你是想提升日語水平還是想做亞馬遜銷售?
做客服對水平提升不大，沒有必要，你想提升日語水平可以去做旅行社的日語接待，這樣直接和日本人對話，效果更好，待遇也不錯。
如果你想做亞馬遜，可以先做客服，然后轉(zhuǎn)亞馬遜銷售。如果你日語本來就可以，你可以直接去做銷售，沒必要再去做客服，因為做銷售也是要回復(fù)自己站點的郵件的。
這兩年亞馬遜日本站正火，銷售也挺好做的。
做銷售一般拿的都不是底薪而是抽成，做得好抽成是非常可觀的。就算做的不好，在日本站也不會做的太差
如果是日企招翻譯的話
1.會有性格測試 日本企業(yè)的性格測試你可以上網(wǎng)去找
2.如果這個公司很在乎實戰(zhàn)經(jīng)驗的話，很有可能就把他們平時用的業(yè)務(wù)文件隨便給你一張讓你翻譯 我就遇到過，所以如果要準(zhǔn)備 就要先了解你志望的公司的日常業(yè)務(wù)領(lǐng)域 然后把這個專門領(lǐng)域經(jīng)常出現(xiàn)的專業(yè)詞匯準(zhǔn)備一下就沒什么問題了 祝你好運！
景書城里有日語的課本，如果你要買的話，要專門去學(xué)。下載下面有注明日語的
每個企業(yè)的規(guī)則不同，但是做亞馬遜待遇都是由你業(yè)績來決定的。
要是你的業(yè)績不高，待遇再怎么好，你也沒多少。
相反，待遇不怎么好，但是你的業(yè)績相當(dāng)高，你的收入也絕不會少
首先亞馬遜的話，歐美一個體系，日本一個體系。很多公司都是把精力放在歐美站點，日本站都是歐美賣什么，就賣什么。這種公司的話，日本站的提成不會很高，不會超過3K。如果你能去到一個以日本站為主的公司的話，收入還是不錯的。（我也想找/(ㄒoㄒ)/~~）
然后工作待遇的話，亞馬遜日本電商運營相對于其它崗位來說，收入的確會高一些。但是待遇的話，看公司，現(xiàn)在的小公司不都是最低工資標(biāo)準(zhǔn)交五險的嗎。大部分的亞馬遜公司沒有什么待遇可言。一般亞馬遜公司，日本站很難出主管的，因為很多公司以歐美為主。大部分主管都是歐美站點的。而且亞馬遜運營的公司結(jié)構(gòu)本來就比較簡單，對于個人來說，上升空間有限。
前景的話，這個真的要看公司。公司產(chǎn)品不給力，你可能都拿不到提成。公司產(chǎn)品給力，提成是很客觀的。平時上班的時候多了解一下貨代和供應(yīng)商資源，爭取早日單干。現(xiàn)在亞馬遜越來越難做，自己做的話，掙大錢很難，但是每個月掙點家用還是可以的。
目前日本亞馬遜還不用交稅，運費也比歐美的低，利潤相對歐美來說可觀。只是銷售量可能比不上歐美，然后下半年的旺季爆發(fā)并沒有歐美那么令人振奮。
看到提問者是無經(jīng)驗轉(zhuǎn)行想做亞馬遜運營，和我的經(jīng)歷有些類似，不請自來厚臉皮答一波。
我是17年畢業(yè)的，四年大學(xué)有學(xué)習(xí)日語和商務(wù)知識，專業(yè)具體名稱是商務(wù)日語專業(yè)。畢業(yè)前我拿到的語言證書僅有日語N2,日語專業(yè)四級，以及英語四級證書。
畢業(yè)后我也是十分迷茫，因為自己的日語沒過N1，很多大公司的日語老師，外貿(mào)業(yè)務(wù)員以及亞馬遜日本站運營的崗位我都無法匹配，無奈之下我開始海投了20-99人以及10-20人這樣的小公司，面試了一個星期后，選了一個最滿意的去入職了。
平時的工作內(nèi)容有：
1.作為客服：每天早上開始回復(fù)客戶郵件（24h內(nèi)一定要回復(fù)，不然會影響賬號），第一家公司規(guī)模小，敬語使用不規(guī)范，基本上是以谷歌翻譯+我自己修改下的方式發(fā)出。老板也會給一個以前運營整理的模板（這項工作內(nèi)容的優(yōu)點：可以直接了解到消費者的需求點和痛點，提高自己的售后處理能力。缺點：心情不好時遇到奇葩的要求退貨顧客或者惡意的同行投訴簡直要爆炸）
2.作為listing上架員：listing就像你逛淘寶，點進(jìn)一個商品，能看到的標(biāo)題、商品圖片、參數(shù)信息、詳情頁面、QA等，寫listing的我當(dāng)時就是一個莫得感情的寫文案和做圖片的機(jī)器，文案主要來源于抄襲同行文案進(jìn)行適當(dāng)潤色處理，就像你小學(xué)寫作文寫不出來，從各種優(yōu)秀范文里東抄西找一樣，好聽的就叫做借鑒。跟寫作文不太一樣的是，我們需要埋入關(guān)鍵詞，不如我當(dāng)時售賣的產(chǎn)品是臺燈，那我所有的文案里都得盡可能多地包含到臺燈，臺燈、讀書，臺燈、白光暖光自然光，書燈、藍(lán)色、學(xué)生等相關(guān)詞組。當(dāng)時獲取關(guān)鍵詞的方式是老板給到我們一個EXCEL表格，里面收錄了競品相應(yīng)產(chǎn)品文案中常出現(xiàn)的詞，我們再在基礎(chǔ)上自由根據(jù)自己想法去補(bǔ)充。圖片的話因為團(tuán)隊沒有配相應(yīng)的設(shè)計師，再加上我們當(dāng)時做的是鋪貨（白話意思就是賣的是雜貨，別人賣啥賣得好，我們也賣一樣搞價格戰(zhàn)或者賣個相似款），用不上多特別的圖片，基本就是可以用別人家的圖（沒錯，就是盜圖，比如是服裝的話，把別人家的圖片另存下來，截取一部分不露臉，或者其他產(chǎn)品只要沒有外觀專利等一些證書啥的，都可以照搬），用的工具是美圖秀秀或者PS軟件，功能用的最多的是摳圖和拼接等。
3.找貨源：上一條說到我們要盜圖，要賣和別人差不多甚至一樣的產(chǎn)品，先得弄到產(chǎn)品，這個圖片是個關(guān)鍵，就是把別人家完整的圖片保存下來放到淘寶和阿里巴巴等一些進(jìn)貨平臺去搜索，選擇一家有成交發(fā)貨速度在7天內(nèi)（國際物流到日本最快的話也要7天，這些貨源都是日本客戶那邊下多少件，我們拍多少件的，拍的動作是由專門的采購?fù)瓿桑桥牡逆溄有枰\營找）但是價格最低的。如果是要找個相似款的話，假設(shè)市面上賣得好的產(chǎn)品是保溫杯，是500ML的白色款，那我可能去進(jìn)貨平臺上搜：保溫杯 容量500ML 黑色，或者搜：保溫杯 容量200ML 白色，等等。
需要日語的水平：N3（主要用于回郵件最多）
過了一年左右，我感覺平日的工作非常枯燥，選擇跳槽到了一家待遇更好運營自主權(quán)限更大的公司上班。平時的工作內(nèi)容也發(fā)生了變化。也是實現(xiàn)了升職加薪，也是多虧于我平時買書來學(xué)習(xí)，在這里給大家推薦一本書，價格實惠干貨也多，特別適合新人小白。
平時的工作內(nèi)容：
1. 回復(fù)郵件：根據(jù)前一年的工作經(jīng)驗，整理出了自己的郵件模板。空余時間鞏固敬語知識，和客戶做到關(guān)系融洽。
2. lsiting上架和翻譯說明書以及包裝：新的公司有專門的產(chǎn)品經(jīng)理去尋找貨源，和工廠以及公司采購對接，我主要和產(chǎn)品經(jīng)理對接，產(chǎn)品90%以上都是自己找工廠研發(fā)的，不存在抄襲。圖片有專門的設(shè)計師處理，我這邊需要構(gòu)思圖片需求（產(chǎn)品圖+商品詳情頁面圖兩套需求）給到設(shè)計師。如果是服裝類的話，需要自己充當(dāng)模特，也會有外包公司的情況，自己充當(dāng)?shù)脑挄袆趧?wù)費。文案中的埋入關(guān)鍵詞我是自己找的付費和免費工具網(wǎng)站查詢的。有了自己的品牌之后，包裝和說明書都印有品牌Logo和日語文案，我負(fù)責(zé)翻譯和包裝構(gòu)思等工作。
3. 廣告投放：新公司不配有廣告投放專員，我自己操作就是兩種：自動廣告+手動廣告，由于提問者還沒入行，這塊很復(fù)雜，暫不深入講解。這塊占用的工作時間大概是2-3個小時。
4. 跑展會和看工廠：產(chǎn)品經(jīng)理開發(fā)產(chǎn)品大多自己拿主意，有時需要運營給出市場動向等意見時，會需要一同前往工廠調(diào)研生產(chǎn)線的品質(zhì)和環(huán)境以及粗略下工廠的實力，保證售后和補(bǔ)貨訂單交期不會有太大問題。展會就是去看國內(nèi)的供應(yīng)商新品的動態(tài)，學(xué)習(xí)一下銷售思路。
5. 逛干貨平臺：公司內(nèi)部有培訓(xùn)，主要用的是賣家之家的網(wǎng)站，有免費和付費的課程。空余時間個人逛的網(wǎng)站用的最多的是雨果之家，有一些實操的干貨和行內(nèi)新聞。
6. 制定銷售計劃和備貨計劃：根據(jù)產(chǎn)品的周平均日銷推算一個月需要的訂單量大概是多少，碰到日本的節(jié)假日，備貨量要酌情加大。碰到中國的節(jié)假日的話，備貨量也是要酌情加大，因為物流會放假沒人發(fā)貨。
7. 打包發(fā)貨：上一家公司是有專門的倉庫配貨員的，新公司沒有，我就自己干了。一般就是打印條碼紙和箱嘜，張貼，選擇合適的紙箱，把產(chǎn)品按照性價比最高的方式裝進(jìn)去，量尺寸和稱重，把數(shù)據(jù)填寫到亞馬遜的發(fā)貨后臺上傳。采購不忙的話會幫忙一起處理，能招到合適的助理的話，也會輕松一些。
8. 做發(fā)票：用于清關(guān)報稅，大體就是填下商品名，重量，每個箱子的尺寸，箱子數(shù)量，對應(yīng)的海關(guān)編碼，商品的價格等等。具體就先不展開細(xì)講了。
9. 自己做產(chǎn)品經(jīng)理：產(chǎn)品經(jīng)理忙不過來，業(yè)績目標(biāo)需要再加把勁的時候，運營可以自己開發(fā)產(chǎn)品，會有額外的開發(fā)獎金。思路跟上家公司抄襲同款差不多，但是這次是只是品類相同，比如賣得好的是保溫杯，我找的完全不同的產(chǎn)品，不單單是顏色容量大小這些，更多的是功能，外觀當(dāng)然也是不一樣的。因為上一家公司有些品牌沒有做備案的，而這家公司是都做了品牌備案，不能再亂抄襲了，也沒有必要了。而且會有詳細(xì)的市調(diào)模板，我需要一個一個認(rèn)真調(diào)研好。
10. 分析競品產(chǎn)品情況：有專門的付費工具可以抓取到競品的庫存情況，定價變化，評分變化等，參考這些數(shù)據(jù)實時調(diào)整自己的銷售策略。
需要日語的水平：N2（主要是說明書專業(yè)性較強(qiáng)）
一年半之后，我感覺到自己的發(fā)展還可以更快一點，跳槽到了一家大廠做了高級運營。不再自己做廣告投放和產(chǎn)品經(jīng)理，不再打包發(fā)貨，不再跑展會和工廠，新的團(tuán)隊有專門的人在做。我就一門心思做爆款搞業(yè)績。
平日的工作內(nèi)容：
1. 趕跟賣：寫警告信+后臺投訴同行抄襲我司的產(chǎn)品，聯(lián)系日本團(tuán)隊進(jìn)行個人消費者投訴。
2. 寫日報周報：第二家公司也需要寫日報，但是不會有主管每天都檢查，第三家是需要檢查的。
3. 制作新品推廣復(fù)盤PPT:包含銷售計劃+提貨計劃+廣告策略等，在組內(nèi)進(jìn)行分享，其他的小組也可以進(jìn)行觀摩學(xué)習(xí)。
4. 做市調(diào):不同于上家公司會有專門的市調(diào)模板，我的第三家公司是自己的內(nèi)部工具可以采集數(shù)據(jù)，主要是看一個品類的總銷量和top前100商家各自的銷量，計算各個品牌占比，就不需要我自己花太多時間。
5. 給助理或者新人運營做培訓(xùn)：一邊在電腦上實操，一邊口頭講述基礎(chǔ)運營的一些實操注意事項。
6. 做爆款分享會：類似于第三點的復(fù)盤，拋出歷史數(shù)據(jù)，銷量上漲轉(zhuǎn)折點，遇到的問題以及解決方法，至今無法解決的痛點等，回答領(lǐng)導(dǎo)和同事等聽眾的問題。
7. 和日本同事交流站外問題：有專門在日本的團(tuán)隊處理品牌推廣工作，主要是在釘釘群里進(jìn)行書面交流，較少會有當(dāng)面日語交流。
需要的日語水平：N1
以上就是知乎小白整理的四年運營基礎(chǔ)工作內(nèi)容以及對應(yīng)需要的日語水平，碼字不易，花了6個小時左右的時間，如果對大家有所幫助的話，希望能給我一個贊同作為反饋，反之略過。
有問題可以評論區(qū)一起交流學(xué)習(xí)。更多專業(yè)性的問題探討可以找我咨詢，也可以自己閱讀相關(guān)書籍了解更多運營工作細(xì)節(jié)操作：
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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(qiáng)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(jìn)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(jìn)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(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。
