在游戲行業(yè)中，曙光英雄是一款備受矚目的游戲。作為一款原創(chuàng)、高品質(zhì)的游戲作品，曙光英雄正版的曙光英雄以其精良的制作水準(zhǔn)、豐富的游戲玩法和深厚的文化內(nèi)涵，吸引了無(wú)數(shù)玩家的關(guān)注與喜愛(ài)。
曙光英雄的故事背景設(shè)定在一個(gè)古老而神秘的世界中，玩家將扮演其中的英雄角色，踏上征程，探尋神秘的力量。整個(gè)游戲世界充滿著魔法和奇幻元素，扣人心弦的劇情設(shè)定讓玩家沉浸其中，感受其中的樂(lè)趣與挑戰(zhàn)。
曙光英雄正版的曙光英雄在游戲特色上有著諸多亮點(diǎn)，例如
曙光英雄正版的曙光英雄的游戲玩法豐富多彩，包括但不限于
曙光英雄正版的曙光英雄擁有龐大而活躍的游戲社區(qū)，玩家們可以在社區(qū)中交流游戲心得、結(jié)識(shí)朋友，甚至參與各種線下活動(dòng)。游戲開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)也經(jīng)常與玩家互動(dòng)，聽(tīng)取玩家意見(jiàn)，不斷優(yōu)化游戲體驗(yàn)，保持游戲的新鮮感和可玩性，為玩家提供更好的游戲體驗(yàn)。
曙光英雄正版的曙光英雄在不斷發(fā)展壯大中，未來(lái)將會(huì)推出更多精彩的更新內(nèi)容和功能，為玩家?guī)?lái)更多驚喜。同時(shí)，游戲團(tuán)隊(duì)也會(huì)加大對(duì)游戲的維護(hù)和管理力度，確保游戲的穩(wěn)定運(yùn)行，為玩家營(yíng)造一個(gè)良好的游戲環(huán)境。相信在曙光英雄的指引下，玩家們將會(huì)在游戲世界中創(chuàng)造無(wú)數(shù)精彩的故事，成為真正的英雄。
曙光駕校是一家致力于教授安全駕駛技能的專業(yè)駕校，我們擁有經(jīng)驗(yàn)豐富的教練團(tuán)隊(duì)和先進(jìn)的教學(xué)設(shè)施，為學(xué)員提供一流的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。我們的使命是培養(yǎng)每位學(xué)員成為安全、自信的駕駛員，讓他們?cè)诘缆飞像{駛技能超群，絕對(duì)牢記安全第一的理念。
曙光駕校注重培養(yǎng)學(xué)員的安全意識(shí)和駕駛技能，我們不僅教授如何操作車輛，更重要的是教會(huì)學(xué)員如何做到守時(shí)、守法、守序，以確保自己和他人的安全。我們相信，只有在嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠?xùn)練下，學(xué)員才能真正掌握駕駛技能，做到隨時(shí)應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的交通情況。
曙光駕校為學(xué)員提供全面的課程設(shè)置，涵蓋理論知識(shí)、技術(shù)操作和實(shí)際駕駛訓(xùn)練。我們的教練團(tuán)隊(duì)精通教學(xué)方法，能夠根據(jù)學(xué)員的不同水平和需求設(shè)計(jì)個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案，確保每位學(xué)員都能夠有效提升駕駛技能。
在曙光駕校學(xué)習(xí)駕駛，學(xué)員將接受嚴(yán)格的理論培訓(xùn)，包括交通法規(guī)、道路標(biāo)志、駕駛技巧等內(nèi)容。此外，我們還提供模擬駕駛訓(xùn)練和實(shí)地駕駛練習(xí)，讓學(xué)員在真實(shí)的道路環(huán)境中磨練自己的駕駛技能。
曙光駕校擁有一支經(jīng)驗(yàn)豐富、素質(zhì)過(guò)硬的教練團(tuán)隊(duì)，他們不僅具備扎實(shí)的駕駛技能，更有良好的教學(xué)素養(yǎng)。我們的教練秉承嚴(yán)謹(jǐn)負(fù)責(zé)的工作態(tài)度，耐心傾聽(tīng)學(xué)員的問(wèn)題，耐心指導(dǎo)學(xué)員的訓(xùn)練，為學(xué)員提供最優(yōu)質(zhì)的教學(xué)服務(wù)。
每位教練都經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的選拔和培訓(xùn)，具備豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)的駕駛知識(shí)。無(wú)論學(xué)員的駕駛水平如何，我們都能夠?yàn)樗麄兲峁┣〉胶锰幍闹笇?dǎo)和幫助，幫助他們快速提升駕駛技能。
在曙光駕校學(xué)習(xí)駕駛的學(xué)員們紛紛表示，通過(guò)我們的培訓(xùn)，他們不僅掌握了扎實(shí)的駕駛技能，還逐漸養(yǎng)成了良好的駕駛習(xí)慣。他們感謝曙光駕校的教練團(tuán)隊(duì)，感謝我們的耐心指導(dǎo)和關(guān)懷，讓他們?cè)隈{駛路上一路前行。
“曙光駕校不僅教會(huì)了我如何駕駛車輛，更讓我明白了安全駕駛的重要性?！?/p>
如果您對(duì)曙光駕校的課程和服務(wù)有任何疑問(wèn)或想了解更多信息，請(qǐng)隨時(shí)聯(lián)系我們的客服團(tuán)隊(duì)。我們將竭誠(chéng)為您提供最專業(yè)的咨詢和服務(wù)，讓您在曙光駕校得到滿意的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。
感謝您選擇曙光駕校，讓我們一起為安全駕駛努力！
可以在不同信息平臺(tái)發(fā)布招聘信息，也可以到人才市場(chǎng)去設(shè)攤招聘，還可以直接到大專院校去招聘。而且招聘行為不以招聘主持人的身份而有特別的內(nèi)容。
HR人員在實(shí)施招聘HR崗位人員時(shí)與招聘其他人才是一樣的，只須明確被招崗位的具體條件，面試時(shí)按流程和條件要求實(shí)施，擇優(yōu)錄用就可以了。
人力資源管理是現(xiàn)代企業(yè)中不可或缺的一部分。隨著企業(yè)對(duì)人才管理的重視和需求不斷增加，人力資源專業(yè)人士的需求也在不斷增長(zhǎng)。如果你對(duì)管理人力資源、發(fā)展員工以及推動(dòng)組織發(fā)展的工作感興趣，那么進(jìn)入人力資源領(lǐng)域可能是一個(gè)理想的職業(yè)選擇。
人力資源職業(yè)涉及到招聘、培訓(xùn)、員工關(guān)系、績(jī)效管理、薪資福利等方面的工作。人力資源專業(yè)人士需要具備溝通、協(xié)調(diào)、分析和解決問(wèn)題的能力，以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)其戰(zhàn)略目標(biāo)。
在現(xiàn)代企業(yè)中，人力資源部門的作用越來(lái)越被重視。他們不僅負(fù)責(zé)招聘和員工關(guān)系管理，還要關(guān)注員工發(fā)展、績(jī)效評(píng)估以及提升整個(gè)組織的工作效率。通過(guò)制定和執(zhí)行人力資源策略，人力資源專業(yè)人士在公司的決策中起著至關(guān)重要的作用。
進(jìn)入人力資源領(lǐng)域的職業(yè)路徑多種多樣。以下是一些常見(jiàn)的職業(yè)發(fā)展路徑：
這些只是職業(yè)發(fā)展路徑的一部分，人力資源領(lǐng)域還有很多不同的職位和專業(yè)。你可以根據(jù)自己的興趣和能力選擇適合自己的發(fā)展方向。
要在人力資源領(lǐng)域取得成功，除了學(xué)習(xí)理論知識(shí)外，實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)也非常重要。以下是一些獲取人力資源專業(yè)知識(shí)的途徑：
這些途徑可以幫助你建立起全面的人力資源知識(shí)體系，并獲得在職業(yè)生涯中成功的機(jī)會(huì)。
隨著科技的不斷發(fā)展和企業(yè)環(huán)境的變化，人力資源領(lǐng)域也在不斷演變。以下是人力資源職業(yè)的一些未來(lái)趨勢(shì)：
這些趨勢(shì)為人力資源專業(yè)人士創(chuàng)造了更多的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。要取得成功，你需要不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)變化的環(huán)境。
人力資源職業(yè)是一個(gè)充滿機(jī)遇和挑戰(zhàn)的領(lǐng)域。通過(guò)學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)，獲得實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，并密切關(guān)注行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，你可以在人力資源職業(yè)中取得成功。
無(wú)論你是希望從事招聘、培訓(xùn)、員工關(guān)系還是績(jī)效管理等工作，人力資源領(lǐng)域提供了豐富的職業(yè)機(jī)會(huì)。
開(kāi)始你的職業(yè)規(guī)劃，投身于人力資源領(lǐng)域，為企業(yè)的發(fā)展和員工的成長(zhǎng)貢獻(xiàn)自己的力量吧！
車企HR經(jīng)常題的汽車銷售顧問(wèn)題目有三個(gè)：
1、 請(qǐng)你自我介紹一下
2、 把你最熟悉的一樣?xùn)|西推銷給我
3、 你為什么選擇我們公司
回答思路：
1、 請(qǐng)你自我介紹一下
這個(gè)題目幾乎是所有的面試都會(huì)出現(xiàn)的第一個(gè)問(wèn)題，但是汽車4S店HR對(duì)于不同的崗位即便是同一個(gè)人他們都不希望得到相同的答案。對(duì)于汽車銷售顧問(wèn)面試，除了簡(jiǎn)單的自我基本信息之外應(yīng)該突出四點(diǎn)重點(diǎn)。分別是在自我介紹中表露出自己對(duì)汽車銷售方面的熱愛(ài)和興趣；讓面試官知道你擁有專業(yè)的汽車知識(shí)；在介紹過(guò)程中讓HR感受到你自信開(kāi)朗的性格；簡(jiǎn)單例舉過(guò)往事例證明你有銷售方面的才能。
2、 把你最熟悉的一樣?xùn)|西推銷給我
這個(gè)問(wèn)題是銷售行業(yè)面試官最喜歡問(wèn)的問(wèn)題，即便你在前面的自我介紹中介紹得再好，汽車4S店HR也只相信親自看到你處理實(shí)例的情況。這時(shí)汽車銷售顧問(wèn)面試求職者一定要拿一樣自己最熟悉的東西，抓住對(duì)方特點(diǎn)激發(fā)他的需求向他推銷。
汽車銷售顧問(wèn)面試題目中例如你最熟悉的一件產(chǎn)品是一臺(tái)自行車，可以抓住3個(gè)點(diǎn)激發(fā)他的需求。<1>像您這樣的都市白領(lǐng)平時(shí)都缺乏鍛煉，平時(shí)多騎自行車是一種鍛煉的好項(xiàng)目；<2>現(xiàn)在到處都在提倡環(huán)保，如果上班不是很遙遠(yuǎn)可以騎自行車上班，環(huán)保、交通成本也降下來(lái)了；<3>大都市的交通堵塞已經(jīng)是很嚴(yán)重一個(gè)問(wèn)題，自行車可以避免交通阻塞。這些都是激發(fā)“假客戶”HR對(duì)你所賣產(chǎn)品的需求，這樣的回答可以讓HR知道你懂得去激發(fā)客戶的需求從而進(jìn)行銷售。
3、 你為什么選擇我們公司
這道題目是汽車4S店考察汽車銷售顧問(wèn)面試求職者的動(dòng)機(jī)，發(fā)展愿望以及對(duì)在汽車4S店汽車銷售顧問(wèn)這項(xiàng)工作的態(tài)度。這時(shí)求職者一定要謹(jǐn)慎回答，切不可盲目隨便說(shuō)些好話把這個(gè)問(wèn)題敷衍過(guò)去，可以從面試的行業(yè)、企業(yè)、求職的崗位三個(gè)方面去回答。
汽車銷售顧問(wèn)面試題目三個(gè)方面的例舉，行業(yè)方面：“我十分看好汽車銷售這個(gè)行業(yè)，因?yàn)閺木W(wǎng)絡(luò)上了解到目前中國(guó)汽車保有量已經(jīng)超過(guò)8000萬(wàn)輛。并且還在以每年13%的速度遞增，汽車銷售這個(gè)行業(yè)前景非常廣闊?！逼髽I(yè)方面：“貴公司的培訓(xùn)制度非常完善，并且非常重視人才。晉升制度也非常透明，我相信在貴公司能找到我發(fā)展的道路?！睄徫环矫妫骸拔曳浅Ｏ矚g汽車銷售顧問(wèn)這個(gè)崗位，因?yàn)槲矣X(jué)得這個(gè)崗位除了能服務(wù)于人更重要可以學(xué)到很多東西提升自己?！?/p>
汽車銷售顧問(wèn)面試
是求職者向汽車
4S
店
HR推銷自己的一個(gè)過(guò)程，只有能把自己推銷給HR才能證明你真的有能力立足汽車銷售行業(yè)。汽車銷售顧問(wèn)面試題目很大眾化，但卻恰好是汽車4S店考察求職者能否在大眾化的情況下把自己特殊地推銷出去。汽車銷售顧問(wèn)面試求職者在面試過(guò)程中應(yīng)該時(shí)時(shí)注意HR看似普通的問(wèn)題，把自己準(zhǔn)確地推銷出去給汽車4S店HR。私立黑醫(yī)院
成都曙男科醫(yī)院天天電視上廣告打那么響，去醫(yī)院也沒(méi)幾個(gè)人，收費(fèi)貴的要死還沒(méi)把病治好，你說(shuō)坑不坑？
治病先賣房
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??！");
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?。?#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?。?#34;);
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。
這塊您需要了解下stm32等單片機(jī)的基本編程和簡(jiǎn)單的硬件設(shè)計(jì)，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識(shí)更好，還有能夠會(huì)做操作系統(tǒng)，簡(jiǎn)單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫(huà)圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)您能夠有用。
