信阳市罗山县,到罗山县多少公里?

时间:2024-08-23 01:03 人气:0 编辑:招聘街

一、信阳市罗山县,到罗山县多少公里?

信阳市到罗山县驾车距离54分钟

43.4公里

二、罗山县在哪里?

罗山位于河南省东南部,大别山北麓,淮河南岸,面积2077平方公里,隶属于河南省信阳市,她历史悠久,文化灿烂,隋开皇十六年始置县。在这片古老的土地上,曾先后哺育了三国名相费祎、治水名臣黎世序、历史学家尚钺、起义将军张轸等七十多位历史名人。悠久的历史,灿烂的文化,与罗山山之佳作,水之精品交相辉映,勾勒出一辐绚丽多彩的罗山山水画卷。灵山、龙池、何家冲、石山湖等便是这画卷中最璀璨夺目、鬼斧神工的经典。

三、罗山县小学排名

罗山县小学排名揭晓

近年来,随着教育改革的不断深入,罗山县的小学教育水平得到了显著提高。为了更好地了解罗山县小学教育的现状,我们特地整理了罗山县小学的排名情况。

本次排名主要依据学校的师资力量、教育质量、设施设备等多个方面进行综合评估,旨在为家长和学生提供更加全面、客观的参考信息。排名结果经过严格的审核和验证,具有较高的可信度。

罗山县共有数十所小学参与本次排名,其中一些学校表现优异,位居前列。下面,我们将简要介绍部分排名靠前的学校及其特点。

前十名小学

  • 罗山县实验小学:师资力量雄厚,教学质量高,设施设备先进,是罗山县小学教育的佼佼者之一。
  • 罗山县第二实验小学:注重学生综合素质的培养,课外活动丰富,校园环境优美,是家长和学生们的热门选择。
  • 罗山县第一小学:历史悠久,文化底蕴深厚,教学质量稳定,深受家长和学生们的信赖。
  • ……

总的来说,罗山县的小学教育质量稳步提升,不少学校在多个方面表现优异。但是,教育改革永无止境,我们仍需要不断探索、创新,为孩子们创造更好的教育环境。

在今后的日子里,我们也将持续关注罗山县小学教育的动态,为家长和学生提供更加全面、客观的信息和建议。

排名说明

本次排名仅供家长和学生参考,不作为最终决策的唯一依据。在选择学校时,请综合考虑多方面因素,如学校特色、师资力量、课程设置、校园环境等。

四、清朝罗山县下辖乡镇?

行政区划 罗山县辖10个镇、9个乡:

镇:城关镇、周党镇、竹竿镇、灵山镇、子路镇、楠杆镇、青山镇、潘新镇、彭新镇、莽张镇

乡:龙山乡、东卜乡、庙仙乡、定远乡、山店乡、铁铺乡、朱堂乡、尤店乡、高店乡

五、信阳罗山县必去景点?

以下是信阳罗山县必去景点推荐:

1. 龙潭景区:位于罗山县城北区,是一个集自然风光、历史文化和休闲娱乐于一体的综合性旅游区。景区内有瀑布、湖泊、溶洞等自然景观,还有古代文化和名人故居遗址,是一个适合休闲和游览的地方。

2. 美溪景区:位于罗山县境内,是一个以美丽的溪流和峡谷风光著称的景区。这里有奇特的石峰、清澈的溪水和秀丽的风景,沿溪而行可以欣赏到自然的美景。

3. 天台山风景区:位于罗山县西南部,是信阳市最高的山脉之一。这里有壮观的山脉、古老的庙宇和红叶景观,在秋季特别美丽。游客可以爬山、徒步、观赏风景,体验大自然的美妙。

4. 世界早餐小镇:位于罗山县城,是一个以早餐文化为主题的特色小镇。这里有世界各地的早餐品种和特色小吃,游客可以品尝到各种口味的早餐,感受不同文化的魅力。

5. 罗山花鸟市场:是当地的特色市场之一,这里有丰富的花卉和鸟类,可以购买到各种品种的植物和宠物鸟类。

以上是一些罗山县的必去景点,每个景点都有独特的特色,可以让游客充分体验到罗山的自然景观和人文魅力。

六、武汉怎么到罗山县?

汉口汽车站有直达班车。自驾车:黄陂(湖北)——宣化(湖北)——定远(河南)——周党(河南)——莽张(河南)——罗山(河南)

七、mahout面试题?

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());

}

}

八、webgis面试题?

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。

九、freertos面试题?

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。

十、信阳罗山县相邻哪个县?

罗山相邻的县有好多,从北到西依次有:北方是驻马店的正阳县和汝南县,东边是息县,光山县,南边是新县、麻城、广水市,西边为浉河区。

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