近年來，我國房地產(chǎn)市場一直被人們關(guān)注，其中一大問題就是部分城市的房價過高。這個問題不僅僅關(guān)乎個人的購房權(quán)益，也涉及到城市的可持續(xù)發(fā)展和社會穩(wěn)定。今天我將從多個角度分析我國房價過高的城市問題，并探討其中的原因和解決辦法。
房價過高的城市大多是我國的一線城市和部分發(fā)達的二線城市，這些城市在經(jīng)濟發(fā)展上相較其他地區(qū)擁有明顯優(yōu)勢。一線城市如北京、上海、深圳等，擁有強大的經(jīng)濟實力和國際影響力，吸引了大量人才和資金涌入，房價自然水漲船高。而部分二線城市如杭州、南京、成都等，在近年來快速發(fā)展的過程中，也面臨著供需失衡、房價上漲的問題。
城市經(jīng)濟發(fā)展不均衡是我國房價過高的城市問題的重要原因之一。一線城市的發(fā)展優(yōu)勢導(dǎo)致了熱門城市資源的過度集中，人們紛紛涌向這些城市，使得購房需求猛增，房價自然水漲船高。同時，一線城市對外開放和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢也使其成為了各類投資資金的熱點，房地產(chǎn)市場成為了投資者追逐的對象。這些因素共同作用下，導(dǎo)致了房價上漲的現(xiàn)象。
我國的城市土地供應(yīng)嚴重不足，這也是導(dǎo)致房價過高的一個重要原因。土地的稀缺性使得地方政府積極將土地用于出讓，地價居高不下。房地產(chǎn)開發(fā)商需要購買土地用于房屋開發(fā)，由于土地供應(yīng)有限，價格上漲勢在必行。這使得開發(fā)商為了保證項目的盈利，只能將成本轉(zhuǎn)嫁給購房者，進而推高了房價。
與土地供應(yīng)緊缺相伴隨的是資金需求的高漲。由于房地產(chǎn)市場的巨大利潤和投資價值，各類資金紛紛涌入其中。這些資金的涌入，使得購房者的購買能力進一步提升，供需關(guān)系進一步惡化，房價也得到推高。
在房價過高的城市問題上，政策限制一直是一個關(guān)鍵因素。盡管中央和地方政府都出臺了一系列調(diào)控政策，但這些政策在實施的過程中存在一定的弊端和不足。一些政策并沒有從根本上解決問題，只是一味地采取限價、限購、限貸等手段，短期內(nèi)可能起到了一定抑制作用，但無法從根本上解決供需失衡的問題。
此外，一些部分產(chǎn)業(yè)政策以及資金流動方面的限制也為房價上漲提供了條件。例如，部分城市過分依賴房地產(chǎn)作為經(jīng)濟增長的主要引擎，房地產(chǎn)業(yè)的繁榮與城市經(jīng)濟息息相關(guān)。這使得地方政府在調(diào)控房地產(chǎn)市場時往往力不從心，缺乏真正從根本上解決房價過高問題的舉措。
房價過高的城市通常也是人口聚集和就業(yè)機會眾多的城市。人們涌向這些城市是為了追求更好的發(fā)展機會和生活條件，這使得供不應(yīng)求的狀態(tài)更加明顯。城市人口的快速增長導(dǎo)致了房屋需求的大幅上升，而供應(yīng)方面的滯后則使得市場供需矛盾尖銳化。
同時，一線城市和部分二線城市的經(jīng)濟活力和就業(yè)機會也是吸引人們涌入的重要原因。這些城市擁有更多的高薪崗位和創(chuàng)業(yè)機會，各行各業(yè)的人才都希望在這些城市實現(xiàn)更好的發(fā)展。而這種人口的聚集又進一步推高了房價。
要解決我國房價過高的城市問題，需要從多個方面入手。首先，要加大對二線城市和中小城市的支持力度，促進區(qū)域發(fā)展平衡。在引導(dǎo)人才和資金流向方面，可以制定相關(guān)政策，鼓勵企業(yè)、創(chuàng)業(yè)者在這些城市投資和發(fā)展，緩解一線城市的壓力。
其次，要加快土地供應(yīng)和整備，通過多種渠道增加土地資源，降低土地成本。此外，要加強土地使用管理，避免惡意囤積和浪費，提高土地的利用率。
在政策限制方面，需要精準施策，根據(jù)城市特點和實際需求，制定針對性的調(diào)控政策。不僅要限制投機和炒房行為，更要關(guān)注普通購房者的剛性需求，確保他們的購房權(quán)益。政府還可以通過推進房地產(chǎn)稅法的制定和實施，進一步促進市場穩(wěn)定和公平。
最后，要加強城市規(guī)劃和建設(shè)，提高城市的整體質(zhì)量和功能。完善城市基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)，加大城市更新和改造力度，提升居民的生活品質(zhì)。只有通過全面推進城市發(fā)展，才能更好地解決房價過高的問題。
房價過高的城市問題是一個復(fù)雜的社會經(jīng)濟問題，需要多方共同努力才能解決。政府要加強宏觀調(diào)控，確保市場的穩(wěn)定和公平，同時要加大對區(qū)域發(fā)展的支持力度。房地產(chǎn)開發(fā)商和投資者也要理性投資，避免過度投機，共同維護市場的健康發(fā)展。對于購房者而言，要理性購房，避免盲目跟風(fēng)，確保自身利益。
房價過高一直是社會關(guān)注的熱點問題之一，它涉及到人民的住房需求、經(jīng)濟發(fā)展和社會穩(wěn)定等方面。然而，對于如何看待房價過高問題，人們的觀點千差萬別。本文將從社會、經(jīng)濟和個人的角度，探討如何理性地看待房價過高問題。
從社會角度來看，房價過高對于社會穩(wěn)定和社會公平都有一定的影響。首先，房價高昂使得普通百姓難以承受，加劇了貧富差距，社會階層之間的差距也因此加大。這對于維護社會公平是不利的。
其次，房價過高會導(dǎo)致流動人口難以在城市落戶，增加了社會流動成本，不利于人才的流動和經(jīng)濟的發(fā)展。對于一個國家和城市的可持續(xù)發(fā)展來說，保持人口流動是至關(guān)重要的。而高房價則限制了人們的選擇和機會。
從經(jīng)濟角度來看，房價過高對于經(jīng)濟的穩(wěn)定和發(fā)展也帶來了一定的挑戰(zhàn)。首先，高房價加大了居民的住房負擔(dān)，導(dǎo)致消費能力下降。這對于經(jīng)濟的內(nèi)需和消費升級是不利的，對于經(jīng)濟增長也會帶來負面影響。
其次，高房價會導(dǎo)致投資產(chǎn)業(yè)化傾向，即普通百姓將更多的資金投入到房地產(chǎn)市場，而非實體經(jīng)濟。這勢必會造成資源的不合理配置，制約了經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的升級和轉(zhuǎn)型。
從個人角度來看，房價過高無疑給了購房者巨大的壓力和負擔(dān)。在中國的一線城市，購房已經(jīng)成為了許多年輕人最大的壓力之一。高房價意味著需要支付更高的首付款和貸款利息，給人們的生活帶來了不小的壓力。
此外，高房價也使得一些人陷入了投機的陷阱。過高的房價誘使一些人將資金投入到房地產(chǎn)市場，希望通過炒房獲取高額回報。然而，這種投機行為勢必會帶來金融風(fēng)險和社會不穩(wěn)定。
面對房價過高問題，我們應(yīng)當(dāng)以理性的態(tài)度看待，從多個角度綜合考慮。首先，政府應(yīng)加大住房供應(yīng)，通過大力推動公共租賃住房的建設(shè)，提高住房的保障水平，減輕居民的住房負擔(dān)。
其次，需要加強房地產(chǎn)市場監(jiān)管，嚴厲打擊投機炒房行為，防止房價的過度波動。同時，加強土地供應(yīng)和土地利用效率，推動房地產(chǎn)市場的健康發(fā)展。
此外，我們也應(yīng)提倡理性消費觀念，不要過度追求購房，給自己和家庭帶來沉重的負擔(dān)。購房不是人生的全部，理性投資和多元化的理財方式同樣重要。
總之，解決房價過高問題需要政府、社會和個人的共同努力。只有通過合理的政策引導(dǎo)、健全的市場機制和理性的個人行為，才能實現(xiàn)房價的穩(wěn)定和社會的可持續(xù)發(fā)展。
房價有世界通用的評估標(biāo)準，就是結(jié)合當(dāng)?shù)氐娜司杖雭碓u估。大部分普通城市的普通住宅均價大約等于當(dāng)?shù)氐脑缕骄べY，如果超過這個標(biāo)準就是屬于高估。
比國內(nèi)的普通二線以下城市來說，普通住宅的合理水平約等于當(dāng)?shù)卦缕骄べY。普通二線以下城市的高檔住宅合理價位在當(dāng)?shù)氐膬杀兜饺对缕骄べY。二線以上城市以不超過兩個月當(dāng)?shù)仄骄べY為合理價位，高檔住宅不超過三倍，頂級豪宅不超過五倍月平均工資。一旦超過這個標(biāo)準就屬于高估，最終市場價格會跌向這個水平。
談?wù)劮績r過高，國家對此采取的政策
近年來，隨著城市化進程的加速和人口的集中，房地產(chǎn)市場一直保持著高速發(fā)展。然而，與此同時，房價也一路攀升，給普通百姓帶來了很大的負擔(dān)。房價過高已成為社會各界共同關(guān)注的焦點問題。
造成房價過高的原因有多方面的因素，包括城市土地資源的稀缺性、供需失衡、投機炒房行為的盛行等。比如，在一線城市，房價一度高企，許多年輕人難以承受高昂的房貸壓力，甚至難以擁有一套自己的住房。這也導(dǎo)致了一些社會問題的出現(xiàn)，如大量人口流動、社會矛盾的加劇等。
面對房價過高的問題，國家政府采取了一系列的政策措施，旨在調(diào)控房地產(chǎn)市場，保障人民的基本居住需求，維護社會穩(wěn)定。
國家政府通過土地供應(yīng)、信貸政策、稅收政策等多方面手段，試圖抑制房價過高的勢頭。首先，加大土地供應(yīng)，增加商品房的供應(yīng)量，以平衡市場需求。其次，加強銀行貸款審查，限制投資投機性購房行為，遏制短期內(nèi)房價的快速上漲。同時，通過調(diào)整房產(chǎn)稅、個稅等稅收政策，增加購房成本，從而減少購房投資的熱情。
為解決普通百姓購房難的問題，國家政府出臺了一系列的住房保障政策。其中，包括廉租房、公租房、保障性住房等，旨在提供價格相對較低的住房資源，幫助困難群體解決住房問題。此外，國家還鼓勵發(fā)展租賃市場，提供靈活的租房選擇，滿足不同人群的住房需求。
為了解決城市人口過于集中的問題，國家政府積極推行城鄉(xiāng)互動政策。這一政策鼓勵發(fā)展中小城市和農(nóng)村地區(qū)，提供良好的就業(yè)和發(fā)展環(huán)境，以吸引人口向城市以外的地方流動。這種人口的分散流動，可以緩解一線城市的壓力，減輕房價過高的問題。
國家政府采取的政策措施，在一定程度上有效降低了房價過高的壓力，緩解了普通百姓的購房負擔(dān)。隨著各項政策的不斷完善和執(zhí)行，希望能夠?qū)崿F(xiàn)房地產(chǎn)市場的穩(wěn)定健康發(fā)展。
然而，要解決房價過高的問題并非易事，需要綜合運用經(jīng)濟、政策、市場等多種手段。未來，國家政府還需進一步完善相關(guān)政策，加強監(jiān)管力度，遏制投機炒房行為，加大對住房保障的支持力度，從而實現(xiàn)房價的穩(wěn)定與良性發(fā)展。
總之，談及房價過高與國家政府的政策應(yīng)對，是一個復(fù)雜而嚴峻的社會問題。需要各方共同努力，政府、企業(yè)、個人等共同發(fā)揮作用，促進房地產(chǎn)市場的平穩(wěn)發(fā)展，為人民提供更好的居住環(huán)境。
臺州是浙江省的一個小城市，近年來卻成為了房地產(chǎn)市場的熱門地區(qū)。許多人對臺州的房價漲幅感到震驚，并質(zhì)疑臺州房價是否存在泡沫。那么，臺州房價泡沫到底是真的還是假的呢？本文將揭秘臺州樓市價格過高的真相。
臺州作為一個發(fā)展迅速的城市，吸引了大量外來人口的涌入，導(dǎo)致房屋需求量增加。然而，由于土地供應(yīng)量不足以滿足市場需求，房價水漲船高。此外，隨著經(jīng)濟的發(fā)展和人口的集聚，臺州對高品質(zhì)住房的需求也逐漸增加，這進一步推高了房價。
近年來，許多投資者將目光投向了房地產(chǎn)市場，視其為獲取高回報的途徑。這種投資炒房行為不僅加劇了市場的投機氛圍，也為房價泡沫的形成提供了土壤。投資者追逐高收益，推高了房屋價格，進一步刺激了房地產(chǎn)市場的供求關(guān)系失衡。
地方政府的政策導(dǎo)向也是影響臺州房價的一個重要因素。有些地方政府鼓勵樓市繁榮，希望通過提高房地產(chǎn)投資來推動經(jīng)濟發(fā)展。這使得地方政府不愿意過多干預(yù)樓市，也放松了對房地產(chǎn)開發(fā)商的審查。這種政策導(dǎo)向?qū)е铝朔績r的不斷上漲，形成了泡沫。
另外，資金驅(qū)動下的炒房熱也是臺州房價泡沫的原因之一。隨著銀行信貸政策的寬松和貨幣流動性的增加，購房人通過貸款購房的比例也越來越高。這使得市場上的購房者增加，進而推高了房價。與此同時，一些投機者也加入到炒房行列中，進一步加劇了房地產(chǎn)市場的供需緊張局勢。
臺州房價泡沫是由市場供需矛盾、投資炒房、地方政府政策導(dǎo)向和資金驅(qū)動等多重因素共同作用下形成的。盡管房價大幅上漲，但投資者和購房者仍然需要理性對待房地產(chǎn)市場，避免過度投資和風(fēng)險擴大。同時，相關(guān)部門也應(yīng)加強監(jiān)管，加大對房地產(chǎn)市場的調(diào)控力度，避免房價泡沫過度膨脹，確保市場的健康發(fā)展。
近年來，深圳的房價一直居高不下，讓很多人望而卻步。然而，雖然整體房價高漲，但深圳仍然存在一些地方的房價相對較低，為購房者提供了一些可選的便宜住房。
寶安區(qū)位于深圳市西部，是深圳的重要發(fā)展區(qū)域之一。相對于深圳市區(qū)的高房價，寶安區(qū)的房價相對較低。特別是寶安中心區(qū)域和福永、松崗等鎮(zhèn)，價格更加親民，適合普通購房者選擇。
鹽田區(qū)位于深圳市東部，是深圳的沿海區(qū)域。由于遠離市區(qū)，鹽田區(qū)的房價一直相對較低。此外，鹽田區(qū)的發(fā)展?jié)摿^大，未來可能有更多的配套設(shè)施建設(shè)，對投資者而言具有潛力。因此，鹽田區(qū)也成為了購房者尋找低價房子的一個熱點區(qū)域。
龍崗區(qū)位于深圳市東北部，是深圳的新興區(qū)域之一。由于地理位置相對偏遠，龍崗區(qū)的房價相對較低。近年來，龍崗區(qū)的發(fā)展速度迅猛，吸引了不少購房者的關(guān)注。在龍崗區(qū)的寶龍、龍崗中心城、平湖等地區(qū)，可以找到相對便宜的房源。
光明新區(qū)是深圳市規(guī)劃中的新區(qū)，位于深圳市寶安區(qū)與龍崗區(qū)交界處。由于尚處于發(fā)展初期，光明新區(qū)的房價相對較低。隨著區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善和發(fā)展，光明新區(qū)的房價有望逐漸上漲?，F(xiàn)在是購房者尋找低價房子的好時機。
雖然深圳整體房價高企，但在上述地區(qū)仍然可以找到相對較低的房源。購房者可以根據(jù)自己的需求和預(yù)算，在這些地方尋找到心儀的住房。需要注意的是，房價可能會受到地區(qū)發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施等因素的影響，購房者在做決策時應(yīng)理性分析。祝大家能找到理想的住房！感謝您的閱讀。
在當(dāng)前的房地產(chǎn)市場中，買房成為了大多數(shù)人生活規(guī)劃中的重要一環(huán)。然而，不少購房者卻常常面臨一個共同的難題：買房子買貴了。本文將深入探討這個問題，并為您提供一些建議，幫助您避免房價過高的陷阱。
首先，我們需要了解導(dǎo)致房價過高的一些原因。其中包括：
在購房過程中，采取以下一些方法可以幫助您避免買房子買貴：
購房不僅是一次重大的消費行為，也是一項投資。盡管無法完全預(yù)測未來的房地產(chǎn)市場，但通過監(jiān)測市場動向，您可以抓住合適的時機進行購房。例如，當(dāng)市場供應(yīng)充足、房價處于相對低位時，可以考慮入手。
買房子買貴了確實是一個常見的問題，但通過了解市場、合理預(yù)算、多方比較、咨詢專家和審慎貸款，您可以更好地避免這個陷阱。同時，監(jiān)測市場，抓住合適的時機也是一個重要的策略。希望本文的內(nèi)容對您有所幫助，感謝您的閱讀！
中國房價過高的根本原因是多方面的，以下是一些可能的原因：
1. 城市化進程加速：隨著城市化進程的加速，越來越多的人涌入城市，導(dǎo)致城市人口密度增加，房地產(chǎn)需求量增大，從而推高了房價。
2. 土地供應(yīng)不足：中國的土地供應(yīng)主要由政府掌控，政府對土地的供應(yīng)和管理有自己的節(jié)奏，有時候土地供應(yīng)不足，從而推高了房價。
3. 投資需求：由于中國的金融市場不夠成熟，股市長期徘徊不前，許多人將房地產(chǎn)作為一種投資手段，導(dǎo)致房地產(chǎn)需求量增加，從而推高了房價。
4. 政策扶持：中國過去長期以來一直將房地產(chǎn)作為經(jīng)濟發(fā)展的一個重要支柱，通過各種政策扶持房地產(chǎn)市場，從而推高了房價。
5. 壟斷行業(yè)：中國的房地產(chǎn)開發(fā)商大多數(shù)是區(qū)域性壟斷行業(yè)，少數(shù)大型開發(fā)商掌握了市場的主導(dǎo)地位，通過壟斷市場來推高房價。
需要注意的是，房價過高的原因是多方面的，不同地區(qū)和不同時間段的原因也可能不同。因此，解決房價過高的問題需要從多個方面入手，包括土地供應(yīng)、金融市場改革、政策調(diào)整等。
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(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(xùn)練，得到訓(xùn)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(xùn)練，得到訓(xùn)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(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?。?#34;);
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());
}
}
1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應(yīng)用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術(shù)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(yīng)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?wù)勀赪ebGIS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(shù)進行地圖展示和交互設(shè)計，并能夠使用后端技術(shù)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(shè)計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
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(shù)實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預(yù)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(jié)果，幫助政府和公眾做出相應(yīng)的決策。
4. 請談?wù)勀鷮ebGIS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(shù)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(lǐng)域的技術(shù)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(wù)，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
