随着电子行业的快速发展，产品的可靠性成为各个企业关注的焦点。MSL（Moisture Sensitivity Level）元件是电子行业中非常重要的一种元件，对于产品的性能和寿命都有着至关重要的影响。
MSL元件是指在生产过程中对潮湿度敏感的元件，这类元件对潮湿度非常敏感，若受潮过多，会导致其内部出现损坏、脱焊等问题。因此，在电子行业中，对MSL元件的存储、运输和使用都有着非常严格的规定。
根据潮湿度的敏感级别，MSL元件一般被分为几个等级，其中1级为最敏感的级别，表示其潮湿度敏感性最高。不同的等级对应着不同的产品，有些产品可以在常温下存放，而有些产品则需要在干燥剂的保护下存放。
电子产品通常会在不同的环境下工作，而环境中的潮湿度是MSL元件的主要影响因素之一。高潮湿度的环境会使得MSL元件的敏感性增加，使得其容易吸附潮湿空气中的水分进而造成损坏。
另外，温度也是MSL元件的另一个重要因素。温度对于元件的潮湿敏感性有直接的影响，过高或过低的温度都会导致元件损坏。因此，在存储和使用MSL元件时，需要控制好环境的温度。
此外，存储时间也会影响到MSL元件的质量。长时间的存储会使得元件内部积累过多的潮湿度，增加其受潮的风险。因此，在供应链中，需要严格控制MSL元件的存储时间。
在电子产品的制造过程中，对于MSL元件的处理非常重要。首先，在生产线上，需要对元件进行烘焙处理，以去除元件内部的潮湿。其次，在组装产品时，需要控制好环境的潮湿度，避免元件受潮。
另外，在生产过程中，对于MSL元件的测试也是必不可少的环节。通过对元件进行测试，可以确保其质量和可靠性。常见的MSL元件测试方法有热敏降解测试和湿敏度测试。
为了方便生产和管理，MSL元件通常会在外部标注其等级和生产日期等重要信息。这些标识可以帮助生产人员快速识别元件，并决定其存储和使用的条件。
对于MSL元件的识别，可以通过元件的外观和标识来判断其等级。各个级别的元件通常有不同的封装形式和标志，可以通过这些特征来进行识别。
为了保证产品的可靠性和性能，电子行业中对于MSL元件的管理和保护非常重要。在整个供应链中，需要严格控制元件的存储、运输和使用环境。
首先，在存储和运输过程中，需要选择适当的包装方式和运输工具，保证元件不受潮湿和震动的影响。其次，在使用过程中，需要严格控制环境的温度和湿度，确保元件的质量。
此外，还需要建立完善的记录和跟踪系统，记录每个MSL元件的使用情况和存储时间，及时更新和处理过期元件。
MSL（Moisture Sensitivity Level）元件是电子行业中非常重要的一种元件，对于产品的性能和寿命有着重要的影响。在电子产品的制造过程中，需要严格控制MSL元件的存储、运输和使用环境，保证其质量和可靠性。
NIKE DUAL FUSION RUN MSL 男子跑步鞋 吊牌价：589元 上市时间：2013年夏季 这款鞋子舒服呢，底子很软的！ nike dual fusion 提供了更柔软的脚底缓震，通过更坚固的内置密度提供最佳的训练效果。 外底是硬塑橡胶底。
今天我们将要探讨的是网络用语中的一个词——MSL，它到底是什么意思呢？网络上的新词源源不断，很多人对于这些新词的含义感到困惑。不用担心！今天我们就来揭开MSL的神秘面纱。
MSL，全称为“美世娱”，源自英文“Mad Single Life”的缩写。它最早在社交媒体上出现，现已成为一种常见的网络用语。
MSL描述的是一种生活状态，通常指的是单身人士过着充实、自由而充满活力的生活。它强调独立自主、享受单身生活的态度。
时下，越来越多的年轻人开始倡导单身生活的美好。作为一种表达方式，MSL迅速在社交网络上流行开来。
年轻人追求独立自主、不受拘束的生活，他们认为独身是一种宝贵的人生阶段。MSL代表了他们对单身生活的认同和积极态度。
在社交媒体上，我们常常能看到年轻人分享自己的单身生活，展示个人成就和生活乐趣。他们成为了MSL的先锋，为年轻人们树立了一个全新的生活样本。
对于那些想要拥抱MSL生活态度的人来说，以下几点建议可能会对你有所帮助：
过去，单身常常被视为一种缺陷，而如今，越来越多的人开始重新定义单身。MSL让人们发现了单身状态下的种种美好和机遇。
它改变了人们对待单身生活的看法，改变了年轻人们对待自己生活的态度。不再抱怨单身、寻求依赖，而是以积极的心态去经历和感受。
通过实践MSL生活态度，人们可以发现更多的可能性，追求自我实现和个人的幸福感。
通过本文的介绍，相信大家对MSL这一网络用语已经有了更清晰的了解。它代表了一种积极的单身生活态度，倡导个人的发展和自由的生活方式。无论是选择MSL还是其他生活方式，重要的是找到适合自己的生活方式，并从中寻找到真正的幸福。
让我们一同拥抱自由、充实的生活，追求并实现自己的梦想！
osl的水平更高一些，赛制更合理，所以竞争更激烈，目前只有包子和激动卫冕过，而且osl包装的比较好，场面宏大，很能吸引人气msl的水平相对低些，选手重视程度也稍差，赛制让卫冕不那么难，不过奖金要比osl多些spl，就是让选手拿稳定收入的地方，像全职，不过由于战队成绩好坏还和队友档次有关，所以高手对其的重视程度不高，倒是作为刷战绩的好平台感觉这几个联赛就像做销售，spl就是基本工资，osl和msl就像提成，而osl是最大客户
msl250好像是出口销往国外的，国内没有正式上市，发动机是仿铃木gn250的，价格大概在1万左右。
作为一名曾经的某外资CRA，现某外资MSL的人来回答一下吧。
CRA的工作整体技术含量比较低，每天基本都是在处理各种杂事，SDV/SDR这种所谓的核心技能活儿干个半年也就会了，说实话，别说硕士了，把我高中毕业那时候的我拉去培训俩月都能做。现在伦理、机构、申办方流程越来越复杂，CRA花了大量的时间（至少60%吧）在这种无意义的事务上。研究者们基本不会做写在GCP里面的事儿。。都是CRC和CRA替他们完成。觉得特别讽刺的是，有时候监查时找到的finding，分析root cause、做CAPA时，你还得写上培训研究者，但实际上研究者压根儿不会做这活儿，只是挂个名签个字而已。。这也导致这些CAPA很多时候也只是应付稽查/核查的表面功夫。这个行业问题太多，吐槽起来能说三天三夜，从根子底就开始是烂的，如果没有一颗强大的心（并且能忍受的了造假）和甘于做琐碎事情的性格，还是不建议了。
再说说MSL吧，目前已转某MNC医学部MSL小半年时间了。整体来说，技术含量比CRA高的不要太多，工作时间也从原来的去Site时常加班到凌晨变为了现在的朝九晚六偶尔加班，幸福感很高。MSL最重要的两个技能，一个是学术，需要你学习产品及疾病领域相关的所有知识，需要知道最新的研究进展及数据，打下扎实的理论基础，这点非常重要，因为MSL代表的是公司的学术门面，又是跟领域内的大佬去沟通，所以起码你懂的理论知识不能比他少。另一方面是沟通能力，需要你不怯场，能跟专家面对面的交流，传递最新的研究数据，落地区域医学策略，探寻专家的观念。总的来说，MSL适合喜欢学术，能耐得下性子看文献，同时又不介意和大佬沟通的人来做
性价比方面，MSL起薪高工作时间少，可以说完爆CRA，但同时，也得考虑到非医学背景的职业天花板，这行医学博士背景的人比比皆是（同事有近一半的博士），非医学背景的在医学部升到M基本就封顶了，能升到D级别的人简直屈指可数。而CRA，四五年前入行的硕士现在基本都到manager级别了，薪资也相当可观，上限的话没有学历壁垒，不过现在CRA数量也趋于饱和，同时内卷严重（这里的内卷不仅仅指的学历，还有工作量。。），综合下来，你可以自己考量一下，希望能帮助到你☺️
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。
