1/7
班长。
1. 负责班级整体工作，为班级工作的第一责任人
2. 制定班级工作计划，并组织实施。
3. 组织班级评优评先工作。
4. 协调班委会和团支部之间，各班委间的工作。
2/7
团支书。
1. 负责班级团支部工作，为班级团支部工作的第一负责人
2. 制定团支部工作计划，并组织实施。
3. 与班长一起共同开展工作，协调班级各委员之间的工作，参与班级集体活动的组织。
4. 对班级积极分子进行考察，掌握班级积极分子的情况。
3/7
学习委员。
1.协助各科老师收发作业，并在班内选出课代表。
2.及时与任课老师沟通，反映同学的意见与建议。
3.组织报名计算机等级考试、英语四六级考试、重修、补考等。
4.每学期统计同学的学习成绩。
5.积极组织班内同学之间、与高年级之间的学习经验交流会、期末考试动员会等。
4/7
宣传委员。
1.协助班委做好班级活动的宣传工作，通知准确下达到每个同学。
2.班级活动的宣传工作，负责班级微博、微信及其他宣传平台的更新
及宣传。写新闻稿、制作班级海报。
3.协助团支书对同学进行思想教育，组织好推优评优工作。
5/7
组织委员。
1.协助班长、团支书分发收取证书等资料，负责学院下发文件的保管。
2.协助团支书进行团员证的注册、团费收缴、团员档案管理。
3.参与并协调班内各项活动的组织工作，协助其他班委保证班级活动的顺利进行。
4.协助团支书定期对同学进行思想教育，协助班长和团支书定期组织主题班会组织好每学期的推优入党、优团优干的评选工作。
5.协助团支书进行班级社会实践工作。
6/7
心理委员
1.经常与同学沟通交流，了解同学的思想动态，及时并直接向辅导员汇报。
2.协调宿舍内部成员之间、宿舍之间的关系，维持班级的和谐氛围。
3.定期向同学普及心理健康知识。
7/7
卫生委员。
1.督促并监督同学保持好宿舍卫生，做好周四的例查、平时的抽查工作。
2.每周查看各班的宿舍卫生成绩以及卫生班级量化分，表扬30优宿舍、批评30差宿舍。
学生干部是指在学生群体中担任某些职务，负责某些职责，协助学校进行管理工作的学生，是一种学生身份。选举标准一般是优秀学生、有能力的学生。学生干部职位有：班干部、学生会（研究生会）干部、学生科学技术协会（研究生科学技术协会）干部、大学生自律委员会干部、学生社团联合会（社团）干部、共青团干部、新闻宣传干部等。2018年10月6日，北京大学学生会 、同济大学学生会、清华大学研究生会、中国人民大学研究生会等联合发起《学生会、研究生会干部自律公约》的倡议。
什么是学生干部？如何做好学生干部？我觉得可以从四个方面着手。
一是理解什么是学生干部。顾名思义，是学生和干部的集合体，是在学生群体中担任某些职务，负责某些特定职责，协助学校进行管理工作的一种特殊学生身份。学生干部作为学生基层组织各种活动和工作的组织者和领导者，必须具有较高的政治觉悟和思想品质。
二是做好学生的本份是担任学生干部的前提。学生干部首先是学生，就应该践行学生的本份，做一个合格的学生，即认真学习各方面的知识，合理安排好学生工作和学习方面的时间冲突。要有良好的个人品德，做到诚实，勇敢，勤劳，朴实，智慧，做到“德能服众，口能明理，笔能成文，才能称职”。在日常生活和学习中，要以身作则,身先士卒,起表率作用和模范带头作用,要团结同学,与同学和睦相处,有良好的人际关系。
三是履行好学生干部的使命。应该学会端正态度，不能藏有私心，秉承公平公正的原则为同学办事。要协助老师，做好榜样，带领同学，服务同学，为学校的稳定、发展做出自己的贡献，注意维护同学与班级体的利益与老师的威信。
四是在服务同学中锻炼成长。学生干部要有意识的提高自己的综合素质和能力，不仅是组织协调能力，而且要培养自己认真工作、乐于奉献的精神，也就是要在工作过程中，学会做事，学会做人，学会做干部。总而言之，学生干部，为同学服务，在服务中成长，在成长中成才。
学生干部培训的内容主要有：
第一，思想政治方面有习近平新时代中国特色社会主义思想教育，理想信念教育，三观教育，道德品行教育等等。
第二，工作能力方面有组织管理能力方面的培训，社会交往能力的培训，合作共事能力的培训，语言和文字表达能力的培训，等等。
第三，工作方法方面的培训，包括调查研究的方法，开展各种活动的方法，处理和解决各种矛盾问题的方法，等等。另外还可根据形势要求和学校的具体情况来确定培训的内容。
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。
学生干部在学校中扮演着重要的角色，他们作为学生代表，负责组织和协调各项活动。然而，除了管理和领导能力，学生干部还应具备良好的表达能力。学生干部表达艺术对他们的职责履行和个人发展都至关重要。
表达艺术是指通过言辞、写作、演讲、演出、视觉设计等方式，将自己的想法、观点、情感和意图有效地传达给他人。作为学生干部，他们需要与各种人群进行沟通，包括学生、教师、家长以及其他干部成员。优秀的表达能力可以让他们更好地与他人合作、领导和解决问题。
首先，良好的表达能力可以帮助学生干部更好地传达信息。无论是组织会议、发布通知、解释政策还是与他人协商，他们需要清晰、明确地表达自己的意图。通过有效的表达，他们能够让其他人更好地理解他们的想法和要求，从而提高工作效率。
其次，学生干部需要良好的表达能力来增强自己的影响力。在与他人沟通和协商时，他们可能面临意见分歧或困难情况。通过出色的表达能力，他们可以更好地阐述自己的观点，说服他人接受自己的想法。这不仅有助于解决问题，还能树立自己的领导形象。
第三，学生干部需要良好的表达能力来引导学生。作为学生代表，他们需要在学生中间传达重要信息、鼓励积极参与活动，并给予指导和支持。通过生动、简洁、有说服力的表达，他们可以更好地激发学生的兴趣和参与度，促进学生个人和团体的发展。
对于学生干部来说，提升表达艺术是一个长期的过程。以下是一些建议，帮助他们不断进步：
学生干部的表达艺术是他们成功履行职责和个人发展的关键。通过不断努力和练习，他们可以提高口头和书面表达能力，增强自己的影响力和领导能力。良好的表达能力将成为他们未来发展的有力工具。
1.负责区域大客户/行业客户管理系统销售拓展工作，并完成销售流程；
2.维护关键客户关系，与客户决策者保持良好的沟通；
3.管理并带领团队完成完成年度销售任务。
你好，面试题类型有很多，以下是一些常见的类型：
1. 技术面试题：考察候选人技术能力和经验。
2. 行为面试题：考察候选人在过去的工作或生活中的行为表现，以预测其未来的表现。
3. 情境面试题：考察候选人在未知情境下的决策能力和解决问题的能力。
4. 案例面试题：考察候选人解决实际问题的能力，模拟真实工作场景。
5. 逻辑推理题：考察候选人的逻辑思维能力和分析能力。
6. 开放性面试题：考察候选人的个性、价值观以及沟通能力。
7. 挑战性面试题：考察候选人的应变能力和创造力，通常是一些非常具有挑战性的问题。
