大家好，今天我們要聊的話題是隊員口號。作為一個團隊的一員，口號是團結(jié)激勵的重要工具。一個好的隊員口號可以激發(fā)團隊成員的士氣，增強凝聚力，幫助團隊達到更好的成績。
隊員口號不僅僅是一句簡單的口號，更是團隊文化的體現(xiàn)。一個好的隊員口號可以激勵隊員在困難時期堅持不懈，相互支持，共同戰(zhàn)勝困難。口號可以讓團隊成員感到自豪和歸屬感，從而更加投入到團隊活動中，全情投入。
隊員口號也是團隊建設的重要環(huán)節(jié)。通過團隊成員共同參與制定隊員口號，可以增強團隊凝聚力和合作意識。口號不僅僅是一句話，更是團隊成員對于團隊理念、團隊目標的共識。
制定一個好的隊員口號需要團隊共同參與，并體現(xiàn)團隊的核心價值觀和目標。以下是一些制定隊員口號的步驟：
隊員口號作為團隊的重要工具，具有巨大的影響力。制定一個好的隊員口號需要團隊共同參與，體現(xiàn)團隊的核心價值觀和目標。一個好的隊員口號可以激發(fā)團隊成員的士氣，增強凝聚力，幫助團隊取得更好的成績。希望各位團隊成員都能積極參與制定隊員口號，并在團隊活動中發(fā)揚團隊精神，共同取得成功！
摩托車作為一種便捷的交通工具，一直受到很多人的喜愛。而在眾多摩托車類型中，巡航車因其獨特的風格和舒適的騎行體驗而備受關注。如果你也在考慮購買一輛巡航車，那么在選擇適合自己的車型之前，首先要了解各種巡航車的價格情況。
巡航車的價格受多種因素影響，其中包括品牌、車型、配置、發(fā)動機排量、生產(chǎn)材料、附件等。通常來說，知名品牌和高端車型的價格會相對較高，配置越豪華，價格也會相應增加。另外，車輛的發(fā)動機排量越大，價格往往也會越高，不同材質(zhì)和附件的選擇也會直接影響到價格的高低。
在面對各種價位的巡航車時，消費者應該根據(jù)自己的實際需求和預算來選擇。如果追求更好的品質(zhì)和性能，可以選擇知名品牌的高端車型；如果預算有限，也可以考慮一些性價比較高的車型。此外，消費者還需要考慮自己的騎行習慣和用車場景，是日常通勤、假日騎行還是長途旅行，這些都會對選擇車型和價格產(chǎn)生影響。
隨著時代的發(fā)展和科技的進步，摩托巡航車的價格也在不斷變化。一方面，隨著制造技術的提升和生產(chǎn)成本的下降，一些中低端巡航車的價格逐漸趨向合理；另一方面，一些高端巡航車因為搭載了更先進的科技和配置，價格則呈現(xiàn)上漲的趨勢。因此，在購買巡航車時，消費者需要對市場價格有所了解，以便做出更明智的選擇。
總的來說，摩托巡航車的價格是一個綜合考量的結(jié)果，消費者在選購車輛時需要根據(jù)自身實際需求、預算和市場行情來進行綜合考量。
感謝您閱讀本文，希望能幫助您更好地了解摩托巡航車的價格情況，選擇到適合自己的巡航車。
NRG戰(zhàn)隊是一支在全球范圍內(nèi)備受矚目的守望先鋒戰(zhàn)隊。他們的隊員都是守望先鋒領域的頂尖選手，他們以其杰出的技術和高水平的協(xié)作能力在比賽中屢次展現(xiàn)出強大的實力。
以下是NRG戰(zhàn)隊目前的守望先鋒隊員名單：
作為NRG戰(zhàn)隊的核心成員，這些隊員在比賽中都展現(xiàn)出了非凡的個人實力和團隊協(xié)作能力。他們在各自的位置上發(fā)揮出色，并且為戰(zhàn)隊贏得了許多勝利。
NRG戰(zhàn)隊持續(xù)努力提高他們的技術水平和戰(zhàn)術策略，希望在未來的比賽中取得更多成功。
感謝您閱讀本文，希望通過了解NRG戰(zhàn)隊的守望先鋒隊員名單及其表現(xiàn)，您對NRG戰(zhàn)隊的了解更進一步。
你好，親愛的讀者們！歡迎來到本博客的新文章。今天我們將要討論的主題是中國足球中超隊員。作為中國足球迷，我們都非常關注中超聯(lián)賽，每個賽季都有許多精彩的比賽和球員表現(xiàn)。中超隊員是中國足球的驕傲，他們的技術、才華和努力令人佩服。
中超聯(lián)賽是中國足球發(fā)展的重要里程碑。自2004年開始舉辦以來，中超聯(lián)賽吸引了廣大球迷的關注，并成為中國最高水平的足球聯(lián)賽。在過去的幾年里，中超聯(lián)賽的規(guī)模和競爭水平都有了顯著提高。各支中超球隊不斷引進優(yōu)秀球員，并通過訓練和比賽提高他們的水平。
中超聯(lián)賽的普及程度逐漸擴大，各支球隊都有自己的球迷基礎和粉絲團。球迷們會為自己喜歡的球隊歡呼助威，并為隊中的明星隊員欣喜若狂。中超隊員們成為了球迷們關注的焦點，他們的風采和表現(xiàn)熱議于網(wǎng)絡和媒體。
中國中超聯(lián)賽吸引了許多優(yōu)秀的球員加盟。這些球員來自中國本土以及其他國家。他們有著出色的技術和足球天賦。通過訓練和比賽的鍛煉，中超隊員們不斷提升自己的技術水平，并展現(xiàn)出出色的比賽表現(xiàn)。
中超隊員們的技術包括傳球、控球、射門等方面。他們在場上展現(xiàn)出準確的傳球和過人技巧，靈活的動作和迅速的反應速度。他們的控球技術在比賽中起到重要作用，可以幫助球隊保持掌控局勢。
中超隊員們的射門技術也值得稱贊。他們能夠通過精準的射門將球送入對方球門，為球隊贏得寶貴的進球。射門時的力量和角度把握是中超隊員們的特長，他們能夠應對各種不同的比賽局面。
另外，中超隊員們在比賽中展現(xiàn)出的團隊合作精神也值得贊揚。足球是一項團隊運動，沒有一人之力可以單獨戰(zhàn)勝所有對手。中超隊員們懂得與隊友合作，相互配合，共同爭取勝利。
中超隊員們不僅在比賽中展現(xiàn)出出色的技術和才華，他們還對于中國足球的發(fā)展起到了積極的影響。他們的成功經(jīng)歷和努力讓更多的年輕人對足球感興趣，并愿意加入足球訓練和比賽。
中超隊員們成為了青少年的榜樣和偶像。年輕的足球愛好者們追隨著他們的腳步，努力訓練，希望將來能夠成為像他們一樣優(yōu)秀的足球運動員。他們的影響力擴散至各個年齡層次，尤其是在中國足球青訓體系中。
而且，中超隊員們的出色表現(xiàn)也為中國足球的國際形象增添了光彩。他們代表著中國足球的實力和潛力，向世界展示了中國足球的進步。在國際比賽中，中超隊員們奮勇拼搏，為中國爭光，贏得了世界的尊重。
通過中超隊員們的努力和表現(xiàn)，中國足球逐漸迎來了更好的發(fā)展機遇。中超聯(lián)賽的未來充滿著希望和挑戰(zhàn)。
隨著越來越多優(yōu)秀的中超隊員涌現(xiàn)，中超聯(lián)賽的競爭程度將會更加激烈。球隊之間的對抗會更加激烈，每個賽季的比賽都將更加精彩。這將吸引更多球迷關注中超聯(lián)賽，推動中國足球的發(fā)展。
同時，中國足球也將繼續(xù)加強青訓體系的建設，培養(yǎng)更多有潛力的年輕球員。通過為年輕球員提供更好的培訓和機會，中國足球希望能夠儲備更多的優(yōu)秀人才，并進一步提升中超聯(lián)賽的競爭力。
總的來說，中超隊員們是中國足球的驕傲。他們憑借出色的技術和才華，積極影響著中國足球的發(fā)展。我們期待著中超聯(lián)賽的未來，相信中國足球會在他們的努力下越來越好！
在各種不同的團隊中，了解隊員的個性特點和星座是非常有幫助的。作為一個YHBoys的粉絲，我們可能會好奇這些可愛的隊員們的星座分布是怎樣的呢？在這篇博文中，我們將會詳細探討一下YHBoys隊員的星座特點。
白銀宇是YHBoys隊中的一員。他是一個充滿活力的年輕人，而且非常注重細節(jié)。這很符合處女座的特點。處女座的人通常都非常自律，追求完美。有時候他們可能會過度挑剔，但是這正是他們成功的秘訣。
熊子偉是一個非常溫柔和敏感的人。他對藝術和音樂有著極大的熱情，這與雙魚座的特點非常吻合。雙魚座的人通常非常有創(chuàng)造力和直覺力，他們善于表達自己的情感。熊子偉通過自己的音樂傳遞著他內(nèi)心的情感。
趙正熙是一個充滿魅力和神秘感的藝人。他身上散發(fā)出來的磁性吸引了很多人。這與天蝎座的特點非常相符。天蝎座的人通常非常有自信，富有魅力，同時內(nèi)心也非常強大。他們往往能夠掌握住自己的情緒，并且表現(xiàn)出令人難以抗拒的魅力。
李坤是一個非常和善和平衡的人。他常常展現(xiàn)出一種令人愉悅的穩(wěn)定感。這與天秤座的特點非常相符。天秤座的人通常注重平衡和公正，喜歡與人和諧相處。李坤在團隊中充當了很好的調(diào)解者的角色，維持著成員之間的和睦關系。
權志龍是一個非常具有領導能力和魅力的藝人。他總是能夠吸引人們的目光并且成為團隊的核心。獅子座的人天生自信，熱情和富有領導力。權志龍展現(xiàn)的自信和領導能力正好符合獅子座的特點。
陳柏宇是一個非常樂觀和熱愛冒險的人。他充滿了對未知世界的好奇心和渴望。這與射手座的特點非常吻合。射手座的人通常有著積極的態(tài)度和無盡的能量，他們勇于探索未知，喜歡追求自由。
張學良是一個非常踏實和努力的人。他對于自己的工作非常負責，并且總是能夠堅持不懈地追求自己的目標。這與摩羯座的特點非常相符。摩羯座的人通常非常實際和有責任心，他們知道如何通過自己的努力來獲得成功。
通過了解YHBoys隊員的星座特點，我們可以更好地理解他們每個人的個性和行為方式。這些特點的差異正是他們能夠在團隊中互補和協(xié)作的原因。無論是充滿活力的白銀宇，還是富有魅力的趙正熙，每個人在團隊中都發(fā)揮了重要的作用。
作為YHBoys的粉絲，我們應該欣賞并尊重隊員們的個性，同時持續(xù)關注他們的成長和進步。無論星座如何，他們的努力和才華都是成功的關鍵。
希望YHBoys隊員們能夠繼續(xù)在音樂道路上發(fā)光發(fā)熱，并且每個人都能實現(xiàn)自己的夢想！
近年來，隨著汽車行業(yè)的不斷發(fā)展，美國巡航車品牌在全球市場上嶄露頭角。這些品牌以其卓越的性能、創(chuàng)新的設計和可靠的質(zhì)量贏得了消費者的青睞。本文將探討美國巡航車品牌的崛起與發(fā)展，以及它們所代表的汽車制造業(yè)的新趨勢。
美國巡航車品牌在競爭激烈的汽車市場上脫穎而出，取得了令人矚目的成就。領頭羊，如特斯拉，以其電動車技術和智能駕駛系統(tǒng)引領了行業(yè)創(chuàng)新。特斯拉的成功激勵了其他品牌如福特和雪佛蘭等加大對電動汽車市場的投資。
此外，美國巡航車品牌還通過大膽的設計和卓越的工藝走上了國際舞臺。諸如克萊斯勒和道奇等品牌在全球范圍內(nèi)樹立了優(yōu)秀的口碑。它們的豪華車系列給消費者帶來了獨特的駕駛體驗，提升了美國汽車制造業(yè)的聲譽。
美國巡航車品牌的崛起還受益于國內(nèi)制造業(yè)的發(fā)展。在過去幾年中，美國政府推動了本土制造業(yè)的復興，并提供了支持政策和資金。這使得美國巡航車品牌能夠更好地研究和開發(fā)創(chuàng)新技術，降低成本，提高生產(chǎn)效率。
美國巡航車品牌不僅在技術上創(chuàng)新，也致力于可持續(xù)發(fā)展。汽車行業(yè)在應對氣候變化和環(huán)境保護方面面臨很大的壓力，而這些品牌正積極回應。
通過福特的智能混合動力技術和特斯拉的純電動汽車，美國巡航車品牌正在為汽車行業(yè)轉(zhuǎn)向更環(huán)保的未來做出貢獻。他們的努力不僅減少了排放量，還提高了燃油效率，以滿足消費者對可持續(xù)出行的需求。
此外，美國巡航車品牌還在可再生能源領域進行了積極探索。他們與太陽能和風能公司合作，推動電動汽車的充電設施發(fā)展，并鼓勵消費者使用清潔能源。這些舉措有助于減少對化石燃料的依賴，實現(xiàn)更環(huán)保的能源利用。
盡管美國巡航車品牌取得了巨大的成功，但它們?nèi)匀幻媾R著一些挑戰(zhàn)。全球汽車市場的競爭激烈，其他國家的汽車制造商也在不斷發(fā)展創(chuàng)新技術。為了保持競爭力，美國巡航車品牌需要繼續(xù)投資研發(fā)，加強品牌推廣，提高產(chǎn)品質(zhì)量。
此外，全球經(jīng)濟不確定性也對美國巡航車品牌造成了一定的影響。貿(mào)易保護主義政策和國際關系緊張局勢可能導致貿(mào)易壁壘和出口限制，限制了品牌的發(fā)展。因此，美國巡航車品牌需要尋找新的市場和業(yè)務機會，以減少對特定國家市場的依賴。
然而，美國巡航車品牌的未來依然充滿希望。隨著技術的不斷進步和消費者需求的變化，這些品牌有機會在智能駕駛、互聯(lián)網(wǎng)汽車和更可持續(xù)的出行方式方面取得突破。他們可以通過與科技公司的合作，加速創(chuàng)新，提供更多元化的產(chǎn)品和服務。
總之，美國巡航車品牌的崛起是美國汽車制造業(yè)發(fā)展的重要里程碑。它們通過技術創(chuàng)新、投資研發(fā)和可持續(xù)發(fā)展的努力，贏得了全球消費者的認可。隨著市場競爭的加劇和趨勢的演變，這些品牌將繼續(xù)面臨挑戰(zhàn)，但也會帶來更多的機遇和成就。
意大利巡航車品牌一直以來都以其精湛的工藝和卓越的性能而聞名于世。這些品牌不僅在設計上獨具一格，而且在汽車制造技術方面也處于領先地位。無論是豪華品牌還是家用車型，意大利巡航車品牌都能滿足不同消費者的需求。
蘭博基尼無疑是意大利巡航車品牌中最具代表性的品牌之一。自從成立以來，蘭博基尼一直致力于制造高性能的超級跑車。一輛蘭博基尼的外觀設計充滿了肌肉感，流線型的車身線條展現(xiàn)出強烈的動感，讓人一眼就能辨認出它的獨特魅力。
在性能方面，蘭博基尼車型更是讓人驚嘆。它們搭載著強大的發(fā)動機，提供更快的加速和更高的最高時速。無論是在賽道上還是在日常駕駛中，蘭博基尼的性能都能夠讓駕駛者獲得超乎想象的體驗。
法拉利是另一個備受贊賞的意大利巡航車品牌。作為豪華跑車領域的領導者，法拉利的產(chǎn)品幾乎成為了人們對豪車的代名詞。法拉利的車型采用了先進的技術和材料，為駕駛者帶來卓越的性能和舒適度。
法拉利的設計風格充滿了激情和力量感。優(yōu)雅的曲線和大膽的前臉設計賦予了法拉利獨特的外觀特征。車內(nèi)的內(nèi)飾同樣注重細節(jié)和舒適度，為乘坐者提供了奢華的座艙空間。
除了豪華和精致的外觀，法拉利的性能也非常出色。每一臺法拉利都搭載著強大的發(fā)動機，能夠以驚人的加速度沖向目標。無論是在賽道上還是在街道上，法拉利都能夠展現(xiàn)出卓越的性能表現(xiàn)。
作為意大利巡航車品牌中的一員，阿爾法·羅密歐注重與駕駛者之間的互動和情感體驗。它們的車型設計簡潔而富有力量感，給人一種動感十足的感覺。
阿爾法·羅密歐的車輛不僅外觀出色，內(nèi)在的性能也是非常出眾的。先進的懸掛系統(tǒng)和引擎技術，使得阿爾法·羅密歐的車型能夠提供卓越的操控性能和駕駛樂趣。無論是在山路彎道上還是在城市街道中，駕駛阿爾法·羅密歐都會帶來非凡的駕駛體驗。
瑪莎拉蒂是意大利巡航車品牌中的奢華代表之一。瑪莎拉蒂的車型以其精致的內(nèi)飾和強大的動力而備受贊譽。無論是外觀設計還是內(nèi)部配置，瑪莎拉蒂都注重細節(jié)和品質(zhì)。
瑪莎拉蒂的車型搭載了高性能的發(fā)動機，提供了令人難以置信的駕駛體驗。刺激的加速和穩(wěn)定的操控性使得瑪莎拉蒂成為豪華跑車市場的一顆璀璨明星。
意大利巡航車品牌以其獨特的設計和卓越的性能贏得了全球消費者的青睞。無論是蘭博基尼、法拉利、阿爾法·羅密歐還是瑪莎拉蒂，它們都是意大利汽車制造技術的杰出代表。
駕駛這些品牌的車型，不僅能夠感受到意大利汽車制造工藝的精湛，還能夠享受到駕駛帶來的樂趣和激情。無論您是追求速度與激情，還是注重豪華和舒適度，意大利巡航車品牌都能滿足您的需求。
北京環(huán)球影城巡航
北京環(huán)球影城是中國首個與國際電影制片廠合作建設的主題公園，位于北京市順義區(qū)國際機場東側(cè)，占地面積約1.3平方公里。作為環(huán)球影業(yè)在亞洲的首個主題公園，北京環(huán)球影城匯集了豐富多樣的游樂設施、精彩紛呈的表演和令人驚嘆的景觀，為游客提供了一場無與倫比的娛樂體驗。
北京環(huán)球影城擁有多個主題區(qū)域，每個區(qū)域都展現(xiàn)了不同的電影主題和故事。以下是一個完整的游覽行程，帶您游覽北京環(huán)球影城的精華設施和令人興奮的娛樂項目。
北京環(huán)球影城不僅僅是一個充滿刺激和歡樂的主題公園，還提供了一系列令人驚嘆的設施和活動。
哈利波特主題區(qū)域帶您踏上一段奇幻的旅程，感受魔法世界的魅力。您可以在福爾摩斯巷尋找獨特的魔法商品，或者登上霍格沃茨城堡參加一場驚險刺激的飛行探險。
侏羅紀世界區(qū)域?qū)⒛鷰肟铸埖氖澜纾梢越嚯x觀察逼真的恐龍模型，并參加刺激的過山車和水上項目。
變形金剛主題區(qū)域為喜愛變形金剛電影系列的粉絲們準備了一系列驚險刺激的活動，包括高速賽車、3D沖浪和真人射擊。
您可以通過北京環(huán)球影城官方網(wǎng)站或在公園門口的售票處購買門票。在線預訂門票可以節(jié)省您排隊等候的時間，保證您能夠盡快進入公園開始您的冒險之旅。
北京環(huán)球影城為游客提供多種門票類型，包括單日票、雙日票和年卡。您可以根據(jù)自己的需求選擇合適的門票，并享受不同的優(yōu)惠。
為了確保您能夠充分享受北京環(huán)球影城的精彩，我們提供以下幾點旅行建議：
北京環(huán)球影城巡航將給您帶來一次難忘的旅行經(jīng)歷，讓您沉浸在電影的世界中，忘卻日常的煩惱。無論您是電影迷還是旅行愛好者，都不能錯過這個令人興奮的旅游目的地。
摩托車文化的魅力在于它的多樣性和個性化選擇。對于那些尋求獨特騎行體驗的騎手來說，大排巡航摩托是一種不可抗拒的選擇。這些豪華巡航機車以其強大的動力、舒適的座椅和引人注目的設計成為摩托騎行界的一顆明星。
在大排巡航摩托品牌中，有幾家全球巨頭總是引領著這個領域的潮流。讓我們來看看這些頂尖品牌，了解他們的歷史、創(chuàng)新和驕人的成就。
*** 品牌自成立以來一直是大排巡航摩托的領導者。他們獨特的設計理念和卓越的技術使他們成為許多騎手的首選。他們采用先進的引擎技術，為騎手提供無與倫比的駕駛體驗。
作為摩托騎行界的先驅(qū)，*** 品牌始終保持著創(chuàng)新和改進的精神。他們與世界上最優(yōu)秀的工程師合作，不斷推動大排巡航摩托的技術進步。他們的目標是為騎手打造一輛既豪華又可靠的機車。
*** 品牌獨有的設計風格也成為他們的標志之一。他們注重細節(jié)，將每一輛摩托車打造得獨一無二。無論是經(jīng)典的線條還是炫酷的配色方案，*** 品牌都能滿足騎手的個性需求。
在大排巡航摩托界中，*** 品牌也是無可爭議的領導者之一。他們將創(chuàng)新與傳統(tǒng)相結(jié)合，為騎手帶來了獨特而令人難忘的騎行體驗。
*** 品牌以其出色的工藝和精湛的技術而著名。他們的摩托車始終保持著卓越的性能和可靠性，使騎手能夠放心地踏上長途旅程。
與其他品牌不同，*** 品牌注重人機工程學。他們專注于提供舒適的座椅和符合人體工學的操控系統(tǒng)，為騎手帶來無與倫比的乘坐感受。
作為大排巡航摩托品牌中的后起之秀，*** 品牌以其獨特的風格和創(chuàng)新精神吸引了全球騎手的關注。他們以超卓的品質(zhì)和卓越的性能在市場上贏得了口碑和知名度。
*** 品牌注重與騎手間的互動。他們積極收集并利用騎手的反饋意見，不斷改進和提升自己的產(chǎn)品。這種與騎手緊密合作的態(tài)度使得他們的車型總是能夠滿足騎手的期望和需求。
無論是在城市道路還是在鄉(xiāng)村小路上，*** 品牌的摩托車都能夠給騎手帶來無與倫比的駕駛體驗。他們的機車設計時尚且實用，成為騎手炫耀和享受自由的伙伴。
大排巡航摩托品牌是豪華騎行的代表，他們的機車不僅在設計和性能上令人驚嘆，還為騎手提供了出色的駕駛體驗。無論是想要探索自然風光還是在城市中游弋，這些品牌的摩托車都能滿足騎手的需求。
選擇一輛適合自己的大排巡航摩托，是每位騎手的夢想。你可以根據(jù)自己的喜好和需求，選擇其中的一款品牌和車型，并在騎行中體驗到前所未有的樂趣和自由。
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(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());
}
}
