保定热电厂工资-招聘街

一、保定热电厂工资

保定热电厂工资问题：解答你的关注

在寻找一份稳定的工作时，我们常常会关心工资待遇问题。尤其是对于正在考虑加入保定热电厂的人来说，关于工资待遇的了解就显得尤为重要了。

保定热电厂是保定市的一家大型电力公司，致力于为城市供应有力和持续的电力资源。作为一名员工，了解该公司的工资政策和福利待遇是我们提前考虑的重要因素之一。

工资结构和待遇

保定热电厂拥有完善的工资体系和福利待遇，旨在吸引和留住优秀的人才。根据公司内部规定，工资由基本工资、绩效奖金和福利组成。

基本工资：基本工资是员工在保定热电厂工作期间的固定薪资，通常根据员工的职位、工作年限、技能等因素确定。基本工资可以随着员工的工作表现和晋升而逐步增长。

绩效奖金：绩效奖金是根据员工的绩效评估结果而发放的额外奖金。保定热电厂高度重视员工的工作表现，通过绩效奖金机制激励员工提高工作效率和质量。优秀的绩效评估结果将带来丰厚的绩效奖金。

福利待遇：保定热电厂为员工提供丰富的福利待遇，包括但不限于五险一金、带薪年假、职工医疗保险等。这些福利待遇旨在保障员工的权益和安全，提高员工的生活质量。

工资级别和晋升机制

保定热电厂实行岗位工资制度，根据员工的岗位级别和职位等级来确定工资水平。公司设立了多个岗位等级，从一线员工到管理层，不同级别的岗位有不同的工资水平。

同时，保定热电厂鼓励员工通过学习和提升自己的技能，以获得更好的晋升机会和待遇。公司提供定期的培训和学习机会，鼓励员工参加相关的技能认证考试，通过个人努力来实现晋升和工资水平的提高。

薪资发放和福利保障

保定热电厂严格按照国家规定和公司内部制度来发放工资和福利。工资发放通常采用银行转账的方式，确保工资安全和准确性。

此外，公司还为员工提供全面的福利保障。包括社会保险、住房公积金、职工医疗保险等，确保员工在工作期间和退休后都能享受到福利待遇。

总结

对于关心保定热电厂工资问题的人来说，了解公司的工资结构和待遇是非常重要的。保定热电厂作为一家大型电力公司，拥有完善的工资体系和福利保障，致力于为员工提供稳定和丰厚的报酬。

公司的工资政策由基本工资、绩效奖金和福利组成，员工可通过良好的工作表现和晋升机会来提高工资水平。同时，保定热电厂注重员工的继续学习和技能提升，提供培训和学习机会，为员工的个人发展提供保障。

作为员工，在享受工资待遇的同时，还能得到全面的福利保障，包括社会保险、住房公积金、职工医疗保险等。这些福利待遇为员工的生活提供了保障和安全。

总之，保定热电厂是一家值得信赖的雇主，为员工提供稳定的工资和福利待遇。无论你是已经是其中的一员，还是准备加入的人，你都可以放心选择并追求个人职业发展。

二、热电厂脱硫脱硝

<> 热电厂脱硫脱硝的重要性与技术进展

热电厂脱硫脱硝的重要性与技术进展

热电厂是我国能源领域的主要组成部分，但同时也是大气污染的主要来源之一。为了减少热电厂对环境的污染，研究人员发展出了脱硫脱硝技术。本文将重点介绍热电厂脱硫脱硝的重要性以及技术进展。

热电厂脱硫技术

热电厂的主要燃料是煤炭，而煤炭中含有大量的硫。在燃烧过程中，硫会转化为二氧化硫（SO2），这是一种造成酸雨的主要因素。因此，热电厂脱硫技术就显得尤为重要。

热电厂脱硫技术的主要方法是利用吸收剂将烟气中的二氧化硫吸附并转化为硫酸盐。常见的脱硫方法包括湿法脱硫和干法脱硫。湿法脱硫是通过喷射吸收剂溶液到烟气中，使二氧化硫和吸收剂发生反应，生成硫酸盐并被吸收剂吸附。干法脱硫则是利用固体吸收剂，将烟气中的二氧化硫转化为硫酸盐并吸附在吸收剂上。

热电厂脱硝技术

燃烧过程中产生的氮氧化物（NOx）也是热电厂排放的重要污染物之一。NOx会对大气中的臭氧层产生破坏性影响，并加剧酸雨的形成。因此，热电厂脱硝技术的研究与推广也十分迫切。

热电厂脱硝技术主要包括选择性催化还原（SCR）和选择性非催化还原（SNCR）。SCR是利用催化剂在一定温度下将烟气中的NOx与氨气（NH3）还原为氮气（N2）和水（H2O）。SNCR则是在一定的温度和氨气浓度下，直接将烟气中的NOx还原为氮气和水。

热电厂脱硫脱硝技术的进展

随着环保意识的增强和法规要求的提高，热电厂脱硫脱硝技术也在不断进步和完善。

脱硫技术的进展

传统的湿法石膏法脱硫技术存在着排放物高、脱硫效率低等问题。近年来，研究人员提出了多种新型吸收剂，如氨基酸盐类、界面活性剂等，这些吸收剂可以提高脱硫效率，减少氧化物的排放。

此外，干法脱硫技术也得到了广泛关注。干法脱硫不需要喷射吸收剂溶液，可以降低废水排放，同时具有较高的脱硫效率。目前，研究人员正在开发更加经济高效的干法脱硫技术。

脱硝技术的进展

SCR技术是当前热电厂脱硝技术的主流。但是SCR技术存在着催化剂易中毒、运行成本高等问题。为了解决这些问题，研究人员正在研发新型SCR催化剂，如复合式催化剂、基于纳米材料的催化剂等，以提高脱硝效率和降低运行成本。

另外，SNCR技术也有不断的改进。通过优化氨气喷射和燃烧过程，研究人员成功提高了SNCR技术的脱硝效率，降低了氨气的使用量，使得SNCR技术更加经济可行。

总结

热电厂脱硫脱硝技术是减少大气污染、提高环境质量的重要手段。在环保要求不断提高的背景下，研究人员正在不断推进热电厂脱硫脱硝技术的进展。通过引入新型吸收剂和催化剂，优化工艺流程，热电厂脱硫脱硝技术的效率和经济性将得到进一步提升。

三、余热电厂和热电厂区别？

热电厂主要是以给用户供热为主的电厂，剩余发电量进入电网。发电基本原理和传统发电厂相同，需要消耗能源。

余热电厂是利用设备系统剩余的热量来进行发电的一种发电形式，这种发电方式高效利用剩余热量，更加节能、更加环保。基本杜绝排放，但是存在发电机发电量较小的问题。

四、热电厂原理？

主要工作原理是利用火力发电厂发电后的热水,经过再次加热后供暖。

热电厂,是指在发电的同时,还利用汽轮机的抽汽或排汽为用户供热的火电厂,具体来说是水被加热,转变为蒸汽,推动蒸汽轮机运转,带动发电机工作,同时也做一些其他工作(如船舶推进)。

五、热电厂的这个建筑是什么？

看起来应该是飞灰储罐，热电厂锅炉燃烧烟气中的飞灰，经过电除尘器或者布袋除尘器收集后，通过仓储式气力输送装置（即压缩空气吹）送到这个大储罐里，然后通过车载或其他方式运出电厂，用来做水泥或其他产品的原材料。

六、如何实时监测热电厂碳排放？

碳监测简介

碳监测通过综合观测、结合数值模拟、统计分析等手段,获取温室气体排放强度、环境中浓度、生态系统碳汇等碳源汇状况及其变化趋势信息，为应对气候变化研究和管理提供服务支撑。主要监测对象为《京都议定书》和《多哈修正案》中规定控制的7种人为活动排放的温室气体,包括二氧化碳(COz)、甲烷(CH4)、氧化亚氮(Nz0)、氢氟化碳(HFCs)、全氟化碳(PFCs)、六氟化硫(SF%)和三氟化氮(NF3)。

重点行业排放源监测

排放源监测主要指通过手工或自动监测手段，对能源活动、工业过程等典型源排放的温室气体排放量进行监测的行为。

二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)等温室气体排放与大气污染物排放具有同根、同源、同过程的特点,统筹温室气体与大气污染物排放监测，夯实温室气体排放监测基础，有助于评估与验证温室气体核算方法和排放因子的科学性，支撑建立符合中国实际情况的温室气体核算体系;同时，也可以丰富我国碳排放交易中排放量的确定方法，推动企业碳排放与污染物排放的协同监测监管。

二氧化碳排放主要源自能源活动和工业过程，其中固定源燃料燃烧占比约85%，其余为建材、冶炼等环节贡献。二氧化碳排放监测主要依托连续监测技术，即通过对排放口二氧化碳浓度和排气流量开展自动监测，实时连续监测二氧化碳的排放量变化情况，该技术在美国、欧盟已有成熟应用，在我国处于试点研究阶段。

甲烷排放主要来自于能源生产，如石油天然气、煤炭开采过程中的逃逸排放，占比近90%。石油天然气开采行业甲烷逃逸主要来自组件密封点和敞开液面的泄漏，主要依托挥发性有机物泄漏检测协同开展监测，估算泄漏排放水平。煤炭开采过程中的甲烷逃逸主要包括在产煤矿井工开采、露天开采过程中的逃逸,废弃煤矿的逃逸，以及矿后活动的逃逸等，其中井工开采方面国际国内多采用甲烷连续监测手段开展监测，露天开采、废弃煤矿和矿后活动多基于产品产量进行估算。

M-3000C工业碳排放实时在线监测系统

生态系统碳汇监测

1、对土地生态类型及变化进行监测;

2、开展生态地面监测，在生态系统样地对生物量、植物群落物种组成、结构与功能进行监测。

大气温室气体监测

大气中的温室气体浓度升高是造成全球气候变暖主要原因。从上个世纪六十年代前后，国内外开始监测大气中的温室气体浓度，逐步形成了全球-区域-国家-城市等不同尺度的监测网络。目前，世界气象组织（WMO）组建了全球最大、功能最全的国际性大气温室气体监测网络（GAW )，通过31个全球大气本底站、400多个区域大气本底站以及飞机和轮船上携带的二氧化碳探测仪测得的数据整合而得全球温室气体浓度。生态环境部依托国家背景站初步建立了覆盖我国大部地区的温室气体本底浓度监测网络，在福建武夷山、内蒙古呼伦贝尔、湖北神农架、云南丽江、广东南岭、四川海螺沟、青海门源、山东长岛、山西庞泉沟、海南西沙和南沙等11个站开展了温室气体监测。

大气温室气体监测

M-2060大气温室气体碳监测系统

碳遥感监测

卫星、无人机、走航、地基遥感监测是获取大气中温室气体浓度及其排放来源的重要技术手段。

*卫星遥感监测

以遥感卫星为平台，在几百公里甚至更远距离外的太空，可以实现对地球大气的大范围观测。二氧化碳、甲烷等温室气体拥有独特的光谱特性，就像我们每个人都有独一无二的指纹。利用县京气体的指纹光谱，就能从卫星的观测数据里获取温室气体浓度分布。因此，可以用卫星来捕捉温室气体的含量及变化。

目前，国际上用于监测温室气体的在轨卫星，国外主要有美国的OCO卫星、日本的GOSAT卫星、欧洲的Sentinel-5P卫星、加拿大的GHGsat卫星等，其中GHGsat具有几十米的高空间分辨率，可以有效监测甲烷等异常排放源。我国主要有碳卫星、高光谱观测卫星和大气环境监测卫星等。

无人机监测

利用无人机飞行平台搭载高精度温室气体监测设备，可实时、动态获取局部或广阔区域的温室气体三维浓度分布情况。结合气象要素监测及碳排放反演模型，可进一步开展区域碳排放量评估。

走航监测

利用温室气体走航监测车搭载高精度、高灵敏度温室气体探测设备，可实现城市、工业园区、重点企业的温室气体(CO2、CH4、N2O等)在线监测评估，精准定位排放源，快速高效服务温室气体控排监管。

地基遥感监测

通过在监测区域边界处布设地基高分辨光谱仪监测站点，结合实地的地形、地貌及风速、风向等信息，可监测重点企业及排放区域的温室气体柱浓度并估算其碳排放量。利用地基遥感高精度温室气体柱浓度监测结果可对卫星遥感监测产品进行精度验证。

海洋与滨海湿地碳源汇监测

海洋碳库

海洋对于减缓气候变化具有举足轻重的作用。海洋碳库约是陆地碳库的20倍，且海洋碳储藏时间尺度比陆地生态系统长的多。全球大洋吸收了工业革命以来人类排放COz总量的1/3，目前每年从大气吸收CO2达20亿吨，约占全球COz排放量的1/4。海洋吸收CO2的主要机制包括“溶解度泵”、“碳酸盐泵”、“生物泵及“微型生物碳泵”

目前海洋碳监测的手段日益多元化，可通过船基航次调查、浮标原位长期监测及遥感卫星反演等多种方式共同进行、相辅相成。现有监测结果表明，我国监测海域总体吸收大气CO2，全年表现为大气CO2的弱汇，吸收强度由冬季到春季逐渐减弱，夏季和秋季则转换为向大气释放CO2，表层海水温度、长江等冲淡水输入、生物活动以及强烈的水体垂直混合作用是影响监测海域大气CO2源汇格局变动的重要

滨海湿地碳库

滨海蓝碳广义上指盐沼湿地、红树林和海草床等海岸带高等植物以及浮游植物、藻类和贝类生物等，在自身生长和微生物共同作用下，将大气中的COz吸收、转化并长期保存到海岸带底泥中的这部分碳，以及其中一部分从海岸带向近海大洋输出的有机碳。滨海湿地类型中的红树林、盐沼湿地和海草床是公认的三大滨海蓝碳生态系统。相比于陆地生态系统的碳汇作用，海洋生态系统的碳汇具有碳循环周期长、固碳效果持久等特点。

涡度相关观测技术和理论的不断发展为探讨生态系统尺度的CO2和CH4交换的时空变化提供了新途径，成为长期测算生态系统碳通量最可靠和切实可行的方法，被认为是现今能直接测定陆地生态系统与大气间物质与能量交换通量的标准方法。

来源：中国环境

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。