1/先準(zhǔn)備一點(diǎn)紅棗和姜片，紅棗去核。
2/然后鍋里放適量清水，先放入紅棗和姜大火燒開。
3/燒開期間把小米淘洗干凈，沖洗掉里面的灰塵。
4/洗好以后就倒入鍋里一起繼續(xù)煮。
5/接著準(zhǔn)備紅薯，去皮以后切小塊，別太大塊就行了。
6/切好以后就倒入鍋里，和其他食材攪拌均勻，大火燒開，然后小火煲30分鐘就行了。
7/最后可以加點(diǎn)鹽調(diào)味，調(diào)過味就可以單吃了。
8/將調(diào)料拌均勻，滾一滾就行了，注意要攪拌，防止粘鍋。
9.美味又好吃的小米菠蘿粥的家常做法完成開吃了。
原料
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小米 (100克)
紅薯 (750克)
紅棗 (8個(gè))
食鹽 適量
1/先準(zhǔn)備一點(diǎn)紅棗和姜片，紅棗去核。
2/然后鍋里放適量清水，先放入紅棗和姜大火燒開。
3/燒開期間把小米淘洗干凈，沖洗掉里面的灰塵。
4/洗好以后就倒入鍋里一起繼續(xù)煮。
5/接著準(zhǔn)備紅薯，去皮以后切小塊，別太大塊就行了。
6/切好以后就倒入鍋里，和其他食材攪拌均勻，大火燒開，然后小火煲30分鐘就行了。
7/最后可以加點(diǎn)鹽調(diào)味，調(diào)過味就可以單吃了。
8/將調(diào)料拌均勻，滾一滾就行了，注意要攪拌，防止粘鍋。
9.美味又好吃的小米菠蘿粥的家常做法完成開吃了。
【需要的原料】：
金菠蘿1個(gè)、剩米飯一盤、
蝦仁20只、雞蛋2個(gè)、
黃瓜半根、胡蘿卜半根、
食用油、鹽；
【制作過程】：
步驟1：取一個(gè)菠蘿，將菠蘿的側(cè)邊切開一小塊，用勺子挖出果肉備用；
步驟2：將一部菠蘿果肉切成小丁，再準(zhǔn)備一盤剩米飯；
步驟3：胡蘿卜去皮切成小丁，黃瓜切小丁，蝦仁解凍備用；
步驟4：炒鍋上火燒熱，放食用油，先把胡蘿卜丁放進(jìn)鍋里翻炒片刻；
步驟5：再把蝦仁入進(jìn)鍋里一起翻炒，蝦仁遇熱后很快就會(huì)變紅；
步驟6：兩個(gè)雞蛋打在碗里，攪拌均勻后倒入鍋里，一起翻炒；
步驟7：雞蛋液很快就會(huì)定型，凝固成雞蛋塊，再倒入黃瓜丁一起翻炒；
步驟8：最后倒入剩米飯，如果剩米飯結(jié)成塊會(huì)比較硬，可以提前捏碎，再倒進(jìn)鍋里就方便炒了；
步驟9：加一小勺鹽調(diào)味
步驟10：最后把切成小塊的菠蘿果肉倒進(jìn)鍋里，翻炒均勻；
步驟11：如果菠蘿果肉水分含量比較高，可以多炒一會(huì)兒，讓菠蘿果汁浸入到每一粒米里；
炒飯做好以后，盛出來放到之前挖好的菠蘿碗里，就可以開吃了。
說點(diǎn)正經(jīng)，也當(dāng)作一次小科普。
蘋果手機(jī)的命名，已經(jīng)無法考證，創(chuàng)始人并沒有明說，不過從最早的公司logo可以看出，蘋果公司的Apple ，是牛頓的Apple，并不是圖靈的Apple。 可能是強(qiáng)調(diào)牛頓的真相洞察力、行業(yè)統(tǒng)御力，還帶有一點(diǎn)inspiration的味道。
小米，一開始想叫玄德手機(jī)。
后來想想古味兒太濃，就想叫紅星手機(jī)。跑去注冊(cè)，被告知“紅星”是馳名商標(biāo)。可以看得出來，雷軍的草臺(tái)班子都是法盲。
思來想去，最后整了個(gè)“小米加步槍”精神，確定為小米手機(jī)，幸好不叫步槍手機(jī)，就這幫人腦子整個(gè)步槍牌也不是沒有可能。
這也可以說明，為什么小米的第二品牌叫紅米，因?yàn)橛小凹t星”這個(gè)淵源。
今天，我要給大家分享一種特殊的水培方法，那就是菠蘿頭水培長(zhǎng)菠蘿。菠蘿作為一種熱帶水果，不僅口感酸甜可口，而且富含多種維生素和礦物質(zhì)，對(duì)我們的健康非常有益。如果您是個(gè)愛菠蘿的人，不妨嘗試一下這種新穎的種植方式。
菠蘿頭水培長(zhǎng)菠蘿是一種無土栽培的方法，通過將菠蘿頂部的“菠蘿頭”剪下來，并將其插入水中培養(yǎng)。這種水培方法不需要土壤，而是利用水中的養(yǎng)分供應(yīng)植物生長(zhǎng)所需的養(yǎng)分。天然的維生素和礦物質(zhì)會(huì)促進(jìn)植物的生長(zhǎng)，使其茁壯成長(zhǎng)。
首先，您需要選擇一個(gè)新鮮、健康的菠蘿，確保它的葉子鮮綠且沒有任何病蟲害。然后，將菠蘿的頂部剪下來，保留大約2-3厘米的菠蘿頭。
接下來，您需要將菠蘿頭放入一個(gè)透明的容器中，容器中裝滿水。確保菠蘿頭的底部浸泡在水中，而頂部則懸空在外。這樣，菠蘿頭就能夠吸收到水中的養(yǎng)分。
同時(shí)，您還需要避免光照過強(qiáng)的環(huán)境，因?yàn)檫@可能會(huì)導(dǎo)致菠蘿頭受損。一個(gè)陰涼的地方最適合培養(yǎng)菠蘿頭。
與任何植物一樣，水培菠蘿也需要適當(dāng)?shù)恼疹櫤完P(guān)注。以下是幾個(gè)要注意的方面：
相比于傳統(tǒng)的土培種植方式，菠蘿頭水培有許多獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)：
通過菠蘿頭水培長(zhǎng)菠蘿，我們可以在家中享受種植的樂趣，同時(shí)獲得健康美味的菠蘿。水培種植方法簡(jiǎn)單易行，適合初學(xué)者嘗試。只需準(zhǔn)備好適宜的容器、清潔的水和適量的肥料，然后按照我們提供的步驟進(jìn)行操作，您就可以成功地培養(yǎng)出自己的菠蘿植株。
菠蘿頭水培種植法不僅可以帶來豐富的營(yíng)養(yǎng)和觀賞價(jià)值，還能讓您在繁忙的生活中找到一份平靜與寧?kù)o。嘗試一下吧，你會(huì)發(fā)現(xiàn)種植菠蘿頭是一件有趣又有益的事情。
水培種植在近年來越來越受到人們的歡迎，水培菠蘿也成為了許多人心儀的選擇。但是，許多人對(duì)于水培種植是否會(huì)使菠蘿變長(zhǎng)產(chǎn)生了質(zhì)疑。今天，我們就來探討一下“水培菠蘿會(huì)長(zhǎng)菠蘿嗎”的問題。
水培種植是一種將植物生長(zhǎng)在水中，而非傳統(tǒng)土壤中的種植方法。它通過在水中提供養(yǎng)分來滿足植物的需求，無需土壤。由于水培種植沒有土壤的限制，植物的生長(zhǎng)和發(fā)育往往更加迅速，而且容易管理。
那么“水培菠蘿會(huì)長(zhǎng)菠蘿嗎”這個(gè)問題的答案是肯定的。水培菠蘿同樣具有生長(zhǎng)和發(fā)育的能力，可以長(zhǎng)成美味的成熟菠蘿。不過，在水培種植過程中，有一些要點(diǎn)需要特別注意。
要想成功地水培菠蘿，首先需要選擇適合水培種植的菠蘿品種。一般來說，選擇緊密、矮小、萌發(fā)力強(qiáng)的品種比較適合水培種植。這樣的品種適應(yīng)性強(qiáng)，生長(zhǎng)迅速，更容易在水中生根、發(fā)芽。
在水培之前，先將菠蘿的頂部切除。切割菠蘿的頂部時(shí)，要保證切口的平整和整潔，這樣有利于菠蘿的生長(zhǎng)和水培過程的進(jìn)行。
水培種植菠蘿需要適當(dāng)?shù)酿B(yǎng)分供給。可以選擇專門的水培養(yǎng)分添加劑，按照說明添加到水中。也可以使用有機(jī)肥料，利用其溶解在水中供給植物所需的養(yǎng)分。
養(yǎng)分的供給要適量，過多的養(yǎng)分會(huì)導(dǎo)致菠蘿長(zhǎng)勢(shì)過旺，而生長(zhǎng)的速度變快，影響其正常生長(zhǎng)。因此，要根據(jù)菠蘿的生長(zhǎng)狀況和所需養(yǎng)分進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。
水質(zhì)對(duì)于水培菠蘿的生長(zhǎng)和發(fā)育也是非常重要的。水質(zhì)應(yīng)該選擇清潔、無污染的水源。如果水質(zhì)不達(dá)標(biāo)，容易導(dǎo)致菠蘿生長(zhǎng)不良，甚至發(fā)生病害。
當(dāng)水源較差時(shí)，可以通過過濾、消毒等方法來處理水質(zhì)。這樣能夠有效地提高菠蘿的生長(zhǎng)環(huán)境，減少病蟲害的發(fā)生。
水培菠蘿同樣需要適宜的光照和環(huán)境條件才能更好地生長(zhǎng)。一般來說，菠蘿對(duì)于陽光的需求較高，因此要選擇陽光充足的種植場(chǎng)所，保證菠蘿能夠接受到足夠的陽光照射。
此外，溫度和濕度也是影響菠蘿生長(zhǎng)的重要因素。水培種植的菠蘿需要適宜的溫度和濕度來促進(jìn)植物代謝和營(yíng)養(yǎng)吸收。太高或太低的溫度都會(huì)對(duì)菠蘿的生長(zhǎng)產(chǎn)生不利影響。
因此，要根據(jù)菠蘿的生長(zhǎng)特點(diǎn)和環(huán)境條件進(jìn)行合理的調(diào)節(jié)，創(chuàng)造合適的生長(zhǎng)環(huán)境。
為了保證水培菠蘿的生長(zhǎng)和發(fā)育，定期更換水質(zhì)是必要的。水培種植的菠蘿需要新鮮的水源來維持其正常的生長(zhǎng)和養(yǎng)分供給。
一般來說，每10天至兩周更換一次水質(zhì)比較合適。同時(shí)在更換水質(zhì)的過程中，要注意清洗容器和更換水源，以減少病蟲害的傳播。
因此，通過以上的探討可以得出結(jié)論：水培菠蘿同樣可以長(zhǎng)成美味的成熟菠蘿。但是，在水培種植過程中，要注意適當(dāng)選擇品種，切割頂部，提供適量的養(yǎng)分，選擇合適的水質(zhì)和環(huán)境條件，定期更換水質(zhì)等。
只有保證這些要點(diǎn)的合理性，才能夠順利地水培菠蘿并取得豐收。
希望通過這篇文章，可以對(duì)“水培菠蘿會(huì)長(zhǎng)菠蘿嗎”這個(gè)問題有所了解，相信水培種植菠蘿也能夠成為您的新駕駛興趣和挑戰(zhàn)。祝您在水培種植的道路上取得更大的成功！
在這個(gè)現(xiàn)代都市生活的歲月里，讓我們沉溺在綠意盎然的植物世界中，不僅能夠凈化空氣，還能給人們帶來寧?kù)o和喜悅。而其中一個(gè)受到越來越多人喜愛的植物就是水培菠蘿頭長(zhǎng)菠蘿。水培技術(shù)將菠蘿頭長(zhǎng)菠蘿的栽培變得簡(jiǎn)單易行，不再需要土壤，只需水和養(yǎng)分就能讓其茁壯生長(zhǎng)，成為您家居裝飾的一抹亮色。
水培，即水耕栽培，是一種將植物的根部懸浮在營(yíng)養(yǎng)液中的栽培方式。相較于傳統(tǒng)土壤栽培，水培具有更高的靈活性和持續(xù)性，因?yàn)樗芴峁┏渥愕难鯕夂蜖I(yíng)養(yǎng)供給，并減少植物受到病蟲害的風(fēng)險(xiǎn)。菠蘿頭長(zhǎng)菠蘿作為水培植物的代表，更是成為了家庭栽培的絕佳選擇。
菠蘿頭長(zhǎng)菠蘿，顧名思義，是指菠蘿株基部頂部的莖芽。它的外觀美觀獨(dú)特，葉子整齊飽滿，呈現(xiàn)出濃密的綠色。而且它不僅僅是一個(gè)裝飾植物，它還具有一定的實(shí)用價(jià)值。菠蘿頭長(zhǎng)菠蘿可以長(zhǎng)時(shí)間保持綠色，不需要經(jīng)常澆水，是一個(gè)非常適合忙碌人群的植物。
此外，菠蘿頭長(zhǎng)菠蘿還具有良好的適應(yīng)性，無論是室內(nèi)還是室外環(huán)境，它都能適應(yīng)。放置在陽光充足的地方，可以促進(jìn)其生長(zhǎng)和果實(shí)的產(chǎn)生，而放置在半陰涼的環(huán)境中，可以提高其觀賞價(jià)值。無論是作為陽臺(tái)、辦公室還是客廳的裝飾，菠蘿頭長(zhǎng)菠蘿都能起到不錯(cuò)的效果。
想要栽培茁壯的水培菠蘿頭長(zhǎng)菠蘿，下面是一些您需要了解的關(guān)鍵技巧：
菠蘿頭長(zhǎng)菠蘿不僅是美麗的裝飾植物，它還有一些實(shí)用的應(yīng)用價(jià)值。
首先，菠蘿頭長(zhǎng)菠蘿可以凈化空氣。它通過光合作用吸收二氧化碳，并釋放出氧氣，幫助改善室內(nèi)空氣質(zhì)量，對(duì)人們的健康十分有益。
其次，菠蘿頭長(zhǎng)菠蘿還可以吸附有害物質(zhì)。根據(jù)科學(xué)研究，它能吸附甲醛、苯等有害物質(zhì)，起到凈化環(huán)境的作用。
此外，菠蘿頭長(zhǎng)菠蘿還能緩解視覺疲勞。長(zhǎng)時(shí)間盯著電腦和手機(jī)屏幕容易導(dǎo)致眼部疲勞和不適感，而觀賞綠色植物可以緩解這種疲勞，讓眼睛得到放松和舒緩。
菠蘿頭長(zhǎng)菠蘿作為水培植物的佼佼者，無論是顏值還是實(shí)用性，都受到了眾多植物愛好者的喜愛。它的獨(dú)特美麗和容易栽培的特點(diǎn)，使其成為家居裝飾和空氣凈化的好幫手。如果你正在尋找一個(gè)方便養(yǎng)護(hù)、無需特別技巧的植物，不妨一試水培菠蘿頭長(zhǎng)菠蘿，讓它為你的生活帶來更多的綠色和快樂。
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。
