你好！"要事第一"是一種管理原則，意味著將最重要、最緊急的任務(wù)或事項(xiàng)放在優(yōu)先處理的位置。
這個(gè)原則的核心思想是合理安排時(shí)間和資源，將關(guān)鍵的任務(wù)擺在首位，確保重要事情得到及時(shí)解決，避免被瑣碎的事情耽擱或干擾。
通過將重心放在關(guān)鍵事項(xiàng)上，能夠提高效率和工作質(zhì)量，并確保不會(huì)因?yàn)榉彪s瑣事而錯(cuò)過重要機(jī)遇或使自己陷入被動(dòng)局面。要事第一的原則可以幫助人們更好地組織時(shí)間和工作，提高工作效率，實(shí)現(xiàn)個(gè)人和團(tuán)隊(duì)目標(biāo)。
、什么叫做要事第一
要事第一，就是要先做最重要的事情。首先要明確什么是最重要的事情，然后將這些重要的事情優(yōu)先得到安排和執(zhí)行。要確保有獨(dú)立的意志，在特定情況下始終堅(jiān)持自己的使命和價(jià)值觀，不屈服于一時(shí)的沖動(dòng)和欲望。
二、為何堅(jiān)持要事第一
我們每個(gè)人的生命有限，就只有那三萬多天。但是，每個(gè)人面對(duì)的毫無意義的日常瑣事非常之多，再加之不能左右的突發(fā)意外事件也時(shí)有發(fā)生，同時(shí)還要面對(duì)各種誘惑。所以，為了實(shí)現(xiàn)自己的人生理想就必須堅(jiān)持要事第一。只有堅(jiān)持要事第一，才能有效實(shí)施自我管理，才能確保生活的與自己設(shè)想和策劃的相一致！
1、時(shí)間有限。人生不僅不可重來，而且時(shí)間有限。人生不過三萬天。一天也就24小時(shí)，除了吃飯、睡覺，也不過十來個(gè)小時(shí)。十多個(gè)小時(shí)里要平衡家庭、健康與個(gè)人發(fā)展等多個(gè)角色工作任務(wù)，事項(xiàng)眾多，任務(wù)繁雜，根本無法面面具到。所以，要把有限的時(shí)間用在有意義的、重要的事情上。
2、瑣事太多。每天有突然打進(jìn)的電話、有突如其來的拜訪、有隨時(shí)出現(xiàn)的危機(jī)和問題要處理、有無關(guān)緊要的會(huì)議要參加、有各種文件報(bào)告要審閱、有為了體現(xiàn)重視的飯局和活動(dòng)要應(yīng)酬等等，這些生活和工作中的瑣事非常之多。這也需要我們明確哪些是自己必須要處理的重要且緊急的事情，哪些是可以別人代勞的事情。
3、常有意外。即使你已經(jīng)對(duì)每周、甚至每天工作時(shí)間有所安排，但是突如其來的事情和狀況也時(shí)有發(fā)生。也會(huì)面對(duì)各種意想不到的誘惑和沖動(dòng)。對(duì)這些意外事情和問題的處理，也需要我們時(shí)刻堅(jiān)持要事第一的原則。
要事第一原則是一種日常決策和時(shí)間管理的理念，指的是在處理任務(wù)和問題時(shí)，首先解決最重要和關(guān)鍵的事情。
它強(qiáng)調(diào)將精力和資源集中在那些對(duì)個(gè)人或組織的目標(biāo)最有價(jià)值的事情上，而不是被瑣碎的、緊急的或次要的事情所分散和消耗。
通過遵循要事第一原則，人們可以更加高效地安排自己的時(shí)間和資源，提高工作效率，實(shí)現(xiàn)更重要的目標(biāo)和任務(wù)。
大多數(shù)成功的人都具備一個(gè)重要的品質(zhì)，那就是把要事放在第一位。他們懂得如何有效地管理時(shí)間，分配優(yōu)先級(jí)，并處理重要的任務(wù)。在各行各業(yè)中，有許多經(jīng)典故事都展示了這一原則的重要性。本文將分享一些精彩的故事，幫助你理解和應(yīng)用“要事第一”的原則。
喬布斯是蘋果公司的創(chuàng)始人之一，也是一位傳奇的創(chuàng)意天才。在他領(lǐng)導(dǎo)蘋果的日子里，他注重將設(shè)計(jì)放在第一位。有一次，喬布斯的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)完成了一款新產(chǎn)品的設(shè)計(jì)，并打算將其交付給工程團(tuán)隊(duì)進(jìn)行開發(fā)。然而，喬布斯卻不滿意設(shè)計(jì)的一些細(xì)節(jié)，他堅(jiān)持要求團(tuán)隊(duì)重新設(shè)計(jì)。
盡管重新設(shè)計(jì)會(huì)耗費(fèi)更多的時(shí)間和資源，但喬布斯相信只有追求卓越，才能實(shí)現(xiàn)真正的突破。最終，這款重新設(shè)計(jì)的產(chǎn)品成為了蘋果最成功的產(chǎn)品之一，證明了喬布斯把要事第一的決策是正確的。
亞馬遜是世界上最大的電子商務(wù)公司之一，其成功的秘訣之一是注重敏捷開發(fā)。亞馬遜的創(chuàng)始人杰夫·貝索斯一直強(qiáng)調(diào)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該專注于最重要的任務(wù)，并迅速地進(jìn)行迭代和改進(jìn)。
亞馬遜開發(fā)團(tuán)隊(duì)內(nèi)部有個(gè)“2折原則”，即每個(gè)團(tuán)隊(duì)只能同時(shí)進(jìn)行兩個(gè)任務(wù)的開發(fā)。這樣的限制保證了要事第一的原則得到了落實(shí)。團(tuán)隊(duì)將主要精力放在最重要的任務(wù)上，確保任務(wù)的高質(zhì)量完成。
作為籃球界的傳奇人物，邁克爾·喬丹以卓越的個(gè)人能力和追求勝利的態(tài)度而聞名。他在訓(xùn)練中總是將最重要的技巧放在第一位，并不斷地鉆研和提高。
喬丹曾說過：“我失敗過又失敗，但恰恰是由于這些失敗，我變得如此成功。”正是因?yàn)樗麑?b>要事第一，注重技巧的訓(xùn)練，才能在比賽中展現(xiàn)出驚人的個(gè)人能力和出色的表現(xiàn)。
谷歌是全球最大的搜索引擎之一，也是許多成功產(chǎn)品的背后推手。谷歌的產(chǎn)品開發(fā)團(tuán)隊(duì)堅(jiān)持以用戶為中心，將用戶需求作為最重要的事情。他們將大量的時(shí)間和資源投入到用戶研究和產(chǎn)品測(cè)試上，以確保他們開發(fā)出的產(chǎn)品能夠滿足用戶的需求。
谷歌深知要事第一的原則對(duì)產(chǎn)品的重要性。只有了解用戶的需求，并將其置于最重要的位置，才能開發(fā)出真正受歡迎和成功的產(chǎn)品。
無論是喬布斯、貝索斯、喬丹還是谷歌，這些成功的案例都再次證明了要事第一的重要性。將注意力集中在最重要的任務(wù)上，能夠幫助我們更好地管理時(shí)間、提升效率，實(shí)現(xiàn)更大的突破。
因此，不論你是一名創(chuàng)業(yè)者、職場(chǎng)人士還是學(xué)生，都應(yīng)該學(xué)會(huì)將要事放在第一位。在繁忙的生活中，明確你的目標(biāo)，找出最重要的任務(wù)，并全力以赴地去完成它們。
正如史蒂芬·柯維在《高效能人士的七個(gè)習(xí)慣》中所說：“不要讓迫在眉睫的事情讓你忽略了最重要的事情。”只有將要事第一，才能實(shí)現(xiàn)更大的成功和卓越。
“要事第一”是一個(gè)成語，意思是要處理的事情優(yōu)先級(jí)最高，首要考慮的事情。在處理問題或者安排工作時(shí)，要把最重要的事情安排在最前面，優(yōu)先處理好。這個(gè)成語告訴我們要有明確的目標(biāo)和計(jì)劃，找出最重要的事情，給予最高的重視和優(yōu)先處理。也提醒我們?cè)诠ぷ骱蛯W(xué)習(xí)中要努力提高自己的時(shí)間管理能力，充分利用時(shí)間資源，把握時(shí)間節(jié)點(diǎn)，做到精打細(xì)算。總之，“要事第一”是一種處事原則，也是一種價(jià)值觀念，對(duì)我們的工作和生活都有重要的啟示作用。
戰(zhàn)略思維是企業(yè)成功的關(guān)鍵要素之一。在競(jìng)爭(zhēng)激烈的商業(yè)環(huán)境中，擁有戰(zhàn)略思維能力可以使企業(yè)脫穎而出，領(lǐng)先于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。戰(zhàn)略思維的核心理念是將長(zhǎng)期目標(biāo)與當(dāng)前行動(dòng)相結(jié)合，將資源應(yīng)用于最重要的事情上。
戰(zhàn)略思維能夠幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層明確目標(biāo)，并制定一系列行動(dòng)方案，以實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。這種思維方式強(qiáng)調(diào)長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃和全局觀念，不僅要關(guān)注當(dāng)前的問題和機(jī)會(huì)，還要考慮未來的發(fā)展趨勢(shì)。
戰(zhàn)略思維能夠幫助企業(yè)做出明智的決策。當(dāng)企業(yè)面臨復(fù)雜的問題時(shí)，戰(zhàn)略思維可以幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層全面考量各種因素，并找到最優(yōu)解決方案。通過戰(zhàn)略思維，企業(yè)能夠更好地應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和不確定性。
要想培養(yǎng)和發(fā)展戰(zhàn)略思維，以下幾個(gè)關(guān)鍵要素至關(guān)重要。
戰(zhàn)略思維強(qiáng)調(diào)長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃。企業(yè)需要明確自己的長(zhǎng)期目標(biāo)，并將當(dāng)前的行動(dòng)與這些目標(biāo)相一致。要想取得成功，企業(yè)需要在短期行動(dòng)中不斷地向長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)靠攏。
戰(zhàn)略思維需要對(duì)各種因素進(jìn)行全面綜合分析。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層需要考慮外部環(huán)境變化、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手動(dòng)向、內(nèi)部資源等多個(gè)因素，以便做出明智的決策。只有全面考慮，才能制定出切實(shí)可行的戰(zhàn)略。
戰(zhàn)略思維需要?jiǎng)?chuàng)新思維的支持。企業(yè)需要鼓勵(lì)員工提出新的想法和解決方案。只有不斷創(chuàng)新，企業(yè)才能在競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地。
戰(zhàn)略思維可以在許多方面得到應(yīng)用。
企業(yè)級(jí)戰(zhàn)略是企業(yè)整體的長(zhǎng)期規(guī)劃。通過戰(zhàn)略思維，企業(yè)可以制定出明智的決策，并在市場(chǎng)中獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。企業(yè)級(jí)戰(zhàn)略需要考慮市場(chǎng)趨勢(shì)、技術(shù)創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手等多個(gè)因素。
業(yè)務(wù)戰(zhàn)略是指在特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域內(nèi)的規(guī)劃。通過戰(zhàn)略思維，企業(yè)可以確定業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，并制定出一系列行動(dòng)方案，以實(shí)現(xiàn)這些戰(zhàn)略目標(biāo)。業(yè)務(wù)戰(zhàn)略需要考慮市場(chǎng)細(xì)分、產(chǎn)品創(chuàng)新、供應(yīng)鏈管理等方面的因素。
戰(zhàn)略思維不僅適用于企業(yè)層面，個(gè)人也可以從中受益。個(gè)人可以運(yùn)用戰(zhàn)略思維來規(guī)劃自己的職業(yè)發(fā)展路徑，制定長(zhǎng)期目標(biāo)，并采取相應(yīng)的行動(dòng)來實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。
戰(zhàn)略思維是企業(yè)成功的重要驅(qū)動(dòng)力之一。它能夠幫助企業(yè)做出明智的決策，制定出切實(shí)可行的戰(zhàn)略，并在競(jìng)爭(zhēng)中保持領(lǐng)先地位。在現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境中，培養(yǎng)和發(fā)展戰(zhàn)略思維能力，對(duì)企業(yè)和個(gè)人都具有重要意義。
文言文是用繁體字來書寫的文字和文章。何為第一要事一句中能用繁體來書寫的字有:為和一共兩字，其余四字無繁體寫法，具體書寫為:為字的繁體寫作為。一字按照數(shù)字繁體壹貳叁肆伍陸柒捌玖的寫法應(yīng)寫作壹。因此，何為第一要事的文言文寫作:何為第壹要事。
在當(dāng)今競(jìng)爭(zhēng)激烈的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，網(wǎng)站的搜索引擎優(yōu)化(SEO)對(duì)于吸引流量、提高排名至關(guān)重要。要想在搜索引擎中脫穎而出，關(guān)鍵詞優(yōu)化是至關(guān)重要的一環(huán)。然而，要想取得持久且穩(wěn)定的SEO效果，除了關(guān)鍵詞優(yōu)化外，網(wǎng)站內(nèi)容的質(zhì)量也是至關(guān)重要的。
要事第一的原則表明了對(duì)網(wǎng)站優(yōu)化的重要性。在創(chuàng)建、編輯和發(fā)布內(nèi)容時(shí)，要將最重要的事情放在首位。這意味著要將關(guān)鍵信息放在文章的開頭，引起讀者的興趣。在SEO方面，這也意味著將最重要的關(guān)鍵詞放在標(biāo)題和開頭段落中，以便搜索引擎能夠更好地理解頁面內(nèi)容。
關(guān)鍵詞在網(wǎng)頁中的分布和使用也是關(guān)鍵之一。關(guān)鍵詞不僅應(yīng)出現(xiàn)在文章標(biāo)題和開頭段落中，還應(yīng)該自然地分布在整篇文章中。然而，要注意避免過度使用關(guān)鍵詞，以免被搜索引擎認(rèn)定為垃圾內(nèi)容。在編寫內(nèi)容時(shí)，應(yīng)注重內(nèi)容質(zhì)量和信息的有價(jià)值性。
成功的SEO內(nèi)容創(chuàng)作不僅依賴于關(guān)鍵詞的合理運(yùn)用，還需要良好的自我管理原則。這些原則包括但不限于：
遵循以上原則，在內(nèi)容創(chuàng)作過程中，可以提高SEO的效果，吸引更多的目標(biāo)用戶，提升網(wǎng)站的品牌知名度和影響力。
《要事第一》是一本關(guān)于時(shí)間管理和個(gè)人效率的書籍，作者是史蒂芬·柯維。讀完這本書后，有以下幾點(diǎn)心得體會(huì)：
1. 確定重要事項(xiàng)：我們需要明確自己的目標(biāo)和價(jià)值觀，確定對(duì)自己最重要的事情。這樣可以避免在瑣碎的任務(wù)中迷失方向，將時(shí)間和精力集中在真正重要的事情上。
2. 制定計(jì)劃：在明確了重要事項(xiàng)后，我們需要制定具體的計(jì)劃來實(shí)現(xiàn)它們。這包括將大目標(biāo)分解為小的可行步驟，并為每個(gè)步驟設(shè)定合理的時(shí)間和資源。
3. 學(xué)會(huì)拒絕：我們經(jīng)常會(huì)面臨各種各樣的任務(wù)和請(qǐng)求，但并不是所有的事情都適合我們?nèi)プ觥W(xué)會(huì)拒絕那些與我們的目標(biāo)和價(jià)值觀不相符的事情，可以讓我們有更多時(shí)間和精力去專注于重要事項(xiàng)。
4. 保持靈活性：雖然計(jì)劃很重要，但也要保持一定的靈活性。生活中總會(huì)有意外情況發(fā)生，我們需要隨時(shí)調(diào)整計(jì)劃，以適應(yīng)變化。
5. 養(yǎng)成良好的習(xí)慣：養(yǎng)成良好的時(shí)間管理習(xí)慣，如定期評(píng)估、反思和調(diào)整計(jì)劃，將有助于我們持續(xù)提高效率，更好地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。
總的來說，《要事第一》這本書讓我明白了時(shí)間管理的核心在于明確重要事項(xiàng)，并將其放在首位。通過合理規(guī)劃和執(zhí)行，我們可以更高效地利用時(shí)間，實(shí)現(xiàn)自己的目標(biāo)。
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；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());
}
}
