1．南京航空航天大學(xué)碩士研究生學(xué)制2.5年，在校學(xué)習(xí)年限2.5-4.5學(xué)年。非全日制碩士研究生不提供住宿。
2．學(xué)校按照國家和江蘇省的規(guī)定收取學(xué)費，全日制碩士研究生學(xué)費收繳標(biāo)準(zhǔn)一般為：每生每年8000元；非全日制碩士研究生收費標(biāo)準(zhǔn)為：翻譯碩士3.6萬元/生，法律碩士4萬元/生，金融碩士4萬元/生，教育碩士4.5萬元/生，社會工作4.5萬元/生，新聞與傳播4萬元/生。
以下是一些常見的通信面試題及其答案：
1. 請介紹一下你的通信背景和經(jīng)驗。
作為一個通信專業(yè)的畢業(yè)生，我在大學(xué)期間學(xué)習(xí)了通信原理、信號處理、網(wǎng)絡(luò)通信等相關(guān)課程。我還參與了幾個項目，包括設(shè)計和實施無線通信系統(tǒng)。此外，我還在一家通信公司實習(xí)過，負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)維護(hù)和故障排除。
2. 你對通信行業(yè)的發(fā)展有什么看法？
我認(rèn)為通信行業(yè)在未來會繼續(xù)快速發(fā)展。隨著5G技術(shù)的推出，人們對高速、低延遲的通信需求將不斷增加。同時，物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興技術(shù)的興起也將為通信行業(yè)帶來更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。
3. 請談?wù)勀阍诮鉀Q通信問題方面的經(jīng)驗。
在我的實習(xí)經(jīng)歷中，我經(jīng)常遇到網(wǎng)絡(luò)故障和信號干擾等問題。我會先仔細(xì)分析問題的根源，然后采取適當(dāng)?shù)拇胧┻M(jìn)行解決。例如，我會使用網(wǎng)絡(luò)分析工具來檢測網(wǎng)絡(luò)故障，并根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整和修復(fù)。
4. 你如何處理與團(tuán)隊成員之間的溝通問題？
我認(rèn)為良好的溝通是團(tuán)隊成功的關(guān)鍵。我會積極傾聽他人的意見和建議，并盡力與團(tuán)隊成員保持良好的溝通。如果出現(xiàn)溝通問題，我會主動與相關(guān)人員進(jìn)行溝通，尋找解決方案，確保團(tuán)隊的工作順利進(jìn)行。
5. 你對新技術(shù)和新產(chǎn)品的學(xué)習(xí)能力如何？
我對學(xué)習(xí)新技術(shù)和新產(chǎn)品非常有熱情。我喜歡通過閱讀文獻(xiàn)、參加培訓(xùn)和實踐來不斷提升自己的技術(shù)水平。我相信通過不斷學(xué)習(xí)和實踐，我能夠適應(yīng)并掌握新技術(shù)和新產(chǎn)品。
這些問題涵蓋了通信背景、行業(yè)發(fā)展、問題解決能力、溝通能力和學(xué)習(xí)能力等方面。希望對你有所幫助！
作為通信工程師，無論是在求職過程中還是日常工作中，面試題都是不可或缺的一部分。在面試中表現(xiàn)出色，對于獲得心儀的職位至關(guān)重要。本文將為您提供一些常見的通信工程師面試題，幫助您在面試中有所準(zhǔn)備。
通信工程師是負(fù)責(zé)設(shè)計、開發(fā)和維護(hù)通信系統(tǒng)的專業(yè)人員。他們的職責(zé)包括：
頻譜指的是用于無線通信的一定頻率范圍。頻譜可以被劃分為不同的頻段，每個頻段對應(yīng)著特定的頻率范圍。在無線通信中，不同的頻段用于不同的通信服務(wù)，例如移動通信、衛(wèi)星通信、無線局域網(wǎng)等。
功率控制在通信系統(tǒng)中非常重要，它有以下幾個主要作用：
調(diào)制是將待傳輸?shù)男畔⑿盘栟D(zhuǎn)換為適合傳輸?shù)恼{(diào)制信號的過程。調(diào)制的目的是將信息信號嵌入到載波信號中，以便在傳輸過程中能夠有效傳送。
解調(diào)是將接收到的調(diào)制信號還原為原始的信息信號的過程。解調(diào)的目的是從載波信號中提取出傳輸?shù)男畔⑿盘枴?/p>
帶寬是指在一個特定頻率范圍內(nèi)，所能傳輸?shù)淖畲笮盘栴l率的大小。帶寬決定了信道所能傳輸?shù)男盘栴l率范圍。
數(shù)據(jù)傳輸速率是指數(shù)據(jù)在單位時間內(nèi)從發(fā)送端到接收端的傳輸速度，通常以比特/秒（bps）或千比特/秒（kbps）來表示。數(shù)據(jù)傳輸速率受到帶寬的限制。
在以往的項目中，我遇到過以下幾種通信故障：
通信系統(tǒng)中常用的調(diào)制技術(shù)包括：
5G技術(shù)是第五代移動通信技術(shù)，相較于4G有著更高的傳輸速率、更低的延遲和更多的連接容量。5G技術(shù)的關(guān)鍵特點包括：
我認(rèn)為通信行業(yè)的未來將是充滿挑戰(zhàn)但也充滿機(jī)遇的。
隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的發(fā)展，通信行業(yè)將迎來更快速、更智能的發(fā)展。5G技術(shù)的應(yīng)用將催生出許多創(chuàng)新的商業(yè)模式和服務(wù)，如智能交通、智能家居、遠(yuǎn)程教育等。
同時，通信技術(shù)的進(jìn)步也將帶來更多的挑戰(zhàn)。網(wǎng)絡(luò)安全、隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)管理等問題將變得更加重要。通信工程師需要不斷學(xué)習(xí)和發(fā)展，以適應(yīng)行業(yè)的變化和需求。
總的來說，通信行業(yè)的未來將是充滿活力和創(chuàng)新的。作為通信工程師，我們需要緊跟行業(yè)的發(fā)展趨勢，不斷提升自己的技術(shù)能力和專業(yè)知識，為行業(yè)的進(jìn)步做出自己的貢獻(xiàn)。
1、5G峰值速率的計算公式是什么樣的？
子載波間隔為30khz，上下行配比為3:1，下行使用256QAM時，峰值速率約為273*12*14*2*8*0.925*0.74*4*0.7*1000/10^9=1.4Gbps
2、為什么SCS為30khz時，5G下行滿灌包時PDSCH RB達(dá)不到273？
主要是因為SSB占用了240個子載波合計20個RB，在含有SSB的時隙對應(yīng)的PDSCH RB少于273（實際為225個），不含有SSB的時隙對應(yīng)的PDSCH RB為273，所以平均之下少于273RB。
3、廣電700Mhz頻段能用Massive MIMO嗎？
天線陣子之間的距離要求大于半波長（波長與頻率成反比），如果700Mhz應(yīng)用Massive MIMO，其天線尺寸要比C波段天線陣面大很多，實施安裝部署很難，所以綜合考慮之下不用。
4、5G NR定義的頻譜中SUL是做什么用的？
由于NR在C-Band上均使用TDD，gNodeB下行功率（200w）遠(yuǎn)大于手機(jī)功率（0.2w）， 大規(guī)模天線波束賦形、CRS-Free等技術(shù) ，導(dǎo)致C-Band上下行覆蓋不平衡，上行覆蓋受限成為5G部署覆蓋范圍的瓶頸。因此提出了SUL應(yīng)用在上下行解耦方案中，通過采用低頻的SUL部署FDD LTE（僅含有上行）進(jìn)行上行補(bǔ)充覆蓋來解決上行覆蓋受限的問題。
南航蘭卡威旅游指南。
蘭卡威，位于馬來西亞的北部，是一個美麗的度假勝地。它以其壯麗的白色沙灘、碧藍(lán)的海水和豐富多樣的自然景觀而聞名。南航作為中國著名的航空公司，為中國游客提供了方便快捷的南航蘭卡威直飛航班，讓更多人有機(jī)會親自體驗這個迷人的度假天堂。
蘭卡威擁有令人嘆為觀止的沙灘，其中最著名的莫過于翡翠海灘。這片美麗的沙灘擁有細(xì)膩的白沙和清澈的海水，是潛水、浮潛和日光浴的理想場所。除了翡翠海灘，蘭卡威還有許多其他迷人的沙灘，如皇后灣、水洞沙灘和塞席爾海灘。
南航為旅客提供便利的航班服務(wù)，讓您可以盡情享受這些美麗的沙灘。您可以選擇在沙灘上放松身心，感受海風(fēng)拂面，或者參加各種水上活動，如沖浪、帆板和海上漂流。
除了迷人的沙灘，蘭卡威還有許多令人驚嘆的自然奇觀。其中最著名的是天空之鏡，它是一片巨大的鹽礦湖，反射出壯觀的天空倒影，如同一面巨大的鏡子。這個奇特景觀吸引了眾多游客前來觀賞和拍照。
另一個不容錯過的景點是蘭卡威海洋公園，這是一個集海洋動物表演、水族館和潛水體驗于一體的主題公園。在這里，您可以觀看海豚和海獅表演，欣賞各種奇異的海洋生物，并親自潛入水中，近距離接觸這些生動的海洋世界。
蘭卡威不僅有美麗的自然景觀，還擁有豐富多樣的美食文化。您可以在當(dāng)?shù)氐囊故衅穱L到各種道地的馬來美食，如沙爹、勞沙和咖喱。此外，蘭卡威還有許多海鮮餐廳，供應(yīng)新鮮美味的海鮮料理。
如果您是一位美食愛好者，南航蘭卡威航班將為您提供一個奇妙的美食之旅。您可以盡情品嘗蘭卡威的特色美食，領(lǐng)略當(dāng)?shù)氐娘L(fēng)味文化。
蘭卡威擁有悠久的歷史和豐富的文化遺產(chǎn)。其中最具代表性的是蘭卡威古城，這是一個保存完好的歷史遺址，被聯(lián)合國教科文組織列為世界文化遺產(chǎn)。在古城中，您可以欣賞到許多古老建筑，如紅土坎古堡和博物館。
此外，蘭卡威還有許多寺廟和清真寺，代表著多元的宗教文化。您可以參觀這些宗教建筑，了解蘭卡威的宗教信仰和文化傳統(tǒng)。
蘭卡威是一個擁有迷人沙灘、壯觀自然奇觀和豐富文化的度假勝地。南航作為中國著名航空公司，為您提供直飛航班，讓您更方便地前往這個美麗的目的地。無論您是想度假放松，還是體驗不同文化，蘭卡威都能滿足您的需求。趕快預(yù)訂南航蘭卡威航班，開始您的蘭卡威之旅吧！
南航駕校是一家致力于培養(yǎng)優(yōu)秀駕駛員的專業(yè)駕校。我們擁有一支經(jīng)驗豐富的教練團(tuán)隊，為學(xué)員提供全方位的駕駛技能培訓(xùn)，幫助他們成為行業(yè)的精英人才。我們深知駕駛員的責(zé)任重大，因此始終把安全放在首位，注重培養(yǎng)學(xué)員的安全意識和駕駛技能。
在南航駕校，學(xué)員將接受全面的理論和實踐教學(xué)，涵蓋駕駛技術(shù)、交通法規(guī)、車輛維護(hù)等方面的知識。我們致力于讓每一位學(xué)員都能夠掌握扎實的駕駛技能，做到安全駕駛、文明駕駛。
南航駕校開設(shè)了多個專業(yè)的培訓(xùn)課程，涵蓋各類駕駛證的考試內(nèi)容和技能要求。學(xué)員可以根據(jù)自己的需求選擇適合的課程，全面提升駕駛技能。
針對初學(xué)者或者想要提升駕駛技能的人士，我們提供普通駕駛員培訓(xùn)課程。通過系統(tǒng)的理論學(xué)習(xí)和實際操作訓(xùn)練，學(xué)員可以掌握安全、文明駕駛的基本技能。
針對需要從事專業(yè)駕駛工作的人士，我們提供專業(yè)駕駛員培訓(xùn)課程。除了基本的駕駛技能外，我們還會著重培養(yǎng)學(xué)員的專業(yè)素養(yǎng)和服務(wù)意識，確保他們勝任各類專業(yè)駕駛崗位。
專業(yè)團(tuán)隊：南航駕校擁有一支專業(yè)化的教練團(tuán)隊，他們具備豐富的教學(xué)經(jīng)驗和教練技能，能夠有效指導(dǎo)學(xué)員提升駕駛水平。
先進(jìn)設(shè)施：我們的訓(xùn)練場地和設(shè)備都是按照國際標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，確保學(xué)員在最佳的環(huán)境下學(xué)習(xí)駕駛技能。
細(xì)致服務(wù)：南航駕校注重細(xì)節(jié)，為每一位學(xué)員提供個性化的培訓(xùn)方案和貼心的服務(wù)，確保他們學(xué)有所成。
南航駕校始終堅持以學(xué)員為中心，致力于為他們提供優(yōu)質(zhì)的駕駛培訓(xùn)服務(wù)。我們相信，通過南航駕校的培訓(xùn)，學(xué)員將能夠成為行業(yè)的佼佼者，為社會交通安全貢獻(xiàn)自己的力量。
關(guān)于旅游的選擇，馬爾代夫的馬累絕對是一個讓人心動的目的地。作為馬爾代夫的首都和最大城市，馬累憑借其美麗的海灘、清澈的海水和豐富的海洋生物吸引著無數(shù)游客的光臨。
如果你計劃前往馬累，可以選擇乘坐南航直飛。南航作為中國領(lǐng)先的航空公司之一，提供便捷舒適的航班服務(wù)，讓您的旅程更加愉快。搭乘南航航班，您可以享受寬敞舒適的座椅、美味可口的餐食以及高品質(zhì)的服務(wù)。
從中國出發(fā)，南航提供多個始發(fā)城市前往馬累的航班，包括北京、上海、廣州和深圳等。您可以根據(jù)自己所在的城市選擇合適的航班，輕松抵達(dá)這個美麗的海島。
一旦抵達(dá)馬累，你將被這個熱帶天堂的壯麗景色所震撼。美麗的白沙灘、碧藍(lán)的海水、五顏六色的珊瑚礁和豐富多樣的海洋生物將帶給您無盡的驚喜。
在馬累，你可以選擇在度假村中享受奢華的住宿條件，盡情享受陽光、沙灘和海洋。度假村會提供各種水上活動，如浮潛、潛水、帆船和劃艇等，讓您全面體驗這個海上天堂的魅力。
如果您對海洋生物有濃厚的興趣，那么馬累的珊瑚礁絕對不容錯過。您可以參加珊瑚礁探險活動，親身感受美麗的珊瑚世界，與五顏六色的魚類近距離接觸。潛入清澈透明的海水中，暢游于壯麗的珊瑚礁之中，是一種難以忘懷的體驗。
此外，馬累還有豐富的文化遺產(chǎn)和歷史景觀，您可以參觀當(dāng)?shù)氐牟┪镳^、古跡和宗教遺址，了解更多有關(guān)這個島國的歷史和文化。
當(dāng)談到旅游，美食和購物也是不可或缺的一部分。馬累提供各種各樣的美食選擇，你可以品嘗到來自不同國家的美味佳肴。從當(dāng)?shù)氐暮ｕr到異國的燒烤，一定能滿足您的味蕾。
此外，馬累還有許多購物場所，您可以購買到特色的手工藝品、珠寶首飾和海島特產(chǎn)。在當(dāng)?shù)氐氖袌錾下剑暨x一些紀(jì)念品，將這段美好的旅程帶回家。
馬累是一個令人陶醉的旅游目的地，它的自然美景、豐富的海洋生物和迷人的海灘吸引著眾多游客。乘坐南航航班，您可以輕松到達(dá)馬累，盡情探索這個熱帶天堂的魅力。
不論是度假村中的水上活動，還是珊瑚礁的探險，都會給您帶來難以忘懷的體驗。品嘗馬累的美食，購買特色紀(jì)念品，更能為您的旅程增添樂趣和回憶。
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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(qiáng)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(jìn)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(jìn)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(rèn)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(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)的基本編程和簡單的硬件設(shè)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。
