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新疆電廠檢修部門管理

時間：2025-01-21 04:42 人氣：0 編輯：招聘街

一、新疆電廠檢修部門管理

新疆電廠檢修部門管理的最佳實(shí)踐

在新疆地區(qū)的電廠中，檢修部門管理扮演著至關(guān)重要的角色。一套高效的管理系統(tǒng)可以保障電廠設(shè)備的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，確保安全生產(chǎn)并提高工作效率。本文將探討新疆電廠檢修部門管理的最佳實(shí)踐，旨在幫助相關(guān)從業(yè)人員優(yōu)化管理模式，實(shí)現(xiàn)更好的業(yè)績。

完善設(shè)備臺賬與維護(hù)記錄

首先，新疆電廠檢修部門管理的關(guān)鍵之一是完善的設(shè)備臺賬與維護(hù)記錄。通過建立詳細(xì)的設(shè)備臺賬，記錄設(shè)備的型號、規(guī)格、安裝時間等關(guān)鍵信息，可幫助管理人員及時了解設(shè)備狀況，制定合理的維護(hù)計劃，并進(jìn)行精準(zhǔn)的維修。

定期檢修與預(yù)防性維護(hù)

其次，定期檢修與預(yù)防性維護(hù)是新疆電廠檢修部門管理的重要環(huán)節(jié)。通過制定嚴(yán)格的檢修計劃，定期對設(shè)備進(jìn)行全面檢查和維護(hù)，及時發(fā)現(xiàn)問題并解決，可以有效減少設(shè)備故障率，延長設(shè)備壽命，確保電廠安全穩(wěn)定運(yùn)行。

人員培訓(xùn)與技能提升

除此之外，人員培訓(xùn)與技能提升也是新疆電廠檢修部門管理中不可或缺的一環(huán)。通過定期組織培訓(xùn)課程，提升維修人員的專業(yè)技能和知識水平，使其熟練掌握各類設(shè)備的維修技術(shù)，能夠迅速準(zhǔn)確地應(yīng)對各類故障，有效提升電廠整體維修水平。

采用先進(jìn)的管理軟件與工具

在現(xiàn)代化的電廠管理中，采用先進(jìn)的管理軟件與工具是提高效率的關(guān)鍵。新疆電廠檢修部門管理可以借助專業(yè)的維護(hù)管理軟件，對設(shè)備信息進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控、維修記錄追蹤等，提高管理效率，降低維修成本，實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)和高效維護(hù)。

建立健全的安全管理體系

最后，建立健全的安全管理體系對于新疆電廠檢修部門管理至關(guān)重要。加強(qiáng)安全意識培養(yǎng)，建立安全風(fēng)險評估機(jī)制，制定完善的應(yīng)急預(yù)案，有效減少事故發(fā)生可能，維護(hù)電廠生產(chǎn)秩序和工人安全。

結(jié)語

綜上所述，新疆電廠檢修部門管理是電廠運(yùn)行中不可或缺的一環(huán)，良好的管理實(shí)踐能夠提高設(shè)備利用率、降低維修成本、確保生產(chǎn)安全。希望本文介紹的最佳實(shí)踐能為新疆地區(qū)電廠相關(guān)從業(yè)人員提供參考，促進(jìn)行業(yè)管理水平的不斷提升。

二、新疆國信電廠待遇怎么樣？

4000到5000。

新疆國信奇臺電廠待遇每月4000到5000工資，飯補(bǔ)600，上20休10天，正式工年齡18-45周歲。

實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢資源就地轉(zhuǎn)化，該電廠為西北電網(wǎng)直調(diào)機(jī)組，將成為新疆電網(wǎng)的主力電源之一。

三、新疆天山電力瑪納斯電廠待遇怎樣？

還好啊，環(huán)境不怎么好，但是工資待遇好啊

四、為什么很多電廠不用新疆煤？

  新疆煤炭資源豐富，但是由于其地理位置和運(yùn)輸條件的限制，新疆煤在全國范圍內(nèi)的使用受到了一定的限制。

首先，新疆地處我國西北地區(qū)，距離我國主要的煤炭消費(fèi)地區(qū)較遠(yuǎn)，運(yùn)輸成本較高。相比之下，我國東部地區(qū)的煤炭資源更加豐富，運(yùn)輸成本更低，因此更容易被電廠所采用。

其次，新疆煤的品質(zhì)和其他地區(qū)的煤炭有所不同，新疆煤的灰分和硫分含量較高，熱值較低，這也導(dǎo)致了新疆煤在電廠中的使用受到了一定的限制。

此外，新疆地區(qū)的水資源也比較匱乏，這也限制了新疆煤在電廠中的使用。在火力發(fā)電中，需要大量的水資源來進(jìn)行冷卻和洗滌，而新疆地區(qū)的水資源相對匱乏，這也導(dǎo)致了新疆煤在電廠中的使用受到了一定的限制。

綜上所述，雖然新疆煤炭資源豐富，但是由于其地理位置和運(yùn)輸條件的限制，以及煤炭品質(zhì)和水資源匱乏等因素的影響，新疆煤在全國范圍內(nèi)的使用受到了一定的限制。

五、新疆哈密地區(qū)大南湖電廠在哪里？

3、神華國能哈密大南湖電廠：位于哈羅公路十幾公里處

六、新疆有哪些火電廠？屬于那個集團(tuán)？

大唐甘肅發(fā)電有限公司 大唐甘肅發(fā)電有限公司景素發(fā)電廠 大唐甘谷發(fā)電廠 大唐八0三發(fā)電廠 大唐連城發(fā)電廠 甘肅大唐國際連城發(fā)電有限責(zé)任公司 甘肅大唐八0三熱電有限責(zé)任公司 甘肅大唐白龍江發(fā)電有限責(zé)任公司 甘肅電投永昌發(fā)電有限責(zé)任公司 大唐新疆呼圖壁熱電廠 華能 甘肅華能平?jīng)鲭姀S 甘肅華能天水火電廠 甘肅華能正寧電廠 甘肅華能環(huán)縣電廠 華能天水 華能新疆輪臺電廠 新疆華能準(zhǔn)東電廠 華電 新疆華電喀什發(fā)電有限責(zé)任公司 新疆華電哈密發(fā)電有限責(zé)任公司 新疆華電葦湖梁發(fā)電有限責(zé)任公司 新疆華電紅雁池發(fā)電有限責(zé)任公司 新疆華電昌吉熱電有限責(zé)任公司 新疆華電吐魯番發(fā)電有限責(zé)任公司 國電 國電新疆電力有限公司國電 國電塔城鐵廠溝發(fā)電有限公司 國電庫車發(fā)電有限公司 國電新疆紅雁池發(fā)電有限公司 甘肅 國電靖遠(yuǎn)發(fā)電有限公司 國電電力武威發(fā)電有限公司 國電電力酒泉發(fā)電有限公司 國電蘭州熱電有限責(zé)任公司 張掖火電廠

七、新疆輔警面試題及面試攻略

新疆輔警面試題

輔警面試是招聘輔警人員的一個重要環(huán)節(jié)，通過面試可以評估申請人的綜合素質(zhì)和應(yīng)對能力。以下是一些常見的新疆輔警面試題：

1. 介紹一下自己的個人情況和為什么想要成為一名輔警。
2. 對于輔警這個職業(yè)，你有什么樣的理解和認(rèn)識？
3. 如果在工作中遇到?jīng)_突或危險情況，你會如何處理？
4. 作為一名輔警，你認(rèn)為最重要的職責(zé)是什么？
5. 如何保持自己的專業(yè)素養(yǎng)和執(zhí)行職責(zé)的合理性？
6. 在緊急情況下，你會如何與其他執(zhí)法人員進(jìn)行協(xié)作？
7. 你對新疆地區(qū)的治安狀況有什么了解？
8. 你對促進(jìn)社會穩(wěn)定有什么想法和方案？
9. 你在日常生活中是如何保持積極向上的心態(tài)的？

以上題目只是一部分，實(shí)際面試中還會有其他一些與輔警工作相關(guān)的問題。考生需要準(zhǔn)備充分，對輔警這個職位有一定的了解和認(rèn)識，同時也要能夠靈活應(yīng)對各種情況。

新疆輔警面試攻略

面試是一個展示自己的機(jī)會，無論是在回答問題還是在表達(dá)觀點(diǎn)上都需要展現(xiàn)自己的能力和素養(yǎng)。以下是一些新疆輔警面試的攻略：

1. 提前準(zhǔn)備。在面試前，要對輔警這個職業(yè)有所了解，了解其職責(zé)、工作內(nèi)容和面臨的挑戰(zhàn)。還可以通過練習(xí)模擬面試，增加自信心和答題能力。
2. 展現(xiàn)自己的優(yōu)勢。在回答問題時，要突出自己的優(yōu)勢和特長，例如溝通能力、應(yīng)對能力、解決問題的能力等。可以結(jié)合實(shí)際經(jīng)歷，給出具體的例子來說明。
3. 保持冷靜。面試過程中可能會遇到一些棘手的問題或者突發(fā)情況，要保持冷靜并思考好應(yīng)對方法。可以先停頓片刻，然后給出合理的答案。
4. 團(tuán)隊合作精神。輔警要與其他執(zhí)法人員共同協(xié)作，所以在回答問題時要表現(xiàn)出自己具備良好的團(tuán)隊合作精神，并且能夠適應(yīng)多樣化的工作環(huán)境。
5. 積極向上的態(tài)度。在回答問題時要表現(xiàn)出積極向上、樂觀向上的態(tài)度，展現(xiàn)出自己適應(yīng)壓力的能力和對工作的熱情。

以上是一些建議，希望能幫助考生更好地準(zhǔn)備新疆輔警面試。通過充分的準(zhǔn)備和自信心的展示，相信每位申請人都有機(jī)會成為新疆地區(qū)的一名優(yōu)秀輔警。

最后，感謝您閱讀完這篇文章，希望對您準(zhǔn)備新疆輔警面試有所幫助！

八、新疆阜康發(fā)電廠是否屬于華電的？

 是的，新疆阜康發(fā)電廠屬于華電集團(tuán)。根據(jù)提供的參考信息，華電阜康發(fā)電有限公司位于新疆昌吉州阜康市，美麗的天山北麓。阜康公司是自治區(qū)準(zhǔn)東煤電煤化工產(chǎn)業(yè)帶第一個投資項目，地處阜康市西南約 20 公里處，距離烏魯木齊約 50 公里，交通便利。

華電阜康發(fā)電有限公司是國家電力投資集團(tuán)公司（華電集團(tuán)）在新疆的一個重要發(fā)電企業(yè)。公司主要從事電力、熱力的生產(chǎn)和銷售，以及相關(guān)電力設(shè)備的檢修、運(yùn)行和維護(hù)。該公司致力于為新疆地區(qū)提供穩(wěn)定、清潔的電力能源，助力當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展。

綜上所述，新疆阜康發(fā)電廠屬于華電集團(tuán)。如需了解更多關(guān)于華電阜康發(fā)電有限公司的信息，您可以訪問企業(yè)官方網(wǎng)站或查詢相關(guān)新聞報道。

九、新疆鄯善合盛硅業(yè)電廠怎么樣啊？

鄯善合盛硅業(yè)電廠好，鄯善合盛硅業(yè)電廠工資待遇方面優(yōu)厚，8000加績效提成，工作環(huán)境優(yōu)良，同事非常友善，辦公條件也方便，上班時間早八晚五，有加班給加班費(fèi)，公司繳納五險一金，老板對待員工非常友善。

十、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(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());

}

}

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