回顧歷史，2016年是小米邁向成功的重要一年。作為中國智能手機(jī)市場的領(lǐng)導(dǎo)者，小米以其獨(dú)特的創(chuàng)新和高性價(jià)比產(chǎn)品贏得了廣大消費(fèi)者的青睞。在這一年里，小米市場表現(xiàn)出強(qiáng)大的發(fā)展勢(shì)頭，并成功地在全球市場擴(kuò)大了其影響力。
小米市場始終秉持著使命為用戶創(chuàng)造優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品的宗旨，注重用戶體驗(yàn)和產(chǎn)品質(zhì)量的提升。在過去的幾年里，小米通過精益求精的理念不斷改進(jìn)其產(chǎn)品線，并逐漸樹立了良好的品牌形象。
2016年，小米進(jìn)一步加強(qiáng)了自主研發(fā)能力，推出了一系列備受矚目的新品。小米Note、小米Max等產(chǎn)品的成功發(fā)布，不僅提升了小米在高端市場的競爭力，也為公司的整體發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
然而，就在小米市場迅猛發(fā)展的背后，也面臨著一些挑戰(zhàn)。市場競爭激烈，新興品牌的崛起和其他廠商的不斷追趕使得小米不得不尋求更加創(chuàng)新的方式來保持競爭優(yōu)勢(shì)。
小米意識(shí)到，僅僅依靠產(chǎn)品本身的優(yōu)勢(shì)已經(jīng)不足以滿足消費(fèi)者多元化的需求。因此，在2016年，小米積極開展了一系列的市場營銷活動(dòng)，以提高品牌知名度和用戶忠誠度。
針對(duì)年輕消費(fèi)者群體，小米推出了更具時(shí)尚感的設(shè)計(jì)，注重產(chǎn)品外觀和顏值的提升。與此同時(shí)，小米還加大了線下渠道的拓展力度，通過實(shí)體店和合作伙伴店鋪向用戶提供更加便捷的購物體驗(yàn)。
此外，小米還推出了一系列的促銷活動(dòng)，在核心節(jié)日期間提供更多的折扣和優(yōu)惠來吸引消費(fèi)者。這些市場營銷舉措不僅為小米帶來了更多的銷售額，也提高了品牌的認(rèn)知度。
除了國內(nèi)市場，小米在2016年也加速了其全球化布局。面對(duì)全球智能手機(jī)市場的競爭，小米不斷拓展海外市場，尋找新的增長點(diǎn)。
小米市場通過與全球合作伙伴的戰(zhàn)略合作，加強(qiáng)了在亞洲、歐洲和拉美等地區(qū)的市場份額。小米智能手機(jī)在印度、印尼、俄羅斯等國家取得了顯著的增長，這使得小米成為了全球第三大智能手機(jī)廠商。
為了滿足全球用戶的需求，小米還不斷改進(jìn)其產(chǎn)品和服務(wù)。小米市場致力于在全球范圍內(nèi)為用戶提供高質(zhì)量的智能手機(jī)和智能家居產(chǎn)品，并通過云服務(wù)提供更加便捷的使用體驗(yàn)。
小米市場的全球化戰(zhàn)略在2016年初見成效，隨著全球市場的拓展，小米在全球范圍內(nèi)的知名度和影響力不斷提升。
展望未來，小米市場將繼續(xù)不斷創(chuàng)新，提供更加出色的產(chǎn)品和服務(wù)。隨著技術(shù)的進(jìn)步和用戶需求的變化，小米將不斷迭代其產(chǎn)品線，以滿足用戶的多樣化需求。
在全球化布局方面，小米將進(jìn)一步擴(kuò)大其在新興市場的份額，并加強(qiáng)與各地合作伙伴的合作。小米市場致力于成為全球最受歡迎的智能手機(jī)品牌之一，向全世界用戶提供創(chuàng)新、高性能和實(shí)惠的產(chǎn)品。
盡管市場競爭激烈，小米市場憑借其獨(dú)特的創(chuàng)新精神和用戶至上的理念，已經(jīng)取得了顯著的成績。未來，小米市場將繼續(xù)努力，不斷超越自我，為用戶帶來更多驚喜和價(jià)值。
小米市場的成功之路令人欽佩，同時(shí)也值得其他企業(yè)學(xué)習(xí)和借鑒。通過不斷創(chuàng)新和市場拓展，小米市場在2016年邁向了新的高度。相信在未來的日子里，小米市場將繼續(xù)引領(lǐng)中國智能手機(jī)行業(yè)的發(fā)展。
作為中國手機(jī)市場中的一員，小米一直以其高性價(jià)比和顛覆性的創(chuàng)新精神聞名。然而，近年來，隨著市場競爭的加劇和消費(fèi)者需求的變化，小米所面臨的現(xiàn)狀也在不斷發(fā)生變化。
市場競爭激烈：2016年，中國手機(jī)市場競爭空前激烈，國內(nèi)外品牌紛紛進(jìn)入，給小米帶來了巨大壓力。在這種情況下，小米需要不斷優(yōu)化產(chǎn)品、提升服務(wù)，才能在激烈的市場競爭中立于不敗之地。
產(chǎn)品創(chuàng)新受挑戰(zhàn)：雖然小米一直以來致力于產(chǎn)品創(chuàng)新，但是在2016年，受限于技術(shù)瓶頸和競爭壓力，小米的產(chǎn)品創(chuàng)新受到了一定的挑戰(zhàn)。如何在保持性價(jià)比的同時(shí)，提供更具競爭力的產(chǎn)品，成為小米需要思考的問題。
用戶需求變化：隨著消費(fèi)者需求的變化，智能手機(jī)的功能和體驗(yàn)要求也在不斷提升。2016年，消費(fèi)者更加注重產(chǎn)品的綜合體驗(yàn)，而不僅僅是性價(jià)比。小米需要根據(jù)用戶的需求變化，不斷調(diào)整產(chǎn)品戰(zhàn)略，以滿足消費(fèi)者的需求。
產(chǎn)品升級(jí)：針對(duì)市場競爭激烈和用戶需求變化的情況，小米需要加大產(chǎn)品研發(fā)力度，推出更具競爭力和創(chuàng)新性的產(chǎn)品。不斷升級(jí)產(chǎn)品性能，提升用戶體驗(yàn)，是小米在2016年應(yīng)對(duì)之策的重要一環(huán)。
服務(wù)創(chuàng)新：除了產(chǎn)品方面，小米還需要在服務(wù)上進(jìn)行創(chuàng)新。提供更完善的售后服務(wù)，增強(qiáng)用戶滿意度，建立品牌忠誠度。服務(wù)創(chuàng)新可以幫助小米與競爭對(duì)手區(qū)分開來，贏得消費(fèi)者的認(rèn)可。
營銷策略：在市場競爭激烈的情況下，營銷策略至關(guān)重要。小米需要通過差異化營銷手段，提升品牌知名度和影響力。結(jié)合產(chǎn)品特點(diǎn)和用戶需求，制定精準(zhǔn)的營銷策略，拓展市場份額。
全球化布局：面對(duì)國內(nèi)市場競爭激烈，小米還需加大全球化布局。通過拓展海外市場，降低對(duì)國內(nèi)市場的依賴，實(shí)現(xiàn)更大的發(fā)展空間。在全球化布局中，小米需要考慮不同市場的特點(diǎn)和需求，量身定制相應(yīng)戰(zhàn)略。
雖然2016年對(duì)小米是一個(gè)充滿挑戰(zhàn)的一年，但小米以其扎實(shí)的技術(shù)實(shí)力和創(chuàng)新精神，依然具備巨大的發(fā)展?jié)摿ΑＴ谖磥恚∶讓⒗^續(xù)秉持“技術(shù)為發(fā)展，創(chuàng)新為根基”的理念，不斷前行，迎接新的挑戰(zhàn)。
可以預(yù)見，在持續(xù)的努力下，小米將在未來取得更多的進(jìn)步和成就，成為中國乃至全球手機(jī)市場的一匹黑馬。
隨著中國社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步，音樂教育在教育領(lǐng)域的地位越來越受到重視。音樂特崗面試作為選拔優(yōu)秀音樂教師的重要環(huán)節(jié)，對(duì)于提高音樂教育教學(xué)質(zhì)量，推動(dòng)音樂教育事業(yè)的發(fā)展起到了至關(guān)重要的作用。2016年的音樂特崗面試題目涉及到了音樂教育的核心知識(shí)和教學(xué)能力，是一次綜合考核音樂教師面對(duì)實(shí)際教學(xué)情境的能力和應(yīng)對(duì)能力的機(jī)會(huì)。
音樂特崗面試題目的設(shè)置旨在考察音樂教師的專業(yè)素養(yǎng)和教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。通過這些面試題目，教育部門可以對(duì)應(yīng)聘者的教學(xué)思路、教育理念、音樂鑒賞能力和音樂教育教學(xué)能力進(jìn)行全方位的了解和評(píng)估。借助面試這一環(huán)節(jié)，可以篩選出真正優(yōu)秀的音樂教師，為廣大學(xué)生提供高質(zhì)量的音樂教育。
這個(gè)問題考察了應(yīng)聘者對(duì)音樂教育在基礎(chǔ)教育中的重要性和實(shí)際操作能力。應(yīng)聘者可以從以下幾個(gè)方面回答：
通過對(duì)這個(gè)問題的回答，面試官可以了解到應(yīng)聘者對(duì)于音樂教育與基礎(chǔ)教育的融合有著清晰的思路和具體的實(shí)施方案。
這個(gè)問題考察了應(yīng)聘者對(duì)于提高學(xué)生音樂素養(yǎng)的教學(xué)方法和策略。應(yīng)聘者可以從以下幾個(gè)方面回答：
通過對(duì)這個(gè)問題的回答，面試官可以判斷應(yīng)聘者是否擁有培養(yǎng)學(xué)生音樂素養(yǎng)的有效方法和策略。
這個(gè)問題考察了應(yīng)聘者對(duì)于學(xué)生多樣化學(xué)習(xí)需求的認(rèn)識(shí)和應(yīng)對(duì)策略。應(yīng)聘者可以從以下幾個(gè)方面回答：
通過對(duì)這個(gè)問題的回答，面試官可以判斷應(yīng)聘者是否能夠滿足學(xué)生多樣化學(xué)習(xí)需求的能力。
除了對(duì)面試題目的準(zhǔn)備外，應(yīng)聘者還應(yīng)具備一定的面試技巧和注意事項(xiàng)。
首先，應(yīng)聘者應(yīng)保持自信和積極的態(tài)度。面試時(shí)展現(xiàn)出的自信和積極會(huì)給面試官留下良好的印象，同時(shí)也能夠更好地表現(xiàn)自己的能力和潛力。
其次，應(yīng)聘者需要具備良好的溝通能力和表達(dá)能力。面試是一個(gè)交流的過程，應(yīng)聘者需要能夠清晰、流暢地表達(dá)自己的觀點(diǎn)和想法，與面試官進(jìn)行有效的溝通。
此外，應(yīng)聘者還需要具備豐富的音樂知識(shí)和教育理論知識(shí)。面試官可能會(huì)深入提問應(yīng)聘者對(duì)一些專業(yè)知識(shí)的理解和應(yīng)用能力，因此應(yīng)聘者需要提前做好相關(guān)的準(zhǔn)備。
音樂特崗面試是選拔優(yōu)秀音樂教師的重要環(huán)節(jié)，對(duì)于推動(dòng)音樂教育事業(yè)的發(fā)展起到至關(guān)重要的作用。應(yīng)聘者準(zhǔn)備音樂特崗面試題目時(shí)，要充分準(zhǔn)備，結(jié)合自身的教育經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐，提出合理的觀點(diǎn)和策略。同時(shí)，在面試過程中要保持自信、積極并展示自己的專業(yè)素養(yǎng)和教育能力。相信通過合理的準(zhǔn)備和發(fā)揮，每一位優(yōu)秀的音樂教師都能在音樂特崗面試中脫穎而出。
2016年，小米辣手機(jī)的發(fā)展可謂是備受矚目。作為一家中國創(chuàng)新科技公司，小米辣一直以來都以高性價(jià)比著稱，吸引了無數(shù)消費(fèi)者的關(guān)注。今天，筆者將為大家介紹一下2016年小米辣的價(jià)格究竟如何。
在手機(jī)市場競爭激烈的今天，小米辣憑借其出色的性能和親民的價(jià)格一直處于領(lǐng)先地位。小米辣在定位上注重年輕人群體，提供高品質(zhì)的產(chǎn)品，卻不以高價(jià)格為賣點(diǎn)。這一策略使得小米辣成為了年輕人的首選。
在面對(duì)其他競爭對(duì)手時(shí)，小米辣也始終能夠保持其獨(dú)特性。和其他手機(jī)品牌相比，小米辣的價(jià)格更具競爭力。即使是同樣配置的手機(jī)，小米辣也能夠以更加優(yōu)惠的價(jià)格吸引消費(fèi)者。
2016年，小米辣為消費(fèi)者帶來了多款性價(jià)比極高的手機(jī)產(chǎn)品。以下是小米辣2016年手機(jī)產(chǎn)品的價(jià)格：
從上述價(jià)格可以看出，小米辣在2016年推出了多款價(jià)格親民的手機(jī)產(chǎn)品。不同的型號(hào)適應(yīng)不同消費(fèi)者的需求，無論是性能還是價(jià)格都具備了極高的性價(jià)比。
小米辣一直以來都以其超高的性價(jià)比而聞名，究竟是什么讓小米辣的性價(jià)比如此突出呢？首先，小米辣在硬件配置上并不遜色于其他品牌的手機(jī)，卻能夠以更低的價(jià)格提供給消費(fèi)者。其次，小米辣在研發(fā)和生產(chǎn)上也控制成本，例如借鑒旗艦機(jī)型的設(shè)計(jì)和技術(shù)，降低了研發(fā)成本。
此外，小米辣還注重與供應(yīng)鏈的合作，保證了所使用的各個(gè)零部件的質(zhì)量。通過與合作伙伴的合作，小米辣能夠以更低的價(jià)格獲得高品質(zhì)的零部件，從而降低了整體成本。
小米辣還通過自家的銷售渠道優(yōu)勢(shì)，采用互聯(lián)網(wǎng)直銷的方式，減少了中間環(huán)節(jié)，降低了渠道成本。這使得小米辣能夠以更低的價(jià)格銷售產(chǎn)品，同時(shí)提供更好的售后服務(wù)。
小米辣在價(jià)格方面的優(yōu)勢(shì)不僅僅體現(xiàn)在產(chǎn)品售價(jià)上，更體現(xiàn)在產(chǎn)品性能和使用體驗(yàn)上。小米辣不追求高利潤，而是通過提供高性能、高品質(zhì)的產(chǎn)品，以及優(yōu)質(zhì)的售后服務(wù)來贏得消費(fèi)者的青睞。
相比其他手機(jī)品牌，小米辣能夠以更低的價(jià)格提供同樣甚至更好的配置和使用體驗(yàn)，這正是小米辣在價(jià)格方面的優(yōu)勢(shì)所在。消費(fèi)者可以以更低的價(jià)格購買到一款性能出眾的手機(jī)，從而獲得更好的使用體驗(yàn)。
隨著科技的不斷進(jìn)步和市場的不斷變化，小米辣面臨著新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。然而，小米辣始終堅(jiān)持以用戶需求為導(dǎo)向，注重產(chǎn)品的質(zhì)量和性能，保持了其獨(dú)特的競爭力。
未來，小米辣將繼續(xù)通過技術(shù)創(chuàng)新和成本控制，提供更加優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品，滿足不同消費(fèi)者的需求。同時(shí)，小米辣也將繼續(xù)擴(kuò)大銷售渠道，提升品牌影響力，進(jìn)一步提高市場份額。
總體來說，小米辣在2016年的價(jià)格方面表現(xiàn)出色，以其親民的價(jià)格和高性價(jià)比的產(chǎn)品，贏得了眾多消費(fèi)者的喜愛。未來，小米辣將繼續(xù)保持其獨(dú)特的競爭優(yōu)勢(shì)，成為中國手機(jī)市場的中堅(jiān)力量。
1.請(qǐng)簡要介紹你所學(xué)專業(yè)的基本概念及其在實(shí)際工作中的應(yīng)用。
2.請(qǐng)談?wù)勀阍趯I(yè)課程學(xué)習(xí)和實(shí)習(xí)中所取得的成果，以及你在專業(yè)知識(shí)方面的優(yōu)勢(shì)。
3.在實(shí)際崗位工作中，你認(rèn)為專業(yè)知識(shí)的重要性如何體現(xiàn)？請(qǐng)舉例說明。
1.請(qǐng)談?wù)勀阍诮逃虒W(xué)方面的經(jīng)驗(yàn)和方法。
2.針對(duì)學(xué)生不同的學(xué)習(xí)特點(diǎn)和需求，你會(huì)如何進(jìn)行教學(xué)設(shè)計(jì)？
3.請(qǐng)簡要介紹你在教學(xué)中遇到的挑戰(zhàn)，并分享你的解決方法。
1.在以往的工作中，你參與過哪些團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目？請(qǐng)談?wù)勀愕慕巧蛯?duì)項(xiàng)目的貢獻(xiàn)。
2.如果團(tuán)隊(duì)成員之間意見不統(tǒng)一，你將如何處理？
3.你在工作中遇到?jīng)_突或困難時(shí)，會(huì)采取什么措施來解決？請(qǐng)舉例說明。
1.請(qǐng)談?wù)勀阍谂c學(xué)生、家長和同事溝通中的經(jīng)驗(yàn)和技巧。
2.在溝通和表達(dá)方面，你認(rèn)為最重要的是什么？為什么？
3.請(qǐng)分享一次你在溝通中遇到的難題，并講述你是如何解決的。
1.你對(duì)未來職業(yè)發(fā)展有什么規(guī)劃和目標(biāo)？
2.你打算如何提升自己的教育教學(xué)能力和專業(yè)知識(shí)水平？
3.如果被錄用，你將如何為學(xué)校和學(xué)生做出貢獻(xiàn)？
1.請(qǐng)談?wù)勀銓?duì)教育行業(yè)的理解和熱愛。
2.你覺得教師應(yīng)該具備哪些品質(zhì)和素養(yǎng)？請(qǐng)逐一說明。
3.如果你在學(xué)校遇到學(xué)生學(xué)習(xí)問題或生活問題時(shí)，你將如何處理？
2015年、2016年及2017年，小米總收入中分別有6.1%、13.4%及28%來自中國大陸之外的銷售，其中印度占據(jù)了最主要的海外市場份額。
小米的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)收入主要來自國內(nèi)。在國際市場，尤其是印度市場，小米的主要收入來源來自智能手機(jī)。2017年小米實(shí)現(xiàn)收入1146億元人民幣，而海外市場就占了28%。
對(duì)于小米來說，印度市場不可或缺，2016年，小米市場份額從2015年的15.1%跌至8.9%。但2017年小米業(yè)績開始大漲，其中印度市場功不可沒。
我的答案是
1.2016年小米手環(huán)是第一代。
2.在2016年，小米出品了第一代的小米手環(huán)，第一代小米手環(huán)是一個(gè)米粒的形狀，沒有任何的屏幕，米粒上有三顆LED燈泡。利用三顆LED燈來顯示手環(huán)的電量。也可以進(jìn)行，既不除此之外，再?zèng)]有其他任何的功能呢？所以我認(rèn)為2016年小米手環(huán)是第一代。
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(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。
