中原地区是现在的河南省。中原地区是中国建都朝代最多，建都历史最长，古都数量最多的地区，夏朝、商朝、西周、东周、玄汉、东汉、曹魏、西晋、北魏、后赵、冉魏、前燕、东魏、北齐、隋朝、唐朝、武周、后梁、后唐、后晋、后汉、后周、辽朝、北宋、南宋、金朝、民国等先后有20多个朝代。
1. 丰富多样2. 中原区作为中国历史文化名城之一，拥有悠久的饮食文化传统，因此中原区的小吃种类繁多，包括豫菜、河南菜、豫菜等多种风味，满足不同口味的需求。3. 此外，中原区的小吃还有一些特色美食，如河南烩面、豫菜炸酱面、豫菜烩面等，这些小吃不仅口味独特，而且制作工艺精细，吸引了众多食客前来品尝。同时，中原区还有许多历史悠久的老字号小吃店，这些店铺传承了几代人的手艺，保留了原汁原味的传统口味，为中原区的小吃文化增添了独特的魅力。无论是当地居民还是游客，都可以在中原区品尝到丰富多样的小吃，满足他们对美食的需求。
郑州中原区写真：探索令人惊叹的城市之美
郑州中原区是中国河南省的省会，也是该省的政治、经济和文化中心。这个古老的城市拥有悠久的历史和丰富的文化底蕴，而郑州中原区的写真则是展现这座城市之美的最佳方式。无论你对摄影感兴趣还是仅仅对了解这个城市有兴趣，郑州中原区的写真都会带给你令人惊叹的视觉享受。
1. 文化古迹的魅力
郑州中原区作为一个历史悠久的城市，拥有许多文化古迹和历史遗迹。其中最著名的莫过于位于郑州的白马寺。这座寺庙建于东晋时期，是中国佛教著名的佛学院和寺庙之一。寺内保存着许多珍贵的佛教文物和古代艺术品，包括中国最早的佛像之一。在这里拍摄的照片将展示出悠久的历史和佛教文化的魅力。
2. 现代建筑的壮丽景观
除了传统的文化古迹，郑州中原区还具有令人赞叹的现代建筑景观。其中最显眼的是郑州高铁站的天幕大厦。这座高铁站以其独特的建筑风格和巨大的造型成为郑州的标志之一。站内设有大量的商店和餐厅，吸引了大量的游客和当地居民。拍摄郑州高铁站的写真将展示出这座城市现代化发展的一面。
3. 人文风情的迷人瞬间
郑州中原区作为河南省的政治和文化中心，具有丰富的人文风情。在城市的街头巷尾，你可以发现各种不同的人们和他们的生活方式。从传统的街头小贩到现代时尚的年轻人，郑州中原区融合了传统和现代的氛围。通过拍摄这些人们的瞬间，你可以捕捉到郑州中原区独特的人文风情。
如何拍摄郑州中原区写真
拍摄郑州中原区的写真需要一些技巧和准备。以下是一些建议，可以帮助你在拍摄时获得最佳的效果：
1. 寻找独特的角度
为了拍摄令人惊叹的郑州中原区写真，你需要超越传统的拍摄角度。尝试寻找独特的角度和透视，如鸟瞰图或低角度拍摄。这样可以为你的照片增添新鲜感和视觉冲击力。
2. 捕捉城市的动态
郑州中原区是一个充满活力和活动的城市。试着捕捉这些动态，例如街头表演、繁忙的市场和人群。这些动态元素能够为你的照片增添生动感，同时也能反映出城市的文化特色。
3. 利用自然光
自然光是拍摄写真的最佳光源。在郑州中原区的拍摄中，尝试利用不同的自然光条件，如日出、日落或阴天。不同的光线将为你的照片带来截然不同的效果，增加了照片的艺术性和吸引力。
4. 添加人物元素
在郑州中原区的写真中加入一些人物元素会使照片更有趣和生动。可以拍摄路人、摊贩或城市居民，以展现城市的人文风情和生活氛围。同时，人物元素也可以为照片增添故事性和情感。
结语
郑州中原区是一个充满魅力和活力的城市，拍摄郑州中原区的写真将带给你令人惊叹的视觉享受。通过展示城市的文化古迹、现代建筑和人文风情，你可以呈现出这座城市多样性的一面。在拍摄时，记得寻找独特的角度、捕捉城市的动态、利用自然光和添加人物元素。这些技巧将帮助你创作出令人难忘的郑州中原区写真作品。
中原区空调清洗是保持空调良好运行和提高室内空气质量的重要步骤。空调系统在使用过程中会积累灰尘、细菌和其他污染物，如果不及时进行清洗，可能会导致空调故障，影响空调的制冷和加热效果，甚至对人体健康造成危害。
随着时间的推移，空调在运行过程中会吸收空气中的灰尘和细菌，导致空调内部积累大量污垢。这些污垢会影响空调的正常运行，使其效率下降，耗能增加。同时，未清洗的空调容易滋生细菌、霉菌和螨虫等微生物，给室内空气质量带来威胁，尤其对于呼吸道敏感的人群，可能引发过敏症状和呼吸道疾病。
定期清洗中原区空调有以下好处：
在进行中原区空调清洗时，需要注意以下事项：
选择合适的中原区空调清洗服务能够确保清洗效果和操作安全。以下是选择服务提供商时应考虑的因素：
综上所述，中原区空调清洗对于保持空调正常运行和室内空气质量至关重要。定期清洗空调能够提高空调效率、延长空调寿命、净化室内空气、减少过敏症状。在选择清洗服务时，需要寻求专业的服务商，考虑资质认证、口碑评价、服务范围和价格合理性等因素，以确保清洗效果和操作安全。
在郑州中原区学习驾驶是许多人心中的一大期待，而选择一所优秀的驾校是关键所在。下面将为大家介绍选择郑州中原区驾校时需要注意的关键点。
首先，选择郑州中原区驾校时需要重点关注教练的资质。优秀的驾校往往拥有经验丰富、资质认证齐全的教练团队，他们能够针对学员的不同需求制定个性化的学习计划，帮助学员快速掌握驾驶技能。
其次，教学环境也是选择驾校的重要考量因素。一所良好的驾校应当拥有先进的教学设备和舒适的学习环境，这能够有效提高学员学习的效率和积极性，为他们的驾驶技能提升提供有力支持。
此外，课程设置也是选择郑州中原区驾校时需要注意的关键点之一。一所优秀的驾校应当拥有丰富多样的课程内容，涵盖理论知识教学、驾驶技能培训、模拟考试等，帮助学员全面掌握驾驶所需的各项技能。
最后，学员口碑也是衡量一所驾校优劣的重要标准。通过查询相关的评价和口碑信息，可以了解该驾校的教学质量、服务水平等方面的情况，为选择合适的驾校提供参考依据。
综上所述，选择郑州中原区驾校时需要关注教练资质、教学环境、课程设置以及学员口碑等关键点，只有综合考量这些因素，才能选择到一所适合自己的优秀驾校，为自己的驾驶之路打下坚实的基础。
希望以上内容能对大家选择郑州中原区驾校有所帮助，祝愿大家都能在驾驶学习的道路上取得优异的成绩！
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。
1.负责区域大客户/行业客户管理系统销售拓展工作，并完成销售流程；
2.维护关键客户关系，与客户决策者保持良好的沟通；
3.管理并带领团队完成完成年度销售任务。
你好，面试题类型有很多，以下是一些常见的类型：
1. 技术面试题：考察候选人技术能力和经验。
2. 行为面试题：考察候选人在过去的工作或生活中的行为表现，以预测其未来的表现。
3. 情境面试题：考察候选人在未知情境下的决策能力和解决问题的能力。
4. 案例面试题：考察候选人解决实际问题的能力，模拟真实工作场景。
5. 逻辑推理题：考察候选人的逻辑思维能力和分析能力。
6. 开放性面试题：考察候选人的个性、价值观以及沟通能力。
7. 挑战性面试题：考察候选人的应变能力和创造力，通常是一些非常具有挑战性的问题。
