在这个信息爆炸的时代，无论是个人还是企业，都需要良好的文学常识来增强自身的影响力和竞争力。然而，对于公职人员来说，文学常识的重要性更加突出。一个能够运用得当的公职人员，不仅能够更好地传递信息，还能够更好地与公众沟通。
首先，作为公职人员，我们需要了解什么是文学常识。文学常识是指对文学作品、文学形式以及文学历史、理论有一定的了解和认识。无论是古代的诗词、戏曲，还是现代的小说、散文，都应该有一定的了解。同时，了解文学形式，比如对于抒情诗、故事、评论等不同的文学形式，要有一定的认识。此外，还应该对于文学历史和理论有所了解，了解文学的发展脉络，从而更好地欣赏和运用文学作品。
作为公职人员，我们的职责是为公众服务，传递信息，解答疑惑。文学常识可以帮助我们更好地履行这一职责，让我们的话语更具有说服力和影响力。
首先，文学常识可以让我们更好地运用修辞和表达技巧。修辞和表达技巧是文学作品中常见的手法，比如比喻、夸张、对比等等。通过运用这些手法，我们可以更加生动有趣地表达自己的观点，让公众更容易理解。而了解文学常识，对于修辞和表达技巧的运用有很大的帮助。
其次，文学常识可以让我们更好地理解和表达情感。情感是人类的基本需求之一，而文学作品是情感的一种表达方式。通过了解文学作品，我们可以更好地理解和表达自己的情感，从而更好地与公众产生共鸣。
要想培养公职人员的文学常识，我们可以从以下几个方面入手。
作为公职人员，我们需要有一定的文学常识。文学常识可以帮助我们更好地传递信息，与公众沟通，增强自身的影响力和竞争力。我们可以通过阅读经典文学作品，参加文学活动，学习文学理论以及写作和创作等方式来培养自己的文学常识。相信通过努力，我们都可以成为运用得当的公职人员，为公众服务，为社会做出更大的贡献。
近年来，公职人员培育苗木项目在我国得到了广泛关注和积极推动。公职人员是国家行政机关和事业单位中从事管理和决策工作的重要力量，对于优秀的公职人员的需求也越来越高。
公职人员培育苗木项目的实施，是我国改革开放以来深化行政体制改革、推进公务员队伍建设的重要举措。苗木培育旨在通过培养和选拔具有优秀综合素质和专业能力的公职人员，为政府机关和事业单位提供更加优秀的管理和决策人才。
在当前复杂多变的国际和国内形势下，公职人员面临着新的挑战和任务。他们不仅需要具备扎实的专业知识和丰富的工作经验，还需要具备创新思维、良好的沟通能力和团队合作能力。苗木培育项目的实施，有助于加强公职人员的能力和素质培养，提高他们的工作水平和综合竞争力。
此外，公职人员培育苗木项目的实施还能够促进政府机关和事业单位的改革和发展。通过选拔和培养优秀的公职人员，可以提高机关单位的工作效率和行政能力，推动机关单位的创新和发展。
公职人员培育苗木项目的实施需要采取一系列的具体措施。首先，要加强对公职人员的培训和教育。通过开展专业知识和工作技能培训，提高公职人员的综合素质和专业能力。
其次，要加强对公职人员的选拔和评价。通过严格的选拔程序和科学的评价体系，确保选拔和培养出的公职人员具备优秀的工作能力和职业道德。
此外，还要加强对公职人员的职业发展指导。通过为公职人员提供职业规划和发展机会，激励他们不断学习和进步，实现自身的职业目标。
公职人员培育苗木项目的实施已经取得了一定的成效。一些培育出的优秀公职人员在工作中展现出了出色的素质和能力，取得了良好的业绩。
然而，目前公职人员培育苗木项目还存在一些问题和不足之处。一方面，培养周期相对较长，需要投入大量的时间和精力。另一方面，对于一些公职人员来说，培育项目的内容和要求可能存在一定的困难。
因此，我们有以下几点建议：首先，要进一步完善公职人员培育苗木项目的制度和机制，明确培育的目标和要求，确保培育出的苗木具备优秀的素质和能力。
其次，要加强培育项目的实践环节，通过实际工作经验的积累和实践能力的培养，提高公职人员的工作能力和应变能力。
最后，要加强对公职人员的关心和支持，为他们提供更好的学习和发展环境，激励他们不断进取，不断提升自己的综合素质。
公职人员培育苗木项目的实施在我国的推进中发挥着重要的作用。通过这一项目，可以为政府机关和事业单位提供更加优秀的管理和决策人才，促进机关单位的改革和发展。
我们相信，在有关部门和领导的正确引领和支持下，公职人员培育苗木项目将取得更加显著的成效，为我国的发展和进步作出更大的贡献。
将以上的代码保存为一个文件，效果如下： 近年来，公职人员培育苗木项目在我国得到了广泛关注和积极推动。公职人员是国家行政机关和事业单位中从事管理和决策工作的重要力量，对于优秀的公职人员的需求也越来越高。 ## 苗木培育的背景和意义 公职人员培育苗木项目的实施，是我国改革开放以来深化行政体制改革、推进公务员队伍建设的重要举措。苗木培育旨在通过培养和选拔具有优秀综合素质和专业能力的公职人员，为政府机关和事业单位提供更加优秀的管理和决策人才。 在当前复杂多变的国际和国内形势下，公职人员面临着新的挑战和任务。他们不仅需要具备扎实的专业知识和丰富的工作经验，还需要具备创新思维、良好的沟通能力和团队合作能力。苗木培育项目的实施，有助于加强公职人员的能力和素质培养，提高他们的工作水平和综合竞争力。 此外，公职人员培育苗木项目的实施还能够促进政府机关和事业单位的改革和发展。通过选拔和培养优秀的公职人员，可以提高机关单位的工作效率和行政能力，推动机关单位的创新和发展。 ## 苗木培育的具体措施 公职人员培育苗木项目的实施需要采取一系列的具体措施。首先，要加强对公职人员的培训和教育。通过开展专业知识和工作技能培训，提高公职人员的综合素质和专业能力。 其次，要加强对公职人员的选拔和评价。通过严格的选拔程序和科学的评价体系，确保选拔和培养出的公职人员具备优秀的工作能力和职业道德。 此外，还要加强对公职人员的职业发展指导。通过为公职人员提供职业规划和发展机会，激励他们不断学习和进步，实现自身的职业目标。 ## 苗木培育的效果和建议 公职人员培育苗木项目的实施已经取得了一定的成效。一些培育出的优秀公职人员在工作中展现出了出色的素质和能力，取得了良好的业绩。 然而，目前公职人员培育苗木项目还存在一些问题和不足之处。一方面，培养周期相对较长，需要投入大量的时间和精力。另一方面，对于一些公职人员来说，培育项目的内容和要求可能存在一定的困难。 因此，我们有以下几点建议：首先，要进一步完善公职人员培育苗木项目的制度和机制，明确培育的目标和要求，确保培育出的苗木具备优秀的素质和能力。 其次，要加强培育项目的实践环节，通过实际工作经验的积累和实践能力的培养，提高公职人员的工作能力和应变能力。 最后，要加强对公职人员的关心和支持，为他们提供更好的学习和发展环境，激励他们不断进取，不断提升自己的综合素质。 ## 结语 公职人员培育苗木项目的实施在我国的推进中发挥着重要的作用。通过这一项目，可以为政府机关和事业单位提供更加优秀的管理和决策人才，促进机关单位的改革和发展。 我们相信，在有关部门和领导的正确引领和支持下，公职人员培育苗木项目将取得更加显著的成效，为我国的发展和进步作出更大的贡献。在现代社会中，公职人员担负着管理和服务公众利益的重要职责，而签订采购合同是其工作中的一项重要任务。公职人员签订采购合同时，必须遵守相关法律法规，并负有责任保证合同的公正、合法和透明。
公职人员签订采购合同的法律依据主要包括《中华人民共和国公务员法》、《中华人民共和国政府采购法》等法律法规。根据这些法律规定，公职人员在签订采购合同时，必须具备合法、合规的身份和资质，并依法履行相关程序和要求。
公职人员在签订采购合同时，需要履行以下职责和义务：
公职人员在签订采购合同时，需注意以下事项：
为更好地理解公职人员签订采购合同的情况，我们来分析一个实际案例。
某地政府公职人员在进行一项重要采购时，签订了一份采购合同。该合同明确约定了双方的权利和义务，合同金额公正合理，并按照相关程序和要求进行了公开、平等和竞争的采购过程。公职人员在合同履行过程中提供了必要的技术指导和咨询，确保了合同的顺利实施。
由于该合同的签订遵循了相关法律法规的规定，且公职人员履行了其职责和义务，该采购合同得到了有效执行，为政府和供应商双方带来了实质性的利益。这个案例展示了公职人员签订采购合同时应遵循的原则和要求，也说明了公职人员签订合同的重要性和必要性。
公职人员在签订采购合同时，也存在一定的风险，可能面临贪污腐败、权力滥用、信息泄露等问题。为了避免这些风险，公职人员需要采取以下防范措施：
公职人员签订采购合同是其职责的一部分，也是保证公共利益和公共财产安全的一项重要工作。公职人员在签订采购合同时，必须遵守相关法律法规，履行职责和义务，并注意防范合同风险。
只有通过公平、公正和透明的采购过程，才能保障合同的合法性和有效性，实现公共资源的最优配置，促进经济的可持续发展。
根据我国公务员法有关规定，公务员要带头遵纪守法，切实履行自身职责。其中监督条例有这样的规定，公务员队伍实行内部与外部监督并举，内部人员之间也可以相互监督，对于其他人工作中各种问题都可以投诉或者直接举报，这样可以保证整体廉洁度。
公职人员涉不雅聊天是一种严重违反职业道德和纪律的行为，不仅会影响个人形象和信誉，还会给公职人员的工作带来负面影响。在当代社会，人们对公职人员的要求越来越高，对于他们的品德和行为更加关注。因此，公职人员应当自觉遵守职业道德和纪律，杜绝涉及不雅聊天的行为。
作为公职人员，无论是在政府机构、公共事业单位还是其他组织中工作，都有着特殊的社会责任。他们代表着政府和组织，承担着为民服务、公正执法、维护社会稳定等重要职责。
在公职人员的工作中，其言行举止、品德修养和社会形象都直接关系到职位的权威和公信力。人民群众对于公职人员的期望是，他们应当具备高尚的品德，言行得体，言之有物，做到公私分明。只有这样，才能赢得人民群众的尊敬和信任，并且更好地履行自己的职责。
公职人员涉及不雅聊天，不仅是对职业道德和纪律的严重背离，还对公职人员的形象造成巨大危害。
首先，不雅聊天会直接损害公职人员的职业形象和信誉。作为公职人员，要求他们具备高尚的道德修养和相应的职业操守。涉及不雅聊天的行为严重违背了这一要求，破坏了公众对其为民服务的信任，给其职业形象抹上了污点。
其次，不雅聊天还会给公职人员的工作带来负面影响。作为公职人员，其言行举止直接关系到政府机构和组织的形象和声誉，直接关系到自己的工作效果和沟通协调能力。涉及不雅聊天的行为容易引发职场纠纷，影响公职人员的工作效率和团队合作，甚至可能导致工作失误和错失重要机会。
为了防止公职人员涉及不雅聊天的行为，有必要采取一系列有效措施，加强对公职人员的教育和监督。
公职人员涉及不雅聊天的行为往往源于对职业道德和纪律的无知或漠视。因此，通过加强职业道德和纪律教育，引导公职人员树立正确的职业观念，明确自己的职责和义务，增强自律意识，可以有效预防不雅聊天现象的发生。
建立健全公职人员监督机制，加大对公职人员的监督力度，对于涉及不雅聊天的行为要坚决查处。只有通过严格的监督和执纪问责，才能有效震慑公职人员，使其自觉遵守职业道德和纪律。
营造良好的工作文化氛围是预防不雅聊天现象的重要手段。组织应当加强员工之间的沟通交流，加强团队协作，提高员工的归属感和集体荣誉感。同时，组织也应当倡导文明礼貌的工作方式，让公职人员自觉远离不雅聊天的行为。
根据我国现行法律法规，公职人员涉及不雅聊天的行为属于违反职业道德和纪律的行为，将会受到相应的法律后果。
首先，公职人员可能面临行政处分。根据《公务员法》等相关法规的规定，涉及不雅聊天的行为可以构成职业违法行为，被纪检监察机关或职权机关认定后，将会面临警告、记过、记大过等行政处分。
其次，公职人员涉及不雅聊天的行为也可能触犯刑法。如果涉及淫秽物品传播、妨害风化等触犯刑法的行为，将会面临相应的刑事责任，承担刑事法律后果。
总之，公职人员涉及不雅聊天的行为不仅违反职业道德和纪律，还会给个人形象和工作带来严重影响。因此，公职人员应当自觉遵守职业道德和纪律，杜绝涉及不雅聊天的行为，不断提升自身的素质和形象，更好地履行自己的职责。
新西兰公职人员收入多少
在新西兰，公共部门是国家经济的重要组成部分。作为一个发达和繁荣的国家，正规的公职人员享受着优厚的待遇和稳定的收入。
新西兰公职人员的收入往往与其职位和工作表现密切相关。政府部门按照一定的薪酬体系来确定公职人员的薪资水平，并根据其职位的级别、工作经验和能力进行调整。
通常情况下，新西兰公职人员的收入包括基本工资、津贴和福利等多个方面。
新西兰公职人员的基本工资是根据其职位级别和所在部门确定的。政府部门通常会根据市场薪酬水平和职位的复杂程度来制定不同级别的基本工资标准。
一般来说，高级职位的公职人员享受更高的基本工资。这些职位需要更多的工作经验和专业知识，承担更大的责任和挑战。
除了基本工资外，新西兰公职人员还可以享受各种津贴和福利，以提高其整体收入水平。
津贴通常是根据特殊工作需求或职位级别而设立的额外津贴，比如加班津贴、住房津贴、交通津贴等。这些津贴可以帮助公职人员更好地应对生活成本和工作压力。
此外，公职人员还可以享受各种福利，包括医疗保险、退休金计划、假期休假和职业培训等。这些福利不仅可以提供基本的保障，还可以增加公职人员的福利待遇。
由于新西兰公职人员的职位和工作内容各不相同，他们的收入水平也存在一定的差异。
高级公职人员通常享受更高的薪资待遇。他们通常担任重要的管理和决策岗位，需要具备较高的技能和经验。
而一些较低级别的公职人员，尤其是辅助性岗位的工作人员，收入水平相对较低。这些岗位通常要求较低的技能和经验，但也扮演着重要的角色来支持公共事务的顺利进行。
新西兰公职人员的收入与其职位级别、工作经验和能力密切相关。尽管不同职位的公职人员的收入水平存在差异，但整体来说，他们享受着相对稳定和优厚的薪酬待遇。
新西兰政府致力于吸引和留住有才华的公职人员，通过薪酬和福利等方面的激励，为他们提供有竞争力的工作条件。这样的举措既能保证公共事务的高效运作，也能为公职人员提供稳定和可持续的职业发展机会。
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。
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。
