蒙牛工业软件一直以来被视为行业内的领军企业，秉承着创新、卓越、合作、共赢的核心价值观，致力于为客户提供优质的解决方案和服务。通过不懈努力和持续创新，蒙牛工业软件在软件行业中树立了良好的声誉。
蒙牛工业软件成立于2000年，当时的软件市场充满了激烈的竞争和无尽的机遇。公司成立之初，面临着种种挑战和困难，但经过团队的共同努力和领导层的明智决策，蒙牛工业软件逐渐崭露头角，迅速成为行业中的佼佼者。
作为一家技术驱动型企业，蒙牛工业软件一直将技术创新作为公司发展的重要引擎。公司注重研发投入，不断追求技术突破，推出了一系列领先行业的软件产品和解决方案，为客户提供了更高效、更便捷的服务。
随着市场的不断发展和客户需求的不断变化，蒙牛工业软件积极拓展国内外市场，与各行业企业建立了密切的合作关系。公司通过与合作伙伴共同探索市场，不断完善产品和服务，赢得了广泛的赞誉。
展望未来，蒙牛工业软件将继续致力于技术创新和服务提升，不断提高自身的竞争力和行业地位。公司将坚持以客户为中心的理念，不断满足客户的需求，为客户创造更大的价值，与客户共同成长。
蒙牛工业软件凭借多年的经验和专业技术，为客户提供了一系列优质的产品与服务，涵盖了多个行业领域，满足了客户不同层面的需求。
蒙牛工业软件推出的产品在性能、稳定性和安全性方面都具备明显优势，能够有效帮助客户提高生产效率、降低成本，实现数字化转型。公司不断优化产品，拓展产品线，以满足市场的多样化需求。
蒙牛工业软件以专业化、定制化的服务特点赢得了客户的信赖和支持。公司拥有一支经验丰富、技术精湛的服务团队，能够为客户提供全方位的咨询、培训和技术支持服务，帮助客户快速解决问题，实现业务目标。
凭借卓越的产品质量和优质的服务态度，蒙牛工业软件赢得了客户的一致好评。客户对公司的产品和服务给予了高度评价，认可蒙牛工业软件在行业中的地位和实力。
作为一家具有社会责任感的企业，蒙牛工业软件积极参与公益事业，回馈社会，关爱员工。公司注重员工的职业发展和生活品质提升，努力营造和谐、包容的工作氛围。
蒙牛工业软件每年都开展各类公益活动，关注环保、教育、慈善等领域，努力为社会做出贡献。公司鼓励员工积极参与公益事业，传递正能量，实现企业的社会使命。
蒙牛工业软件重视员工的健康和福祉，为员工提供全方位的关怀和支持。公司通过建立健全的福利制度、丰富的员工活动等方式，为员工创造良好的工作环境和生活条件。
未来，蒙牛工业软件将继续践行企业社会责任，持续关注社会热点问题，积极推动可持续发展。公司愿与各界人士共同努力，为建设美好社会贡献自己的一份力量。
蒙牛一直以来致力于生产高质量的乳制品，并且在乳制品行业占据着重要地位。蒙牛选择爱养牛项目的初衷是为了保障乳牛的生活质量，提高乳制品的生产质量，以及推动整个乳制品行业的可持续发展。
爱养牛项目主要包括对乳牛饲养环境的改善、饲料的优化、乳牛健康管理和疾病预防等内容。通过科学合理的饲养管理，蒙牛致力于提高乳牛的生产性能和生活质量，确保乳制品的品质和安全。
蒙牛的爱养牛项目不仅符合现代人们对食品安全和高品质生活的追求，更重要的是体现了企业对动物福利和环保的责任担当。通过全面提升乳牛的生活环境和饲养管理，蒙牛不仅提高了产品质量，也为消费者带来更放心、更健康的乳制品。
蒙牛选择爱养牛，是对乳制品质量和生产环境的高度负责，也是对消费者健康需求的积极回应。相信随着爱养牛项目的不断推进，蒙牛将会为更多人带来优质、安全的乳制品，同时也为整个产业链的健康发展贡献力量。
谢谢您阅读本文，希望通过了解蒙牛爱养牛项目，让您对蒙牛乳制品的品质和责任感有更深入的了解。
近年来，消费者对于零食的要求越来越高，尤其是在夏季，人们对于清凉可口的冰品更加钟爱。蒙牛巧克力冰棒作为一种经典的冰淇淋产品，不仅满足了消费者的口腹之欲，更给予了人们享受夏日的甜蜜快乐。
令人垂涎的巧克力风味
蒙牛巧克力冰棒以其浓郁的巧克力风味成为了众多消费者心中的首选。通过优质的原料选择和精密的制作工艺，蒙牛巧克力冰棒饱含着正宗的可可豆制成的巧克力，为消费者带来了口感浓郁、香甜醇厚的味觉享受。
健康的冰品选择
与传统的冰淇淋相比，蒙牛巧克力冰棒以其独特的制作工艺和天然的原料成分脱颖而出。坚持健康理念的蒙牛巧克力冰棒不含任何人工色素和添加剂，使用天然可可豆提取物制作而成，为消费者提供了一种健康无负担的冰品选择。这对于那些注重健康生活的消费者来说，无疑是一大福音。
清凉的夏日零食
在炎炎夏日，蒙牛巧克力冰棒成为了不少消费者消暑的最佳选择。在品尝了辣味食物之后，享用一根凉爽的巧克力冰棒，既能满足甜食爱好者的胃口，又可以有效地消除舌头上的灼热感。蒙牛巧克力冰棒的冰凉口感和独特的巧克力风味相结合，让人们在炎炎夏日感受到一丝丝的清凉，仿佛融化在口中的瞬间便是一种幸福。
多样的食用方式
蒙牛巧克力冰棒不仅可以直接食用，还可以参与各种创意的食品搭配。例如，将巧克力冰棒浸泡在热牛奶中，即可享受到浓郁巧克力奶昔的口感；将巧克力冰棒切成小块，再搭配新鲜水果，即可打造出美味的巧克力水果沙拉。这样多样化的食用方式，不仅增加了蒙牛巧克力冰棒的可玩性，也满足了消费者对于创新食品的追求。
结语
作为一款令人垂涎的夏日零食，蒙牛巧克力冰棒凭借其浓郁的巧克力风味、健康的原料选择、清凉的口感和多样的食用方式，赢得了广大消费者的喜爱。它不仅是夏季解暑的最佳选择，更是带给人们甜蜜快乐的源泉。无论是在家中品尝，还是在户外享用，蒙牛巧克力冰棒都是您夏日时光中不可或缺的美味伴侣。
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。
蒙牛高科为蒙牛集团下属研发类企业。
蒙牛是国企，因为蒙牛是中粮旗下的非公有制企业，而中粮是国企，所以蒙牛也是国企。
蒙牛全称内蒙古蒙牛乳业（集团）股份有限公司，所属地区为内蒙古呼和浩特市和林格尔盛乐经济园区，所属行业为批发业。
蒙牛的主要业务有：乳制品的生产、加工、销售，畜牧饲养，冷冻饮品及食用冰，软饮料的生产、加工、经营、销售，复配食品添加剂的生产加工，乳粉制固态成型制品销售。
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。
