倉(cāng)儲(chǔ)退貨統(tǒng)計(jì)表格簡(jiǎn)單，只要在表格當(dāng)中填上時(shí)間，退貨單位名稱，退貨名稱，規(guī)格型號(hào)，數(shù)量，單位，備注，再把這些用田字框線用上，在下面也可以在上面有個(gè)合計(jì)數(shù)據(jù)之和，以后退一次貨就在這里填入一次，退一次填入一次，到月底時(shí)再匯總一次就可以。
要進(jìn)行倉(cāng)儲(chǔ)物流費(fèi)用的統(tǒng)計(jì)分析，可以按照以下步驟進(jìn)行：
1. 收集數(shù)據(jù)：
- 收集倉(cāng)儲(chǔ)物流方面的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括貨物數(shù)量、貨物種類、倉(cāng)儲(chǔ)時(shí)長(zhǎng)、運(yùn)輸距離、倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)備使用等數(shù)據(jù)。
2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：
- 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，刪除異常值和重復(fù)值。
- 對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可以進(jìn)行填充或刪除。
- 根據(jù)需要進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，如對(duì)數(shù)變換或標(biāo)準(zhǔn)化。
3. 定義費(fèi)用指標(biāo)：
- 確定要分析的費(fèi)用指標(biāo)，如倉(cāng)儲(chǔ)成本、運(yùn)輸成本、包裝材料成本等。
- 按照具體業(yè)務(wù)需求，可進(jìn)一步細(xì)分指標(biāo)，如倉(cāng)儲(chǔ)人工成本、倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)備成本等。
4. 分析方法選擇：
- 根據(jù)數(shù)據(jù)性質(zhì)和分析目的選擇適合的統(tǒng)計(jì)方法，如回歸分析、相關(guān)分析、成本效益分析等。
5. 進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析：
- 使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
- 根據(jù)分析結(jié)果計(jì)算各項(xiàng)費(fèi)用指標(biāo)的平均值、總和、比例等。
- 可視化數(shù)據(jù)和結(jié)果，例如使用圖表或圖形展示。
6. 結(jié)果解釋與優(yōu)化：
- 根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果，解釋費(fèi)用的變化原因和趨勢(shì)。
- 提出改進(jìn)和優(yōu)化的建議，如降低成本、提高效率等。
- 針對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行跟進(jìn)和評(píng)估實(shí)施效果。
在進(jìn)行倉(cāng)儲(chǔ)物流費(fèi)用的統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，需要注意數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，合理選擇統(tǒng)計(jì)方法，并結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)情況進(jìn)行解釋和優(yōu)化。
1、負(fù)責(zé)物料出入庫(kù)數(shù)據(jù)的錄入工作，準(zhǔn)確核對(duì)出入庫(kù)物料的數(shù)量、名稱、規(guī)格、生產(chǎn)日期和保質(zhì)期等。
2、做好庫(kù)存物料的效期管理工作。隨時(shí)跟蹤庫(kù)存物料的效期狀況，對(duì)處于臨期近期的物料要及時(shí)上報(bào)，以免因工作失誤造成物料的積壓和過期等。
3、自覺遵守公司的條令條例和各項(xiàng)規(guī)章制度，不得率性而為營(yíng)私舞弊等。
4、做好與各倉(cāng)庫(kù)管理員及物流專員之間的溝通協(xié)調(diào)工作，與各倉(cāng)庫(kù)管理員和物流專員之間要密切配合，要做到精心、細(xì)心、責(zé)任心，堅(jiān)決杜絕賬務(wù)出現(xiàn)漏洞。
5、要掌握一定的財(cái)務(wù)知識(shí)和一定的數(shù)據(jù)分析能力，熟悉崗位職責(zé)和工作流程，出色有效的完成自己的本職工作。
6、日?qǐng)?bào)要做到及時(shí)、高效、準(zhǔn)確，并在第一時(shí)間發(fā)送到相關(guān)部門和工作人員的手中。
7、做好管轄區(qū)域內(nèi)物料的領(lǐng)用和維護(hù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的管理工作。
8、經(jīng)常與各倉(cāng)庫(kù)管理員進(jìn)行帳物核對(duì)，每周不得少于2次對(duì)各倉(cāng)庫(kù)的物料進(jìn)行抽查盤點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)問題要及時(shí)上報(bào)，不得隱瞞不報(bào)或私自處理，以免造成對(duì)公司不必要的損失和損害。
9、講文明、有禮貌，認(rèn)真銜接生產(chǎn)、供應(yīng)、財(cái)務(wù)等部門做好各項(xiàng)與之相關(guān)的數(shù)據(jù)工作，不得推諉扯皮或拒不配合等。
10、工作積極進(jìn)取，認(rèn)真負(fù)責(zé)，認(rèn)真對(duì)待每一項(xiàng)工作，并積極配合各倉(cāng)庫(kù)及財(cái)務(wù)的盤點(diǎn)工作。
11、認(rèn)真做好所有與之相關(guān)的出入庫(kù)的單據(jù)整理工作，保持單據(jù)的整潔性與完整性，整理完畢后要及時(shí)存檔，并同時(shí)維護(hù)好辦公室及區(qū)域內(nèi)的衛(wèi)生。
12、服從管理，工作積極主動(dòng)，認(rèn)真負(fù)責(zé)，完成領(lǐng)導(dǎo)安排的各項(xiàng)工作及任務(wù)等。
食品倉(cāng)儲(chǔ)是專門存儲(chǔ)食品的，而倉(cāng)儲(chǔ)是廣義的。
較系統(tǒng)地掌握企業(yè)生產(chǎn)物資計(jì)劃供應(yīng)管理理論和基礎(chǔ)知識(shí)，掌握物資儲(chǔ)運(yùn)、備品配件、消耗定額、經(jīng)濟(jì)核算等專門知識(shí)，熟悉物資供應(yīng)渠道，掌握物資計(jì)劃提報(bào)申請(qǐng)訂貨、采購(gòu)、加工、催交、運(yùn)輸、驗(yàn)收、保管等工作程序；熟悉主要設(shè)備性能、用途、使用情況；掌握一門外語(yǔ)，可查閱與專業(yè)有關(guān)的外文資料。
區(qū)別：1、倉(cāng)儲(chǔ)只是物流的分支，物流在字面上講就是貨物的流通，倉(cāng)儲(chǔ)就是倉(cāng)庫(kù)儲(chǔ)存，物流需要倉(cāng)庫(kù)儲(chǔ)存，儲(chǔ)存的貨物需要運(yùn)輸，二者是密不可分的。
2、物流就是卡車 倉(cāng)儲(chǔ)就是倉(cāng)庫(kù) 貨物放卡車上到處跑的時(shí)候就是物流 卡車停到倉(cāng)庫(kù)把貨卸下來放到倉(cāng)庫(kù)就是倉(cāng)儲(chǔ)。
3、物流：是指通過對(duì)現(xiàn)代信息技術(shù)和設(shè)備的利用，將物品從供應(yīng)地向接收地準(zhǔn)確的、及時(shí)的、安全的、保質(zhì)保量的、門到門的合理化服務(wù)模式和先進(jìn)的服務(wù)流程。
4、倉(cāng)儲(chǔ)又稱“倉(cāng)庫(kù)儲(chǔ)藏”。倉(cāng)儲(chǔ)就是在指定的場(chǎng)所儲(chǔ)存物品的行為，倉(cāng)儲(chǔ)過程中需要用到的倉(cāng)儲(chǔ)物流設(shè)備主要包含地龍貨架、地龍搬運(yùn)車、地龍堆高車、地龍電動(dòng)叉車等；
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。
1.負(fù)責(zé)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(hù)關(guān)鍵客戶關(guān)系，與客戶決策者保持良好的溝通；
3.管理并帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成完成年度銷售任務(wù)。
