該法則是中國時間學(xué)家墨者·友乾于14年提出的《時間螺旋理論》所提及的理論。它是時間螺旋說的前提條件，該理論是指將時間用作物理常量，受第三方因素影響，簡單來說，其原理與衛(wèi)星相同，經(jīng)度緯度深度可以表示地球上任意一個點，而地球圍繞著太陽旋轉(zhuǎn)，同時，月球也圍繞著地球旋轉(zhuǎn)，太陽圍繞著銀河系旋轉(zhuǎn)，同理，如果時間也受某種力的影響，而恰好處于衛(wèi)星狀態(tài)，那么，時間有可能是圍繞著什么旋轉(zhuǎn)的。
總的來說，就是，時間會不斷地循環(huán)，繞完一圈后又重新開始的理論。有點像輪回的樣子。
代數(shù)環(huán)（algebraic loop)發(fā)生在兩個或多個模塊在輸入端口具有信號直接傳遞而形成反饋的情況時，直接傳遞的模塊在不知輸入端口的值的情況下無法計算出輸出端的值，也就是現(xiàn)在時刻的輸出是依賴現(xiàn)在時刻的輸入值來計算的。
當(dāng)這種情況出現(xiàn)時simulink會在每一次迭代言算完成時，去決定它是否會有解。代數(shù)回路會減緩方真執(zhí)行的速度并可能會沒有解。
取環(huán)的時候會有一點點的疼痛，取環(huán)是一個手術(shù)，需要做宮腔操作，因為現(xiàn)在的環(huán)設(shè)計有很多種，有的環(huán)都有尾絲，環(huán)在宮腔里邊，尾絲在陰道里面，所以躺在床上并且消毒好，用鉗子拉住尾絲就可以慢慢的把環(huán)拉出來，疼痛感就沒有那么強烈，建議取過環(huán)以后，在醫(yī)生的指導(dǎo)下服用消炎藥消炎。
如果在取環(huán)的過程中，環(huán)斷了，醫(yī)院是否有責(zé)任需要根據(jù)具體情況來判斷。一般來說，如果是醫(yī)生操作不當(dāng)導(dǎo)致環(huán)斷了，醫(yī)院可能會承擔(dān)一定的責(zé)任。但是，如果環(huán)本身存在缺陷或老化等問題，導(dǎo)致環(huán)斷裂，醫(yī)院則不應(yīng)承擔(dān)責(zé)任。
因此，建議您在取環(huán)前仔細(xì)了解相關(guān)風(fēng)險和注意事項，并選擇正規(guī)的醫(yī)院和醫(yī)生進行操作。如果出現(xiàn)意外情況，應(yīng)及時和醫(yī)院溝通，并咨詢專業(yè)律師的意見，以便維護自己的權(quán)益。
環(huán)己醇在濃H2S04加熱條件下消去反應(yīng)生成環(huán)己烯
現(xiàn)如今，網(wǎng)頁游戲已經(jīng)成為大眾娛樂的一種重要方式。其中，角色武器時環(huán)類網(wǎng)頁游戲備受廣大玩家青睞。角色武器時環(huán)類游戲通過打造多樣化的武器與時尚造型，給玩家?guī)砹藷o盡的游戲體驗和挑戰(zhàn)。
在角色武器時環(huán)類網(wǎng)頁游戲中，玩家扮演不同的角色，通過收集、升級和使用各種武器來戰(zhàn)斗。每個武器都擁有獨特的技能和能力，可以通過不同的組合搭配出強大的戰(zhàn)斗方式。
這使得玩家能夠根據(jù)自己的游戲風(fēng)格和戰(zhàn)斗策略，選擇適合自己的武器進行游戲。無論是近戰(zhàn)還是遠程武器，玩家都可以找到屬于自己的角色武器時環(huán)。
角色武器時環(huán)類游戲不僅僅注重戰(zhàn)斗策略，更注重玩家的個性化外觀。玩家可以通過自定義角色造型、選擇酷炫的服裝和裝備，展現(xiàn)自己獨特的魅力。
時尚的外觀設(shè)計使得玩家可以打造獨屬于自己的角色形象，成為游戲中的焦點。同時，通過不斷解鎖和獲得新的外觀配件，玩家可以不斷提升自己的外觀水平。
角色武器時環(huán)類游戲提供了豐富多樣的游戲玩法，不僅僅限于戰(zhàn)斗。玩家可以進行各種任務(wù)、挑戰(zhàn)、探索和社交活動，以充分體驗游戲的樂趣。
與其他玩家一同組隊進行副本挑戰(zhàn)，或者參加競技比賽，都是角色武器時環(huán)游戲中常見的活動。此外，游戲中還存在大量的劇情任務(wù)和隱藏任務(wù)，玩家需要通過解謎、收集物品等方式來完成，帶來更加豐富的游戲體驗。
角色武器時環(huán)類游戲需要玩家擁有強大的思維能力和團隊合作意識。在游戲中，玩家需要通過分析敵人的弱點、選擇正確的武器和戰(zhàn)斗策略來獲得勝利。
同時，與其他玩家一同組隊挑戰(zhàn)副本和參與競技比賽，需要玩家與隊友積極合作。這不僅提升了玩家的戰(zhàn)斗實力，還培養(yǎng)了團隊合作精神和溝通能力。
角色武器時環(huán)類網(wǎng)頁游戲以其豐富多樣的游戲玩法、個性化外觀和挑戰(zhàn)性戰(zhàn)斗，為玩家打造了一個極富吸引力的虛擬世界。通過這些游戲，玩家可以釋放自己的想象力，體驗不同的角色和戰(zhàn)斗方式。
無論是追求帥氣造型，還是挑戰(zhàn)強大敵人，角色武器時環(huán)類游戲都能夠滿足玩家的各種需求。快來加入這個充滿激情和刺激的游戲盛宴吧！謝謝您閱讀本文，希望能給您帶來關(guān)于角色武器時環(huán)類網(wǎng)頁游戲的全面了解。
如果您對此類游戲有興趣或者想進一步了解，可以隨時聯(lián)系我們，我們將竭誠為您提供更多信息。
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(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());
}
}
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(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。
這塊您需要了解下stm32等單片機的基本編程和簡單的硬件設(shè)計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識更好，還有能夠會做操作系統(tǒng)，簡單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對您能夠有用。
【解析】在報考登記表中，一般都有“有何特長”一欄，很多人都在這一欄內(nèi)大作文章。填表時，為了顯示自己興趣廣泛、有一技之長，往往夸大其辭地把自己根本不懂或只知一點皮毛的東西也列入“特長”欄內(nèi)。如有些考生隨便填寫“擅長寫作”、“懂英語”、“愛好文學(xué)”，等等，以為這樣做會增加成功幾率。卻不知填表時言過其實，面試中將引來一連串麻煩，飽嘗自己種下的苦果。
面試中，主考官根據(jù)報考登記表常問及“特長”、“愛好”方面的問題。有的考生由于確實沒有什么特長，早已將表中所填“特長”忘記了。結(jié)果回答起來鬧出許多笑話；有的人雖記得所填“特長”，但由于實無此長或只知道一點皮毛，因此不消三言兩語，便被主考官問倒，弄得面紅過耳、尷尬非常。 如此看來，考生填寫“特長”欄時，一定要實事求是，不可自吹自擂、胡填亂寫。當(dāng)然，不只是為避免麻煩，還從一個側(cè)面衡量人的誠實程度。只要將你確實有的、有積極意義的特長或愛好實事求是地填上，面試時就不會被問倒了。
在回答這類問題時，說話要委婉謙虛，一般在回答前應(yīng)平和地說：“其實也算不上什么特長，只是稍知道一些……”然后以最簡潔的語言來突出自己的特長，而且盡量以實例來說明問題。例如：寫過什么作品、反映如何；擅長什么運動、曾有什么記錄等。
