如果你做出某个承诺但却没有履行诺言，没有什么比这种做法对信任更有摧毁力了，同样的，也没有什么比做出承诺并信守承诺更有利于信任度的建立了。
我们都知道信守承诺的重要性，但在信守承诺方面很多人都做得不怎么样。或许你会反驳我，你会觉得自己是个守信用的人，我相信你会信守一些重大的承诺，但我不确定你会不会信守一些细小的承诺？我所了解到的是，有很多人会轻易做出承诺但并不遵守。
每次在我们生命教练意识进化系统的《锐变》工作坊开始时，我都会向学员宣读课程守则，并且会让学员逐条举手表决说自己是否可以遵守。四天三夜的课程，通常从第二天开始，就会发现很多人没有办法兑现他们前一天举手表决要遵守的承诺。
我不知道你是否也在生活中常常轻易的许下承诺但不遵守，或许你会忽略一些微不足道的承诺，但是我希望你记住这句老话：“勿以善小而不为，勿以恶小而为之。”
如果你连一些小的承诺都难以遵守，怎敢期待你能遵守一些大的承诺。不管大承诺还是小承诺，只要你做出承诺就意味着要遵守，倘若不遵守，说明你所说的话不可信，你所说的话没有什么价值，你这个人没有什么价值。
一个人在背后接住另一个人从高的地方背对倒下来，说明她相信接住她的那个人会接住她，所以放心倒了下来
信任是他人的言词、行为、承诺的可靠的可定的期望，相信合作的另一方会自觉作出对自己有利得事情，而不会利用合作伙伴的脆弱点去获取利益。
这种信任是建立在对他人能力的信任或人品的信任的基础上，体现了合作的一方对另一方的可靠性、诚实度有足够的信心。
但这种信任关系的缺陷就是一方要依赖于另一方，使得信任本身具有一定的不确定性和脆弱性。我们信任别人，也就预示着我们必须承担信任风险。对团队中的信任，我比较赞同巴伯所说的第二种期望，即：对同我们一道处于社会关系和社会体制之中的那些人的有技术能力的角色行为的期望。
1.
把描述文件移除即可解除信任。以iphone13,ios16.5系统为例。
打开设置，点击通用。
2.
点击VPN与设备管理。
3.
点击描述文件。
4.
点击移除管理。
5.
输入iphone密码验证。
6.
再次点击移除管理即可。
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。
情感信任是建立在人际关系中的重要基石。在人与人之间，建立信任关系是相互了解、互相支持和共同成长的基础。无论是在个人生活中还是在工作场所，情感信任都扮演着至关重要的角色。
情感信任涉及许多方面，包括感受到对方被肯定、尊重和理解。当我们在他人中感受到这种情感信任时，我们更愿意敞开心扉，分享我们的想法、感受和需要。在这样的环境中，人们会感到更加安全，更加愿意真实地表达自己。
情感信任对建立良好的人际关系和积极的团队动力起着至关重要的作用。它能够增强个体之间的共情和亲和力，促进合作和沟通。当人们感受到对方的情感信任时，他们更倾向于支持、鼓励和信任对方，并愿意为共同目标付出更多。
在工作场所，情感信任也能够提升员工的工作满意度和工作效能。当员工感受到组织对他们的情感信任时，他们更有动力去实现组织的目标，更愿意积极参与工作和解决挑战。情感信任还能够减少员工之间的冲突，营造和谐的工作氛围。
建立情感信任需要一些关键的要素。首先，诚实和透明是建立情感信任的基石。诚实和透明意味着在人际关系中坦诚地表达自己的想法和感受，不隐藏信息或有意误导他人。通过诚实和透明，人们能够更真实地连接并建立起情感信任。
另外，共情也是建立情感信任的重要元素。共情是指理解和关心他人的情感和体验，并以积极的态度和支持回应。当一方在情感上与他人产生共鸣时，他们能够更好地理解对方、关心对方，并与对方建立起更深层次的信任。
另一个关键要素是尊重。尊重他人的意见、需求和权利是建立情感信任的重要基础。当人们感受到自己受到尊重时，他们会更加愿意信任对方，并在人际关系中建立起积极的互动模式。
尽管情感信任对于人际关系和工作环境的积极影响很明显，但建立情感信任并不总是容易的。在现代社会中，我们面临着许多挑战，如快节奏的生活、互联网的匿名性以及人际关系的表面化。
在快节奏的生活中，人们往往没有足够的时间去深入了解他人、建立起情感联系。此外，互联网的发展也给人际关系带来了新的挑战。在虚拟的世界中，人们可以隐藏自己的真实身份，这可能导致情感信任的缺失。
此外，当人际关系过于表面化时，情感信任也会受到影响。社交媒体的流行使人们更关注他人的外在形象而忽视了内心的感受。这种表面化的交流模式可能阻碍人们真实地相互了解和建立情感信任。
尽管存在挑战，但我们仍然可以采取一些措施来促进情感信任的建立。首先，建立良好的沟通和倾听技巧是至关重要的。通过积极倾听对方的想法和感受，我们能够更好地理解和回应对方的需求，从而建立起情感信任。
其次，建立共同的价值观和目标也能够有助于情感信任的建立。当人们有共同的价值观和目标时，他们更容易建立起共情，并愿意支持和信任对方。
此外，建立亲密的人际关系也是促进情感信任的重要途径。通过互动、分享和支持，人们能够建立起更深层次的情感联系，并建立起情感信任。
情感信任在人际关系和工作环境中起着至关重要的作用。它能够促进合作、增强团队动力，并提升个人满意度。建立情感信任需要诚实、透明、共情和尊重等要素的支持，并面临快节奏生活、互联网匿名性和人际关系表面化的挑战。
然而，通过良好的沟通、倾听技巧、共同的价值观和目标以及亲密的人际关系，我们仍然能够促进情感信任的建立，从而打造积极、支持和和谐的人际关系。
在当今竞争激烈的商业世界中，成功的组织往往需要与其他公司建立合作关系。而要建立一个长期稳定的商业伙伴关系，信任是至关重要的因素之一。联盟信任能够在合作伙伴之间建立起坚实的基础，有助于双方取得共同的成功。
联盟信任是指各方在商业合作中对彼此的信任和尊重。它建立在透明、诚实和共同利益的基础上，使得合作伙伴能够更好地理解对方的需求和期望，同时减少冲突和风险。
联盟信任对于建立可持续的商业伙伴关系至关重要。它能够帮助双方更好地合作，提高工作效率，降低沟通成本，共同追求更高的目标。同时，联盟信任还能够帮助建立品牌声誉和市场竞争力，从而为企业带来更多的商业机会。
要建立联盟信任，以下是一些关键的步骤：
建立联盟信任带来了许多好处和机会：
在当今竞争激烈的商业环境中，建立联盟信任是商业成功的关键之一。通过建立透明和诚实的沟通渠道、遵守承诺、分享资源和处理冲突，合作伙伴可以建立起稳固的信任基础，共同实现业务目标。
联盟信任不仅带来了共同成长和创新能力的提升，还可以帮助企业分担风险、扩大市场和提高工作效率。建立联盟信任是一项长期而持续的工作，但它为企业带来的好处是值得努力的。
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。
