考勤神器考勤智能一直以来都是企业管理中非常重要的一个环节，尤其是对于中小型企业来说，有效的考勤管理不仅可以提高工作效率，还能有效控制人力成本。随着科技的发展，传统的考勤管理方式已经无法满足现代企业的需求，因此越来越多的企业开始转向使用考勤智能系统来简化和优化考勤管理流程。
考勤神器作为一种集成了智能技术的考勤管理工具，其作用不仅仅局限于记录员工的上下班时间，更重要的是可以实现多种功能，比如考勤统计、假期管理、加班审核等。通过考勤神器，企业可以实现对员工考勤数据的实时监控和分析，为企业管理者提供了更多的决策依据。
相比传统的考勤管理方式，考勤智能系统具有诸多优势。首先，它能够大大减少人力资源的投入，提高考勤管理的效率和准确性。其次，通过智能化的数据分析和报表功能，企业管理者可以更清晰地了解员工的考勤情况，及时发现和解决问题。另外，考勤智能系统还能有效防止考勤作弊现象的发生，提高了考勤数据的可信度。
在选择适合的考勤神器时，企业需要考虑多个方面的因素。首先要考虑自身企业的规模和需求，选择适合自己的考勤智能系统。其次，要关注系统的稳定性和安全性，确保考勤数据的准确性和保密性。此外，系统的易用性和用户体验也是重要的考量因素，只有员工和管理者都能轻松上手操作，系统才能发挥最大的效用。
随着人工智能技术的不断发展，考勤智能系统也将迎来更广阔的发展空间。未来的考勤智能系统将更加智能化和个性化，能够根据员工的习惯和需求智能调整考勤规则，提供更加个性化的服务。同时，考勤智能系统还将与其他企业管理系统进行深度整合，实现信息共享和业务流程的智能化管理。
总的来说，考勤神器考勤智能系统的出现为企业的考勤管理带来了革命性的变革。通过智能化的技术手段，企业可以更加高效地管理员工的考勤数据，提高工作效率和管理水平。未来，随着技术的不断进步，考勤智能系统将成为企业管理中不可或缺的重要工具。
目前市面上的考勤软件都不差，如果考勤排班规则不是很复杂，加上员工数量不多（100人以下的），推荐用钉钉基本就能满足了。
咱们欢雀HR人事系统深耕于人力资源服务领域，为企业级客户提供专业的人力资源管理系统，以提升企业管理水平为目标，欢雀HR人事软件涵盖集团管理、组织人事、招聘管理、绩效管理、薪酬管理、流程审批、培训管理、人才发展等多个模块，打通企业管理各个环节，以SaaS等方式实现信息共享，打破人力资源管理壁垒；以移动互联技术连接企业与员工，全员参与管理，企业赋能于员工，员工聚能于企业，达到企业管理的快速高效。
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1、招聘管理模块
招聘管理拥有一站式招聘管理，自动归集并智能解析多渠道简历；自动生成企业专属人才库存储，信息永久留存；招聘计划、面试到Offer全流程无纸化管理；招聘数据分析，实时生成各维度透视报表。
2、考勤管理模块
考勤管理拥有丰富的打卡方式：支持WIFI，GPS定位考勤，同时支持考勤机云绑定（指纹、刷卡、人脸识别均可），智能识别打卡方式，精确展示员工的每一次打卡信息；强大的考勤规则设置，坐班排班轻松管理，支持多规则考勤、精细排班、调班、特殊日期设置、加班调休等考勤设置，考勤排班从未如此简单；支持按规则自动生成年假额度，智能分配调休假，以及假期申请的条件限制等规则设置。轻松管理员工假期账户；完整记录员工的每一次打卡信息，自动判断考勤异常，自动统计考勤数据，支持数据导入导出，发送员工考勤数据确认，并可关联薪酬核算。
3、薪酬管理模块
强大的薪酬规则设置，支持多账套设置，自定义薪酬结构，内置灵活的薪酬计算公式，无需学习软件代码即可快速上手；线下专业团队提供全国300+城市的社保数据自动更新。支持最新个税专项附加扣除计算、劳务个税计算等，让你算薪更准确；自动关联考勤扣罚、津贴补助、社保数据及个税核算，一键自动算薪；薪酬全盘数据展示及分类展示（薪酬表、社保表、公积金表、个税表、银行表等）。支持导入导出，更支持电子工资条发放，从此告别纸质工资条。
4、绩效管理模块
绩效管理支持360、KPI等多种考核工具；支持自定义考核方案、规则、指标、周期及评估流程绩效管理全面把控。
5、培训管理模块
基于人才盘点结果，分析学习内容/形式，确定学习过程，输出学习路径图，帮助课程实施与现场管理，推进学习计划执行；从现场满意、学习过程、行为改变、绩效提升四个维度进行学习效果评价，输出培训效果报告；基于学习资源、学习项目和学习行为等基础数据，智能分析出各种数据结论，为培训管理监控、运营、决策提供依据。
6、人才测评模块
人才测评模块能构建企业核心岗位专属人才标准，同时亦可结合企业战略和人员绩效变化完成人才标准的敏捷迭代；依据人才标准，选择大五性格、职业潜能、心理健康等合适的评价工具，完成评价，并沉淀成人才档案，让人员的入、转、调、离有据可依；分析人才评价相关数据，多维度绘制企业内部人才地图，帮助业务管理者和HR清晰内部人才梯队，并做出人事决策。
7、员工管理模块
员工花名册全面记录员工信息，支持批量导入导出、批量更新，存档备份，支持自定义字段设置及自定义表头展示。更有员工轨迹记录，精准记录员工在职生涯成长印记；员工异动统一管理：入职、转岗、调岗、晋升、离职一键操作。关键时间节点消息提醒，是你最贴心的风险管控专家；一键上传员工所有纸质档案，数十种员工常用文档随需下载，支持员工档案关键信息统计及导入导出，员工还可自助扫描上传文件，彻底释放您的双手。
8、决策分析模块
该模块能多维度人力数据统计，有多达59个维度的人力数据实时统计，全面覆盖企业人事管理的人员信息，考勤数据及薪酬；支持多维度时间及组织范围数据统计分析，可实现数据穿透，更支持自定义人事报表统计分析，让你的人事管理工作游刃有余+城市的社保数据自动更新。支持最新个税专项附加扣除计算、劳务个税计算等，让你算薪更准确。
9、组织管理模块
支持集团化组织架构管理，组织架构备份及时间切片，拖拽式组织架构变更及架构自动生成，更支持虚拟组织管理，让你及时跟上快速变化的时代，满足高速变化的市场需要。
有些模块可能没有写出来，但市面上大多数人力资源管理系统基本都是这些模块了，个别还会有定制化的需求，这个是需要根据企业的需求开发的，基本上都能支持。
企业整体人力资源管理的水平得到了很大的提高，树立了自己的良好的形象，形象了良好的社会效益。 欢雀科技将会持续为大家提供人力资源行业资讯和相关问题解答，同时我们开发的欢雀HR SaaS人力资源管理系统已得到了国内数千家企业的选用和认可，帮助企业实现了考勤管理、智能排班、薪资绩效、电子签约等方面的信息化管控和数据分析，提高了企业的管理效率，降低了人力资源成本。
一、考勤管理制度目的
为维护公司正常工作秩序，营造良好工作氛围，依据国家有关法律法规相关规定，特制定本项管理制度。
二、适用范围
本项管理制度适用于公司全体正式员工。与公司建立劳务关系、劳务派遣、实习生、兼职的各类人员根据双方签署劳务或实习协议另行规定。
三、考勤规定
1、公司的考勤和休假的统一管理部门为人力资源部。
2、公司工作日为每周一至周五，工作日时长8个小时，工作时间为每个工作日上午8：30-12：00，下午13：00-17：30(对于研发部门实行弹性工作制，其上班时间08：30—09：00，下班时间：17：30—18：00)。
3、实行弹性工作制以人力资源部审批为准;
4、公司以每月1日至月底最后一个工作日为一个考勤周期。
5、公司在办公地点安装了考勤打卡装置，所有正式员工(公司领导除外)一律要求通过考勤机执行考勤。
6、驻外人员接受当地考勤安排;
7、销售人员在公司办公同样接受考勤，外出需要通过《员工外出登记表》进行登记。
8、员工上班后忘记带考勤卡，须到人资部填写《忘记带卡登记表》，上班下班均需登记，同时必须由公司前台作为证明人签字。
9、员工次月5日之前应及时处理上月所有考勤异常信息，经直接主管审批后交人力资源部统计备案。
10、正常考勤人员在规定上班时间后30分钟内到岗为迟到(弹性工作制9:00点以后到公司算迟到)，在规定下班时间前离岗为早退。迟到与早退均按“次”为计算单位。迟到或早退超过30分钟者应提前取得上级主管批准并于一个工作日内补办书面的事假手续，否则按旷工处理。
11、迟到早退的处理：(1)员工每月有3次(含)以内善意迟到或早退机会，超过3次后每次扣除当月绩效***元;(2)2当月累计迟到或早退累计超过6次(含3次善意迟到或早退)，或当年累计迟到或早退超过37次(含)，公司按严重违反劳动纪律处理。
12、因恶劣天气和交通故障等不可抗力事件造成的集体迟到由人资部统一向公司申请免考勤，经公司领导审批通过后生效。
13、公司确因工作需要安排员工加班的，部门经理应提前填写《加班任务单》经上级主管批准后，交人力资源部备案并支付加班工资。
14、(请根据需要补充)
四、休假规定
1、请假规定
员工请事假通过书面的《请假申请单》按照请假单规定流程审批，审批通过后在人力资源部备案。
2、带薪年假规定
(1)员工累计工作已满1年不满10年的，当年带薪年假总天数为5天;已满10年不满20年的，当年带薪年假总天数为10天;已满20年的当年带薪年假总天数为15天;
(2)员工带薪年假以小时为计算单位，不满1小时的按1小时计算(每天8小时折算天数);
(3)员工事假可以带薪年假抵消;
(4)当年入职并且试用期后方可享受年假，当年可享受年假按照入职天数比例折算，11月份之后入职的则不可享受当年年假;
(5)年假可以分次或集中休;
(6)已有资格享受带薪年假的员工离职时带薪年假按实际工作天数计算，如果员工实际休假天数已超过计算天数，超过的天数按事假日工资标准从结算工资中扣除;
(7)员工因个人没有申请休带薪年假的当年年假视为自愿放弃;
(8)员工申请带薪年假需填写《请假单》，一次休年假在3天(含)以上的，员工须提前5个工作日提出申请。无论年假是否被批准请假单均应到人力资源部备案;
(9)当年没有休完的年假，次年春节之前集中休年假仍然有效，逾期视同自愿放弃休假权。
3、病假规定
(1)病假以半天为单位请假，2天以内(含)部门经理审批;
(2)病假超过3天的员工须在修完病假后提交医院证明(诊断证明)，无医院证明的病假按事假处理;
(3)请病假达5天(含)的，应出具挂号单据、病历及三级甲等医院诊断证明(包含建议休假时间)，必要时须在人力资源部指定的三级甲等医院开具休假证明;
(4)当年累计休病假30天以内(含)病假工资为正常工资50%发放;当年累计病假30天以上者按当地最低工资标准发放;
(5)员工因患病或非因工负伤需要停止工作医疗时，按照《企业职工患病或非因工负伤医疗期规定》执行。
4、婚假规定
(1)员工在本公司工作期间办理结婚手续者可享受婚假，申请婚假时须向人力资源部提供结婚证等证明;
(2)根据《婚姻法》以及《计划生育条例》的规定：员工按法定结婚年龄(女20周岁，男22周岁)结婚的可享受3天婚假;符合晚婚年龄(女23周岁，男25周岁)的可享受晚婚假15天(含3天法定婚假);
(3)再婚的可享受法定婚假，但不能享受晚婚假;
(4)婚假须在结婚登记之日起一年内一次休完逾期视为自动放弃;
(5)婚假包括公休假和法定假期连续计算。
5、产假规定
(1)公司严格根据《女职工劳动特别保护规定》第7条规定休产假“女职工生育享受98天产假，其中产前可以休假15天;难产的增加产假15天;生育多胞胎的每多生育1个婴儿增加产假15天”;
(2)女员工怀孕后2个月内应告知上级主管并应持怀孕和预产期证明原件到人力资源部备案;
(3)公司男员工配偶生产的，给予男员工连续7天的陪产假，陪产假需在配偶生产前后10天内一次性休完否则过期作废;
(4)女员工有不满周岁婴儿的女员工每个工作日享有1小时的喂奶时间，该时间必须按时使用不能合并使用。多胞胎哺乳时间每多一胞胎每天增加30分钟。
(5)在规定的产假期间女员工的工资由生育保险和公司共同承担(按照国家生育保险政策规定：生育津贴属于员工生育期间国家发放的待遇，生育休假期间<包括休晚育假期在内>公司照常发工资的属于提前向女员工预支生育津贴，员工申请生育津贴和晚育津贴后公司代为扣除)，没有生育保险的按实际工资发放;
(6)享受晚育假期的晚育津贴处理：晚育由女员工享受的，男配偶不得享受晚育假，享受晚育的女员工如果公司照常发放工资，晚育津贴必须从我公司申请(如果女员工没有申请晚育津贴公司将在女员工上班后第1个月开始扣除晚育假期给发的工资);
(7)违反计划生育政策超生的享受产假但是没有生育津贴和晚育津贴待遇。
6、丧假规定
(1)员工及其配偶的直系亲属去世可请丧假。
(2)员工父母、配偶、配偶父母、子女、去世可请丧假5天，兄弟姐妹、祖父母(外祖父母)去世可请丧假3天。
(3)丧假以天为计算单位须一次休完，否则作废，丧假请假过程中休息日及节假日均计算在内。
7、工伤规定
(1)员工在工作时间内因工负伤应在24小时内书面报人力资源部。
(2)工伤假需按照国家有关规定提供有效的证明;
(3)工伤假其它事宜按国家《企业职工工伤医疗期规定》规定办理。
8、事假规定
(1)员工请事假以半天为计算单位，不满半天的按半天计算。事假可以带薪年假抵消;
(2)员工没有剩余可休年假抵消的，这种事假则不发工资;
9、旷工规定
(1)旷工定义：员工没有来公司上班、利用公出时间办私事的、出差未按规定办理出差手续、工作期间擅自离岗的、未办理完毕请假续假手续(以取得请假批准回执为准)缺勤的、未正式提出书面离职申请玩失踪的、申请休假的理由与实际情况不符(或无法提供休假证明)而已休假的。
(2)旷工期间扣发双倍工资;
(3)连续旷工超过2天(含2天)，或在连续12个月内累计旷工5天，公司可按严重违反劳动纪律立即与其解除劳动合同关系。
五、管理责任
1、人力资源部负责在每月结束后及时统计员工考勤信息，形成《月度考勤统计表》报给薪酬主管核算当月薪酬。
2、员工的考勤管理直接责任人为其上级主管经理。
3、上级主管经理要按时处理员工考勤异常信息并对审批结果负责，凡是与员工共同作弊者一律按照严重违纪给予开除处理。
六、违纪处理
1、代人考勤、考勤信息变相处理、伪造编造和篡改考勤记录等行为，视同严重违反劳动纪律行为，公司按照《劳动纪律管理制度》严肃处理;
2、员工考勤异常信息没有及时处理：年度只警告一次之后开始计次，第一次发现扣除月度绩效工资10%，第二次20%，第三次30%，第四次40%，依次按照10%速度累加直到绩效工资部分彻底扣除;
3、部门经理没有及时处理员工考勤异常信息：年度先警告一次限期处理之后开始计次，按照次数计算，第一次没处理扣除月度绩效工资10%，第二次20%，第三次30%，第四次40%，依次按照10%速度累加直到绩效工资部分彻底扣除。
(提示：上述逐级加重的措施可防止不重视考勤的现象)
七、相关制度
《员工劳动纪律管理制度》
八、相关记录
—《员工请假单》
—《员工外出登记表》
—《出差申请表》
—《月度考勤休假统计表》
九、制度生效
本项制度经公司工会集体评审，总经理审批，自20**年1月1日正式生效。
公司此前发布过的《考勤休假管理规定》历史版本同步废止。
本项管理制度最终解释权归公司人力资源部。
考勤管理制度
在任何组织中，工资与考勤管理是至关重要的方面。无论是大型跨国企业还是小公司，正确的工资和考勤管理是保持组织运作顺利的关键。工资考勤管理不仅仅是计算员工的工资和工时，它还涉及到确保员工的工作时间准确记录、合规性检查以及支付正确的薪资。
工资考勤管理的重要性体现在以下几个方面：
工资是员工劳动的回报，是员工对工作付出的报酬。正确计算工资对于员工而言是公平的体现，对于组织而言是合法合规的要求。
通过工资考勤管理系统，组织可以自动计算员工的加班、请假、迟到等信息，并根据相关政策和法规计算出精确的工资。这不仅节省了组织和员工的时间，还可以避免因计算错误引起的纠纷和不满。
工资考勤管理系统可以帮助组织提高工作效率。传统的手工考勤和工资计算方式需要大量的时间和人力，容易出现错误和疏漏。而使用自动化的工资考勤管理系统可以减少人工操作，节省时间和资源。
员工可以通过在线系统提交请假申请、加班申请等，上级可以通过系统审批，大大简化了请假和加班流程。工资计算也可以自动化，减少了繁琐的手工计算过程。这样，员工和管理人员都可以更专注地完成自己的工作，提高整个组织的工作效率。
正确的工资和考勤管理可以提升员工的满意度。当员工的工资准确无误地支付，并及时反馈其工作时间和考勤情况时，员工会感到被尊重和重视。
工资考勤管理系统可以帮助员工随时查询自己的工资明细、考勤记录等信息，方便快捷。员工可以准确了解自己的工资构成和发放情况，增加透明度和信任。同时，系统化的考勤管理还可以减少误差和争议，提升员工与组织之间的沟通和合作。
工资和考勤管理涉及到众多法规和政策，如劳动法、社会保险法等。组织必须确保工资和考勤管理符合相关法规和政策的要求。
工资考勤管理系统可以自动化地进行合规性检查，确保组织在工资计算、社保缴纳、年假休假等方面符合法规的规定。同时，系统会记录员工的工资和考勤数据，为未来的审计和核算提供准确的依据。
工资考勤管理对于组织来说是一项重要且必要的管理工作。通过使用工资考勤管理系统，组织可以精确计算工资、提高工作效率、提升员工满意度和加强合规性。
因此，我们建议每个组织都应当重视工资考勤管理，选择合适的工资考勤管理系统来优化组织的管理流程，提升整体运营效果。
正向考勤是按正常的顺序统计员工考勤，先通过考勤记录统计每位员工的正常出勤情况，对出现的旷工丶迟到等再查是否有请假单（如果有则减去），没有的部分则按考勤纪律计算。
而逆向考勤则是先统计每位员工的请假丶加班等记录，然后再按考勤记录进行增减。
两种方法其考勤结果是一致的。
1、打开软件，点击导航菜单中的【工作】图标进入工作台界面。
2、在应用界面中找到“考勤打卡”，点击进入。
3、进入考勤打卡管理后台，在菜单中点击“考勤统计”下的“原始记录”
4、进入原始记录界面，在顶部的时间中点击弹出日历选择开始时间与结束时间。
5、点击“人员范围”旁边的下拉列表，选择“部门/人员”
6、点击“部门/人员”边上的“请选择”，在打开的组织机架窗口中勾选要查找的人员。
7、过滤完成后，点击【导出报表】按钮，等待导出完成保存到电脑上就可以查看EXCEL文件了。
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。
