一、結(jié)構(gòu)上的荷載可分為下列三類：
1、永久荷載，例如結(jié)構(gòu)自重、土壓力、預(yù)應(yīng)力等。
2、可變荷載，例如樓面活荷載、屋面活荷載和積灰荷載、吊車荷載、風(fēng)荷載、雪荷載等。
3、偶然荷載，例如爆炸力、撞擊力等。
地震因為是間接作用在結(jié)構(gòu)上的，被稱為地震作用。
二、建筑結(jié)構(gòu)類型隨劃分標(biāo)準(zhǔn)不同而不同：
按材料可分為：砌體結(jié)構(gòu)，混凝土結(jié)構(gòu)，鋼結(jié)構(gòu)，鋼和混凝土組合結(jié)構(gòu)，木結(jié)構(gòu)等；
按高度可分為：多層結(jié)構(gòu)，高層結(jié)構(gòu)，超高層結(jié)構(gòu)等。
按結(jié)構(gòu)形式可分為：排架結(jié)構(gòu)，框架結(jié)構(gòu)，剪力墻結(jié)構(gòu)，筒體結(jié)構(gòu)，以及框架和剪力墻、筒體組合成的混合結(jié)構(gòu)等。
建筑結(jié)構(gòu)是建筑工程中至關(guān)重要的部分。它承擔(dān)著支撐建筑物自身重力、抵抗外部荷載以及抗震抗風(fēng)等重要任務(wù)。優(yōu)秀的建筑結(jié)構(gòu)能夠確保建筑物的安全穩(wěn)固，并為人們提供一個舒適宜居的空間。
天壇建筑結(jié)構(gòu)作為一家專業(yè)的建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計公司，充分認識到建筑結(jié)構(gòu)的重要性。我們深知在建筑項目中，建筑結(jié)構(gòu)不僅關(guān)乎建筑物的抗震性能和安全性，還直接影響建筑的造型設(shè)計和空間布局。
一項令人印象深刻和可持續(xù)的建筑項目，需要一個經(jīng)過精心設(shè)計的建筑結(jié)構(gòu)來支持和維持。我們的專業(yè)團隊致力于創(chuàng)造出高品質(zhì)的建筑結(jié)構(gòu)，既能滿足功能需求，又能體現(xiàn)出藝術(shù)與科技的完美結(jié)合。
天壇建筑結(jié)構(gòu)的核心價值是為客戶提供創(chuàng)新、可持續(xù)、高效和安全的建筑結(jié)構(gòu)解決方案。我們的專家團隊將根據(jù)項目的需求，結(jié)合先進的技術(shù)和豐富的經(jīng)驗，為客戶量身定制最優(yōu)化的設(shè)計方案。
我們深入研究不同的建筑材料，優(yōu)化結(jié)構(gòu)的各個方面，以實現(xiàn)最佳的力學(xué)性能和結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性。通過運用現(xiàn)代工程技術(shù)和創(chuàng)新的設(shè)計理念，我們力求設(shè)計出富有想象力和符合可持續(xù)發(fā)展理念的建筑結(jié)構(gòu)。
天壇建筑結(jié)構(gòu)的另一個核心價值是追求卓越和品質(zhì)。我們堅持嚴(yán)格的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和工藝要求，以確保每個項目的質(zhì)量。無論是簡單的住宅設(shè)計還是復(fù)雜的商業(yè)建筑，我們都保持著對細節(jié)的關(guān)注和追求卓越的態(tài)度。
天壇建筑結(jié)構(gòu)為廣泛的建筑項目提供設(shè)計、咨詢和檢測等服務(wù)。我們的專業(yè)團隊具備多樣化的項目經(jīng)驗，從住宅、商業(yè)到公共建筑，涵蓋了各個領(lǐng)域。無論項目規(guī)模大小，我們都能提供個性化和全面的解決方案。
我們的服務(wù)包括但不限于：
天壇建筑結(jié)構(gòu)憑借卓越的設(shè)計能力和專業(yè)的服務(wù)質(zhì)量，贏得了眾多客戶的信任和好評。我們將繼續(xù)致力于提供最優(yōu)質(zhì)的建筑結(jié)構(gòu)方案，為客戶創(chuàng)造價值。
天壇建筑結(jié)構(gòu)作為一家致力于創(chuàng)新和卓越的建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計公司，我們通過深入研究、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)募夹g(shù)標(biāo)準(zhǔn)和高品質(zhì)的服務(wù)，為客戶提供最理想的建筑結(jié)構(gòu)。在未來的發(fā)展中，我們將不斷探索新的技術(shù)和設(shè)計理念，不斷提升自身的專業(yè)能力和服務(wù)水平，與客戶共同譜寫建筑發(fā)展的美好篇章。
別墅，是擁有獨門獨院的房屋，自己設(shè)計圖紙，然后尋找施工隊按照自己設(shè)計的來進行修改，還可以在建筑的過程中隨時隨地和施工地商量進行圖紙的修改，建造出獨具特色的房屋，完全滿足家中所有人的居住需求，和房地產(chǎn)開發(fā)商統(tǒng)一建造的商品房具有很強的修改性和可塑性，經(jīng)過幾十年的不斷發(fā)展，自建房的建造水平時越來越高，類型也是豐富多樣的。很多的農(nóng)村人選擇回家自己蓋房，自己設(shè)計然后找施工隊進行修蓋，其實自建房的類型有許多種，在蓋房之前一定要詳細了解，對比不同類型自建房的優(yōu)勢來選擇到底出最適合的那一款房子，類型大多有以下幾種，一起來詳細了解下吧。
磚泥混合結(jié)構(gòu)
磚泥混合結(jié)構(gòu)一般是指紅磚和鋼筋水泥作為主要建筑材料，也可以廣泛的解釋為：石材、混凝土等作為承重墻體，用紅磚作為輔助修建工具。
優(yōu)點
a.建造成本低廉，大部分家庭都可以承受的起；
B．取材廣泛，材料的需求量大，購買方便，很多廠家都在生產(chǎn)紅磚，很好買到；
c.施工難度低，這種結(jié)構(gòu)的房屋建造對于施工隊的要求不高，普通的包工頭帶領(lǐng)的施工隊都可以達到要求完成房屋建造。
缺點
a.抗震能力差，遇到地震等自然災(zāi)害很難抵抗過去；
b.紅磚的生產(chǎn)不環(huán)保，污染環(huán)境，不符合國家提倡的環(huán)保發(fā)展政策。
磚泥混合結(jié)構(gòu)建造的房屋
框架結(jié)構(gòu)
框架結(jié)構(gòu)是由眾多梁和柱子作為主框架來承受整體房屋的載重，很多高層的商品房大多都是選用這種作為房屋主要建筑的承重結(jié)構(gòu)。
優(yōu)點
a.對于分隔的空間方面非常靈活，要求不高，隨時可以分隔；
b.對于材料的使用非常節(jié)省，對于整體修建下來的成本不高；
c.所使用的框架結(jié)構(gòu)梁、柱等使標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)，對于型號的要求不高，以便隨時靈活的調(diào)整整體架構(gòu)；
缺點
a.整體框架的節(jié)點太過于密集，不利于隨時隨地的調(diào)節(jié)節(jié)點；
b.使用的柱較多，需要工人進行多次的吊裝，節(jié)點的安裝工作量大，工人的工作量大，工期時間偏長；
c.框架是由梁和柱構(gòu)成，對于整體房屋的承重力不強，受力特點是垂直方向受力；
剪力墻結(jié)構(gòu)的房屋架構(gòu)
剪力墻結(jié)構(gòu)
剪力墻結(jié)構(gòu)是由鋼筋混凝來代替框架結(jié)構(gòu)中的梁和柱，承擔(dān)的負重遠大于框架結(jié)構(gòu)，對于整體房屋水平方向的承重力大大增強，很多高層建筑一般都選用這種結(jié)構(gòu)。
優(yōu)點
a.具有非常強的承重效果，適合高層建筑物；
b.抗震效果非常好，承重優(yōu)勢在于水平方向的稱重，可以抵擋地震余波；
缺點
a.剪力墻對于空間要求較大，需要密集性和空間狹小的建筑物，不適合擁有大面積活動空間的房屋建造；
b.靈活性差，一旦選用剪力墻開始建造，中間不能修改圖紙和空間，對于施工隊的要求較高，需要施工隊具有相關(guān)專業(yè)知識；
正在施工的剪力墻結(jié)構(gòu)房屋
輕鋼結(jié)構(gòu)
輕鋼結(jié)構(gòu)是一種年輕的鋼結(jié)構(gòu)建筑，生命時間比較短，但是發(fā)展速度，目前被廣泛的運用于農(nóng)業(yè)棚、低級住房、體育場地和旅游建筑等領(lǐng)域，是一種新興的科技房屋結(jié)構(gòu)建造。
優(yōu)點
a.吸取不同類型的結(jié)構(gòu)優(yōu)點，具有一定的抗震能力；
b.可以實現(xiàn)房屋活動面積的最大化，對于樓層高度要求不高，樓板之間的厚度降低；
c.對于空氣中的溫度起到一定程度的保溫作用，造價低廉，安裝操作易上手，對于專業(yè)性要求不高；
缺點
a.使用時期短暫，對于長期使用具有一定程度的威脅性；
b.材料自身的重量輕，適合短期內(nèi)居住的房屋建造使用；
c.對于輕鋼結(jié)構(gòu)的安裝要求高，機械化程度高，一般的施工隊很難承擔(dān)輕鋼結(jié)構(gòu)的安裝工作，需要找專業(yè)的施工隊。
未施工完成的輕鋼結(jié)構(gòu)房屋
木結(jié)構(gòu)
木結(jié)構(gòu)顧名思義是以木頭作為主要的構(gòu)建結(jié)構(gòu)，受目前自然條件的限制，很少有適合的木頭能夠符合建筑房屋的要求，因此幾乎不會有人選木結(jié)構(gòu)房屋建造。
優(yōu)點：
a.具有很高的耐用性，木材結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，百年不會改變性能可以使用幾百年不過時；
b.施工周期短，最大的工作量是修改木材的外形以便符合使用要求；
缺點：
a.木材很難尋找到合適的；
b.對于施工隊要求非常高，需要轉(zhuǎn)到專業(yè)的木材專家才可以施工。
as為受力主筋到梁截面邊緣的距離。通過計算可以確定as的數(shù)據(jù)：as=混凝土保護層厚度c+二分之一受力主筋的直徑d根據(jù)砼規(guī)范梁（常規(guī)單排筋）c=25，主筋取20，則計算as=25+10=35，當(dāng)為砼板類構(gòu)件時c=15，則as=15+10=25，符合本題。但是要記住，以上的保護層是02版砼規(guī)范的取值，按2010砼規(guī)范的規(guī)定，該數(shù)值還要有所增大。即，保護層的取法不同了。。
根據(jù)故宮的建筑結(jié)構(gòu)研究最新成果和相關(guān)實踐常識，一般來說，故宮建筑屬于榫卯結(jié)構(gòu)，以木材、磚瓦為主要建材，以木構(gòu)架結(jié)構(gòu)為主要的結(jié)構(gòu)方式，由立柱、橫梁、順檁等主要構(gòu)件建造而成，各個構(gòu)件之間的結(jié)點以榫卯相吻合，構(gòu)成富有彈性的框架。北京故宮是中國明清兩代的皇家宮殿，舊稱為紫禁城，位于北京中軸線，是中國古代宮廷建筑精華，是世界現(xiàn)存規(guī)模最大、保存最為完整的木質(zhì)結(jié)構(gòu)古建筑之一。北京故宮被譽為世界五大宮之首（北京故宮、法國凡爾賽宮、英國白金漢宮、美國白宮、俄羅斯克里姆林宮）。
《建筑結(jié)構(gòu)選型》對常用的建筑結(jié)構(gòu)型式如混合結(jié)構(gòu)、剛架結(jié)構(gòu)、剪力墻結(jié)構(gòu)、薄腹梁結(jié)構(gòu)、桁架結(jié)構(gòu)、拱結(jié)構(gòu)、薄殼結(jié)構(gòu)、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)、懸索結(jié)構(gòu)、薄膜結(jié)構(gòu)、充氣結(jié)構(gòu)等進行了全面的敘述。編寫過程中對理論的闡述力求深入淺出，并結(jié)合國內(nèi)許多建筑實例分析比較，使讀者對內(nèi)容容易理解和掌握。
《建筑結(jié)構(gòu)選型》自此至終強調(diào)建筑設(shè)計及結(jié)構(gòu)設(shè)計互相配合的重要性，對兩者如何配合才能相得益彰，提出了有益的見解和有效的辦法。
《建筑結(jié)構(gòu)選型》可作大學(xué)建筑學(xué)專業(yè)本科生和研究生的教材和教學(xué)參考書，也可供從事建筑設(shè)計、結(jié)構(gòu)設(shè)計等技術(shù)人員作參考。
黃山市的建筑結(jié)構(gòu)，現(xiàn)在是高樓層房子，黃山市原來是薇洲府，歷史來的是馬頭墻，馬頭墻好處是防火，又美光大方。三區(qū)四縣都是馬頭墻。
蘇聯(lián)式建筑簡稱蘇式建筑，就是前聯(lián)式的建筑，典型的蘇式建筑有兩大特點：首先是左右呈中軸對稱，平面規(guī)矩，中間高兩邊低，主樓高聳，回廊寬緩伸展其次是有“三段式”結(jié)構(gòu)，“三段”指的是檐部、墻身、勒腳三個部分。人們所說的“蘇式建筑”，更多的是一種寬泛的說法，并沒有明確的嚴(yán)格定義。符合以上兩個條件的建筑，都可以算是蘇式建筑。
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(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(yīng)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(yīng)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?wù)勀赪ebGIS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(shè)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(shè)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(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. 請談?wù)勀鷮ebGIS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(lǐng)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(wù)，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
