這個(gè)問(wèn)題不好回答，每個(gè)人的想法都是不一樣的，像我這屆80后的大部分都會(huì)是二胎！認(rèn)為兩個(gè)孩子正合適，不會(huì)在意別人的看法。
隨社會(huì)的發(fā)展，生活的壓力慢慢都不愿意生孩子了，不少人都認(rèn)為不能給孩子好的生活還不如不要孩子，還有人認(rèn)為孩子有了孩子生活質(zhì)量會(huì)下降不選擇多生。
現(xiàn)在每年的降低斷崖式生育率，已經(jīng)體現(xiàn)了現(xiàn)在的社會(huì)！
隨著二胎的開(kāi)放，很多夫妻迎來(lái)了第二個(gè)寶寶。但是，并不是所有夫妻都愿意生二胎。有一些夫妻綜合自己各方面考慮，只會(huì)選擇自生一個(gè)。
對(duì)于，生不生二胎這個(gè)話題，每個(gè)人的意見(jiàn)和想法都不一樣。因此，很多人會(huì)想這么一個(gè)問(wèn)題：生二胎和不生二胎，究竟有何不同呢？那么，下面我們就一起來(lái)看看?！吧ァ焙汀安簧ァ钡募彝?huì)有什么區(qū)別
1、經(jīng)濟(jì)上的差別
相比于有兩個(gè)孩子的家庭，家里只有一個(gè)孩子的家庭經(jīng)濟(jì)上會(huì)寬裕很多。養(yǎng)孩子不是養(yǎng)寵物，養(yǎng)孩子的責(zé)任要大很多，經(jīng)濟(jì)支出更是要成倍增加，多養(yǎng)育一個(gè)孩子并不僅僅是多一張嘴巴吃飯的問(wèn)題，孩子的醫(yī)療、教育、衣食住行等等都需要巨額的投入。而且生孩子期間，孩子的媽媽至少有一段時(shí)間是沒(méi)有辦法工作賺錢的，如果夫妻雙方都是工薪階級(jí)，那養(yǎng)兩個(gè)孩子確實(shí)比養(yǎng)一個(gè)孩子的經(jīng)濟(jì)壓力要大多很多，原本的小資家庭可能會(huì)一下子變成貧困家庭。
2、時(shí)間上的差別
在有了二胎之后，夫妻的時(shí)間問(wèn)題也要重新考慮，如果家里有老人幫帶，那夫妻二人的壓力會(huì)減輕很多，要是家里沒(méi)有老人幫忙帶孩子，那夫妻二人其中一人可能需要放棄工作來(lái)在家照顧孩子，這段時(shí)間另一個(gè)人就需要負(fù)擔(dān)起照顧家里其他三個(gè)人的經(jīng)濟(jì)，這是一個(gè)不小的壓力。
3、父母的贍養(yǎng)差別
有了二胎的家庭，等孩子長(zhǎng)大以后可以輪流照顧年老的父母，在經(jīng)濟(jì)、時(shí)間、精力上都有更大的協(xié)調(diào)空間，如果只有一個(gè)孩子的話，當(dāng)父母年老的時(shí)候，一個(gè)人就要負(fù)責(zé)照顧兩個(gè)老人，到時(shí)候可能會(huì)涉到是否要放棄工作來(lái)全力照顧老人，如果兩個(gè)老人都有養(yǎng)老金，那在經(jīng)濟(jì)上會(huì)寬裕一點(diǎn)，如果沒(méi)有的話，孩子的壓力就會(huì)相當(dāng)大。
所以，無(wú)論生一胎還是二胎都各有利弊，過(guò)好當(dāng)下才是最重要的。
夢(mèng)境一直以來(lái)都是人們津津樂(lè)道的話題，被認(rèn)為是一種超自然現(xiàn)象的預(yù)兆或象征。有時(shí)候，我們夢(mèng)見(jiàn)了一些與現(xiàn)實(shí)生活緊密相關(guān)的事物，比如親戚生二胎男孩。那么，這個(gè)夢(mèng)境究竟代表著什么意義呢？本文將為您解析這個(gè)夢(mèng)境的可能含義。
首先，讓我們來(lái)關(guān)注親戚這個(gè)角色。親戚在夢(mèng)境中通常代表著家庭關(guān)系和親密度。亞洲文化中，親戚關(guān)系十分重要，人們對(duì)待親戚的態(tài)度也非常熱切。因此，夢(mèng)見(jiàn)親戚生二胎男孩可能象征著與家庭相關(guān)的事物。
在大部分文化中，生育被視為家庭的延續(xù)和繁榮的象征。生育一個(gè)男孩也常常被認(rèn)為是一種傳宗接代的方式，代表著家族的延續(xù)和力量的象征。夢(mèng)見(jiàn)親戚生二胎男孩可能暗示著家庭的繁榮和幸福。
除了直觀的代表意義外，夢(mèng)境還常常包含著一些隱含的含義。如果您夢(mèng)見(jiàn)親戚生二胎男孩，可能是因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)生活中，您正在經(jīng)歷一些與家庭有關(guān)的事情。這個(gè)夢(mèng)境可能是您內(nèi)心深處對(duì)于家庭狀況的擔(dān)憂或期待。
若您在夢(mèng)中覺(jué)得親戚生二胎男孩是一件好事，那么您可能感到對(duì)家庭未來(lái)的樂(lè)觀和希望。這可能代表著您對(duì)于家庭生活的滿足感和幸福感。
另一方面，如果您在夢(mèng)中感到不安或不滿，那么這個(gè)夢(mèng)境可能反映了您對(duì)于家庭關(guān)系出現(xiàn)變化或壓力的擔(dān)憂。您可能希望保持家庭的穩(wěn)定和和諧。
雖然夢(mèng)境可以有多種解讀，但每個(gè)人的夢(mèng)境都是獨(dú)一無(wú)二的，因此最好的解讀是根據(jù)自身的情況來(lái)進(jìn)行分析。如果您對(duì)這個(gè)夢(mèng)境感到困惑或不安，以下是一些建議：
總之，在解讀夢(mèng)境時(shí)，關(guān)鍵是傾聽(tīng)自己內(nèi)心的聲音，理解夢(mèng)境中所暗示的信息，并以積極的態(tài)度面對(duì)家庭和生活的變化。
順產(chǎn)多久可以生二胎是許多準(zhǔn)媽媽在考慮要第二個(gè)孩子時(shí)經(jīng)常會(huì)問(wèn)到的問(wèn)題。這個(gè)問(wèn)題其實(shí)并沒(méi)有一個(gè)固定的答案，因?yàn)槊總€(gè)女性的身體恢復(fù)情況都是不同的。然而，通常情況下，專家建議在順產(chǎn)后等待一段時(shí)間，以確保身體充分恢復(fù)。
順產(chǎn)是指通過(guò)自然分娩將胎兒順利推出母體的過(guò)程。對(duì)于大多數(shù)產(chǎn)婦而言，順產(chǎn)是最理想的分娩方式，因?yàn)樗簧婕笆中g(shù)，對(duì)母親和嬰兒的風(fēng)險(xiǎn)較低。一般來(lái)說(shuō)，順產(chǎn)的恢復(fù)時(shí)間要比剖腹產(chǎn)短，因?yàn)槠矢巩a(chǎn)是通過(guò)手術(shù)切開(kāi)子宮，需要更長(zhǎng)的時(shí)間進(jìn)行愈合。
順產(chǎn)后身體需要一定的時(shí)間來(lái)恢復(fù)。這個(gè)時(shí)間因人而異，通常在幾個(gè)星期到幾個(gè)月之間。在這個(gè)期間，女性的子宮會(huì)逐漸收縮回到正常大小，并通過(guò)排除惡露來(lái)清理殘留的血液和組織。
一般來(lái)說(shuō)，大約需要6至8周左右的時(shí)間，媽媽們的身體才能夠完全恢復(fù)到懷孕前的狀態(tài)。然而，這只是一個(gè)大致的指導(dǎo)時(shí)間，實(shí)際恢復(fù)情況會(huì)因個(gè)人因素而有所不同。
盡管順產(chǎn)后的恢復(fù)時(shí)間因人而異，但在考慮要第二個(gè)孩子之前，有一些重要的注意事項(xiàng)需要牢記：
順產(chǎn)多久可以生二胎是一個(gè)因人而異的問(wèn)題。雖然大多數(shù)專家建議在順產(chǎn)后至少等待一年才考慮要第二個(gè)孩子，但具體的恢復(fù)時(shí)間還是應(yīng)該根據(jù)個(gè)人情況來(lái)決定。
不論你選擇何時(shí)要第二個(gè)孩子，重要的是給予自己足夠的時(shí)間來(lái)恢復(fù)。母親的身體和心理健康是最重要的，所以不要急于做出決定。咨詢醫(yī)生，了解自己的身體狀況，做出明智的選擇。
當(dāng)一個(gè)家庭已經(jīng)擁有一個(gè)孩子后，很多夫妻對(duì)于再要一個(gè)孩子存在疑問(wèn)。他們常常在思考，隔多久生二胎最好，對(duì)自己和孩子來(lái)說(shuō)最合適呢？這個(gè)問(wèn)題的答案并不固定，因?yàn)槊總€(gè)家庭的情況都不同。然而，在做出決定之前，了解一些相關(guān)的因素是非常重要的。
女性的身體在生產(chǎn)孩子過(guò)程中經(jīng)歷了巨大的變化和壓力。隨著孩子的降生，身體需要時(shí)間來(lái)恢復(fù)。婦女通常建議等待至少18個(gè)月到兩年的時(shí)間，以確保身體完全恢復(fù)。這段時(shí)間內(nèi)，身體會(huì)逐漸恢復(fù)到懷孕前的狀態(tài)，包括內(nèi)臟的恢復(fù)和荷爾蒙水平的變化。經(jīng)過(guò)這段時(shí)間的等待，身體將更健康，并為下一個(gè)孩子的到來(lái)做好準(zhǔn)備。
家庭的情況也是決定隔多久生二胎最好的一個(gè)重要因素。父母需要考慮他們當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)狀況、職業(yè)發(fā)展以及個(gè)人需求。生孩子是一個(gè)重大的責(zé)任，需要負(fù)擔(dān)起養(yǎng)育孩子的責(zé)任和費(fèi)用?？紤]到是否已經(jīng)準(zhǔn)備好迎接下一個(gè)孩子對(duì)家庭的穩(wěn)定和幸福至關(guān)重要。此外，注意到家庭中的現(xiàn)有孩子情感和心理的發(fā)展，也是非常重要的。每個(gè)孩子的降生都會(huì)對(duì)家庭的平衡和氛圍產(chǎn)生影響，因此需要確保為每個(gè)孩子提供足夠的關(guān)注和愛(ài)。
另一個(gè)需要考慮的因素是孩子之間的年齡差距。孩子之間的年齡差距有一定的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。較小的年齡差距可以讓孩子們更容易建立起深厚的感情和互動(dòng)。他們可以共同成長(zhǎng)，分享興奮和困難的時(shí)刻。但也需要注意到，年齡差距較小的孩子需要更多的關(guān)注和照顧，因?yàn)樗麄冊(cè)诔砷L(zhǎng)過(guò)程中可能會(huì)有更多的需求。相反，較大的年齡差距可能會(huì)導(dǎo)致孩子之間的興趣和需求差異較大。這要求父母在照顧和教育孩子的過(guò)程中更具靈活性和耐心。
孩子的到來(lái)會(huì)帶來(lái)額外的生活負(fù)擔(dān)，包括教育費(fèi)用和日常開(kāi)支。父母需要在考慮要不要再要一個(gè)孩子時(shí)評(píng)估自己的財(cái)務(wù)能力。如果經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)對(duì)家庭造成過(guò)大的影響，可能需要延遲再要一個(gè)孩子的決定。此外，有一個(gè)良好的支持體系也是非常重要的。無(wú)論是來(lái)自家人、朋友還是其他社區(qū)資源的支持，都能對(duì)父母和孩子的生活帶來(lái)積極的影響。一個(gè)穩(wěn)定的支持體系可以幫助父母分擔(dān)孩子撫養(yǎng)的責(zé)任，提供額外的幫助和支持。
除了考慮到身體和經(jīng)濟(jì)因素，父母還需要為再要一個(gè)孩子做好心理準(zhǔn)備。養(yǎng)育孩子是一項(xiàng)充滿挑戰(zhàn)和奉獻(xiàn)的任務(wù)。父母需要保持積極的心態(tài)，為孩子們的需要和成長(zhǎng)做好準(zhǔn)備。再要一個(gè)孩子需要考慮到對(duì)家庭關(guān)系的影響，包括夫妻關(guān)系和父母與現(xiàn)有孩子的關(guān)系。確保在決定再要一個(gè)孩子之前，夫妻之間有充分的溝通和理解，以及對(duì)養(yǎng)育孩子的共同責(zé)任的承諾。
總之，每個(gè)家庭都有自己獨(dú)特的情況和需求，因此無(wú)法確定隔多久生二胎最合適。然而，通過(guò)全面考慮身體恢復(fù)、家庭情況、年齡差距、生活負(fù)擔(dān)與支持體系以及心理準(zhǔn)備等因素，夫妻可以做出明智的決定。最重要的是，保持開(kāi)放的心態(tài)，相信自己并相信自己的能力，為新生命的到來(lái)做好準(zhǔn)備。
首先應(yīng)該考慮產(chǎn)婦是否為高齡產(chǎn)婦，是否有基礎(chǔ)疾病，其次考慮經(jīng)濟(jì)能力。若這兩方面沒(méi)有問(wèn)題，就可以進(jìn)入備孕階段，男女雙方都應(yīng)該去醫(yī)院體檢，在生活中注意飲食，營(yíng)養(yǎng)均衡，保持充足的睡眠，堅(jiān)持體育鍛煉，戒煙戒酒。對(duì)
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(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??！");
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?。?#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。
、獨(dú)生子女父母生育子女情況證明(雙方單位或村居委會(huì)出具)；
2、申請(qǐng)人的戶口簿；
3、《結(jié)婚證》；
4、生育子女情況證明(雙方單位或村居委會(huì)出具)等原件，并留存復(fù)印件一份；
5、其父母原生育兩個(gè)子女的，需提供相關(guān)部門出具的其他子女死亡的有效證明；
6、其他子女達(dá)到法定婚齡后死亡的，村居委會(huì)應(yīng)出具其未生育或收養(yǎng)子女的證明。
