随着城市化进程的不断发展，自来水已成为现代生活的重要组成部分。然而，我们难免会担心自来水中可能存在的各种污染物质对我们的健康造成的潜在威胁。为了解决这一问题，自来水厂采取了多种过滤方法，确保供应给居民的自来水清洁卫生。
沉淀过滤是自来水厂最常用的一种过滤方法。首先，原水经过粗格栅过滤，去除大颗粒悬浮物。然后，原水被引流到大型的沉淀池中。在池中，水的流速缓慢下降，使得污染物沉淀到池底。之后，清澈的上层水通过滤料进一步过滤，去除细小颗粒和悬浮物。最后，经过这一系列过滤后的水被送入水处理系统，继续进行消毒和净化。
混凝过滤是一种高效的自来水处理方法。在该过程中，水中加入混凝剂，如聚合氯化铝或硫酸铁，通过混凝剂与水中颗粒物质结合形成较大的絮凝体。这些絮凝体会沉降或被过滤器滤除。此方法可有效去除细小悬浮物、胶体颗粒、重金属和有机物。
活性炭过滤是一种常用的水质净化方法。活性炭拥有极强的吸附能力，可以有效去除自来水中的有机物、异味、余氯等物质。在过滤过程中，原水通过装有活性炭的滤器，有机物质被吸附到活性炭表面，从而提高水的清洁度和口感。
超滤膜过滤是一种物理分离技术，利用超滤膜的孔隙大小来筛选掉水中的悬浮物、细菌和病毒等微小颗粒。超滤膜的孔径通常在0.01-0.1微米之间，相对较小的孔径可以有效阻止微生物和颗粒通过。这种过滤方法对水质要求较高，能够提供高度清澈的水。
紫外线消毒是一种常见的水处理方法，主要用于杀灭水中的细菌和病毒。在紫外线消毒过程中，自来水通过具有紫外线灯管的消毒器，病菌的核酸得到破坏，从而杀死细菌和病毒，确保自来水达到安全标准。
自来水厂采用多种过滤方法来确保供应给居民的自来水质量达到卫生标准。沉淀过滤通过物理方法去除水中悬浮物、颗粒物；混凝过滤通过混凝剂处理形成絮凝体去除细小颗粒；活性炭过滤通过吸附作用去除有机物和异味；超滤膜过滤通过隔离微生物和微小颗粒物；紫外线消毒通过紫外线照射杀死细菌和病毒。这些过滤方法的综合应用可以有效地提高自来水的质量和安全性。
自来水厂的过滤方法完善，确保自来水质安全洁净 随着城市化进程的不断发展，自来水已成为现代生活的重要组成部分。然而，我们难免会担心自来水中可能存在的各种污染物质对我们的健康造成的潜在威胁。为了解决这一问题，自来水厂采取了多种过滤方法，确保供应给居民的自来水清洁卫生。 沉淀过滤是自来水厂最常用的一种过滤方法。首先，原水经过粗格栅过滤，去除大颗粒悬浮物。然后，原水被引流到大型的沉淀池中。在池中，水的流速缓慢下降，使得污染物沉淀到池底。之后，清澈的上层水通过滤料进一步过滤，去除细小颗粒和悬浮物。最后，经过这一系列过滤后的水被送入水处理系统，继续进行消毒和净化。 混凝过滤是一种高效的自来水处理方法。在该过程中，水中加入混凝剂，如聚合氯化铝或硫酸铁，通过混凝剂与水中颗粒物质结合形成较大的絮凝体。这些絮凝体会沉降或被过滤器滤除。此方法可有效去除细小悬浮物、胶体颗粒、重金属和有机物。 活性炭过滤是一种常用的水质净化方法。活性炭拥有极强的吸附能力，可以有效去除自来水中的有机物、异味、余氯等物质。在过滤过程中，原水通过装有活性炭的滤器，有机物质被吸附到活性炭表面，从而提高水的清洁度和口感。 超滤膜过滤是一种物理分离技术，利用超滤膜的孔隙大小来筛选掉水中的悬浮物、细菌和病毒等微小颗粒。超滤膜的孔径通常在0.01-0.1微米之间，相对较小的孔径可以有效阻止微生物和颗粒通过。这种过滤方法对水质要求较高，能够提供高度清澈的水。 紫外线消毒是一种常见的水处理方法，主要用于杀灭水中的细菌和病毒。在紫外线消毒过程中，自来水通过具有紫外线灯管的消毒器，病菌的核酸得到破坏，从而杀死细菌和病毒，确保自来水达到安全标准。 自来水厂采用多种过滤方法来确保供应给居民的自来水质量达到卫生标准。沉淀过滤通过物理方法去除水中悬浮物、颗粒物；混凝过滤通过混凝剂处理形成絮凝体去除细小颗粒；活性炭过滤通过吸附作用去除有机物和异味；超滤膜过滤通过隔离微生物和微小颗粒物；紫外线消毒通过紫外线照射杀死细菌和病毒。这些过滤方法的综合应用可以有效地提高自来水的质量和安全性。对于自来水厂岗位职责，有着相当重要的意义。自来水厂是城市供水系统中不可或缺的一环，其正常运作直接关系到千家万户的生活用水质量和供应稳定性。因此，自来水厂岗位职责的明确与落实不仅关乎个人的职业发展，更关系到公众的生活品质。
自来水厂岗位职责主要包括但不限于以下方面：
自来水厂岗位职责的履行直接关系到城市供水的稳定性、安全性和可持续性。在供水行业，人员的素质和责任意识决定着供水质量和服务水平，而自来水厂的工作人员更是供水体系中的中坚力量。
首先，自来水厂的工作人员需要具备扎实的专业知识和技能，熟悉水处理工艺及设备操作维护。只有这样，才能保障自来水的卫生安全。
其次，自来水厂需要高效的管理和操作团队，能够及时准确地处理各种突发情况，并且做好预防工作。这对于保障供水稳定性至关重要。
再次，自来水厂岗位职责的明确落实，有助于提高工作效率和服务质量，同时也提升了员工的责任感和归属感。
自来水厂岗位职责是一项重要的社会责任，需要工作人员的共同努力和不懈奋斗。只有不断完善自身素质，提升服务水平，才能更好地保障城市供水质量和安全，让公众享受清洁、健康的自来水资源。
在一线城市北上广自来水公司正式员工待遇是基本工资七千左右，加上各种补贴，满勤奖，等等能拿到一万出头这样。另外上班固定，五险一金享受法定假期，年底有年度奖金。
如果是在小城市，比如三线四线城市那些基本工资是三千左右，加上各种补贴综合工资能够拿到五千多这样。
工作比较稳定，时间也比较固定。也享受法定假期跟五险一金。
自来水厂根据水源有两种建设模式，一种是采集地面水（江，河，湖），通过水泵，管道输入水厂进行沉淀，消毒，处理后，进入管道输送，另一种是采集地下深层岩溶水，深水泵抽取后，进入水厂沉淀，消毒，处理后进入管道输送，一般自来水要有厂房，，水泵，沉淀水池，加氯设备，进出管道，配电室，变压器，水源保护监控设备等。
开自来水厂一年的利润是10万左右。
根据地区不同售价3至8元不等，一天销售100多桶，年利可达10余万，因此开自来水厂一年的利润是10万左右。
自来水厂是市政工程，一般由国家出资或者中央、地方政府共同出资，由地方政府主导兴建的。
1.西安市自来水公司2.西安自来水公司第一水厂3.西安自来水公司第二水厂4.西安自来水公司第三水厂5.西安自来水公司第四水厂6.西安自来水公司第五水厂7.西安市自来水公司第六水厂8.西安市长安区自来水公司9.西安市临潼区自来水公司10.蓝田县自来水公司11.周至县自来水公司百度地图 本数据来源于百度地图，最终结果以百度地图最新数据为准。
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。
自来水是人们日常生活中必不可少的资源之一，它为我们提供了洗澡、洗衣、做饭等方便。然而，我们常常忽视的是自来水在送达我们家中之前，经过了自来水厂的过滤。自来水厂过滤起到了至关重要的作用，确保我们得到安全、清洁的自来水。
自来水厂过滤主要有以下几个作用：
自然水源中常常含有大量的杂质，例如泥沙、沉积物、悬浮物、微生物等。这些杂质如果不经过过滤就直接供应给人们使用，会严重影响水质，对人体健康造成危害。而自来水厂通过物理、化学过滤的方式，有效地去除了这些杂质，保证水质的清洁和可靠性。
自来水厂过滤不仅仅去除了水中的杂质，还进行了消毒杀菌处理。水源中可能存在各种细菌、病毒和其他有害微生物，如果直接饮用会引发一系列的健康问题。因此，自来水厂利用适当的消毒剂对水进行消毒处理，杀灭其中的病菌和有害物质，确保水质安全。
自然水源的水质可能存在酸碱度、硬度等方面的问题，这些问题会直接影响到水的使用和口感。自来水厂在过滤的过程中，可以通过调节添加适量的化学药剂来改善水质，使其达到更适宜人们生活和使用的标准。
自来水厂过滤的另一个重要作用是保障供水的稳定性。通过过滤和处理，自来水厂可以消除水中的不稳定因素和波动，保证水质的一致性。这样，无论是在高峰期还是非高峰期，供水的稳定性都能得到保障，人们的生活用水需求能够得到合理满足。
自来水厂过滤是保证我们日常生活用水安全可靠的重要环节。通过去除杂质、消毒杀菌、调节水质和保障供水稳定等作用，自来水厂确保了自来水的高品质。我们应该充分认识到自来水厂过滤的重要性，珍惜并合理利用这一宝贵的资源。
**Note:** The above text is a blog post discussing the importance of water filtration in water plants (自来水厂过滤的作用).
