1、人力資源規(guī)劃－HR工作的航標(biāo)兼導(dǎo)航儀
2、招聘與配置－“引”和“用”的結(jié)合藝術(shù)
3、培訓(xùn)與開(kāi)發(fā)－幫助員工勝任工作并發(fā)掘員工的最大潛能
4、薪酬與福利－員工激勵(lì)的最有效手段之一
5、績(jī)效管理－不同的視角，不同的結(jié)局
6、員工關(guān)系－實(shí)現(xiàn)企業(yè)和員工的共贏
人力資源（HumanResources，簡(jiǎn)稱(chēng)HR）即人事，最廣泛定義是指人力資源管理工作，包含六大模塊：人力資源規(guī)劃、招聘、培訓(xùn)、績(jī)效、薪酬和勞動(dòng)關(guān)系等。多用于公司的人事部門(mén)。也是公司的一個(gè)重要的職位。公司的人員招聘，培訓(xùn)，職員的考核，職員的薪酬，職員調(diào)動(dòng)都和人事有關(guān)。
謝邀。
一，這個(gè)聯(lián)盟不是你們想象的那種啦，那一天還沒(méi)有來(lái)；
二，那一天遲早要來(lái)。
杭州濱江有“國(guó)家示范高新”這頂帽子，戴著這頂帽子，意味著資金和土地等政策上會(huì)有大量?jī)?yōu)惠。
頂著“貧困”的帽子會(huì)有國(guó)家補(bǔ)助，頂著“高新”的帽子則能突破很多限制，用“創(chuàng)新”的概念偷跑，且一定時(shí)間內(nèi)不背責(zé)任。
杭州之前的外號(hào)是啥？互聯(lián)網(wǎng)P2P之都；杭州去年的外號(hào)是啥？中國(guó)賣(mài)地之王。
19年賣(mài)了2837億的地，乍一看我還以為是杭州在籌辦第32屆夏季奧運(yùn)會(huì)。
當(dāng)然，這幾年杭州賣(mài)得有點(diǎn)太狠了，眼瞅著要頂替深圳承擔(dān)“房產(chǎn)禍國(guó)”的罵名。所以今年杭州稍稍控制了一下寄幾，前11個(gè)月只賣(mài)了2564億的地，同比增長(zhǎng)只有3.12%。
今年上海2707億、廣州2163億、深圳905億（別覺(jué)得少，打開(kāi)地圖看看市區(qū)面積），同比增長(zhǎng)分別為62.32%、83.71%、55.14%。
是誰(shuí)跟我說(shuō)“告別土地財(cái)政”來(lái)著？
要賣(mài)地就要有地，要有地就要有名義。
畢竟地能不能賣(mài)，要國(guó)家批。有批文，農(nóng)田和廠區(qū)才能變成住宅和寫(xiě)字樓。
怎么拿呢？那就要“符合”政策。
五年計(jì)劃里會(huì)寫(xiě)明哪些產(chǎn)業(yè)哪些方向是國(guó)家鼓勵(lì)的，你在地方上搞這些名義，批文就能下來(lái)。
而在搞名義的過(guò)程中，人是重要指標(biāo)。
你說(shuō)你在搞高新產(chǎn)業(yè)，結(jié)果博士碩士沒(méi)幾個(gè)，海龜沒(méi)幾個(gè)，C9在當(dāng)?shù)氐暮献黜?xiàng)目沒(méi)幾個(gè)，臉上不好看嘛。
所以，人才這塊，整個(gè)平臺(tái)。
企業(yè)還是正常在市場(chǎng)上走招聘，但是那些符合要求的新進(jìn)打工人，要拿去到平臺(tái)上過(guò)一道。
過(guò)這一道，有幾個(gè)好處：
一，大面上的數(shù)據(jù)有了。分散在各個(gè)企業(yè)里的優(yōu)秀打工人信息直接匯總，報(bào)告好看；
二，都是平臺(tái)“引進(jìn)”的。“平臺(tái)”開(kāi)幾次招聘會(huì)，形式加上數(shù)據(jù)，證明有關(guān)部門(mén)做了工作；
三，錢(qián)有去處。補(bǔ)貼和低息貸款發(fā)給誰(shuí)？這算是有了個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)；
四，形成基本買(mǎi)家。即使是優(yōu)秀打工人，這些政策也只是在住房、醫(yī)療、教育上打個(gè)折，或者開(kāi)放一些優(yōu)先購(gòu)買(mǎi)權(quán)。
最后，還是要掏錢(qián)滴。
要整這么多事，地方不得知會(huì)一聲各個(gè)有牌面的企業(yè)，把HR們拉到一個(gè)平臺(tái)上干活嘛。
好，扯完5050計(jì)劃本身，再扯點(diǎn)長(zhǎng)遠(yuǎn)。
雖然這個(gè)組織還沒(méi)快進(jìn)到你們想的那個(gè)畫(huà)面，但有硅谷和日本的畫(huà)風(fēng)在前，那個(gè)畫(huà)面是一種必然。
什么“搞勞動(dòng)仲裁的員工被行業(yè)拉黑”啦；
什么“刺頭員工互相幫忙‘處理’（引誘你跳槽然后你踩空了）”啦；
什么“達(dá)成有默契的薪資防止出現(xiàn)互相挖角導(dǎo)致人力成本上升”啦；
該來(lái)的總會(huì)來(lái)。
我一直的悲鳴：壟斷了撒。
誰(shuí)說(shuō)寡頭壟斷就不是壟斷？
資本已經(jīng)明白當(dāng)下是存量市場(chǎng)，而存量市場(chǎng)里搞競(jìng)爭(zhēng)的代價(jià)是極為慘重的。
新增長(zhǎng)極少，那我就必須搞趴你、吃下你的市場(chǎng)來(lái)獲得我的增長(zhǎng)。在沒(méi)有代差技術(shù)優(yōu)勢(shì)下，那就是燒錢(qián)。
像一戰(zhàn)的塹壕戰(zhàn)。
那為什么要燒呢？為什么不互相友好地茍著，然后等天氣回暖了再競(jìng)爭(zhēng)呢？
寡頭資本們?cè)诖媪渴袌?chǎng)里是不會(huì)偏向競(jìng)爭(zhēng)的，那是還沒(méi)有形成一定壟斷地位的中小型資本干的事。不管是大蕭條還是08次貸危機(jī)，寡頭們的第一反應(yīng)就是聯(lián)合。
因此在勞動(dòng)市場(chǎng)上的“買(mǎi)家大串聯(lián)”，遲早會(huì)來(lái)。
所以賽博朋克2077的分類(lèi)很到位：
非中心城區(qū)的流浪者，郊區(qū)紅脖子；
城區(qū)的街頭小子，城市底層；
去哪家公司都沒(méi)啥大區(qū)別的公司社畜，打工人。
來(lái)人啊，把CDPR這個(gè)預(yù)言家拖出去刀了！
人力資源管理是現(xiàn)代企業(yè)中不可或缺的一部分。隨著企業(yè)對(duì)人才管理的重視和需求不斷增加，人力資源專(zhuān)業(yè)人士的需求也在不斷增長(zhǎng)。如果你對(duì)管理人力資源、發(fā)展員工以及推動(dòng)組織發(fā)展的工作感興趣，那么進(jìn)入人力資源領(lǐng)域可能是一個(gè)理想的職業(yè)選擇。
人力資源職業(yè)涉及到招聘、培訓(xùn)、員工關(guān)系、績(jī)效管理、薪資福利等方面的工作。人力資源專(zhuān)業(yè)人士需要具備溝通、協(xié)調(diào)、分析和解決問(wèn)題的能力，以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)其戰(zhàn)略目標(biāo)。
在現(xiàn)代企業(yè)中，人力資源部門(mén)的作用越來(lái)越被重視。他們不僅負(fù)責(zé)招聘和員工關(guān)系管理，還要關(guān)注員工發(fā)展、績(jī)效評(píng)估以及提升整個(gè)組織的工作效率。通過(guò)制定和執(zhí)行人力資源策略，人力資源專(zhuān)業(yè)人士在公司的決策中起著至關(guān)重要的作用。
進(jìn)入人力資源領(lǐng)域的職業(yè)路徑多種多樣。以下是一些常見(jiàn)的職業(yè)發(fā)展路徑：
這些只是職業(yè)發(fā)展路徑的一部分，人力資源領(lǐng)域還有很多不同的職位和專(zhuān)業(yè)。你可以根據(jù)自己的興趣和能力選擇適合自己的發(fā)展方向。
要在人力資源領(lǐng)域取得成功，除了學(xué)習(xí)理論知識(shí)外，實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)也非常重要。以下是一些獲取人力資源專(zhuān)業(yè)知識(shí)的途徑：
這些途徑可以幫助你建立起全面的人力資源知識(shí)體系，并獲得在職業(yè)生涯中成功的機(jī)會(huì)。
隨著科技的不斷發(fā)展和企業(yè)環(huán)境的變化，人力資源領(lǐng)域也在不斷演變。以下是人力資源職業(yè)的一些未來(lái)趨勢(shì)：
這些趨勢(shì)為人力資源專(zhuān)業(yè)人士創(chuàng)造了更多的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。要取得成功，你需要不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)變化的環(huán)境。
人力資源職業(yè)是一個(gè)充滿(mǎn)機(jī)遇和挑戰(zhàn)的領(lǐng)域。通過(guò)學(xué)習(xí)專(zhuān)業(yè)知識(shí)，獲得實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，并密切關(guān)注行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，你可以在人力資源職業(yè)中取得成功。
無(wú)論你是希望從事招聘、培訓(xùn)、員工關(guān)系還是績(jī)效管理等工作，人力資源領(lǐng)域提供了豐富的職業(yè)機(jī)會(huì)。
開(kāi)始你的職業(yè)規(guī)劃，投身于人力資源領(lǐng)域，為企業(yè)的發(fā)展和員工的成長(zhǎng)貢獻(xiàn)自己的力量吧！
可以在不同信息平臺(tái)發(fā)布招聘信息，也可以到人才市場(chǎng)去設(shè)攤招聘，還可以直接到大專(zhuān)院校去招聘。而且招聘行為不以招聘主持人的身份而有特別的內(nèi)容。
HR人員在實(shí)施招聘HR崗位人員時(shí)與招聘其他人才是一樣的，只須明確被招崗位的具體條件，面試時(shí)按流程和條件要求實(shí)施，擇優(yōu)錄用就可以了。
車(chē)企HR經(jīng)常題的汽車(chē)銷(xiāo)售顧問(wèn)題目有三個(gè)：
1、 請(qǐng)你自我介紹一下
2、 把你最熟悉的一樣?xùn)|西推銷(xiāo)給我
3、 你為什么選擇我們公司
回答思路：
1、 請(qǐng)你自我介紹一下
這個(gè)題目幾乎是所有的面試都會(huì)出現(xiàn)的第一個(gè)問(wèn)題，但是汽車(chē)4S店HR對(duì)于不同的崗位即便是同一個(gè)人他們都不希望得到相同的答案。對(duì)于汽車(chē)銷(xiāo)售顧問(wèn)面試，除了簡(jiǎn)單的自我基本信息之外應(yīng)該突出四點(diǎn)重點(diǎn)。分別是在自我介紹中表露出自己對(duì)汽車(chē)銷(xiāo)售方面的熱愛(ài)和興趣；讓面試官知道你擁有專(zhuān)業(yè)的汽車(chē)知識(shí)；在介紹過(guò)程中讓HR感受到你自信開(kāi)朗的性格；簡(jiǎn)單例舉過(guò)往事例證明你有銷(xiāo)售方面的才能。
2、 把你最熟悉的一樣?xùn)|西推銷(xiāo)給我
這個(gè)問(wèn)題是銷(xiāo)售行業(yè)面試官最喜歡問(wèn)的問(wèn)題，即便你在前面的自我介紹中介紹得再好，汽車(chē)4S店HR也只相信親自看到你處理實(shí)例的情況。這時(shí)汽車(chē)銷(xiāo)售顧問(wèn)面試求職者一定要拿一樣自己最熟悉的東西，抓住對(duì)方特點(diǎn)激發(fā)他的需求向他推銷(xiāo)。
汽車(chē)銷(xiāo)售顧問(wèn)面試題目中例如你最熟悉的一件產(chǎn)品是一臺(tái)自行車(chē)，可以抓住3個(gè)點(diǎn)激發(fā)他的需求。<1>像您這樣的都市白領(lǐng)平時(shí)都缺乏鍛煉，平時(shí)多騎自行車(chē)是一種鍛煉的好項(xiàng)目；<2>現(xiàn)在到處都在提倡環(huán)保，如果上班不是很遙遠(yuǎn)可以騎自行車(chē)上班，環(huán)保、交通成本也降下來(lái)了；<3>大都市的交通堵塞已經(jīng)是很?chē)?yán)重一個(gè)問(wèn)題，自行車(chē)可以避免交通阻塞。這些都是激發(fā)“假客戶(hù)”HR對(duì)你所賣(mài)產(chǎn)品的需求，這樣的回答可以讓HR知道你懂得去激發(fā)客戶(hù)的需求從而進(jìn)行銷(xiāo)售。
3、 你為什么選擇我們公司
這道題目是汽車(chē)4S店考察汽車(chē)銷(xiāo)售顧問(wèn)面試求職者的動(dòng)機(jī)，發(fā)展愿望以及對(duì)在汽車(chē)4S店汽車(chē)銷(xiāo)售顧問(wèn)這項(xiàng)工作的態(tài)度。這時(shí)求職者一定要謹(jǐn)慎回答，切不可盲目隨便說(shuō)些好話(huà)把這個(gè)問(wèn)題敷衍過(guò)去，可以從面試的行業(yè)、企業(yè)、求職的崗位三個(gè)方面去回答。
汽車(chē)銷(xiāo)售顧問(wèn)面試題目三個(gè)方面的例舉，行業(yè)方面：“我十分看好汽車(chē)銷(xiāo)售這個(gè)行業(yè)，因?yàn)閺木W(wǎng)絡(luò)上了解到目前中國(guó)汽車(chē)保有量已經(jīng)超過(guò)8000萬(wàn)輛。并且還在以每年13%的速度遞增，汽車(chē)銷(xiāo)售這個(gè)行業(yè)前景非常廣闊。”企業(yè)方面：“貴公司的培訓(xùn)制度非常完善，并且非常重視人才。晉升制度也非常透明，我相信在貴公司能找到我發(fā)展的道路。”崗位方面：“我非常喜歡汽車(chē)銷(xiāo)售顧問(wèn)這個(gè)崗位，因?yàn)槲矣X(jué)得這個(gè)崗位除了能服務(wù)于人更重要可以學(xué)到很多東西提升自己。”
汽車(chē)銷(xiāo)售顧問(wèn)面試
是求職者向汽車(chē)
4S
店
HR推銷(xiāo)自己的一個(gè)過(guò)程，只有能把自己推銷(xiāo)給HR才能證明你真的有能力立足汽車(chē)銷(xiāo)售行業(yè)。汽車(chē)銷(xiāo)售顧問(wèn)面試題目很大眾化，但卻恰好是汽車(chē)4S店考察求職者能否在大眾化的情況下把自己特殊地推銷(xiāo)出去。汽車(chē)銷(xiāo)售顧問(wèn)面試求職者在面試過(guò)程中應(yīng)該時(shí)時(shí)注意HR看似普通的問(wèn)題，把自己準(zhǔn)確地推銷(xiāo)出去給汽車(chē)4S店HR。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。
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(huà)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(hù)/行業(yè)客戶(hù)管理系統(tǒng)銷(xiāo)售拓展工作，并完成銷(xiāo)售流程；
2.維護(hù)關(guān)鍵客戶(hù)關(guān)系，與客戶(hù)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(xiāo)售任務(wù)。
