农科院脐橙产量-招聘街

一、农科院脐橙产量

农科院脐橙产量分析

大家好，今天我们来分析一下农科院脐橙产量的情况。脐橙作为一种热带水果，在中国具有广泛的种植和消费市场。农科院作为我国农业科技研究的重要机构，对于脐橙的种植与产量方面进行了深入的研究与分析。

脐橙产量的概况

根据农科院的数据统计，近年来我国脐橙的产量呈现出逐年递增的趋势。这得益于农科院科技人员的努力投入以及农民们的积极种植。目前，我国脐橙的产量已经位居世界前列，成为了农业领域的重要支柱产业之一。

农科院的研究成果

农科院在脐橙产量方面取得了很多研究成果。首先，他们通过科技手段提高了脐橙的栽培技术，包括改良了肥料使用方法、研发了高效的农药、探索了合理的灌溉方式等。这些技术手段的推广应用，有效地提高了脐橙的产量。

其次，农科院还通过品种改良提高了脐橙的产量。他们利用现代生物技术手段，通过选育适应性更强、产量更高的脐橙品种，进一步提升了脐橙的产量。这些新品种不仅耐病虫害，还具有更好的口感和营养价值，深受消费者喜爱。

农民的种植经验

除了农科院的研究成果，农民们的种植经验也是农业产量提高的重要因素之一。农民们通过多年的实践摸索，总结出了一套科学有效的脐橙种植经验。他们在管理栽培、病虫害防治、采摘贮藏等方面积累了丰富的经验，为脐橙产量的提升发挥了重要作用。

未来的发展前景

对于农科院和农民们来说，提高脐橙的产量仍然是一个重要的课题。随着我国经济的发展和人民生活水平的提高，对于水果的需求也越来越大。因此，进一步提高脐橙的产量，推动脐橙产业的发展，对于农民们增收致富、促进乡村振兴具有重要意义。

结语

通过农科院的科技研究和农民们的努力，我国脐橙的产量已经取得了显著的提高。然而，仍然存在一些问题需要进一步解决，包括脐橙的质量控制、市场营销等方面。希望未来农科院能够继续加大研究力度，与农民们密切合作，进一步提高脐橙的产量和品质，为我国农业发展贡献更多的力量。

二、广西农科院脐橙

广西农科院脐橙：健康生长的秘诀

脐橙是一种美味可口且富含营养的水果，而广西农科院是中国农业科技领域的重要研究机构之一。今天，我们将介绍广西农科院在脐橙生长过程中的关键研究成果，以及对于促进脐橙健康生长的秘诀。

1. 品种选择

广西农科院通过长期的研究，选育出适应广西气候和土壤条件的脐橙品种。这些品种经过筛选和改良，拥有较高的产量和抗病虫害的能力，为农民提供了可靠的种植选择。

2. 土壤管理

脐橙对土壤要求较高，广西农科院研究人员建议农民在种植过程中做好土壤管理工作。主要包括：

合理施肥：根据土壤的养分情况，科学施肥，补充适当的氮、磷、钾等营养元素。
保持土壤湿润：脐橙喜欢湿润的环境，确保土壤含水量适宜，但避免积水。
定期翻地：定期翻地可以改善土壤通气性和排水性，保持土壤的健康状态。

3. 病虫害防治

广西农科院提供了有效的脐橙病虫害防治方案，以帮助农民提高产量和防止农作物受损。其中包括：

定期喷洒农药：根据病虫害的季节规律，科学合理地使用农药，控制害虫和病菌的繁殖。
生物防治：利用天敌和益生菌等生物资源进行病虫害防治，减少农药的使用。
合理轮作：合理轮作可以减少病虫害的发生，保护土壤养分的平衡。

4. 灌溉与排水

脐橙生长需要适当的灌溉和排水系统。广西农科院建议农民采取以下措施：

喷灌灌溉：喷灌是一种较为适宜的脐橙灌溉方式，可以提供均匀的水分供应，并节省用水。
合理排水：避免灌溉过量造成土壤积水，合理设计排水系统，保证土壤适度湿润。

5. 环境控制

广西农科院研究人员发现，在脐橙生长过程中，适宜的环境条件对于提高产量和品质非常重要。以下是一些环境控制的建议：

温度控制：脐橙适宜的生长温度为15-30摄氏度，避免过高或过低的温度对脐橙生长的影响。
光照管理：脐橙对光照要求较高，提供充足的阳光照射可以促进脐橙果实的甜度和颜色。
风速控制：适度的风速可以帮助脐橙风媒传粉，增加果实的均匀性。

6. 采摘与贮藏

脐橙的采摘和贮藏环节也直接影响果实的品质和市场价值。广西农科院提供了以下建议：

成熟度判断：根据果皮颜色和果肉质地等指标，判断脐橙的成熟度，并选择合适的采摘时间。
采摘技术：采用科学的采摘方法，避免果实受伤和质量下降。
贮藏条件：选择适宜的贮藏环境和技术，延长脐橙的保鲜期。

综上所述，广西农科院通过长期的研究和实践，为广大农民提供了丰富的脐橙种植技术和管理经验。在遵循科学种植原则和技术指导的基础上，农民可以通过合理的品种选择、土壤管理、病虫害防治、灌溉排水、环境控制、采摘贮藏等措施，培育健康生长的脐橙，提高产量和果实品质，实现农业经济效益的最大化。

三、北京农科院属于中国农科院吗？

中国农业科学院（Chinese Academy of Agricultural Sciences）简称农科院（CAAS），成立于1957年3月1日，直属于国家农业农村部的副部级事业单位，是中央级综合性农业科研机构。

北京市农林科学院（Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences）成立于1958年，是一所为农业发展提供科技支撑的综合性农业研究机构，是北京市人民政府直属事业单位。

二者没有隶属关系的。

四、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());

}

五、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。

六、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。

七、安徽农科院茶叶

近年来，我国农业科技领域取得了巨大的突破与发展。其中，安徽农科院作为一家专注于茶叶研究的科研机构，在茶叶产业的推动和创新方面发挥着重要作用。

安徽农科院对茶叶产业的贡献

作为一种世界上广泛流行的饮品，茶叶对于中国人来说具有重要的文化和经济价值。安徽农科院深刻认识到茶叶产业的重要性，并致力于为茶叶业提供前沿的科学研究与技术支持。

安徽农科院的科研团队通过不断创新和探索，推动了茶叶品质的提升与茶叶生产的可持续发展。他们积极引进国内外先进的技术和设备，研发新的茶叶品种，探索适应不同地区气候和土壤条件的种植技术，并提供技术指导和培训服务，使茶叶生产者能够更好地应对市场需求和挑战。

作为茶叶研究的重要基地之一，安徽农科院与茶叶企业、农民合作，共同推动了茶叶产业的现代化和标准化发展。他们参与制定茶叶质量标准和安全生产规范，提供了科学的种植和加工流程，为茶叶企业提供技术支持和品牌建设的帮助，推动了茶叶产业的健康发展。

茶叶研究与创新成果

安徽农科院在茶叶研究和创新方面取得了显著的成果。他们对不同茶叶品种进行了深入研究，优化了茶叶的种植模式和种植技术，提高了茶叶的产量和品质。

安徽农科院还通过研究和开发茶叶生产过程中的新技术和新工艺，提高茶叶的加工效率和品质稳定性。他们开发了茶叶的包装和储存技术，延长了茶叶的保鲜期，并保持了茶叶的天然香气和营养成分。

此外，安徽农科院在茶叶消费市场需求和茶叶健康功能方面也开展了广泛的研究。他们发现了茶叶中丰富的抗氧化物质和多种营养成分，探索了茶叶的保健功效和药用价值，为茶叶的深加工和功能性开发提供了科学依据。

茶叶产业的未来发展

随着人们对健康饮品的需求不断增加，茶叶产业正迎来更大的发展机遇。作为全国重要的茶叶产地之一，安徽农科院在茶叶产业的未来发展中将继续发挥重要的作用。

未来，安徽农科院将继续加大对茶叶研究和创新的投入，不断提高茶叶的品质和产量，推动茶叶产业的绿色发展。他们将加强与茶叶企业和农民的合作，共同探索可持续茶叶生产的模式和路径，为推动茶叶产业转型升级提供关键技术和政策支持。

此外，安徽农科院还将致力于茶叶科技成果的转化和推广应用，加强茶叶产业与科技创新的融合，培养更多的茶叶科技人才，提升茶叶产业的竞争力和影响力。

总之，安徽农科院作为一家在茶叶研究和创新领域具有重要地位的科研机构，通过持续的科学研究和技术支持，为茶叶产业的发展做出了重要贡献。未来，安徽农科院将继续致力于茶叶产业的推动和创新，为茶叶产业的绿色、可持续发展贡献更多力量。

以上是一个长篇的博客文章，内容涉及到安徽农科院对茶叶产业的贡献、茶叶研究与创新成果以及茶叶产业的未来发展。安徽农科院通过科研与技术支持，推动了茶叶品质的提升和茶叶生产的可持续发展。同时，他们在茶叶研究和创新方面取得了显著成果，并将继续发挥重要作用，推动茶叶产业的绿色发展。通过这篇博客文章，读者可以了解到安徽农科院在茶叶领域的重要地位和作用，以及在茶叶产业发展中的前沿科技和创新成果。