ecshop即时通讯配置？-招聘街

一、ecshop即时通讯配置？

ecshop可以通过设置中填写ip配置即时通讯

二、什么是即时通讯？

即时通信(instant message，IM)是指能够即时发送和接收互联网消息等的业务。1998年即时通信的功能日益丰富，逐渐集成了电子邮件、博客、音乐、电视、游戏和搜索等多种功能。即时通信已经发展成集交流、资讯、娱乐、搜索、电子商务、办公协作和企业客户服务等为一体的综合化信息平台。微软、腾讯、AOL、Yahoo等重要即时通信提供商都提供通过手机接入互联网即时通信的业务，用户可以通过手机与其他已经安装了相应客户端软件的手机或电脑收发消息。

三、啥是即时通讯工具？

1、skype 可以聊天或打电话的软件。在线聊天是免费的。在国外也是一个利用率很高的工作软件。它可以用于视频聊天、语音会议等，传输文件的功能是很多人愿意放弃邮箱的原因之一，许多工作组都可以使用它。

2、Whatsapp 免费的社交软件，可以与不同国家不同语言的人交流，也可以发送短信、图片等，具有语音和视频通话功能。应用程序图标有点可爱。

3、Facebook 他曾经进入中国市场，所以大家都很熟悉他，但后来他很快就退出了。照片和视频可以无限量上传，类似国内微博，主要用于展示自己的生活记录，并具有互动和评论交流的功能，但不是主要功能。

4、Viber 虽然它也依靠网络传输数据进行性交流，但它与其他交流软件的区别在于，它不需要注册和交朋友，可以直接与其他用户交流，发送图片和短信。

5、雅虎通全球领先的互联网公司雅虎推出的即时通讯工具！是国际上主流的即时通讯工具之一。007年，美国在即时通讯市场份额排名第一，全球每天有5000多万人登录和使用雅虎信使。它具有独特的环境、语音聊天、超级视频等功能，能够与朋友、家人、同事等进行有趣即时交流。

6、IMVU 一个三维角色和场景聊天软件。经过两年多的发展，其注册用户已超过100万，其3D功能也有很好的表现。用户可以自由设定自己的肤色、脸型等，通过虚拟货币购买更多的衣服、家具、礼品或宠物。所有的聊天场景都是3D虚拟环境，可以是酒吧、游乐园、海滩、游泳池等，甚至可以在酒吧里选择座位。聊天是泡泡式的，它可以改变3d角色的情绪和行为，或者做很多日常的动作。来源：—Facebook 来源：—雅虎通来源：—imvu 来源：—WhatsApp 来源：—Viber 来源：—skype

四、即时通讯软件的特点？

　　目前有QQ、MSN、UC等聊天软件，它们各有特点　　QQ：国内用户量第一。在2004年就已经拥有2.26亿注册用户、500多万收费用户，而且每天还在以几十万的数量递增着。与其他中文通讯软件相比，腾讯QQ以其漂亮的界面、合理的设计、良好的易用性、强大的功能（如：隐藏功能、分组功能等），稳定高效的系统运行，赢得了用户的青睐，如果你不嫌它广告较多的话，的确是不错的聊天软件。提供了大量卡通图案，而且引入了立体风格，形象更趋于卡通化。新版QQ同时增加了自定义动态表情。支持网友自定义显示系统表情的行数，灵活方便的快捷键设置，把热键设置为与表情相同的字或字母，炫彩汉字和字母的搭配可与MSN媲美。所以，无论是从用户数量还是公众影响力来看，QQ都是国内即时通讯软件市场上无可争议的“老大”。QQ最不讨人喜欢的是广告大量存在，而且似乎一直在变本加厉；安装的可定制性差，最让人无法忍受的莫过于腾讯浏览器，这个并不是所有人都中意的多窗口浏览器，一旦安装QQ就会被安装，而且会更改很多系统设置，使普通用户被逼无奈只能使用该浏览器；随着视频聊天等功能的整合，QQ的资源消耗十分严重：安装文件的大小大约是MSN的4倍，安装后的文件夹为80MB（MSN为5.5MB），内存占用12.5MB（MSN占用3MB），另外，国外用户较少。　　MSN：全球用户量居前，约有5000万用户，国内用户量应该第二。在人们的印象中，MSN更多的偏重于办公阶层用户，傻瓜式操控性让我们能够在最短的时间内掌握它的使用要决。主界面相当的清爽，卡通味不浓。但软件主界面过于宽大，占用了相当的桌面空间，不像QQ一样小巧玲珑。现在的MSN 7.0版本，更给人们一种耳目一新的感觉，对于那些喜欢时尚和追求多变的上班族而言是个不错的选择。MSN最让人津津乐道的功能就是把汉字做成彩色的表情图片，热键设置为同样的字，就可以在聊天时候打出五彩的汉字，效果炫丽。但不支持批量导入导出，可显示出的自定义表情只有10个，用起来还是有诸多不便。支持手写；在占用资源上比同类软件优胜；稳定性超强；语音与视频质量上佳，开着语音打CS，一样稳定清晰（QQ则断断续续，听不清楚）；最让人兴奋不已的是，从6.0版本开始，可以穿透防火墙进行文件共享。缺点：不能向离线用户发送消息，无法自定义离线状态，在新版本中依然未得到很好的解决；增加用户时也不如QQ方便，须通过其“繁忙”的网页来进行用户的搜索和添加，而且搜索网站还是繁体的。　　ICQ：作为同类软件的始祖，目前注册用户超过1.5亿，在全球拥有广泛的用户支持，但缺乏中国本土化支持仍是其最大缺点。　　AIM：注册用户数量居全球（不含中国）第二，仅次于ICQ。　　UC：作为后起之秀的UC，具有一些QQ会员拥有的功能，其免费网络硬盘服务提供了文件上传、下载服务，功能简单实用。UC普通用户的网民所享有的空间（32MB）是QQ普通用户（16MB）的一倍。更棒的是，只要UC的在线时间累计达到了100小时/500小时，网络硬盘的容量可以分别免费升级为64MB/128MB。UC的聊天功能支持动画的显示和发送。点击UC聊天窗口的按钮，选择本地动画发送，在本地硬盘选择想要发送的图片，确认后选择发送，就可以给在线的好友发送动画图片了。有自动聊天功能，不管在什么时候，只要打开UC，都会有“人”在线亲切地对你嘘寒问暖。如今无论是注册用户还是更有价值的同时在线人数，UC都抢掉QQ百分之五以上的市场份额（QQ依然是霸主，但现在已经无法一手遮天了）。假以时日也许会占领我们后面的一代人。　　网易泡泡：在无广告打扰、整合网易服务上做得比较出色。大部分聊天功与QQ是类似，但也有一些特有的功能：支持用户自选图片作为头像；有“常用短语”的服务，提供了许多聊天妙语；可对每个联系人设置选择性隐身，右键单击联系人即可（这点QQ也有一个选项“如果该好友上线，则自动对其隐身”）。

五、即时通讯是什么通道？

是目前Internet上最为流行的通讯方式，各种各样的即时通讯软件也层出不穷；服务提供商也提供了越来越丰富的通讯服务功能。

不容置疑，Internet已经成为真正的信息高速公路。从实际工程应用角度出发,以计算机网络原理为指导,结合当前网络中的一些常用技术,编程实现基于C/S架构的网络聊天工具是切实可行的。

实时通信（Instant Messaging，简称IM）是一个实时通信系统，允许两人或多人使用网络实时的传递文字消息、文件、语音与视频交流。

六、什么是即时通讯软件?当今流行的即时通讯软件有哪些？

即时通信软件是一种基于互联网的即时交流软件，此类软件使得人们可以运用连上INTERNET网的电脑用户可以随时跟另外一个在线网民交谈，甚至可以通过视频看到对方的适时图像。

　　当今对于工作者而言，在企业中流行益信EIM即时通讯，不仅可以实现在线交流沟通的作用，还能辅助进行沟通规范和管理，实现PC和移动设备的互联。

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。