在數(shù)學(xué)中，我們經(jīng)常會(huì)遇到各種各樣的圖形，其中兩個(gè)常見(jiàn)的圖形是長(zhǎng)方形和正方形。它們都是在我們?nèi)粘Ｉ钪薪?jīng)常出現(xiàn)的形狀，因此了解它們的特點(diǎn)和性質(zhì)非常重要。本教案將幫助學(xué)生理解長(zhǎng)方形和正方形的周長(zhǎng)，并教授他們?nèi)绾斡?jì)算這些形狀的周長(zhǎng)。
長(zhǎng)方形是一個(gè)有四個(gè)直角的四邊形，它的對(duì)邊長(zhǎng)度相等。這意味著它的兩個(gè)相鄰邊是平行的，而其他兩個(gè)相鄰邊也是平行的。長(zhǎng)方形的對(duì)角線(xiàn)相等且垂直平分。一個(gè)長(zhǎng)方形有兩個(gè)對(duì)邊是長(zhǎng)的，另外兩個(gè)對(duì)邊是短的。
要計(jì)算長(zhǎng)方形的周長(zhǎng)，可以使用以下公式：
周長(zhǎng) = 2 × (長(zhǎng) + 寬)
其中，長(zhǎng)是長(zhǎng)方形的長(zhǎng)邊長(zhǎng)度，寬是長(zhǎng)方形的短邊長(zhǎng)度。通過(guò)上述公式，學(xué)生可以輕松地計(jì)算出長(zhǎng)方形的周長(zhǎng)。
正方形是一個(gè)特殊的長(zhǎng)方形，它的特點(diǎn)是四個(gè)邊長(zhǎng)相等且四個(gè)角都是直角。正方形的對(duì)角線(xiàn)相等且垂直平分，正方形的周長(zhǎng)可以通過(guò)以下公式計(jì)算：
周長(zhǎng) = 4 × 邊長(zhǎng)
正方形的邊長(zhǎng)即為四個(gè)相等邊的長(zhǎng)度。學(xué)生可以通過(guò)這個(gè)簡(jiǎn)單的公式計(jì)算正方形的周長(zhǎng)。
了解長(zhǎng)方形和正方形的周長(zhǎng)對(duì)于解決實(shí)際問(wèn)題非常有用。以下是一些實(shí)際應(yīng)用的例子：
如上所示，了解周長(zhǎng)對(duì)于解決日常問(wèn)題至關(guān)重要。
在教授這個(gè)教案時(shí)，我們可以使用以下步驟：
通過(guò)這個(gè)教案，學(xué)生將能夠理解長(zhǎng)方形和正方形的周長(zhǎng)概念，并能夠應(yīng)用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題。這將加深他們對(duì)數(shù)學(xué)的理解，并幫助他們?cè)谌粘Ｉ钪羞\(yùn)用數(shù)學(xué)知識(shí)。
希望這個(gè)教案對(duì)您教授長(zhǎng)方形和正方形的周長(zhǎng)有所幫助！
CTCSOL 面試說(shuō)課（3分鐘）+試講（7分鐘）案例示范：
教學(xué)材料
王芳：圣誕節(jié)快要到了，你們放假嗎?
安娜：還不知道，聽(tīng)說(shuō)中國(guó)人不過(guò)圣誕節(jié)。
王芳：圣誕節(jié)不是中國(guó)的節(jié)日，但是現(xiàn)在也有很多年輕人過(guò)圣誕節(jié)。
安娜：要是圣誕節(jié)放假，我就去旅行，我想去西安。你呢？
王芳：我父母就要來(lái)北京了。要是天氣好，我就陪他們?nèi)ラL(zhǎng)城和頤和園看看。
安娜：我對(duì)中國(guó)歷史很感興趣。西安有很多名勝古跡，所以我想去那兒逛逛。
王芳：除了名勝古跡，西安還有很多有名的小吃，你可以嘗嘗。
說(shuō)課（3分鐘）請(qǐng)根據(jù)上述材料進(jìn)行教學(xué)設(shè)計(jì)，對(duì)以下方面進(jìn)行說(shuō)明。
周長(zhǎng)是一個(gè)圖形的邊長(zhǎng)之和,是描述圖形大小的重要指標(biāo)之一。不同的圖形有不同的周長(zhǎng)計(jì)算公式,掌握這些公式可以幫助我們輕松計(jì)算出各種圖形的周長(zhǎng)。下面我們就來(lái)詳細(xì)了解一下常見(jiàn)圖形的周長(zhǎng)公式。
1. 正方形的周長(zhǎng)公式為:周長(zhǎng) = 4 × 邊長(zhǎng)
2. 長(zhǎng)方形的周長(zhǎng)公式為:周長(zhǎng) = 2 × (長(zhǎng) + 寬)
3. 圓的周長(zhǎng)公式為:周長(zhǎng) = π × 直徑 = 2 × π × 半徑
4. 正三角形的周長(zhǎng)公式為:周長(zhǎng) = 3 × 邊長(zhǎng)
5. 等腰三角形的周長(zhǎng)公式為:周長(zhǎng) = 2 × 底邊長(zhǎng) + 2 × 等腰邊長(zhǎng)
6. 等邊三角形的周長(zhǎng)公式為:周長(zhǎng) = 3 × 邊長(zhǎng)
7. 正五邊形的周長(zhǎng)公式為:周長(zhǎng) = 5 × 邊長(zhǎng)
8. 正六邊形的周長(zhǎng)公式為:周長(zhǎng) = 6 × 邊長(zhǎng)
掌握了這些常見(jiàn)圖形的周長(zhǎng)公式后,我們就可以輕松計(jì)算出各種圖形的周長(zhǎng)了。比如說(shuō),已知一個(gè)正方形的邊長(zhǎng)為5厘米,那么它的周長(zhǎng)就是4 × 5 = 20厘米。再比如,已知一個(gè)圓的半徑為3.5米,那么它的周長(zhǎng)就是2 × π × 3.5 ≈ 21.99米。
除了計(jì)算已知圖形的周長(zhǎng),我們還可以利用周長(zhǎng)公式來(lái)解決一些實(shí)際問(wèn)題。比如說(shuō),已知一個(gè)長(zhǎng)方形的周長(zhǎng)為40米,寬為5米,求它的長(zhǎng)是多少?我們可以利用周長(zhǎng)公式2 × (長(zhǎng) + 寬) = 40,解出長(zhǎng)為15米。又或者,已知一個(gè)正六邊形的周長(zhǎng)為36厘米,求它的邊長(zhǎng)是多少?我們可以利用周長(zhǎng)公式6 × 邊長(zhǎng) = 36,解出邊長(zhǎng)為6厘米。
周長(zhǎng)公式在日常生活和工作中都有廣泛的應(yīng)用。在建筑設(shè)計(jì)中,我們需要計(jì)算房間、走廊等空間的周長(zhǎng),以確定鋪設(shè)地板、墻面裝修等所需的材料數(shù)量。在園林綠化中,我們需要計(jì)算花壇、草坪等的周長(zhǎng),以確定種植、修剪等工作的范圍。在工廠生產(chǎn)中,我們需要計(jì)算機(jī)器、設(shè)備等的周長(zhǎng),以確定所需的電線(xiàn)、管道等輔助設(shè)施的長(zhǎng)度。在交通規(guī)劃中,我們需要計(jì)算道路、橋梁等的周長(zhǎng),以確定所需的建設(shè)材料和施工范圍。總之,周長(zhǎng)公式在各
隨著人工智能的快速發(fā)展，圖形推理成為了計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中備受關(guān)注的一個(gè)重要問(wèn)題。圖形推理周長(zhǎng)是其中的一個(gè)關(guān)鍵概念，它涉及到如何通過(guò)給定的圖形的屬性和條件來(lái)推導(dǎo)出圖形的周長(zhǎng)。在這篇博客文章中，我們將探索圖形推理周長(zhǎng)的原理和應(yīng)用。
圖形推理周長(zhǎng)的原理基于數(shù)學(xué)和幾何學(xué)的基本原理。主要通過(guò)利用圖形的屬性和條件，進(jìn)行邏輯推理，從而推導(dǎo)出圖形的周長(zhǎng)。
首先，我們需要了解一些基本的幾何形狀，如矩形、正方形、三角形等。每個(gè)幾何形狀都有其特定的屬性和條件，通過(guò)這些屬性和條件，我們可以推導(dǎo)出圖形的周長(zhǎng)。
以矩形為例，矩形有四個(gè)邊，分別是兩條長(zhǎng)邊和兩條短邊。如果我們知道矩形的長(zhǎng)和寬，我們可以通過(guò)以下公式來(lái)計(jì)算矩形的周長(zhǎng)：
<strong>周長(zhǎng) = 2 * (長(zhǎng) + 寬)</strong>
類(lèi)似地，對(duì)于正方形，如果我們知道正方形的邊長(zhǎng)，可以使用以下公式來(lái)計(jì)算正方形的周長(zhǎng)：
<strong>周長(zhǎng) = 4 * 邊長(zhǎng)</strong>除了正方形和矩形，對(duì)于其他幾何形狀，如三角形、圓形等，也可以根據(jù)其特定的屬性和條件來(lái)推導(dǎo)出周長(zhǎng)的計(jì)算公式。
圖形推理周長(zhǎng)在現(xiàn)實(shí)生活中有著廣泛的應(yīng)用。在建筑工程中，工程師需要根據(jù)給定的建筑平面圖和尺寸信息來(lái)計(jì)算建筑物的周長(zhǎng)。這不僅有助于確定建筑物的尺寸和外觀，還能夠幫助工程師進(jìn)行材料估算和成本控制。
此外，在制造業(yè)中，圖形推理周長(zhǎng)可以應(yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)和制造過(guò)程中。例如，制造一款產(chǎn)品所需的材料數(shù)量和成本往往與產(chǎn)品的周長(zhǎng)有關(guān)。通過(guò)圖形推理周長(zhǎng)，制造商可以更準(zhǔn)確地計(jì)算所需材料的數(shù)量，從而提高生產(chǎn)效率和降低成本。
對(duì)于學(xué)生來(lái)說(shuō)，圖形推理周長(zhǎng)也是數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)中的重要內(nèi)容之一。學(xué)生可以通過(guò)學(xué)習(xí)幾何形狀的屬性和條件，掌握計(jì)算周長(zhǎng)的方法，并將其應(yīng)用于解決實(shí)際問(wèn)題。
盡管圖形推理周長(zhǎng)在理論上是可行的，但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨一些挑戰(zhàn)。
首先，圖形推理周長(zhǎng)的計(jì)算需要具備一定的數(shù)學(xué)和幾何學(xué)知識(shí)。對(duì)于那些沒(méi)有接受過(guò)相關(guān)訓(xùn)練的人來(lái)說(shuō)，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)圖形推理周長(zhǎng)的計(jì)算比較困難。
其次，圖形推理周長(zhǎng)的計(jì)算依賴(lài)于給定的圖形屬性和條件的準(zhǔn)確性。如果給定的信息不完整或者有誤，推理的結(jié)果可能會(huì)存在一定的誤差。
此外，對(duì)于復(fù)雜的幾何形狀，推導(dǎo)出準(zhǔn)確的周長(zhǎng)計(jì)算公式可能并不容易。有時(shí)候可能需要應(yīng)用更高級(jí)的數(shù)學(xué)方法，如積分和微分等，來(lái)計(jì)算準(zhǔn)確的周長(zhǎng)。
圖形推理周長(zhǎng)是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中的一個(gè)重要問(wèn)題，它涉及到通過(guò)給定的圖形屬性和條件來(lái)推導(dǎo)出圖形的周長(zhǎng)。圖形推理周長(zhǎng)在各個(gè)領(lǐng)域中都有著廣泛的應(yīng)用，可以幫助人們計(jì)算建筑物的周長(zhǎng)、進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)和制造、以及培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)學(xué)能力。盡管圖形推理周長(zhǎng)存在一些挑戰(zhàn)，如需要數(shù)學(xué)和幾何學(xué)知識(shí)以及信息準(zhǔn)確性的問(wèn)題，但隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，我們相信這些問(wèn)題可以逐漸得到解決。
DNF（Dungeon & Fighter）是一款備受玩家喜愛(ài)的角色扮演游戲，吸引了無(wú)數(shù)玩家投入其中，探索各種冒險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。在這個(gè)充滿(mǎn)著魔幻色彩的游戲世界里，玩家可以選擇各種不同的職業(yè)，進(jìn)行刺激的戰(zhàn)斗，體驗(yàn)無(wú)盡的樂(lè)趣。
在DNF中，玩家經(jīng)常會(huì)聽(tīng)說(shuō)關(guān)于周長(zhǎng)寶珠的傳聞。這是一種非常神奇的裝備，給角色帶來(lái)強(qiáng)大的力量和能力。擁有了周長(zhǎng)寶珠，玩家可以在戰(zhàn)斗中更加游刃有余，輕松擊敗敵人。
不過(guò)，想要獲得周長(zhǎng)寶珠可不是一件容易的事情。玩家需要不斷努力，完成各種任務(wù)和挑戰(zhàn)，才有可能獲得這種珍貴的裝備。但正是這種困難使得周長(zhǎng)寶珠更加具有價(jià)值和吸引力。
許多玩家為了尋找周長(zhǎng)寶珠的下落，展開(kāi)了冒險(xiǎn)之旅。他們穿越各種地圖，進(jìn)行探索和打怪，希望能夠找到這種傳說(shuō)中的裝備。在這個(gè)過(guò)程中，他們不斷提升自己的戰(zhàn)斗能力，學(xué)習(xí)各種戰(zhàn)術(shù)和技巧。
有些玩家選擇加入公會(huì)，和其他玩家一起合作，共同尋找周長(zhǎng)寶珠的線(xiàn)索。他們相互之間分享信息，互相支持，共同面對(duì)各種挑戰(zhàn)。這種團(tuán)隊(duì)合作不僅讓尋寶之旅更加有趣，還可以提高整個(gè)團(tuán)隊(duì)的戰(zhàn)斗力。
周長(zhǎng)寶珠不僅僅是一種裝備，更代表著無(wú)盡的可能性和力量。一旦玩家擁有了周長(zhǎng)寶珠，他們的戰(zhàn)斗能力將得到極大的提升，可以在各種戰(zhàn)斗中立于不敗之地。
許多玩家為了獲得周長(zhǎng)寶珠，不惜一切代價(jià)，付出巨大的努力。他們不斷挑戰(zhàn)自己的極限，克服各種困難和障礙，只為了能夠擁有這樣一件珍貴的裝備。
在DNF的世界里，周長(zhǎng)寶珠是一種代表著力量和榮耀的裝備，是無(wú)數(shù)玩家夢(mèng)寐以求的目標(biāo)。通過(guò)不懈的努力和團(tuán)隊(duì)合作，或許有一天你也能找到這種神秘的寶珠，成為游戲中的傳奇英雄。
在《地下城與勇士（DNF）》中，周長(zhǎng)地圖探索一直是許多玩家感興趣的內(nèi)容之一。這些地圖既充滿(mǎn)挑戰(zhàn)性又蘊(yùn)含豐富的獎(jiǎng)勵(lì)，相信很多玩家都希望能夠更好地探索和利用周長(zhǎng)地圖。本文將為大家介紹周長(zhǎng)地圖的相關(guān)信息，以及一些建議和技巧，幫助玩家更好地完成周長(zhǎng)地圖探索任務(wù)。
在DNF中，周長(zhǎng)地圖是一種特殊的地圖類(lèi)型，通常具有較大的面積和多樣的地形。玩家需要在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)探索地圖中的所有區(qū)域，同時(shí)可能還需要完成特定的任務(wù)或擊敗一定數(shù)量的怪物。周長(zhǎng)地圖的難度和獎(jiǎng)勵(lì)取決于地圖的等級(jí)和類(lèi)型，在挑戰(zhàn)中玩家將面臨各種各樣的考驗(yàn)。
完成周長(zhǎng)地圖探索任務(wù)后，玩家將獲得豐富的獎(jiǎng)勵(lì)，包括經(jīng)驗(yàn)、金幣、道具等。同時(shí)，一些困難的周長(zhǎng)地圖可能還會(huì)有額外的挑戰(zhàn)和隱藏獎(jiǎng)勵(lì)，需要玩家有更高的技術(shù)和戰(zhàn)斗能力才能完成。
總的來(lái)說(shuō)，周長(zhǎng)地圖探索是DNF中一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性和樂(lè)趣的任務(wù)。通過(guò)熟悉地圖、合理規(guī)劃行動(dòng)以及團(tuán)隊(duì)合作，玩家可以更好地完成周長(zhǎng)地圖的探索任務(wù)，并獲得豐厚的獎(jiǎng)勵(lì)。希望以上內(nèi)容對(duì)各位玩家有所幫助，祝大家游戲愉快！
26說(shuō)的是里面輪框的直徑，山地車(chē)后面通常乘的1.95說(shuō)的是輪胎的直徑。
有線(xiàn)碼表最理想的測(cè)量是皮尺繞一圈，其次是像你這樣2*pi*r，最省事的是查表
例如26*2.125 其中2.125指的是充氣后輪胎寬度。
輪胎上的指數(shù)含義 見(jiàn)我另一個(gè)回答
自行車(chē)外胎標(biāo)識(shí)怎么看，例如“40-622（700*38c)”;外胎尺寸標(biāo)識(shí)是要大于車(chē)圈1碼？比如26的鋼圈配27的外胎？看看你算出的2072mm和它提供的差別大不大。如果差很多。比如差了1k多。那說(shuō)明參數(shù)不同。
我知道的自行車(chē)碼表調(diào)教參數(shù)有六種，不同品牌可能會(huì)用不同的參數(shù)，品牌內(nèi)型號(hào)也有可能不同。
英寸周長(zhǎng)
英寸周長(zhǎng)*2.727
厘米周長(zhǎng)
毫米周長(zhǎng)
毫米周長(zhǎng)*0.621
半徑
例：
輪胎尺寸26 X 2.125
ISO尺寸 54-559
英寸周長(zhǎng)=82.12
英寸周長(zhǎng)*2.727=225
厘米周長(zhǎng)=207
毫米周長(zhǎng)=2070
毫米周長(zhǎng)*0.621=1286
毫米半徑=330
最準(zhǔn)確的測(cè)量周長(zhǎng)的方法是Roll-out test
就是放在地上滾一圈然后測(cè)量長(zhǎng)度
我一般都是那不干膠帶纏一圈，然后把膠帶撕下來(lái)再測(cè)量膠帶長(zhǎng)度
最方便的是買(mǎi)一個(gè)裁縫做衣服用的皮尺，大約3，4塊錢(qián)樣子。
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(lèi)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類(lèi)數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類(lèi)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(lèi)器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。
接下來(lái)貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類(lèi)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(lèi)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(lèi)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(lèi)器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。
這三步，代碼我就一次全貼出來(lái)；主要是兩個(gè)類(lèi) 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(kāi)始分類(lèi),并提取得分最好的分類(lèi)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(lèi)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(xún)、地理分析等多種應(yīng)用場(chǎng)景。WebGIS的優(yōu)勢(shì)包括易于訪(fǎng)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(hù)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(hù)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。
