大家好，歡迎來到我的博客。今天我將為大家?guī)黻P于“二工大應用文”的相關內容。作為一名寫作愛好者和文字工作者，我深知應用文在現(xiàn)代社會中的重要性。無論是求職還是申請學校，一篇優(yōu)秀的應用文都能為你贏得寶貴的機會。
二工大應用文，指的是申請二工大（第二工學院）時所提交的各類文書。無論是個人陳述、自薦信還是簡歷，這些文書都扮演著展示自己能力和經歷的重要角色。一份出色的二工大應用文能夠向評審人員傳達你的獨特之處，從而提高被錄取或獲得崗位的機會。
隨著社會競爭的加劇，二工大應用文在求職和申請學校時變得越來越重要。在眾多申請者中脫穎而出并不容易，而一篇精心撰寫的應用文就能夠增加你的競爭力。通過準確地描述個人的才能、經驗和成就，你將能夠吸引評審人員的注意，使他們對你感興趣。
另外，二工大應用文也是展示你寫作能力和表達技巧的重要途徑。一篇結構清晰、連貫流暢的文書將展現(xiàn)你的語言組織能力和思維清晰度，給評審人員留下良好的印象。因此，寫作二工大應用文不僅僅是為了申請成功，更是提升自身寫作能力的一種方式。
要想寫好二工大應用文，以下是一些關鍵的要點：
在開始寫作之前，明確你的目標是非常重要的。你需要清楚地知道你所申請的崗位或學校的要求，以便將相關信息準確地體現(xiàn)在文中。同時，你也要明確你自己的長處和獨特之處，以便在文中突出展示。
良好的結構是一篇應用文的重要基礎。你可以使用段落來組織不同的內容，使用標題和子標題來突出重點。確保整篇文書的邏輯和條理清晰，這樣評審人員才能更好地理解你想要表達的內容。
在一篇好的應用文中，突出亮點是不可或缺的。你可以選擇最有說服力的亮點來突出自己，比如在工作經歷中取得的成就、在項目中的貢獻等。通過以事實為依據進行描述，能夠更好地證明你的能力和價值。
評審人員通常需要審閱大量的申請文書，因此保持文書的精簡明了非常重要。避免冗長的句子和不必要的修飾詞，用簡練的語言表達自己，突出重點信息。同時，注意文中的語法和拼寫錯誤，給人一個專業(yè)和細致的印象。
在寫作二工大應用文時，很多人會遇到一些常見的問題。以下是一些常見問題的解決方法：
有些申請者在寫作應用文時難以抓住重點，導致文中內容雜亂無章。解決這個問題的方法是，在寫作前明確自己的亮點和重要信息，并在文中突出展示。避免在文中過于泛泛而談，而是要著重強調與申請目標相關的經歷和能力。
有些申請者在寫作應用文時缺乏自信，對自己的能力和經歷表達不夠肯定。解決這個問題的方法是，積極回顧自己的成就和經驗，對自己有一個全面而準確的認識。通過以事實為依據的描述來展示你的能力，增加自信并給評審人員留下良好印象。
有些申請者在寫作應用文時過于泛泛而談，缺乏個性化。解決這個問題的方法是，在寫作過程中突出自己的個性和獨特之處。用具體的例子和故事來展示你的經歷和成就，使評審人員對你有更深刻的印象。
寫作二工大應用文需要一定的技巧和經驗，但只要你掌握了正確的方法，就能夠寫出一篇出色的文書。通過明確目標、結構清晰、突出亮點和精簡明了，你的應用文將能夠更好地展示你的能力和價值。
希望今天的分享對你有所幫助。如果你有任何問題或者想要了解更多關于二工大應用文的內容，請在評論區(qū)留言，我將盡力解答。
謝謝大家的閱讀，祝你申請或求職成功！
上海第二工業(yè)大學，簡稱“二工大”。
1.葵花被誰從船上救下來的？
2.下列哪個選項中不是《城南舊事》中的故事情節(jié)？
3.下面哪一個不是出自《論語》？
4.下列選項中哪個不是上述材料中所涉及到的人物？《水滸傳》
5.《野犬女皇》是誰寫的？
6.下列哪個配對不正確？ 例如：魯迅—《藤野先生》—《朝花夕拾》
7.下列哪個是現(xiàn)代文學作品？
8.《狼王夢》中黑桑與母狼紫嵐爭奪王位，最后黑桑不幸死在（ ）下。
9.《時代廣場的蟋蟀》中，蟋蟀是一位著名的音樂家，它是因為什么出名的？
10.《八十天環(huán)游地球》中，福克斯經過了中國的哪個地方？
11.下列哪個選項不是《呼蘭河傳》中的故事情節(jié)？
二、【英語自我檢測】
1.聽力：關于世界讀書日
2.聽力：關于貝爾發(fā)明電話
3.聽力：關于職業(yè)
4.聽力：關于購物
5.任務型閱讀：年度考試計劃
6.音標題5題：找出下列讀音不同
三、【常識性百科】（全英文試題）
1.下列哪個是中國現(xiàn)在四大發(fā)明？
2.英譯中：天道酬勤，春華秋實
3.數學：一項工程，甲單獨做需要10天，乙單獨做需要15天，現(xiàn)兩個人合作，請問需多少天完成？
4.數學：有一個立方體，棱長為10cm，從三個面中間各打一個棱長為4cm的洞，求剩下圖形的體積。
5.數學：有兩個50美分的硬幣，形狀都是正十二邊形，如下圖擺放，求x的度數( )。
四、【口語話題】
Spring、friend、my family、bedroom、bird、air pollution、Children’s Day、weekends、western festival、housework、homework、my school、my favourite teacher、weather in Nanjing、sports、my hobby、travel、books、old people、water、games、Internet、my dream、go shopping;
上海二工大有哪些專業(yè)
作為上海市重點高校之一，上海二工大（上海第二工業(yè)大學）擁有眾多專業(yè)供學生選擇。無論是工程類專業(yè)、理學類專業(yè)，還是管理類專業(yè)，上海二工大都能滿足學生的不同需求。
工程類專業(yè)
上海二工大工程類專業(yè)的設置非常豐富，涵蓋了多個不同領域。以下是其中幾個重要的專業(yè)：
- 機械工程：這是上海二工大最著名的專業(yè)之一。學生將學習機械設計、制造及自動化控制等方面的知識，為未來從事相關行業(yè)做好準備。
- 自動化：該專業(yè)培養(yǎng)學生具備自動化系統(tǒng)設計與集成、工廠自動化與過程控制等方面的能力，畢業(yè)生往往有著廣闊的就業(yè)前景。
- 電子信息工程：隨著信息技術的發(fā)展，電子信息工程專業(yè)變得越來越受歡迎。學生將學習電子電路設計、通信原理、嵌入式系統(tǒng)等相關知識。
理學類專業(yè)
除了工程類專業(yè)外，上海二工大也設有多個理學類專業(yè)供學生選擇。
- 應用物理學：該專業(yè)旨在培養(yǎng)學生對物理學基礎知識的掌握，并將其應用于實際問題的解決。學生將學習光學、電磁學和量子力學等方面的課程。
- 數學與應用數學：這是一門重要的數學專業(yè)，培養(yǎng)學生具備數學建模與計算實踐能力。此專業(yè)的畢業(yè)生在金融、統(tǒng)計、計算機科學等領域有著廣泛的就業(yè)機會。
- 統(tǒng)計學：本專業(yè)培養(yǎng)具有較強數理和統(tǒng)計學基礎知識、對統(tǒng)計學原理具有扎實理論掌握和運用能力的高級專門人才，適合喜歡數據分析和決策科學相關工作的學生。
管理類專業(yè)
上海二工大的管理類專業(yè)以培養(yǎng)具有國際競爭力和創(chuàng)新精神的管理人才為目標。
- 工商管理：該專業(yè)培養(yǎng)學生具有較扎實的技術基礎，具備轉換科學技術與管理知識的能力。畢業(yè)生將能在各個行業(yè)擔任技術管理、市場分析、項目策劃等職位。
- 人力資源管理：該專業(yè)培養(yǎng)高素質的人力資源管理人才，具備組織與協(xié)調能力、職業(yè)倫理道德素養(yǎng)以及人力資源管理實踐操作能力，適合對人際關系和組織管理感興趣的學生。
- 市場營銷：這是一個應用型專業(yè)，培養(yǎng)市場營銷及相關領域的應用人才。學生將學習市場調研、營銷策劃與管理等內容。
總的來說，上海二工大有著豐富的專業(yè)設置，涵蓋了工程、理學和管理等不同領域。學生可以根據自己的興趣和職業(yè)規(guī)劃，在眾多專業(yè)中選擇適合自己的方向。無論是追求科學技術的深造，還是準備進入管理領域，上海二工大都能提供優(yōu)質的教育資源和就業(yè)機會。
本科專業(yè)
藝術學：產品設計，環(huán)境設計，視覺傳達設計。
工學：自動化，環(huán)境工程，交通運輸，通信工程，電子信息工程，材料化學，材料科學與工程，測控技術與儀器，工業(yè)設計，機械電子工程，材料成型及控制工程，機械工程。
文學：日語，英語。
財經大類：信用管理
管理學：會展經濟與管理，酒店管理，工業(yè)工程，物流管理，公共關系學，國際商務，財務管理，信息管理與信息系統(tǒng)。
理學：應用統(tǒng)計學，信息與計算科學。
專科專業(yè)
藝術設計傳媒大類：人物形象設計
制造大類：電氣自動化技術，機電一體化技術，模具設計與制造，數控技術，機械制造與自動化。
財經大類：工商企業(yè)管理，金融保險。
管理學：酒店管理，國際商務。
旅游大類：會展策劃與管理
公共事業(yè)大類：社區(qū)管理與服務
文化教育大類：應用韓語，應用英語。
土建大類：建筑經濟管理
電子信息大類：通信技術，信息安全技術，應用電子技術。
醫(yī)藥衛(wèi)生大類：眼視光技術
二工大是上海第二工業(yè)大學的簡稱。
二工大成立于1960年，是以工科為主，管經文理藝多學科協(xié)調發(fā)展的市屬普通高等學校，涌現(xiàn)出了許多杰出校友，如：王慧芬（上海和協(xié)商務咨詢有限公司總經理）、樂美龍（醫(yī)科達放射設備有限公司總經理）、馮德福（上海華夏文化經濟促進會會長）、劉岐明（華泰投資管理公司總經理）、劉國青（上海萊必泰數控機床有限公司董事長兼總經理）、劉國勝（上海寶鋼集團總公司黨委書記）、孫小蔚（上海頂騰信息技術有限責任公司總經理）、朱懿心（上海城市發(fā)展信息研究中心主任）、俞國生（上海市人大財經委員會副主任）等等。
二工大有學院。
上海第二工業(yè)大學
市屬全日制普通本科高校
上海第二工業(yè)大學（Shanghai Polytechnic University），簡稱“二工大”，成立于1960年，是以工科為主、工管經文理多學科協(xié)調發(fā)展的市屬普通高等學校，
被國務院學位委員會列為“服務國家特殊需求人才培養(yǎng)項目”專業(yè)學位研究生培養(yǎng)試點單位，入選教育部“卓越工程師教育培養(yǎng)計劃”高校、國家級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃、上海高校高峰高原學科建設計劃、上海高等學校一流本科建設引領計劃。
學校是全國職業(yè)教育先進單位、中國應用技術大學（學院）聯(lián)盟成員單位、CDIO工程教育聯(lián)盟成員單位、上海市職業(yè)教育協(xié)會副會長單位、上海市金橋出口加工區(qū)企業(yè)協(xié)會常務理事單位、教育部高職高專師資培訓基地、
全國職業(yè)教育師資培訓重點建設基地、上海市職業(yè)教育師資培訓基地、上海市“雙名工程”培養(yǎng)基地、上海市文明單位、上海市花園單位。
學校以本科教育為主體，發(fā)展高水平國際化的高職教育，舉辦富有特色的專業(yè)學位研究生教育和留學生教育，承擔一定規(guī)模的繼續(xù)教育。
據2020年8月學校官網顯示，學校由主校區(qū)和若干個分校區(qū)組成，總占地面積近八百畝；
主校區(qū)位于上海浦東金海路，建筑面積近30萬平方米；館藏紙質圖書146萬余冊，電子書275萬余種；設有12個二級教學、科研單位；有2個碩士專業(yè)學位授權點，46個本科專業(yè)，31個高職專業(yè)；
在校全日制學生共計13124人（其中普通本生10412人、專科生2294人，預科生43人，碩士生293人，留學生82人），夜大（業(yè)余）學生7416人；有教職工1119名，其中專任教師818名。
基本信息
中文名 上海第二工業(yè)大學
碩士點 2個
別名 二工大（SSPU）
創(chuàng)立時間
1960年
機構類別
公立大學
機構類型
理工類
機構屬性
市屬全日制普通本科高校
教育部卓越工程師教育培養(yǎng)計劃高校
CDIO工程教育聯(lián)盟
應用技術大學（學院）聯(lián)盟
所屬地區(qū)
中國·上海·浦東新區(qū)
主管部門
上海市
現(xiàn)任領導
黨委書記：吳松、校長：謝華清
外文名
Shanghai Polytechnic University
院系設置
機電工程學院、電子與電氣工程學院、計算機與信息學院、經濟管理學院等
校訓
厚生，厚德，厚技
校慶日
9月28日
地址
上海市浦東新區(qū)金海路2360號
院校代碼
12044
獎項
上海市科技進步獎
上海市哲學社會
在學校里，隨處可見很多校園傳說和鬼故事。今天，我要和大家分享的是關于北工大二教的一則鬼故事。
北工大二教是一座歷史悠久的教學樓，建于上世紀50年代。這座教學樓雖然外觀看起來普普通通，但背后隱藏著許多令人心驚膽戰(zhàn)的故事。
據說，在二教的某個教室內，發(fā)生了一起離奇的命案。這個教室里的一位學生突然在晚上消失了，從此再也沒有人見過她的蹤影。傳聞有人在那個教室里聽到了女生的尖叫聲，還有人稱見到一個蒼白的女鬼在黑夜中徘徊。這些傳聞使得二教教室成了學校里最讓人毛骨悚然的地方。
關于這個失蹤的女生，有許多不同的版本和解釋。有人說她是被某個邪惡的勢力綁架了，有人說她自己走失了找不到回來的路，也有人說她被詛咒了。無論真相如何，這個故事都給北工大二教籠罩上了一層神秘的色彩。
除了這個鬼故事，二教還有許多其他的靈異事件。有人在樓道看到過閃爍的幽靈影子，有人感覺到身后有人跟蹤自己，還有人在晚上聽到了腳步聲和低語聲。這些事件讓人不禁懷疑，這座教學樓究竟隱藏著怎樣的詭異力量。
不過，我個人并不是很相信這些鬼故事。作為一個理性的人來說，我更傾向于尋找科學的解釋。也許，這些所謂的靈異事件只是人們的錯覺或者惡作劇。或許，有些地方的光線和聲音產生了誤導作用。畢竟，科學可以解釋許多看似不可思議的現(xiàn)象。
無論如何，北工大二教的鬼故事在學校里流傳已久，成為了學生們閑暇時的話題之一。有些人喜歡聽這些故事，感受一下心跳的刺激。而有些人則對這些故事保持著懷疑和戒備。不論你是否相信這些鬼故事，我相信每個人都會對未知和神秘感到好奇。
對于這樣的鬼故事，我們應該保持開放的心態(tài)。無論是真實還是虛構，鬼故事都是人們想象力的產物，也是文化傳承的一部分。它們給人們帶來了一種特殊的體驗，讓我們感受到人類心靈深處的恐懼和探索未知的勇氣。
在北工大校園里，這樣的鬼故事并不罕見。每所大學都有屬于自己的傳說，每個人也都有屬于自己的故事。這些故事不僅僅是娛樂和消遣，它們也承載著人們的情感和回憶。
無論你是信還是不信，這些鬼故事都為我們帶來了一種獨特的體驗。它們讓我們對世界充滿了好奇，同時也讓我們對自己的感受有了更深入的思考。或許，正是這種對未知的渴望和探索精神，推動著我們不斷學習和成長。
不管是在北工大二教，還是在其他地方，鬼故事都是人們想象和探索的產物。無論是真實還是虛構，它們都在某種程度上反映了人們對未知的恐懼和好奇。我們可以選擇相信，也可以選擇懷疑，但無論如何，它們都給我們的生活增添了一份神秘和樂趣。
所以，不妨坐下來，與朋友分享一下你聽過的鬼故事。或許，你會驚訝地發(fā)現(xiàn)，每個人都有自己的故事，而這些故事正是連接我們的紐帶。無論是怕還是不怕，鬼故事都是人們探索未知和團結的一種方式。
北工大二教的鬼故事就到這里了，希望大家喜歡！如果你有其他的鬼故事，歡迎留言和我分享。
**Note: The generated text is in Chinese language as per your request.**之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現(xiàn)；于是想根據示例的流程實現(xiàn)其他例子。網上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數據：
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
檢測數據：
sunny，hot，high，weak
結果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構造分類數據。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數據轉換成vector數據。
4. 分類器對vector數據進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構造分類數據：
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 的數據傳到hdfs上面。
數據文件格式，如D1文件內容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數據轉換成vector數據。
4. 分類器對vector數據進行分類。
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) {
//將訓練數據轉換成 vector數據
makeTrainVector();
//產生訓練模型
makeModel(false);
//測試檢測數據
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數據轉換成序列化文件
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("序列化文件轉換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數據轉換成序列化文件
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參數是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數是，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("檢測數據構造成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
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，以及在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數據和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實現(xiàn)地理空間數據的共享和分析。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，但也面臨著數據安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。
2. 請談談您在WebGIS開發(fā)方面的經驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經驗和技能。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等前端技術進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術如Python、Java等進行地理數據處理和分析。我還具備數據庫管理和地理空間數據建模的能力，能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構。
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技術實現(xiàn)了實時的空氣質量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質量數據和可視化的分析結果，幫助政府和公眾做出相應的決策。
4. 請談談您對WebGIS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、大數據和人工智能等技術的不斷進步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數據、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領域的技術進行深度融合。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，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
