四川宜賓中考滿分為840分，其中:語文150分，數(shù)學(xué)150
分，英語150分，科學(xué)150分(物理80分、化學(xué)70分)，人文
與社會140分(思想品德70分、歷史70分)，生物、地理各
50分。
中考是檢驗初中在校生是否達(dá)到初中學(xué)業(yè)水平的考試，它是初
中畢業(yè)證書發(fā)放的必要條件，考試科目將國家課程方案所規(guī)定
的學(xué)科全部列入初中學(xué)業(yè)水平考試的范圍。考試時間一般在六
月中旬，全國省市不統(tǒng)一，按當(dāng)?shù)貢r間計算，初中學(xué)業(yè)體育水
平考試一般在3-5月份舉行。
近年來，事業(yè)單位成為許多求職者的熱門選擇。事業(yè)單位擁有穩(wěn)定的工作環(huán)境和豐厚的福利待遇，因此備受青睞。然而，事業(yè)單位的面試過程常常充滿挑戰(zhàn)，需要應(yīng)聘者具備廣泛的知識和扎實的能力。下面是2018年事業(yè)單位面試的一些常見題目，供大家參考。
這是一個非常基礎(chǔ)的問題，但也是面試官了解應(yīng)聘者對事業(yè)單位的理解程度的關(guān)鍵。應(yīng)聘者應(yīng)該重點介紹事業(yè)單位的定義、性質(zhì)和目標(biāo)，以及事業(yè)單位與其他類型組織的區(qū)別。此外，還可以提及一些知名的事業(yè)單位以及他們的職責(zé)和職業(yè)發(fā)展路徑。
這個問題考察應(yīng)聘者對所申請職位的理解和興趣程度。應(yīng)聘者需要闡述自己對該職位的認(rèn)識和了解，并且提供相關(guān)的證據(jù)，如工作經(jīng)歷、培訓(xùn)經(jīng)歷或個人成就，來證明自己具備相關(guān)的能力和熱情。
此問題旨在了解應(yīng)聘者對自身職業(yè)生涯的規(guī)劃和目標(biāo)。應(yīng)聘者需要結(jié)合所申請職位的特點，展示自己的職業(yè)規(guī)劃和未來發(fā)展方向，并說明為什么選擇該職位能夠幫助自己實現(xiàn)目標(biāo)。
這是一個考察應(yīng)聘者適應(yīng)能力和溝通能力的問題。應(yīng)聘者需要展示自己的變通性和學(xué)習(xí)能力，說明自己可以根據(jù)實際情況靈活調(diào)整工作方式和溝通方式，以達(dá)到最佳效果。
這個問題考察應(yīng)聘者的問題解決能力和工作經(jīng)驗。應(yīng)聘者需要選擇一個具有代表性的難題，并詳細(xì)描述自己在解決問題過程中采取的策略和方法。同時，應(yīng)聘者也可以反思并總結(jié)自己在問題解決過程中的收獲和成長。
團隊合作是事業(yè)單位工作中的重要組成部分。應(yīng)聘者需要明確表達(dá)對團隊合作的理解，并提供一個具體的例子，闡述自己如何在團隊中發(fā)揮作用、解決問題，并幫助團隊取得成功。
公務(wù)員廉政建設(shè)是事業(yè)單位的重要內(nèi)容之一。應(yīng)聘者需要對公務(wù)員廉政建設(shè)有一定了解，并從自己的角度出發(fā)，表達(dá)對廉政建設(shè)的認(rèn)識、態(tài)度和看法，強調(diào)自己的廉政意識和對道德準(zhǔn)則的遵守。
事業(yè)單位的工作強度較高，良好的工作與生活平衡是每個員工都需要關(guān)注的問題。應(yīng)聘者需要說明自己對于工作與生活平衡的重視，并提供自己在實踐中采取的一些具體措施和方法。
此問題考察應(yīng)聘者對于事業(yè)發(fā)展的規(guī)劃和對工作環(huán)境的期望。應(yīng)聘者需要明確表達(dá)自己對于得到支持和幫助的期望，如培訓(xùn)機會、職業(yè)晉升機會、專業(yè)指導(dǎo)等，并說明這些支持和幫助對于自己的職業(yè)發(fā)展至關(guān)重要。
希望以上的面試題目可以幫助大家更好地應(yīng)對事業(yè)單位面試。在備戰(zhàn)面試的過程中，要保持自信和冷靜，結(jié)合個人的經(jīng)驗和實際情況，合理回答面試官的問題，并展示出自己的優(yōu)勢和潛力。祝愿每一位應(yīng)聘者都能夠取得滿意的成績，順利進入心儀的事業(yè)單位！
2018年，貴州省特崗教師招聘面試題備受廣大教師應(yīng)聘者關(guān)注。在這些面試題中，不僅考查了應(yīng)聘者的專業(yè)知識和教學(xué)能力，還涉及了教育教學(xué)實踐、教育教學(xué)改革等方面的問題。本文將對2018年貴州特崗教師面試題進行解析，幫助應(yīng)聘者更好地準(zhǔn)備面試。
解析：這個問題旨在考察教師對學(xué)生個體差異的認(rèn)識和對待方式。在回答時，應(yīng)聘者可以強調(diào)不同學(xué)生有不同的學(xué)習(xí)能力、興趣愛好和學(xué)習(xí)風(fēng)格，教師應(yīng)根據(jù)學(xué)生的個體差異有針對性地展開教學(xué)工作，關(guān)注每個學(xué)生的進步和成長，做到因材施教。
解析：這個問題考察了教師在課堂教學(xué)中是否注重培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維能力。教師可通過設(shè)計富有創(chuàng)意的教學(xué)活動、引導(dǎo)學(xué)生提出新穎問題、鼓勵他們勇于嘗試和改進，在激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新潛能的同時，促進他們的思維發(fā)展和綜合能力的提升。
解析：這個問題考察了教師對課堂管理的重視程度和相關(guān)經(jīng)驗。在答題時，應(yīng)聘者可以結(jié)合自身教學(xué)實踐經(jīng)驗，介紹自己的課堂管理理念和具體做法，如制定嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼n堂紀(jì)律，保持良好的師生關(guān)系，及時有效地處理突發(fā)事件等，確保教學(xué)秩序和教學(xué)效果。
面試是教師招聘過程中的重要環(huán)節(jié)，借助面試題解析及備考，應(yīng)聘者能夠更清晰地了解面試內(nèi)容和考察重點，有效提升應(yīng)對面試的能力。希望本文對廣大教師應(yīng)聘者在2018年貴州特崗教師面試中取得成功有所幫助。
今年中考錄取分?jǐn)?shù)線于昨日劃定。宜賓市3所“國示”高中的錄取分?jǐn)?shù)線分別為：宜一中，區(qū)內(nèi)577分、區(qū)外603分；宜三中，區(qū)內(nèi)579分、區(qū)外593分；南一中，縣內(nèi)581分、縣外581分。8所“省示”高中的錄取分?jǐn)?shù)線分別為：宜四中546。
今年中考錄取分?jǐn)?shù)線于昨日劃定。
宜賓市3所“國示”高中的錄取分?jǐn)?shù)線分別為：宜一中，區(qū)內(nèi)577分、區(qū)外603分；宜三中，區(qū)內(nèi)579分、區(qū)外593分；南一中，縣內(nèi)581分、縣外581分。8所“省示”高中的錄取分?jǐn)?shù)線分別為：宜四中546。2018-2019年宜賓市企業(yè)職工社會保險繳費基數(shù)
參加基本養(yǎng)老保險、生育保險、失業(yè)保險的職工按本人2017年工資性收入的月平均水平確認(rèn)基數(shù)，其中繳費基數(shù)上限按照2017年四川省城鎮(zhèn)非私營單位在崗職工平均工資的300％（17908元/月）確定，下限按照2017年四川省城鎮(zhèn)非私營單位在崗職工平均工資的60％（3582元/月）確定。
參加基本醫(yī)療保險的職工按本人2017年工資性收入的月平均水平確認(rèn)基數(shù)，其中繳費基數(shù)上限按照2017年四川省城鎮(zhèn)非私營單位在崗職工平均工資的300％（17405元/月）確定，下限按照2017年四川省城鎮(zhèn)非私營單位在崗職工平均工資的80％（4775元/月）確定。
參加工傷保險的職工按本人2017年工資性收入的月平均水平確認(rèn)基數(shù)，其中繳費基數(shù)上限按照2017年宜賓市城鎮(zhèn)非私營單位在崗職工年平均工資的300％（13549元/月）確定，下限按照2017年宜賓市城鎮(zhèn)全部單位就業(yè)人員年平均工資的100％（4516元/月）確定。
2018-2019年宜賓市企業(yè)職工社會保險繳費比例
養(yǎng)老保險：公司繳19%，個人繳8%；
失業(yè)保險：公司繳0.6%，個人繳0.4%；
工傷保險：公司繳根據(jù)行業(yè)，個人不繳；
生育保險：公司繳0.5%，個人不繳；
醫(yī)療保險：公司繳7%，個人繳2%。
根據(jù)我的數(shù)據(jù)，宜賓市2018年中考的錄取分?jǐn)?shù)線如下：
1. 宜賓市普通高中錄取分?jǐn)?shù)線（理科）：
- 一批本科：454
- 二批本科：424
- 三批本科：383
- 高職高專：305
2. 宜賓市普通高中錄取分?jǐn)?shù)線（文科）：
- 一批本科：446
- 二批本科：410
- 三批本科：368
- 高職高專：288
需要注意的是，以上分?jǐn)?shù)線只是參考數(shù)據(jù)，具體的錄取分?jǐn)?shù)線可能會因各個學(xué)校和年份而有所不同。錄取分?jǐn)?shù)線受到考生報名人數(shù)、考試難易程度、學(xué)校招生計劃等因素的影響。因此，在了解最新的錄取分?jǐn)?shù)線時，建議通過與當(dāng)?shù)亟逃块T或相關(guān)學(xué)校聯(lián)系，以獲取準(zhǔn)確和具體的分?jǐn)?shù)線信息。
在中國，酒文化有著悠久而深厚的歷史，不同地區(qū)的酒文化也有著獨特的特點。其中，宜賓作為一個歷史悠久且具有代表性的白酒產(chǎn)區(qū)，每年都會舉辦宜賓白酒文化節(jié)，吸引著來自各地的游客和酒文化愛好者。
2018年的宜賓白酒文化節(jié)將于今年夏季盛大舉行，這是一個將白酒與文化相結(jié)合的盛會。作為宜賓市的重要文化活動之一，宜賓白酒文化節(jié)旨在宣傳和推廣宜賓白酒的品牌形象，進一步提升宜賓市在酒文化界的知名度和影響力。
在這個為期數(shù)天的活動中，參與者將有機會參觀宜賓白酒的生產(chǎn)工藝和歷史展覽，并聆聽專家的講座，了解白酒釀造的奧秘。同時，還可以品嘗到來自不同白酒廠家的酒品，并與其他酒文化愛好者進行交流和分享。此外，還將有豐富多彩的文化表演和娛樂活動，以及白酒評比和頒獎典禮。
宜賓白酒是中國傳統(tǒng)的名優(yōu)白酒之一，以其獨特的釀造工藝和獨特的風(fēng)味而聞名。宜賓白酒的生產(chǎn)歷史可以追溯到幾百年前，它采用優(yōu)質(zhì)的糯高粱和天然泉水，經(jīng)過多道工序精心釀造而成。其制作精細(xì)、口感綿柔、余味悠長，深受國內(nèi)外消費者的喜愛。
宜賓白酒文化節(jié)是宜賓市政府主辦的活動，旨在宣傳和推廣宜賓白酒，促進酒文化的交流與發(fā)展。通過這個活動，人們不僅可以了解宜賓白酒的獨特之處，還可以感受到中國傳統(tǒng)酒文化的魅力。
2018年宜賓白酒文化節(jié)的亮點之一是專家講座和酒文化論壇。各地的知名專家將受邀參加講座，分享他們在酒文化領(lǐng)域的研究成果和心得體會。與會者將有機會聽取專家們的講解，學(xué)習(xí)到更多關(guān)于白酒的知識和文化內(nèi)涵。
此外，白酒品嘗活動也是本次文化節(jié)的重頭戲之一。參與者可以品嘗到來自宜賓市以及其他地區(qū)的各類白酒，包括綿柔香醇的老白干、獨具風(fēng)味的糟酒、芳香濃郁的窖藏酒等。不同類型的白酒代表了不同的釀造工藝和風(fēng)味特點，通過品嘗可以更好地了解和欣賞白酒的多樣性。
在宜賓白酒文化節(jié)上，還將舉辦白酒評比活動。白酒評比是對各類白酒進行品嘗和評定，評出最具特色的白酒。評委將根據(jù)白酒的色、香、味、形等方面進行評判，并選出最受歡迎和最具代表性的白酒。獲獎酒品將在頒獎典禮上公布并向公眾展示。
中國的酒文化源遠(yuǎn)流長，它不僅是中國人日常飲食的一部分，更是中國傳統(tǒng)文化的重要組成部分。酒作為一種文化載體，不僅有利于人們心靈的交流和溝通，也承載著人們對于美好生活的追求。
通過酒文化的傳承和推廣，可以更好地宣傳中國文化，增強中國人的文化認(rèn)同感和自豪感。同時，也有助于促進中國白酒行業(yè)的發(fā)展和壯大，提升中國白酒在國際市場上的競爭力。
宜賓白酒文化節(jié)作為一個重要的酒文化推廣活動，為人們提供了了解和體驗宜賓白酒文化的機會，進一步推動了宜賓白酒的發(fā)展和中國酒文化的傳承。
2018年宜賓白酒文化節(jié)將為人們帶來一場精彩而豐盛的酒文化盛宴。作為中國傳統(tǒng)酒文化的重要組成部分，宜賓白酒承載著豐富的歷史和文化內(nèi)涵，通過這個活動，我們可以更好地了解和欣賞中國酒文化的獨特魅力。
在這個夏季，前往宜賓參加白酒文化節(jié)，感受那濃厚的歷史氛圍和獨特的酒文化。品味宜賓白酒的芳香，品鑒酒文化的深沉。將白酒與文化進行完美的結(jié)合，讓我們共同感受這美妙而獨特的盛宴。
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。
