烟大上市里这边
是荡秋千，不是趟秋千。荡是来回晃荡的意思，如碧波荡漾，形容水纹波动的样子。人坐在秋千上如同水纹波动，一波过来一波过去，是很短暂的来回。趟，是指人或物走路的来回，是指比较长的来来回回。如人走了几趟，有几趟车，等等。
秋千名字的由来：
秋千,古字两字均有“革”字旁,千字还带走字,意思是揪着皮绳而迁移。早在远古时代，人们为了获得高处的食物，在攀登中创造了荡秋千的活动。最早称之为“千秋”。传说为春秋时代北方的山戎民族所创。开始仅是一根绳子,双手抓绳而荡。后来,齐桓公北征山戎族,把“千秋”带入中原。至汉武帝时,宫中以“千秋”为祝寿之词,取“千秋万寿”之意,以后为避忌讳,将“千秋”两字倒转为“秋千”。以后逐渐演化成用两根绳加踏板的秋千。到了唐宋时代,秋千成为专供妇女玩耍的游戏,以练习轻捷、矫健。
秋千的起源,可追溯到几十万年前的上古时代。那时,我们的祖先为了谋生,不得不上树采摘野果或猎取野兽。在攀缘和奔跑中,他们往往抓住粗壮的蔓生植物,依靠藤条的摇荡摆动,上树或跨越沟涧,这是秋千最原始的雏形。至于后来绳索悬挂于木架、下拴踏板的秋千,春秋时期在中国北方就有了。《艺文类聚》中就有“北方山戎,寒食日用秋千为戏”的记载。当时拴秋千的绳索为结实起见,通常多以兽皮制成,故秋千两字繁写“靴a”,均以“革”字为偏旁。
秋天是一年四季中最美丽的季节之一。在这个季节里，大自然仿佛化身成一位画家，用五彩斑斓的色彩绘制出一幅幅壮丽的画卷。从金色的稻穗到红叶飘落的枫树，秋天无疑是大自然最令人着迷的艺术品。让我们一起用文字来描绘秋天的美丽与温暖，感受大自然的魅力吧！
秋天的风景如诗如画。万紫千红的菊花在阳光的照耀下绽放，宛如一朵朵绽放的火焰；硕果累累的苹果树在微风的吹拂下摇曳生姿，犹如一座果园的仙境。在森林中，树叶逐渐变成了各种各样的颜色，从深绿色到橙黄色再到火红色，如同一幅色彩斑斓的画卷。当我们漫步在公园的小径上，脚下踏着落叶发出的沙沙声，清凉的秋风吹拂着我们的脸庞，仿佛给我们带来了无尽的惬意和宁静。
秋天是丰收的季节，也是美食的季节。丰收的果实让人垂涎欲滴，让人忍不住想品尝一番。新鲜的苹果和葡萄口感酸甜可口，让人回味无穷；香气扑鼻的柿子和橙子让人感受到秋天的温暖和甜蜜；还有金黄色的玉米和丰盛的野菜，为我们带来了丰富的营养和美味。
当然，秋天也是美食的季节。炖羊肉、涮羊肉、烤鸭等各种美食都在秋天展现出最佳的味道。美食不仅可以满足我们的味蕾，还可以让我们感受到秋天的温暖和家的温馨。
秋天是一个充满活力的季节，也是人们最喜欢进行户外活动的季节之一。在秋天，我们可以去郊外烧烤、野餐或者露营，享受大自然的美好。也可以去公园举行野外音乐会或者摄影展，感受艺术与大自然的结合。
另外，秋天还是一年中最适合徒步旅行的季节之一。在郊外的山林中漫步，感受大自然的宁静与祥和，欣赏红叶与金色的稻穗，感受大自然的魅力。此外，还可以去采摘果实，体验劳动的快乐。
秋天的感觉是一种宁静、舒适和温暖的感觉。在这个季节里，我们不再感到酷热，取而代之的是微风的吹拂和阳光的温暖。穿上一件轻薄的外套，感受秋风拂过脸颊的感觉，置身于大自然的怀抱中，舒缓压力，享受宁静。
秋天还给人们带来了对新学期和新工作的期待。在这个季节里，人们重新开始，迎接新的挑战，带着新的希望和动力。秋天是收获的季节，无论是在工作上还是生活上，我们都可以收获更多的成果。
秋天是一个美丽而温暖的季节，它以丰收和温馨而闻名。无论是秋天的风景、味道、活动还是感觉，都令人难以忘怀。希望我们通过描绘秋天的美丽与温暖，能够更加深入地感受秋天的魅力，以及大自然给予我们的温暖和丰盛。让我们在秋天的季节里，珍惜每一个美好的时刻，感受生活的美丽与温暖。
在家中，沙发是起到舒适、休闲作用的重要家具之一。秋千沙发是一种结合了传统沙发舒适度与秋千娱乐性的创新设计。秋千沙发的出现改变了人们对家具的传统认知，为室内空间增添了一抹活泼的元素。
秋千沙发采用特殊的支撑结构，使沙发座椅能够摇摆，让人在舒适的坐姿中感受到秋千摇摆的乐趣。这种设计不仅为家居空间增添了趣味性，同时也提升了沙发的实用性和舒适度。
秋千沙发适用于客厅、书房、阳台等多个家居场所。在客厅中放置一个秋千沙发，不仅能供家人和客人休息，还可以增加室内空间的亮点，成为家庭活动的互动空间。
保持秋千沙发干燥清洁，避免暴晒和潮湿环境。定期用吸尘器清理沙发表面，可用软布蘸清水轻拭，但避免用力擦拭。
随着人们对家居生活品质的要求不断提高，设计师们将继续探索创新，为秋千沙发注入更多功能和美学元素，以满足消费者多样化的需求。
1、不喜欢你的人，你上吊了，他都以为你是在荡秋千。
2、好久没有荡秋千了，从小就喜欢荡秋千，我荡的可高了荡啊荡，荡着荡着就飞进了蓝天。
3、出门真的超开心，吹泡泡➕荡秋千，都是小时候最喜欢干的事情。
4、我真的好喜欢方大同，荡秋千的时候听，遛弯的时候听，就连上下电梯也听。
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。
荡秋千儿歌是一首让许多人都感到亲切的儿歌，它通过简单的歌词和朗朗上口的曲调，吸引着孩子们的注意力。这首儿歌告诉了一个小姑娘荡秋千的故事，给人一种欢愉和轻松的感觉。
这首儿歌的歌词非常简单，让孩子们很容易记住。当我们唱起这首儿歌时，仿佛就能看到小姑娘在阳光明媚的日子里欢快地荡起秋千。这种乐观、快乐的情感也传递给了孩子们，让他们在念叨这首儿歌的时候获得快乐。
儿歌《荡秋千》不仅仅是一首简单的童谣，它还蕴含着一定的教育意义。这首儿歌通过歌颂小姑娘荡秋千的快乐场景，希望传达给孩子们积极向上的生活态度和乐观的情感。在歌曲中，小姑娘高高荡起秋千，让人感受到自由和快乐的力量。
荡秋千这个动作对于孩子们来说，是一种探索世界的方式。当他们坐在秋千上，身体随着荡动而上下摆动，他们可以感受到重力的作用，体验到平衡的乐趣。荡秋千也是一种锻炼身体的方式，可以增强孩子们的协调性和肌肉力量。
除了身体上的好处，荡秋千还能给孩子们带来心理上的快乐。在这个快节奏的社会中，很多孩子承受着来自学习和生活的压力。荡秋千可以让他们暂时远离烦恼，享受放松和自由的时光。这种快乐的感觉有助于缓解孩子们的焦虑和压力，让他们更加开心和健康地成长。
荡秋千也是一种社交活动，让孩子们有机会与其他小朋友一起玩耍。当他们一起荡秋千时，他们可以互相传递快乐和笑声，加强彼此之间的友谊和沟通。这样的社交互动对于孩子们的成长非常重要，可以帮助他们建立良好的人际关系和合作精神。
尽管儿歌《荡秋千》有着悠久的历史，但它依然在现代社会中仍然受到了孩子们的喜爱。随着科技的发展，现在的孩子们可能更多地接触到电子产品和虚拟游戏，而荡秋千这样的传统儿童活动可能逐渐被忽视。
然而，我们应该意识到传统儿歌和儿童活动的重要性。它们承载着丰富的文化传统和智慧，对孩子们的成长和发展起着积极的影响。尽管现代科技给孩子们带来了很多便利和快乐，但我们仍然应该让他们接触到传统的文化和游戏，让他们拥有全面发展的机会。
况且，儿歌《荡秋千》并不仅限于使用传统的方式进行唱唱跳跳。如今，许多音乐教育家和创意团队已经将它进行了现代化的改编，通过加入电子音乐、舞蹈和互动元素，让荡秋千这个活动更加生动有趣。
总之，儿歌《荡秋千》是一首激发孩子们快乐和探索精神的经典童谣。无论是经典的版本，还是现代创新的表现形式，这首儿歌都始终传递着乐观和快乐的情感。让我们陪伴孩子们一起唱唱跳跳，享受荡秋千带来的快乐时光！
