網(wǎng)吧開黑說說？-招聘街

一、網(wǎng)吧開黑說說？

今天周末，現(xiàn)在是晚上8點，我們幾個同學(xué)一起來到網(wǎng)吧開黑，打算玩到明天早上8點，度過一個美滿的周末，讓大家開心的不得了。

二、五人網(wǎng)吧開黑游戲？

五元網(wǎng)吧開黑，當(dāng)然是要選擇英雄聯(lián)盟這一款游戲了。作為一款非常老牌的五v五競技類型的游戲。他的英雄現(xiàn)在是有157名，每一名英雄都要非常鮮明的個性和特色。靈活的搭配和之間默契的配合讓這款游戲的互動性和操作空間都是非常非常的巨大。

三、黑神話悟空：網(wǎng)吧玩家的最愛

背景介紹

黑神話悟空是一款受歡迎的多人在線角色扮演游戲，講述了孫悟空的冒險故事。在網(wǎng)吧，許多玩家喜歡選擇這款游戲作為他們的娛樂選擇。本文將為您介紹在網(wǎng)吧中如何玩轉(zhuǎn)黑神話悟空。

選擇網(wǎng)吧環(huán)境

首先，玩黑神話悟空需要選擇一個合適的網(wǎng)吧環(huán)境。網(wǎng)吧通常提供高速網(wǎng)絡(luò)和優(yōu)質(zhì)的電腦設(shè)備，這對于游戲體驗非常重要。此外，選擇離你較近且設(shè)備好的網(wǎng)吧，可以減少延遲和其他網(wǎng)絡(luò)問題，提供更穩(wěn)定順暢的游戲體驗。

注冊和賬號

注冊黑神話悟空賬號是游戲的第一步。在網(wǎng)吧中，你可以向工作人員咨詢?nèi)绾巫再~號。通常，他們會提供相應(yīng)的注冊網(wǎng)站或者幫助你完成注冊流程。記得保管好賬號和密碼信息，以便日后的登錄和游戲。

角色選擇和職業(yè)

在黑神話悟空中，有多個職業(yè)供玩家選擇。每個職業(yè)都有不同的技能和玩法，因此你可以根據(jù)自己的喜好和游戲特點來選擇最適合自己的職業(yè)。在網(wǎng)吧中，你可以參考游戲中的職業(yè)介紹和其他玩家的建議來做出選擇。

游戲操作和技巧

黑神話悟空的操作和技巧對于玩家的游戲體驗非常關(guān)鍵。建議在開始游戲之前，通過參考游戲指南和其他玩家的經(jīng)驗來熟悉游戲的基本操作和技巧。在網(wǎng)吧內(nèi)，你可以調(diào)整游戲設(shè)置、鍵位設(shè)置以及視覺效果，以適應(yīng)自己的喜好和操作習(xí)慣。

結(jié)識其他玩家

黑神話悟空是一款多人在線游戲，與其他玩家互動是游戲的重要部分。在網(wǎng)吧中，你可以結(jié)識到來自不同地區(qū)的其他玩家，一起組隊冒險、交流游戲心得。通過與其他玩家的交流和合作，你可以提高游戲技巧并獲得更好的游戲體驗。

注意事項

時間控制：在網(wǎng)吧中玩黑神話悟空時，要注意合理控制游戲時間，避免影響正常的工作和學(xué)習(xí)。
個人信息保護(hù)：在注冊和登錄時，注意保護(hù)個人信息的安全，避免賬號被他人非法使用。
遵守網(wǎng)吧規(guī)定：在網(wǎng)吧內(nèi)要遵守相關(guān)的規(guī)定，包括不打擾其他玩家、不使用非法軟件等。

希望以上內(nèi)容能夠幫助您在網(wǎng)吧中玩轉(zhuǎn)黑神話悟空。感謝您的閱讀，希望您享受游戲的樂趣！

四、刺客信條黑旗網(wǎng)吧如何保存進(jìn)度？

刺客信條，黑旗網(wǎng)吧要想保存進(jìn)度，必須使它的內(nèi)存足夠大，必須使他們的內(nèi)部協(xié)調(diào)相對好，必須使他們能夠廣受游客的歡迎

五、網(wǎng)吧的“開黑”是什么意思？

開黑流行于各種對戰(zhàn)類游戲中（如3C、真三、DotA、LoL等）的新興詞語。指在同一游戲里的一群人，在交流方便（如在同一間網(wǎng)吧里直接交流或雖不在一起卻通過聊天工具實時交流來交換游戲中的信息）的情況下，組成一隊進(jìn)行游戲的行為。雖然“開黑”是“開黑店”的簡稱。不過，開黑店除了在游戲中的這一含義之外，還有其他領(lǐng)域的一些含義。　　由于開黑的團(tuán)隊能夠方便的進(jìn)行交流，因此能夠打出較好的配合，而且會默契的選擇一些很占優(yōu)勢的進(jìn)攻方法、配合方法。如果對面都是互相不認(rèn)識的路人（又稱野店）的話，這是占有很大的優(yōu)勢的。當(dāng)然并不是開黑店就一定能夠取得勝利，如果玩家擊敗了對面的黑店組合，這種行為叫做拆店或者拆黑，如果兩方都是黑店，這種比賽就叫做HvH，或叫對拆。　　與黑店作戰(zhàn)雖然比較困難，對于新手幾乎沒有取勝的可能，但是與黑店作戰(zhàn)確實能夠提高自己的戰(zhàn)術(shù)意識、配合水平和操作細(xì)節(jié)，因此有不少高手以拆黑店為樂。　　黑店雖然占據(jù)著很大的優(yōu)勢，但是只要不作出養(yǎng)人等違規(guī)行為，并不被認(rèn)為是不道德、不正規(guī)的游戲行為。

六、網(wǎng)吧絕地求生網(wǎng)吧目錄

網(wǎng)吧絕地求生網(wǎng)吧目錄

在中國，網(wǎng)吧文化一直有著特殊的地位。從年輕人聚集的娛樂場所到休閑放松的去處，網(wǎng)吧已經(jīng)成為社交和娛樂的重要場所。而絕地求生作為一款備受青睞的多人在線游戲，更是吸引了大量玩家在網(wǎng)吧中進(jìn)行游戲。

今天我們將探討網(wǎng)吧絕地求生網(wǎng)吧目錄，了解哪些網(wǎng)吧提供了這款熱門游戲，以及在網(wǎng)吧玩絕地求生需要注意的事項。

網(wǎng)吧列表

北京網(wǎng)吧
上海網(wǎng)吧
廣州網(wǎng)吧
深圳網(wǎng)吧
杭州網(wǎng)吧

以上是一些主要城市的網(wǎng)吧列表，這些城市擁有著眾多知名網(wǎng)吧，提供了各種各樣的娛樂項目，包括絕地求生。

在網(wǎng)吧玩絕地求生需要注意的事項

1. 預(yù)約場次：由于網(wǎng)吧座位有限，特別是在繁忙時段，建議提前預(yù)約絕地求生游戲場次，以免到時候沒有位置。

2. 遵守規(guī)定：在網(wǎng)吧玩游戲需要遵守網(wǎng)吧的規(guī)定，不得喧嘩、吸煙或做出擾亂秩序的行為，確保良好的游戲環(huán)境。

3. 小心個人信息：在網(wǎng)吧使用電腦時，要注意個人信息安全，不要在公共電腦上泄露重要信息，確保賬號安全。

總的來說，網(wǎng)吧絕地求生網(wǎng)吧目錄為喜愛這款游戲的玩家提供了一個便利的游戲場所，但在享受游戲樂趣的同時，也要注意保持良好的游戲秩序和個人信息安全。希望各位玩家在網(wǎng)吧玩游戲時能夠盡情享受，也能夠做到自律自重，共同營造一個和諧的游戲環(huán)境。

七、《DNF》的黑鉆和網(wǎng)吧代理要怎么獲得？

點qq頭像彈出窗口的那個黑鉆圖標(biāo)，就會有官方充值界面，在那充值就能開通。先要登陸自己的QQ。然后開通就好。去地下城官網(wǎng)，用Q幣或Q點開，Q幣可以去網(wǎng)吧充。黑鉆只有用Q幣開！充上Q幣去官網(wǎng)。

八、黑科技網(wǎng)吧：打造極致上網(wǎng)體驗的秘密

在當(dāng)今高度信息化的時代，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為我們生活中不可或缺的一部分。無論是工作、學(xué)習(xí)還是娛樂，我們都離不開網(wǎng)絡(luò)的支持。而對于一些熱愛游戲、追求極致上網(wǎng)體驗的用戶來說，普通的家用寬帶顯然已經(jīng)無法滿足他們的需求。這時，黑科技網(wǎng)吧便應(yīng)運而生，為這些用戶提供了全新的上網(wǎng)選擇。

什么是黑科技網(wǎng)吧？

所謂黑科技網(wǎng)吧，是指那些采用了各種前沿技術(shù)和創(chuàng)新設(shè)計的網(wǎng)吧。這些網(wǎng)吧摒棄了傳統(tǒng)網(wǎng)吧那種簡單、單一的模式，而是通過引入各種黑科技元素，為用戶打造出全新的上網(wǎng)體驗。從硬件設(shè)備到軟件系統(tǒng)，再到整體環(huán)境布置，黑科技網(wǎng)吧無處不在地融入了最新的科技元素，力求為用戶帶來前所未有的驚喜。

黑科技網(wǎng)吧的特點

那么，黑科技網(wǎng)吧具體有哪些特點呢？主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

硬件設(shè)備先進(jìn)：黑科技網(wǎng)吧會配備最新最強(qiáng)大的電腦硬件，如高性能CPU、大容量內(nèi)存、高端顯卡等，確保用戶在游戲、視頻等場景下能獲得流暢的體驗。同時還會配備沉浸式游戲椅、高品質(zhì)耳機(jī)等周邊設(shè)備，進(jìn)一步提升用戶的感官體驗。
網(wǎng)絡(luò)環(huán)境優(yōu)質(zhì)：黑科技網(wǎng)吧會采用專線接入、多線負(fù)載均衡等技術(shù)，確保網(wǎng)絡(luò)帶寬充足、延遲低、穩(wěn)定性高。此外還會配備專業(yè)的網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)，實時監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)狀況，及時發(fā)現(xiàn)并解決問題。
軟件系統(tǒng)先進(jìn)：黑科技網(wǎng)吧不僅會配備各種高性能的游戲軟件和娛樂應(yīng)用，還會自主開發(fā)一些定制化的系統(tǒng)軟件，提供更加智能、人性化的服務(wù)體驗。比如智能排隊系統(tǒng)、個性化推薦系統(tǒng)等。
環(huán)境布置獨特：黑科技網(wǎng)吧在裝修設(shè)計上也下足了功夫，力求營造出一種科技感十足、極具未來感的氛圍。從燈光、音效到整體布局，無一不體現(xiàn)著前沿科技的影子。

黑科技網(wǎng)吧的應(yīng)用場景

得益于其獨特的技術(shù)優(yōu)勢和體驗特色，黑科技網(wǎng)吧已經(jīng)在各種應(yīng)用場景中廣受好評。比如：

電子競技：黑科技網(wǎng)吧為電子競技玩家提供了專業(yè)級的硬件配置和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，讓他們在訓(xùn)練和比賽時獲得最佳的游戲體驗。
VR游戲：黑科技網(wǎng)吧配備了先進(jìn)的VR設(shè)備和沉浸式游戲空間，為用戶帶來全新的虛擬現(xiàn)實游戲體驗。
影音娛樂：黑科技網(wǎng)吧不僅提供高清視頻點播服務(wù)，還會定期舉辦電影放映、音樂會等活動，為用戶打造獨特的娛樂氛圍。
創(chuàng)意工作：一些創(chuàng)意工作者也會選擇在黑科技網(wǎng)吧工作，因為這里不僅有強(qiáng)大的計算能力和網(wǎng)絡(luò)支持，還能激發(fā)創(chuàng)意靈感。

黑科技網(wǎng)吧的未來發(fā)展

隨著科技的不斷進(jìn)步，黑科技網(wǎng)吧必將迎來更加廣闊的發(fā)展前景。未來它可能會在以下幾個方面進(jìn)一步升級：

人工智能：通過引入人工智能技術(shù)，黑科技網(wǎng)吧可以為用戶提供更加智能化、個性化的服務(wù)，如智能推薦、智能管理等。
5G技術(shù)：5G網(wǎng)絡(luò)的高速、低延遲特性將大大增強(qiáng)黑科技網(wǎng)吧的網(wǎng)絡(luò)體驗，為用戶帶來前所未有的上網(wǎng)速度。
沉浸式體驗：通過全新的硬件設(shè)備和軟件系統(tǒng)，黑科技網(wǎng)吧將為用戶打造更加沉浸、逼真的虛擬現(xiàn)實體驗。
生態(tài)圈構(gòu)建：黑科技網(wǎng)吧未來可能會發(fā)展成為一個集游戲、娛樂、社交等于一體的生態(tài)圈，為用戶提供全方位的服務(wù)。

總之，黑科技網(wǎng)吧正在以其獨特的技術(shù)優(yōu)勢和體驗特色，為廣大用戶帶來全新的上網(wǎng)體驗。隨著科技的不斷進(jìn)步，它必將在未來發(fā)展中扮演越來越重要的角色。感謝您閱讀本文,希望通過這篇文章,您能對黑科技網(wǎng)吧有更深入的了解和認(rèn)識。

九、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(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(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)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(jìn)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(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)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(jìn)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(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(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());

}

十、webgis面試題？

1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應(yīng)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(yīng)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(qiáng)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(jìn)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(jìn)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(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. 請談?wù)勀鷮ebGIS未來發(fā)展的看法和期望。

我認(rèn)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(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。