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模具技師證怎么考？

時間：2024-11-05 21:02 人氣：0 編輯：招聘街

一、模具技師證怎么考？

模具技師證是一種專業(yè)技能證書，考試通常由權(quán)威認證機構(gòu)如中國模具工業(yè)協(xié)會或相關學術(shù)機構(gòu)組織。要考取模具技師證，首先需要具備相關的模具專業(yè)知識，包括模具設計、制造、維修等方面的技能。

通常，考取證書需要完成一定的學習課程，掌握相關的基礎知識和技能，并參加考試。

在考試過程中，需要展示對模具設計、制造、維修等技能的理解和應用能力。通過考試后，就可以獲得相應的模具技師證書。需要注意的是，考試內(nèi)容和難度會因不同的認證機構(gòu)而有所差異，因此需要了解相關認證機構(gòu)的具體要求和考試內(nèi)容，進行充分準備。

二、沖壓模具設計面試題

沖壓模具設計面試題是在沖壓行業(yè)中常見的一種面試形式。對于模具設計師來說，掌握面試題的解答是非常重要的，這不僅可以展示自己的專業(yè)知識和技能，還能增加面試成功的機會。

作為一名沖壓模具設計師，在面試前充分準備各類面試題是必不可少的。下面，我將分享一些常見的沖壓模具設計面試題，并給出相應的答案供大家參考。

1. 請簡要介紹一下沖壓模具設計的基本流程。

沖壓模具設計的基本流程包括以下幾個步驟：

• 需求分析：了解客戶的需求，包括產(chǎn)品的形狀、尺寸、材料等要求。
• 產(chǎn)品設計：將產(chǎn)品的形狀、尺寸等要求轉(zhuǎn)化為設計圖紙。
• 模具設計：根據(jù)產(chǎn)品設計圖紙設計模具的結(jié)構(gòu)和尺寸。
• 加工制造：將模具設計圖紙轉(zhuǎn)化為實際的沖壓模具。
• 調(diào)試優(yōu)化：對模具進行調(diào)試和優(yōu)化，確保其正常運行。

2. 沖壓模具設計中常用的軟件有哪些？

沖壓模具設計中常用的軟件主要有以下幾種：

• AutoCAD：用于進行模具的二維圖設計。
• Pro/ENGINEER：一款三維實體建模軟件，可以進行復雜模具的設計。
• UG/NX：也是一款三維實體建模軟件，適用于大型模具的設計。
• CATIA：用于進行高級曲面模具的設計。
• SolidWorks：一款常用的三維建模軟件，適用于各類模具的設計。

3. 請介紹一下常見的沖壓模具的分類。

常見的沖壓模具可以根據(jù)不同的分類標準進行劃分：

• 按照加工方式分類：包括沖裁模、拉伸模、彎曲模、沖切模等。
• 按照結(jié)構(gòu)分類：包括單工位模具、連續(xù)模具、復合模具等。
• 按照材料分類：包括金屬模具、非金屬模具等。
• 按照用途分類：包括汽車模具、家電模具、電子產(chǎn)品模具等。

4. 請談談您對沖壓模具設計的經(jīng)驗和技巧。

在我多年的沖壓模具設計經(jīng)驗中，我積累了一些經(jīng)驗和技巧，包括：

• 充分了解產(chǎn)品特點：在設計模具之前，要充分了解產(chǎn)品的特點和要求，包括材料、尺寸、形狀等。
• 注重模具結(jié)構(gòu)設計：模具的結(jié)構(gòu)設計對沖壓工藝和產(chǎn)品質(zhì)量具有重要影響，要注重合理的結(jié)構(gòu)設計。
• 考慮模具的可制造性：在設計模具時要考慮到模具的可制造性，避免設計上的不合理和過于復雜。
• 運用先進的軟件和技術(shù)：運用先進的軟件和技術(shù)可以提高沖壓模具設計的效率和精度。
• 不斷學習和創(chuàng)新：沖壓模具設計是一個不斷學習和創(chuàng)新的領域，要保持持續(xù)的學習和研究。

5. 請談談您在沖壓模具設計中的成功案例。

在我從事沖壓模具設計的職業(yè)生涯中，我參與了多個成功的沖壓模具設計項目，其中一個典型案例是：

我所在的團隊負責設計某汽車零部件的沖壓模具，這個零部件形狀復雜，要求尺寸精度高。在該項目中，我采用了先進的三維建模軟件和模擬分析技術(shù)，經(jīng)過多次的方案比選和優(yōu)化，最終設計出了一個結(jié)構(gòu)合理、性能穩(wěn)定的沖壓模具。該模具經(jīng)過實際生產(chǎn)驗證，零件的質(zhì)量和生產(chǎn)效率得到了顯著提升，獲得了客戶的高度贊譽。

6. 沖壓模具設計中常見面臨的問題及解決方法有哪些？

在沖壓模具設計過程中，常見的問題包括：

• 尺寸精度難以控制：沖壓模具制造過程中，尺寸精度是一個關鍵問題。可以通過合理的模具結(jié)構(gòu)設計、優(yōu)化加工工藝等方式來解決。
• 裂紋、變形等問題：沖壓過程中，材料容易出現(xiàn)裂紋、變形等問題?？梢酝ㄟ^優(yōu)化沖壓工藝、選擇合適的材料等方式來解決。
• 模具磨損和壽命問題：模具在使用過程中可能會出現(xiàn)磨損和壽命不夠長的問題?？梢酝ㄟ^選擇高耐磨材料、優(yōu)化潤滑方式等方式來解決。
• 成本控制問題：沖壓模具制造成本較高，如何控制成本是一個挑戰(zhàn)?？梢酝ㄟ^合理的設計、優(yōu)化加工工藝等方式來降低成本。

這些問題在實際沖壓模具設計中是常見的，解決方法需要根據(jù)具體情況進行分析和判斷。

結(jié)語

沖壓模具設計是一個復雜而關鍵的工作，對設計師的專業(yè)知識和技能有較高要求。通過對沖壓模具設計面試題的準備和理解，可以提高自己在面試中的競爭力，展示出自己的實力和潛力。希望以上的面試題及答案對正在準備沖壓模具設計面試的人士有所幫助，祝大家面試順利！

三、模具技師個人總結(jié)報告

模具技師個人總結(jié)報告

引言

作為一名經(jīng)驗豐富的模具技師，我認為對自己的工作進行總結(jié)和反思是非常必要的。通過這篇個人總結(jié)報告，我將回顧過去的工作經(jīng)歷，總結(jié)所取得的成績和經(jīng)驗教訓，以及未來的發(fā)展規(guī)劃和目標。希望通過這樣的總結(jié)能夠不斷提升自我，更好地適應行業(yè)發(fā)展的需要。

工作成績與經(jīng)驗

在過去的工作中，我主要負責模具的設計、制造和維護工作。在設計方面，我注重與工程師團隊的緊密合作，根據(jù)產(chǎn)品需求進行設計方案的制定，確保模具的質(zhì)量和效率。在制造過程中，我嚴格把控每一個工序，確保模具的精準度和穩(wěn)定性。在維護方面，我建立了完善的維護記錄和計劃，定期檢查和保養(yǎng)模具，延長了模具的使用壽命，降低了生產(chǎn)成本。

在工作中，我積累了豐富的經(jīng)驗，能夠獨立解決各種復雜的技術(shù)問題，反映了我的專業(yè)能力和工作態(tài)度。同時，我善于與同事合作，團隊協(xié)作能力較強，能夠高效地完成工作任務。在工作中，我始終保持學習的態(tài)度，不斷學習新知識和新技術(shù)，不斷提升自己的專業(yè)水平。

經(jīng)驗教訓

在工作中，我也遇到過一些困難和挑戰(zhàn)。比如在某個項目中，由于溝通不暢，導致了設計方案的誤解，影響了模具的制造進度。通過這樣的教訓，我意識到溝通的重要性，學會了更加有效地與團隊溝通，避免類似的問題再次發(fā)生。

此外，我也意識到在工作中要保持耐心和細心，不能因為工作的繁忙而忽略細節(jié)。細節(jié)決定成敗，只有將每一個細節(jié)做到位，才能保證工作的質(zhì)量和效率。因此，我在工作中更加注重細節(jié)，保持高度的專注和耐心，確保工作的完美完成。

未來規(guī)劃與發(fā)展目標

在未來的工作中，我將繼續(xù)努力提升自己的專業(yè)能力和技術(shù)水平，不斷學習行業(yè)最新的發(fā)展動態(tài)和技術(shù)知識，保持與行業(yè)前沿的接軌。同時，我也希望能夠挑戰(zhàn)更高級別的工作崗位，拓展自己的職業(yè)發(fā)展空間，為企業(yè)的發(fā)展貢獻自己的力量。

此外，我還計劃參加相關的培訓和認證考試，提升自己的專業(yè)認證水平，增強個人在求職市場上的競爭力。通過不斷學習和提升，我相信自己能夠在模具行業(yè)中取得更加出色的成績，實現(xiàn)個人職業(yè)目標和企業(yè)發(fā)展目標。

結(jié)語

總的來說，通過這次模具技師個人總結(jié)報告，我對自己的工作進行了深入的反思和總結(jié)，發(fā)現(xiàn)了自身的優(yōu)勢和不足，明確了未來的發(fā)展方向和目標。我會繼續(xù)努力工作，不斷提升自己，為行業(yè)的發(fā)展和企業(yè)的成功貢獻自己的力量。

四、模具鉗工技師畢業(yè)論文

模具鉗工技師畢業(yè)論文

模具鉗工技師是機械制造行業(yè)中非常重要的角色，他們負責制造和維修各種模具，并確保其質(zhì)量和準確度。而在模具鉗工技師畢業(yè)論文中，我們將探討模具鉗工技師的職責、技能要求以及未來發(fā)展前景。

1. 模具鉗工技師的職責

作為模具鉗工技師，他們的主要職責是制造和維修各種模具。模具是用于制造各種產(chǎn)品的工具或零件，它們的準確性和質(zhì)量直接影響到最終產(chǎn)品的質(zhì)量。因此，模具鉗工技師需要擁有精密加工的技能，能夠操作各種機械設備和工具，以及能夠解讀和理解技術(shù)圖紙。

除了制造和維修模具外，模具鉗工技師還需要進行模具測試和調(diào)整，以確保其符合產(chǎn)品規(guī)格。他們還負責解決模具生產(chǎn)過程中的問題，并進行必要的改進和調(diào)整。同時，他們需要與其他部門合作，如設計師和工程師，以確保模具的質(zhì)量和功能。

2. 模具鉗工技師的技能要求

要成為一名優(yōu)秀的模具鉗工技師，以下是一些必備的技能要求：

• 機械加工技能：模具鉗工技師需要熟練掌握各種機械加工技能，如鉗工、銑工、磨工等。他們需要能夠操作各種機械設備和工具，如車床、銑床、磨床等。
• 技術(shù)圖紙解讀：模具鉗工技師需要能夠解讀和理解復雜的技術(shù)圖紙，以便準確制造和修復模具。
• 質(zhì)量控制：模具鉗工技師需要具備嚴格的質(zhì)量控制意識，確保制造和修復的模具符合產(chǎn)品規(guī)格和質(zhì)量要求。
• 溝通與合作能力：模具鉗工技師需要與其他團隊成員進行合作，如設計師、工程師和生產(chǎn)人員，以確保模具的質(zhì)量和功能。

3. 模具鉗工技師的未來發(fā)展前景

隨著制造業(yè)的發(fā)展和技術(shù)的進步，模具鉗工技師的需求將繼續(xù)增長。他們在汽車制造、航空航天、電子設備等行業(yè)中扮演著重要的角色。

當前，制造業(yè)正經(jīng)歷著工業(yè)4.0的時代，即數(shù)字化、智能化生產(chǎn)。模具鉗工技師需要跟上這一潮流，學習和掌握與技術(shù)相關的知識和技能，如計算機輔助設計、數(shù)控加工等。

此外，隨著制造業(yè)對高精度、高質(zhì)量模具的需求不斷增加，模具鉗工技師需要不斷提升自己的技能，學習新的加工技術(shù)和工具。他們可以通過持續(xù)的學習和培訓來提高自己的專業(yè)水平，并通過參加技能競賽和獲得相關證書來展示自己的能力。

總而言之，模具鉗工技師是制造行業(yè)中不可或缺的一部分。他們的技能和貢獻直接影響著產(chǎn)品的質(zhì)量和效率。通過不斷學習和提升自己的技能，模具鉗工技師將在未來的發(fā)展中獲得更多的機會和挑戰(zhàn)。

五、如何辦理模具鉗工技師證？

國企的話大專畢業(yè)只能先從中級鉗工考起，每個單位體系不一樣，私企的話可以在社會上考去技師證。

六、模具技師、模具師傅、模具補師的區(qū)別是什么?主要做些什么？

技師可以說是另外兩個會的他都會。 成熟的技師在拿到零件時候到裝配然后調(diào)試做成成品，最后給客戶交模以及交產(chǎn)品時候按客戶要求要求做的臨時改動中的做法和技術(shù)都要精通。 模具師傅工作是裝配以及調(diào)試為主。 模具補師就是在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中碰到加工損壞、裝配不完整、調(diào)試需要修補，或者存在設計方面的漏洞處理。 模具技師有：沖壓模具技師、五金模具技師、塑膠模具技師、精密模具零件測量技師、模具鉗工技師。

1、維護模具的日常運行，定時對模具維護及保養(yǎng)。

2、負責生產(chǎn)所需工裝模具設計。

3、處理工裝模具制作和維修過程中出現(xiàn)的技術(shù)問題。 模具補師就是在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中碰到加工損壞、裝配不完整、調(diào)試需要修補，或者存在設計方面的漏洞處理，對產(chǎn)品進行修補工作。 通常先從模具補師坐起，會做裝配和調(diào)試成為模具師傅，然后一步一步進階到模具技師。

七、注塑技師未修理模具檢討書怎么寫？

首先本職工作內(nèi)容，然后分析產(chǎn)生原因，然后 本人未預料后果，耽誤了后續(xù)生產(chǎn)以及其它同事的效率，本人檢討，并作好預防措施，再有修理事件，會在筆記或黑板標識，同時給予第一時間處理，提高工作效率與積極性

八、有誰是做鋁型材擠壓拉伸模具技師呀?工資如何？

我沒做過，不過以廠在鋁材廠待過，我去兩家廠工資都不錯。聽說有5到6千一個月。因為那些廠就靠那些模具生產(chǎn)。如果模具不行，就要停工。

九、無錫技師學院，那個專業(yè)女生多，模具女生數(shù)量怎么樣？

該學院以機械方面專業(yè)居多，總體女生相對要少一些，在學校里，一般數(shù)控、電子之類的專業(yè)女生稍多，模具要鉗工基礎的，一般不太招女生。

十、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(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工具類進行訓練，得到訓練模型。

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工具類進行訓練，得到訓練模型。

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(zhuǎn)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(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??！");

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(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());

}

}

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