桂林作为一座拥有丰富历史文化的城市，不仅以其山水甲天下而闻名于世，同时也因其美食而备受赞誉。在桂林，甜点是一道不可或缺的美食，今天我们就来聊聊如何学习桂林的甜点。
首先，要学习桂林甜点，你需要具备一定的烹饪基础知识和技能。这包括了解基本的烹饪技巧，如切、剁、搅拌、蒸、烤等，以及掌握常用的食材和调味料。同时，你还应该了解桂林甜点的历史文化背景，以便更好地理解和学习其独特的烹饪风格和技巧。
在选择学习途径上，你可以选择前往桂林当地的烹饪学校或烹饪班进行系统的学习，也可以通过网络资源自学。无论你选择哪种方式，都需要耐心和坚持，不断地实践和摸索。同时，你还可以参考一些相关的书籍、视频和食谱，以获取更多的知识和技巧。
在学习过程中，你需要注重实践和反馈。尝试制作一些基本的甜点，如桂花糕、糯米糍、月饼等，通过不断的尝试和改进，逐渐掌握桂林甜点的制作技巧。同时，与他人分享你的作品并获得反馈也是非常重要的，这可以帮助你更好地了解自己的不足之处并加以改进。
除了技巧和技能外，学习桂林甜点还需要注意健康和环保。在选择食材时，应注重选择新鲜的、无农药残留的食材，避免使用过多的添加剂和糖分。同时，在制作过程中要注意节约资源，减少浪费，做到绿色环保。
总之，学习桂林甜点需要耐心、坚持和实践。通过系统的学习或自学的途径，你不仅可以掌握桂林甜点的制作技巧，还能更好地了解其历史文化背景。在学习的过程中，注重健康和环保也是非常重要的。
一、定义不同
二、培养方向的不同
1. 林业类专业的培养方向
林业类专业是以培养具有林业技术和管理能力为目标的，主要涉及林木育种、森林保护、林业经济等多个方面的知识和技能。培养目标是面向生产、技术、管理和科研等领域的专业人才。
2. 林学类专业的培养方向
林学类专业则注重培养专业技术人才，着重于森林生态学、森林资源管理和林业规划等方面的学科。培养目标是面向科研、教育和管理等领域的专业人才。
三、课程设置的不同
1. 林业类专业的课程设置
林业类专业的课程设置主要包括森林资源管理、森林生态学、林业经济、林木育种和森林保护等多个方面的内容。学生需要学习种子学、林作学、植物保护学、森林测量学等多门科目。此外，还需要了解林业企业管理，运用信息技术管理林业企业。
2. 林学类专业的课程设置
林学类专业主要涉及森林生态学、森林管理学、森林资源利用和保护等方面的知识内容。学生需要学习生态学基础、生物多样性保护、森林生长和发育等多门科目。
四、就业前景的不同
园林学是一门研究设计、规划和管理园林环境的学科，涵盖了广泛的科目和专业知识。园林学的学科体系是一个庞大而复杂的网络，它涉及自然科学、社会科学和艺术等多个领域。在这篇博文中，我们将介绍园林学的一些核心科目，帮助读者更好地了解这个领域。
植物学是园林学的基础科学之一，它研究植物的生长、形态、分类、生理以及它们与环境的相互关系。园林师需要了解不同植物的特性、生态环境以及它们与其他植物的互动关系，以便能够选择适合特定环境的植物，营造出美丽而健康的园林景观。
土壤学是研究土壤的形成、性质和利用的科学，对于园林师来说，了解土壤的特性非常重要。土壤质地、水分含量、养分含量等因素会直接影响植物的生长和健康。园林师需要学习土壤学知识，以便选择适合土壤的植物和施肥技术，以保证园林景观的良好发展。
林学是关于森林的研究，它涵盖了森林的管理、保护、利用以及森林生态系统的恢复等方面。园林师需要学习林学知识，以便能够合理规划和管理园林区域内的森林资源，保护生态环境，提供良好的生态系统服务。
设计学是园林学中非常重要的一门科目，它与园林景观的规划和设计密切相关。园林师需要学习设计学的原理和方法，以便能够创造出美丽、功能性和可持续发展的园林景观。设计学涵盖了景观规划、植物配置、水体设计、硬质景观元素等方面的知识和技能。
园林学与城市规划紧密相关，城市规划对于园林师来说是必不可少的一门科目。城市规划涉及城市土地利用、交通规划、环境保护等方面的知识，园林师需要了解城市规划的理论和实践，以便将园林景观与城市发展相协调，提高城市的生活质量。
生态学是研究生物和环境之间相互关系的科学，园林师需要学习生态学的知识，以便设计和管理具有良好生态功能的园林景观。生态学涵盖了生态系统的结构、功能、相互关系以及生物多样性等方面的研究内容，园林师需要将这些知识应用到实际的园林设计和管理中。
园林景观不仅仅是自然环境的创造，还承载着丰富的文化和历史内涵，因此，学习文化历史学对于园林师来说也很重要。园林师需要了解不同文化背景下对园林的不同认知和审美取向，以便在设计和规划中融入当地的文化元素，打造与城市历史和文化相契合的园林景观。
园林管理是园林师必备的一项技能，学习管理学可以帮助园林师更好地组织和管理园林项目。园林管理涉及资源管理、人力资源管理、项目管理等方面的知识和技能，园林师需要学习这些知识，以便能够有效地管理团队和项目，确保园林景观的高效运作。
以上所列的科目只是园林学学科体系中的一部分，园林学还涉及建筑学、气象学、水文学等多个领域的知识。园林学的学科体系在不断发展和完善，以适应当代社会对于园林环境的需求。如果你对园林学感兴趣，不妨深入了解这个领域，它会带给你更多的惊喜和知识。
翰林院是中国古代的最高学府，所以是翰林学士
属于李子的一种。各地叫法不同，别称很多如黑李子、黑布朗等。因该品种是从美国引进，果的颜色是紫黑色，又称其为美国黑李、美国李。
侯宝林没有正式字历，小时候只读过几天书，应该说是粗通文墨，认识一些常用字。但是，侯宝林人很聪明，悟性高，进入相声行业后，很快出类拔萃，表现出了较高的艺术水准。
新中国成立后，他积极改造旧相声，在相声改革上做出了突出贡献，受到大家的喜爱，被誉为相声大师。他还被北京大学等学院聘为客座教授。
1。
散打学:开设散打、搏击、擒拿、摔跤、硬气功及少林七十二绝艺等功法。
2.
跆拳道学:跆拳道主要是以腿法进攻对方的前胸、腹、头部为主的一种实战格斗。
3.
拳击学:拳击是以拳法进攻对方胸、腹、头部为主的一种实战格斗能力极强的对抗项目。
4.
自选套路学，(包括自选套路和传统套路)分传统少林拳械和国家规定套路及武术基本功等,同时兼修散打。
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。
