egret是哪个国家？-招聘街

一、egret是哪个国家？

Egret是美国的一家公司，总部位于旧金山。它是一家为开发者提供工具和服务的技术性公司，专注于网页开发和云端解决方案。

二、egret需要什么基础？

软件介绍

（一）Egret Engine多版本系统

（二）Egret Wing 强大的IDE工具

（三）ResDepot 资源管理工具

（四）Texture Merger:资源打包工具

1. 精灵表输出

Texture Merger可将零散的小图合并为大图文理集，提高资源加载速度和游戏性能，在游戏研发过程中，开发者可使用小图开发，在产品发布时对资源进行合并，无须修改代码

2. MovieClip动画旋转

Twxture Merger可方便地将GIF或SWF动画转换为Egret支持的动画格式

3. 位图字体

为高品质游戏的个性文字效果输出提供了方便快捷的解决方案

案例：Hello World绘制一个圆

项目代码目录

1．Main.ts为项目入口类，也成为文档类，文档类时衔接项目运行容器环境与项目中所有类的重要文件，

2． oadingUI.ts是加载过程中的辅助显示组件，用来显示加载进度

项目配置文件

1. 模块配置modules

模块配置中，列出项目所需的各个模块，默认新建项目会包含core模块和res模块。core模块是一个核心模块，通常使用Egret开发项目，这是必选项，因为引擎中提供的大部分基础类库都处于这个模块，res模块也是相当常用的模块，只要涉及资源文件加载，就需要用到这个模块，

①　ore模块是一个核心模块，通常使用Egret开发项目，这是必选项，因为引擎中提供的大部分基础类库都处于这个模块，

②　 res模块也是相当常用的模块，只要涉及资源文件加载，就需要用到这个模块，

2. 原生打包设定native

该选项中的设置适用于原生打包

3. 版本号egrety_version

该选项指示项目最后打包时所使用的Egret引擎版本，如果该版本号与所安装的Egret引擎不一致，通常需要升级到所需安装版本财可以正常编译

4. 项目运行容器环境

项目运行环境为launcher目录，项目运行环境总体上分为两种，即HTML5环境和Runtime/Native环境，接下来对这种环境分别进行说明

①　HTML5环境由于标准Egret项目（相对于Runtime/Native来说）依赖于HTML5环境，运行需要从某个静态HTML5页面开启，这个目录存有两个HTML5页面，index.html和release.html，分别用于调试和发布环境的启动页面。另外HTML5环境运行需要两个js文件配合：egret_require.js和egret_loader.js在egret.loader.js中可以对项目运行进行一些定制配置

②　Runtime/Native环境

Runtime/Native环境由于已经脱离原本的HTML5环境，因此不需要任何HTML5页面，因为这个环境也没有任何HTML解析器，这个环境只需要3个js文件，native_loader.js，native_require.js和runtime_loader.js、其中在native_loader.js和runtime_loader.js中可以分别对原生打包和Runtime打包项目进行某些配置

5. 项目运行库libs

libs目录中包含项目各模块所对的所有类库：

a. egret

b. eui

c. res

d. tween

e. exml.e.ts

当对项目配置文件egretProperties.json中的模块进行修改后，需要通过编译引擎命令来重新生成项目运行库，这个命令可以从Project菜单找到（Project ——》Build Engine）

6. 项目编译目录bin-debug

项目编译的结果文件都会被存储到bin-debug目录中，这也是调试运行过程将会调用到的文件。其中源代码目录中的文件将会被编译到bin-debug/src目录中，在bin-debug/lib有个列表文件，用来列出所需要的所有运行库文件，在运行过程中，这些都会将在合适的时间被调用到

7. 项目资源目录resource

resource是用来存放项目运行所需要的所有资源的，包含图片和配置文件，通常在资源目录建立一个资源清单文件，默认为：resource.json.图片或声音等资源文件的默认存储目录为：resource/assets。配置数据文件的默认存储目录为：recource/config。当然这些目录都可以根据自己喜好设置，只要在程序中使用保持一致即可

assets

config

eui_skins

default.res.json

default.thm.json

8. 项目发布目录

代码风格

1．Egret采用的是TypeScript作为开发语言，是一种标准的OOP语言

2．对于大项目，建议将类分包建立

3．类名大写，包名小写例如：egret.Bitmap

4． Egret类中的常量，通常采用全部字母大写，单词之间用下划线隔开的风格，如触摸事件egret.TouchEvent.TOUCH_BEGIN

注意：Egret引擎源代码中定义，类中的属性与方法如果以下划线开头，则表明此方法或属性为引擎内部使用，在编写游戏时，千万不要调用此类方法或属性，否则会引发不可预测的bug

建议风格。例如：有一个项目benchmark项目，我们要在benchmark.boid包内创建一个名为Boid的类，

5．类与方法的命名规范

1) 类名

类名建议用大写字母开头，后每个单词也都以大写字母开头，其他字母小写，如一个控制翻页的类，命名为PageSlipCenter,其定义即为：

class PageSlipCenter extends egret.EventDispatcher{}

2) 方法名

方法名建议第一个单词用小写字母开头，后续每个单词都以大写字母开头，其他字母小写，如有一个触摸事件处理方法，命名为touchHandler，其定义为：private touchHandler(evt:egret.TouchEvent):void{}

核心库与扩展库的使用方法

1. egret模块是最为核心的模块，所有的Egret项目都应该包含这个模块，否则所有的基础功能都无法实现，

2. dragonbones

3. eui

4. game

5. gui

6. res模块是一个重要的模块，涉及资源载入的工作，都需要这个模块来完成，

7. socket

8. tween

如果需要添加或者删除直接在egretProperties.json中添加或者删除即可

第三方库的集成方法

1．准备第三方模块

第三方模块可以使用现成的js库也可以自己写js库

由于ts与js在语法结构上的差异，在ts中不能直接调用js库中的API，不过TypeScript团队提供了一套虚构声明语法，可以把现有的代码API用头文件的形式描述出来，这种文件称为ts类型定义，扩展名为d.ts(d.ts命名提醒编译器这种文件不需要编译)，这套虚构定义语法不需要去实现函数体力的代码，类似定义interface和抽象类，

2．部署第三方模块

第三方库重要规则：创建位置处于其他Egret项目外部，否则无法运行

egret create_lib<库名称>

注意：库名称应该是英文字符串，执行该命令将会创建以库名称为名的目录，目录内将包含bin、src、libs这3个字目录，还有一个package。json配置文件，再次强调一遍：不要在其他Egret项目内创建库，通常的做法是你有个放不同Egret项目的工作空间目录，然后第三方模块的库项目与其他Egret项目均处于该工作空间目录，处于并列位置

1、将第三方模块的js和对应的d.ts文件复制到刚刚创建的Egret库项目的src文件夹中。

2、如果该库项目src中的文件需要引用其他的库的代码，--通常称为依赖库，请把这些依赖库的TypeScript描述文件（也就是，,d,ts文件）放到libs目录下，注意在libs目录下其他类型的文件入.js和*.ts一概不需要

3、编辑Egret库项目中的配置文件package.json，将之前放入src目录下的文件名称依次作为file_list数组中的元素列出，

3．在Egret项目中导入第三方模块

在Egret项目的egretProperties.json文件中，添加一下代码：

moddules:

[

{

"name":"physics"， //模块名称

"path":"path/to/egret/library/project/root/"， //路径

}

]

编译某第三方库后，在index。html文件中应该以模块名称physics.js的script外部脚本引用行

三、layabox和egret哪个更好用？

1、 Egret是比较早推的一个H5游戏引擎,引擎是仿Flash AS3 API的接口,而egret支持基于Flash语言和工具链开发HTML5产品，页游开发者无需学习，直接进入HTML5蓝海领域

2、成熟的转换技术，快速将Flash页游和手游转换成HTML5产品

3、Layabox的HTML5播放器性能卓越，基于LayaPlayer运行的HTML5产品性能媲美APP。

四、layabox和egret存在哪些区别？

区别是：Layabox 有两个框架；LayaFlash是面向Flash AS3程序员的，可以用AS3语言直接开发H5产品，也可以把AS3源码的项目发布成H5项目。主要用于开发大游戏。

另一个框架是LayaAir支持三种语言开发（AS3、TypeScript、JavaScript）这是全新的开发框架，与Flash没关系了，是一个超牛的全新H5引擎，支持重度、中度、轻度的游戏开发，支持应用、网站的开发。Egret是TypeScript语言开发游戏用的。是围住神经猫这个游戏把引擎推火了，也一直致力于小游戏的开发。目前在小游戏的研发市场上品牌作的不错。

五、使用Egret和jQuery创建Web应用的教程

背景介绍

在当今数字化时代，Web应用开发是一个日益重要的领域。许多开发人员寻求使用最新、最流行的工具和技术来提高他们的开发效率。Egret和jQuery是两个非常受欢迎的框架，它们分别用于HTML5游戏和Web应用开发。

什么是Egret和jQuery

Egret是一款强大的HTML5游戏引擎，可用于构建跨平台的游戏和应用程序。它提供了丰富的功能和工具，使开发人员可以轻松创建高性能的游戏。

jQuery是一个快速、简洁的JavaScript库，它简化了HTML文档遍历、事件处理和动画效果等常见任务。它被广泛应用于Web开发中，因其灵活性和易用性而备受推崇。

结合Egret和jQuery的优势

Egret和jQuery各自具有独特的优势，但将它们结合起来使用可以带来更多的好处。首先，Egret提供了强大的游戏开发功能，而jQuery则提供了丰富的Web应用开发工具。通过结合两者，开发人员可以同时享受到高性能游戏开发的优势和Web应用开发的灵活性。

如何使用Egret和jQuery创建Web应用

使用Egret和jQuery创建Web应用可以分为以下几个步骤：

安装Egret和jQuery
创建一个Egret项目
在项目中引入jQuery库
开始编写代码来创建Web应用

通过这些步骤，开发人员可以在Egret的游戏引擎基础上，利用jQuery的强大功能来构建复杂的Web应用。

Egret和jQuery的应用场景

Egret和jQuery在不同的场景中都有广泛的应用。Egret可以用于开发各种类型的HTML5游戏，包括休闲游戏、角色扮演游戏和竞技游戏等。而jQuery可以用于构建各种类型的Web应用，包括社交网络应用、电子商务网站和博客平台等。

总结

通过结合Egret和jQuery，开发人员可以同时享受到游戏开发和Web应用开发的优势。两者的组合能够提供丰富的功能和工具，帮助开发人员更快地创建高性能的Web应用和游戏。

非常感谢您阅读本文，希望通过本文的介绍，您能了解到Egret和jQuery的基本概念和特点，以及如何结合它们来创建Web应用。使用Egret和jQuery可以大大提高开发效率，并带来更好的用户体验。

六、使用Egret JSON实现动态数据存储和加载

什么是Egret JSON?

Egret JSON是Egret Engine游戏引擎中的一种数据格式，用于存储和加载动态数据。它基于JSON（JavaScript Object Notation）格式，提供了一种简单的方式来组织和管理游戏中的数据，例如关卡信息、玩家属性等。

为什么使用Egret JSON？

Egret JSON具有以下优点：

易于理解和编写：基于JSON格式，使用简洁明了的键值对来表示数据。
易于扩展和修改：可以随时添加、删除或修改数据项，方便进行版本更新和维护。
跨平台兼容性：Egret JSON可以被各种平台和设备（如PC、手机、平板）识别和解析，方便数据在不同平台之间的共享。
可读性强：Egret JSON使用ASCII文本格式，可以直接被开发人员和设计人员阅读和编辑。

如何使用Egret JSON?

使用Egret JSON非常简单，只需要几个步骤：

创建Egret JSON文件：使用任何文本编辑器（如Notepad++、VS Code等），创建一个空白的文本文件，将其保存为".json"的扩展名。
编写数据：根据游戏需求，使用键值对的方式编写数据，并保存到Egret JSON文件中。
加载数据：在Egret Engine的游戏逻辑中，使用Egret提供的API加载Egret JSON文件，获取其中的数据。
使用数据：根据加载到的数据，进行相应的游戏逻辑处理，例如显示关卡信息、更新玩家属性等。

Egret JSON的应用场景

Egret JSON可以在各种类型的游戏中应用，包括休闲游戏、角色扮演游戏、战斗游戏等。以下是一些常见的应用场景：

关卡设计：将关卡的难度、道具分布等信息存储在Egret JSON中，并通过加载和解析获取。
游戏配置：存储游戏中的常量、规则和参数，方便进行调整和修改。
玩家数据：保存玩家的属性、成就和任务进度等信息，实现游戏的进度管理。

总结

Egret JSON是一种方便、灵活且易于使用的动态数据存储和加载方式，适用于各种类型的游戏。通过使用Egret JSON，开发人员可以更加轻松地管理和操作游戏中的数据，提高游戏的可维护性和可扩展性。

感谢您阅读本文，希望通过本文能够帮助您更好地理解和应用Egret JSON。

七、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());

}

八、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。