)系統(tǒng)的碳匯具有碳循環(huán)周期長、固碳效果持久等特點。

渦度相關觀測技術和理論的不斷發(fā)展為探討生態(tài)系統(tǒng)尺度的CO2和CH4交換的時空變化提供了新途徑，成為長期測算生態(tài)系統(tǒng)碳通量最可靠和切實可行的方法，被認為是現(xiàn)今能直接測定陸地生態(tài)系統(tǒng)與大氣間物質(zhì)與能量交換通量的標準方法。

來源：中國環(huán)境

七、mahout面試題？

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)上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。

訓練數(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. 構造分類數(shù)據(jù)。

2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。

3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。

接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》

1. 構造分類數(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工具類進行訓練，得到訓練模型。

3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。

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) {

//將訓練數(shù)據(jù)轉換成 vector數(shù)據(jù)

makeTrainVector();

//產(chǎn)生訓練模型

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("序列化文件轉換成向量失?。?#34;);

System.out.println(2);

}

}

public static void makeTrainVector(){

//將測試數(shù)據(jù)轉換成序列化文件

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());

}

}

八、webgis面試題？

1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。

WebGIS是一種基于Web技術的地理信息系統(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. 請談談您在WebGIS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等前端技術進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術如Python、Java等進行地理數(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，能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構。

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技術實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和可視化的分析結果，幫助政府和公眾做出相應的決策。

4. 請談談您對WebGIS未來發(fā)展的看法和期望。

我認為WebGIS在未來會繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術的不斷進步，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，并與其他領域的技術進行深度融合。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，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。

九、freertos面試題？

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計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關的知識更好，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。

十、paas面試題？

1.負責區(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.維護關鍵客戶關系，與客戶決策者保持良好的溝通；

3.管理并帶領團隊完成完成年度銷售任務。

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