不能
不能交叉,要用分线盒分开,强电和弱点在一起,强电会干扰弱点的信号。
最好不要交叉,如果交叉了用锡箔纸包起来,强弱电严禁穿同一根管子,包括穿越开关、插座暗盒和共用暗盒;强弱电线管敷设并行间距不得小于300mm。
什么强电弱电，都这么不专业了吗？只有电力系统和电子。电力系统家里没关系将来毫无出路，学了都是白学。
扪心自问电力系统专业本科出来的你会啥？啥都不会。这是事实。一百个本科生有九十九个连电机都没搞明白。
电气工程及自动化名称就很不专业，电气是啥？来个电气教授解释解释。还什么及自动化，跟真正的自动化八竿子打不着，现在自动化至少要学三门控制理论，以及信号处理，算法，通信，传感器机电一体化一样都不能少。现在所谓电力系统专业充其量就是专科水平。我在电力系统招人都不会招985电力系统专业的本科硕士，只会招985的计算机，通信，算法，电子，机器人，以及若干有实习经验的专科生。要你本硕干嘛？用你给我做潮流分析？算法专业的学生分分钟能搞出来，你要多久？
电气上的弱电基本上是偏向工业自动化方向的了，强电主要是能进一些电力企业如电厂、供电公司之类的。单片机对强电很有用，能起到自动控制作用，强电方面的嵌入式发展是个趋势。
弱电强电间距是建筑电气工程中一个非常重要的概念。它指的是弱电和强电管线之间的距离，也是电气工程设计中的一个重要参数。在设计过程中，弱电强电间距需要得到严格的控制，以确保工程的安全性和可靠性。
弱电和强电是电气工程中的两个概念。弱电指电压较低的电气信号，如电话、网络、广播电视等。强电指电压较高的电气信号，如电灯、电器、电梯等。在建筑电气工程中，弱电和强电管线需要分开敷设，以避免干扰和电气事故。
在建筑电气工程中，弱电强电间距的控制非常重要。如果弱电和强电管线之间的距离过小，就会发生互相干扰的现象，影响弱电信号的传输质量。而如果两者之间的距离过大，就会浪费建筑空间和资源。因此，合理控制弱电强电间距是确保电气工程安全和正常运行的重要手段。
在建筑电气工程中，弱电强电间距的设计需要遵循以下原则：
在建筑电气工程中，弱电强电间距的测量需要使用专业的工具和设备。常用的测量工具包括电位差计、导线间距计等。在测量过程中，需要注意安全和准确性，确保测量结果的可靠性。
在建筑电气工程中，弱电强电间距的维护也非常重要。需要定期检查管线的安装情况，确保弱电和强电管线分开敷设，并保持适当的间距。如果发现管线之间的距离过小或过大，需要及时进行调整。同时，还需要对弱电管线进行维护和保养，保证其正常运行。
弱电强电间距是建筑电气工程中一个非常重要的概念。在设计、测量和维护过程中，需要严格遵守相关的原则和规定，确保工程的安全性和可靠性。只有合理控制弱电强电间距，才能保证电气工程的正常运行，为建筑提供安全、舒适、便捷的用电环境。
在建筑和工程项目中，强电弱电安装是一个至关重要的环节。强电指的是电力系统，负责供应建筑中的电力设备和照明系统。而弱电则包括通信系统、安防系统、智能家居系统等。
强电安装是建筑中电力系统的核心部分。它涉及到电源线路、电缆敷设、开关插座安装等工作。强电安装需要符合相关法规和标准，以确保电力系统的安全性和稳定性。
在强电安装过程中，需要进行电路布线规划，确定电源的位置和容量。电源线路需要经过合理的设计和施工，以保证电力的传输效率和质量。此外，还需要安装合适的开关插座，以便用户能够方便地接入电力设备。
弱电安装包括各种通信、安防和智能家居系统的安装与调试。在现代建筑中，越来越多的弱电系统被应用于实现智能化和便利性。例如，通信系统可以提供电话、网络和电视信号的传输；安防系统可以监控和保护建筑的安全；智能家居系统可以实现家居自动化和远程控制。
弱电安装需要工程师具备专业的知识和技能，以确保系统的正常运行。安装过程中，需要考虑布线、设备选型、接口设置等因素。同时，还需要进行系统的调试和测试，以验证系统的可靠性和稳定性。
强电和弱电系统在建筑中相互关联，需要进行协调和整合。例如，通信系统需要接入强电系统提供的电源；安防系统需要与强电系统的监控设备进行连接；智能家居系统需要与强电系统的电力设备进行交互。
在强弱电协调过程中，需要进行合理的规划和设计，确保系统之间的互联和兼容性。此外，还需要进行相应的测试和调试，以确保系统的正常运行和性能。
强电弱电安装是建筑和工程项目中的重要环节。它们共同构成了一个完整的电力和通信系统，为建筑提供了电力供应、通信传输、安全保障和智能化控制等功能。在进行强电弱电安装时，需要遵循相关法规和标准，并由专业的工程师进行设计和施工，以确保系统的安全性、稳定性和可靠性。
在电力系统中，我们经常听到两个术语：强电和弱电。这两个术语描述了电力系统中不同类型的电力信号。
强电是指在电力系统中传输和分配高电压和高电流的电力信号。这些电力信号通常用于供电和驱动大型设备和系统。
强电系统经常用于工业领域，如电厂、工厂和大型商业建筑。这些系统需要处理大量的电力，因此需要高电压和高电流。
弱电是指在电力系统中传输和分配低电压和低电流的电力信号。这些电力信号通常用于信息传输和控制系统。
弱电系统经常用于建筑物的通信和安全系统，如电话、网络、安防和监控系统。这些系统通常需要较低的电压和电流。
强电和弱电系统在电力系统中起着不同的作用，各自具有不同的特点和要求。强电系统需要更大的电力传输能力和设备，而弱电系统更注重信息传输和控制。
在设计和建设电力系统时，我们需要根据具体的需求和应用选择适当的电力信号类型。
在现代社会中，空气污染已成为人们关注的重点问题。新风主机强电技术的出现为解决室内空气质量带来了全新的解决方案。通过使用强电技术，新风主机不仅可以有效地净化空气，还可以实现节能降耗。下面将详细介绍新风主机强电技术的优势及其对室内环境的影响。
新风主机强电技术是一种采用高压电离技术和电场效应来净化空气的技术。通过高压电离技术，将空气中的有害物质分解成无害的气体和颗粒，并利用电场效应将其迅速沉积在地面上，从而实现了空气的净化。该技术在净化空气的同时，也避免了常规过滤器的使用，节省了能源和维护成本。
首先，新风主机强电技术可以彻底去除空气中的有害物质，如细菌、病毒、甲醛等。相比传统的过滤器，强电技术可以更加高效地去除微小颗粒和有害气体，从而提高室内空气的质量。
其次，新风主机强电技术具有节能的特点。传统的空气净化设备通常需要使用大功率的风机，而新风主机强电技术不需要额外的风机，只需利用电场效应来实现空气的循环和净化。这不仅节省了能源，还减少了设备的运行成本。
再次，新风主机强电技术具有长期稳定的性能。由于强电技术不需要频繁更换过滤器等部件，使用寿命更长，并且不会因为使用时间的增加而降低性能。这为用户提供了更加方便和可靠的使用体验。
新风主机强电技术对室内环境的影响主要体现在以下几个方面：
首先，强电技术可以有效去除室内空气中的异味和污染物质，如厨房的油烟、化学品的味道等。这使得室内空气清新舒适，不再有异味刺激人体呼吸系统。
其次，新风主机强电技术能够降低室内空气中的细菌和病毒数量。在流感季节或疫情期间，保持室内空气清洁和除菌对于预防传染病的传播具有重要意义。
再次，新风主机强电技术还可以减少室内空气中的PM2.5和其他有害颗粒物的浓度。这对于那些对空气质量敏感的人群，如儿童、孕妇和老年人来说，尤为重要。
另外，强电技术还可以减少室内空气中的甲醛和挥发性有机化合物的含量。这些物质是室内装修和家具中常见的有害物质，对人体健康有一定的危害。通过使用新风主机强电技术，可以有效降低室内有害物质的浓度，提高室内空气的质量。
随着人们对室内空气质量要求的提高，新风主机强电技术成为了解决方案中的一种重要选择。其强大的净化能力、节能特点和长期稳定性能，使其在市场上得到了广泛的关注和应用。通过使用新风主机强电技术，人们可以享受清新舒适的室内空气，提高生活质量和健康水平。
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。
