自动控制是应用于工程、科学和数学领域的一门学科，旨在通过使用控制系统，以一定的准则或目标调节或操控物理或化学过程，以实现所需的输出或行为。
在自动控制领域，有许多经典的科普书籍值得推荐，以下是一些内容丰富且适合初学者阅读的自动控制科普书籍。
作者：何光宗，许文立
该书是一本通俗易懂的自动控制科普书籍，适合初学者入门。书中详细介绍了自动控制的基本概念、原理和应用，并结合实际案例，使读者更好地理解控制系统的工作原理。
作者：王作祥
该书详细介绍了自动控制的基本理论和方法，包括信号与系统、传递函数、稳定性分析、PID控制器等内容。同时，还介绍了常见的控制器和控制系统的设计方法，对自动控制技术有一个全面的了解。
作者：张玉瑜
该书主要介绍了自动控制系统设计的基本原则和方法，包括系统建模、控制器设计、校正与调试等。书中还有大量的例题和习题，旨在帮助读者更好地掌握自动控制系统设计的要点。
作者：庄九连，吕勇
该书对自动控制系统的基本原理和方法进行了详细介绍，内容包括系统建模、稳定性分析、校正、PID控制、状态空间分析等。书中配有大量的图表和实例，有助于读者更好地理解和应用自动控制系统。
以上推荐的自动控制科普书籍，内容丰富、通俗易懂，适合初学者阅读。通过阅读这些书籍，读者可以更好地了解自动控制的基本原理和方法，提升在自动控制领域的知识储备，为未来的学习和工作打下坚实的基础。
感谢您的阅读，希望这篇文章对您有帮助。
随着技术的不断发展和船舶行业的持续进步，船舶自动控制系统在航海领域中扮演着至关重要的角色。船舶自动控制是利用现代信息技术和自动控制技术对船舶进行系统化、自动化的控制，以实现船舶的安全、经济、高效运行的过程。
船舶自动控制是指通过计算机技术和自动控制系统对船舶进行控制和管理，以提高船舶的性能、安全性和效率，降低人的劳动强度，实现航海的安全、经济、高效等目标。
船舶自动控制系统的应用，可以大大提高船舶的安全性和效率，降低人为操作的误差，提高船舶的稳定性和航行性能，减少能源消耗，减轻船员的劳动强度，提高航行的可靠性，是船舶设计和船舶航行中重要的一部分。
随着航运技术的不断发展，船舶自动控制系统也在不断创新和改进：
船舶自动控制系统广泛应用于各类船舶，包括货轮、油轮、客轮、潜艇等不同类型的船舶，在以下领域发挥着重要作用：
船舶自动控制系统的发展为航海事业带来了巨大的改变和进步，提高了船舶的安全性、经济性和环保性，为船舶航行提供了更优质的技术支持。随着技术的不断创新和应用，相信船舶自动控制系统的未来将更加智能化、网络化、集成化和绿色化，为船舶行业的可持续发展做出更大的贡献。
自动控制理论是现代控制理论的重要组成部分，是研究自动控制系统分析和设计的基础。对于学习自动控制的学生来说，一本好的教材是必不可少的。下面，我们将介绍一些优秀的自动控制理论教材，帮助您更好地掌握这门学科。
首先，我们来看胡寿松的《自动控制原理》（第四版）。这本书内容全面，深入浅出，适合初学者入门。书中详细介绍了自动控制系统的基本概念、数学模型、时域分析法、根轨迹法、频率域分析法等基本内容，是一本非常适合初学者使用的教材。
接着是郑大钟的《现代控制理论》（第三版）。这本书内容新颖，涉及面广，包括线性系统理论、最优控制理论、非线性系统理论等。对于有一定基础的读者来说，这本书可以帮助您更深入地理解现代控制理论的基本原理和方法。
此外，陆金凤的《自动控制原理与系统》（第二版）也是一本非常优秀的教材。这本书结合了经典控制理论和现代控制理论的内容，结合了工程应用和理论分析，是一本适合工程技术人员参考的教材。
最后，沈标的《现代控制工程》（第二版）也是一本非常值得推荐的教材。这本书系统地介绍了现代控制工程的基本原理和方法，包括状态空间法、最优控制理论等内容，是一本适合研究生和高年级本科生的教材。
学习自动控制理论需要掌握一定的数学基础，如高等数学、线性代数、复数等。同时，也需要具备一定的物理基础，如电路分析、力学等。因此，在选择教材时，需要考虑到自己的数学和物理基础。
此外，还需要注重课程设计的学习，掌握自动控制系统的工作原理和分析方法。可以通过实验、习题练习、在线课程等多种方式来提高自己的学习效果。
总之，选择一本好的教材并注重学习方法，可以帮助您更好地掌握自动控制理论。希望以上推荐的书目和相关的学习方法能够对您有所帮助。
关于相机快门自动控制的技术问题一直是摄影爱好者们关注的焦点。相机快门自动控制系统是现代相机中一个非常重要的功能。它通过内置的传感器和计算机芯片来实现自动调整快门速度，以确保拍摄的照片清晰度和曝光度的完美平衡。
相机快门自动控制的原理是通过感光器件感知环境光线的强弱，并根据所设定的曝光参数进行计算和调整。当我们拍摄的环境光线较强时，自动控制系统会相应地加快快门速度，以避免过度曝光。而当环境光线较暗时，系统会自动降低快门速度，以保证照片的明暗度适中。
相机快门自动控制的核心是传感器和计算机芯片。传感器负责感知环境光线的亮度，同时计算机芯片会根据传感器的反馈信息进行快门速度的调整。整个过程是自动完成的，大大方便了用户的拍摄操作，并提高了照片的质量。
相机快门自动控制带来了许多优势，使得摄影爱好者在拍摄过程中更加方便和得心应手。
1. 智能曝光调整
相机快门自动控制系统能够智能地根据环境光线的强弱进行曝光的调整，避免过曝或者欠曝的情况出现。用户无需手动调整快门速度，节省了时间和精力。
2. 提高拍摄效率
相机快门自动控制可以根据不同拍摄场景自动调整快门速度，使得拍摄者能够更快地捕捉到所需的美丽瞬间。无论是拍摄运动场景还是静态风景，自动控制系统都能够提供最佳的曝光效果。
3. 减少误操作
相机快门自动控制的出现减少了用户的误操作。很多时候，用户可能因为环境变化忘记调整快门速度，导致曝光不准确。而自动控制系统能够根据环境光线的实时变化进行自动调整，减少了这种误操作的发生。
4. 动态范围更广
相机快门自动控制的系统能够根据实时光线的变化进行快门速度的调整，从而使得照片的动态范围更广。无论是明亮的阳光下还是暗处的细节，自动控制系统都能够保证照片的细节丰富，色彩饱满。
相机快门自动控制广泛应用于各类摄影场景中。
1. 夜景摄影
在夜晚拍摄的时候，环境光线较暗，需要较慢的快门速度来捕捉细微的光线变化。相机快门自动控制能够根据环境光线的变化自动调整快门速度，保证夜景照片的亮度和曝光度。
2. 运动场景拍摄
在运动场景中，拍摄物体的速度较快，需要较快的快门速度来冻结画面。相机快门自动控制能够根据运动物体的速度自动调整快门速度，确保拍摄到清晰锐利的照片。
3. 风光摄影
风光摄影中，场景的光线变化很大，需要灵活调整快门速度来保证曝光的准确性。相机快门自动控制系统能够智能地根据场景的亮度变化进行快门速度的调整，让拍摄者能够更好地捕捉到美丽的风光。
使用相机快门自动控制功能非常简单。大部分相机品牌都内置了这一功能，只需要按下快门按钮即可开始自动调整快门速度。
当然，在使用相机快门自动控制功能的同时，我们也可以进行一些手动的调整以获取更加满意的效果。例如，可以通过调整ISO感光度、光圈大小等来进一步细化拍摄参数。
总的来说，相机快门自动控制功能为我们的摄影带来了许多便利和优势。它能够智能地根据环境光线的变化进行快门速度的调整，保证照片的曝光准确性和清晰度。无论是拍摄夜景、运动场景还是风光，这一功能都能够助力我们拍摄到更加出色的作品。
所以，如果您是一位摄影爱好者，不妨尝试一下相机快门自动控制功能，提升您的拍摄体验和作品质量吧！
自动控制原理图是描述控制系统运作的图形化表示，它为工程师们提供了一种可视化的方式来理解系统的工作原理。掌握自动控制原理图的基础知识对于工程师来说至关重要，因为它是设计和调试自动控制系统的基础。
控制系统是一种将输入信号转换成输出信号的系统。它的目的是维持系统的稳定性、可靠性和性能。控制系统可以分为开环控制和闭环控制两种类型。
开环控制系统是一种以固定的输入信号来控制系统的运作。它没有考虑到系统的输出信号，也无法对系统的不确定性和扰动进行修正。开环控制系统通常应用于不需要对输出进行精确控制的场景，比如对机械设备进行简单的启停控制。
闭环控制系统是一种根据系统的输出信号对输入信号进行修正的控制系统。它通过反馈机制实现对系统的控制。闭环控制系统可以根据系统的反馈信息来调整输入信号，使系统能够更好地响应扰动并保持稳定的输出。闭环控制系统通常应用于需要对输出进行精确控制的场景，比如工业自动化和自动驾驶等领域。
自动控制原理图由多个元件和连接线组成，通过这些元件和连接线可以描述系统的不同功能和信号传递关系。
信号源是自动控制原理图中的一种重要元件，它是控制系统的输入源。信号源可以是恒定的信号，也可以是随时间变化的信号。常见的信号源包括电压源、电流源和传感器等。
控制器是自动控制原理图中的一个关键元件，它负责根据系统的输出信号进行调节和修正。控制器可以是模拟控制器或数字控制器，根据系统的需求选择合适的控制器类型。
执行器是自动控制原理图中与外部环境交互的元件，它负责将控制信号转化为执行动作。常见的执行器包括电动阀门、马达和液压装置等。
反馈机制是闭环控制系统中的一个重要部分，它通过测量系统的输出信号并与参考信号进行比较，从而产生误差信号。误差信号被送回给控制器，控制器根据误差信号对输入信号进行修正，实现对系统的控制。
连接线是自动控制原理图中的一种基本元素，它连接不同的元件并传递信号。连接线可以表示信号的传递方向和类型，比如电压信号、电流信号和数字信号等。
设计和分析自动控制原理图是工程师在开发控制系统时的核心任务。一个好的原理图设计能够提高系统的稳定性和性能，并减少系统的成本和复杂度。
分析自动控制原理图的性能可以采用数学建模和仿真软件进行。通过建立系统的数学模型，可以分析系统的稳定性、鲁棒性和响应速度等指标。仿真软件可以通过模拟控制算法和系统的输入输出关系，验证原理图设计的正确性。
自动控制原理图广泛应用于各个领域，包括工业自动化、机器人技术、电力系统和交通运输等。
工业自动化是自动控制原理图应用最为广泛的领域之一。通过自动控制原理图，工程师们可以设计和调试各种自动化系统，包括生产线控制、机器人控制和工艺过程控制等。
机器人技术是自动控制原理图的另一个重要应用领域。通过自动控制原理图，工程师们可以实现机器人的自主导航、路径规划和姿态控制等功能，提高机器人的智能化水平。
电力系统是自动控制原理图应用领域之一，通过自动控制原理图，工程师们可以实现对电力系统的监控、故障检测和电力负荷调节等功能，提高电力系统的稳定性和可靠性。
交通运输是自动控制原理图的另一个重要应用领域。通过自动控制原理图，工程师们可以设计和调试交通信号控制系统，实现对交通流量和车辆排队的控制，提高交通运输效率。
自动控制原理图是控制系统工程师必备的工具之一，掌握自动控制原理图的基础知识对于设计和调试自动控制系统至关重要。通过合理的原理图设计和分析，可以提高系统的稳定性、可靠性和性能，促进各个行业的发展和进步。
自动控制理论是众多人的成果，不断发展完善，已无法追溯何人是始祖。
最早的自动化控制要追溯到我国古代的自动化计时器和漏壶指南车，而自动化控制技术的广泛应用则开始于欧洲的工业革命时期。
英国人瓦特在发明蒸汽机的同时，应用反馈原理，于1788年发明了离心式调速器。当负载或蒸汽量供给发生变化时，离心式调速器能够自动调节进气阀的开度，从而控制蒸汽机的转速。
原理：对生产中某些关键性参数进行自动控制，使它们在受到外界干扰(扰动) 的影响而偏离正常状态时,能够被自动地调节而回到工艺所要求的数值范围内。自动控制系统分为开环和闭环，具体为：
闭环自动控制系统原理：闭环控制也就是（负）反馈控制，原理与人和动物的目的性行为相似，系统组成包括传感器（相当于感官），控制装置（相当于脑和神经），执行机构（相当于手腿和肌肉）。传感器检测被控对象的状态信息（输出量）,并将其转变成物理（电）信号传给控制装置。控制装置比较被控对象当前状态（输出量）对希望状态（给定量）的偏差，产生一个控制信号，通过执行机构驱动被控对象运动，使其运动状态接近希望状态。
开环自动控制系统原理：按照事先确定好的程序，依次发出信号去控制对象。按信号产生的条件，开环控制有时限控制，次序控制，条件控制。20世纪80年代以来，用微电子技术生产的可编程序控制器在工业控制（电梯，多工步机床，自来水厂）中得到广泛应用。当然，一些复杂系统或过程常常综合运用多种控制类型和多类控制程序。
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。
