lol船长

一、lol船长

二、《海底两万里》中到底是尼莫船长还是尼摩船长，为什么会出现尼莫船长这样的呢？

音译问题

没有固定汉子规定的外文名

三、LOL狼人船长-征服海洋的恶魔船长

LOL（英雄联盟）是一款备受欢迎的多人在线对战游戏，其中有着众多独特的英雄角色，而狼人船长则是其中一位备受关注的英雄之一。狼人船长以其强大的个人战力和征服海洋的能力而著名，无论是在SOLO对战还是团队战中都具有极高的威胁性。

狼人船长的背景故事

在LOL的世界观中，狼人船长的名字叫弗拉迪米尔·斯特恩，他被形容为一个暴虐的海盗，专门袭击搁浅的船只，并将其劫掠一空。然而，他的噩名远非只是来自他的海盗行为。狼人船长是一位变形恶魔，他有着既可怕又饥渴的狼人形态，在战斗中化身为巨大的狼人，展现出可怖的力量。

狼人船长的技能特点

作为一名强大的战士，狼人船长拥有一系列强大的技能，使得他在战斗中成为一位可怕的对手。他的主动技能包括：

• Q技能：撕裂 - 狼人船长挥舞大剑，造成范围伤害，并将敌人眩晕一段时间。
• W技能：狂野怒吼 - 狼人船长发出恐怖的咆哮，使附近的敌人进入恐慌状态，并减少他们的防御力。
• E技能：变形狼人 - 狼人船长进入狼人形态，增加移动速度和攻击力，同时获得额外的生命回复效果。
• R技能：狼人的狂暴 - 狼人船长化身为真正的狼人，获得巨大的战斗能力，并打出强力的普攻。

狼人船长的使用技巧

想要玩好狼人船长，需要一些技巧和策略。以下是一些使用狼人船长的建议：

• 合理利用狂野怒吼技能，削弱敌人的防御力，增加自己的输出。
• 善于观察敌人的位置，使用狼人船长的Q技能进行眩晕，打断敌人的技能施放。
• 在团战中，使用变形狼人技能增加自己的机动性，找到最佳的目标进行攻击。
• 保存狼人的狂暴技能，等待最佳的时机使用，一击击溃敌人。

狼人船长的冷门攻略和克制

虽然狼人船长是一位强力的英雄，但也有一些冷门攻略和一些英雄可以克制他：

• 利用控制技能，减少狼人船长的输出，降低他的威胁。
• 合理选择一些具有生命回复或生命偷取的英雄，减少狼人船长的削弱效果。
• 注意避开狼人船长的大招区域，尽量保持距离。
• 组队战斗时，优先集火狼人船长，迅速击败他。

狼人船长作为一位强大的英雄，可以无边无尽地征服海洋，但也需要一位熟练的玩家来发挥他的最大潜力。希望这篇文章对你了解狼人船长有所帮助，感谢你的阅读！

四、船长和高级船长的区别？

船长，是船上的最高指挥者。船长在我国与轮机长、大副、二副、三副、大管轮、二管轮、三管轮等并称高级船员。德国、日本等国也是如此。在英美等国，船长不属于船员，而单独作为一种职业。船长在我国也是一个职称，“船长”是中级职称，“高级船长”是高级职称。现在在我国有很多非船员的职业也多由或者必须由具有船长资质的人来担任，比如海事调查官、航运公司或国际船舶管理公司的海务部、船务部负责人以及指定人员等。

五、mahout面试题？

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());

}

}

六、webgis面试题？

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。

七、freertos面试题？

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。

八、如何画持枪船长？持枪船长简笔画教程

简介

在这个简笔画教程中，我们将学习如何画持枪船长。通过简单的步骤，你可以轻松掌握画持枪船长的技巧，即使是没有绘画经验的初学者也能快速上手。

材料准备

在开始画持枪船长之前，你需要准备以下材料：

• 铅笔
• 画纸
• 黑色钢笔
• 彩色笔或水彩笔（可选）

步骤一：轮廓

首先，用铅笔在画纸上轻轻勾勒出船长的轮廓，包括身体、脸部和帽子的形状。

步骤二：细节

接下来，用黑色钢笔在轮廓的基础上填充船长的细节，如面部表情、服饰和手持的枪。

步骤三：上色（可选）

如果你喜欢彩色作品，可以用彩色笔或水彩笔给船长上色，让作品更加生动鲜艳。

完成作品

最后，检查你的作品，做一些微调，确保船长的形象完整准确。恭喜你，你已经成功画好了持枪船长！

希望这个简笔画教程能帮助你更好地表达艺术创造力，感谢你的阅读。

九、船长上单

船长上单，是英雄联盟游戏中的一种战术策略，指的是将船长这一特定英雄放置在上单位置上进行对线对抗。船长作为一个近战物理输出英雇，拥有一定的控制技能和输出能力，适合在上单这个对线位置上与对手进行交战。

船长的优势与劣势

船长作为一个上单英雇，具有一定的优势和劣势。其优势在于具备较高的爆发输出能力和生存能力，拥有控制技能可以限制对手的行动，对线能力较强。然而，船长的劣势也相对明显，例如对一些远程英雇的克制能力不足，容易被对手发育超过，在团战中输出能力相对较弱。

船长上单的打法技巧

在选择船长上单时，玩家需要掌握一定的打法技巧。首先要熟悉船长的技能组合和战术特点，合理运用技能进行对线压制和输出输出。其次要注意观察地图与团队的情况，及时参与团战输出与保护后排。同时，合理选择装备和符文搭配，提升船长的生存能力和输出能力。

船长上单的适用场景

船长上单适用于一些对线能力较强的英雇或需要近身输出的英雇。在一些需要前期发育快速击杀对手的局势下，船长作为上单英雇可以发挥较大的作用。此外，在需要控制技能来限制对手行动的情况下，船长也是一个不错的选择。

总结

船长作为一名上单英雇，在英雄联盟游戏中具有一定的实力和作用。玩家可以根据团队需要和个人喜好选择是否将船长作为上单英雇进行游戏。在合适的场景和打法技巧下，船长可以发挥出色的输出能力和控制能力，为团队取得胜利做出贡献。

十、老船长 分析

老船长 分析

作为专业人士，老船长在分析领域具有丰富的经验和深入的理解。他总是能够从不同的角度出发，透过现象看本质，找到问题的关键所在。在本文中，我们将深入探讨老船长是如何进行有效的分析的。

分析的重要性

首先，老船长强调了分析的重要性。他指出，在当今竞争激烈的市场环境中，企业需要通过对数据的深入分析来制定正确的战略和决策。通过分析，企业可以更好地了解市场趋势、客户需求和竞争对手，从而在竞争中取得优势。

分析的方法

老船长认为，有效的分析需要采用适当的方法和技术。他建议企业应该采用多元化的分析工具和技术，如数据挖掘、机器学习、人工智能等，以便从海量数据中提取有价值的信息。此外，企业还应该注重数据的质量和准确性，以确保分析结果的可靠性和有效性。

分析的流程

老船长分享了他的分析流程，包括数据收集、数据处理、数据分析、结果解释和结论应用等步骤。在每个步骤中，他都强调了关键环节的重要性，并提供了实用的技巧和注意事项。

结论

综上所述，老船长认为有效的分析对于企业而言至关重要。通过采用适当的方法和技术，遵循科学的流程，企业可以更好地了解市场和客户需求，制定正确的战略和决策，从而实现业务的持续增长和成功。

作为专业人士，我们应向老船长学习，不断探索新的分析方法和技巧，以提高自己的分析能力和水平。只有这样，我们才能在竞争激烈的市场环境中立于不败之地。