中文版的《七堂極簡(jiǎn)物理課》并不是從英文版權(quán)翻譯過(guò)來(lái)的；為了保留最原汁原味的魅力語(yǔ)言，中文版是直接從意大利原文翻譯過(guò)來(lái)。并且請(qǐng)到了插畫家馬岱姝為其繪制了7幅插畫。每一張都玄妙精美。
2015年，有這樣一本“神奇”的書，它僅有80多頁(yè)，就將量子力學(xué)、相對(duì)論、粒子物理學(xué)、熱動(dòng)力學(xué)及其他領(lǐng)域的科學(xué)精粹以充滿說(shuō)明性的語(yǔ)言壓縮到7堂課的篇幅，出人意料且短小精悍地闡釋了幾個(gè)世紀(jì)以來(lái)人類對(duì)物理學(xué)的認(rèn)識(shí)。
物理知識(shí)聚合力，生物提倡好身體，化學(xué)老師說(shuō)啥好，說(shuō)點(diǎn)啥？
不說(shuō)化學(xué)學(xué)科美，還是我們的境界高，夸夸咱們好學(xué)校，好！
校園文化有特色，面面墻壁會(huì)說(shuō)話，陽(yáng)光育人暖人心，和-諧！
霍金和他前妻簡(jiǎn)之間的故事。
1962年霍金在牛津大學(xué)修完物理學(xué)學(xué)位課程，當(dāng)年的他還是如此的意氣風(fēng)發(fā)，當(dāng)時(shí)尤其愛(ài)好賽艇。
（劇照與歷史照片）霍金有多天賦異稟呢？一次他的導(dǎo)師布置了10個(gè)難題，交作業(yè)當(dāng)天早上當(dāng)霍金還在睡覺(jué)。霍金想起來(lái)沒(méi)寫作業(yè)，于是匆匆在一張過(guò)期的火車時(shí)刻表的空白計(jì)算，他完成了，但他趕到課堂還是遲到了，他很羞澀地交了作業(yè)。這一刻大家還有導(dǎo)師都呆滯了，因?yàn)榇蠹叶家坏李}沒(méi)有做出來(lái)。霍金和簡(jiǎn)迎來(lái)了第一次邂逅，是在一個(gè)晚會(huì)上。只因?yàn)樵谌巳褐卸嗫戳艘谎郏艚鹋c簡(jiǎn)一見(jiàn)鐘情。他們先介紹了各自的專業(yè)，然后問(wèn)對(duì)方信仰。理科生的奇怪思維，有時(shí)候可能自己都搞不懂吧。
”-Hello.-Hello.-Science.-Arts.”
一個(gè)女生，你能和她探討世界前沿的陌生深?yuàn)W的萬(wàn)物理論，能聆聽(tīng)你講述你的研究將如何改變整個(gè)世界，能收獲她的驚嘆和鼓勵(lì)，能和她一起仰望星空并想象宇宙之壯美，夫復(fù)何求？他們迅速的墜入了愛(ài)河。每次他們的約會(huì)都談到了“上帝”，但物理學(xué)家的“上帝”和普通人的上帝不是一個(gè)概念，他們要么是無(wú)神論者，要么是不可知論者。在盛大的舞會(huì)上，霍金一直不愿意和簡(jiǎn)跳舞，只愿意和簡(jiǎn)聊天文。簡(jiǎn)也并不在意，與霍金聊起了詩(shī)歌，但不管聊什么，他們總是心有靈犀。終于，霍金答應(yīng)與簡(jiǎn)在空無(wú)一人的康橋上一吻深情，攜手共舞。
簡(jiǎn)說(shuō)：“ In the beginning was the heaven and the earth ,and the earth was without form.and darkness was upon the face of the deep。”
而這段話出自《圣經(jīng)·創(chuàng)世紀(jì)》，本來(lái)應(yīng)該是：“In the beginning when God created the heavens and the earth , the earth was a formless void and darkness covered the face of the deep（起初，神創(chuàng)造天地。地是空虛混沌，淵面黑暗）。”
簡(jiǎn)卻偷偷修改了“創(chuàng)世紀(jì)”，去掉了其中的“God”，這對(duì)一個(gè)基督徒意味著什么？
（解釋來(lái)自百度百科）
她有多愛(ài)他？不言而喻。
但是命運(yùn)是捉摸不定的，霍金發(fā)現(xiàn)他越來(lái)越不能控制自己的行動(dòng)，直到一次他摔倒了，結(jié)果被診斷得了無(wú)藥可治的運(yùn)動(dòng)神經(jīng)元疾病，他被告知時(shí)日無(wú)多。
所以霍金開(kāi)始躲著她，他不愿意讓她看到自己的這副模樣，更不愿意讓他成為她的背負(fù)。但是她愛(ài)著他，她有莫大的勇氣，霍金的父親多次的勸說(shuō)都沒(méi)能阻止她。她也并不知道也不想知道未來(lái)會(huì)變成什么，她只是想陪伴他走過(guò)生命的每一處角落，一起探尋他所好奇的萬(wàn)物理論。
“I want us to be together，for as long as we’ve got.”
她終于為他披上了白紗，而他也為她穿上了禮服。
1965年，兩人舉行了婚禮。
（劇照與歷史照片）
時(shí)光流過(guò)，粗茶淡飯將新婚的喜悅沖刷得一干二凈，只留下一片蒼白。她用瘦弱的肩膀撐起家，他卻越病越重，生活已然不能自理。三個(gè)孩子的出生，更讓簡(jiǎn)疲憊不堪，壓得喘不過(guò)氣來(lái)。霍金的科學(xué)研究取得了不小的進(jìn)展，在科學(xué)界聲名鵲起。簡(jiǎn)有自己的理想，她想獲得博士學(xué)位，她想要研究中世紀(jì)的詩(shī)歌。同時(shí)霍金的語(yǔ)言能力逐漸喪失，醉心于思考物理問(wèn)題，與簡(jiǎn)的溝通越來(lái)越少，她們之間漸行漸遠(yuǎn)。她說(shuō)：“陷入了漩渦，然后被盛名和財(cái)富搞得不知所措。我要應(yīng)付的事情太多。我們不像過(guò)去那么開(kāi)心了。”在一場(chǎng)討論里，表明了霍金的研究徹底使他從一個(gè)不可知論者轉(zhuǎn)變成了無(wú)神論者，而作為每周要靠去教堂唱詩(shī)班放松生活壓力、尋找精神慰藉的簡(jiǎn)這位虔誠(chéng)的基督徒卻是痛苦的。簡(jiǎn)承受了巨大的心理壓力，在母親的建議下參加了教堂唱詩(shī)班，結(jié)識(shí)了喬納森。喬納森是個(gè)熱心腸的人得知簡(jiǎn)的丈夫是霍金后，覺(jué)得簡(jiǎn)很不容易，就來(lái)提供幫助。當(dāng)時(shí)不堪重負(fù)的簡(jiǎn)總算是遇到了救星，喬納森也確實(shí)給予了很大的幫助。日復(fù)一日的枯燥生活，讓喬那森的到來(lái)對(duì)簡(jiǎn)來(lái)說(shuō)如同甘霖，她們倆有共同語(yǔ)言，都熱愛(ài)文學(xué)，在宗教方面更無(wú)分歧。她精神出軌了。事情就如大家想象的那樣，終于簡(jiǎn)說(shuō)出了自己對(duì)他的愛(ài)戀。
這一切都被霍金看在眼里。他顯然早已覺(jué)察到自己的一生摯愛(ài)已經(jīng)情歸他處。他沒(méi)有辦法，只能默默忍受，甚至想成全他們，因?yàn)闆](méi)有一個(gè)女人能為一個(gè)沒(méi)有任何能力的男人堅(jiān)持如此之久。1985年噩夢(mèng)又一次襲來(lái)，霍金因?yàn)閲?yán)重的肺炎生命垂危，醫(yī)生都勸她放棄了，簡(jiǎn)的堅(jiān)持救了他。氣管造口手術(shù)使得霍金失去語(yǔ)言能力，他只能用計(jì)算機(jī)與人交流。他需要全天候的護(hù)理。簡(jiǎn)說(shuō)：“護(hù)士來(lái)到我們家，改變了我們的生活。家不再是家，因?yàn)楦緵](méi)有隱私可言。”這位護(hù)士伊蓮·梅森讓霍金產(chǎn)生了依戀，終于成為了離婚的導(dǎo)火索。1988年，霍金的《時(shí)間簡(jiǎn)史》出版了，在全球引起了轟動(dòng)，名利雙收。然而，他們本該白頭偕老的婚姻已經(jīng)消亡殆盡，走向盡頭。漫長(zhǎng)的時(shí)光里簡(jiǎn)背負(fù)照顧家庭的重?fù)?dān)，這時(shí)喬納森早已進(jìn)入了她的生活，畢竟他們的信仰是一致的，而霍金和護(hù)士的交流時(shí)間比和簡(jiǎn)還多也找到了生活的所屬（不談后面發(fā)生的事）一切就這樣無(wú)可挽回。故事的最后霍金要去美國(guó)參加頒獎(jiǎng)儀式，他告訴簡(jiǎn)，他這次要和伊蓮一起去美國(guó)。簡(jiǎn)對(duì)霍金說(shuō)出了一句話：
“I have loved you. I did my best.”
所有人都知道，他們已然是靈魂伴侶。時(shí)間這東西總是讓人猝不及防，縱然是掌握萬(wàn)物理論的他們，也難逃宿命，但這不妨礙他們的愛(ài)情成為一段佳話。愛(ài)似乎是有期限的 ，但愛(ài)卻是無(wú)限大的。眾里尋他千百度，暮然回首，那人卻在燈火闌珊處。只可惜那時(shí)的你再也無(wú)處尋找。
圖片來(lái)自豆瓣和電影截圖，侵刪。以上情節(jié)來(lái)自電影《萬(wàn)物理論》，根據(jù)霍金的第一任妻子簡(jiǎn)·王爾德所著的回憶錄《飛向無(wú)限：和霍金在一起的日子》改編，講述了霍金和簡(jiǎn)始于劍橋的愛(ài)情故事及霍金患病前后的勵(lì)志傳奇。所以也才有了《萬(wàn)物理論》在2014年秋天的多倫多電影節(jié)上舉行世界首映，當(dāng)時(shí)霍金本人就是臺(tái)下的一員觀眾。電影結(jié)束之后，他的秘書從他的臉頰上擦去了一行眼淚。相關(guān)新聞：霍金前妻：電影《萬(wàn)物理論》很美_娛樂(lè)_騰訊網(wǎng)
假設(shè)你手里有一瓶未知重量的水，你只能使用一個(gè)秤來(lái)測(cè)量它的重量。請(qǐng)問(wèn)該如何測(cè)量出水瓶的重量？請(qǐng)?jiān)敿?xì)描述步驟和原理。
回答：
原理是根據(jù)阿基米德原理，裝滿水后水瓶受到的浮力等于水的重量，所以稱得的數(shù)值減去空瓶時(shí)的數(shù)值就可以得到水的重量。
請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)驗(yàn)來(lái)測(cè)量一個(gè)湖的深度。請(qǐng)?jiān)敿?xì)描述實(shí)驗(yàn)步驟和原理。
回答：
原理是根據(jù)浮力原理和液體靜力學(xué)原理。當(dāng)浮標(biāo)在湖水中靜止時(shí)，浮力與浮標(biāo)受到的重力平衡，從而可以推導(dǎo)出湖水的深度。
通過(guò)實(shí)驗(yàn)，我們可以發(fā)現(xiàn)物體在地球上下落的速度是越來(lái)越快的。請(qǐng)問(wèn)，為什么物體下落的速度會(huì)加快？請(qǐng)給出你的解釋。
回答：
物體下落的速度加快是由于地球上的重力加速度造成的。
重力加速度是指物體受到的重力加速度的大小，它與物體質(zhì)量無(wú)關(guān)，與地球上的位置有關(guān)。
重力加速度的大小近似等于9.8 m/s2，表示每秒鐘物體的下落速度會(huì)增加9.8米。
由于物體受到地球的吸引，它們會(huì)受到重力加速度的作用，從而下落的速度不斷增加。
什么是簡(jiǎn)諧振動(dòng)的周期和頻率？它們之間有什么關(guān)系？請(qǐng)具體解釋。
回答：
簡(jiǎn)諧振動(dòng)是指物體在一個(gè)平衡位置附近以固定頻率前后往復(fù)運(yùn)動(dòng)的現(xiàn)象。
周期是指一個(gè)完整的往復(fù)運(yùn)動(dòng)所用的時(shí)間，通常用字母T表示，單位是秒。
頻率是指單位時(shí)間內(nèi)往復(fù)運(yùn)動(dòng)發(fā)生的次數(shù)，通常用字母f表示，單位是赫茲（Hz）。
周期和頻率之間的關(guān)系為：頻率等于周期的倒數(shù)，即f = 1/T。
請(qǐng)解釋能量轉(zhuǎn)化與守恒定律，并給出一個(gè)例子來(lái)說(shuō)明它的應(yīng)用。
回答：
能量轉(zhuǎn)化與守恒定律是能量在物理過(guò)程中不斷轉(zhuǎn)化、傳遞，但總能量始終保持不變的原理。
根據(jù)這個(gè)原理，能量不會(huì)憑空消失或產(chǎn)生，只會(huì)轉(zhuǎn)化成其他形式的能量。
一個(gè)例子是彈簧振子的運(yùn)動(dòng)。當(dāng)我們用手把彈簧擠壓后松手，彈簧振子會(huì)發(fā)生振動(dòng)。
在這個(gè)過(guò)程中，彈簧擠壓的勢(shì)能轉(zhuǎn)化為彈簧振動(dòng)的動(dòng)能和振動(dòng)的勢(shì)能，總能量始終保持不變。
1. 什么是力？
力是物體相互作用的結(jié)果，它可以改變物體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)或形狀。
2. 什么是重力？
重力是地球?qū)ξ矬w產(chǎn)生的吸引力，是物體的質(zhì)量與地球質(zhì)量之間的相互作用。
3. 描述一下牛頓第一定律。
牛頓第一定律，也稱為慣性定律，指出物體會(huì)保持靜止或勻速直線運(yùn)動(dòng)，除非有外力作用于它。
1. 光是什么？
光是一種電磁波，能夠感知到其輻射時(shí)，我們稱之為光。
2. 什么是反射？
反射是光線從一種介質(zhì)傳播到另一種介質(zhì)時(shí)，遇到分界面時(shí)發(fā)生的改變方向現(xiàn)象。
3. 在一片真空中，光速是多少？
在真空中，光速是299,792,458米/秒，通常用
1. 什么是熱傳遞？
熱傳遞是熱量從高溫物體傳遞到低溫物體的過(guò)程。
2. 什么是導(dǎo)熱？
導(dǎo)熱是通過(guò)物質(zhì)內(nèi)部的分子或原子間碰撞傳播熱量的過(guò)程。
3. 什么是熱膨脹？
熱膨脹是物體在溫度變化時(shí)由于分子運(yùn)動(dòng)變快引起體積膨脹的現(xiàn)象。
1. 什么是電流？
電流是電荷的流動(dòng)，在導(dǎo)體中由于電子的移動(dòng)產(chǎn)生。
2. 什么是電阻？
電阻是導(dǎo)體對(duì)電流流動(dòng)的阻礙程度，單位是歐姆。
3. 什么是電磁感應(yīng)？
電磁感應(yīng)是由于磁場(chǎng)發(fā)生變化而在導(dǎo)體中產(chǎn)生感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)的現(xiàn)象。
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(cè)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(lái)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(cè)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(lái)；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(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,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(cè)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(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、地理分析等多種應(yīng)用場(chǎng)景。WebGIS的優(yōu)勢(shì)包括易于訪問(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(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(jiàn)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(guò)去的工作或生活中的行為表現(xiàn)，以預(yù)測(cè)其未來(lái)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(wèn)題的能力。
4. 案例面試題：考察候選人解決實(shí)際問(wèn)題的能力，模擬真實(shí)工作場(chǎng)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(kāi)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(wèn)題。
