浓缩精华！阅读美文加批注，助你有效学习-招聘街

一、浓缩精华！阅读美文加批注，助你有效学习

引言

美文作为一种优秀的文学形式，具有启发人心、抚平心灵、感召力强等特点。阅读美文不仅可以增长知识、培养情操，还可以提高写作和表达能力。然而，很多人在阅读美文时往往难以抓住重点，无法深入理解作者的意图和内涵。因此，本篇文章将向大家分享一种有效的学习方法——阅读美文加批注，帮助大家更好地理解与运用美文。

正文

在阅读美文时，加批注是一种非常实用的学习方法。通过加批注，我们可以将自己的理解和思考与美文联系起来，更好地吸收美文的精华。

一、准备工作

在阅读美文前，我们需要做一些准备工作：

选择一篇感兴趣且有一定挑战性的美文，尽量选择与自己专业或兴趣相关的题材。
准备笔记工具，可以使用纸质的书签、荧光笔和铅笔，也可以使用电子设备中的批注功能。
找一个宁静的环境，避免干扰，以便集中精力阅读和批注。

二、阅读与批注

正式开始阅读美文后，我们可以按照以下步骤进行批注：

第一遍阅读：通读全文，了解美文的整体结构和主题，不要纠结于细节。
第二遍阅读：重点关注作者的观点、表达方式和人物情感描写等。可以使用荧光笔标注需要重点关注的段落。
思考与批注：在阅读时，将自己的理解、思考、感悟进行批注。可以在空白处写下自己的观点、问题、疑惑等。
重点标注：对于触动心灵的词句、晦涩难懂的句子和精华段落，可以使用不同颜色的荧光笔进行标注，以便后期回顾和复习。
总结与归纳：在阅读完一篇美文后，可以总结归纳作者的主旨观点、语言特点以及对自己的启示等。

三、批注的作用

阅读美文加批注有以下几个作用：

提高阅读效果：通过批注，我们可以更加仔细地阅读美文，准确捕捉作者的意图和观点。
巩固记忆：批注过程中，我们会将自己的理解和思考与美文连接在一起，有助于记忆和深化对美文的理解。
培养思维深度：批注要求我们思考和分析美文中的各个要素，培养了我们的思维深度。
提升写作能力：通过批注，我们可以学习到优秀的写作技巧和表达方式，有助于提升我们的写作能力。

结语

通过阅读美文加批注，我们可以更好地掌握美文的精华，培养自己的文学素养和写作能力。希望本文能对你有所帮助，感谢你的阅读。

二、原萃浓缩精粹浓缩满萃浓缩？

原萃浓缩精粹浓缩买萃浓缩这三个是一个递进的关系，是在原萃浓缩的基础上进行进一步的精炼提纯就可以达到精粹浓缩，这样的话，它的性能就会更加的高，而满萃浓缩的话，是将这些属性都点满了之后更加的提纯，这样的话是没有什么副作用的，全是好处

三、浓缩果汁，浓缩果浆，浓缩果酱的区别？

果汁：用机械、渗滤或浸提方法从水果中取得汁液，不添加水和任何辅料；或将浓缩果汁复原(加入浓缩过程中失去的天然等量水分)制成的产品命名为果汁，如橘子汁、水蜜桃汁。

浓缩果汁：用物理方法，从果汁中除去一定比例的天然水分制成的产品命名为浓缩果汁，如浓缩山楂汁、浓缩苹果汁。

果浆：将水果或水果的可食部分打浆制成含汁液的浆状产品；或将浓缩果浆复原(加入浓缩过程中失去的天然等量水分)制成的产品命名为果浆，如香蕉果浆、芒果果浆。

浓缩果浆：用物理方法从果浆中除去一定比例的天然水分制成的产品命名为浓缩果浆，如浓缩桃浆。

四、浓缩果汁有营养吗？

浓缩果汁是在水果榨成原汁后再采用低温真空浓缩的方法，蒸发掉一部分水份做成的，里面必定加一些除本身外其它些材料，做到口味，保质的效果，可以尝试自榨抽掉真空放三天，您还敢喝吗？

五、浓缩酸奶浓缩什么作用

浓缩酸奶浓缩什么作用

浓缩酸奶一直以来都备受人们的喜爱，除了其浓郁的口感外，更多人是因为它被认为有助于健康。但是，浓缩酸奶到底有什么作用呢？让我们来深入了解一下。

什么是浓缩酸奶

浓缩酸奶是一种在生产过程中蒸发掉一部分水分，从而使酸奶中的乳固体含量增加的产品。相比于普通酸奶，浓缩酸奶更加浓稠，口感更加丰富。由于其制作过程中水分减少，因此浓缩酸奶中的营养成分更为集中。

浓缩酸奶的作用

浓缩酸奶不仅仅是一种美味的食物，更重要的是其潜在的健康益处。以下是一些浓缩酸奶的作用：

增强免疫系统：浓缩酸奶富含益生菌，有助于维持肠道菌群平衡，从而增强免疫系统功能。
促进消化：浓缩酸奶中的益生菌对消化系统有益，可以帮助消化食物，减少胃肠道问题。
提高钙吸收：浓缩酸奶中的钙含量丰富，有助于提高钙的吸收率，有助于维持骨骼健康。
维持肠道健康：益生菌对肠道有益，可以帮助维持肠道健康，减少肠道问题。
调节血糖：一些研究表明，适量摄入浓缩酸奶可以帮助调节血糖水平，有利于控制血糖。

如何选择浓缩酸奶

在选择浓缩酸奶时，我们需要注意以下几点：

无添加糖：选择无添加糖或低糖浓缩酸奶，避免摄入过多的糖分。
选择含有益生菌：确保选购的浓缩酸奶中含有益生菌，以获得最大的健康益处。
优质原料：选择采用优质原料制作的浓缩酸奶，保证其营养成分和口感的品质。
适量摄入：尽量控制摄入量，适量的浓缩酸奶可以为身体提供益处，但过量摄入可能会带来问题。

如何食用浓缩酸奶

浓缩酸奶可以单独食用，也可以搭配其他食材一起食用。以下是一些建议：

单独食用：直接食用浓缩酸奶，享受其浓郁的口感和丰富的营养。
搭配水果：将浓缩酸奶与新鲜水果混合食用，增加风味和营养。
制作沙拉酱：将浓缩酸奶用作沙拉酱的成分之一，健康又美味。
做冰淇淋：用浓缩酸奶做成冰淇淋，清凉又健康。

总结

浓缩酸奶作为一种常见的乳制品，不仅可以为我们提供美味的享受，还有助于维持身体健康。适量摄入浓缩酸奶可以增强免疫系统，促进消化，提高钙吸收，维持肠道健康，调节血糖等。在选择和食用浓缩酸奶时，我们需要注意选择无添加糖、含有益生菌、优质原料制作的产品，并控制适量摄入。希望大家都能通过享用浓缩酸奶，提升身体健康。

六、浓缩乳清和浓缩牛奶区别？

蛋白质含量不同。

首先我们来看牛奶和乳清蛋白的区别，牛奶蛋白中最主要的两种蛋白质是乳清蛋白和酪蛋白，其中酪蛋白含量大约在80%。乳清蛋白中，乳清蛋白的是主要蛋白质。这就是两者最本质的区别。对于浓缩蛋白，实际上不是不是100%的蛋白质浓缩物，比如我们常见的浓缩乳清蛋白D80/D90，是指含乳清蛋白80%或者90%。

七、加热浓缩与蒸发浓缩条件？

加热浓缩的蒸发速度比较快,水比较容易蒸干,但是有些物质加热不稳定容易变质,所以这种时候需要用蒸发浓缩。

加热浓缩一般和冷却结晶结合一起,加热到溶液在高温下达到饱和状态,然后冷却,溶液达到过饱和状态,析出晶体,这主要应用于溶解度随温度变化大的物质,而对于溶解度随温度变化小的物质,用蒸发结晶的方法,同样加热溶液,使之在高温下饱和,然后继续加热,蒸发溶剂,使得晶体析出.蒸发浓缩：地下水受蒸发而引起水中成分的浓缩过程。

干旱或半干旱区平原与盆地的低洼处，地下水位埋藏不深，蒸发成为地下水的主要排泄去路。

由于蒸发作用只能排走水分，盐分仍保留在余下的地下水中，随着时间延续，地下水溶液逐渐浓缩，矿化度不断增大。

与此同时，随着地下水矿化度上升，溶解度较小的盐类在水中相继达到饱和而沉淀析出，易溶盐类（如NaCl）的离子逐渐成为主要成分。

因为氯化物的溶解度最高,硫酸盐次之,而碳酸盐较小。

所以,以重碳酸盐阴离子为主要成分的低矿化水,常在蒸发浓缩过程中逐渐变为以硫酸盐为主要成分的地下水,或进一步变为高矿化的氯化物水。

八、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());

}

九、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。