一、三亚三天三检算不算落地检？

不算。

从疫区到三亚的落地检不包括在三天三检里内。

三天三检是指来人入住酒店或固定居住后向所在居委会报备后自我居家隔离，并连续三天每天做核酸检测。三天三检全部为阴性，才能出户自由活动。

二、三亚检车哪家最优惠？

三亚汽车年检在交管12123APP上面预约可以便宜一点。

一般车检包括机动车检测，尾气排放检测和安全性检测等，再加上各种手续费用，加起来大概需要200-300元左右。三亚永成机动车检测中心

位于三亚市吉阳区镇迎宾路466-8号

三亚车辆年审需要携带行驶证、机动车交通事故责任强制保险凭证、车船税纳税或者免税证明到当地检测机构进行年审。

三、到三亚拍婚纱照苏棠检

到三亚拍婚纱照苏棠检是你的不二选择

对于新婚夫妇来说，拍摄婚纱照是一件非常重要的事情。婚纱照不仅可以记录下你们甜蜜的瞬间，还可以成为一种回忆，让你们在岁月的长河中重温曾经的美好。而在选择拍摄地点时，苏棠检绝对是你的不二选择。

三亚作为中国最美的海滨城市之一，拥有优美的自然风景和丰富的文化底蕴，吸引了众多新人前来拍摄婚纱照。而苏棠检作为三亚最知名的婚纱摄影品牌，以其专业的摄影团队和优质的服务赢得了众多顾客的赞誉。

苏棠检的优势

作为三亚最具影响力的婚纱摄影品牌，苏棠检拥有许多独特的优势。

专业团队：苏棠检拥有一支经验丰富的摄影团队，他们熟悉三亚的风光和光线条件，能够帮助你们捕捉到最美的瞬间。
高品质照片：苏棠检注重每一张照片的细节和质量，他们使用先进的摄影设备和后期处理技术，确保每一张照片都能展现出你们的美丽和幸福。
个性化定制：苏棠检致力于根据每对新人的需求和喜好，为他们量身定制独一无二的婚纱照作品。无论你是想拍摄浪漫唯美的风格，还是希望拍摄大气磅礴的风格，苏棠检都能满足你的要求。
全方位服务：除了拍摄婚纱照，苏棠检还提供一系列相关的服务，如化妆、选片和后期制作等。他们可以帮助你们打造完美的婚纱照，让你们成为焦点。

苏棠检的作品欣赏

苏棠检拥有许多精美的作品，让我们一起来欣赏一下。

从以上作品可以看出，苏棠检注重捕捉每一刻的真实感和情感。他们善于运用光线和自然景色，打造出唯美、浪漫的照片。不论是海边、森林还是古镇，苏棠检都能将你的爱情故事演绎得淋漓尽致。

如何预约

如果你对苏棠检的婚纱照作品感兴趣，想要预约拍摄，可以通过以下方式与他们联系：

电话：123456789

邮箱：example@example.com

你可以直接致电苏棠检，咨询更多关于拍摄流程、价格和服务的信息。他们的工作人员将耐心解答你的问题，并帮助你安排拍摄时间和地点。

无论你选择在海滩、花海还是古镇拍摄婚纱照，选择苏棠检都是明智的决定。他们的专业团队、高品质照片和个性化定制服务将为你打造出一套独特而美丽的婚纱照作品。让我们一起来到三亚，记录下难忘的瞬间！

四、检驾校

如何选择适合自己的驾校

如何选择适合自己的检驾校

在选择适合自己的检驾校时，考虑到多种因素是非常重要的。不同的驾校有不同的教学方式、学费和课程安排。以下是一些建议，以帮助您找到最适合您需求的检驾校。

1. 了解自己的需求

在选择检驾校之前，您应该明确自己的需求。您是完全没有驾驶经验的新手，还是想升级您的驾驶技能？您的学习时间和预算是多少？明确这些需求将有助于您选择最适合您的检驾校。

2. 查看检驾校的背景和信誉

在选择检驾校时，查看其背景和信誉是至关重要的。您可以向朋友、家人和同事询问他们的建议，或在互联网上阅读关于检驾校的评论和评价。确保选择一个信誉良好、教学水平高的检驾校。

3. 考察检驾校的教学方式

不同的检驾校可能有不同的教学方式。有些检驾校更注重理论知识的传授，而有些则更加注重实际驾驶技能的培养。根据自己的学习习惯和需求，选择适合自己的检驾校。

4. 了解检驾校的学费和课程安排

在选择检驾校时，学费和课程安排也是一个重要考量因素。您应该了解检驾校的学费结构和课程安排是否符合您的预算和时间安排。同时，也要注意是否有隐藏费用，以免在学习过程中增加额外负担。

5. 参观检驾校并与教练沟通

在最终确定选择的检驾校之前，建议去亲自参观一下检驾校，了解教学设施和环境。与教练进行沟通，了解他们的教学经验和教学态度，看是否与您的期望相符。只有亲自了解检驾校才能做出更准确的选择。

6. 选择品牌知名度高、口碑好的检驾校

在选择检驾校时，品牌知名度和口碑也是一个重要考量因素。选择一个知名度高、口碑好的检驾校能确保您获得更优质的教学服务和教学体验。避免选择一些没有口碑的小驾校，以免影响学习效果。

7. 深度了解检驾校的教学团队

一个检驾校的教学团队至关重要。一个教学经验丰富、教学水平高的教练团队能够帮助学员更好地提升驾驶技能。因此，在选择检驾校时，务必深度了解其教学团队的背景和资历。

8. 关注检驾校的安全措施

驾驶教学涉及到安全问题，因此检驾校的安全措施也是一个重要考量因素。您应该了解检驾校的安全设施和培训计划是否得当，以确保在学习过程中的安全。

9. 考虑检驾校的地理位置和交通便利性

检驾校的地理位置和交通便利性也是需要考虑的因素。选择离您家或工作地点较近的检驾校能减少您的通勤时间，提高学习效率。同时，还要考虑检驾校周边交通是否便利，避免因交通不便造成学习困扰。

10. 听取他人的建议和经验分享

最后，在选择检驾校时，不妨听取他人的建议和经验分享。他人的真实经历和建议能够帮助您更加全面地了解各个检驾校的教学质量和服务水平，从而做出更明智的选择。

结语

选择适合自己的检驾校是一个重要决定，需要慎重考虑。通过考察检驾校的背景和信誉、教学方式、学费课程、教学团队、安全措施等方面，结合自身需求和条件，相信您一定能找到最适合自己的检驾校，取得驾驶证，驾驭自己的人生。

五、域名检

优化您网站的域名检测方法

在网站优化的过程中，域名检测是一个至关重要的步骤。域名是网站的门面，直接关系到用户对网站的第一印象和搜索引擎对网站的收录情况。因此，如何进行有效地域名检测，是每个网站管理员都需要重视的问题。

域名检测主要包括以下几个方面：

1. 域名的关键词

选择一个包含相关关键词的域名至关重要。搜索引擎会根据域名中的关键词来判断网站的内容和定位，从而影响网站在搜索结果中的排名。因此，在进行域名检测时，要确保域名中包含与网站内容相关且具有搜索量的关键词。

2. 域名的长度

域名的长度也是影响搜索引擎优化的重要因素之一。过长或过短的域名都不利于搜索引擎对网站的理解和收录。一般来说，一个简洁明了，不超过15个字符的域名是比较理想的选择。

3. 域名的后缀

选择合适的域名后缀也是域名检测的重要内容之一。一般来说，.com域名比其他后缀更受搜索引擎青睐，因此尽量选择.com作为域名的后缀。当然，根据网站的定位和目标受众选择其他后缀也是可以的，但要确保后缀的选择合理。

4. 域名的备案情况

在进行域名检测时，要查看域名是否已经被备案。未备案的域名是无法正常在国内进行访问的，这会影响网站的正常运营。因此，确保域名已经完成备案手续是非常重要的一步。

5. 域名的可访问性

域名的可访问性是指用户在浏览器中输入域名时是否能够正常打开网站。在域名检测时，要确保域名正常解析并能够访问，避免因为域名无法访问而影响用户体验和网站收录。

总的来说，域名检测是网站优化过程中必不可少的一环。通过合理选择域名关键词，控制域名长度，选择合适的域名后缀，确保域名备案和可访问性，可以有效提升网站在搜索引擎中的排名和用户体验，为网站的长期发展打下良好的基础。

六、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());

}

七、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。