黨服意思：指的是黨群服務(wù)平臺(tái)（中心）。黨服是一個(gè)服務(wù)和聯(lián)系黨員群眾的平臺(tái)。
黨群服務(wù)中心是推進(jìn)黨建工作的根本需求，也是實(shí)現(xiàn)服務(wù)黨員群眾、形成合力的重要平臺(tái)。通過開展好、利用好黨服陣地，聽群眾之所求、服群眾之所需、解群眾之所難，讓黨服的紅色力量漸入人心，不斷增強(qiáng)人民群眾的獲得感、幸福感、安全感，進(jìn)而助推新時(shí)代改革開放的不斷前進(jìn)。
一、stussy
stussy這個(gè)品牌做的大部分都是那種街頭服裝，非常彰顯個(gè)性，很適合大學(xué)生這一類年輕人。它的風(fēng)格集合了工作服、舊校服和滑板服，將這三種服飾的特點(diǎn)完美的融合在了一起，非常時(shí)尚前衛(wèi)有個(gè)性，也不會(huì)顯得特別瘋狂，給人更多的感覺還是年輕活力。另外它的服裝價(jià)格大都實(shí)在數(shù)百元，短袖200左右，衛(wèi)衣外套就在500左右了。
二、champion
champion是冠軍的意思，很多運(yùn)動(dòng)愛好者都非常喜愛這個(gè)品牌，因?yàn)樗麄冃闹卸加幸粋€(gè)冠軍夢(mèng)，champion的創(chuàng)始人心中也有一個(gè)冠軍夢(mèng)。
這個(gè)品牌的服裝很多都融入了運(yùn)動(dòng)的元素，將活力、青春表現(xiàn)的很徹底，非常適合學(xué)生這一個(gè)群體。價(jià)格也不高，衛(wèi)衣價(jià)格也就在三四百左右。
三、CLOT
CLOT屬于一個(gè)創(chuàng)作的品牌，自己對(duì)服裝的設(shè)計(jì)創(chuàng)新是有很多想法的，所以它家的服裝往往都能做到緊跟時(shí)尚，在世界的潮牌中，他也是占有一席之地的。對(duì)于愛好時(shí)尚追求時(shí)尚的學(xué)生而言，選擇CLOT再合適不過了。價(jià)格也就在幾百塊，衛(wèi)衣價(jià)格400左右。
大家好，歡迎來到我的博客！今天我將為大家介紹傳奇特工詹姆斯·邦德在電影《007幽靈黨邦》中的時(shí)尚穿搭，特別是他經(jīng)常出鏡的棉服。
詹姆斯·邦德作為一個(gè)英國特工，他的穿搭風(fēng)格一直以來都備受矚目。他不僅展現(xiàn)了紳士的風(fēng)度，同時(shí)又兼具了運(yùn)動(dòng)和時(shí)尚的元素。
在《007幽靈黨邦》中，邦德的穿搭風(fēng)格更加突出了他的獨(dú)特魅力。他經(jīng)常出現(xiàn)在各種極端環(huán)境中，無論是在冰天雪地的北極還是炎熱的沙漠中，他的服裝總能完美適應(yīng)。
在電影中，邦德經(jīng)常穿著一件時(shí)尚且實(shí)用的棉服。棉服作為一種戶外運(yùn)動(dòng)時(shí)尚單品，既能保暖又能展現(xiàn)個(gè)人品味。
首先，棉服的材質(zhì)非常適合邦德這樣的特工。它通常由高品質(zhì)的棉纖維制成，具有出色的保暖性能，同時(shí)又非常輕便，使得邦德在行動(dòng)中更加靈活自如。
其次，棉服的設(shè)計(jì)也非常注重細(xì)節(jié)。邦德穿的棉服通常是修身款式，能夠凸顯他的身材線條。而且，棉服的領(lǐng)子和袖口通常采用毛茸茸的設(shè)計(jì)，不僅增加了時(shí)尚感，還能進(jìn)一步增強(qiáng)保暖效果。
在《007幽靈黨邦》中，邦德展現(xiàn)了多款不同的棉服穿搭風(fēng)格。
在北極冒險(xiǎn)場景中，邦德穿著一件深藍(lán)色的棉服，并搭配了灰色的圍巾和護(hù)頸面罩。這樣的搭配不僅保暖實(shí)用，還展現(xiàn)了他的霸氣和冷靜。
在沙漠追擊場景中，邦德選擇了一件淺色的棉服，搭配了一條同色系的褲子和登山鞋。這樣的搭配簡約而時(shí)尚，讓他在沙漠中的形象更加凸顯。
在都市諜戰(zhàn)場景中，邦德著裝更加注重商務(wù)休閑的風(fēng)格。他選擇了一件黑色的棉服，搭配了一條黑色的西褲和皮鞋。這樣的搭配既莊重又具有時(shí)尚感，非常適合都市環(huán)境。
總的來說，邦德在電影《007幽靈黨邦》中所穿的棉服不僅具備實(shí)用性和保暖性，更展現(xiàn)了他的時(shí)尚品味和個(gè)人魅力。如果你也想擁有邦德的風(fēng)格，不妨選一件適合自己的棉服，展現(xiàn)你的紳士風(fēng)度和獨(dú)特時(shí)尚。
感謝大家閱讀我的博客，如果你對(duì)時(shí)尚穿搭感興趣，歡迎繼續(xù)關(guān)注我的更新！
淘寶商城里的羽絨服/棉服品牌店鋪太多，然而良莠不齊，想要找到一家風(fēng)格品味符合自己，質(zhì)量與價(jià)格又能匹配到學(xué)生黨的店鋪挺不容易的。但只要你有耐心，花點(diǎn)時(shí)間去細(xì)分尋找的話，還是能找到一些不錯(cuò)的店鋪的。
貓叔平時(shí)就愛花時(shí)間逛逛線上商場，尋找一些好的店鋪，幾年下來也珍藏了不少店鋪，今天在這里分享給大家，希望能對(duì)你有所幫助。
首先要說明一下貓叔推薦男士羽絨服/棉服的幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：
1、大小品牌共存，風(fēng)格的多樣性，都是精挑細(xì)選
2、所有的羽絨服/棉服含絨量都在80%以上
3、質(zhì)量保證，性價(jià)比不錯(cuò)，價(jià)格方面也能匹配學(xué)生的購買力
話不多說，直接上產(chǎn)品
小眾潮牌，貓叔真的很喜歡他家的日系原宿風(fēng)，主張?jiān)O(shè)計(jì)空間融入新的元素風(fēng)格理念，主打街潮風(fēng)格和品質(zhì)優(yōu)選，價(jià)格真心不貴，標(biāo)配也是白鴨絨，充絨量-20°~10°都可以。
款式也不少，版型屬于寬松立體，魔術(shù)貼拼接撞色、雙門禁工藝，從面料選擇到工藝質(zhì)感滿滿。
官方旗艦店地址：
網(wǎng)易嚴(yán)選口碑一直還不錯(cuò)，甄選產(chǎn)品態(tài)度一慣嚴(yán)謹(jǐn)，嚴(yán)格把關(guān)每一道工序，打造優(yōu)質(zhì)品牌服飾，力求給消費(fèi)者最優(yōu)質(zhì)的商品。這款是薄羽絨，天氣不冷的話可以外穿，北方的話就比較適合打底，價(jià)格也不貴。
官方旗艦店地址：
熊貓本服飾品牌專為年輕人打造輕松服飾，擁有簡單生活,愛上休閑，享受舒適的純棉精品，它是中國青少年潮流的方向以及所代表的生活方式的代表品牌。
官方旗艦店地址：
男人的衣櫥名氣自然很響了，反正去年是火得一塌糊涂，畢竟某人都代言了，大家都懂的。這2款經(jīng)典款推薦個(gè)大家，簡約而不簡單，輕松御寒，自由暢快。
但這個(gè)品牌也有一個(gè)缺點(diǎn)，相對(duì)來說比較中規(guī)中矩，畢竟號(hào)稱男人的衣櫥，相對(duì)來說比較普適化一點(diǎn)。不會(huì)太出彩。更追求潮流時(shí)尚的話可以考慮熊貓本和noth。
官方旗艦店地址：
波司登創(chuàng)始于1976年，專注于羽絨服研發(fā)、設(shè)計(jì)、制作，畢竟是能在夏天都能在街上賣羽絨服的品牌，知名度就不用我贅述了。極寒地區(qū)弄這件基本就穩(wěn)了。當(dāng)然，溢價(jià)也是有一些的。
這款羽絨服雖說用的是灰鴨絨，但它家的鴨絨挑選工藝很復(fù)雜，所以也不會(huì)特別差，另外就是細(xì)節(jié)，面料方面做得不錯(cuò)，含絨量不是很高，東北極寒地區(qū)不太合適。其他都行。
官方旗艦店地址:
聽風(fēng)家是國內(nèi)很火爆的時(shí)尚服裝店鋪了，店配色簡約質(zhì)樸，屬于日系小清新風(fēng)格，非常適合青春男孩和學(xué)生黨。
它家的冬季日系連帽沖鋒款和夾克棉衣都很不錯(cuò)，連帽棉衣面料有一定的防水性，略改短的衣長更適合我們亞洲人的體型，上身精煉帥氣；熱賣的夾克棉衣，版型收到大部分顧客的認(rèn)可，設(shè)計(jì)亮點(diǎn)在于門禁拉鏈和小字母印花細(xì)節(jié)，整體比例非常到位。
官方旗艦店入口：
這家店鋪的是一家復(fù)古風(fēng)格的日式店鋪，單品時(shí)尚自然，沒有冷艷搭配，讓人特別清新，溫暖的大男孩氣質(zhì)。
店里的棉衣是定制級(jí)面料，彈力珠光斜紋設(shè)計(jì)，在燈光下晃著看會(huì)有亮光，恍惚間會(huì)有一種光暈的感覺；衣服整體也是比較簡約時(shí)尚，貼合人體，保暖效果很好，顏色是冷色系，穿著很酷的樣子，價(jià)格親民，衣服時(shí)大碼的，買的時(shí)候建議買小一碼，或者咨詢客服以后再選擇。
嘿馬七作官方旗艦店：
身材壯實(shí)的男生穿他家的棉衣，會(huì)有一種獨(dú)特的氣質(zhì)。如果你也是一個(gè)健身愛好者，肌肉還不錯(cuò)的話，佩戴一塊手表和搭個(gè)包之類的裝飾，會(huì)讓你看起來更加時(shí)尚。
馬登家也專為冬季準(zhǔn)備了很多特色棉服，采用雙面桃皮絨面料制成，面料手感柔軟細(xì)膩且不易皺，吸汗、透氣、保暖性也很好，是一種質(zhì)感非常特別復(fù)古設(shè)計(jì)，店里還有日系風(fēng)格棉服，工裝系列和歐美風(fēng)格的坦克夾克，與秋冬季節(jié)真的太配了。
馬登旗艦店：
如果追求極致性價(jià)比，對(duì)于質(zhì)量要求沒用那么高，可以選擇它家。
簡約穿著就能體現(xiàn)時(shí)代氣息，優(yōu)質(zhì)面料工藝打造，穿起來親膚更柔軟，版型寬松舒適，不調(diào)年齡大小，百搭的設(shè)計(jì)感；這里還有連帽短款棉衣，采用時(shí)尚流行印花元素的融入，彰顯清楚活力氣質(zhì)感覺，穿搭可玩性也很高，穿上去陽關(guān)溫暖，好看有減齡，冬季時(shí)尚保暖，不可錯(cuò)過。
文藝男女旗艦店：
Boy 是源于英國街頭潮流服飾品牌，不斷以一種顛覆性的理念挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的服飾行業(yè)，大膽的圖案、寬松立體裁剪，秉承這多元化、包容性、差異性的品牌理念，不斷創(chuàng)造可能性。他家的棉服充滿了青春和朋克，螺紋夾克棉服版型，時(shí)尚寬松，面料舒適，做工也很精細(xì)，后背上的老鷹LOGO刺繡透露著青春不羈、叛逆的風(fēng)格。 它是街頭潮流的鼻祖，穿上這樣一件boy london棉服，穿梭整個(gè)冬季，溫度與風(fēng)度始終如影隨形。
BOY LONDON店鋪地址：
FILA是來自于意大利的百年時(shí)尚服裝品牌，為配合多元化發(fā)展，F(xiàn)ILA轉(zhuǎn)向運(yùn)動(dòng)服飾，先后開發(fā)了網(wǎng)球、高爾夫、健身、滑雪、登山、籃球等系列。運(yùn)動(dòng)時(shí)尚愛好者可以選擇。
以上就是貓叔給大家推薦的羽絨服/棉服品牌店鋪，希望大家都能選到自己喜歡的款式。
寒冬已至，每個(gè)人都要做好防寒保暖工作，擁有一件適合自己的羽絨服，輕松過冬，不懼嚴(yán)寒。
大家有更好的選擇，也可以給貓叔留言。
網(wǎng)吧一般是沒有外服游戲的，不過想要去玩外服，也很簡單，從steam里面復(fù)制一份到kakao的安裝目錄下就能正常啟動(dòng)，因?yàn)橥夥挠螒蚨际切枰獟霽PN的，國家對(duì)VPN管理得很嚴(yán)，網(wǎng)吧是沒辦法掛VPN的。
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。
1.負(fù)責(zé)區(qū)域大客戶/行業(yè)客戶管理系統(tǒng)銷售拓展工作，并完成銷售流程；
2.維護(hù)關(guān)鍵客戶關(guān)系，與客戶決策者保持良好的溝通；
3.管理并帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成完成年度銷售任務(wù)。
你好，面試題類型有很多，以下是一些常見的類型：
1. 技術(shù)面試題：考察候選人技術(shù)能力和經(jīng)驗(yàn)。
2. 行為面試題：考察候選人在過去的工作或生活中的行為表現(xiàn)，以預(yù)測其未來的表現(xiàn)。
3. 情境面試題：考察候選人在未知情境下的決策能力和解決問題的能力。
4. 案例面試題：考察候選人解決實(shí)際問題的能力，模擬真實(shí)工作場景。
5. 邏輯推理題：考察候選人的邏輯思維能力和分析能力。
6. 開放性面試題：考察候選人的個(gè)性、價(jià)值觀以及溝通能力。
7. 挑戰(zhàn)性面試題：考察候選人的應(yīng)變能力和創(chuàng)造力，通常是一些非常具有挑戰(zhàn)性的問題。
