殺人蝦產(chǎn)于黑海，可以長到3厘米長，只是一種命名法，也沒有毒，只不過外來物種經(jīng)常會攜帶大量無法免疫的病菌，導(dǎo)致當(dāng)?shù)厝嘶疾。瑖?yán)重者會致死，因不用吞食攻擊對象便可致命而得名。
殺人游戲殺人技巧一直以來都是撲朔迷離、讓人充滿挑戰(zhàn)的一種心理游戲。在這場看似簡單卻又充滿變數(shù)的游戲中，參與者們需要巧妙地運用自己的智慧和策略來迷惑對手、保護自己，以達(dá)成勝利的目標(biāo)。本文將探討一些在殺人游戲中使用的高效殺人技巧，幫助玩家們在游戲中更具優(yōu)勢。
在殺人游戲中，觀察是至關(guān)重要的一環(huán)。玩家需要時刻留意其他參與者的言行舉止，從中尋找破綻和線索。特別是在角色扮演環(huán)節(jié)，觀察對方的表情、眼神甚至微表情都是獲取信息的重要渠道。掌握他人的行為模式和言談舉止，可以為自己的下一步行動提供重要參考。
在殺人游戲中，掩飾偽裝是一項極為重要的技巧。玩家需要學(xué)會隱藏自己的真實意圖，讓對手無法輕易看穿自己的想法。比如可以通過混淆信息、假裝與其他人結(jié)盟等方式來誤導(dǎo)對手，使其陷入混亂。同時，巧妙地偽裝自己的情緒和意圖，讓對手無法輕易看透自己的底牌。
制定合理的策略規(guī)劃是在殺人游戲中取勝的關(guān)鍵。玩家需要根據(jù)當(dāng)前局勢和自身情況來合理安排自己的行動步驟。可以根據(jù)對手的特點和行為習(xí)慣來調(diào)整自己的策略，找準(zhǔn)對手的軟肋，有針對性地進行行動。此外，在游戲過程中不斷調(diào)整和優(yōu)化策略，保持靈活性也是取勝的重要因素。
盡管殺人游戲中每個玩家都有自己的利益驅(qū)動和目標(biāo)，但團隊合作也是影響游戲進程的重要因素之一。通過與其他玩家建立信任關(guān)系、協(xié)同作戰(zhàn)，可以更好地應(yīng)對復(fù)雜的局面和對手的挑戰(zhàn)。團隊之間的默契和配合，常常可以發(fā)揮出意想不到的戰(zhàn)略優(yōu)勢，幫助團隊取得勝利。
在殺人游戲中，良好的溝通協(xié)商能力是至關(guān)重要的一項技巧。玩家需要學(xué)會運用自己的口才和表達(dá)能力，說服他人站在自己的立場上。通過多方溝通協(xié)商，可以更好地理解其他玩家的想法和意圖，避免沖突和誤解。同時，在博弈和交流中尋找共同點，建立共識，有助于最終實現(xiàn)個人或團隊的目標(biāo)。
殺人游戲是一場心理戰(zhàn)，玩家們需要善于運用心理戰(zhàn)術(shù)來干擾對手、保護自己。可以通過制造假象、操縱情緒、制造壓力等手段來影響他人的判斷和決策，達(dá)到自己的目的。在心理對抗中保持冷靜、沉著，同時掌握對手的心理變化和弱點，可以在游戲中占據(jù)主動。
在殺人游戲中，反偵察技巧的運用可以幫助玩家更好地保護自己的隱私和底牌，避免被對手輕易看穿。可以采取措施隱藏自己的行蹤、掩蓋行為跡象，甚至制造假象來蒙騙對手的偵查。通過反偵察技巧的應(yīng)用，可以增加對手識破自己意圖的難度，提高自己的存活幾率。
在殺人游戲中，靈活的策略調(diào)整是取勝的關(guān)鍵之一。由于游戲進程變化多端，玩家需要根據(jù)局勢的變化及時調(diào)整自己的策略和行動方案。可以根據(jù)對手的行動、環(huán)境的變化等因素，靈活應(yīng)對，不斷調(diào)整自己的計劃，保持戰(zhàn)略上的優(yōu)勢。
殺人游戲是一場實戰(zhàn)，理論知識固然重要，但實戰(zhàn)經(jīng)驗同樣至關(guān)重要。只有在不斷參與游戲、實踐中積累經(jīng)驗，才能更好地掌握游戲規(guī)則和技巧，并在實戰(zhàn)中靈活運用。通過多次實戰(zhàn)經(jīng)驗的積累，可以更加游刃有余地面對各種挑戰(zhàn)，提高自己的游戲水平。
在參與殺人游戲的過程中，及時總結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)、學(xué)習(xí)他人成功經(jīng)驗同樣重要。可以反思自己的失誤和不足之處，吸取教訓(xùn)，不斷提升自己的游戲水平。同時，關(guān)注他人的成功經(jīng)驗和技巧，借鑒其經(jīng)驗，不斷完善自己的游戲技能，提高在游戲中的勝算。
《星際傳奇1》，怪物懼怕陽光。
導(dǎo)演: 大衛(wèi)·杜西 主演: 范·迪塞爾 / 拉妲·米契爾 / 科爾·豪瑟 / 凱斯·大衛(wèi) 類型: 動作 / 科幻 / 驚悚 上映日期: 2000-02-18 片長: 109 分鐘適合的英雄有以下英雄：
殺人書：拉克絲，妖姬，索拉卡。
殺人劍：蓋倫，雷文。
殺人甲：牛頭，加利奧，石頭人。
介紹：
現(xiàn)在的版本已經(jīng)移除殺人甲。
殺人書：梅賈的竊魂卷；殺人劍：神秘之劍；殺人甲：利維坦之甲。
殺人書用一本435的增幅寶典再加800合成（總價1235）
唯一特效：你的英雄每層獲得8點法術(shù)強度，每殺死一個英雄獲得2層，或助攻殺死一名 英雄獲得1層，這個效果可疊加20次，當(dāng)你的英雄死亡將失去1/3的層數(shù)，當(dāng)疊加20層 時，技能冷卻時間縮短15%。
殺人劍：用一把415的長劍+954合成（總價1369）
唯一被動: 每次擊殺敵方英雄后疊加2層，助攻疊加1層，每層增加5點攻擊，最多疊加20 層。 死亡時失去當(dāng)前層數(shù)的1/3。滿20層后增加英雄移動速度15%
殺人甲：用475的紅水晶+800合成（總價1275）
唯一被動:殺死敵方英雄獲得2層，或者助攻殺死敵方英雄獲得一層，每層增加32生命值， 最多疊加20層。英雄死亡將損失當(dāng)前層數(shù)的1/3。滿20層后減少15%受到的所有傷害
應(yīng)該是這部電影《殺手精英》
《殺手精英》是由加里·麥肯德萊執(zhí)導(dǎo)，由杰森·斯坦森、克里夫·歐文及羅伯特·德尼羅等主演的一部犯罪動作片。
影片根據(jù)真實事件改編，主要講述了一位前海豹突擊隊隊員召集一隊人馬重新組隊，只為營救自己前師導(dǎo)（羅伯特·德尼羅）的故事。
主觀殺人和過失殺人，在量刑上有非常大的區(qū)別。主觀殺人就是故意殺人，犯罪嫌疑人事先做好了周密的籌劃準(zhǔn)備，在行兇時心狠手辣，刀刀斃命，必須治人于死命。
而過失致人死亡，它的前提是，沒有殺人的故意，只是在斗毆或其他緊急情況下，不小心傷害了他人，并在事后積極搶救，如實坦白自己的過失。這種犯罪在判決時會比較輕。
殺人是一項極其嚴(yán)重的罪行，無論在哪個國家都會受到嚴(yán)格的法律制裁。人們對殺人法律的理解和適用一直是社會和學(xué)術(shù)界的熱點話題。本文將深入研究殺人法律的起源、各國立法的差異、相關(guān)案例和未來的發(fā)展趨勢。
對殺人罪的追溯可以追溯到人類社會的起源。隨著社會的發(fā)展，殺人的嚴(yán)重性逐漸被認(rèn)識到，法律開始對這一罪行進行規(guī)制。早期的殺人罪往往與宗教和道德觀念緊密相關(guān)，對殺人者進行懲罰旨在維護社會秩序和道德標(biāo)準(zhǔn)。
隨著時間的推移，殺人罪逐漸被納入現(xiàn)代法律體系中，并與其他罪行一起被規(guī)定為犯罪行為。不同國家對殺人罪的定罪標(biāo)準(zhǔn)和刑罰也有所不同，法律體系的多樣性使得對殺人罪的理解在不同的法律體系中有所差異。
殺人法律在不同國家之間存在顯著的差異。一些國家采用的是普遍適用的法律標(biāo)準(zhǔn)，例如明確規(guī)定故意殺人的定罪標(biāo)準(zhǔn)和相應(yīng)的刑罰。然而，其他國家可能會根據(jù)其特定的社會、文化和法律背景對殺人罪進行不同的定義和刑罰。
舉例來說，在某些國家，殺人罪分為故意殺人和過失殺人兩種類型。故意殺人指的是殺人者故意造成他人死亡的行為，而過失殺人則指的是因為疏忽或無意導(dǎo)致他人死亡的行為。這些不同類型的殺人罪在定罪標(biāo)準(zhǔn)和相應(yīng)刑罰上也存在差異。
此外，一些國家也可能針對特定情況下的殺人罪設(shè)定例外情況。例如，法律可能對自衛(wèi)殺人和臨時情緒失控殺人等特殊情況進行特殊規(guī)定，以提供更加靈活和公正的刑事司法體系。
過去的殺人案例為我們了解殺人法律的適用和發(fā)展提供了重要線索。通過分析這些案例，我們可以了解法律如何對不同情況的殺人罪進行定性和定罪，并確定相應(yīng)的刑罰。
世界各地都有一些備受關(guān)注的殺人案例，例如：張三殺人案。這個案件發(fā)生在某國某年，涉及到一位年輕女性被殺害的事件。法庭對兇手張三進行審判，并最終判處其死刑。這個案例引發(fā)了關(guān)于殺人罪與死刑的倫理和公正性的廣泛討論。
另外一個著名的案例是李四殺人案。這個案件發(fā)生在另一個國家，涉及到一位商人被殺害的事件。李四聲稱自己是出于自衛(wèi)而進行殺人行為，這引起了對自衛(wèi)殺人在不同法律體系中的適用性和判罰的爭議。
隨著社會的變遷和法律意識的提高，殺人法律也在不斷演變和發(fā)展。未來對殺人罪的定性和判罰可能會更加精確和公正，以反映社會的需求和價值觀。
一些觀點認(rèn)為，殺人罪的刑罰應(yīng)該更加關(guān)注犯罪背后的動機和心理狀態(tài)，而不僅僅是行為本身。這將需要法律體系更具靈活性和綜合性，以便更好地處理復(fù)雜的殺人案件。
此外，隨著科技的進步，法律體系也可能面臨新的挑戰(zhàn)和機遇。例如，基因科學(xué)在未來可能會在刑事司法領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用，幫助解決一些與殺人罪相關(guān)的爭議。
殺人法律是人類社會早期就開始制定的法律之一，旨在對殺人罪行進行制裁和規(guī)范。不同國家對殺人罪的理解和立法存在差異，但案例和社會變革的引領(lǐng)下，殺人法律正不斷發(fā)展和演變。
在未來，我們可以期待殺人法律更加精確和公正，以滿足社會對公正、正義和人權(quán)的需求。通過對殺人法律的進一步研究和討論，我們可以為構(gòu)建更加安全、穩(wěn)定和公平的社會作出貢獻(xiàn)。
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(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。
這塊您需要了解下stm32等單片機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。
