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2018年宜賓中考滿分是多少?

時(shí)間:2024-12-08 11:00 人氣:0 編輯:招聘街

一、2018年宜賓中考滿分是多少?

四川宜賓中考滿分為840分,其中:語文150分,數(shù)學(xué)150

分,英語150分,科學(xué)150分(物理80分、化學(xué)70分),人文

與社會(huì)140分(思想品德70分、歷史70分),生物、地理各

50分。

中考是檢驗(yàn)初中在校生是否達(dá)到初中學(xué)業(yè)水平的考試,它是初

中畢業(yè)證書發(fā)放的必要條件,考試科目將國(guó)家課程方案所規(guī)定

的學(xué)科全部列入初中學(xué)業(yè)水平考試的范圍??荚嚂r(shí)間一般在六

月中旬,全國(guó)省市不統(tǒng)一,按當(dāng)?shù)貢r(shí)間計(jì)算,初中學(xué)業(yè)體育水

平考試一般在3-5月份舉行。

二、2018事業(yè)單位面試題目

2018事業(yè)單位面試題目

近年來,事業(yè)單位成為許多求職者的熱門選擇。事業(yè)單位擁有穩(wěn)定的工作環(huán)境和豐厚的福利待遇,因此備受青睞。然而,事業(yè)單位的面試過程常常充滿挑戰(zhàn),需要應(yīng)聘者具備廣泛的知識(shí)和扎實(shí)的能力。下面是2018年事業(yè)單位面試的一些常見題目,供大家參考。

1. 請(qǐng)談?wù)勀銓?duì)事業(yè)單位的了解和認(rèn)識(shí)。

這是一個(gè)非?;A(chǔ)的問題,但也是面試官了解應(yīng)聘者對(duì)事業(yè)單位的理解程度的關(guān)鍵。應(yīng)聘者應(yīng)該重點(diǎn)介紹事業(yè)單位的定義、性質(zhì)和目標(biāo),以及事業(yè)單位與其他類型組織的區(qū)別。此外,還可以提及一些知名的事業(yè)單位以及他們的職責(zé)和職業(yè)發(fā)展路徑。

2. 你為什么選擇應(yīng)聘這個(gè)職位?怎樣證明你對(duì)此職位有熱情和能力?

這個(gè)問題考察應(yīng)聘者對(duì)所申請(qǐng)職位的理解和興趣程度。應(yīng)聘者需要闡述自己對(duì)該職位的認(rèn)識(shí)和了解,并且提供相關(guān)的證據(jù),如工作經(jīng)歷、培訓(xùn)經(jīng)歷或個(gè)人成就,來證明自己具備相關(guān)的能力和熱情。

3. 請(qǐng)談?wù)勀愕穆殬I(yè)規(guī)劃和發(fā)展方向。

此問題旨在了解應(yīng)聘者對(duì)自身職業(yè)生涯的規(guī)劃和目標(biāo)。應(yīng)聘者需要結(jié)合所申請(qǐng)職位的特點(diǎn),展示自己的職業(yè)規(guī)劃和未來發(fā)展方向,并說明為什么選擇該職位能夠幫助自己實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。

4. 針對(duì)不同工作場(chǎng)景,你會(huì)怎樣調(diào)整自己的工作方式和溝通方式?

這是一個(gè)考察應(yīng)聘者適應(yīng)能力和溝通能力的問題。應(yīng)聘者需要展示自己的變通性和學(xué)習(xí)能力,說明自己可以根據(jù)實(shí)際情況靈活調(diào)整工作方式和溝通方式,以達(dá)到最佳效果。

5. 請(qǐng)談?wù)勀阍谶^去的工作中遇到的難題,以及你是如何解決的。

這個(gè)問題考察應(yīng)聘者的問題解決能力和工作經(jīng)驗(yàn)。應(yīng)聘者需要選擇一個(gè)具有代表性的難題,并詳細(xì)描述自己在解決問題過程中采取的策略和方法。同時(shí),應(yīng)聘者也可以反思并總結(jié)自己在問題解決過程中的收獲和成長(zhǎng)。

6. 請(qǐng)談?wù)勀銓?duì)團(tuán)隊(duì)合作的理解,并舉例說明。

團(tuán)隊(duì)合作是事業(yè)單位工作中的重要組成部分。應(yīng)聘者需要明確表達(dá)對(duì)團(tuán)隊(duì)合作的理解,并提供一個(gè)具體的例子,闡述自己如何在團(tuán)隊(duì)中發(fā)揮作用、解決問題,并幫助團(tuán)隊(duì)取得成功。

7. 請(qǐng)談?wù)勀銓?duì)公務(wù)員廉政建設(shè)的認(rèn)識(shí)。

公務(wù)員廉政建設(shè)是事業(yè)單位的重要內(nèi)容之一。應(yīng)聘者需要對(duì)公務(wù)員廉政建設(shè)有一定了解,并從自己的角度出發(fā),表達(dá)對(duì)廉政建設(shè)的認(rèn)識(shí)、態(tài)度和看法,強(qiáng)調(diào)自己的廉政意識(shí)和對(duì)道德準(zhǔn)則的遵守。

8. 你是如何平衡工作與生活的?

事業(yè)單位的工作強(qiáng)度較高,良好的工作與生活平衡是每個(gè)員工都需要關(guān)注的問題。應(yīng)聘者需要說明自己對(duì)于工作與生活平衡的重視,并提供自己在實(shí)踐中采取的一些具體措施和方法。

9. 在未來的事業(yè)發(fā)展中,你期望得到哪些支持和幫助?

此問題考察應(yīng)聘者對(duì)于事業(yè)發(fā)展的規(guī)劃和對(duì)工作環(huán)境的期望。應(yīng)聘者需要明確表達(dá)自己對(duì)于得到支持和幫助的期望,如培訓(xùn)機(jī)會(huì)、職業(yè)晉升機(jī)會(huì)、專業(yè)指導(dǎo)等,并說明這些支持和幫助對(duì)于自己的職業(yè)發(fā)展至關(guān)重要。

希望以上的面試題目可以幫助大家更好地應(yīng)對(duì)事業(yè)單位面試。在備戰(zhàn)面試的過程中,要保持自信和冷靜,結(jié)合個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)和實(shí)際情況,合理回答面試官的問題,并展示出自己的優(yōu)勢(shì)和潛力。祝愿每一位應(yīng)聘者都能夠取得滿意的成績(jī),順利進(jìn)入心儀的事業(yè)單位!

三、2018貴州年特崗面試題

2018年貴州特崗教師面試題解析

2018年,貴州省特崗教師招聘面試題備受廣大教師應(yīng)聘者關(guān)注。在這些面試題中,不僅考查了應(yīng)聘者的專業(yè)知識(shí)和教學(xué)能力,還涉及了教育教學(xué)實(shí)踐、教育教學(xué)改革等方面的問題。本文將對(duì)2018年貴州特崗教師面試題進(jìn)行解析,幫助應(yīng)聘者更好地準(zhǔn)備面試。

面試題目一:如何看待學(xué)生的發(fā)展差異?

解析:這個(gè)問題旨在考察教師對(duì)學(xué)生個(gè)體差異的認(rèn)識(shí)和對(duì)待方式。在回答時(shí),應(yīng)聘者可以強(qiáng)調(diào)不同學(xué)生有不同的學(xué)習(xí)能力、興趣愛好和學(xué)習(xí)風(fēng)格,教師應(yīng)根據(jù)學(xué)生的個(gè)體差異有針對(duì)性地展開教學(xué)工作,關(guān)注每個(gè)學(xué)生的進(jìn)步和成長(zhǎng),做到因材施教。

面試題目二:如何在課堂中促進(jìn)學(xué)生的創(chuàng)新思維?

解析:這個(gè)問題考察了教師在課堂教學(xué)中是否注重培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維能力。教師可通過設(shè)計(jì)富有創(chuàng)意的教學(xué)活動(dòng)、引導(dǎo)學(xué)生提出新穎問題、鼓勵(lì)他們勇于嘗試和改進(jìn),在激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新潛能的同時(shí),促進(jìn)他們的思維發(fā)展和綜合能力的提升。

面試題目三:請(qǐng)談?wù)勀鷮?duì)課堂管理的看法及具體做法。

解析:這個(gè)問題考察了教師對(duì)課堂管理的重視程度和相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。在答題時(shí),應(yīng)聘者可以結(jié)合自身教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),介紹自己的課堂管理理念和具體做法,如制定嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼n堂紀(jì)律,保持良好的師生關(guān)系,及時(shí)有效地處理突發(fā)事件等,確保教學(xué)秩序和教學(xué)效果。

結(jié)語

面試是教師招聘過程中的重要環(huán)節(jié),借助面試題解析及備考,應(yīng)聘者能夠更清晰地了解面試內(nèi)容和考察重點(diǎn),有效提升應(yīng)對(duì)面試的能力。希望本文對(duì)廣大教師應(yīng)聘者在2018年貴州特崗教師面試中取得成功有所幫助。

四、2018年宜賓高中高考成績(jī)?nèi)绾危?/h2>

今年中考錄取分?jǐn)?shù)線于昨日劃定。宜賓市3所“國(guó)示”高中的錄取分?jǐn)?shù)線分別為:宜一中,區(qū)內(nèi)577分、區(qū)外603分;宜三中,區(qū)內(nèi)579分、區(qū)外593分;南一中,縣內(nèi)581分、縣外581分。8所“省示”高中的錄取分?jǐn)?shù)線分別為:宜四中546。

五、2018年宜賓高中錄取分?jǐn)?shù)線?

今年中考錄取分?jǐn)?shù)線于昨日劃定。

宜賓市3所“國(guó)示”高中的錄取分?jǐn)?shù)線分別為:宜一中,區(qū)內(nèi)577分、區(qū)外603分;宜三中,區(qū)內(nèi)579分、區(qū)外593分;南一中,縣內(nèi)581分、縣外581分。8所“省示”高中的錄取分?jǐn)?shù)線分別為:宜四中546。

六、2018宜賓市個(gè)人養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)?

2018-2019年宜賓市企業(yè)職工社會(huì)保險(xiǎn)繳費(fèi)基數(shù)

參加基本養(yǎng)老保險(xiǎn)、生育保險(xiǎn)、失業(yè)保險(xiǎn)的職工按本人2017年工資性收入的月平均水平確認(rèn)基數(shù),其中繳費(fèi)基數(shù)上限按照2017年四川省城鎮(zhèn)非私營(yíng)單位在崗職工平均工資的300%(17908元/月)確定,下限按照2017年四川省城鎮(zhèn)非私營(yíng)單位在崗職工平均工資的60%(3582元/月)確定。

參加基本醫(yī)療保險(xiǎn)的職工按本人2017年工資性收入的月平均水平確認(rèn)基數(shù),其中繳費(fèi)基數(shù)上限按照2017年四川省城鎮(zhèn)非私營(yíng)單位在崗職工平均工資的300%(17405元/月)確定,下限按照2017年四川省城鎮(zhèn)非私營(yíng)單位在崗職工平均工資的80%(4775元/月)確定。

參加工傷保險(xiǎn)的職工按本人2017年工資性收入的月平均水平確認(rèn)基數(shù),其中繳費(fèi)基數(shù)上限按照2017年宜賓市城鎮(zhèn)非私營(yíng)單位在崗職工年平均工資的300%(13549元/月)確定,下限按照2017年宜賓市城鎮(zhèn)全部單位就業(yè)人員年平均工資的100%(4516元/月)確定。

2018-2019年宜賓市企業(yè)職工社會(huì)保險(xiǎn)繳費(fèi)比例

養(yǎng)老保險(xiǎn):公司繳19%,個(gè)人繳8%;

失業(yè)保險(xiǎn):公司繳0.6%,個(gè)人繳0.4%;

工傷保險(xiǎn):公司繳根據(jù)行業(yè),個(gè)人不繳;

生育保險(xiǎn):公司繳0.5%,個(gè)人不繳;

醫(yī)療保險(xiǎn):公司繳7%,個(gè)人繳2%。

七、2018年宜賓中考錄取分?jǐn)?shù)線?

根據(jù)我的數(shù)據(jù),宜賓市2018年中考的錄取分?jǐn)?shù)線如下:

1. 宜賓市普通高中錄取分?jǐn)?shù)線(理科):

- 一批本科:454

- 二批本科:424

- 三批本科:383

- 高職高專:305

2. 宜賓市普通高中錄取分?jǐn)?shù)線(文科):

- 一批本科:446

- 二批本科:410

- 三批本科:368

- 高職高專:288

需要注意的是,以上分?jǐn)?shù)線只是參考數(shù)據(jù),具體的錄取分?jǐn)?shù)線可能會(huì)因各個(gè)學(xué)校和年份而有所不同。錄取分?jǐn)?shù)線受到考生報(bào)名人數(shù)、考試難易程度、學(xué)校招生計(jì)劃等因素的影響。因此,在了解最新的錄取分?jǐn)?shù)線時(shí),建議通過與當(dāng)?shù)亟逃块T或相關(guān)學(xué)校聯(lián)系,以獲取準(zhǔn)確和具體的分?jǐn)?shù)線信息。

八、2018年宜賓白酒文化節(jié)

在中國(guó),酒文化有著悠久而深厚的歷史,不同地區(qū)的酒文化也有著獨(dú)特的特點(diǎn)。其中,宜賓作為一個(gè)歷史悠久且具有代表性的白酒產(chǎn)區(qū),每年都會(huì)舉辦宜賓白酒文化節(jié),吸引著來自各地的游客和酒文化愛好者。

2018年宜賓白酒文化節(jié)

2018年的宜賓白酒文化節(jié)將于今年夏季盛大舉行,這是一個(gè)將白酒與文化相結(jié)合的盛會(huì)。作為宜賓市的重要文化活動(dòng)之一,宜賓白酒文化節(jié)旨在宣傳和推廣宜賓白酒的品牌形象,進(jìn)一步提升宜賓市在酒文化界的知名度和影響力。

在這個(gè)為期數(shù)天的活動(dòng)中,參與者將有機(jī)會(huì)參觀宜賓白酒的生產(chǎn)工藝和歷史展覽,并聆聽專家的講座,了解白酒釀造的奧秘。同時(shí),還可以品嘗到來自不同白酒廠家的酒品,并與其他酒文化愛好者進(jìn)行交流和分享。此外,還將有豐富多彩的文化表演和娛樂活動(dòng),以及白酒評(píng)比和頒獎(jiǎng)典禮。

宜賓白酒

宜賓白酒是中國(guó)傳統(tǒng)的名優(yōu)白酒之一,以其獨(dú)特的釀造工藝和獨(dú)特的風(fēng)味而聞名。宜賓白酒的生產(chǎn)歷史可以追溯到幾百年前,它采用優(yōu)質(zhì)的糯高粱和天然泉水,經(jīng)過多道工序精心釀造而成。其制作精細(xì)、口感綿柔、余味悠長(zhǎng),深受國(guó)內(nèi)外消費(fèi)者的喜愛。

宜賓白酒文化節(jié)是宜賓市政府主辦的活動(dòng),旨在宣傳和推廣宜賓白酒,促進(jìn)酒文化的交流與發(fā)展。通過這個(gè)活動(dòng),人們不僅可以了解宜賓白酒的獨(dú)特之處,還可以感受到中國(guó)傳統(tǒng)酒文化的魅力。

活動(dòng)亮點(diǎn)

2018年宜賓白酒文化節(jié)的亮點(diǎn)之一是專家講座和酒文化論壇。各地的知名專家將受邀參加講座,分享他們?cè)诰莆幕I(lǐng)域的研究成果和心得體會(huì)。與會(huì)者將有機(jī)會(huì)聽取專家們的講解,學(xué)習(xí)到更多關(guān)于白酒的知識(shí)和文化內(nèi)涵。

此外,白酒品嘗活動(dòng)也是本次文化節(jié)的重頭戲之一。參與者可以品嘗到來自宜賓市以及其他地區(qū)的各類白酒,包括綿柔香醇的老白干、獨(dú)具風(fēng)味的糟酒、芳香濃郁的窖藏酒等。不同類型的白酒代表了不同的釀造工藝和風(fēng)味特點(diǎn),通過品嘗可以更好地了解和欣賞白酒的多樣性。

在宜賓白酒文化節(jié)上,還將舉辦白酒評(píng)比活動(dòng)。白酒評(píng)比是對(duì)各類白酒進(jìn)行品嘗和評(píng)定,評(píng)出最具特色的白酒。評(píng)委將根據(jù)白酒的色、香、味、形等方面進(jìn)行評(píng)判,并選出最受歡迎和最具代表性的白酒。獲獎(jiǎng)酒品將在頒獎(jiǎng)典禮上公布并向公眾展示。

酒文化的重要性

中國(guó)的酒文化源遠(yuǎn)流長(zhǎng),它不僅是中國(guó)人日常飲食的一部分,更是中國(guó)傳統(tǒng)文化的重要組成部分。酒作為一種文化載體,不僅有利于人們心靈的交流和溝通,也承載著人們對(duì)于美好生活的追求。

通過酒文化的傳承和推廣,可以更好地宣傳中國(guó)文化,增強(qiáng)中國(guó)人的文化認(rèn)同感和自豪感。同時(shí),也有助于促進(jìn)中國(guó)白酒行業(yè)的發(fā)展和壯大,提升中國(guó)白酒在國(guó)際市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)力。

宜賓白酒文化節(jié)作為一個(gè)重要的酒文化推廣活動(dòng),為人們提供了了解和體驗(yàn)宜賓白酒文化的機(jī)會(huì),進(jìn)一步推動(dòng)了宜賓白酒的發(fā)展和中國(guó)酒文化的傳承。

結(jié)語

2018年宜賓白酒文化節(jié)將為人們帶來一場(chǎng)精彩而豐盛的酒文化盛宴。作為中國(guó)傳統(tǒng)酒文化的重要組成部分,宜賓白酒承載著豐富的歷史和文化內(nèi)涵,通過這個(gè)活動(dòng),我們可以更好地了解和欣賞中國(guó)酒文化的獨(dú)特魅力。

在這個(gè)夏季,前往宜賓參加白酒文化節(jié),感受那濃厚的歷史氛圍和獨(dú)特的酒文化。品味宜賓白酒的芳香,品鑒酒文化的深沉。將白酒與文化進(jìn)行完美的結(jié)合,讓我們共同感受這美妙而獨(dú)特的盛宴。

九、mahout面試題?

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;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?。?#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??!");

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());

}

}

十、webgis面試題?

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、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開發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。

我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)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(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未來發(fā)展的看法和期望。

我認(rèn)為WebGIS在未來會(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。

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