大同汽車落戶2017標(biāo)準(zhǔn)是指2017年大同市對(duì)汽車生產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行落戶審批所需符合的標(biāo)準(zhǔn)和條件。2017年是一個(gè)關(guān)鍵的時(shí)期,大同市政府為了促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展,制定了一系列的政策和標(biāo)準(zhǔn),其中包括了汽車產(chǎn)業(yè)的落戶標(biāo)準(zhǔn)。
根據(jù)2017年的相關(guān)文件和規(guī)定,大同汽車落戶2017標(biāo)準(zhǔn)主要包括以下幾個(gè)方面:
大同作為一個(gè)重要的汽車產(chǎn)業(yè)基地,具有著良好的發(fā)展?jié)摿ΑMㄟ^分析大同市的產(chǎn)業(yè)氛圍、政策支持和市場(chǎng)需求等因素,可以發(fā)現(xiàn)以下幾個(gè)方面的潛力:
綜合以上因素,大同的汽車產(chǎn)業(yè)具有著良好的發(fā)展前景,符合大同市政府制定的產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃。
針對(duì)大同汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀和潛力,我們提出以下幾點(diǎn)建議:
通過以上建議的實(shí)施,相信大同汽車產(chǎn)業(yè)將會(huì)迎來更加輝煌的發(fā)展,并為當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)做出更大貢獻(xiàn)。
共31946名,2017年6月20日為期兩天半的中考6月20日啟幕,今年大同市共有31946名考生參加中考。
在當(dāng)今教育領(lǐng)域,成為一名教師是許多人的夢(mèng)想和追求。特崗教師是一個(gè)備受關(guān)注的職位,而2017年的特崗教師面試題目也備受廣大教育工作者和求職者的關(guān)注。面試題目的設(shè)置旨在考察應(yīng)聘者的專業(yè)知識(shí)、教學(xué)能力、綜合素質(zhì)等方面,是對(duì)求職者綜合能力的一次全面考量。下面將對(duì)2017年特崗教師面試題目進(jìn)行詳細(xì)介紹和解析,希望對(duì)即將面試的人員有所幫助。
專業(yè)知識(shí)類面試題目是特崗教師面試中的重中之重,包括教育學(xué)、心理學(xué)、教學(xué)法等專業(yè)知識(shí)內(nèi)容。在2017年的特崗教師面試中,關(guān)于專業(yè)知識(shí)的問題涉及到教育改革、素質(zhì)教育、課程設(shè)計(jì)等方面,需要應(yīng)聘者對(duì)教育教學(xué)的基本原理和理論有所了解和掌握。
教學(xué)能力是特崗教師應(yīng)具備的重要素質(zhì)之一,也是面試中必定會(huì)涉及的內(nèi)容。在2017年的特崗教師面試中,針對(duì)教學(xué)能力的問題主要包括課堂管理、教學(xué)設(shè)計(jì)、學(xué)生評(píng)價(jià)等方面,考察應(yīng)聘者的實(shí)際教學(xué)能力和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
特崗教師的招聘要求不僅包括專業(yè)知識(shí)和教學(xué)能力,還需要具備一定的綜合素質(zhì)和能力。在2017年的特崗教師面試中,綜合素質(zhì)類面試題目主要考察應(yīng)聘者的綜合素質(zhì)、溝通能力、團(tuán)隊(duì)合作精神等方面,以確保招聘的特崗教師能夠勝任教育教學(xué)工作。
除了準(zhǔn)備面試題目外,應(yīng)聘者還應(yīng)了解一些面試技巧和注意事項(xiàng),以提高面試的成功率。建議應(yīng)聘者在面試前充分準(zhǔn)備,熟悉自己的簡(jiǎn)歷和求職材料,展現(xiàn)出自信和積極的態(tài)度。同時(shí),在回答問題時(shí)要清晰明了,表達(dá)準(zhǔn)確且簡(jiǎn)潔,避免答非所問或唐突回答。
在面試過程中,應(yīng)聘者要注意言行舉止得體,保持禮貌和謙虛的態(tài)度。與面試官的交流要主動(dòng)積極,展現(xiàn)自己的特長(zhǎng)和優(yōu)勢(shì)。最后,面試結(jié)束后要及時(shí)向面試官表達(dá)感謝,并對(duì)自己的表現(xiàn)進(jìn)行總結(jié)和反思,為下一次的面試做準(zhǔn)備。
總的來說,2017年特崗教師面試題目涉及專業(yè)知識(shí)、教學(xué)能力、綜合素質(zhì)等多個(gè)方面,是對(duì)求職者綜合能力的全面考驗(yàn)。通過充分的準(zhǔn)備和自信的表現(xiàn),相信每一位應(yīng)聘者都能在面試中展現(xiàn)出自己的實(shí)力和魅力,順利躋身于特崗教師的行列。希望以上介紹對(duì)您有所幫助,祝您在未來的求職之路上取得成功!
從2017年開始,大同市城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險(xiǎn)將每年的一季度(1月至3月底)作為集中繳費(fèi)期,其余時(shí)間不予受理。按照相關(guān)規(guī)定,凡年滿16周歲(不含在校學(xué)生)至60周歲、不符合職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)參保條件的城鎮(zhèn)非從業(yè)居民,可以在戶籍地自愿參加城鎮(zhèn)居民養(yǎng)老保險(xiǎn)。目前,我市繳費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)為每年100元至2000元12個(gè)檔次,補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)也從30元至80元不等。參保人可以自主選擇繳費(fèi)檔次,多繳多得。
2017大同面試成績(jī)查詢
大同市是山西省的一個(gè)重要城市,擁有眾多高等教育機(jī)構(gòu)。每年,許多優(yōu)秀的畢業(yè)生都期待能夠通過大同市的面試選拔,獲得理想的工作機(jī)會(huì)。而對(duì)于考生來說,了解并查詢自己的面試成績(jī)是非常關(guān)鍵的一步。
在過去的2017年,大同市舉辦了一系列面試選拔,吸引了眾多求職者的關(guān)注。這些面試選拔涉及各個(gè)領(lǐng)域,包括技術(shù)崗位、管理崗位以及銷售崗位等。對(duì)于經(jīng)歷了面試的考生來說,他們尤其希望能夠及時(shí)查詢到自己的面試成績(jī)。
查詢2017年大同面試成績(jī)的方法非常簡(jiǎn)單。首先,考生需要訪問大同市人才市場(chǎng)的官方網(wǎng)站。然后,在網(wǎng)站的首頁(yè)上找到相關(guān)的鏈接,通常位于“考試信息”或“招聘信息”等板塊下面。點(diǎn)擊鏈接后,考生會(huì)被引導(dǎo)至面試成績(jī)查詢頁(yè)面。
面試成績(jī)查詢頁(yè)面通常需要考生提供一些必要的個(gè)人信息,例如姓名、身份證號(hào)碼以及報(bào)名時(shí)獲得的準(zhǔn)考證號(hào)碼等。填寫完這些信息后,考生需要點(diǎn)擊“查詢”按鈕,系統(tǒng)將會(huì)為他們展示相應(yīng)的面試成績(jī)。
大同市人才市場(chǎng)對(duì)于面試成績(jī)的顯示格式一般是按照筆試成績(jī)和面試成績(jī)分開顯示的。這些成績(jī)通常是以百分制或者綜合得分的形式展示的。考生可以根據(jù)自己的成績(jī)情況對(duì)照面試成績(jī)公告進(jìn)行對(duì)比,了解自己在面試選拔中的表現(xiàn)。
大同市人才市場(chǎng)的面試成績(jī)查詢系統(tǒng)通常會(huì)在面試結(jié)束后的幾天內(nèi)開放。考生需要在規(guī)定的查詢時(shí)間段內(nèi)完成查詢操作。如果錯(cuò)過了查詢時(shí)間段,考生需要聯(lián)系大同市人才市場(chǎng)的相關(guān)工作人員,以確認(rèn)自己的面試成績(jī)。
面試成績(jī)是評(píng)判考生是否獲得工作機(jī)會(huì)的重要依據(jù)之一。根據(jù)面試成績(jī),雇主可以對(duì)不同的求職者進(jìn)行排名,并根據(jù)排名情況來選擇合適的候選人。因此,了解自己的面試成績(jī),不僅有助于考生了解自己在崗位競(jìng)爭(zhēng)中的表現(xiàn),還能幫助考生有針對(duì)性地進(jìn)行后續(xù)的求職準(zhǔn)備。
在為自己的面試成績(jī)喜悅或者失落時(shí),考生需要冷靜分析。無論是喜悅還是失落,面試成績(jī)只是求職過程中的一環(huán),而不是全部。如果考生取得了理想的面試成績(jī),他們應(yīng)該繼續(xù)努力,在后續(xù)的招聘流程中爭(zhēng)取獲得更好的結(jié)果。如果考生的面試成績(jī)不理想,他們也不應(yīng)該氣餒。相反,他們需要反思自己在面試中的不足,并在下一次求職中加以改進(jìn)。
總之,查詢2017年大同面試成績(jī)是每位考生都需要重視的一步。通過查詢自己的面試成績(jī),考生可以了解自己在面試選拔中的表現(xiàn),并為未來的求職方向做出準(zhǔn)備。面對(duì)成績(jī),不論喜悅還是失落,考生都應(yīng)該冷靜分析,并在求職道路上持續(xù)努力。
2017年,大同市繳費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)為每年100元至2000元12個(gè)檔次,補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)也從30元至80元不等。參保人可以自主選擇繳費(fèi)檔次,多繳多得。
在面試準(zhǔn)備過程中,了解并掌握常見的面試題是至關(guān)重要的。本文將介紹2017年Java面試中涉及到的百度云相關(guān)問題,幫助讀者更好地準(zhǔn)備面試。
百度云是百度公司推出的云計(jì)算服務(wù)平臺(tái),為用戶提供云存儲(chǔ)、云計(jì)算、云數(shù)據(jù)庫(kù)等服務(wù)。在云計(jì)算領(lǐng)域,百度云擁有豐富的產(chǎn)品線,能夠滿足不同用戶的需求。
Java作為一種主流的編程語言,在百度云的應(yīng)用也非常廣泛。很多百度云的后端服務(wù)都是采用Java語言編寫的,因此熟練掌握J(rèn)ava語言對(duì)于在百度云工作的人來說至關(guān)重要。
以下是2017年Java面試中可能會(huì)涉及到的一些百度云相關(guān)題目示例:
在準(zhǔn)備面試時(shí),除了熟悉Java語言和百度云的相關(guān)知識(shí)外,還應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注以下幾個(gè)方面:
通過本文的介紹,相信讀者對(duì)2017年Java面試題中涉及到的百度云相關(guān)內(nèi)容有了一定的了解。在面試準(zhǔn)備過程中,持續(xù)學(xué)習(xí)和提升自己的能力是非常重要的,希望讀者能夠取得理想的面試成績(jī)。
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());
}
}
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。
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。