沃爾沃是一家全球知名的汽車(chē)制造公司，該公司的員工合同糾紛問(wèn)題一直備受關(guān)注。最近，在臺(tái)州市出現(xiàn)了一起涉及臺(tái)州沃爾沃員工合同糾紛的案件。這個(gè)案件引起了廣泛的社會(huì)關(guān)注和討論。
根據(jù)報(bào)道，員工合同糾紛起因于沃爾沃公司提前解除員工合同。據(jù)員工提供的證據(jù)顯示，沃爾沃公司沒(méi)有提供充分的理由解除員工合同，并且沒(méi)有提前通知員工。這導(dǎo)致了員工的權(quán)益受到了侵害，引發(fā)了合同糾紛。
在這起案件中，臺(tái)州沃爾沃員工打算通過(guò)法律途徑維護(hù)自己的權(quán)益。他們指控沃爾沃違反了相關(guān)勞動(dòng)法規(guī)定，并要求公司賠償因此造成的損失。這起合同糾紛引發(fā)了公眾對(duì)于企業(yè)是否遵守法律與公平原則的關(guān)注。
在中國(guó)，員工合同糾紛是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。由于法律規(guī)定不完善，一些企業(yè)常常以各種方式違反勞動(dòng)法規(guī)定，導(dǎo)致員工權(quán)益難以得到保障。這種情況在一些外資企業(yè)中尤為普遍，沃爾沃作為一家國(guó)際知名企業(yè)，也不能幸免于此。
員工權(quán)益保障是一個(gè)社會(huì)發(fā)展的重要方面。一方面，合理保障員工權(quán)益可以提高員工的工作積極性和滿意度，有利于企業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展。另一方面，優(yōu)秀的員工權(quán)益保障制度也是一個(gè)國(guó)家和地區(qū)吸引外資的重要因素。
中國(guó)作為一個(gè)世界上最大的汽車(chē)市場(chǎng)之一，對(duì)外資汽車(chē)企業(yè)的需求很高。然而，如果外資企業(yè)在員工權(quán)益保障方面存在缺陷，這勢(shì)必會(huì)影響到企業(yè)的形象和聲譽(yù)，也會(huì)減少對(duì)外資的吸引力。
因此，沃爾沃這起員工合同糾紛事件的處理將會(huì)產(chǎn)生重要的示范效應(yīng)。如果公司能夠以公開(kāi)、公正、公平的方式解決這個(gè)問(wèn)題，并對(duì)員工提供合理的賠償，不僅可以恢復(fù)員工的權(quán)益，也可以增強(qiáng)企業(yè)形象，提高對(duì)外資的吸引力。
勞動(dòng)法是保障員工權(quán)益的重要法律依據(jù)。根據(jù)勞動(dòng)法，雇主應(yīng)當(dāng)遵守相關(guān)法律法規(guī)，履行雇傭合同，并且保障員工的權(quán)益。如果雇主違反了勞動(dòng)法的規(guī)定，員工可以通過(guò)法律途徑維護(hù)自己的權(quán)益。
然而，勞動(dòng)法在某些方面還存在不完善的地方。例如，在解除員工合同的問(wèn)題上，勞動(dòng)法沒(méi)有明確規(guī)定雇主應(yīng)當(dāng)提前多少時(shí)間通知員工，也沒(méi)有對(duì)于解除合同的理由作出具體的規(guī)定。這就給企業(yè)提供了濫用權(quán)力的機(jī)會(huì)。
為此，加強(qiáng)勞動(dòng)法的立法工作，進(jìn)一步健全員工權(quán)益保障的法律制度是非常必要的。只有通過(guò)完善的法律保障，才能有效地解決員工合同糾紛，維護(hù)員工的權(quán)益，同時(shí)也促進(jìn)了企業(yè)和整個(gè)社會(huì)的進(jìn)步。
最后，臺(tái)州沃爾沃員工合同糾紛案件的處理需要司法部門(mén)的介入。司法公正是一個(gè)社會(huì)公平正義的象征，是保障個(gè)人權(quán)益的重要保障機(jī)制。
司法部門(mén)在處理員工合同糾紛案件時(shí)，應(yīng)以公正、公平的原則進(jìn)行調(diào)查和處理。只有確保了司法公正，才能有效地解決糾紛，保護(hù)員工權(quán)益。
臺(tái)州沃爾沃員工合同糾紛案引發(fā)了廣泛的社會(huì)關(guān)注，也傳遞出了一些重要的信息。它提醒著企業(yè)需要更加重視員工權(quán)益保障問(wèn)題，遵守勞動(dòng)法規(guī)定，促進(jìn)社會(huì)進(jìn)步。
同時(shí)，這起案件也凸顯了勞動(dòng)法的不足之處，需要通過(guò)完善立法工作進(jìn)一步加強(qiáng)員工權(quán)益保障制度。這是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程，需要政府、企業(yè)和社會(huì)各方的共同努力。
最后，司法公正的保障也是解決員工合同糾紛的關(guān)鍵。司法部門(mén)應(yīng)以公正公平的原則處理這類案件，保護(hù)個(gè)人權(quán)益，維護(hù)社會(huì)公平正義。
首先，你來(lái)了以后吉利就會(huì)發(fā)現(xiàn)工廠大門(mén)的標(biāo)牌從來(lái)就沒(méi)有寫(xiě)有沃爾沃的字樣，寫(xiě)的是亞歐汽車(chē)制造有限公司，屬于吉利全資公司。其次，福利待遇，薪酬制度和吉利一樣，而不是沃爾沃，沃爾沃在國(guó)內(nèi)有上海，成都，張家口，大慶，臺(tái)州五個(gè)公司，其他幾個(gè)公司采用同種薪酬福利制度，例如，12天年假起，出差五星級(jí)，各種補(bǔ)充福利等。然而在臺(tái)州沃爾沃，你能享受的僅僅有勞動(dòng)法規(guī)定的假期以及250到300塊的酒店
還有三五十塊錢(qián)的補(bǔ)貼(吃飯都不一定夠)。
這里面的人事，財(cái)務(wù)，采購(gòu)均為吉利來(lái)的，制度和吉利一樣，做事風(fēng)格比較local,完全是國(guó)企私企風(fēng)格，也完全沒(méi)有外面宣傳的吉利不干涉沃爾沃運(yùn)營(yíng)這回事兒。所以請(qǐng)嚴(yán)格把這個(gè)公司劃分到吉利的圈兒而不是其他的幾個(gè)沃爾沃，你在工廠所有的地方能感受到沃爾沃只有把吉利的工作服的logo換成了沃爾沃的以及老舊的所謂的優(yōu)秀質(zhì)量體系。
關(guān)于生產(chǎn)車(chē)型，人事最開(kāi)始都會(huì)給你很模糊的回答，目前僅僅有一款車(chē)，就是領(lǐng)克，計(jì)劃至少兩年后才有沃爾沃的車(chē)，但是如果領(lǐng)克賣(mài)的好，是爆款車(chē)，有沒(méi)有沃爾沃的產(chǎn)能都會(huì)成為問(wèn)題。
關(guān)于發(fā)展，或許有的童鞋會(huì)說(shuō)想來(lái)這邊學(xué)習(xí)沃爾沃的體系，我勸您還是消停吧，原因在于來(lái)了以后你會(huì)發(fā)現(xiàn)整個(gè)工廠的運(yùn)作先進(jìn)水平絕對(duì)會(huì)讓你感受到倒退了二十年，原因有二，第一沃爾沃本來(lái)就是被賣(mài)來(lái)賣(mài)去的，如果自身有兩把刷子，何必如此落魄，第二，公司里有很多的外國(guó)人來(lái)做所謂的專家，周一至周五上午在臺(tái)州工作，周六周日高鐵回上海。這些人只為自己的報(bào)表負(fù)責(zé)，節(jié)省越多錢(qián)績(jī)效越高，因此自動(dòng)化程度，柔性程度大幅度下降，遠(yuǎn)不如國(guó)外幾個(gè)沃爾沃工廠。這些外國(guó)人大部分只會(huì)負(fù)責(zé)項(xiàng)目階段，當(dāng)項(xiàng)目量產(chǎn)之后沒(méi)人會(huì)管你死活。
關(guān)于員工穩(wěn)定性，工廠本地人極少，外地人來(lái)工作的買(mǎi)房子的極少。想離職的人很多，因?yàn)榇蟛糠秩硕际侨肼氁荒曜笥?，因此兩年以后?jiàn)分曉。
關(guān)于人，總結(jié)規(guī)律是北方人極多大部分來(lái)自寶馬通用奔馳主機(jī)廠，相比臺(tái)州沃爾沃更先進(jìn)。各個(gè)學(xué)校的廉價(jià)勞動(dòng)力就是所謂的實(shí)習(xí)生極多，由于法系車(chē)不景氣，跳槽過(guò)來(lái)不少。
關(guān)于吉利，絕對(duì)是中國(guó)最有前途的汽車(chē)公司，毋庸置疑，最大的發(fā)展瓶頸竟然是產(chǎn)能不足。成長(zhǎng)過(guò)程中有問(wèn)題也很正常，后面肯定會(huì)更好。
關(guān)于臺(tái)州沃爾沃，最簡(jiǎn)單直接的表達(dá)是請(qǐng)把它當(dāng)成吉利，而不是沃爾沃，這樣即使跳槽過(guò)來(lái)心理也不會(huì)有落差，而且還參與了一個(gè)新的品牌的成長(zhǎng)。最后的忠告，不要聽(tīng)人事瞎逼逼，這里是吉利不是他娘的沃爾沃。
沃爾沃汽車(chē)臺(tái)州工廠是由沃爾沃汽車(chē)（中國(guó)）投資有限公司負(fù)責(zé)管理運(yùn)營(yíng)的一家乘用車(chē)制造公司。是浙江省重大工業(yè)和產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目。
工作時(shí)間：目前8:30—17:10, 旺季可能調(diào)整至兩班 7:00—15:00、15:00—23:00。
領(lǐng)克汽車(chē)是沃爾沃臺(tái)州路橋工廠和張家口工廠生產(chǎn)的，領(lǐng)克旗下車(chē)型有：領(lǐng)克01、領(lǐng)克03、領(lǐng)克02、領(lǐng)克05、領(lǐng)克06等。以領(lǐng)克03的2021款1.5TDDCT勁Plus為例：這款車(chē)的級(jí)別為緊湊型車(chē)，能源類型為汽油，最大功率為132kw。這款車(chē)的長(zhǎng)寬高分別為4657mm、1840mm、1472mm，軸距為2730mm，車(chē)身類型為4門(mén)5座三廂車(chē)，變速箱為7擋雙離合，進(jìn)氣形式為渦輪增壓。
個(gè)人感覺(jué)一般
如果你非要去，是沃爾沃這個(gè)公司吸引了你嗎
單純的不能去說(shuō)值不值得去，關(guān)鍵是你能干什么崗位。
臺(tái)州沃爾沃生產(chǎn)為主，也就是你的崗位離不開(kāi)四大工藝，質(zhì)量管理類，采購(gòu)，生產(chǎn)管理，甚至設(shè)備維修。
和大慶沃爾沃比較像，但是大慶沃爾沃待遇更好一些。畢竟那個(gè)地理位置實(shí)在難招人。
無(wú)論是哪里的沃爾沃，我要講的是在中國(guó)的制造公司，沃爾沃真的很一般，離職率高，管理差，可能是吉利插手的原因吧。
新工廠，超高離職率。以沃爾沃之名騙人來(lái)。實(shí)際上就是吉利，薪酬福利連吉利都不如。和其他幾個(gè)沃爾沃完全不一樣。
臺(tái)州椒江區(qū)的區(qū)號(hào)：0576臺(tái)州椒江區(qū)的郵編：318000地理位置：浙江省沿海中部沿海地區(qū)臺(tái)州椒江區(qū)簡(jiǎn)介椒江區(qū)（臺(tái)州話：Tsiao-k?ng K'ü）是浙江省臺(tái)州市的一個(gè)區(qū)。，位于浙江省沿海中部臺(tái)州灣入口處，舊稱“海門(mén)”，是臺(tái)州的主城區(qū)。1981年建市，因與江蘇省南通市海門(mén)市同名而改稱椒江，以椒江橫貫市域而名，為浙江省第一個(gè)縣級(jí)市。椒江區(qū)陸地面積280平方公里，海域面積1604平方公里，海岸線長(zhǎng)51.4公里，下轄8個(gè)街道、1個(gè)海島鎮(zhèn)、1個(gè)農(nóng)場(chǎng)和1個(gè)漁業(yè)總公司，2013年末全區(qū)戶籍總?cè)丝跒?3.92萬(wàn)人。
沃爾沃品牌一直以來(lái)都被人們所熟知和喜愛(ài)。作為世界知名的汽車(chē)制造商，沃爾沃始終在汽車(chē)行業(yè)中保持著一流的聲譽(yù)。
沃爾沃集團(tuán)成立于1927年，在瑞典高爾夫波爾松市創(chuàng)立，最初是一家生產(chǎn)軸承的公司。隨著時(shí)間的推移，沃爾沃逐漸進(jìn)入汽車(chē)制造領(lǐng)域，并開(kāi)始了輝煌的發(fā)展之路。
沃爾沃的品牌理念一直以來(lái)都是“安全”。他們一直致力于為用戶提供最安全、最可靠的汽車(chē)，以保護(hù)用戶的生命和財(cái)產(chǎn)安全。
沃爾沃汽車(chē)在世界范圍內(nèi)擁有廣泛的產(chǎn)品系列，以滿足不同用戶的需求。無(wú)論是豪華轎車(chē)、SUV還是電動(dòng)車(chē)型，沃爾沃都有著出色的表現(xiàn)。
在豪華轎車(chē)領(lǐng)域中，沃爾沃的S90和S60系列備受推崇。它們不僅外觀典雅、氣質(zhì)出眾，更注重細(xì)節(jié)的處理，提供給用戶舒適和高質(zhì)感的駕乘體驗(yàn)。
而在SUV市場(chǎng)中，沃爾沃的XC90和XC60系列則成為了人們的首選。這些SUV具有出色的動(dòng)力、卓越的操控性能和超強(qiáng)的越野能力。與此同時(shí)，沃爾沃一直致力于改善燃油效率和環(huán)境友好性，推出了多款混合動(dòng)力和純電動(dòng)車(chē)型。
作為安全領(lǐng)域的先驅(qū)，沃爾沃在汽車(chē)安全技術(shù)領(lǐng)域取得了許多突破。他們秉承著為用戶提供最安全的所作所為，在安全性能方面投入了大量的研發(fā)資源。
沃爾沃致力于打造無(wú)死角的安全防護(hù)系統(tǒng)，通過(guò)先進(jìn)的傳感器和攝像頭，可以實(shí)時(shí)檢測(cè)到周?chē)h(huán)境的狀況，為駕乘者提供全方位的安全防護(hù)。
沃爾沃的自動(dòng)駕駛技術(shù)也越來(lái)越受到關(guān)注。他們正在不斷研發(fā)和改進(jìn)自動(dòng)駕駛技術(shù)，旨在提供更安全、更便利的駕駛體驗(yàn)。
沃爾沃品牌在未來(lái)將繼續(xù)秉持“人本”理念，致力于創(chuàng)造更加人性化和環(huán)保的汽車(chē)產(chǎn)品。
他們將繼續(xù)推動(dòng)電動(dòng)汽車(chē)技術(shù)的發(fā)展，提供更多環(huán)保的出行方案。同時(shí)，沃爾沃還將致力于智能互聯(lián)技術(shù)的應(yīng)用，打造更智能、更便捷的駕駛體驗(yàn)。
總之，沃爾沃品牌憑借其卓越的品質(zhì)和安全性能，贏得了全球消費(fèi)者的好評(píng)和信賴。他們不僅是一家汽車(chē)制造商，更是一家致力于改善人們生活質(zhì)量的企業(yè)。
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(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??！");
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,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(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。
