2021檢察院招錄須知？-招聘街

一、2021檢察院招錄須知？

2021年，檢察院招錄須知就是必須要愛黨愛國(guó)專業(yè)對(duì)口，對(duì)工作熱情積極

二、招錄水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)面試題

招錄水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)面試題 – 為成為一名優(yōu)秀的水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)人員

隨著社會(huì)的發(fā)展和人們對(duì)食物的需求不斷增加，水產(chǎn)養(yǎng)殖行業(yè)似乎越來(lái)越受到關(guān)注。作為水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)人員，您將承擔(dān)著保障魚類、貝類以及其他水生動(dòng)物的健康繁衍的責(zé)任。對(duì)于那些希望在這個(gè)領(lǐng)域中尋求機(jī)會(huì)的人來(lái)說(shuō)，如何通過(guò)面試脫穎而出是至關(guān)重要的。今天我們將討論一些招錄水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)面試題，幫助您為這個(gè)職位做好充分的準(zhǔn)備。

1. 請(qǐng)介紹一下您的水產(chǎn)養(yǎng)殖背景和經(jīng)驗(yàn)。

這是招錄水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)人員時(shí)最常問(wèn)的一道問(wèn)題。如果您想在面試中脫穎而出，您需要介紹自己在水產(chǎn)養(yǎng)殖方面的教育背景和工作經(jīng)驗(yàn)。您可以談?wù)撃膶W(xué)歷、專業(yè)課程以及您過(guò)去在養(yǎng)殖場(chǎng)或相關(guān)組織中工作的經(jīng)歷。強(qiáng)調(diào)您在觀察魚類行為、飼養(yǎng)管理、疾病預(yù)防和診斷等方面的技能。

2. 您在水產(chǎn)養(yǎng)殖過(guò)程中遇到的挑戰(zhàn)是什么？您是如何克服這些挑戰(zhàn)的？

在水產(chǎn)養(yǎng)殖中，不可避免地會(huì)遇到各種各樣的挑戰(zhàn)，比如水質(zhì)問(wèn)題、疾病爆發(fā)和飼料供應(yīng)等。在回答這個(gè)問(wèn)題時(shí)，強(qiáng)調(diào)您在面對(duì)挑戰(zhàn)時(shí)的應(yīng)變能力和解決問(wèn)題的方法。您可以談?wù)撃谟龅剿|(zhì)問(wèn)題時(shí)采取的措施，如何處理疾病爆發(fā)以及您如何保證飼料供應(yīng)的穩(wěn)定。展現(xiàn)出您的積極態(tài)度和解決問(wèn)題的能力。

3. 您如何評(píng)估水產(chǎn)養(yǎng)殖場(chǎng)的健康狀況？

一個(gè)優(yōu)秀的水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)人員應(yīng)該能夠準(zhǔn)確地評(píng)估和監(jiān)測(cè)養(yǎng)殖場(chǎng)的健康狀況。您可以介紹一些您常用的評(píng)估工具和方法，例如觀察魚類的行為、堅(jiān)持定期檢查水質(zhì)、監(jiān)測(cè)魚類的生長(zhǎng)和飼養(yǎng)效果等等。強(qiáng)調(diào)您在這方面的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)。

4. 如何預(yù)防和管理水產(chǎn)養(yǎng)殖中的疾病？

疾病是水產(chǎn)養(yǎng)殖中常見的問(wèn)題，對(duì)魚類的健康和養(yǎng)殖場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)生嚴(yán)重影響。在回答這個(gè)問(wèn)題時(shí)，您可以談?wù)撃陬A(yù)防和管理疾病方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。例如，如何保持良好的水質(zhì)、合理的飼養(yǎng)密度、定期檢查魚類的健康狀況以及采取必要的隔離和治療措施等。

5. 您如何保證水產(chǎn)養(yǎng)殖場(chǎng)的可持續(xù)發(fā)展？

可持續(xù)發(fā)展在現(xiàn)代水產(chǎn)養(yǎng)殖中非常重要，因?yàn)檫@涉及到環(huán)境的保護(hù)和養(yǎng)殖業(yè)的長(zhǎng)期可持續(xù)性。在回答這個(gè)問(wèn)題時(shí)，強(qiáng)調(diào)您對(duì)養(yǎng)殖行業(yè)的環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展問(wèn)題的認(rèn)識(shí)。您可以談?wù)撃鷮?duì)使用環(huán)保飼料、節(jié)約資源的方法以及與當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)和政府合作的經(jīng)驗(yàn)。

6. 您對(duì)當(dāng)前水產(chǎn)養(yǎng)殖行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)有什么了解？

水產(chǎn)養(yǎng)殖行業(yè)在不斷發(fā)展和改進(jìn)，作為一名水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)人員，您需要保持對(duì)行業(yè)趨勢(shì)的了解。在回答這個(gè)問(wèn)題時(shí)，您可以提到一些當(dāng)前水產(chǎn)養(yǎng)殖行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，如水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)的創(chuàng)新、養(yǎng)殖場(chǎng)規(guī)模的擴(kuò)大以及對(duì)健康和可持續(xù)養(yǎng)殖的需求等等。

希望本文提供的招錄水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)面試題能夠幫助到那些渴望在水產(chǎn)養(yǎng)殖行業(yè)中發(fā)展的人。通過(guò)仔細(xì)準(zhǔn)備這些問(wèn)題的答案，并結(jié)合自己的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，相信您能夠在面試中脫穎而出。祝您在水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)的職業(yè)道路上取得成功！

三、國(guó)安招錄有特殊招錄嗎？

國(guó)安招錄中，有一些特殊的招錄方式。比如說(shuō)，對(duì)于一些特殊專業(yè)和特殊崗位，可以采取特殊招錄方式，如直接面試、定向招錄等。此外，國(guó)安招錄中還有一些特殊條件和要求，如身體條件、政治條件等。對(duì)于這些特殊招錄和條件要求，應(yīng)聘者需要仔細(xì)了解并符合相關(guān)要求。

四、招錄機(jī)關(guān)和招錄職位怎么填？

在填寫招錄機(jī)關(guān)和招錄職位時(shí)，通常需要遵循以下步驟和注意事項(xiàng)：

1. **閱讀公告**：首先，仔細(xì)閱讀相關(guān)的公務(wù)員招錄公告或招聘通知，了解招錄的具體要求和流程。

2. **確認(rèn)招錄機(jī)關(guān)**：招錄機(jī)關(guān)通常是指出題和負(fù)責(zé)組織考試的政府部門，有時(shí)可能是指上級(jí)主管部門或者用人單位。確保填寫的是正確的機(jī)關(guān)名稱。

3. **確認(rèn)職位**：職位是指招錄公告中列出的具體工作崗位，可能包括崗位名稱、職責(zé)和要求。仔細(xì)閱讀職位描述，確保選擇的職位符合自己的條件和興趣。

4. **查看編制和性質(zhì)**：有些職位可能會(huì)標(biāo)明編制性質(zhì)，如“編制內(nèi)”、“編制外”等，需要根據(jù)自己的情況和意愿進(jìn)行選擇。

5. **注意填寫要求**：在填寫時(shí)，要注意名稱的準(zhǔn)確性和規(guī)范性，避免使用縮寫、別稱或俗稱。

6. **避免錯(cuò)誤和遺漏**：在填寫時(shí)，要確保信息準(zhǔn)確無(wú)誤，不要遺漏任何重要信息，如招錄機(jī)關(guān)的級(jí)別、部門的名稱等。

7. **檢查和確認(rèn)**：填寫完畢后，要仔細(xì)檢查一遍，確保所有的信息都準(zhǔn)確無(wú)誤，特別是招錄機(jī)關(guān)和職位名稱，因?yàn)檫@些信息將用于制作準(zhǔn)考證和之后的面試通知。

8. **咨詢確認(rèn)**：如果不確定某些信息，可以咨詢招錄機(jī)關(guān)的工作人員，以確保信息的準(zhǔn)確性。

在實(shí)際操作中，招錄機(jī)關(guān)和職位的名稱通常會(huì)在招錄公告中給出，考生只需要根據(jù)公告中的信息進(jìn)行填寫即可。如果公告中提供了職位選擇的選項(xiàng)，通常會(huì)有一系列的職位描述和資格要求，考生需要根據(jù)自己的資格和興趣進(jìn)行選擇。

五、大數(shù)據(jù) 檢察

大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為當(dāng)今社會(huì)的熱門話題，對(duì)于各行各業(yè)來(lái)說(shuō)，它的影響不容忽視。作為一項(xiàng)重要的技術(shù)和工具，大數(shù)據(jù)在檢察工作中也發(fā)揮著積極的作用。

大數(shù)據(jù)在檢察工作中的應(yīng)用

如今，在法律行業(yè)，大數(shù)據(jù)正在以前所未有的方式為檢察機(jī)關(guān)提供支持。借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，檢察機(jī)關(guān)可以更加高效地處理和分析龐大的證據(jù)材料和案件信息。這不僅極大地提高了辦案效率，還有效地縮短了審判周期。

大數(shù)據(jù)分析還有助于發(fā)現(xiàn)案件中潛在的線索和模式，幫助檢察機(jī)關(guān)更好地進(jìn)行指導(dǎo)和決策。通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的挖掘和分析，可以預(yù)測(cè)犯罪潛在的趨勢(shì)，從而提前采取相應(yīng)的預(yù)防措施。

另外，大數(shù)據(jù)還可以提供對(duì)嫌疑人和犯罪分子的全面背景信息。通過(guò)整合各個(gè)數(shù)據(jù)源，檢察機(jī)關(guān)可以獲得更全面、準(zhǔn)確的信息，有助于深入調(diào)查和案件辦理。

大數(shù)據(jù)在案件審判中的應(yīng)用

在案件審判中，大數(shù)據(jù)分析同樣發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過(guò)對(duì)案件相關(guān)數(shù)據(jù)的分析和挖掘，可以發(fā)現(xiàn)案件中的規(guī)律和蛛絲馬跡。這有助于法官做出更客觀、準(zhǔn)確的判決。

例如，在刑事案件中，通過(guò)對(duì)大量類似案件的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)一些判決的趨勢(shì)和司法實(shí)踐。這對(duì)于法官來(lái)說(shuō)，是一種重要的參考，有助于確保判決的一致性和公正性。

此外，大數(shù)據(jù)分析也可以幫助法官評(píng)估證據(jù)的可信度和虛假性。通過(guò)對(duì)大規(guī)模的證據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以識(shí)別和排除潛在的虛假和不可靠證據(jù)，從而提高案件的審理質(zhì)量。

大數(shù)據(jù)分析在預(yù)測(cè)未來(lái)犯罪中的作用

大數(shù)據(jù)分析不僅可以為檢察工作提供支持，還可以幫助預(yù)測(cè)未來(lái)的犯罪趨勢(shì)。通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的挖掘和分析，可以發(fā)現(xiàn)犯罪行為中的一些規(guī)律和趨勢(shì)。

例如，通過(guò)對(duì)歷史犯罪數(shù)據(jù)的分析，可以發(fā)現(xiàn)某些地區(qū)或時(shí)間段發(fā)生特定類型犯罪的可能性較大。這有助于警方和檢察機(jī)關(guān)加強(qiáng)巡邏和監(jiān)控，提前采取預(yù)防措施。

此外，大數(shù)據(jù)分析還可以幫助預(yù)測(cè)犯罪分子的行為模式和目標(biāo)。通過(guò)對(duì)個(gè)人信息、社交網(wǎng)絡(luò)等多維度數(shù)據(jù)的分析，可以識(shí)別出潛在的犯罪嫌疑人和可能的犯罪目標(biāo)。

結(jié)論

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，它對(duì)檢察工作的影響越來(lái)越明顯。大數(shù)據(jù)分析在檢察工作中的應(yīng)用已經(jīng)取得了一定的成果，極大地提高了辦案效率和質(zhì)量。

然而，同時(shí)我們也要面對(duì)一些挑戰(zhàn)和問(wèn)題。例如，如何處理和保護(hù)大量的數(shù)據(jù)，如何確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性等。這需要持續(xù)的努力和創(chuàng)新，以進(jìn)一步發(fā)揮大數(shù)據(jù)在檢察工作中的作用。

六、檢察申論范文

檢察申論范文對(duì)于參加檢察申論考試的考生來(lái)說(shuō)，是非常重要的學(xué)習(xí)資料。通過(guò)閱讀和分析不同范文，考生可以更好地了解如何結(jié)構(gòu)化自己的文章、如何論述觀點(diǎn)以及如何提高自己的寫作水平。在這篇文章中，我們將分享一些優(yōu)秀的檢察申論范文，希望能夠幫助考生們更好地備戰(zhàn)考試。

1. 《關(guān)于提高檢察機(jī)關(guān)辦案質(zhì)量的建議》

這篇范文主要圍繞著如何提高檢察機(jī)關(guān)辦案質(zhì)量展開討論。作者首先指出當(dāng)前檢察機(jī)關(guān)在辦案過(guò)程中存在的問(wèn)題，如工作效率低下、法律知識(shí)不夠扎實(shí)等。然后提出了一些針對(duì)性的建議，如加強(qiáng)培訓(xùn)、提高工作效率等。最后，作者強(qiáng)調(diào)了提高辦案質(zhì)量的重要性，并呼吁全體檢察人員共同努力。

2. 《探討檢察機(jī)關(guān)反腐敗工作的路徑》

這篇范文主要探討了檢察機(jī)關(guān)在反腐敗工作中的重要性以及應(yīng)該走的路徑。作者分析了腐敗現(xiàn)象給社會(huì)帶來(lái)的危害，并提出了加強(qiáng)監(jiān)督、建立健全制度等措施。同時(shí)，作者還引用了一些相關(guān)數(shù)據(jù)和案例，加強(qiáng)了論點(diǎn)的可信度。最后，作者強(qiáng)調(diào)了反腐敗工作的長(zhǎng)遠(yuǎn)性和艱巨性，呼吁全社會(huì)共同努力。

3. 《如何提高檢察人員的專業(yè)素養(yǎng)》

這篇范文主要圍繞著如何提高檢察人員的專業(yè)素養(yǎng)展開討論。作者認(rèn)為專業(yè)素養(yǎng)是檢察人員的核心競(jìng)爭(zhēng)力，因此應(yīng)該重視提高。文章列舉了提高專業(yè)素養(yǎng)的途徑，如不斷學(xué)習(xí)、積累經(jīng)驗(yàn)等。同時(shí)，作者還從實(shí)際工作中引用了一些案例，生動(dòng)形象地展示了專業(yè)素養(yǎng)的重要性。

4. 《探討檢察工作中的困境與突破》

這篇范文主要探討了檢察工作中存在的困境以及應(yīng)該如何突破。作者指出了當(dāng)前檢察工作面臨的挑戰(zhàn)，如人手不足、案件復(fù)雜等。然后提出了一些應(yīng)對(duì)之策，如加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)建設(shè)、提高工作效率等。最后，作者呼吁全體檢察人員團(tuán)結(jié)一心，共同突破困境。

5. 《關(guān)于加強(qiáng)檢察宣傳工作的思考》

這篇范文主要思考了如何加強(qiáng)檢察宣傳工作，提升檢察機(jī)關(guān)形象。作者認(rèn)為宣傳工作是檢察工作的重要組成部分，應(yīng)該引起足夠重視。文章提出了一些切實(shí)可行的宣傳策略，如加強(qiáng)新媒體宣傳、開展法治教育等。最后，作者強(qiáng)調(diào)了宣傳工作的長(zhǎng)期性和重要性。

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的工具類實(shí)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(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

接下來(lái)貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》

1. 構(gòu)造分類數(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(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

這三步，代碼我就一次全貼出來(lái)；主要是兩個(gè)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(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(cè)所屬類別是："+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、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、用戶體驗(yàn)等挑戰(zhàn)。

2. 請(qǐng)談?wù)勀赪ebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。

我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)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(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畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)您能夠有用。