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感動科技是國企嗎？

時間：2024-12-15 21:18 人氣：0 編輯：招聘街

一、感動科技是國企嗎？

 是。

南京感動科技有限公司成立于2005年，是省屬國資委旗下資產(chǎn)最大的國企—江蘇交通控股有限公司的下屬單位，是專業(yè)從事智能交通軟件研發(fā)的高科技互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。一直專注于智能交通信息化建設(shè)，深耕交通信息化，智能化，自動駕駛等領(lǐng)域，在江蘇交通信息化建設(shè)發(fā)展中位列第一。

二、高意科技有哪些面試題？

高意科技 百試題，有好多 看你面試那個專業(yè)，只要專業(yè)對口，有何之難

三、科技創(chuàng)新特長生面試題？

其實，不管是什么樣的面試形，問的問題都差不多，萬變不離其宗，都有規(guī)律可尋。其實對所有的面試官而言，只有一個目的：在最短的時間里了解到你最多的信息。想高效率的準(zhǔn)備面試，先從這七個大方面著手吧。

1.請用最簡潔的語言描述您從前的工作經(jīng)歷和工作成果。

2.您是否介意我們通過您原來的單位迚行一些調(diào)查？

科創(chuàng)部工作計劃：

1.創(chuàng)建部門文化，培養(yǎng)部員間的交流學(xué)習(xí)和凝聚力。

2.做好包括挑戰(zhàn)杯在內(nèi)的各項宣傳。

3.本學(xué)期主要負(fù)責(zé)的還有我系的就業(yè)工作。 

4.協(xié)助其他部門的工作開展。 

四、關(guān)于科技感動中國頒獎詞？

謝軍：2020年6月，北斗三號全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的最后一顆衛(wèi)星發(fā)射成功，這代表著北斗全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)星座部署全面完成。北斗三號衛(wèi)星研制中，謝軍團(tuán)隊創(chuàng)造性地實現(xiàn)了衛(wèi)星批量化生產(chǎn)，僅用1年零14天將19顆導(dǎo)航衛(wèi)星送入太空，創(chuàng)造了航天發(fā)射史的新紀(jì)錄！

五、上海感動科技有限公司介紹？

通訊技術(shù)、電子、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)自動化科技、網(wǎng)絡(luò)科技、農(nóng)業(yè)科技領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)開發(fā)、技術(shù)咨詢、技術(shù)轉(zhuǎn)讓、技術(shù)服務(wù)，通信設(shè)備、電子產(chǎn)品、機(jī)械設(shè)備（除特種）、工業(yè)自動化設(shè)備的銷售，從事貨物及技術(shù)的進(jìn)出口業(yè)務(wù)。

【依法須經(jīng)批準(zhǔn)的項目，經(jīng)相關(guān)部門批準(zhǔn)后方可開展經(jīng)營活動

六、科技感動態(tài)壁紙怎么弄？

關(guān)于科技感動態(tài)壁紙怎么弄的具體分析如下:

打開后呢，界面是英文的不過也蠻簡單的不用擔(dān)心，如果你不想修改，可以直接用默認(rèn)設(shè)置，直接點擊OPEN，即可應(yīng)用該壁紙。

下面的SETTINGS，這里面可以修改一些配置參數(shù)，這里面可以修改是否開啟重力效果，設(shè)置粒子顏色、速度、背景顏色等，根據(jù)自己的需要喜好修改即可。

七、面試題怎樣做好科技創(chuàng)新

面試題怎樣做好科技創(chuàng)新

科技創(chuàng)新在當(dāng)今社會扮演著重要角色，對于許多企業(yè)和行業(yè)來說，擁有創(chuàng)新能力可以帶來競爭優(yōu)勢，提高企業(yè)的市場地位。因此，很多公司在招聘過程中都會關(guān)注面試者在科技創(chuàng)新方面的能力。那么，面試題怎樣做好科技創(chuàng)新呢？以下是一些建議：

1. 深入了解科技創(chuàng)新的概念與趨勢

在面試前，應(yīng)該對科技創(chuàng)新有一個清晰的認(rèn)識，了解其定義、目的和重要性。同時，還要關(guān)注當(dāng)前的科技創(chuàng)新趨勢，掌握行業(yè)內(nèi)最新的發(fā)展動態(tài)和技術(shù)應(yīng)用。只有對科技創(chuàng)新有深入的了解，才能在面試中做出準(zhǔn)確的回答。

2. 準(zhǔn)備相關(guān)案例并突出個人經(jīng)驗

在回答與科技創(chuàng)新相關(guān)的問題時，可以準(zhǔn)備一些相關(guān)的案例來支撐自己的回答?？梢越Y(jié)合個人經(jīng)驗，講述自己參與過的科技創(chuàng)新項目，以及在項目中的角色和貢獻(xiàn)。這樣能夠更具說服力地展示自己在科技創(chuàng)新方面的能力。

3. 強(qiáng)調(diào)團(tuán)隊合作與溝通能力

科技創(chuàng)新往往需要團(tuán)隊合作，因此在面試中，除了展示個人能力外，還要強(qiáng)調(diào)自己在團(tuán)隊合作和溝通方面的能力?？梢越柚鷪F(tuán)隊項目的經(jīng)驗來說明自己與團(tuán)隊成員合作的方式和效果，展現(xiàn)自己具有促進(jìn)團(tuán)隊科技創(chuàng)新的能力。

4. 深度思考與創(chuàng)新意識

對于科技創(chuàng)新相關(guān)的問題，應(yīng)該從多個角度深度思考，展示自己的創(chuàng)新意識和解決問題的能力?？梢越Y(jié)合個人經(jīng)驗或者行業(yè)案例，展示自己在面對挑戰(zhàn)時如何尋找創(chuàng)新解決方案，從而突出自己在科技創(chuàng)新方面的能力。

5. 持續(xù)學(xué)習(xí)與自我提升

科技創(chuàng)新是一個不斷發(fā)展的領(lǐng)域，面試者應(yīng)該展現(xiàn)自己具有持續(xù)學(xué)習(xí)和自我提升的意愿和能力。可以談?wù)撟约旱膶W(xué)習(xí)計劃和該領(lǐng)域的自我提升經(jīng)歷，展示自己具有適應(yīng)行業(yè)變化和不斷學(xué)習(xí)進(jìn)步的態(tài)度。

總的來說，要做好科技創(chuàng)新相關(guān)的面試題，面試者需要對科技創(chuàng)新有深入的了解，準(zhǔn)備充分相關(guān)案例并突出個人經(jīng)驗，強(qiáng)調(diào)團(tuán)隊合作與溝通能力，展示深度思考與創(chuàng)新意識，以及展現(xiàn)持續(xù)學(xué)習(xí)與自我提升的意愿和能力。只有通過全面準(zhǔn)備和展示自己的優(yōu)勢，才能在面試中脫穎而出，獲得理想的工作機(jī)會。

八、山東達(dá)內(nèi)科技面試題

山東達(dá)內(nèi)科技面試題

在求職過程中，面試是一個非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。無論是求職者還是招聘方，都希望通過面試了解對方的能力和潛力。而山東達(dá)內(nèi)科技作為一家領(lǐng)先的科技公司，在招聘過程中有一套獨特的面試題目。

一、編程題

作為科技公司的一員，編程能力是非常重要的。以下是山東達(dá)內(nèi)科技在面試中常常會提到的編程題目：

1. 請編寫一個函數(shù)，輸入一個字符串，返回該字符串的逆序字符串。
2. 請編寫一個函數(shù)，判斷一個整數(shù)是否為素數(shù)。
3. 請編寫一個函數(shù)，刪除一個字符串中的所有重復(fù)字符。

二、技術(shù)問題

技術(shù)問題是評估求職者對相關(guān)技術(shù)的掌握程度的重要環(huán)節(jié)。以下是山東達(dá)內(nèi)科技經(jīng)常會問到的技術(shù)問題：

• 請詳細(xì)介紹一下面向?qū)ο缶幊痰母拍詈吞攸c。
• 請解釋一下 RESTful API 的概念和原則。
• 請問什么是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)？請列舉幾種常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
• 請談?wù)勀銓η岸碎_發(fā)的理解，以及你在前端開發(fā)方面的經(jīng)驗。

三、項目經(jīng)驗

在招聘過程中，求職者的項目經(jīng)驗是一個非常重要的評估因素。以下是山東達(dá)內(nèi)科技常常會詢問的項目經(jīng)驗相關(guān)問題：

• 請詳細(xì)介紹一下你在上一家公司的項目經(jīng)驗。
• 請列舉一些你在項目中遇到的挑戰(zhàn)，并說明你是如何解決的。
• 請談?wù)勀銓γ艚蓍_發(fā)的理解，以及你在敏捷開發(fā)方面的經(jīng)驗。

四、綜合能力

除了編程能力和技術(shù)問題，綜合能力也是一個不可忽視的因素。以下是山東達(dá)內(nèi)科技會測試的綜合能力：

• 請描述一次你遇到的團(tuán)隊合作中的沖突，并說明你是如何解決的。
• 請談?wù)勀銓ψ晕覍W(xué)習(xí)能力的看法，并舉例說明你在過去如何通過自學(xué)獲得新知識。
• 請說明你對工作中的壓力處理的態(tài)度和方法。

通過以上一系列的面試題目，山東達(dá)內(nèi)科技可以全面評估求職者的能力水平和適應(yīng)能力。對于求職者來說，面試也是一個展示自己的機(jī)會，通過準(zhǔn)備和自信地回答這些問題，提高獲得工作的機(jī)會。

九、2020感動中國頒獎詞關(guān)于科技？

謝軍：北斗燦繁星

【人物事跡】2020年6月，北斗三號全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的最后一顆衛(wèi)星發(fā)射成功，這代表著北斗全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)星座部署全面完成。北斗三號衛(wèi)星研制中，謝軍團(tuán)隊創(chuàng)造性地實現(xiàn)了衛(wèi)星批量化生產(chǎn)，僅用1年零14天將19顆導(dǎo)航衛(wèi)星送入太空，創(chuàng)造了航天發(fā)射史的新紀(jì)錄！

謝軍

【頒獎詞】滴答，滴答，中國在等待你的回答。你的夜晚更長，你的星星更多，你把時間無限細(xì)分，你讓速度不斷壓縮。三年一騰飛，十年一跨越。當(dāng)?shù)谖迨孱w吉星升上太空，北斗，照亮中國人的夢。

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(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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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??！");

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(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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