高校作為我國培養(yǎng)人才的重要陣地，在人才培養(yǎng)、科學(xué)研究、社會服務(wù)等方面起著重要作用。然而，高校的組織架構(gòu)十分復(fù)雜，許多人對高校機關(guān)各部門的職責(zé)和管理范圍存在一定的困惑。下面我們來詳細了解一下高校機關(guān)中哪個部門負責(zé)管理。
高校教務(wù)處是高校教學(xué)管理的重要部門，負責(zé)制定和組織實施教學(xué)計劃、教學(xué)評估、教學(xué)管理制度等工作。教務(wù)處的主要職責(zé)包括：
教務(wù)處的工作直接關(guān)系到高校的教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)管理，是高校中非常重要的一個部門。
高校科研處是負責(zé)高校科學(xué)研究管理的機關(guān)，主要職責(zé)包括：
科研處的工作對于高校科學(xué)研究的進展和科技創(chuàng)新具有重要意義。
學(xué)生處是高校學(xué)生管理的核心部門，主要負責(zé)學(xué)生的思想教育、管理與服務(wù)工作。學(xué)生處的主要職責(zé)包括：
學(xué)生處的工作直接關(guān)系到高校學(xué)生的全面發(fā)展和健康成長。
高校后勤處是負責(zé)高校后勤管理的部門，主要職責(zé)包括：
后勤處的工作是為高校師生提供良好的學(xué)習(xí)、生活和工作環(huán)境。
高校人事處是負責(zé)高校人事管理的部門，主要職責(zé)包括：
人事處的工作對于高校的人事管理和師資隊伍建設(shè)十分重要。
通過以上介紹，我們可以看出高校機關(guān)各部門職責(zé)鮮明、分工合理。教務(wù)處負責(zé)教學(xué)管理，科研處負責(zé)科研管理，學(xué)生處負責(zé)學(xué)生管理，后勤處負責(zé)后勤管理，人事處負責(zé)人事管理。各部門相互配合、緊密合作，為高校的發(fā)展提供堅實的組織保障。
作為一所高校，機關(guān)部門的功能是協(xié)助學(xué)校管理、組織和運營，為師生提供各種服務(wù)和支持。但是，不同的高校機關(guān)部門之間存在著差異，有些部門更加高效、專業(yè)，而有些部門則可能不盡如人意。那么，高校機關(guān)哪個部門最好呢？下面就讓我們來一探究竟。
人力資源部門
人力資源部門是高校機關(guān)中非常重要的一環(huán)，負責(zé)招聘、人事安排、員工培訓(xùn)等事務(wù)。優(yōu)秀的人力資源部門應(yīng)該具備以下幾個特點：
財務(wù)部門
財務(wù)部門是高校機關(guān)中非常關(guān)鍵的一部門，負責(zé)學(xué)校的財務(wù)管理和資金運營。一個優(yōu)秀的財務(wù)部門應(yīng)該具備以下幾個特點：
后勤保障部門
后勤保障部門是高校機關(guān)中為師生提供各種便利和支持的重要力量，包括食堂、宿舍、校園環(huán)境等方面的服務(wù)。一個優(yōu)秀的后勤保障部門應(yīng)該具備以下幾個特點：
教務(wù)部門
教務(wù)部門是高校機關(guān)中與教學(xué)工作相關(guān)的重要部門，負責(zé)課程安排、教學(xué)評估等事務(wù)。一個優(yōu)秀的教務(wù)部門應(yīng)該具備以下幾個特點：
綜上所述，高校機關(guān)中的各個部門都有其重要性和特點。人力資源部門、財務(wù)部門、后勤保障部門和教務(wù)部門都是高校運行的支撐力量，但在不同高校中，部門的專業(yè)水平和運作效率可能存在差異。因此，判斷哪個部門最好還需要根據(jù)具體情況進行評估，同時兼顧各個部門之間的協(xié)同作用，共同為高校的發(fā)展和服務(wù)提供支持。
兩者沒有可比性。高校院系是指高等學(xué)校里的與專業(yè)有關(guān)的系科，是培養(yǎng)科技和專業(yè)人才的地方，國家的大批技術(shù)人才和科研項目成果都出自這里。而機關(guān)是指管理干部辦公的地方，通常指政府機關(guān)，有時事業(yè)單位和企業(yè)的管理人員也會被稱為機關(guān)人員。
近年來，高校機關(guān)考試成績查詢成為考生們關(guān)注的焦點。作為高校機關(guān)人員選拔過程中的一項重要環(huán)節(jié)，考試成績的查詢對于考生們來說至關(guān)重要。在這篇博客文章中，我們將詳細介紹高校機關(guān)考試成績查詢的相關(guān)內(nèi)容，幫助考生們更好地了解和掌握查詢成績的方法和技巧。
高校機關(guān)考試成績查詢是考生們獲知自己考試結(jié)果的主要途徑。只有通過查詢成績，考生們才能了解自己在考試中的表現(xiàn)如何，有針對性地進行后續(xù)的準(zhǔn)備和努力。
同時，高校機關(guān)考試成績查詢也是選拔過程中的一項重要環(huán)節(jié)。通過查詢成績，高校機關(guān)能夠及時、準(zhǔn)確地評估考生們的能力和潛力，為后續(xù)的選拔工作提供依據(jù)。
目前，高校機關(guān)考試成績查詢主要有以下幾種方法：
無論采用哪種查詢方法，考生們在查詢前都需要準(zhǔn)備好相關(guān)的個人信息，包括考試編號、身份證號碼等，以便順利查詢到自己的成績。
在進行高校機關(guān)考試成績查詢時，考生們需要注意以下幾個方面：
為了幫助考生們更好地進行高校機關(guān)考試成績查詢，我們提供以下幾個查詢技巧：
通過掌握這些查詢技巧，考生們可以更加方便、準(zhǔn)確地查詢到自己的高校機關(guān)考試成績。
高校機關(guān)考試成績查詢對于考生們來說具有重要的意義。通過查詢成績，考生們可以了解自己在考試中的表現(xiàn)，為后續(xù)的準(zhǔn)備和努力提供依據(jù)。在進行查詢時，考生們需要注意核對個人信息、查詢時間、網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定和信息保密等方面的問題，并掌握一些查詢技巧，以提高查詢的效率和準(zhǔn)確性。
希望本篇博文對考生們有所幫助，祝愿大家都能取得理想的考試成績！
大學(xué)與所有國家機關(guān)以及國有企業(yè)一樣，都是執(zhí)政黨及其相應(yīng)的組織領(lǐng)導(dǎo)一切。但大學(xué)不屬于國家機關(guān)，它們是事業(yè)單位。
大家好，歡迎來到我的博客。今天我將為大家介紹一款非常實用的高校機關(guān)考試成績查詢系統(tǒng)。這個系統(tǒng)為學(xué)生和教師提供了便捷的成績查詢服務(wù)，讓大家可以隨時隨地了解自己的考試成績。
什么是高校機關(guān)考試成績查詢系統(tǒng)？
高校機關(guān)考試成績查詢系統(tǒng)是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的成績管理系統(tǒng)，旨在方便高校學(xué)生和教師查詢考試成績。通過這個系統(tǒng)，學(xué)生和教師可以登錄自己的賬號，查看最新的考試成績、課程表和學(xué)分情況，為學(xué)習(xí)和教學(xué)提供有力的支持。
系統(tǒng)功能
高校機關(guān)考試成績查詢系統(tǒng)具有以下主要功能：
- 成績查詢：學(xué)生可以通過輸入學(xué)號和密碼，查詢自己的考試成績。系統(tǒng)會自動顯示最新的成績，并將其按照科目和學(xué)分進行分類。
- 課程表查詢：學(xué)生和教師可以查看每個學(xué)期的課程表，了解自己每天的上課時間和地點。
- 學(xué)分查詢：學(xué)生可以通過系統(tǒng)查詢自己的學(xué)分情況，包括已修學(xué)分、未修學(xué)分和總學(xué)分，方便學(xué)生合理安排選修課和補修課程。
- 信息管理：學(xué)生和教師可以在系統(tǒng)中修改個人信息，包括姓名、聯(lián)系方式和電子郵件地址等。
- 通知公告：學(xué)校可以通過系統(tǒng)發(fā)布通知公告，包括考試安排、選課信息和重要通知等，方便學(xué)生和教師及時獲取相關(guān)信息。
使用方法
使用高校機關(guān)考試成績查詢系統(tǒng)非常簡單。首先，學(xué)生和教師需要在系統(tǒng)中注冊一個賬號，并按照系統(tǒng)要求填寫個人信息。注冊完成后，學(xué)生和教師可以通過輸入學(xué)號和密碼登錄系統(tǒng)，進入個人主頁。
在個人主頁上，學(xué)生和教師可以根據(jù)需要選擇查詢成績、查看課程表、查詢學(xué)分或者修改個人信息等功能。只需要點擊對應(yīng)的鏈接，系統(tǒng)將自動顯示相應(yīng)的信息。
系統(tǒng)優(yōu)勢
高校機關(guān)考試成績查詢系統(tǒng)相比傳統(tǒng)的成績查詢方式具有以下優(yōu)勢：
- 便捷快速：只需要幾個簡單的步驟，就可以查詢到最新的成績和相關(guān)信息，大大節(jié)省了學(xué)生和教師的時間和精力。
- 信息準(zhǔn)確：系統(tǒng)將成績和學(xué)分信息進行分類顯示，保證信息的準(zhǔn)確性和可讀性。
- 個性化定制：學(xué)生和教師可以根據(jù)自己的需求，修改個人信息和查詢相關(guān)信息，實現(xiàn)個性化定制。
- 及時通知：學(xué)校可以通過系統(tǒng)發(fā)布通知公告，保證學(xué)生和教師能夠及時獲取到重要信息。
總結(jié)
高校機關(guān)考試成績查詢系統(tǒng)的推出為學(xué)生和教師提供了一個方便快捷的成績查詢方式。通過這個系統(tǒng)，學(xué)生可以及時了解自己的考試成績和學(xué)分情況，教師可以及時掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況。相信隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，高校機關(guān)考試成績查詢系統(tǒng)還會進一步完善，為教育教學(xué)提供更好的支持。
如果您對高校機關(guān)考試成績查詢系統(tǒng)有任何疑問或者建議，歡迎在下方留言。謝謝大家閱讀！
在高校機關(guān)中，有許多職能部門對學(xué)校的管理與發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。那么高校機關(guān)中哪些職能部門比較優(yōu)秀呢？讓我們來仔細分析一下。
教務(wù)處是高校重要的職能部門之一，負責(zé)學(xué)校的教學(xué)組織與管理工作。優(yōu)秀的教務(wù)處應(yīng)該具有規(guī)范的教學(xué)管理制度，高效的教學(xué)運行模式，以及敏銳的教學(xué)改革意識。教務(wù)處在高校的教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)秩序中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。
人事處是負責(zé)高校教職工管理的部門，包括人才引進、培養(yǎng)、激勵和離職等方面。優(yōu)秀的人事處需要具有公正公平的選拔任用機制，健全的教職工培訓(xùn)機制，以及激勵人才的合理政策。人事處的工作對于高校教職工隊伍的建設(shè)至關(guān)重要。
學(xué)生工作處是負責(zé)對學(xué)生進行思想政治教育、生活管理和就業(yè)指導(dǎo)的部門。優(yōu)秀的學(xué)生工作處需要關(guān)注學(xué)生的全面發(fā)展，建立健全的學(xué)生管理制度，提供多樣化的學(xué)生服務(wù)，以及關(guān)注學(xué)生心理健康。學(xué)生工作處的工作直接關(guān)系到學(xué)生成長成才。
資產(chǎn)管理處是負責(zé)學(xué)校資產(chǎn)管理與維護的部門，包括固定資產(chǎn)管理、實驗設(shè)備管理等。優(yōu)秀的資產(chǎn)管理處需要建立完善的資產(chǎn)管理制度，科學(xué)合理地進行資產(chǎn)配置與使用，確保學(xué)校資產(chǎn)的安全與有效利用。資產(chǎn)管理處的工作直接關(guān)系到學(xué)校的長遠發(fā)展。
綜上所述，高校機關(guān)中的教務(wù)處、人事處、學(xué)生工作處和資產(chǎn)管理處是非常重要并且需要具備卓越表現(xiàn)的職能部門。這些部門的優(yōu)秀工作將直接影響到學(xué)校的教學(xué)質(zhì)量、師生發(fā)展和資產(chǎn)管理等方面的工作。希望本文的內(nèi)容對你有所幫助。
感謝您閱讀本文，希望對您了解高校機關(guān)的職能部門能夠有所幫助。
高校的主管部門是教育部門，我國高校分為：國家教委所屬院校、中央各部委所屬院校和各盛市屬地方院校。沒有什么行政、權(quán)利、監(jiān)督之類的分別啊。受教育機關(guān)主管，就像醫(yī)院受衛(wèi)生部門主管一樣
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。
