近期，教育部發(fā)布了一項備受關注的政策，宣布取消學區(qū)劃分。這一決定引起了社會各界的廣泛爭議和關注。
在過去的幾十年里，學區(qū)房一直是教育領域的熱點話題。學區(qū)房制度是指根據(jù)學生的居住地址，分配到指定的學校就讀。學區(qū)房的核心要素是學區(qū)，而學區(qū)又和房屋價格直接掛鉤，因為優(yōu)質學區(qū)的房價通常會高于其他地區(qū)。
但學區(qū)房制度也存在不少弊端。首先，學區(qū)房價格居高不下，使得一些家庭無法負擔得起。其次，學區(qū)房價格波動較大，導致房價投資風險較大。此外，學區(qū)房也帶來了資金不均衡和資源不平衡的問題，加劇了城鄉(xiāng)教育資源的差距。
為了解決學區(qū)房制度帶來的問題，教育部決定取消學區(qū)劃分，實施更為公平和均衡的教育資源分配機制。這一決策的出發(fā)點是希望讓每個孩子都能享有平等的教育機會，無論他們的家庭住在什么地方。
取消學區(qū)房制度將對教育和房地產(chǎn)市場產(chǎn)生廣泛影響。首先，學區(qū)房價格預計會出現(xiàn)一定的下降，從長遠來看，房價的投資屬性將減弱。
此外，取消學區(qū)房制度也將導致一些學校的招生政策發(fā)生變化。學校將更加注重學生的綜合素質和成績，而非僅僅依靠居住地點來錄取學生，并將注重資源的均衡分配，解決城鄉(xiāng)教育資源的差距問題。
對于普通家庭來說，取消學區(qū)房制度將提供更多的教育選擇，使得他們可以自由選擇離家和工作地點較近的學校，減少了孩子上學路上的時間和壓力。
盡管取消學區(qū)房制度帶來了諸多好處，但也面臨一些挑戰(zhàn)和問題。在新的教育資源分配機制下，如何保證資源的合理配置，以及如何避免學校招生政策的不公平現(xiàn)象，都是需要深思熟慮的問題。
教育部取消學區(qū)房制度的決定，標志著我國教育領域的一次重大改革。這也是我國邁向更加公平和均衡教育的重要一步。希望通過這一政策的實施，能夠讓更多孩子享有優(yōu)質的教育資源，實現(xiàn)教育機會的均等。
感謝各位讀者的閱讀，相信通過本文對2018年教育部學區(qū)房取消的政策有了更深入的了解。教育部的決策將引起各方面的影響，關注公平和均衡的教育資源分配將成為未來教育發(fā)展的重點。
學校學區(qū)劃分調(diào)整是對原有的所屬學區(qū)重新劃分成新的學區(qū)。學區(qū)劃分按照相對就近、總體穩(wěn)定、適當調(diào)整的原則，依據(jù)戶籍住址、學校分布、學校規(guī)模、交通狀況等因素，參照街道、路段、社區(qū)、地理位置等，對部分學校學區(qū)進行了適當調(diào)整。
學區(qū)劃分為獨立學區(qū)和交叉學區(qū)，其中獨立學區(qū)對應一所學校，交叉學區(qū)對應多所學校。
根據(jù)學區(qū)劃分，由適齡兒童少年自主選擇相應的學校報名，若選擇報名學校人數(shù)相對集中，超過招生計劃數(shù)時則電腦搖號錄取；搖號落選的適齡兒童少年，由教育主管部門統(tǒng)籌協(xié)調(diào)到有空余學位的其他區(qū)公辦學校就讀，或自愿選擇民辦學校就讀，確保符合條件的適齡兒童少年能夠相對就近全部入學。
學區(qū)房是指房屋所處的地理位置決定了孩子可以就讀的學校，好的學區(qū)會大大提升孩子的教育資源。因此，學區(qū)房一直備受關注。
在中國，各地對學區(qū)房政策有所不同，一般來說，購買學區(qū)房需要提供孩子入學的相關證明，而政府會根據(jù)家庭所在地與學校的距離等因素，決定孩子是否能就近入學。
此外，有些城市還規(guī)定購房者必須在當?shù)剡B續(xù)繳納一定的社保或個稅期限，才有資格購買學區(qū)房。
首先要考慮的是房屋周邊的教育資源，是否有優(yōu)質的學校可以供孩子選擇。其次，要考慮房屋的價格以及后續(xù)的升值潛力。
除此之外，購買學區(qū)房還應考慮房屋的品質、生活便利程度、交通狀況等因素，綜合權衡選擇最適合自己的學區(qū)房。
優(yōu)勢：就近入學、教育資源豐富、房屋升值空間大。
劣勢：房價較高、競爭壓力大、可能存在政策風險。
學區(qū)房是一個不斷受到關注的話題，選擇學區(qū)房需要綜合考慮教育資源、房價、交通等多方面因素，希望本文對您有所幫助。
感謝您看完這篇文章，希望能幫助您更好地了解學區(qū)房政策，做出明智的購房決策。
房產(chǎn)學區(qū)是房地產(chǎn)行業(yè)中的一個重要概念，對于購房者來說尤為關注。在中國，學區(qū)房已經(jīng)成為許多家庭購房的首要考慮因素之一。所謂學區(qū)房，就是位于優(yōu)質學校周邊的房產(chǎn)，這些學校通常擁有優(yōu)秀的教育資源，教學質量較高。這使得學區(qū)房的價格往往會相對較高，但同時也保值增值的潛力也更大。
如今，隨著中國教育水平的不斷提高和人們對教育投入的逐漸加大，學區(qū)房市場也日益繁榮。很多家庭愿意花費更多的金錢購買學區(qū)房，希望能夠給自己的孩子提供更好的教育資源。因此，對于房地產(chǎn)開發(fā)商來說，開發(fā)學區(qū)房項目是一個有巨大商機的領域。
學區(qū)房之所以備受青睞，主要有以下幾方面的優(yōu)勢。
選擇適合的學區(qū)房是購房者的重要任務之一。下面是一些建議。
投資學區(qū)房需要注意以下幾個方面。
隨著中國教育的不斷進步和人們對教育資源的重視，學區(qū)房市場有望繼續(xù)保持良好的發(fā)展態(tài)勢。對于購房者來說，選擇一個優(yōu)質的學區(qū)房不僅為孩子提供了良好的教育資源，還是一種長期投資的方式。當然，購買學區(qū)房也需要考慮到自身的實際情況和經(jīng)濟能力，做出理性的決策。
總之，房產(chǎn)學區(qū)是一個備受關注的話題，學區(qū)房的價值不僅體現(xiàn)在房產(chǎn)本身，更體現(xiàn)在所提供的教育資源和未來的發(fā)展?jié)摿Ατ谫彿空邅碚f，選擇適合的學區(qū)房是一個重要的決策，需要綜合考慮自身的需求、房產(chǎn)項目的情況以及未來的發(fā)展趨勢。
很多人來問亦莊學區(qū)，今天為大家寫一篇詳細的科普文。
亦莊這個區(qū)域，是在北京城市發(fā)展規(guī)劃下崛起的一個區(qū)域。“學籍獨立”是亦莊學區(qū)的由來。
什么是學籍獨立呢？
2021年，經(jīng)開區(qū)首次提出了學區(qū)概念，劃分為了三個學區(qū)，分別是核心學區(qū)、河西學區(qū)和路東學區(qū)。
區(qū)域內(nèi)的公立中小學包括：
核心學區(qū)2所：人大附中經(jīng)開學校、亦莊鎮(zhèn)第一中心小學河西學區(qū)5所：亦莊實驗小學、亦莊實驗中學、亦莊鎮(zhèn)第二中心小學、人大附中亦莊新城學校、北京二中經(jīng)開區(qū)學校路東學區(qū)1所：建華實驗亦莊學校
根據(jù)上半年發(fā)布的《北京經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)關于2023年義務教育階段入學工作的意見》經(jīng)開區(qū)小學招生范圍包括：
一、學校服務范圍
人大附中北京經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)學校：
人大附中北京經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)學校（簡稱“人開學校”），是人大附中聯(lián)合總校成員校，是集小學、初中、高中及國際高中為一體的十二年一貫制公辦學校。學校地處北京最具發(fā)展?jié)摿Φ慕?jīng)濟技術開發(fā)區(qū)核心位置，總占地12萬平方米，在校師生近8000人，全方位共享人大附中的優(yōu)質教育資源。
對口小區(qū)：林肯公園（住宅）、新康家園、聽濤雅苑、梅園小區(qū)、大雄城市花園、管委會宿舍、博客雅居、東晶國際、金泰公寓、一品亦莊、一棟洋房、鹿鳴苑、長新花園別墅、浉城百麗、卡爾生活館、瀛海莊園、金地格林小鎮(zhèn)、上海沙龍、大雄郁金香舍、中央公館、中芯花園、國銳金嵿（住宅）、DearVilla、天寶園二里（原大糧臺地區(qū)）、境界等小區(qū)居民子女。
北京亦莊實驗小學：
北京亦莊實驗小學是全國名校北京十一學校創(chuàng)辦的一所分校，也是北京市教委批準的綜合教育改革實驗校。學校傳承了十一學校的教育理念和課程體系，著力于培養(yǎng)“志存高遠”、“誠信篤行”、“思維活躍”、“言行規(guī)范”的社會棟梁和民族脊梁。
學校實行選課走班、一制三化（導師制、小班化、個別化、國際化），發(fā)現(xiàn)天賦，成就優(yōu)勢，創(chuàng)造適合每一個學生的教育。學校以開放多元的課程、自由包容的辦學精神和一流的硬件設施贏得家長和學生的熱愛。
對口小區(qū)：瀛海鎮(zhèn)南海家園一里、南海家園二里、南海家園三里、南海家園四里、南海家園五里、南海家園六里、南海家園七里等七個社區(qū)內(nèi)（含亦莊鎮(zhèn)寶善村）回遷居民子女、鹿海園五里回遷居民子女。
北京建華實驗亦莊學校：
北京市建華實驗亦莊學校是一所十二年建制的公辦學校，學校分為北校區(qū)和南校區(qū)兩個校區(qū)。學校堅持黨的教育方針，秉持立德樹人，強調(diào)學生德、智、體、美、勞全面發(fā)展。學校作為經(jīng)開區(qū)為建設國際一流產(chǎn)業(yè)綜合新城、作為首都北京唯一的國家級經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)、首都北京為建設全國科技創(chuàng)新中心的主平臺之一吸引和留住核心高素質人才建設的重點教育項目，期待為亦莊城市、為亦莊人民創(chuàng)辦具新時代特征的學校和支持學生面向現(xiàn)代化、面向未來、面向世界的教育。
學校擁有一流的硬件設施和辦學條件、先進的辦學理念和完善的課程體系。目前已經(jīng)有了一批高素質、高學歷并且具有創(chuàng)新能力及國際視野的教師團隊，全校研究生以上學歷教師占97%，其中中學100%碩博教師。教師們均畢業(yè)于清華、北大、中科院、北師大等知名院校。
對口小區(qū)：通泰國際公館（住宅）、經(jīng)開壹中心（住宅）、汀塘小區(qū)（含公租房）、禧瑞天著、亦城文園（公租房）、亦城景園（公租房）、亦城科創(chuàng)家園（公租房）、定海園一里至三里（公租房）、臻林雅苑、融岸雅苑等小區(qū)居民子女。定海園一里、定海園二里、定海園三里三個小區(qū)符合經(jīng)開區(qū)入學條件的回遷居民子女。
北京市第二中學經(jīng)開區(qū)學校：
北京市第二中學經(jīng)開區(qū)學校為北京二中教育集團成員校，坐落于亦莊開發(fā)區(qū)河西區(qū)X39地塊，肩負著為開發(fā)區(qū)提供優(yōu)質配套教育服務的使命。該校占地面積82757平方米，建筑面積120898.9平方米，于2021年9月1日正式投入使用，是一所十二年建制公辦學校。學校辦學規(guī)模為81個教學班（其中小學42個班、初中24個班、高中15個班），可提供學位3315個。2021年招收新生507人（小學一、二年級）。
北京市第二中學集團總校校長鈕小樺擔任校長，秉承北京二中提出的“空氣養(yǎng)人”辦學理念，以“全面優(yōu)質，追求卓越”為學校發(fā)展總目標，以“本固枝盛，學富國強”為校訓全面落實“立德樹人”的根本任務，發(fā)揮教書育人的主體功能，堅守“課比天大”的職業(yè)操守，優(yōu)化“教與學”的方式，重視“以體育人，以勞育人”，用現(xiàn)代技術豐富教學及學校管理的樣態(tài)，建立創(chuàng)新的課程資源觀。學校注重對學生優(yōu)秀品質的培養(yǎng)，積極營造“養(yǎng)眼、養(yǎng)心、養(yǎng)德、養(yǎng)智、養(yǎng)體、養(yǎng)行”的育人氛圍，讓學生能夠領悟立身之道，堅守做人之法，探求成事之策，努力實現(xiàn)學生的全面發(fā)展、個性發(fā)展和可持續(xù)發(fā)展。
對口小區(qū)：觀海苑、海棠苑（含公租房）、亦城亦景家園、泰河園二里一區(qū)（住宅）、亦園、海梓嘉園（含公租房）、金域東郡、亦城茗苑（公租房）、博客雅苑（公租房）、鹿海園五里（僅公租房）等小區(qū)居民子女。
人大附中亦莊新城學校：
人大附中亦莊新城學校（簡稱“人亦學校”），位于中國北京市北京經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)，地處北京經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)亦莊國際高端產(chǎn)業(yè)新城。
人大附亦莊新城學校，始建于2021年，是經(jīng)開區(qū)引進人大附中優(yōu)質教育資源，與人大附中聯(lián)合總校、人大附中合辦的一所由小學、初中、高中三個學段構成的，新建的現(xiàn)代化公立十二年一貫制學校。學校地處北京最具發(fā)展?jié)摿Φ慕?jīng)濟技術開發(fā)區(qū)，占地約200畝。
硬件設施完善且豐富：擁有高端科技實驗室、圖書館、游泳館、冰球館、籃球館、音樂廳、劇場、農(nóng)田等，琴房、陶藝室、烘焙室、學科實驗室、STEAM科創(chuàng)中心等幾十個多功能學科教室。
學校現(xiàn)有在校生1400余人，教師100人，其中特級教師5人、正高級教師1人。在完備的硬件設施和優(yōu)秀的師資力量條件下，人大附中亦莊新城學校將發(fā)展成為理念先進、環(huán)境優(yōu)美、資源豐厚、文化溫暖的學校。
2021年9月，新校區(qū)正式投入使用，學校占地面積124623平方米，建筑面積149668平方米，是集教學科研、學術交流為一體，綠色智慧、開放共享、面向未來的大型教學綜合體，榮獲“2022—2023年度第一批中國建設工程魯班獎”。中國建設工程魯班獎也是中國建筑行業(yè)工程質量頒發(fā)的最高榮譽獎。
學校秉持“做一個有使命感的人”這一校訓，著意培養(yǎng)具有“心明、眼亮、體健、知真、行篤”特質的“五自”少年。
對口小區(qū)：金茂悅家園（含公租房）、亦莊悅家園、金茂逸家園（含公租房）、亦莊逸家園（含公租房）、和悅華錦、金麟府、金隅學府、亦城亦禧家園、文瀾苑、海庭雅園、北雅嘉苑等小區(qū)居民子女。
亦莊鎮(zhèn)第一中心小學：
經(jīng)開區(qū)亦莊一小始建于1997年9月，隸屬于北京經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)，地理位置優(yōu)越，是開發(fā)區(qū)最早的一所公辦小學。學校占地面積22100平方米，教職工86人，學生千余名。
學校先后獲全國奧林匹克教育示范學校、教育部全國閱讀示范學校、全國籃球特色學校、全國綠色學校、全國青少年航天科普優(yōu)秀活動基地校、傳統(tǒng)文化實驗校、中國第十三屆行進打擊樂比賽最高獎等多項國家級榮譽；獲北京市一校一品體育改革試點學、北京市小學生綜合素質教育評價試點校、北京市中小學技術創(chuàng)意大賽團體一等獎、京城教育卓越學校等多項市級榮譽;獲區(qū)級督導評估一等獎、區(qū)級教學質量評估一等獎等多項榮譽。
對口小區(qū)：貴園北里、貴園東里、貴園南里、燕景佳園、廣德苑、瀛景園、星島假日、星島嘉園、富源里、萊茵河畔、米蘭天空等小區(qū)居民子女。
亦莊鎮(zhèn)第二中心小學：
大興區(qū)亦莊鎮(zhèn)第二中心小學，簡稱亦莊二小。位于北京市經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)內(nèi),占地面積1.6萬平方米、建筑面積8760平方米，體育場館面積5000平方米。為普通公立學校，隸屬于經(jīng)開區(qū)社會事業(yè)局。
2018年學校被評為全國"自主識字同步讀寫"先進單位；課外活動計劃先進學校；北京市書香校園；榮獲新區(qū)教育系統(tǒng)2018--2019學年新聞工作最佳融媒獎；榮獲教育教學一等獎等多項榮譽。
對口小區(qū)：泰河園一里、泰河園三里、泰河園一里二區(qū) 1-4 號樓、泰河園四里一區(qū) 1-4 號樓、泰河園七里、鹿海園一里、鹿海園三里等小區(qū)居民子女。
二、多校劃片范圍
國融國際 AB 座 5 層及以上、定海園一里至三里二手房、南海家園一里至七里二手房、鹿海園五里二手房等小區(qū)居民子女，在經(jīng)開區(qū)范圍內(nèi)多校劃片入學。經(jīng)開區(qū)范圍內(nèi)其他住宅小區(qū)，自 2023 年 1 月 1 日起交易或取得的二手房全部實行多校劃片入學。
初中入學程序和條件
2023 年經(jīng)開區(qū)初中入學使用“北京市義務教育入學服務平臺”，對每一個適齡少年的入學途徑和方式全程記錄。
（一）入學程序
1.初中入學采用對口直升和多校劃片相結合的入學方式。經(jīng)開區(qū)范圍小學六年級京籍畢業(yè)生和通過“非本市戶籍適齡兒童少年在經(jīng)開區(qū)中小學就讀審核”的非京籍畢業(yè)生，由所在學校指導學生及其法定監(jiān)護人按規(guī)定時間完成初中入學相關操作。
2.一貫制學校小升初直升初中部，亦莊鎮(zhèn)第一中心小學對口升入人大附中北京經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)學校初中部；北京亦莊實驗小學對口升入北京亦莊實驗中學初中部。亦莊鎮(zhèn)第二中心小學在河西區(qū)學區(qū)三所中學（北京亦莊實驗中學、人大附中亦莊新城學校、北京市第二中學經(jīng)開區(qū)學校）多校劃片入學。
3.北京小學大興分校亦莊學校 2023 年京籍畢業(yè)生和通過“非本市戶籍適齡兒童少年在經(jīng)開區(qū)中小學就讀審核”的畢業(yè)生在河西區(qū)學區(qū)三所中學（北京亦莊實驗中學、人大附中亦莊新城學校、北京市第二中學經(jīng)開區(qū)學校）多校劃片入學。
4.申請回經(jīng)開區(qū)范圍升初中的非經(jīng)開區(qū)范圍小學畢業(yè)生在經(jīng)開區(qū)范圍內(nèi)多校劃片入學。
具體到學校品質：
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)上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數(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. 構造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成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工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成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) {
//將訓練數(shù)據(jù)轉換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓練模型
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("序列化文件轉換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉換成序列化文件
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，以及在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術的地理信息系統(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. 請談談您在WebGIS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等前端技術進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術如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，能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構。
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技術實現(xiàn)了實時的空氣質量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質量數(shù)據(jù)和可視化的分析結果，幫助政府和公眾做出相應的決策。
4. 請談談您對WebGIS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，并與其他領域的技術進行深度融合。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，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計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關的知識更好，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。
1.負責區(qū)域大客戶/行業(yè)客戶管理系統(tǒng)銷售拓展工作，并完成銷售流程；
2.維護關鍵客戶關系，與客戶決策者保持良好的溝通；
3.管理并帶領團隊完成完成年度銷售任務。
你好，面試題類型有很多，以下是一些常見的類型：
1. 技術面試題：考察候選人技術能力和經(jīng)驗。
2. 行為面試題：考察候選人在過去的工作或生活中的行為表現(xiàn)，以預測其未來的表現(xiàn)。
3. 情境面試題：考察候選人在未知情境下的決策能力和解決問題的能力。
4. 案例面試題：考察候選人解決實際問題的能力，模擬真實工作場景。
5. 邏輯推理題：考察候選人的邏輯思維能力和分析能力。
6. 開放性面試題：考察候選人的個性、價值觀以及溝通能力。
7. 挑戰(zhàn)性面試題：考察候選人的應變能力和創(chuàng)造力，通常是一些非常具有挑戰(zhàn)性的問題。
