一、抖音蒋菲菲身高？

       172cm蒋菲菲，内地新锐女演员。凭借参演拉风传媒投资制作的全新青春校园科幻偶像剧《你好外星人》，饰演女主角林真。2014年参加乐视体育世界杯头牌自制节目《32夜》真人秀，因黄金比例身材被网友封为“长腿女神”。同年当代都市电视《情谜睡美人之欲望的姐妹》也在火热拍摄中。

二、菲有几个音？

菲字有两个读音。

“菲”，现代汉语规范一级字（常用字），普通话读音为fěi、fēi，最早见于秦朝小篆时代，在六书中属于形声字。艸表意，篆书形体像草，表示菲是草本植物，非表声。

“菲”的基本含义为微，薄，如菲才、菲仪；引申含义为草茂盛，香气浓郁，如菲菲、芳菲。

三、广州菲音 怎么样

广州菲音——让您的音乐之旅更美妙

广州菲音是一家致力于音乐教育的专业机构，为学习者提供全方位的音乐培训服务。无论您是零基础小白还是有一定音乐基础的高手，我们都能根据您的需求和目标量身定制最适合您的课程。下面我们来了解一下广州菲音的特点和优势，以及它给学员带来的实际效果。

广州菲音的特点

专业团队：广州菲音拥有一支经验丰富、富有创造力的专业团队。我们的老师都来自音乐专业背景，具备丰富的教学经验和敏锐的艺术洞察力，能够为学员提供专业、系统的音乐培训。

多样课程：广州菲音提供丰富多样的课程，涵盖钢琴、吉他、声乐等多个音乐学科。不论您对何种音乐乐器或声音感兴趣，我们都能够为您提供个性化的教学方案，帮助您快速提升音乐技能。

先进设施：广州菲音的教学环境一流，配备了先进的音乐设备和乐器。我们致力于为学员创造一个舒适、良好的学习氛围，使他们在愉悦的环境中更好地学习音乐。

广州菲音的优势

广州菲音在音乐教育行业有着诸多独特的优势，以下是我们的部分优势：

• 个性化教学：广州菲音注重学员的个性化需求和差异化发展，我们的老师会根据学员的音乐目标和特长制定个性化的教学计划，确保每位学员都能够获得有效的学习成果。
• 丰富的演出机会：广州菲音为有演奏愿望的学员提供了丰富的演出机会。我们定期组织学员音乐会和演出活动，让学员能够展示自己的才华，增强舞台表演能力。
• 系统化教学体系：广州菲音拥有严谨的教学体系和教材体系，帮助学员建立起系统、全面的音乐知识结构和技能体系。
• 优质服务：广州菲音注重服务质量，我们的工作人员和老师都以诚信、耐心的态度对待每一位学员，为他们提供帮助和支持。
• 良好的口碑：广州菲音凭借多年来积累的口碑和良好的教学效果，赢得了学员和家长的一致好评。我们始终坚持以学员为中心，努力为他们提供最好的教育体验。

广州菲音给学员带来的实际效果

广州菲音的教学方法和专业团队的辅导下，学员们在音乐技能和音乐理论方面都取得了显著的进步。很多学员在参加我们的培训后，成功参加了音乐考级或音乐比赛，并取得了优异的成绩。

更重要的是，广州菲音的培训不仅培养了学员的音乐技能，还培养了他们对音乐的热爱和艺术追求。学员们通过广州菲音的培训，更深入地理解了音乐的内涵，提升了自己的音乐修养，拓展了自己的艺术视野。

广州菲音以其卓越的教学水平和卓越的教育成果，赢得了广大学员的信任和推崇。无论您是孩子还是成人，只要您对音乐有热爱和追求，广州菲音都将是您实现音乐梦想的理想选择。

四、早教产品抖音运营面试题

在今天的竞争激烈的市场中，早教产品行业成为了众多家长关注的焦点。作为一名抖音运营人员，了解早教产品抖音运营面试题是非常重要的。本文将为大家介绍一些与早教产品抖音运营相关的面试题，供大家参考和准备。

问题一：请简要介绍一下你对早教产品抖音运营的了解。

回答这个问题时，你可以从以下几个方面进行回答：

1. 抖音是什么，它在早教产品行业中的地位和作用。
2. 早教产品抖音运营的具体内容和方法。
3. 抖音用户群体特点，如何根据用户需求进行运营。
4. 早教产品抖音运营的目标，如何实现并评估。

问题二：请分享一些你过去成功的抖音运营案例。

这个问题将考察你的实际操作经验和抖音运营策略。在回答时，可以选择一个成功的案例进行详细讲解，包括以下内容：

• 选择的早教产品和目标用户群体。
• 通过哪些运营手段和策略实现了用户增长和用户参与度的提升。
• 达到的效果和收益。

问题三：如何根据用户的需求制定早教产品抖音内容策略？

这个问题考察的是你的用户洞察和市场分析能力。你可以回答以下几点：

• 调查研究用户的年龄、兴趣爱好、用抖音的目的等基本信息。
• 根据用户需求和热点话题，制定符合他们关注点的内容。
• 采用不同形式的内容，如教育文章、互动活动、产品介绍等，以满足不同用户需求。
• 定期分析用户反馈和数据，不断优化内容策略。

问题四：如何提高早教产品抖音账号的粉丝数量和活跃度？

这个问题考察的是你的用户运营能力和增长策略。你可以回答以下几点：

• 制定用户增长目标，设定合理的指标。
• 运用抖音的特点，提供有价值和有趣的内容，吸引用户关注和参与。
• 通过合作和跨平台推广，扩大品牌影响力。
• 定期分析用户行为和数据，根据数据优化运营策略。

问题五：你认为早教产品抖音运营面临的主要挑战是什么？如何应对？

这个问题考察的是你的分析和解决问题的能力。你可以回答以下几点：

• 市场竞争激烈，如何在众多早教产品中脱颖而出。
• 用户需求多样化，如何根据不同用户需求和特点进行运营。
• 如何应对平台算法的变化和调整，保持账号的稳定增长。
• 定期关注竞争对手和行业趋势，及时调整运营策略。

以上就是一些与早教产品抖音运营相关的面试题。希望通过这些问题的了解和准备，能够更好地应对早教产品抖音运营面试，展现出自己的实际操作经验和专业能力。

五、比音菲勒什么档次？

比音勒芬是高档次品牌，著名高尔夫服饰品牌它擅长吸纳当前服装界的潮流元素，提倡以高品位的时尚、生活舒适便利为依据，将各种轻柔的纱线、纤薄的素材及高科技功能新材巧妙地揉合在一起，创造出一系列经典服装。

适合18岁以上的人群。比音勒芬服饰股份有限公司成立于2003年，是一家集设计、产品开发及营销于一体的国内领先的高尔夫服饰品牌企业。公司于2007年在广州建立总部基地，办公面积达15000平方米。专注设计、研发和销售男、女高尔夫服饰。

六、比音勒菲什么档次？

比音勒芬是高端档次。比音勒芬，有名高尔夫服饰知名品牌它的优点便是吸收目前时装界的时尚潮流要素，大力提倡以高品质的时尚潮流、在日常生活舒服简便为主要，将很各种柔和的棉纱、轻薄的材料及新科技功能新材精妙地融为一体，打造出多种传统服装款式。

七、王菲抖音号多少？

王菲没有开播抖音，她直播的音乐会是在抖音官方直播的！

八、抖音女主播菲儿阳了吗？

阳了。因为身体原因停播了。菲儿是YY上的才艺主播,她也是主播中的直播劳模,不过为了能更好地给网友们直播,她宣布停播。因为菲儿想要休息一下嗓子,只有休息好了才会拿出状态直播。

九、音菲梵女装是几线品牌？

音菲梵女装是广东广州市著名的女装品牌，属于禾煜国际品牌管理（广州）有限公司旗下经营的三线时尚女装品牌。该品牌以优雅、经典的花卉及艺术图形为设计理念，巧妙地将中西方文化有机融合，形成了独特的设计风格。音菲梵女装主要针对18-35岁的市场，初期投资约为5万元人民币。

十、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());

}

}