設出乙隊植數(shù)x棵，則甲隊植樹2x棵，丙隊植樹（x+200）棵，由題意得：2x+x+x+200=1800，4x=1800-200，4x=1600，x=1600÷4，x=400；甲隊植樹：400×2=800（棵）；丙隊植樹：400+200=600（棵）．答：甲隊植樹800棵，乙隊植樹400棵，丙隊植樹600棵．希望可以幫到你哦
三月，是希望的月份，早春三月，草長鶯飛，草色如青似碧，木葉欣欣向榮。在這春意盎然的日子里，我們迎來了一年一度的"3.12"植樹節(jié)。【龍藝秀】給大家?guī)砹?.12植樹節(jié)活動方案，一起來看看吧！
植樹節(jié)的由來和意義
國際植樹節(jié)
我國的植樹節(jié)是3月12號，中國古代雖有勸民植樹的說法，但由國家以法律形式明文規(guī)定植樹節(jié)日則是現(xiàn)代的事。
3月12號這天是孫中山先生逝世的紀念日。確定這一天為植樹節(jié)，一是從植樹的季節(jié)考慮，二是為了紀念孫中山先生一生提倡植樹造林的功績。
中國的植樹節(jié)由林學家韓安、凌道揚等倡議設立，最初確定在4月5日清明節(jié)。1928年為紀念孫中山逝世三周年將植樹節(jié)改為3月12日。
一棵樹每年可貯存一輛車行駛16公里所排放的污染物，一畝森林一年可吸收粉塵20~60噸，1萬畝林地的蓄水能力，則相當于一座100萬立方米的水庫。
一棵樹能給我們做些什么？
1天可以蒸發(fā)400千克水；可制作大約200千克紙漿，并產(chǎn)出750卷衛(wèi)生紙……
一畝樹林又能做什么？
放出的氧氣可供65人呼吸一輩子；一年可吸收各類粉塵20至60噸；一天可吸收二氧化碳67千克，并釋放49千克氧氣。
我們可以通過植樹節(jié)為大自然做點什么呢？
活動方案放在這里了，如果不知道植樹節(jié)做什么主題投票活動的，一定要認真看了哦！
生態(tài)環(huán)保隨手拍
隨著社會的發(fā)展，保護環(huán)境已成為人類日益關注的問題。隨著幼兒環(huán)保意識的不斷增強，組織幼兒自己動手美化環(huán)境，保護環(huán)境，使他們把初步的環(huán)保意識轉化為自己的行動，并在活動中鞏固這種意識
于是我們在植樹節(jié)這天，為美化凈化環(huán)境，組織幼兒給樹木澆水，宣傳綠色植物的好處，教育小朋友要愛護樹木。
陽春三月，各教育機構、藝術培訓機構可開展“植樹節(jié)繪畫比賽”，讓孩子們用自己的雙手，拿起五彩斑斕的畫筆，一起參與到活動中來，為地球母親穿上創(chuàng)意無限的綠衣裳，用我們實際的行動吸引更多的環(huán)保小衛(wèi)士加入到環(huán)保隊伍當中來。
大學高校可以開展“生態(tài)環(huán)保隨手拍”線上評選活動。以環(huán)保知識科普為核心，號召每一個青少年參與到環(huán)保行動中。加強生態(tài)環(huán)保意識，提高青少年生態(tài)文明水平，展示青少年風采。
攝影大賽
驚蟄將至春意盎然，草長鶯飛萬物復蘇，預示著踏春出游的好時節(jié)將到來。
攝影愛好者、各媒體公眾號可舉辦專業(yè)的攝影評選活動，拍下陽春三月美麗的春景，分享你鏡頭里的春天！在創(chuàng)意、構圖、色彩等方面進行綜合評比，展現(xiàn)出攝影展的藝術性和技術性。
這個充滿春天的季節(jié)里，讓我們攜手參與植綠、護綠、愛綠、興綠的文明活動，努力成為綠色文明的使者。
不僅僅在今天注重環(huán)保，更要在此后的每一天中愛綠、護綠，共同創(chuàng)建我們美好的家園！
龍藝秀官網(wǎng)植樹節(jié)投票模板已經(jīng)更新了，可以直接使用了哦~
龍藝秀_投票|問卷|表單|考試|H5海報互動免費一站式設計制作平臺活動策-免費制作投票-問卷-表單-抽獎H5小程序-免費好用的活動營銷好幫手龍藝秀：五千萬+用戶都在使用微信投票小程序，全免費使用，（不限選項數(shù)量、不限投票人數(shù)、不限流量 ）支持視頻投票、圖文投票、分組投票，可開啟自主報名模式！
參與者還可以通過視頻語音等起到在線拉票的效果，打破刻板印象，展現(xiàn)出自己獨特的另一面。
支持定制：后臺全部模板免費使用，如不滿足現(xiàn)有功能，想要獨一無二的模板頁面，還可以聯(lián)系客服做定制，技術專業(yè)，出稿迅速，不擔心活動延遲哦！
— End —
今年的孩子植樹節(jié)，號召所有的小朋友一起加入！植樹是我們?yōu)榱宋磥砬趧诘刈龀鲎詈玫亩Y物，為了保護我們珍貴的家園，保護我們未來充滿希望的藍色星球！
一棵樹，創(chuàng)造一個綠色的未來！
讓我們把責任擔起，用一棵棵樹寫就我們的美好夢想！讓我們一起擁有一個健康的未來！
讓我們共同努力，為了美麗的家園，把小小的夢想變成可能！
植樹鳥植樹過程：植樹鳥的主食是甜柳樹的葉子，它們先把喙叨下枝條，叨到荒野空地上，把樹枝放在一邊，用嘴奪上挖個洞，然后將樹枝插進松軟的沙土洞里，再慢慢地吃枝上的嫩葉。這樣，甜柳枝就被卡西亞鳥“栽種”在土壤里。 在秘魯，有一種叫“咔西雅”的鳥，會種樹。卡西亞長得有些像烏鴉，黑黑的羽毛，白白的腦袋，長長的嘴巴。但有所不同的是，它的叫聲清麗婉轉。于是卡西亞深受當?shù)厝罕姷膼圩o，被尊稱為“植樹鳥”，誰也不準捕捉它。 卡西亞長得有些像烏鴉，黑黑的羽毛，白白的腦袋，長長的嘴巴。但有所不同的是，它的叫聲清麗婉轉。 因為植樹鳥喜歡群居，所以一般都是一群集體覓食，久而久之，小樹連成了一片，形成了大片森林。而甜柳樹是一種生命力極強，樹葉一落地便開始生根。卡西亞鳥的“無心插柳”換來了秘魯?shù)拇笃G色，真稱得上是綠化秘魯?shù)墓Τ肌！ ?
立秋以后植樹是可以植樹，對于一些耐寒類樹木來說可以提高成活率。
秋季種樹好處：
秋季氣溫逐漸下降，水分蒸騰量較低，土壤中水分含量穩(wěn)定。
在土壤溫度尚高的情況下，秋季栽植的耐寒樹種根系還能恢復生長，故成活率較高，秋栽也應盡早，一落葉即栽為好。
秋季造林避開綠化大忙時期，有利于組織高質(zhì)量苗木，降低工程成本。
注意事項：
秋冬季植樹多采用截干技術，所以并不是所有的樹種都適宜進行秋冬季造林。
通常潛伏芽壽命長、萌芽力強的樹種可以采用秋季栽植，如楊樹類、柳樹類、槐、臭椿、白蠟等類，另外還要考慮樹種的抗寒性。
北方地區(qū)秋冬季植樹應在樹木開始落葉后進入休眠前進行。
此期間，樹木地上部分已經(jīng)停止生長，但根系還沒有停止生長，移植后根系可恢復生長有利于提高成活率。
過早移植，地上代謝等活動較旺盛，容易失水，影響成活；移植過遲，地溫偏低，不利于根系恢復。
種植技術：
喬木采用裸根穴栽的，栽植前截去根系的1/3，其它側枝重剪，短剪1/2至1/3或疏涂。帶土球苗可輕剪，疏去部分葉片，減少蒸騰。
栽植深度要比春季深5-8?，土要踩實，防止冬季大風造成失水。
栽后立即澆水，澆足澆透是苗木成活的關鍵，干旱或多風時應盡快澆水并要澆透。
定植后的3天至5天內(nèi)，連澆3遍，待第三遍水滲入后，將土堆樹基，形成高30厘米的土堆，有利于防風，保墑，保護根系。
栽后培土固定，對于秋冬季栽植的胸徑3?5厘米的幼樹，澆透水后一定要做好培土，培土時邊培邊踩平踏實，增加土壤對苗木的固定能力。
對于大苗，在培土踏實的同時，一定要做支架固定，以免風搖晃動，傷根甚至倒伏。
注意防凍、防火、防病蟲，在迎風方向距苗木一定距離打月牙埂防凍，埂高60厘米；清除地表雜草雜物以免發(fā)生火災；樹干1.3米以下涂白防病蟲害，涂白劑；生石灰5份+硫磺粉0.5份+水20份。
植樹節(jié)活動植樹的過程通常包含以下幾個步驟：
1. 準備工具和樹苗：在植樹前，需準備好鐵鍬、鋤頭、水桶、樹苗等植樹工具及材料。選擇適合當?shù)貧夂蚝屯寥罈l件的樹種，并確保樹苗健康無病蟲害。
2. 選址：選擇合適的植樹地點，考慮土壤類型、光照條件、水源是否充足以及樹木成熟后的空間需求。
3. 挖坑：使用鐵鍬或鋤頭在選定的地點挖一個比樹苗根系稍寬和深的坑，通常坑的直徑要比樹苗根球的直徑大出10至20厘米，深度也要略深于樹苗根系的長度。
4. 處理樹苗：將樹苗放入坑中，確保樹苗的根頸（即根與主干交接的部分）與地面平齊。如有必要，可適當修剪樹苗的根系。
5. 回填土壤：將挖出的土壤回填到坑中，邊回填邊輕輕踩實，以去除空氣并確保土壤與根系緊密接觸。
6. 澆水：植樹后立即給樹苗澆透水，水量要足夠讓土壤濕潤但不要積水。
7. 施肥和護理：根據(jù)樹種的需要，適時施用肥料。在樹苗生長初期，可能需要定期除草和松土，以減少雜草對養(yǎng)分和水分的競爭。
8. 支持和保護：對于較大的樹苗，可能需要搭建支撐架幫助其直立生長。此外，還應采取措施保護樹苗免受牲畜啃食和人為破壞。
通過這些步驟，可以有效地進行植樹活動，為環(huán)境的綠化和生態(tài)平衡做出貢獻。
尊敬的各位領導、親愛的同事們：
感謝大家蒞臨今天的會議，我很榮幸能夠在這里為大家做一場關于義務植樹的主題演講。
植樹是一項重要的舉措，它不僅可以改善環(huán)境，還有助于保護地球的生態(tài)平衡。樹木是自然界中最重要的生物種群之一，它們通過光合作用吸收二氧化碳，并釋放出氧氣，幫助凈化空氣。同時，樹木還能保持土壤的穩(wěn)定性，減少土壤侵蝕，并提供給人們豐富的生態(tài)資源。
義務植樹是指個人或集體自愿參與植樹行動，無償為社區(qū)、學校、公園或其他地方植樹。義務植樹活動不僅有利于環(huán)境，還能夠培養(yǎng)人們的環(huán)保意識和責任感。它鼓勵人們積極參與，共同為美好的未來做出貢獻。
在過去的幾十年里，許多國家和地區(qū)都開展了有效的義務植樹活動。例如，在中國，義務植樹活動已成為全民參與的綠化運動。這些活動不僅改善了環(huán)境，還為當?shù)厣鐓^(qū)提供了就業(yè)機會，并加強了人們對環(huán)境保護的意識。
為了推動義務植樹運動，我們需要采取以下措施：
義務植樹是一項具有重要意義的活動，它不僅能夠改善環(huán)境，還有助于培養(yǎng)人們的環(huán)保意識。在未來的日子里，讓我們攜手努力，多做義務植樹，為我們的子孫后代留下一片綠色的家園！謝謝大家！
感謝各位領導和所有的聽眾朋友們撥冗出席這次演講，希望通過這次演講的內(nèi)容，能夠讓大家對義務植樹運動有更深入的了解，并積極參與其中。只有我們每個人的共同努力，才能夠實現(xiàn)綠色環(huán)保的愿景。謝謝！
春天是大自然萬物復蘇、蓬勃發(fā)展的季節(jié)。氣溫回升、陽光明媚，這是植物生長的最佳時機。因此，春天也是進行植樹活動的絕佳時機。植樹不僅是一項美麗而有意義的活動，還對人類和整個生態(tài)系統(tǒng)都帶來了諸多益處。在本篇文章中，我們將探討植樹活動在春天的重要性以及它所帶來的益處。
植樹活動直接有助于改善空氣質(zhì)量。樹木通過吸收二氧化碳，釋放氧氣來進行光合作用，并吸收空氣中的其他有害物質(zhì)，如硫化物和氮氧化物。這有助于減少空氣污染，并提供清新的空氣供我們呼吸。
植樹活動在春天尤為重要，因為在這個季節(jié)，土壤容易遭受侵蝕。樹木的根系能夠穩(wěn)固土壤，并減少水土流失。他們還有助于保持土壤濕度，并阻止干旱和干燥。植樹可以為農(nóng)民和農(nóng)田提供更好的耕作條件，改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。
植樹活動對于維系健康豐富的生態(tài)系統(tǒng)至關重要。樹木為野生動物提供了棲息地和食物來源。他們促進了生物多樣性，使各種植物和動物能夠相互依存和平衡共存。
樹木的根系有助于降低地下水位，防止干旱和洪水的發(fā)生。他們通過減少水分蒸發(fā)并控制水循環(huán)，為自然水資源的平衡提供了幫助。此外，樹木還可以過濾雨水，減少水源污染。
植樹活動對城市環(huán)境起到了美化作用。綠樹成蔭可以為城市居民提供遮陰和清涼的場所。在郊區(qū)和鄉(xiāng)村地區(qū)，植樹活動可以創(chuàng)造宜人的自然景觀和休閑空間。這不僅使居民身心愉悅，還促進了生活質(zhì)量的提升。
春天是植樹活動的最佳時機。通過植樹活動，我們可以改善空氣質(zhì)量、保護土壤、豐富生態(tài)系統(tǒng)、改善水資源管理以及美化城市風景。每個人都應該意識到自己對環(huán)境的責任，并積極參與植樹活動，共同創(chuàng)造美麗而可持續(xù)的未來。
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)上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數(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. 構造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成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工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成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) {
//將訓練數(shù)據(jù)轉換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓練模型
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("序列化文件轉換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉換成序列化文件
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，以及在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術的地理信息系統(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. 請談談您在WebGIS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等前端技術進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術如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，能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構。
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技術實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和可視化的分析結果，幫助政府和公眾做出相應的決策。
4. 請談談您對WebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認為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，并與其他領域的技術進行深度融合。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，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
