魏祥作品集？-招聘街

一、魏祥作品集？

2020年8月4日魏祥(1620—1677),明末清初學(xué)者,江西寧都人,后改名際瑞,字善伯,號(hào)伯子,又號(hào)東房。伯子是魏禧的哥哥,“寧都三魏”中的老大,主要作品有《魏伯子文集》，《五雜俎》。

二、魏志祥出生地？

魏志祥的出生地是中國(guó)河南省許昌市。這是因?yàn)樵诠_(kāi)的資料和報(bào)道中都明確提到了他的出生地為河南許昌。不過(guò)，魏志祥并不只是一個(gè)出生地，他還是一位知名的演員和主持人，擁有著廣泛的影響力和粉絲群體。他以熱情活潑的主持風(fēng)格和優(yōu)秀的演技而備受關(guān)注。除了出生地之外，我們也可以進(jìn)一步了解他的生平事跡和成就。

三、魏祥是學(xué)霸嗎？

據(jù)了解，魏祥在老師和同學(xué)眼中是名副其實(shí)的“學(xué)霸”。魏祥善于思考、樂(lè)于助人。每當(dāng)同學(xué)在數(shù)學(xué)方面遇到難題時(shí)就會(huì)向他求教，他也因此成為“難題庫(kù)”。

魏祥開(kāi)玩笑說(shuō)，他沒(méi)有怎么買(mǎi)過(guò)輔導(dǎo)資料，只是把該做的難題全都做過(guò)了。“因?yàn)槲覐男〉酱蟛荒軇?dòng)，只能坐著，所以比較安靜，喜歡思考，愛(ài)動(dòng)腦筋。時(shí)間長(zhǎng)了，就特別喜歡數(shù)學(xué)、物理這些課程，我也非常喜歡挑戰(zhàn)困難的過(guò)程。”

魏祥對(duì)學(xué)習(xí)之道有著獨(dú)到理解，打好基礎(chǔ)是關(guān)鍵，和同學(xué)之間加強(qiáng)交流有助于鞏固知識(shí)，比一個(gè)人埋頭苦學(xué)有效果。

學(xué)習(xí)上，魏祥愛(ài)鉆牛角尖，一道題解不出來(lái)，有時(shí)他會(huì)思考上四五天，直到最終解決問(wèn)題。

遇到壓力特別大時(shí)，他會(huì)聽(tīng)音樂(lè)、讀童話書(shū)，甚至睡懶覺(jué)放松，或者在好朋友的幫助下，坐著輪椅出去轉(zhuǎn)一轉(zhuǎn)。

“平常我們的走讀生晚上9點(diǎn)20分放學(xué)，住宿生10點(diǎn)50分休息，但魏祥主動(dòng)要求和住宿生一樣，學(xué)到快11點(diǎn)才回家。”

定西市第一中學(xué)校長(zhǎng)盛淑蘭介紹，他身上有種堅(jiān)韌不拔的精神，只要他想干的事情都能干成。

四、魏永祥的故事有哪些？

魏永祥是中國(guó)著名的民間藝術(shù)家，以制作民間糖畫(huà)、風(fēng)箏和刻花蠟燭等聞名。他的故事有以下幾個(gè)：

1. 初學(xué)制作風(fēng)箏：年少時(shí)，魏永祥喜歡制作風(fēng)箏，但初學(xué)時(shí)手笨，總是制作不好。經(jīng)過(guò)多次嘗試和摸索，他最終學(xué)會(huì)了制作好看而又好飛的風(fēng)箏，展現(xiàn)了自己的聰明才智和堅(jiān)持不懈的精神。

2. 冒險(xiǎn)尋找原料：為了制作糖畫(huà)，魏永祥需要尋找稀有的食材——白糖，但當(dāng)時(shí)社會(huì)生產(chǎn)力落后，花巨資購(gòu)買(mǎi)白糖幾乎是不可能的。他便開(kāi)始了冒險(xiǎn)的尋找之旅，歷盡千辛萬(wàn)苦，終于找到了白糖，創(chuàng)作了一大批精美的糖畫(huà)作品，成為糖畫(huà)技藝的代表人物。

3. 抵制低價(jià)競(jìng)爭(zhēng)：在80年代，魏永祥的風(fēng)箏和刻花蠟燭等手工藝品被印度和巴基斯坦等國(guó)家侵入中國(guó)市場(chǎng)，導(dǎo)致市場(chǎng)價(jià)格低廉。魏永祥堅(jiān)持不參與低價(jià)競(jìng)爭(zhēng)，而是通過(guò)加強(qiáng)設(shè)計(jì)和技藝的提高，使自己的產(chǎn)品在市場(chǎng)上占有更高的地位，同時(shí)帶領(lǐng)其他手工藝人共同抵制低價(jià)競(jìng)爭(zhēng)，保護(hù)民間手工藝的發(fā)展和傳承。

這些故事展現(xiàn)了魏永祥堅(jiān)韌、聰明的性格和藝術(shù)才華，是中國(guó)民間藝術(shù)界的重要人物。

五、煎餅俠里的魏云祥是誰(shuí)？

崔可法，1938年2月出生于天津，原北大荒文工團(tuán)團(tuán)長(zhǎng)，現(xiàn)任北大荒文聯(lián)副主席、北大荒戲劇家協(xié)會(huì)主席、國(guó)家一級(jí)演員。

六十年代初，主演話劇《夜闖完達(dá)山》、《雷雨》、《千萬(wàn)不要忘記》。

八十年代末和九十年代初，主演電影《大決戰(zhàn)》、《大轉(zhuǎn)折》、《大戰(zhàn)寧、滬》、《大禹的傳人》、《今晨雨加雪》、《艱難的抉擇》、《大潮吟》、《遙遠(yuǎn)的驛站》、《浴水情深》、《春潮》。1999年在國(guó)慶獻(xiàn)禮片《開(kāi)國(guó)領(lǐng)袖毛澤東》中飾國(guó)民黨特務(wù)頭子毛人鳳。

六、魏煒、朱武祥如何從商業(yè)模式角度分析張藝謀印象系列案例？

魏煒、朱武祥的名著《商業(yè)模式的經(jīng)濟(jì)解釋》，分析了張藝謀印象劉三姐的商業(yè)模式設(shè)計(jì)。

魏煒、朱武祥認(rèn)為，印象系列山水舞臺(tái)演出比較成功，重要原因是對(duì)旅游點(diǎn)原有資源的再次價(jià)值發(fā)現(xiàn)。以印象劉三姐為例，場(chǎng)景就是漓江原本的山水，演員是當(dāng)?shù)剞r(nóng)民和漁民，他們晚上劃船來(lái)演出，收入要求不高，觀眾是游客，以前晚上沒(méi)地方去。第一年，2019年，印象劉三姐就收入2.6億元，第二年，公司獲得5000萬(wàn)美元投資。

我去年在北京讀書(shū)會(huì)天津南開(kāi)讀書(shū)會(huì)（天津深度讀書(shū)會(huì)稍晚進(jìn)行）深度解讀過(guò)名著《發(fā)現(xiàn)商業(yè)模式》，魏煒、朱武祥認(rèn)為，馮小剛的賀歲片植入廣告把成本變成了收入。電影在拍攝之前，先把廣告搜集好，廣告費(fèi)就是制作費(fèi)，而后的票房就全部是利潤(rùn)。《非誠(chéng)勿擾》制作費(fèi)5000萬(wàn)，票房3億，廣告包括慕田峪長(zhǎng)城、劍南春白酒等。

股神巴菲特的投資特點(diǎn)是什么？《精力管理》深度解讀10000字長(zhǎng)文

七、mahout面試題？

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());

}

八、webgis面試題？

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。

九、freertos面試題？

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。