西南位育和南模哪個(gè)好？-招聘街

一、西南位育和南模哪個(gè)好？

這個(gè)問(wèn)題沒(méi)有明確的結(jié)論，因?yàn)檫x擇學(xué)校要根據(jù)個(gè)人情況和需求來(lái)考慮。西南位育和南模都是優(yōu)秀的高中，但是具體的優(yōu)缺點(diǎn)各有不同。西南位育是北京市重點(diǎn)高中，教育質(zhì)量一直處于北京市前列，尤其是在自然科學(xué)和理工類(lèi)方面，優(yōu)勢(shì)明顯。此外，學(xué)校設(shè)施齊全，師資力量雄厚，課外活動(dòng)也很豐富。南模則是江蘇省重點(diǎn)高中，也有著很高的教育水平和聲譽(yù)。除了在文科和藝術(shù)類(lèi)方面比較優(yōu)秀之外，在其他學(xué)科也有很不錯(cuò)的表現(xiàn)。學(xué)校注重素質(zhì)教育，培養(yǎng)學(xué)生的綜合素質(zhì)。因此，選擇西南位育還是南模要根據(jù)個(gè)人需求和偏好來(lái)考慮，比如對(duì)于文理傾向的學(xué)生、對(duì)于生活環(huán)境的要求等等，需要進(jìn)行全面綜合考慮。

二、一模二模三模成績(jī)查詢(xún)

一模二模三模成績(jī)查詢(xún)：如何提高學(xué)習(xí)成績(jī)

學(xué)生們都希望在一模、二模和三模的考試中取得優(yōu)異的成績(jī)，因?yàn)檫@直接關(guān)系到他們能否進(jìn)入理想的大學(xué)或者獲得心儀的獎(jiǎng)學(xué)金。然而，要取得理想的成績(jī)并不容易，需要付出大量的努力和時(shí)間。

在進(jìn)行成績(jī)查詢(xún)之前，我們先來(lái)探討一下如何提高學(xué)習(xí)成績(jī)的方法和技巧：

1. 制定合理的學(xué)習(xí)計(jì)劃

制定一個(gè)合理且可行的學(xué)習(xí)計(jì)劃是提高學(xué)習(xí)成績(jī)的第一步。你可以根據(jù)自己的時(shí)間安排和學(xué)習(xí)目標(biāo)來(lái)制定學(xué)習(xí)計(jì)劃，合理地安排每一天的學(xué)習(xí)內(nèi)容和時(shí)間。同時(shí)，要確保計(jì)劃中包含了復(fù)習(xí)和練習(xí)的時(shí)間，這樣可以加深對(duì)知識(shí)的理解和掌握。

2. 注重基礎(chǔ)知識(shí)的掌握

要想在考試中取得好成績(jī)，基礎(chǔ)知識(shí)的掌握是非常重要的。在學(xué)習(xí)新知識(shí)的同時(shí)，一定要重視對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)的鞏固與理解。如果基礎(chǔ)知識(shí)掌握不牢固，后續(xù)的學(xué)習(xí)會(huì)變得困難，很可能導(dǎo)致學(xué)習(xí)成績(jī)的下降。

3. 拓寬學(xué)習(xí)資源

除了課本上的知識(shí)，還可以利用互聯(lián)網(wǎng)等各種資源來(lái)拓寬自己的學(xué)習(xí)范圍。有時(shí)候，通過(guò)其他渠道獲取的知識(shí)會(huì)更具深度和廣度，幫助你更好地理解和掌握學(xué)科。可以查找相關(guān)的學(xué)習(xí)資料、參加學(xué)習(xí)平臺(tái)或者參加學(xué)術(shù)交流等，以拓寬自己的視野。

4. 整理筆記和做題集

在學(xué)習(xí)過(guò)程中，記筆記和做題集對(duì)于提高學(xué)習(xí)效果非常有幫助。記筆記可以幫助你更好地理解和總結(jié)知識(shí)點(diǎn)，做題集可以幫助你查漏補(bǔ)缺，并提升解題能力。通過(guò)整理筆記和做題集，可以更加系統(tǒng)地學(xué)習(xí)和鞏固所學(xué)內(nèi)容。

5. 結(jié)合實(shí)踐應(yīng)用知識(shí)

紙上得來(lái)終覺(jué)淺，絕知此事要躬行。學(xué)習(xí)知識(shí)不僅要停留在理論層面，還要結(jié)合實(shí)踐進(jìn)行應(yīng)用。通過(guò)實(shí)際操作、實(shí)驗(yàn)或者實(shí)踐活動(dòng)，可以更好地理解和應(yīng)用所學(xué)的知識(shí)，從而加深記憶并提高學(xué)習(xí)成績(jī)。

6. 制定合理的復(fù)習(xí)計(jì)劃

在考試前，制定一個(gè)合理的復(fù)習(xí)計(jì)劃也非常重要。要根據(jù)考試科目和時(shí)間來(lái)制定復(fù)習(xí)計(jì)劃，將重點(diǎn)內(nèi)容進(jìn)行有針對(duì)性的復(fù)習(xí)。可以使用一些復(fù)習(xí)方法和技巧，如制作思維導(dǎo)圖、做題串聯(lián)、找出易錯(cuò)點(diǎn)等方法，提高復(fù)習(xí)效果。

一模二模三模成績(jī)查詢(xún)

一模、二模和三模的成績(jī)查詢(xún)是學(xué)生們非常關(guān)注的事情。通過(guò)成績(jī)查詢(xún)，可以了解自己在考試中的得分情況，以便進(jìn)行進(jìn)一步的學(xué)習(xí)調(diào)整。

一般來(lái)說(shuō)，成績(jī)查詢(xún)可以通過(guò)以下幾個(gè)途徑進(jìn)行：

1. 學(xué)校教務(wù)系統(tǒng)

學(xué)校教務(wù)系統(tǒng)是最常用的成績(jī)查詢(xún)途徑之一。學(xué)生可以通過(guò)登錄學(xué)校教務(wù)系統(tǒng)，在指定的時(shí)間段內(nèi)查詢(xún)到自己的一模、二模和三模成績(jī)。一般來(lái)說(shuō)，學(xué)校會(huì)事先通知學(xué)生成績(jī)查詢(xún)的時(shí)間和方式，學(xué)生需要按照要求進(jìn)行查詢(xún)。

2. 短信通知

有些學(xué)校還會(huì)通過(guò)短信的方式通知學(xué)生考試成績(jī)。學(xué)生在參加完一模、二模和三模考試后，耐心等待學(xué)校的成績(jī)通知短信即可。這種方式相對(duì)來(lái)說(shuō)比較方便，學(xué)生可以隨時(shí)收到成績(jī)通知，及時(shí)了解自己的成績(jī)情況。

3. 電子郵件

一些學(xué)校也會(huì)通過(guò)電子郵件的方式通知學(xué)生成績(jī)。學(xué)生在考試結(jié)束后，需要保持對(duì)郵箱的檢查，以便及時(shí)收到學(xué)校發(fā)送的成績(jī)通知。電子郵件通知方式不受時(shí)間和地域的限制，學(xué)生可以在任何地方及時(shí)了解自己的成績(jī)。

需要注意的是，每個(gè)學(xué)校的成績(jī)查詢(xún)方式可能會(huì)有所不同，學(xué)生需要根據(jù)學(xué)校的要求選擇合適的方式進(jìn)行查詢(xún)。

總結(jié)

提高學(xué)習(xí)成績(jī)是一個(gè)需要長(zhǎng)期努力的過(guò)程，需要學(xué)生付出大量的時(shí)間和精力。制定合理的學(xué)習(xí)計(jì)劃、注重基礎(chǔ)知識(shí)的掌握、拓寬學(xué)習(xí)資源、整理筆記和做題集、結(jié)合實(shí)踐應(yīng)用知識(shí)以及制定合理的復(fù)習(xí)計(jì)劃，這些方法和技巧都可以幫助學(xué)生提高學(xué)習(xí)效果。

在成績(jī)查詢(xún)方面，學(xué)生可以通過(guò)學(xué)校教務(wù)系統(tǒng)、短信通知或者電子郵件的方式了解自己的一模、二模和三模成績(jī)。無(wú)論通過(guò)何種途徑進(jìn)行成績(jī)查詢(xún)，學(xué)生都需要耐心等待和按照學(xué)校要求進(jìn)行操作。

希望學(xué)生們通過(guò)努力和堅(jiān)持，取得優(yōu)異的一模、二模和三模成績(jī)！

三、高三一模二模三模時(shí)間

在高三階段，一模、二模和三模考試是非常重要的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

一模考試通常在年初進(jìn)行，這是一次全面檢驗(yàn)學(xué)生掌握程度的考試。

二模考試一般在年中進(jìn)行，它是對(duì)學(xué)生在上半學(xué)年所學(xué)知識(shí)的總結(jié)和回顧。

三模考試通常在年末進(jìn)行，是對(duì)全年學(xué)習(xí)成果的檢驗(yàn)和評(píng)估。

這些考試都是學(xué)生評(píng)估自己的學(xué)習(xí)進(jìn)展和準(zhǔn)備情況的重要機(jī)會(huì)。

一模考試

一模考試通常在1月或2月進(jìn)行，是高三階段的第一次大考。

一模考試的內(nèi)容包括各個(gè)學(xué)科的知識(shí)和技能，涉及到的范圍廣泛。

在一模考試前，學(xué)生需要制定合理的復(fù)習(xí)計(jì)劃，并進(jìn)行有針對(duì)性的復(fù)習(xí)。

復(fù)習(xí)的重點(diǎn)是對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)的鞏固和理解，以及解題技巧的訓(xùn)練。

一模考試的成績(jī)是學(xué)生自我評(píng)估的重要依據(jù)，也是學(xué)校和家長(zhǎng)評(píng)估學(xué)生學(xué)習(xí)情況的重要參考。

二模考試

二模考試通常在5月或6月進(jìn)行，是對(duì)上半學(xué)年所學(xué)知識(shí)的總結(jié)和回顧。

二模考試的內(nèi)容主要包括前半學(xué)年所學(xué)的內(nèi)容，重點(diǎn)是對(duì)知識(shí)點(diǎn)的掌握和應(yīng)用能力的提升。

在二模考試前，學(xué)生需要對(duì)前半學(xué)年所學(xué)的知識(shí)進(jìn)行系統(tǒng)性的復(fù)習(xí)和梳理。

同時(shí)，要加強(qiáng)對(duì)解題方法和答題技巧的訓(xùn)練，提高應(yīng)試能力。

二模考試的成績(jī)反映了學(xué)生在上半學(xué)年的學(xué)習(xí)情況和進(jìn)步程度。

三模考試

三模考試通常在11月或12月進(jìn)行，是對(duì)全年學(xué)習(xí)成果的檢驗(yàn)和評(píng)估。

三模考試的內(nèi)容包括全年各個(gè)學(xué)科的知識(shí)和技能，綜合性和綜述性較強(qiáng)。

在三模考試前，學(xué)生需要全面復(fù)習(xí)全年所學(xué)的知識(shí)和技能，做好知識(shí)的鞏固和拓展。

同時(shí)，要注重對(duì)解題方法和答題技巧的訓(xùn)練，提高綜合應(yīng)用能力。

三模考試的成績(jī)是對(duì)學(xué)生全年學(xué)習(xí)成果的總結(jié)和評(píng)估，對(duì)高考備考起到重要的指導(dǎo)作用。

四、模模聯(lián)盟網(wǎng)紅

歡迎閱讀本文，今天我們將要探討的主題是模模聯(lián)盟網(wǎng)紅。隨著社交媒體的崛起，網(wǎng)紅已經(jīng)成為新時(shí)代的明星，吸引了大批粉絲和關(guān)注者。在這篇文章中，我們將深入探討模模聯(lián)盟網(wǎng)紅的現(xiàn)象，以及他們?cè)诋?dāng)今社會(huì)中的影響力。

模模聯(lián)盟網(wǎng)紅的定義

模模聯(lián)盟網(wǎng)紅是指通過(guò)模模聯(lián)盟平臺(tái)獲得知名度的網(wǎng)絡(luò)紅人。他們通常在社交媒體上擁有大量的粉絲，可以通過(guò)發(fā)布內(nèi)容賺取收入，并與粉絲建立親密的互動(dòng)關(guān)系。這些網(wǎng)紅擅長(zhǎng)各種領(lǐng)域，例如美妝、時(shí)尚、生活方式等，他們的影響力不斷擴(kuò)大，成為許多品牌的合作對(duì)象。

模模聯(lián)盟網(wǎng)紅的特點(diǎn)

模模聯(lián)盟網(wǎng)紅具有一些共同的特點(diǎn)，這些特點(diǎn)使他們?cè)谏缃幻襟w上脫穎而出，贏得了大批粉絲的喜愛(ài)。首先，他們通常擁有獨(dú)特的個(gè)人魅力和吸引力，能夠吸引他人的注意力。其次，他們的內(nèi)容質(zhì)量高，能夠給粉絲帶來(lái)快樂(lè)和啟發(fā)。此外，他們善于與粉絲互動(dòng)，建立了深厚的信任關(guān)系。這些特點(diǎn)使模模聯(lián)盟網(wǎng)紅在競(jìng)爭(zhēng)激烈的網(wǎng)絡(luò)世界中脫穎而出。

模模聯(lián)盟網(wǎng)紅的影響力

模模聯(lián)盟網(wǎng)紅的影響力日益擴(kuò)大，他們不僅可以影響粉絲的購(gòu)買(mǎi)決策，還能夠塑造社會(huì)輿論和價(jià)值觀念。許多品牌意識(shí)到了模模聯(lián)盟網(wǎng)紅的影響力，開(kāi)始與他們合作推廣產(chǎn)品和服務(wù)。通過(guò)與網(wǎng)紅合作，品牌能夠快速擴(kuò)大知名度，吸引更多消費(fèi)者。

另外，模模聯(lián)盟網(wǎng)紅還可以借助自己的影響力參與公益活動(dòng)，傳播正能量，激勵(lì)更多人積極向上。他們的言行舉止對(duì)粉絲產(chǎn)生積極的影響，幫助他們?cè)谏钪懈幼孕藕蜆?lè)觀。

模模聯(lián)盟網(wǎng)紅的挑戰(zhàn)與機(jī)遇

雖然模模聯(lián)盟網(wǎng)紅擁有巨大的影響力，但他們也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先，競(jìng)爭(zhēng)激烈，網(wǎng)紅之間需要不斷創(chuàng)新，吸引更多粉絲。其次，輿論監(jiān)管日益嚴(yán)格，網(wǎng)紅需要注意言行舉止，避免傳播負(fù)面信息。

然而，隨著社交媒體的不斷發(fā)展，模模聯(lián)盟網(wǎng)紅也將迎來(lái)更多的機(jī)遇。他們可以通過(guò)不同的平臺(tái)擴(kuò)大知名度，拓展粉絲群體。同時(shí)，品牌合作也將為他們帶來(lái)更多的商業(yè)機(jī)會(huì)，實(shí)現(xiàn)自身的商業(yè)發(fā)展目標(biāo)。

結(jié)語(yǔ)

總的來(lái)說(shuō)，模模聯(lián)盟網(wǎng)紅已經(jīng)成為當(dāng)今社會(huì)的現(xiàn)象，他們以獨(dú)特的魅力和影響力吸引了大量粉絲和關(guān)注者。通過(guò)不懈的努力和創(chuàng)新，網(wǎng)紅們不斷拓展自己的影響力，并在社交媒體領(lǐng)域展現(xiàn)出耀眼的光芒。期待未來(lái)，模模聯(lián)盟網(wǎng)紅將繼續(xù)發(fā)揮重要作用，引領(lǐng)社交媒體風(fēng)潮。

五、上海閘北八中和西南模哪個(gè)好？

不太理想重點(diǎn)班很好,其他的班一般(每班10個(gè)左右,二本以上)大概本課(二本)50%-60%不過(guò)我跟你說(shuō),在宣武區(qū)已經(jīng)算不錯(cuò)的了比育才和六十六中都好的多

六、mahout面試題？

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(lèi)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)。

基本思想：

1. 構(gòu)造分類(lèi)數(shù)據(jù)。

2. 使用Mahout工具類(lèi)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(lèi)器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。

接下來(lái)貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》

1. 構(gòu)造分類(lèi)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(lèi)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(lèi)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(lèi)器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。

這三步，代碼我就一次全貼出來(lái)；主要是兩個(gè)類(lèi) 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(kāi)始分類(lèi),并提取得分最好的分類(lèi)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(lèi)別是："+getCheckResult());

}

七、webgis面試題？

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(guò)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(xún)、地理分析等多種應(yīng)用場(chǎng)景。WebGIS的優(yōu)勢(shì)包括易于訪(fǎng)問(wèn)、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(hù)體驗(yàn)等挑戰(zhàn)。

2. 請(qǐng)談?wù)勀赪ebGIS開(kāi)發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。

我在WebGIS開(kāi)發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)和技能。我熟悉常用的WebGIS開(kāi)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(wèn)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(wèn)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(kāi)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(lái)發(fā)展的看法和期望。

我認(rèn)為WebGIS在未來(lái)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(lái)的WebGIS能夠更加智能化、個(gè)性化，為用戶(hù)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。

八、freertos面試題？

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(huà)圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)您能夠有用。