杀人虾产于黑海，可以长到3厘米长，只是一种命名法，也没有毒，只不过外来物种经常会携带大量无法免疫的病菌，导致当地人患病，严重者会致死，因不用吞食攻击对象便可致命而得名。
杀人游戏杀人技巧一直以来都是扑朔迷离、让人充满挑战的一种心理游戏。在这场看似简单却又充满变数的游戏中，参与者们需要巧妙地运用自己的智慧和策略来迷惑对手、保护自己，以达成胜利的目标。本文将探讨一些在杀人游戏中使用的高效杀人技巧，帮助玩家们在游戏中更具优势。
在杀人游戏中，观察是至关重要的一环。玩家需要时刻留意其他参与者的言行举止，从中寻找破绽和线索。特别是在角色扮演环节，观察对方的表情、眼神甚至微表情都是获取信息的重要渠道。掌握他人的行为模式和言谈举止，可以为自己的下一步行动提供重要参考。
在杀人游戏中，掩饰伪装是一项极为重要的技巧。玩家需要学会隐藏自己的真实意图，让对手无法轻易看穿自己的想法。比如可以通过混淆信息、假装与其他人结盟等方式来误导对手，使其陷入混乱。同时，巧妙地伪装自己的情绪和意图，让对手无法轻易看透自己的底牌。
制定合理的策略规划是在杀人游戏中取胜的关键。玩家需要根据当前局势和自身情况来合理安排自己的行动步骤。可以根据对手的特点和行为习惯来调整自己的策略，找准对手的软肋，有针对性地进行行动。此外，在游戏过程中不断调整和优化策略，保持灵活性也是取胜的重要因素。
尽管杀人游戏中每个玩家都有自己的利益驱动和目标，但团队合作也是影响游戏进程的重要因素之一。通过与其他玩家建立信任关系、协同作战，可以更好地应对复杂的局面和对手的挑战。团队之间的默契和配合，常常可以发挥出意想不到的战略优势，帮助团队取得胜利。
在杀人游戏中，良好的沟通协商能力是至关重要的一项技巧。玩家需要学会运用自己的口才和表达能力，说服他人站在自己的立场上。通过多方沟通协商，可以更好地理解其他玩家的想法和意图，避免冲突和误解。同时，在博弈和交流中寻找共同点，建立共识，有助于最终实现个人或团队的目标。
杀人游戏是一场心理战，玩家们需要善于运用心理战术来干扰对手、保护自己。可以通过制造假象、操纵情绪、制造压力等手段来影响他人的判断和决策，达到自己的目的。在心理对抗中保持冷静、沉着，同时掌握对手的心理变化和弱点，可以在游戏中占据主动。
在杀人游戏中，反侦察技巧的运用可以帮助玩家更好地保护自己的隐私和底牌，避免被对手轻易看穿。可以采取措施隐藏自己的行踪、掩盖行为迹象，甚至制造假象来蒙骗对手的侦查。通过反侦察技巧的应用，可以增加对手识破自己意图的难度，提高自己的存活几率。
在杀人游戏中，灵活的策略调整是取胜的关键之一。由于游戏进程变化多端，玩家需要根据局势的变化及时调整自己的策略和行动方案。可以根据对手的行动、环境的变化等因素，灵活应对，不断调整自己的计划，保持战略上的优势。
杀人游戏是一场实战，理论知识固然重要，但实战经验同样至关重要。只有在不断参与游戏、实践中积累经验，才能更好地掌握游戏规则和技巧，并在实战中灵活运用。通过多次实战经验的积累，可以更加游刃有余地面对各种挑战，提高自己的游戏水平。
在参与杀人游戏的过程中，及时总结经验教训、学习他人成功经验同样重要。可以反思自己的失误和不足之处，吸取教训，不断提升自己的游戏水平。同时，关注他人的成功经验和技巧，借鉴其经验，不断完善自己的游戏技能，提高在游戏中的胜算。
《星际传奇1》，怪物惧怕阳光。
导演: 大卫·杜西 主演: 范·迪塞尔 / 拉妲·米契尔 / 科尔·豪瑟 / 凯斯·大卫 类型: 动作 / 科幻 / 惊悚 上映日期: 2000-02-18 片长: 109 分钟适合的英雄有以下英雄：
杀人书：拉克丝，妖姬，索拉卡。
杀人剑：盖伦，雷文。
杀人甲：牛头，加利奥，石头人。
介绍：
现在的版本已经移除杀人甲。
杀人书：梅贾的窃魂卷；杀人剑：神秘之剑；杀人甲：利维坦之甲。
杀人书用一本435的增幅宝典再加800合成（总价1235）
唯一特效：你的英雄每层获得8点法术强度，每杀死一个英雄获得2层，或助攻杀死一名 英雄获得1层，这个效果可叠加20次，当你的英雄死亡将失去1/3的层数，当叠加20层 时，技能冷却时间缩短15%。
杀人剑：用一把415的长剑+954合成（总价1369）
唯一被动: 每次击杀敌方英雄后叠加2层，助攻叠加1层，每层增加5点攻击，最多叠加20 层。 死亡时失去当前层数的1/3。满20层后增加英雄移动速度15%
杀人甲：用475的红水晶+800合成（总价1275）
唯一被动:杀死敌方英雄获得2层，或者助攻杀死敌方英雄获得一层，每层增加32生命值， 最多叠加20层。英雄死亡将损失当前层数的1/3。满20层后减少15%受到的所有伤害
应该是这部电影《杀手精英》
《杀手精英》是由加里·麦肯德莱执导，由杰森·斯坦森、克里夫·欧文及罗伯特·德尼罗等主演的一部犯罪动作片。
影片根据真实事件改编，主要讲述了一位前海豹突击队队员召集一队人马重新组队，只为营救自己前师导（罗伯特·德尼罗）的故事。
主观杀人和过失杀人，在量刑上有非常大的区别。主观杀人就是故意杀人，犯罪嫌疑人事先做好了周密的筹划准备，在行凶时心狠手辣，刀刀毙命，必须治人于死命。
而过失致人死亡，它的前提是，没有杀人的故意，只是在斗殴或其他紧急情况下，不小心伤害了他人，并在事后积极抢救，如实坦白自己的过失。这种犯罪在判决时会比较轻。
杀人是一项极其严重的罪行，无论在哪个国家都会受到严格的法律制裁。人们对杀人法律的理解和适用一直是社会和学术界的热点话题。本文将深入研究杀人法律的起源、各国立法的差异、相关案例和未来的发展趋势。
对杀人罪的追溯可以追溯到人类社会的起源。随着社会的发展，杀人的严重性逐渐被认识到，法律开始对这一罪行进行规制。早期的杀人罪往往与宗教和道德观念紧密相关，对杀人者进行惩罚旨在维护社会秩序和道德标准。
随着时间的推移，杀人罪逐渐被纳入现代法律体系中，并与其他罪行一起被规定为犯罪行为。不同国家对杀人罪的定罪标准和刑罚也有所不同，法律体系的多样性使得对杀人罪的理解在不同的法律体系中有所差异。
杀人法律在不同国家之间存在显著的差异。一些国家采用的是普遍适用的法律标准，例如明确规定故意杀人的定罪标准和相应的刑罚。然而，其他国家可能会根据其特定的社会、文化和法律背景对杀人罪进行不同的定义和刑罚。
举例来说，在某些国家，杀人罪分为故意杀人和过失杀人两种类型。故意杀人指的是杀人者故意造成他人死亡的行为，而过失杀人则指的是因为疏忽或无意导致他人死亡的行为。这些不同类型的杀人罪在定罪标准和相应刑罚上也存在差异。
此外，一些国家也可能针对特定情况下的杀人罪设定例外情况。例如，法律可能对自卫杀人和临时情绪失控杀人等特殊情况进行特殊规定，以提供更加灵活和公正的刑事司法体系。
过去的杀人案例为我们了解杀人法律的适用和发展提供了重要线索。通过分析这些案例，我们可以了解法律如何对不同情况的杀人罪进行定性和定罪，并确定相应的刑罚。
世界各地都有一些备受关注的杀人案例，例如：张三杀人案。这个案件发生在某国某年，涉及到一位年轻女性被杀害的事件。法庭对凶手张三进行审判，并最终判处其死刑。这个案例引发了关于杀人罪与死刑的伦理和公正性的广泛讨论。
另外一个著名的案例是李四杀人案。这个案件发生在另一个国家，涉及到一位商人被杀害的事件。李四声称自己是出于自卫而进行杀人行为，这引起了对自卫杀人在不同法律体系中的适用性和判罚的争议。
随着社会的变迁和法律意识的提高，杀人法律也在不断演变和发展。未来对杀人罪的定性和判罚可能会更加精确和公正，以反映社会的需求和价值观。
一些观点认为，杀人罪的刑罚应该更加关注犯罪背后的动机和心理状态，而不仅仅是行为本身。这将需要法律体系更具灵活性和综合性，以便更好地处理复杂的杀人案件。
此外，随着科技的进步，法律体系也可能面临新的挑战和机遇。例如，基因科学在未来可能会在刑事司法领域中发挥重要作用，帮助解决一些与杀人罪相关的争议。
杀人法律是人类社会早期就开始制定的法律之一，旨在对杀人罪行进行制裁和规范。不同国家对杀人罪的理解和立法存在差异，但案例和社会变革的引领下，杀人法律正不断发展和演变。
在未来，我们可以期待杀人法律更加精确和公正，以满足社会对公正、正义和人权的需求。通过对杀人法律的进一步研究和讨论，我们可以为构建更加安全、稳定和公平的社会作出贡献。
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。
