大東大東鞋業(yè)品牌是中國(guó)著名的鞋類品牌之一。自成立以來，大東大東始終以高品質(zhì)和獨(dú)特設(shè)計(jì)著稱，深受消費(fèi)者的喜愛和青睞。
大東大東鞋業(yè)品牌成立于1990年，秉承著創(chuàng)新、質(zhì)量和時(shí)尚的理念，不斷追求卓越。品牌的創(chuàng)始人李大東先生是一位富有激情和才華的鞋業(yè)設(shè)計(jì)師，在他的領(lǐng)導(dǎo)下，大東大東鞋業(yè)品牌逐漸嶄露頭角。
大東大東鞋業(yè)品牌一直致力于將優(yōu)雅和時(shí)尚融入每一雙鞋中。他們采用高級(jí)面料、精湛工藝和獨(dú)特設(shè)計(jì)，為消費(fèi)者打造出符合最新潮流的鞋履。
大東大東鞋業(yè)品牌提供豐富多樣的產(chǎn)品系列，滿足不同消費(fèi)者的需求。無論是正裝鞋、休閑鞋還是運(yùn)動(dòng)鞋，大東大東鞋業(yè)品牌都能提供高品質(zhì)和時(shí)尚設(shè)計(jì)。他們的產(chǎn)品結(jié)合了傳統(tǒng)與現(xiàn)代的元素，展現(xiàn)出獨(dú)特的風(fēng)格。
大東大東鞋業(yè)品牌的正裝鞋系列是他們的招牌產(chǎn)品之一。這一系列的鞋款設(shè)計(jì)精致，采用優(yōu)質(zhì)皮革和細(xì)膩的手工制作，展現(xiàn)出專業(yè)和優(yōu)雅的氣質(zhì)。無論是商務(wù)場(chǎng)合還是正式社交活動(dòng)，這些鞋款都能給人一種自信和精神飽滿的感覺。
休閑鞋系列是大東大東鞋業(yè)品牌的另一個(gè)亮點(diǎn)。他們結(jié)合了時(shí)尚的設(shè)計(jì)和舒適的穿著體驗(yàn)，為消費(fèi)者打造出一款款時(shí)尚休閑的鞋款。這些鞋款適合日常生活中的各種場(chǎng)合，并展現(xiàn)出輕松自在的個(gè)性。
運(yùn)動(dòng)鞋系列是大東大東鞋業(yè)品牌的新嘗試。他們以創(chuàng)新的設(shè)計(jì)理念和先進(jìn)的科技材料，推出了一系列功能齊全、時(shí)尚動(dòng)感的運(yùn)動(dòng)鞋。無論是跑步、健身還是戶外活動(dòng)，大東大東的運(yùn)動(dòng)鞋都能滿足消費(fèi)者對(duì)舒適和性能的需求。
大東大東鞋業(yè)品牌憑借優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和卓越的設(shè)計(jì)，在市場(chǎng)上贏得了廣泛的贊譽(yù)和認(rèn)可。他們的產(chǎn)品遠(yuǎn)銷全球許多國(guó)家和地區(qū)，深受消費(fèi)者的喜愛。
大東大東鞋業(yè)品牌的成功離不開他們對(duì)品質(zhì)的不懈追求。他們嚴(yán)格控制每一道生產(chǎn)環(huán)節(jié)，確保每雙鞋都符合高品質(zhì)的標(biāo)準(zhǔn)。無論是選材、制作還是細(xì)節(jié)處理，大東大東都力求做到最好。
大東大東鞋業(yè)品牌還注重與時(shí)俱進(jìn)，緊跟潮流。他們的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)時(shí)刻關(guān)注全球時(shí)尚動(dòng)向，不斷推陳出新，為消費(fèi)者提供時(shí)尚且符合潮流的鞋款。品牌的產(chǎn)品不僅具有實(shí)用性，還展現(xiàn)出時(shí)尚的品味。
大東大東鞋業(yè)品牌的使命是為消費(fèi)者打造出優(yōu)質(zhì)、時(shí)尚的鞋履，讓他們感受到自信和魅力。品牌的愿景是成為全球領(lǐng)先的鞋類品牌，繼續(xù)通過創(chuàng)新和設(shè)計(jì)引領(lǐng)時(shí)尚潮流。
大東大東鞋業(yè)品牌將始終秉持著誠(chéng)信、品質(zhì)和創(chuàng)新的原則，堅(jiān)持為消費(fèi)者提供最好的產(chǎn)品和服務(wù)。他們致力于成為消費(fèi)者心中的首選品牌，并不斷為他們創(chuàng)造驚喜和價(jià)值。
無論是追求職業(yè)成功的商務(wù)人士，還是追求時(shí)尚潮流的年輕人，大東大東鞋業(yè)品牌都能滿足他們對(duì)時(shí)尚和品質(zhì)的需求。這個(gè)品牌以其獨(dú)特的設(shè)計(jì)和卓越的品質(zhì)，成為了中國(guó)鞋類市場(chǎng)的瑰寶。
作為駕駛員培訓(xùn)的業(yè)界領(lǐng)導(dǎo)者之一，大東駕校致力于為學(xué)員提供高質(zhì)量的駕駛教育，幫助他們獲得卓越的駕駛技能并確保安全和合規(guī)性。
大東駕校的教練團(tuán)隊(duì)由經(jīng)驗(yàn)豐富且富有激情的專業(yè)人士組成，他們不僅具備豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，還熟知最新的交通法規(guī)和技術(shù)發(fā)展。無論學(xué)員是初學(xué)者還是有駕駛經(jīng)驗(yàn)者，我們都能為他們量身定制培訓(xùn)計(jì)劃，幫助他們提升技能水平。
來自各行各業(yè)的學(xué)員選擇大東駕校不僅是因?yàn)槲覀冏吭降慕虒W(xué)質(zhì)量，更是因?yàn)槲覀兲峁┑膬?yōu)質(zhì)服務(wù)和良好的學(xué)習(xí)氛圍。學(xué)員們?cè)谶@里不僅學(xué)到駕駛技能，還結(jié)識(shí)了眾多志同道合的朋友。
學(xué)員小王表示：“我在大東駕校的學(xué)習(xí)經(jīng)歷非常愉快，教練耐心細(xì)致，讓我在短時(shí)間內(nèi)就掌握了駕駛技巧。我強(qiáng)烈推薦大東駕校給所有想學(xué)車的朋友！”
大東駕校成立于2005年，至今已有十五年的豐富教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。我們始終堅(jiān)持以學(xué)員為中心，為他們提供最好的教育資源和服務(wù)，幫助他們實(shí)現(xiàn)駕駛夢(mèng)想。
如果您也想學(xué)習(xí)駕駛技能，選擇大東駕校絕對(duì)是您明智的選擇。立即報(bào)名，開啟駕駛之旅！
大東歌皮鞋不是大東皮鞋。
大東皮鞋是一個(gè)口碑不錯(cuò)的品牌，價(jià)格還不貴，大東歌是和大東沒有任何關(guān)聯(lián)的，大家購(gòu)買的時(shí)候要注意。
地址：遼寧省沈陽市大東區(qū)大北關(guān)街36-1號(hào)
大東品牌是指中國(guó)知名的服裝品牌“大東”，成立于1994年，總部位于廣州市番禺區(qū)，以男裝為主要產(chǎn)品線。大東品牌以時(shí)尚、高品質(zhì)、舒適的設(shè)計(jì)理念，贏得了消費(fèi)者青睞。同時(shí)，大東秉持著“品牌、質(zhì)量、效率、服務(wù)”的企業(yè)宗旨，致力打造成為具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的品牌。目前，大東已經(jīng)在全國(guó)范圍內(nèi)擁有600多家門店，產(chǎn)品覆蓋全國(guó)各地的中高端消費(fèi)群體，是國(guó)內(nèi)男裝市場(chǎng)的重要品牌之一。
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；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());
}
}
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、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未來發(fā)展的看法和期望。
我認(rèn)為WebGIS在未來會(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。
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。
205往東，原東陵區(qū)醫(yī)院西邊就有一個(gè)。再往東，農(nóng)業(yè)大學(xué)對(duì)面，富友食府旁邊有一個(gè)。
問題是，你找信用社干什么呢，信用社系統(tǒng)也不是全國(guó)聯(lián)網(wǎng)的，不能往家匯錢，家里的卡也不能再沈陽取。
大東西頌是大東的品牌
西頌品牌女鞋是大東旗下的產(chǎn)品,也是大東線上銷售的品牌之一
大東西頌是一家公司嗎?
也是一家公司吧 就像兄弟一樣的
大東旗下有哪些品牌?
大東是浙江康鳳鞋業(yè)有限公司旗下品牌,是一家快消費(fèi)時(shí)尚品牌,創(chuàng)始于1995年。主要銷售女鞋、女裝、男鞋、童鞋、
