一，地锅鸡
地锅鸡在邹城当地受到很多本当地人的喜欢，邹城人都喜欢吃鸡，因此地锅鸡自然成为大家追捧的一种美食。邹城的地锅鸡起源与农村，是用土灶头上面加一口铁锅，然后将炒好的鸡放入锅中，旁边贴上一些面饼，所以我们吃地锅鸡，不仅可以吃到鸡的美味，又可以把面饼蘸上汤汁来吃，非常好吃。因此来邹城一定要尝尝邹城的地锅鸡。
二、酸辣猪手
酸辣猪手是邹城当地比较有代表性的一种美食，它主要是用猪手和生菜制作而成的，口味是偏酸辣的。与其他地方猪手的味道有一些区别，但是酸辣味非常好吃，因此来邹城也要尝一尝这种酸辣猪手。
三、韭菜小馅儿饼
不要小看这个小食，它也是邹城当地非常有名的食物。很多邹城人都喜欢吃这种小菜饼。不同的是这种小菜饼的面皮是用韭菜汁和的，所以吃起来有韭菜的清香，里面的肉馅吃起来特别的好吃。可以作为早点来食用
是山东省直辖县级市。
位于山东省西南部，地处东经116°24′—117°30′，北纬35°11′—35°32′，是中国历史上著名的思想家、教育家孔子和孟子的诞生地，素称“孔孟桑梓之邦，文化发祥之地”。邹城东倚沂蒙山区，西临鲁西平原，南襟徐淮要冲，北枕泰岱南脉与鲁都曲阜毗邻，总面积1613平方公里，城市建成区面积24平方公里。下辖钢山、千泉、凫山三个街道办事处，田黄、张庄、城前、大束、香城、峄山、看庄、唐村、郭里、石墙、北宿、太平、中心店、平阳寺十四个镇，总人口110万，其中城市人口25万，以汉族居民为主，广泛分布着回、满、布依、彝、苗、蒙古、黎、壮等23个少数民族。邹城地势东高西低，山区峰峦叠嶂，丘陵逶迤起伏，平原沃野千顷，三种地貌各占三分之一，属暖温带过渡型季风气候，四季分明，气候温和，风光秀丽。邹城古称“邹鲁圣地”，是中国儒学发源地，夏代属九州徐州之域，秦朝开始设置“驺县”，历汉、晋、南北朝，及唐初改“驺”为邹，称邹县，沿袭至1992年10月，撤县设市
读音：zou cheng
邹城市，位于山东省南部，北依孔子故里曲阜市，南望滕州市。全市总面积1616平方公里，市辖3个街道，13个镇，人口115万。春秋战国时期为邹国国都。同鲁国并称为“邹鲁圣地”。为文化兴盛之地。秦朝始设置邹县，三国时期属魏国，明清先后属于济宁府。邹城市属于暖温带大陆性季风气候。山东省省辖市之一，行政区属济宁。
没有邹城镇，邹城市辖3个街道、14个镇：钢山街道、千泉街道、凫山街道、香城镇、城前镇、大束镇、北宿镇、中心店镇、唐村镇、太平镇、平阳寺镇、石墙镇、峄山镇、看庄镇、张庄镇、田黄镇、郭里镇。
我的天，从小在邹城长大的你竟然不邀请
不请自来
首先，四孟，就是孟府孟庙孟林孟母林
然后，荒王陵，也就是明鲁王陵，在邹城城北（主要文物都在山东省博物馆里专门设了展区，荒王陵里没啥珍贵文物了）
还有峄山，区别于沂蒙山的沂山。这个峄山是岱南奇观，有一个最大的刻字。据说孔子等东山而小鲁一说就是这个山，山上奇石遍布，虽然山不高但很有乐趣。
还有一些上九山古村落，邹东深呼吸乡村游系列路线可以自由选择看看。
旅游基本就这么多，说说吃的
早饭一定要尝尝川味面条，只有邹城有哦
特色还有甏肉干饭，夹饼什么的，都挺好
这边人都爱吃辣，俗话都说能吃辣能当家，所以这边的菜一般都是默认咸辣口的。不能吃辣一定要在点菜的时候说。
就这么多，想到再更，希望能帮助到你～
作为现代化城市建设的重要组成部分，人才的培养和发展在邹城的发展过程中起着不可忽视的作用。邹城作为山东省的重要城市，一直致力于打造人才高地，吸引和培育各领域的优秀人才。
邹城人才培育的策略以创新为核心，旨在为人才提供全方位的发展平台。通过加强高校与企业的合作，邹城为年轻人提供了丰富的实践机会和产学研结合的平台。同时，各级政府加大投入，提供政策支持和资金扶持，鼓励创新创业，促进人才培育与产业发展的有机结合。
邹城通过举办各类人才交流活动，促进学术与技术的交流，吸引国内外优秀人才的加入。邹城的人才政策也得到了广大人才的认可和支持。越来越多的人才选择来到这个充满机遇的城市，为邹城的发展注入新的活力。
邹城作为一个充满活力和创意的城市，一直积极探索和实施创新的人才政策。在邹城的政策体系中，人才政策拥有重要地位，是推动城市发展的重要保障。
首先，邹城加大了对高层次人才的吸引力度。通过提供高薪、优厚的福利待遇和良好的工作环境，邹城吸引了众多的国内外顶尖专家和学者。这些人才的加入，为邹城的科技创新和社会发展提供了强有力的支持。
其次，邹城还注重本土人才的培养和成长。通过建立完善的人才培训机制和创新创业基地，邹城为本地的青年人才提供了广阔的舞台，帮助他们实现梦想。同时，邹城还加大对创业团队的支持力度，为创业者提供资金、政策和场地等全方位的支持。
此外，邹城还加强了与高等院校的合作，共同培养高素质人才。通过与知名大学和职业学院的合作，邹城在人才培养方面实现了资源共享和优势互补。优秀的师资力量和专业的教育资源为学生提供了良好的学习环境和广阔的发展空间。
多年来，邹城在人才培育方面取得了显著成果。不仅吸引了大量的高层次人才，也培养出了一大批优秀的本土人才。
在各个领域，邹城的人才都有亮眼的表现。在科技创新领域，邹城涌现出了一批具有国际竞争力的高科技企业，他们为邹城的创新与发展做出了重要贡献。在文化艺术领域，邹城培养了大量的艺术家和文化人才，丰富了邹城的艺术氛围。在企业管理领域，邹城打造了一批具有领导力和创新意识的企业家，推动了邹城经济的繁荣。
邹城人才培育的成果不仅体现在个人的成长和发展上，也为城市的发展带来了新的机遇和动力。优秀的人才为邹城注入了创新和活力，推动了城市的各项事业取得了令人瞩目的成就。
展望未来，邹城将继续致力于人才培育，打造更为优秀的人才队伍。
首先，邹城将进一步加强与高等院校的合作，建立更加紧密的人才培养体系。通过创新学科专业设置，邹城将培养更多与市场需求相匹配的人才，为企业提供更有力的支持。
其次，邹城将加大对创业团队的支持力度。通过提供更优惠的政策和更便捷的创业环境，邹城希望吸引更多有创新精神和创业能力的人才，共同参与到邹城的发展中来。
最后，邹城还将加强与其他地区的交流与合作。通过与外部优秀人才的合作交流，邹城将更快地了解全球的最新发展动态，吸收先进的管理经验和技术理念，推动邹城的创新和发展。
总之，邹城人才的培育是邹城发展的基石和关键所在。只有通过不断地培养和吸引优秀的人才，邹城才能不断创新、不断发展，实现城市的持续繁荣和进步。
plaintext 邹城人才，邹城发展，人才高地，创新创业，吸引力度，本土人才，高素质人才，合作共建，科技创新，文化艺术，企业管理，未来展望，创新意识，优秀人才。驾驶是一项重要的技能，学会驾驶将为你创造更多的便利和自由。在邹城地区，我们为您提供一流的驾驶培训服务。邹城驾校以其专业的教练团队、先进的教学设施和个性化的学习计划而闻名。
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之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
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
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 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";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("序列化文件转换成向量失败！");
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参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
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("生成训练模型失败！");
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("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，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;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，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时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从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);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类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("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。
WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。
2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。
我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。
3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。
在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。
4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。
我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。
这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计，最好能够了解模电和数电相关的知识更好，还有能够会做操作系统，简单的有ucos，freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。
