你好，商務(wù)KTV游戲通常包括以下游戲：
1. 點歌：玩家可以選擇自己喜歡的歌曲進行點歌。
2. 猜歌：播放一段歌曲，玩家需要猜出歌曲名或歌手名。
3. 節(jié)奏大師：類似于音樂游戲，玩家需要按照歌曲的節(jié)奏進行操作。
4. 拼音點歌：播放一段歌曲，玩家需要根據(jù)歌曲的拼音進行點歌。
5. 我是歌手：玩家可以模擬歌唱比賽，進行歌唱比拼。
6. 群英會：玩家可以分成兩隊進行歌唱比賽，互相PK。
7. 神曲大賽：選取一些經(jīng)典的歌曲，玩家需要唱出最好的效果。
8. 麥霸爭霸：玩家可以進行歌唱比賽，爭奪麥霸稱號。
9. 手機KTV：玩家可以通過手機APP進行點歌和歌唱。
10. 錄音比賽：玩家可以錄制自己的歌唱作品，進行比賽。
都叫游戲本了，那么它的主要功能就是打游戲，在續(xù)航上面不會特別考慮。大意就是讓你出去想玩了，還能把它背上，然后插著電源玩。
商務(wù)本就要考慮續(xù)航問題了，你一個word，PPT拿出來放，不能一小時沒電了，講個方案至少得3—4小時吧。
所以商務(wù)本基本都閹割掉了大型游戲的配置，不會去讓你長時間玩什么三-A大作。
兩者在價格上來講，游戲本就是貴。
西安商務(wù)ktv游戲的介紹如下:
KTV游戲場通常提供多種不同類型的電玩游戲,例如街機、舞蹈機、打擊機等等,可以與朋友一起玩耍,挑戰(zhàn)高分,增加游戲樂趣。
商務(wù)KTV游戲是一種在商務(wù)場合中提供的娛樂游戲，旨在提供一種輕松愉悅的氛圍，促進參與者之間的交流和互動。以下是一些常見的商務(wù)KTV游戲：
猜詞游戲：這是一種團隊游戲，每個團隊成員根據(jù)看到的詞語進行表演或描述，讓其他團隊成員猜測。這可以幫助參與者更好地了解彼此，同時提高他們的溝通技巧和觀察力。
KTV大賽：這是一種唱歌比賽，參與者可以在KTV中選擇自己喜歡的歌曲并進行演唱。這可以為參與者提供一個展示自己音樂才能的機會，同時也可以促進團隊合作和競爭精神。
幸運大轉(zhuǎn)盤：這是一種抽獎游戲，參與者通過旋轉(zhuǎn)一個轉(zhuǎn)盤來獲得獎勵或懲罰。這種游戲可以增加參與者的興奮和緊張感，同時也可以為活動增加一些趣味性。
你畫我猜：這是一種團隊游戲，每個團隊成員通過繪畫或描述來表達一個詞語或短語，讓其他團隊成員猜測。這種游戲可以幫助參與者更好地了解彼此，同時也可以提高他們的創(chuàng)造力和想象力。
商務(wù)KTV具體游戲方法:
1、伴唱玩法：可以在KTV內(nèi)室內(nèi)派對中伴唱，讓客人們在歡聲笑語中互相伴唱，體會歌唱的樂趣。
2、游戲玩法：KTV可以提供各種游戲，讓客人們在歡樂的氛圍中參與有趣的游戲，以提高派對的氣氛。
3、競賽玩法：KTV可以提供一些有趣的歌唱比賽，讓客人們相互競爭，以提升派對的氣氛。
4、娛樂玩法：KTV可以提供一些娛樂節(jié)目，讓客人們在歡樂的氣氛中暢談，交流感受，增進友誼。
游戲手機和商務(wù)機是兩種不同的手機類型，它們有以下幾個區(qū)別：
設(shè)計風(fēng)格不同：游戲手機通常采用流線型的設(shè)計風(fēng)格，外觀時尚、輕便，適合游戲玩家使用；而商務(wù)機則采用更加商務(wù)、穩(wěn)重的設(shè)計風(fēng)格，外觀更加大氣、莊重，適合商務(wù)人士使用。
功能特點不同：游戲手機通常具有更加強大的游戲性能和更加豐富的游戲功能，例如高幀率、高清畫面、多人在線等；而商務(wù)機則更加注重商務(wù)應(yīng)用和辦公效率，例如高清屏幕、高分辨率、多任務(wù)處理等。
價格不同：由于游戲手機需要具備更高的游戲性能和更加豐富的游戲功能，因此價格相對較高；而商務(wù)機則價格相對較低，適合商務(wù)人士使用。
適用場景不同：游戲手機適合游戲玩家使用，例如在旅途中、在家中、在辦公室等場景下使用；而商務(wù)機則適合商務(wù)人士使用，例如在出差、開會、商務(wù)談判等場景下使用。
總之，游戲手機和商務(wù)機是兩種不同的手機類型，它們在設(shè)計風(fēng)格、功能特點、價格和適用場景等方面存在一定的差異。
游戲商務(wù)崗有前途。
覺得我們每個人在問一個職業(yè)或者一個行業(yè)有沒有前途的時候，首先得想辦法讓自己了解這個崗位的職責(zé)是什么，最好弄清楚平時都需要負責(zé)什么，然后再根據(jù)它所應(yīng)該擔(dān)負的內(nèi)容來與自身相對照，如果你覺得自己的興趣和目前所擁有的特長在那方面有很大的優(yōu)勢，那么就很容易成功。至于前途，要看你怎么去衡量。
據(jù)我所致，游戲商務(wù)專員或者是電子商務(wù)專員的起薪還是蠻不錯的。
你不妨先找份這樣的工作，進去之后就知道水深水淺了。等到時候覺得不對胃口，及時撤出或者轉(zhuǎn)行都可以的。
商務(wù)電腦一般配備集成顯示卡，就目前而言，英特爾12代移動CPU內(nèi)置的現(xiàn)實核心芯片也很強大，運行一些稍高的3D游戲都沒有問題。用來體驗是沒有問題的，只要不開高特效的情況下。現(xiàn)在的網(wǎng)游也不在話下，如果想獲得更好的特效和更流暢的運行還是推薦游戲筆記本。
游戲本大多配置高，并且比較笨重，外觀設(shè)計炫酷，對游戲黨來說是愛不釋手。比較火的游戲本機品牌有:外星人、聯(lián)想，華碩等。而商務(wù)本大多是采用輕薄設(shè)計，對配置要求不高，方便攜帶，可以隨時滿足辦公需要。像蘋果MacBook, Think pad，華為Matebook都是商務(wù)辦公的首選品牌。
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());
}
}
