曙光英雄正版的曙光英雄-招聘街

一、曙光英雄正版的曙光英雄

曙光英雄正版的曙光英雄

在游戲行業(yè)中，曙光英雄是一款備受矚目的游戲。作為一款原創(chuàng)、高品質(zhì)的游戲作品，曙光英雄正版的曙光英雄以其精良的制作水準、豐富的游戲玩法和深厚的文化內(nèi)涵，吸引了無數(shù)玩家的關(guān)注與喜愛。

游戲背景

曙光英雄的故事背景設(shè)定在一個古老而神秘的世界中，玩家將扮演其中的英雄角色，踏上征程，探尋神秘的力量。整個游戲世界充滿著魔法和奇幻元素，扣人心弦的劇情設(shè)定讓玩家沉浸其中，感受其中的樂趣與挑戰(zhàn)。

游戲特色

曙光英雄正版的曙光英雄在游戲特色上有著諸多亮點，例如

豐富的職業(yè)選擇，每個職業(yè)都有獨特的技能和玩法，滿足不同玩家的需求。
精美細膩的游戲畫面，打造出唯美的游戲世界，讓玩家仿佛置身其中。
多樣化的副本設(shè)計，挑戰(zhàn)玩家的操作和團隊配合能力，保持游戲的持久性和可玩性。
社交互動系統(tǒng)，玩家可以與好友組隊冒險，共同探索游戲世界的奧秘。

游戲玩法

曙光英雄正版的曙光英雄的游戲玩法豐富多彩，包括但不限于

任務(wù)系統(tǒng)：玩家可以通過完成各種任務(wù)獲取豐厚獎勵，推動劇情發(fā)展。
戰(zhàn)斗系統(tǒng)：多樣的戰(zhàn)斗方式，涵蓋單人戰(zhàn)斗、團隊戰(zhàn)斗等，考驗玩家的操作技巧和策略能力。
裝備系統(tǒng)：玩家可以通過收集裝備提升角色屬性，打造更強大的英雄。
社交系統(tǒng)：游戲內(nèi)建立了豐富的社交系統(tǒng)，玩家可以結(jié)交朋友，組建公會，共同探索游戲世界。
副本挑戰(zhàn)：各具特色的副本設(shè)計，需要玩家團隊配合完成，挑戰(zhàn)玩家的團隊協(xié)作意識。

游戲社區(qū)

曙光英雄正版的曙光英雄擁有龐大而活躍的游戲社區(qū)，玩家們可以在社區(qū)中交流游戲心得、結(jié)識朋友，甚至參與各種線下活動。游戲開發(fā)團隊也經(jīng)常與玩家互動，聽取玩家意見，不斷優(yōu)化游戲體驗，保持游戲的新鮮感和可玩性，為玩家提供更好的游戲體驗。

游戲未來展望

曙光英雄正版的曙光英雄在不斷發(fā)展壯大中，未來將會推出更多精彩的更新內(nèi)容和功能，為玩家?guī)砀囿@喜。同時，游戲團隊也會加大對游戲的維護和管理力度，確保游戲的穩(wěn)定運行，為玩家營造一個良好的游戲環(huán)境。相信在曙光英雄的指引下，玩家們將會在游戲世界中創(chuàng)造無數(shù)精彩的故事，成為真正的英雄。

二、曙光駕校

歡迎來到曙光駕校學習駕駛技能

曙光駕校是一家致力于教授安全駕駛技能的專業(yè)駕校，我們擁有經(jīng)驗豐富的教練團隊和先進的教學設(shè)施，為學員提供一流的學習體驗。我們的使命是培養(yǎng)每位學員成為安全、自信的駕駛員，讓他們在道路上駕駛技能超群，絕對牢記安全第一的理念。

我們的教學理念

曙光駕校注重培養(yǎng)學員的安全意識和駕駛技能，我們不僅教授如何操作車輛，更重要的是教會學員如何做到守時、守法、守序，以確保自己和他人的安全。我們相信，只有在嚴謹?shù)挠柧毾拢瑢W員才能真正掌握駕駛技能，做到隨時應對各種復雜的交通情況。

我們的課程設(shè)置

曙光駕校為學員提供全面的課程設(shè)置，涵蓋理論知識、技術(shù)操作和實際駕駛訓練。我們的教練團隊精通教學方法，能夠根據(jù)學員的不同水平和需求設(shè)計個性化的學習方案，確保每位學員都能夠有效提升駕駛技能。

在曙光駕校學習駕駛，學員將接受嚴格的理論培訓，包括交通法規(guī)、道路標志、駕駛技巧等內(nèi)容。此外，我們還提供模擬駕駛訓練和實地駕駛練習，讓學員在真實的道路環(huán)境中磨練自己的駕駛技能。

我們的教練團隊

曙光駕校擁有一支經(jīng)驗豐富、素質(zhì)過硬的教練團隊，他們不僅具備扎實的駕駛技能，更有良好的教學素養(yǎng)。我們的教練秉承嚴謹負責的工作態(tài)度，耐心傾聽學員的問題，耐心指導學員的訓練，為學員提供最優(yōu)質(zhì)的教學服務(wù)。

每位教練都經(jīng)過嚴格的選拔和培訓，具備豐富的教學經(jīng)驗和專業(yè)的駕駛知識。無論學員的駕駛水平如何，我們都能夠為他們提供恰到好處的指導和幫助，幫助他們快速提升駕駛技能。

學員見證

在曙光駕校學習駕駛的學員們紛紛表示，通過我們的培訓，他們不僅掌握了扎實的駕駛技能，還逐漸養(yǎng)成了良好的駕駛習慣。他們感謝曙光駕校的教練團隊，感謝我們的耐心指導和關(guān)懷，讓他們在駕駛路上一路前行。

“曙光駕校不僅教會了我如何駕駛車輛，更讓我明白了安全駕駛的重要性。”

聯(lián)系我們

如果您對曙光駕校的課程和服務(wù)有任何疑問或想了解更多信息，請隨時聯(lián)系我們的客服團隊。我們將竭誠為您提供最專業(yè)的咨詢和服務(wù)，讓您在曙光駕校得到滿意的學習體驗。

感謝您選擇曙光駕校，讓我們一起為安全駕駛努力！

三、hr怎么招聘hr？

可以在不同信息平臺發(fā)布招聘信息，也可以到人才市場去設(shè)攤招聘，還可以直接到大專院校去招聘。而且招聘行為不以招聘主持人的身份而有特別的內(nèi)容。

HR人員在實施招聘HR崗位人員時與招聘其他人才是一樣的，只須明確被招崗位的具體條件，面試時按流程和條件要求實施，擇優(yōu)錄用就可以了。

四、hr職場

HR職場：探索進入人力資源領(lǐng)域的職業(yè)機會

人力資源管理是現(xiàn)代企業(yè)中不可或缺的一部分。隨著企業(yè)對人才管理的重視和需求不斷增加，人力資源專業(yè)人士的需求也在不斷增長。如果你對管理人力資源、發(fā)展員工以及推動組織發(fā)展的工作感興趣，那么進入人力資源領(lǐng)域可能是一個理想的職業(yè)選擇。

1. 人力資源職業(yè)的概述

人力資源職業(yè)涉及到招聘、培訓、員工關(guān)系、績效管理、薪資福利等方面的工作。人力資源專業(yè)人士需要具備溝通、協(xié)調(diào)、分析和解決問題的能力，以幫助企業(yè)實現(xiàn)其戰(zhàn)略目標。

在現(xiàn)代企業(yè)中，人力資源部門的作用越來越被重視。他們不僅負責招聘和員工關(guān)系管理，還要關(guān)注員工發(fā)展、績效評估以及提升整個組織的工作效率。通過制定和執(zhí)行人力資源策略，人力資源專業(yè)人士在公司的決策中起著至關(guān)重要的作用。

2. 人力資源職業(yè)的發(fā)展路徑

進入人力資源領(lǐng)域的職業(yè)路徑多種多樣。以下是一些常見的職業(yè)發(fā)展路徑：

人力資源助理：作為入門級職位，人力資源助理負責處理員工日常事務(wù)，如員工檔案管理、薪資核算和員工福利。
招聘專員：負責招聘和篩選候選人，組織面試并與部門經(jīng)理協(xié)調(diào)，以最終選拔合適的人才。
培訓發(fā)展專員：負責制定和實施員工培訓計劃，幫助員工提升技能，并為他們的職業(yè)發(fā)展提供支持。
員工關(guān)系專員：協(xié)助管理員工與管理層之間關(guān)系，處理員工的投訴和糾紛，并維護良好的工作環(huán)境。
人力資源經(jīng)理：負責整個人力資源部門的運營和管理，包括員工招聘、薪資福利、績效評估以及員工發(fā)展。

這些只是職業(yè)發(fā)展路徑的一部分，人力資源領(lǐng)域還有很多不同的職位和專業(yè)。你可以根據(jù)自己的興趣和能力選擇適合自己的發(fā)展方向。

3. 獲取人力資源專業(yè)知識的途徑

要在人力資源領(lǐng)域取得成功，除了學習理論知識外，實踐經(jīng)驗也非常重要。以下是一些獲取人力資源專業(yè)知識的途徑：

大學學位：許多大學和學院提供與人力資源相關(guān)的學士學位和研究生課程。通過深入學習人力資源管理的理論和實踐知識，你可以建立起堅實的專業(yè)基礎(chǔ)。
實習經(jīng)歷：在大學期間，你可以通過參加人力資源實習項目來獲得實踐經(jīng)驗。實習可以讓你接觸真實的工作環(huán)境，并學習如何處理各種人力資源問題。
持續(xù)學習：人力資源領(lǐng)域的知識和法規(guī)不斷更新和變化，因此終身學習非常重要。參加行業(yè)研討會、培訓課程和持續(xù)教育項目，可以幫助你保持專業(yè)知識的更新。
加入專業(yè)組織：加入人力資源專業(yè)組織，如SHRM，可以與其他人力資源專業(yè)人士進行交流和學習。這些組織通常會舉辦研討會、網(wǎng)絡(luò)研討會和行業(yè)活動。

這些途徑可以幫助你建立起全面的人力資源知識體系，并獲得在職業(yè)生涯中成功的機會。

4. 人力資源職業(yè)的未來趨勢

隨著科技的不斷發(fā)展和企業(yè)環(huán)境的變化，人力資源領(lǐng)域也在不斷演變。以下是人力資源職業(yè)的一些未來趨勢：

數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策：通過分析員工數(shù)據(jù)和組織數(shù)據(jù)，人力資源專業(yè)人士可以更好地了解組織的需求，并制定有效的戰(zhàn)略和決策。
員工體驗管理：關(guān)注員工的滿意度和福利，提高員工的工作體驗成為人力資源管理的重要目標。
靈活工作安排：隨著遠程工作和彈性工作制度的普及，人力資源部門需要適應這種新的工作模式，并與員工進行有效的溝通和協(xié)調(diào)。
人工智能的應用：人工智能技術(shù)的出現(xiàn)將改變?nèi)肆Y源的日常工作，如招聘和培訓的自動化，以及員工服務(wù)的智能化。

這些趨勢為人力資源專業(yè)人士創(chuàng)造了更多的機會和挑戰(zhàn)。要取得成功，你需要不斷學習和適應變化的環(huán)境。

結(jié)語

人力資源職業(yè)是一個充滿機遇和挑戰(zhàn)的領(lǐng)域。通過學習專業(yè)知識，獲得實踐經(jīng)驗，并密切關(guān)注行業(yè)的發(fā)展趨勢，你可以在人力資源職業(yè)中取得成功。

無論你是希望從事招聘、培訓、員工關(guān)系還是績效管理等工作，人力資源領(lǐng)域提供了豐富的職業(yè)機會。

開始你的職業(yè)規(guī)劃，投身于人力資源領(lǐng)域，為企業(yè)的發(fā)展和員工的成長貢獻自己的力量吧！

五、求一些車企HR經(jīng)常提的汽車銷售顧問面試題目？

車企HR經(jīng)常題的汽車銷售顧問題目有三個：

1、請你自我介紹一下

2、把你最熟悉的一樣東西推銷給我

3、你為什么選擇我們公司

回答思路：

1、請你自我介紹一下

這個題目幾乎是所有的面試都會出現(xiàn)的第一個問題，但是汽車4S店HR對于不同的崗位即便是同一個人他們都不希望得到相同的答案。對于汽車銷售顧問面試，除了簡單的自我基本信息之外應該突出四點重點。分別是在自我介紹中表露出自己對汽車銷售方面的熱愛和興趣；讓面試官知道你擁有專業(yè)的汽車知識；在介紹過程中讓HR感受到你自信開朗的性格；簡單例舉過往事例證明你有銷售方面的才能。

2、把你最熟悉的一樣東西推銷給我

這個問題是銷售行業(yè)面試官最喜歡問的問題，即便你在前面的自我介紹中介紹得再好，汽車4S店HR也只相信親自看到你處理實例的情況。這時汽車銷售顧問面試求職者一定要拿一樣自己最熟悉的東西，抓住對方特點激發(fā)他的需求向他推銷。

汽車銷售顧問面試題目中例如你最熟悉的一件產(chǎn)品是一臺自行車，可以抓住3個點激發(fā)他的需求。<1>像您這樣的都市白領(lǐng)平時都缺乏鍛煉，平時多騎自行車是一種鍛煉的好項目；<2>現(xiàn)在到處都在提倡環(huán)保，如果上班不是很遙遠可以騎自行車上班，環(huán)保、交通成本也降下來了；<3>大都市的交通堵塞已經(jīng)是很嚴重一個問題，自行車可以避免交通阻塞。這些都是激發(fā)“假客戶”HR對你所賣產(chǎn)品的需求，這樣的回答可以讓HR知道你懂得去激發(fā)客戶的需求從而進行銷售。

3、你為什么選擇我們公司

這道題目是汽車4S店考察汽車銷售顧問面試求職者的動機，發(fā)展愿望以及對在汽車4S店汽車銷售顧問這項工作的態(tài)度。這時求職者一定要謹慎回答，切不可盲目隨便說些好話把這個問題敷衍過去，可以從面試的行業(yè)、企業(yè)、求職的崗位三個方面去回答。

汽車銷售顧問面試題目三個方面的例舉，行業(yè)方面：“我十分看好汽車銷售這個行業(yè)，因為從網(wǎng)絡(luò)上了解到目前中國汽車保有量已經(jīng)超過8000萬輛。并且還在以每年13%的速度遞增，汽車銷售這個行業(yè)前景非常廣闊。”企業(yè)方面：“貴公司的培訓制度非常完善，并且非常重視人才。晉升制度也非常透明，我相信在貴公司能找到我發(fā)展的道路。”崗位方面：“我非常喜歡汽車銷售顧問這個崗位，因為我覺得這個崗位除了能服務(wù)于人更重要可以學到很多東西提升自己。”

汽車銷售顧問面試

是求職者向

汽車

店

HR推銷自己的一個過程，只有能把自己推銷給HR才能證明你真的有能力立足汽車銷售行業(yè)。汽車銷售顧問面試題目很大眾化，但卻恰好是汽車4S店考察求職者能否在大眾化的情況下把自己特殊地推銷出去。汽車銷售顧問面試求職者在面試過程中應該時時注意HR看似普通的問題，把自己準確地推銷出去給汽車4S店HR。

六、成都曙光醫(yī)院，誰了解過？

私立黑醫(yī)院

七、成都曙光男科坑不坑？

成都曙男科醫(yī)院天天電視上廣告打那么響，去醫(yī)院也沒幾個人，收費貴的要死還沒把病治好，你說坑不坑？

治病先賣房

八、mahout面試題？

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工具類進行訓練，得到訓練模型。

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工具類進行訓練，得到訓練模型。

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) {

//將訓練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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(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());

}

九、webgis面試題？

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(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(jié)果，幫助政府和公眾做出相應的決策。

4. 請談?wù)勀鷮ebGIS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(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。