德克士与康师傅：两个知名的餐饮品牌，一个以炸鸡著称，一个以方便面闻名。它们在中国市场都有着广泛的影响力和忠实的消费者群体。那么，德克士和康师傅究竟有何不同？他们各自有哪些特点和优势？我们将在本篇文章中探讨这两个品牌的历史、产品、市场策略以及对消费者的影响。
德克士是全球快餐业的巨头之一，在中国市场也有着广泛的知名度。德克士以其独特的炸鸡风味和优质的服务赢得了无数消费者的喜爱。
德克士的故事可以追溯到20世纪50年代，当时始创人哈兰德·桑德斯在美国肯塔基州创立了这个品牌。他将自己独特的炸鸡调料和炸鸡制作方法结合起来，创造出了一道道色香味俱佳的炸鸡产品。
德克士的产品包括各种口味的炸鸡和配套的汉堡、薯条等。其炸鸡的特点是外酥里嫩，口感丰富而多样化，在市场上具有较高的辨识度。
此外，德克士在服务方面也非常注重。他们秉承“顾客至上”的理念，提供快捷、温暖的用餐体验。无论是餐厅内用餐还是外带，德克士都能为顾客提供高品质的服务。
康师傅作为中国食品行业的先行者之一，在方便面领域更是处于领导地位。他们的方便面产品深受消费者喜爱，市场份额遥遥领先。
康师傅的历史可以追溯到20世纪80年代，当时他们首次推出了方便面产品。康师傅方便面以其独特的口味和方便快捷的烹饪方式赢得了广大消费者的青睐。
康师傅方便面的特点是口感爽滑，味道丰富多样。无论是香辣口味、酸辣口味还是原味，康师傅都能满足不同消费者的口味需求。
除了方便面产品，康师傅还涉足了其他食品领域，如火锅底料、速食米饭等。他们通过不断的创新和研发，推出了更多符合消费者需求的产品。
德克士和康师傅作为知名的餐饮品牌，在市场策略方面有着各自的特点。
德克士注重产品的独特性和品质。他们通过不断优化炸鸡的配方和制作工艺，确保产品的口感和口味始终如一。此外，德克士还注重店面形象和服务质量，通过舒适的就餐环境和优质的服务吸引消费者。
康师傅则注重产品的多样性和市场创新。他们推出了各种口味的方便面产品，在满足消费者基本需求的同时，还推出了一系列的升级版产品，如自热火锅等。康师傅通过传统品牌的提升和创新产品的推出，持续吸引着年轻一代消费者。
无论是德克士还是康师傅，它们的产品和品牌影响力都深入人心。
消费者可以通过德克士品尝到酥脆美味的炸鸡，感受到其独特的味道和口感。德克士在年轻消费群体中尤为受欢迎，成为他们之间共享美食的场所。
康师傅则以方便面产品牢牢占据市场份额。消费者可以随时随地享受到热气腾腾的方便面，满足他们在快节奏生活中的吃饭需求。
德克士和康师傅作为两个知名的餐饮品牌，分别在炸鸡和方便面领域取得了巨大的成功。德克士以其独特的炸鸡风味和优质的服务赢得了消费者的青睐，而康师傅通过不断创新和多样化的产品满足了消费者的口味需求。
无论你是喜欢德克士的炸鸡，还是钟情于康师傅的方便面，这两个品牌无疑都在中国餐饮市场上留下了深深的烙印。
谢邀
有养牛
康师傅控股有限公司的是顶新集团旗下的
顶新集团在奶牛养殖方面是由味全公司负责
味全在江浙、台湾都有牧场或合作签约交奶牧场。
在忙碌的生活中，品尝美食是一种重要的享受。而对于喜欢甜品的人来说，一块美味的蛋糕可以给他们带来无尽的愉悦。今天，我们要介绍的是一款备受推崇的蛋糕——康师傅巧克力蛋糕。
康师傅巧克力蛋糕以其浓郁的巧克力味道和细腻的口感而闻名。每一块蛋糕都是经过精心制作的，用心烘焙出的甜点。它采用优质的原料，结合精湛的技艺，制作出一款口感醇厚、香气四溢的美味蛋糕。
巧克力是一种让人欲罢不能的美食。它具有独特的味道和口感，能够带给人们愉悦的享受。康师傅巧克力蛋糕将巧克力的魅力发挥到了极致。
巧克力含有丰富的可可酱，它提供了丰富的热量和能量。同时，巧克力还富含矿物质和抗氧化物质，对人体健康有益。适度食用巧克力可以改善人的情绪，缓解压力，增强幸福感。
康师傅巧克力蛋糕有许多令其成为人们喜爱的理由。
康师傅巧克力蛋糕不仅可以独立享用，还可以与其他食物搭配，让味蕾得到更多的满足。
首先，康师傅巧克力蛋糕可以搭配一杯浓郁的咖啡。咖啡的苦味和巧克力的甜味形成了美妙的对比，让人在舌尖上感受到不同的味道。
其次，康师傅巧克力蛋糕还可以搭配一球香草冰激凌。冰激凌的凉爽和蛋糕的温暖相结合，让人体验到冰火两重天的美妙感觉。
另外，康师傅巧克力蛋糕还可以加入一些奶油，增强其口感。奶油的丝滑和蛋糕的细腻相得益彰，让人一口接一口不能自拔。
康师傅巧克力蛋糕的制作过程需要一定的技巧和耐心。
通过以上的制作步骤，您也可以在家中制作出美味的康师傅巧克力蛋糕。
康师傅巧克力蛋糕以其浓郁的巧克力味道、细腻的口感和独特的搭配方式，成为了甜品爱好者的首选之一。它不仅满足了人们对美食的向往，还给人们带来了无尽的享受。无论是独自品尝，还是与其他食物搭配，康师傅巧克力蛋糕都能带给您不一样的味觉盛宴。
康师傅是中国著名的快餐品牌，自成立以来一直以其高品质的产品和优质的服务备受消费者喜爱。作为康师傅员工，我有幸参加了康师傅的培训课程，并从中获得了许多宝贵的经验和知识。在这篇博客中，我想和大家分享一下我的康师傅培训心得，希望能对有志于加入康师傅团队的人们有所帮助。
康师傅的培训课程非常全面，涵盖了许多方面的知识和技能。首先，我们接受了关于康师傅历史和企业文化的介绍，这让我更加了解了康师傅的发展历程和核心价值观。接下来，我们学习了有关食品安全和卫生的知识，这对于从事餐饮行业的人来说非常重要。此外，我们还学习了如何提供出色的客户服务，包括沟通技巧、处理客户投诉等方面的培训。
在培训期间，我们还有机会亲自动手制作康师傅的招牌菜品，学习了菜品的制作过程和技巧。这不仅提高了我们的技能水平，还增强了我们对康师傅产品的理解和认同。通过亲身体验，我们更加深刻地意识到了产品质量和口味对于康师傅品牌形象的重要性。
参加康师傅的培训课程让我受益匪浅。首先，我对康师傅的品牌价值和发展战略有了更深入的理解。康师傅一直致力于为消费者提供健康、美味和方便的快餐选择，通过不断创新和提高产品质量，赢得了广大消费者的信赖和支持。作为康师傅的员工，我深感自豪，也将积极努力为公司的发展贡献自己的力量。
其次，培训课程提供了丰富的实践机会，让我能够运用所学知识和技能，提升自己的工作效率和能力。通过反复练习和实践，我逐渐掌握了制作康师傅菜品的技巧，并且能够更好地服务客户。这不仅提高了我的专业素养，还让我更加自信地面对各种工作挑战。
最重要的是，康师傅的培训课程帮助我树立了正确的职业观念和价值观。在这里，我们不仅仅是员工，更是康师傅品牌的代表。我们要时刻保持诚信、专业和团队合作的精神，为客户提供最好的服务。这些职业道德的培养将使我在今后的工作中更加积极主动，不断进取。
作为一名康师傅员工，我非常自豪和荣幸。在过去的日子里，我与团队成员紧密协作，共同为客户提供优质的产品和服务。我们互相支持、鼓励和帮助，共同面对各种挑战，取得了令人瞩目的成绩。
康师傅为员工提供了良好的工作环境和发展机会，鼓励员工不断学习和成长。公司注重员工的职业发展规划，并通过培训和晋升机制激励员工进步。这让我对未来充满了信心和期待，我相信在康师傅这个大家庭里，我能够不断提升自己，实现个人价值。
康师傅的培训课程为我提供了一次宝贵的学习机会，让我在实践中不断成长和进步。通过培训，我对康师傅的品牌和产品有了更深入的了解，也提高了自己的专业素养和职业意识。我相信，作为康师傅的员工，我将以更加专业和负责的态度，为客户提供优质的产品和服务。
康师傅不是人名，康师傅名字由来是指健康食品，康师傅的老板不姓康“康”是指健康的意思，“师傅”则是具有亲切、责任感、专业化的内涵，而“康师傅”在中国改革开放之处，人们最敬重的称谓师傅，叫起来，特别有亲切的感觉。
“康”是指健康的意思，“师傅”则是具有亲切、责任感、专业化的内涵，而“康师傅”在中国改革开放之处，人们最敬重的称谓师傅，叫起来，特别有亲切的感觉。
都属于一个公司，但是生产线不同，经营分类不同，康师傅饮料和康师傅方便面
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。
