對于許多畢業(yè)生來說，找到一份理想的工作是他們離校后的首要任務。然而，有些畢業(yè)生在大學畢業(yè)后發(fā)現(xiàn)自己的專業(yè)技能并不符合眼下市場需求，或是對職業(yè)發(fā)展有了新的認識和理解，希望進一步提高自己的就業(yè)競爭力。對于這些往屆生而言，重慶的職業(yè)教育學校成了他們繼續(xù)學習和就業(yè)的良好選擇。
與大部分普通本科院校不同，職業(yè)教育學校注重培養(yǎng)學生的實踐能力和職業(yè)技能，更加貼近社會需求。對于往屆生而言，職業(yè)教育學校有以下優(yōu)勢：
重慶擁有眾多職業(yè)教育學校，覆蓋了各個行業(yè)和領域。以下是一些重慶職教學校提供的主要專業(yè)：
對于往屆生來說，選擇一個適合自己的職業(yè)教育學校尤為重要。以??是一些建議：
總之，重慶的職業(yè)教育學校為往屆生提供了良好的繼續(xù)學習和就業(yè)的機會。通過選擇合適的學校和專業(yè)，往屆生可以進一步提升自己的職業(yè)競爭力，并為自己的職業(yè)發(fā)展打下堅實的基礎。
感謝閱讀本文，希望對您了解重慶職教學校招收往屆生的情況有所幫助！
可以。單招是針對中職學歷的畢業(yè)生舉行的單獨招生考試，只要學歷達標，不管你是應屆生還是往屆生，都可以參加?，F(xiàn)在國家大力支持職業(yè)教育。
對于許多人來說，駕駛汽車不僅是一種生活技能，更是一項職業(yè)的基礎要求。在選擇學習駕駛技能的過程中，選定一所高質(zhì)量的職教駕校至關(guān)重要。在今天的社會，逐漸增長的汽車數(shù)量意味著對駕駛員的需求也在不斷增加。作為一名有志于在汽車行業(yè)發(fā)展的職業(yè)人士，選擇合適的駕校將對您未來的職業(yè)發(fā)展起到至關(guān)重要的作用。
在選擇職教駕校的過程中，有幾個關(guān)鍵因素需要考慮。首先，要確保所選駕校具有良好的聲譽和專業(yè)資質(zhì)。一個好的駕校應該擁有經(jīng)驗豐富的教練團隊，先進的教學設施和設備，以及完善的課程體系。通過選擇一家信譽良好的職教駕校，您將獲得更加全面和專業(yè)的駕駛技能培訓，為將來的就業(yè)打下堅實的基礎。
其次，要考慮駕校的教學質(zhì)量和學習氛圍。一家優(yōu)秀的職教駕校不僅僅是提供駕駛技能培訓，更重要的是能夠幫助學員培養(yǎng)良好的駕駛習慣和安全意識。良好的學習氛圍能夠激發(fā)學員的學習熱情，提高學習效率。因此，在選擇駕校時，一定要考慮教學質(zhì)量和學習氛圍等因素。
此外，選擇一家地理位置便利的職教駕校也是非常重要的。如何平衡學車和日常工作、學習之間的時間安排，對于許多在職人士來說是一個關(guān)鍵問題。因此，選擇離家或者工作地點較近的駕校將幫助您更好地安排學車時間，提高學習的便利性和效率。
在如此眾多的職教駕校中，如何選擇一家適合自己的駕校成為了許多學員面臨的難題。以下是一些建議，希望能夠幫助您更好地選擇一家合適的駕校。
首先，了解駕校的教學理念和教學特色是非常重要的。不同的駕校可能有不同的教學風格和教學重點，您需要根據(jù)自己的學習需求和學習習慣來選擇適合自己的駕校。有些駕?？赡芨幼⒅鼗A駕駛技能的培養(yǎng)，而有些駕?？赡芨⒅嘏囵B(yǎng)學員的安全意識和責任感。因此，在選擇駕校時，一定要了解其教學理念和教學特色，選擇符合自己需求的駕校。
其次，要考慮駕校的師資力量和教學設施。一家優(yōu)秀的職教駕校應該擁有經(jīng)驗豐富的教練團隊，能夠為學員提供專業(yè)、個性化的教學服務。同時，先進的教學設施和設備也能夠幫助學員更好地掌握駕駛技能，提高學習效果。因此，在選擇駕校時，一定要重視其師資力量和教學設施等方面。
此外，選擇一家擁有良好聲譽和口碑的職教駕校也是非常重要的。通過了解學員的評價和反饋，可以更好地了解駕校的教學質(zhì)量和服務水平。選擇一家口碑良好的駕校，不僅能夠獲得更好的教學服務，還能夠獲得更多的學習資源和支持。因此，在選擇駕校時，一定要考慮其聲譽和口碑等因素。
隨著汽車行業(yè)的不斷發(fā)展和技術(shù)的不斷進步，職教駕校也面臨著新的發(fā)展機遇和挑戰(zhàn)。為適應未來的發(fā)展趨勢，職教駕校需要不斷提升教學水平，拓展教學領域，為學員提供更全面的職業(yè)技能培訓。
首先，隨著智能駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，職教駕校需要引入先進的教學設備和教學方法，培養(yǎng)學員對智能駕駛技術(shù)的理解和應用能力。通過引入虛擬仿真駕駛系統(tǒng)和智能駕駛輔助設備，可以幫助學員更好地掌握智能駕駛技術(shù)，提高駕駛安全性和效率。
其次，職教駕校需要加強與汽車企業(yè)和行業(yè)協(xié)會的合作，開展實踐教學和職業(yè)培訓項目。通過與汽車企業(yè)合作開展定制化的培訓課程，可以為學員提供更多的就業(yè)機會和職業(yè)發(fā)展平臺。同時，加強與行業(yè)協(xié)會的合作，可以更好地了解行業(yè)發(fā)展動態(tài)，為學員提供更加實用和有效的職業(yè)技能培訓。
此外，職教駕校還需要注重學員的綜合素質(zhì)培養(yǎng)，促進學員的職業(yè)發(fā)展和個人成長。通過開設職業(yè)素質(zhì)拓展課程和就業(yè)指導服務，可以幫助學員提升自身素質(zhì)和就業(yè)競爭力，更好地適應未來汽車行業(yè)的發(fā)展需求。
在當今快節(jié)奏的社會中，選擇一家優(yōu)質(zhì)的職教駕校學習駕駛技能不僅是一項必備的生活技能，更是實現(xiàn)職業(yè)夢想的第一步。通過選擇符合自己需求和學習習慣的駕校，不斷提升自身的駕駛技能和職業(yè)素質(zhì)，相信您將在未來的職業(yè)生涯中取得更大的成就。
應屆畢業(yè)生在找工作時，簡歷起著至關(guān)重要的作用。一份好的簡歷不僅能夠吸引雇主的眼球，還能夠展示你的專業(yè)能力、實習經(jīng)歷和個人特點。接下來，我們將為應屆畢業(yè)生提供一些建議，幫助你們填寫一份出色的簡歷。
首先，個人信息是簡歷的基礎部分。請務必提供準確、完整的個人信息，包括姓名、聯(lián)系方式、郵箱地址等。確保這些信息的可讀性和可訪問性，以便雇主能夠與你取得聯(lián)系。
在教育背景部分，列出你的學校、專業(yè)、學位和就讀時間。同時，強調(diào)你的學術(shù)成績和榮譽，例如優(yōu)秀學生獎、獎學金等。此外，如果你參加過與專業(yè)相關(guān)的競賽、項目或研究，也應該在這里突出。
對于應屆畢業(yè)生而言，實習經(jīng)歷是簡歷中最重要的一部分。無論是校內(nèi)實習還是外部實習，都需要詳細描述你在實習期間所承擔的職責和取得的成就。使用動詞強調(diào)你的貢獻和技能，例如"負責"、"協(xié)助"、"完成"等。此外，如果你受到實習公司的獎勵、認可或者獲得了優(yōu)異的評價，也要在簡歷中突出。
除了實習經(jīng)歷，項目經(jīng)歷也是應屆畢業(yè)生簡歷中的亮點。列出你參與的一些與專業(yè)相關(guān)的項目，并描述你在項目中所扮演的角色和取得的成就。重點突出你的團隊合作能力、解決問題的能力以及創(chuàng)新思維。
在技能與專長部分，列出你掌握的和專業(yè)相關(guān)的技能。這可以包括編程語言、軟件應用、工具使用等。確保列出的技能與你所申請的職位要求相匹配，并提供相應的證明或?qū)嵗?/p>
自我評價是你展示個人特點和優(yōu)勢的好機會。提供幾個關(guān)鍵詞或短句，突出你的性格特點、工作態(tài)度和團隊合作精神。這有助于雇主更好地了解你的個人品質(zhì)。
除了專業(yè)能力，參與社會活動也能夠顯示你的活躍性和全面發(fā)展。列舉你在校期間參加的社團、志愿者工作、學生組織或其他相關(guān)經(jīng)歷。這些經(jīng)歷不僅突出你對社會的關(guān)注，也展示了你的領導能力和團隊合作精神。
在簡歷的末尾，你可以附加一些與你的專業(yè)和申請職位相關(guān)的文件。例如，你的作品集、學術(shù)論文或獲獎證書。這些文件能夠更直觀地展示你的能力和成就。
最后，確保你的簡歷格式整潔、簡單明了。使用合適的字體和字號，并確保段落間的空間合理。使用有序或無序列表來突出重要信息。此外，檢查簡歷中的拼寫和語法錯誤，確保沒有任何疏漏。
希望以上建議能夠幫助應屆畢業(yè)生填寫出色的簡歷。好的簡歷能夠為你的求職之旅增添信心，同時也能夠提高你被雇主矚目的機會。祝你們順利找到理想的工作！
以前高考有分應屆生和往屆生。應屆生是當年畢業(yè)的。農(nóng)村往屆和城市往屆是指高中畢業(yè)以后沒考上大學再回校補習（也叫補習生），第二年再參加高考的學生，稱之為往屆生。
在現(xiàn)代快速發(fā)展的社會中，教育的重要性變得愈發(fā)明顯。各行各業(yè)都需要擁有專業(yè)知識和技能的人才來應對不斷變化的挑戰(zhàn)。而石林職教中心作為一所專注于職業(yè)教育的機構(gòu)，致力于培養(yǎng)未來人才，滿足社會對各行業(yè)高素質(zhì)人才的需求。
作為一座現(xiàn)代化的教育機構(gòu)，石林職教中心擁有先進的教育設施和優(yōu)秀的教師團隊。中心所提供的教育課程涵蓋了多個領域，包括信息技術(shù)、機械工程、酒店管理等。無論學生的興趣方向是什么，石林職教中心都能夠提供相應的培訓課程。并且，中心的教師團隊由經(jīng)驗豐富、知識專業(yè)的教師組成，他們熱愛教育事業(yè)，并且能夠?qū)碗s的知識點簡化，幫助學生更好地理解和掌握。
石林職教中心秉承著為學生提供優(yōu)質(zhì)教育資源的理念。中心與各大企業(yè)和機構(gòu)合作，為學生提供實踐機會和實踐項目。學生在校期間，可以參與各種實踐活動，例如企業(yè)實習、項目研究等。這些實踐活動不僅能夠提升學生的實際操作能力，還能夠培養(yǎng)學生的團隊協(xié)作能力和創(chuàng)新意識。與此同時，中心還提供各種學術(shù)資源，例如圖書館、實驗室等，以幫助學生更好地進行學習和研究。
另外，石林職教中心注重與企業(yè)合作的模式，以滿足就業(yè)市場的需求。中心與各大企業(yè)建立了良好的合作關(guān)系，通過職業(yè)導向的培養(yǎng)模式，提供與市場需求緊密結(jié)合的專業(yè)課程。學生在校期間，中心將通過舉辦招聘會和職業(yè)指導等活動，為學生提供就業(yè)幫助和就業(yè)機會。
石林職教中心不僅注重學生的專業(yè)知識培養(yǎng)，還注重培養(yǎng)學生的綜合素質(zhì)。中心通過豐富多彩的課外活動和社團組織，提供學生全面發(fā)展的機會。學生可以參與各種社團活動，例如學術(shù)科技社團、體育健身社團等，以培養(yǎng)學生的領導能力、組織能力和創(chuàng)新精神。
此外，石林職教中心還注重學生的人文素質(zhì)和道德修養(yǎng)。學生在校期間，中心將開設人文課程和道德倫理課程，以培養(yǎng)學生的社會責任感和良好的道德品質(zhì)。中心鼓勵學生積極參與公益活動，例如義工服務和社區(qū)活動，以感受社會的需求并提升自身的社會參與能力。
石林職教中心為學生提供了豐富的學習資源和發(fā)展機遇，為他們的未來發(fā)展奠定了堅實的基礎。學生在校期間通過豐富的實踐項目和實習經(jīng)驗，能夠更好地了解自己的興趣和職業(yè)發(fā)展方向。中心還將通過職業(yè)指導和就業(yè)服務，幫助學生在畢業(yè)后順利就業(yè)。
另外，石林職教中心也重視學生的國際化能力培養(yǎng)。中心與多所國外高校建立了合作關(guān)系，為有意愿出國留學的學生提供優(yōu)先錄取的機會。學生在校期間，中心還將提供國際化的課程和交流項目，以拓寬學生的國際視野。
石林職教中心作為一所專注于職業(yè)教育的機構(gòu)，在過去的幾年里取得了顯著的發(fā)展成果。中心通過優(yōu)質(zhì)的教育資源和先進的教育設施，為學生提供了良好的學習環(huán)境和發(fā)展機遇。中心注重學生的職業(yè)技能培養(yǎng)和綜合素質(zhì)培養(yǎng)，并致力于幫助學生實現(xiàn)就業(yè)目標和個人發(fā)展。未來，石林職教中心將繼續(xù)努力，為培養(yǎng)更多的優(yōu)秀人才做出更大的貢獻。
職教高考培訓：助你考入心儀的職業(yè)教育院校
職業(yè)教育，作為培養(yǎng)高素質(zhì)人才的重要途徑之一，備受關(guān)注。而職教高考，作為職業(yè)教育入學的主要渠道，更是備受廣大學子的關(guān)注和重視。在如今競爭激烈的就業(yè)市場中，擁有一份優(yōu)質(zhì)的職業(yè)教育，對于提升個人競爭力以及實現(xiàn)自身價值具有重要意義。因此，選擇一家值得信賴的職教高考培訓機構(gòu)，將成為考生邁向成功的關(guān)鍵一步。
通過職教高考，考生可以進入國內(nèi)外優(yōu)秀的職業(yè)教育院校，接受系統(tǒng)的職業(yè)培訓。這不僅為學子們提供了接受高質(zhì)量教育的機會，同時也使得學生在畢業(yè)后能夠更好地融入社會、實現(xiàn)職業(yè)夢想。職教高考培訓的好處在于：
隨著職教高考培訓市場的火爆，各種培訓機構(gòu)層出不窮，從中選擇一家合適的培訓機構(gòu)成為考生和家長們的一項重要任務。以下是一些選擇職教高考培訓機構(gòu)的幾點建議：
無論選擇了哪家職教高考培訓機構(gòu)，考生們在備考過程中都需要注意以下幾點建議：
選擇一家靠譜的職教高考培訓機構(gòu)，合理安排備考時間和學習計劃，科學高效地備考，相信自己，你一定能夠在職業(yè)教育的道路上取得優(yōu)異的成績。祝愿所有考生都能實現(xiàn)自己的職業(yè)夢想，成就未來！
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工具類進行訓練，得到訓練模型。
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工具類進行訓練，得到訓練模型。
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) {
//將訓練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓練模型
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?。?#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-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??！");
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());
}
}
1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應用中的優(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. 請談談您在WebGIS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的決策。
4. 請談談您對WebGIS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，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
這塊您需要了解下stm32等單片機的基本編程和簡單的硬件設計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識更好，還有能夠會做操作系統(tǒng)，簡單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對您能夠有用。
