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      多彩童年多彩夢(mèng)作文100字?

      時(shí)間:2024-08-19 22:10 人氣:0 編輯:招聘街

      一、多彩童年多彩夢(mèng)作文100字?

      小鳥的夢(mèng)想是飛向藍(lán)天;魚兒的夢(mèng)想是暢游大海;駿馬的夢(mèng)想是在一望無際的大草原上馳騁;春姑娘的夢(mèng)想是讓綠色永駐人間……那么,我的夢(mèng)想是什么呢??jī)簳r(shí),我的夢(mèng)想是擁有世界上所有的東西。隨著歲月的流逝,我的夢(mèng)想也在發(fā)生著變化。  你一定不會(huì)想到,我的夢(mèng)想是當(dāng)一名杰出的服裝設(shè)計(jì)師。看起來,我跟設(shè)計(jì)服裝沒有一點(diǎn)關(guān)系:畫畫不好,素描連最基本的線條都打不好。但是,我喜愛設(shè)計(jì)服裝,就像魚兒喜愛大海,小鳥喜愛藍(lán)天一樣。  第一次接觸服裝設(shè)計(jì)是在學(xué)素描時(shí)的一位姐姐,她就是服裝設(shè)計(jì)師,她喜歡穿著自己設(shè)計(jì)的服裝來畫畫。從那時(shí),我就希望能做一位服裝設(shè)計(jì)師。在慢慢實(shí)現(xiàn)夢(mèng)想的過程中,我也意識(shí)到,無論做什么,絕非想象中的那樣簡(jiǎn)單。實(shí)現(xiàn)這個(gè)夢(mèng)想,需要具備葡萄酒師的情懷和匠心獨(dú)運(yùn)的想象。多么渴望有一天,我?guī)е倚膼鄣漠嫲宓竭h(yuǎn)方旅行,用不同的方式畫下這開心的時(shí)刻。為這一天,我也在時(shí)刻準(zhǔn)備著,讓老師多教我一些素描的竅門與知識(shí),看有關(guān)服裝設(shè)計(jì)或搭配的節(jié)目與書籍,并通過經(jīng)常的畫畫來實(shí)踐與檢驗(yàn)。  一個(gè)人擁有夢(mèng)想,就是擁有無價(jià)之寶。每當(dāng)聽到《隱形的翅膀》這首歌,我便會(huì)在腦海里思索,若真的像歌名所說,人有一雙看不見的翅膀的話,我想這翅膀就是夢(mèng)想吧!  有夢(mèng)想的人生是美麗的,讓我們都擁有一雙夢(mèng)想的翅膀,在天空中自由地翱翔!

      二、多彩貴州和多彩貴州酒區(qū)別?

      問:多彩貴州和多彩貴州酒區(qū)別?

      答:多彩貴州和多彩貴州酒區(qū)別如下:

      多彩貴州主題是貴州,屬于省;而多彩貴州酒主題是酒,也是集團(tuán)公司的名稱;

      貴州,簡(jiǎn)稱“黔”或“貴”,是中華人民共和國(guó)省級(jí)行政區(qū)。省會(huì)貴陽(yáng),地處中國(guó)西南內(nèi)陸地區(qū)腹地。是中國(guó)西南地區(qū)交通樞紐,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶重要組成部分。全國(guó)首個(gè)國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū),世界知名山地旅游目的地和山地旅游大省,國(guó)家生態(tài)文明試驗(yàn)區(qū),內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)試驗(yàn)區(qū)。界于北緯24°37′~29°13′,東經(jīng)103°36′~109°35′,北接四川和重慶,東毗湖南、南鄰廣西、西連云南。

      多彩貴州酒(集團(tuán))有限公司于2019年08月26日成立。法定代表人吳金容,公司經(jīng)營(yíng)范圍包括:法律、法規(guī)、國(guó)務(wù)院決定規(guī)定禁止的不得經(jīng)營(yíng);法律、法規(guī)、國(guó)務(wù)院決定規(guī)定應(yīng)當(dāng)許可(審批)的,經(jīng)審批機(jī)關(guān)批準(zhǔn)后憑許可(審批)文件經(jīng)營(yíng);法律、法規(guī)、國(guó)務(wù)院決定規(guī)定無需許可(審批)的,市場(chǎng)主體自主選擇經(jīng)營(yíng)等。

      三、什么是水性多彩涂料?

      日本艾迪科聚氨酯類增稠流平劑UH-420 乳膠漆水性涂料增稠流平劑

      簡(jiǎn) 介: ADEKA NOL UH-420是一種用于合成樹脂乳液中具有獨(dú)特性能的非離子聚氨酯類增稠流平劑,可以用于乳膠漆及其它水性涂料。 ADEKA NOL UH-420擁有獨(dú)特的流變曲線,與纖維素類增稠劑不同,它能提供杰出的近似牛頓流體的流平性能和較好的粘度特性。因此,ADEKA NOL UH-420得到了廣泛的應(yīng)用。 典型特性:

      外觀稍濁的粘稠液體
      活性成份30%水溶液
      粘度15,000-25,000cp
      pH6.0—8.0
      類型非離子聚氨酯型

      特 征: ADEKA NOL UH-420在增稠的同時(shí),涂料的流平性能得到很大改善,能賦予涂料高、中、低不同剪切狀態(tài)下的所需增稠流平效果。賦予乳膠漆優(yōu)異的流平性和良好的抗飛濺性。 ADEKA NOL UH-420可以與傳統(tǒng)的增稠劑配合使用。例如,羥乙基纖維素,改善其高剪低粘度的缺點(diǎn)。 ADEKA NOL UH-420不會(huì)影響產(chǎn)品的耐水性能。 ADEKA NOL UH-420對(duì)涂料的PH值變化不敏感,適應(yīng)性強(qiáng)。 注意事項(xiàng): ADEKA NOL UH-420是乳膠漆及粘合劑有效的增稠劑。建議添加量為乳液添加量的0.1-1.0%(重量)。為方便使用, ADEKA NOL UH-420可添加2倍的水稀釋。

      新義合成 陰離子丙烯酸堿溶脹型增稠劑TT-60 改善中 低剪切黏度

      亞士蘭纖維素HHBER250亞夸龍HBR250//MBR250羥乙基纖維素

      亞夸龍HBR250/HHBR250/MBR250羥乙基纖維素產(chǎn)品名稱: 250 HBR250 HBR是美國(guó)亞跨龍公司生產(chǎn)的防酶型中高粘度的羥乙基纖維素,在乳膠漆中作增稠劑,穩(wěn)定劑及懸浮劑。特點(diǎn)及用途:l 防酶型非離子水性增稠劑,可在較寬的pH值范圍(pH=2-12)使用。l 易分散,可以干粉形式在顏料研磨時(shí)直接加入

      亞夸龍HBR250/HHBR250/MBR250羥乙基纖維素

      產(chǎn)品名稱: 250 HBR250 HBR是美國(guó)亞跨龍公司生產(chǎn)的防酶型中高粘度的羥乙基纖維素,在乳膠漆中作增稠劑,穩(wěn)定劑及懸浮劑。特點(diǎn)及用途:l 防酶型非離子水性增稠劑,可在較寬的pH值范圍(pH=2-12)使用。l 易分散,可以干粉形式在顏料研磨時(shí)直接加入或以漿狀加入。l 極好的施工性,具有省力,不易滴落及流掛,抗飛濺性好等優(yōu)點(diǎn)。l 與乳膠漆中采用的各種表面活性劑及防腐劑相容性好。l 儲(chǔ)存的粘度穩(wěn)定性好,能防止一般的羥乙基纖維素因酶的分解作用而使乳膠漆儲(chǔ)存過程中粘度下降。 Natrosol 250羥乙基纖維素是一種顆粒狀粉末,溶于水后呈現(xiàn)澄清的溶液,并具有假塑性的流動(dòng)性。在中性PH及常溫下,Natrosol R-型產(chǎn)品可作不結(jié)塊的分散,從而提供良好的溶解條件,它的水溶液不受高濃度的可溶于水的無機(jī)鹽份所影響,黏度亦不為溫和的酸和堿所左右。基于Natrosol的非離子本質(zhì),它跟很多物質(zhì)可以共容,當(dāng)中包括聚合物乳液,天然的合成的膠類、乳化劑和消泡劑等。Natrosol 250為一種高效能的非離子型增稠劑,水份保存劑,可用在所有水性涂料、粘合劑及其他以水為介質(zhì)的工業(yè)產(chǎn)品上,標(biāo)準(zhǔn)的Natrosol 250可提供良好的流動(dòng)性能。Natrosol B更提供在易引起微生物破壞環(huán)境下的額外穩(wěn)定性。性質(zhì)和應(yīng)用當(dāng)采用在多種乙烯基聚合物的乳化聚合或懸浮聚合反應(yīng)中時(shí),Natrosol可作良好的保護(hù)膠體。其獨(dú)特的性能組合使它可用于顏料分散和瓷磚粘合劑之內(nèi)。牙膏生產(chǎn)過程中,用的是低水份含量溶劑。羥乙基纖維素的良好溶解度和共容性,提供了產(chǎn)品的穩(wěn)定性,由于良好的分散性能和結(jié)合習(xí)慣能,它也被廣泛地采用于化妝品和藥品內(nèi)。

      1.羅門哈斯、DOW叔辛胺、索爾維有機(jī)胺DMEA\CHAPA\DMAPAPA\N4\DMAPA

      2.瀘州北方、亞士蘭乙基纖維素N4/N7/N50/N100、石藥集團(tuán)VC/VC鈉

      3.巴斯夫建筑行業(yè)、地毯、鋰電池用丁苯乳液SBR,瓦克 706、氰特MA 80、艾迪科ER10,索爾維 DS4 AP(十二烷基苯磺酸鈉)、COPS-1、空氣化學(xué)420

      4.興發(fā)集團(tuán)二甲基硅油乙烯基硅油KM100\KM350\KM500\KM1000等

      5.大阪燃?xì)饣钚蕴堪楢、白鷺Z、白鷺ANOX-2、顆粒活性炭(VOCs吸附、有害氣體吸附)、特制白鷺、光刻膠樹脂(芴系丙烯酸酯)EG-280/PG100/、 電子級(jí)環(huán)氧樹脂(芴系環(huán)氧樹脂epoxy)EA0200/EA0300/Bis A epoxy

      6.水澤化學(xué)活性白土V2/300#/136#、防黏連劑開口劑JC50、消光粉P526/P801、熱敏紙用二氧化硅P527、

      7.羅地亞瓜爾膠JAGUAR EXCEL,伊士曼bopp增韌母粒R1140

      8.造紙濕強(qiáng)劑、干強(qiáng)劑、表面施膠劑、熒光增白劑、各類功能生物酶(打漿酶、濾水酶、膠黏物控制酶、表膠淀粉酶)

      四、多彩限量款和多彩款的區(qū)別?

      長(zhǎng)安奔奔E-Star國(guó)民版多彩限量版和多彩版比,第一:它比多彩版就多了個(gè)快充,第二:車頂顏色變了。

      在外觀方面,長(zhǎng)安奔奔E-Star國(guó)民版多彩限量款采用了和普通版相同的設(shè)計(jì),前臉為電動(dòng)車中常見的封閉式進(jìn)氣格柵,兩側(cè)為大大的前大燈,整體造型看上去非常的小巧可愛。

      五、多姿多彩和多彩多姿區(qū)別?

      答:第一個(gè)區(qū)別是采和彩的區(qū)別。多姿多采的采是風(fēng)采,風(fēng)韻,樣子的意思,是指精神風(fēng)貌。多姿多彩的彩是色彩,顏色的意思,是指色彩豐富,繽紛燦爛。

      第二個(gè)區(qū)別是多姿多采通常用于形容人,形容人的風(fēng)貌精神很豐富和飽滿。多姿多彩通常形容植物。

      六、絢麗多彩和絢爛多彩的意思?

      絢麗多彩是成語(yǔ),意思是指各種各樣的色彩燦爛美麗,形容色彩華麗;也指絢爛無比,形容多姿多彩或非常精彩。

      出自魏巍《東方》六部一章:“會(huì)上反映出的英雄事跡,真如百花爭(zhēng)妍,千紅萬(wàn)紫,比漫天遍野的繁花還要絢麗多彩。”

      絢麗:其意是指耀眼而華麗。

      多彩:很多種顏色。

      絢爛多彩是組合詞,由詞語(yǔ)絢爛和多彩組合而成。意思是光彩耀眼,色彩繽紛。

      絢爛,漢語(yǔ)詞語(yǔ),意思是光彩耀眼。出自《鶴林玉露》卷十三:“巧女之刺繡,雖精妙絢爛,纔可人目,初無補(bǔ)於實(shí)用,后世之文似之。”

      絢麗多彩和絢爛多彩意思相近,絢爛一般單用,很少同多彩組合用,因?yàn)橐馑枷嘟挠谐烧Z(yǔ)絢麗多彩,就不需要絢爛多彩組合用,這有點(diǎn)畫蛇添足。

      七、多姿多彩和豐富多彩句子?

      生活,猶如調(diào)色盤里面的種種顏色,多姿多彩,各種各樣。

        春天來了,鮮艷的花朵開了,把春天點(diǎn)綴得五彩繽紛、多姿多彩的。

        仙人掌不僅品種繁多復(fù)雜,而且造型別致,多姿多彩,是百花園中一顆明珠。

        玫瑰花多姿多彩,紅的勝火,粉的似霞,白的潔白淡雅。

        回憶多姿多彩,不過雖然回憶很美麗,但今天更重要。

        暑假生活,多姿多彩。祝大家過一個(gè)愉快,充實(shí),有意義的暑假!

        夏天是個(gè)多姿多彩的世界。在這個(gè)季節(jié),是最充滿快樂的。也許,盡管很枯燥;也許,令人熱得無法忍受;也許,植物們懶洋洋得。但是這才使夏天多姿多彩。

      八、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-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)練模型失敗!");

      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());

      }

      }

      九、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(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。

      十、freertos面試題?

      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畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)您能夠有用。

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