近期，教育部发布了一项备受关注的政策，宣布取消学区划分。这一决定引起了社会各界的广泛争议和关注。
在过去的几十年里，学区房一直是教育领域的热点话题。学区房制度是指根据学生的居住地址，分配到指定的学校就读。学区房的核心要素是学区，而学区又和房屋价格直接挂钩，因为优质学区的房价通常会高于其他地区。
但学区房制度也存在不少弊端。首先，学区房价格居高不下，使得一些家庭无法负担得起。其次，学区房价格波动较大，导致房价投资风险较大。此外，学区房也带来了资金不均衡和资源不平衡的问题，加剧了城乡教育资源的差距。
为了解决学区房制度带来的问题，教育部决定取消学区划分，实施更为公平和均衡的教育资源分配机制。这一决策的出发点是希望让每个孩子都能享有平等的教育机会，无论他们的家庭住在什么地方。
取消学区房制度将对教育和房地产市场产生广泛影响。首先，学区房价格预计会出现一定的下降，从长远来看，房价的投资属性将减弱。
此外，取消学区房制度也将导致一些学校的招生政策发生变化。学校将更加注重学生的综合素质和成绩，而非仅仅依靠居住地点来录取学生，并将注重资源的均衡分配，解决城乡教育资源的差距问题。
对于普通家庭来说，取消学区房制度将提供更多的教育选择，使得他们可以自由选择离家和工作地点较近的学校，减少了孩子上学路上的时间和压力。
尽管取消学区房制度带来了诸多好处，但也面临一些挑战和问题。在新的教育资源分配机制下，如何保证资源的合理配置，以及如何避免学校招生政策的不公平现象，都是需要深思熟虑的问题。
教育部取消学区房制度的决定，标志着我国教育领域的一次重大改革。这也是我国迈向更加公平和均衡教育的重要一步。希望通过这一政策的实施，能够让更多孩子享有优质的教育资源，实现教育机会的均等。
感谢各位读者的阅读，相信通过本文对2018年教育部学区房取消的政策有了更深入的了解。教育部的决策将引起各方面的影响，关注公平和均衡的教育资源分配将成为未来教育发展的重点。
学校学区划分调整是对原有的所属学区重新划分成新的学区。学区划分按照相对就近、总体稳定、适当调整的原则，依据户籍住址、学校分布、学校规模、交通状况等因素，参照街道、路段、社区、地理位置等，对部分学校学区进行了适当调整。
学区划分为独立学区和交叉学区，其中独立学区对应一所学校，交叉学区对应多所学校。
根据学区划分，由适龄儿童少年自主选择相应的学校报名，若选择报名学校人数相对集中，超过招生计划数时则电脑摇号录取；摇号落选的适龄儿童少年，由教育主管部门统筹协调到有空余学位的其他区公办学校就读，或自愿选择民办学校就读，确保符合条件的适龄儿童少年能够相对就近全部入学。
学区房是指房屋所处的地理位置决定了孩子可以就读的学校，好的学区会大大提升孩子的教育资源。因此，学区房一直备受关注。
在中国，各地对学区房政策有所不同，一般来说，购买学区房需要提供孩子入学的相关证明，而政府会根据家庭所在地与学校的距离等因素，决定孩子是否能就近入学。
此外，有些城市还规定购房者必须在当地连续缴纳一定的社保或个税期限，才有资格购买学区房。
首先要考虑的是房屋周边的教育资源，是否有优质的学校可以供孩子选择。其次，要考虑房屋的价格以及后续的升值潜力。
除此之外，购买学区房还应考虑房屋的品质、生活便利程度、交通状况等因素，综合权衡选择最适合自己的学区房。
优势：就近入学、教育资源丰富、房屋升值空间大。
劣势：房价较高、竞争压力大、可能存在政策风险。
学区房是一个不断受到关注的话题，选择学区房需要综合考虑教育资源、房价、交通等多方面因素，希望本文对您有所帮助。
感谢您看完这篇文章，希望能帮助您更好地了解学区房政策，做出明智的购房决策。
房产学区是房地产行业中的一个重要概念，对于购房者来说尤为关注。在中国，学区房已经成为许多家庭购房的首要考虑因素之一。所谓学区房，就是位于优质学校周边的房产，这些学校通常拥有优秀的教育资源，教学质量较高。这使得学区房的价格往往会相对较高，但同时也保值增值的潜力也更大。
如今，随着中国教育水平的不断提高和人们对教育投入的逐渐加大，学区房市场也日益繁荣。很多家庭愿意花费更多的金钱购买学区房，希望能够给自己的孩子提供更好的教育资源。因此，对于房地产开发商来说，开发学区房项目是一个有巨大商机的领域。
学区房之所以备受青睐，主要有以下几方面的优势。
选择适合的学区房是购房者的重要任务之一。下面是一些建议。
投资学区房需要注意以下几个方面。
随着中国教育的不断进步和人们对教育资源的重视，学区房市场有望继续保持良好的发展态势。对于购房者来说，选择一个优质的学区房不仅为孩子提供了良好的教育资源，还是一种长期投资的方式。当然，购买学区房也需要考虑到自身的实际情况和经济能力，做出理性的决策。
总之，房产学区是一个备受关注的话题，学区房的价值不仅体现在房产本身，更体现在所提供的教育资源和未来的发展潜力。对于购房者来说，选择适合的学区房是一个重要的决策，需要综合考虑自身的需求、房产项目的情况以及未来的发展趋势。
很多人来问亦庄学区，今天为大家写一篇详细的科普文。
亦庄这个区域，是在北京城市发展规划下崛起的一个区域。“学籍独立”是亦庄学区的由来。
什么是学籍独立呢？
2021年，经开区首次提出了学区概念，划分为了三个学区，分别是核心学区、河西学区和路东学区。
区域内的公立中小学包括：
核心学区2所：人大附中经开学校、亦庄镇第一中心小学河西学区5所：亦庄实验小学、亦庄实验中学、亦庄镇第二中心小学、人大附中亦庄新城学校、北京二中经开区学校路东学区1所：建华实验亦庄学校
根据上半年发布的《北京经济技术开发区关于2023年义务教育阶段入学工作的意见》经开区小学招生范围包括：
一、学校服务范围
人大附中北京经济技术开发区学校：
人大附中北京经济技术开发区学校（简称“人开学校”），是人大附中联合总校成员校，是集小学、初中、高中及国际高中为一体的十二年一贯制公办学校。学校地处北京最具发展潜力的经济技术开发区核心位置，总占地12万平方米，在校师生近8000人，全方位共享人大附中的优质教育资源。
对口小区：林肯公园（住宅）、新康家园、听涛雅苑、梅园小区、大雄城市花园、管委会宿舍、博客雅居、东晶国际、金泰公寓、一品亦庄、一栋洋房、鹿鸣苑、长新花园别墅、浉城百丽、卡尔生活馆、瀛海庄园、金地格林小镇、上海沙龙、大雄郁金香舍、中央公馆、中芯花园、国锐金嵿（住宅）、DearVilla、天宝园二里（原大粮台地区）、境界等小区居民子女。
北京亦庄实验小学：
北京亦庄实验小学是全国名校北京十一学校创办的一所分校，也是北京市教委批准的综合教育改革实验校。学校传承了十一学校的教育理念和课程体系，着力于培养“志存高远”、“诚信笃行”、“思维活跃”、“言行规范”的社会栋梁和民族脊梁。
学校实行选课走班、一制三化（导师制、小班化、个别化、国际化），发现天赋，成就优势，创造适合每一个学生的教育。学校以开放多元的课程、自由包容的办学精神和一流的硬件设施赢得家长和学生的热爱。
对口小区：瀛海镇南海家园一里、南海家园二里、南海家园三里、南海家园四里、南海家园五里、南海家园六里、南海家园七里等七个社区内（含亦庄镇宝善村）回迁居民子女、鹿海园五里回迁居民子女。
北京建华实验亦庄学校：
北京市建华实验亦庄学校是一所十二年建制的公办学校，学校分为北校区和南校区两个校区。学校坚持党的教育方针，秉持立德树人，强调学生德、智、体、美、劳全面发展。学校作为经开区为建设国际一流产业综合新城、作为首都北京唯一的国家级经济技术开发区、首都北京为建设全国科技创新中心的主平台之一吸引和留住核心高素质人才建设的重点教育项目，期待为亦庄城市、为亦庄人民创办具新时代特征的学校和支持学生面向现代化、面向未来、面向世界的教育。
学校拥有一流的硬件设施和办学条件、先进的办学理念和完善的课程体系。目前已经有了一批高素质、高学历并且具有创新能力及国际视野的教师团队，全校研究生以上学历教师占97%，其中中学100%硕博教师。教师们均毕业于清华、北大、中科院、北师大等知名院校。
对口小区：通泰国际公馆（住宅）、经开壹中心（住宅）、汀塘小区（含公租房）、禧瑞天著、亦城文园（公租房）、亦城景园（公租房）、亦城科创家园（公租房）、定海园一里至三里（公租房）、臻林雅苑、融岸雅苑等小区居民子女。定海园一里、定海园二里、定海园三里三个小区符合经开区入学条件的回迁居民子女。
北京市第二中学经开区学校：
北京市第二中学经开区学校为北京二中教育集团成员校，坐落于亦庄开发区河西区X39地块，肩负着为开发区提供优质配套教育服务的使命。该校占地面积82757平方米，建筑面积120898.9平方米，于2021年9月1日正式投入使用，是一所十二年建制公办学校。学校办学规模为81个教学班（其中小学42个班、初中24个班、高中15个班），可提供学位3315个。2021年招收新生507人（小学一、二年级）。
北京市第二中学集团总校校长钮小桦担任校长，秉承北京二中提出的“空气养人”办学理念，以“全面优质，追求卓越”为学校发展总目标，以“本固枝盛，学富国强”为校训全面落实“立德树人”的根本任务，发挥教书育人的主体功能，坚守“课比天大”的职业操守，优化“教与学”的方式，重视“以体育人，以劳育人”，用现代技术丰富教学及学校管理的样态，建立创新的课程资源观。学校注重对学生优秀品质的培养，积极营造“养眼、养心、养德、养智、养体、养行”的育人氛围，让学生能够领悟立身之道，坚守做人之法，探求成事之策，努力实现学生的全面发展、个性发展和可持续发展。
对口小区：观海苑、海棠苑（含公租房）、亦城亦景家园、泰河园二里一区（住宅）、亦园、海梓嘉园（含公租房）、金域东郡、亦城茗苑（公租房）、博客雅苑（公租房）、鹿海园五里（仅公租房）等小区居民子女。
人大附中亦庄新城学校：
人大附中亦庄新城学校（简称“人亦学校”），位于中国北京市北京经济技术开发区，地处北京经济技术开发区亦庄国际高端产业新城。
人大附亦庄新城学校，始建于2021年，是经开区引进人大附中优质教育资源，与人大附中联合总校、人大附中合办的一所由小学、初中、高中三个学段构成的，新建的现代化公立十二年一贯制学校。学校地处北京最具发展潜力的经济技术开发区，占地约200亩。
硬件设施完善且丰富：拥有高端科技实验室、图书馆、游泳馆、冰球馆、篮球馆、音乐厅、剧场、农田等，琴房、陶艺室、烘焙室、学科实验室、STEAM科创中心等几十个多功能学科教室。
学校现有在校生1400余人，教师100人，其中特级教师5人、正高级教师1人。在完备的硬件设施和优秀的师资力量条件下，人大附中亦庄新城学校将发展成为理念先进、环境优美、资源丰厚、文化温暖的学校。
2021年9月，新校区正式投入使用，学校占地面积124623平方米，建筑面积149668平方米，是集教学科研、学术交流为一体，绿色智慧、开放共享、面向未来的大型教学综合体，荣获“2022—2023年度第一批中国建设工程鲁班奖”。中国建设工程鲁班奖也是中国建筑行业工程质量颁发的最高荣誉奖。
学校秉持“做一个有使命感的人”这一校训，着意培养具有“心明、眼亮、体健、知真、行笃”特质的“五自”少年。
对口小区：金茂悦家园（含公租房）、亦庄悦家园、金茂逸家园（含公租房）、亦庄逸家园（含公租房）、和悦华锦、金麟府、金隅学府、亦城亦禧家园、文澜苑、海庭雅园、北雅嘉苑等小区居民子女。
亦庄镇第一中心小学：
经开区亦庄一小始建于1997年9月，隶属于北京经济技术开发区，地理位置优越，是开发区最早的一所公办小学。学校占地面积22100平方米，教职工86人，学生千余名。
学校先后获全国奥林匹克教育示范学校、教育部全国阅读示范学校、全国篮球特色学校、全国绿色学校、全国青少年航天科普优秀活动基地校、传统文化实验校、中国第十三届行进打击乐比赛最高奖等多项国家级荣誉；获北京市一校一品体育改革试点学、北京市小学生综合素质教育评价试点校、北京市中小学技术创意大赛团体一等奖、京城教育卓越学校等多项市级荣誉;获区级督导评估一等奖、区级教学质量评估一等奖等多项荣誉。
对口小区：贵园北里、贵园东里、贵园南里、燕景佳园、广德苑、瀛景园、星岛假日、星岛嘉园、富源里、莱茵河畔、米兰天空等小区居民子女。
亦庄镇第二中心小学：
大兴区亦庄镇第二中心小学，简称亦庄二小。位于北京市经济技术开发区内,占地面积1.6万平方米、建筑面积8760平方米，体育场馆面积5000平方米。为普通公立学校，隶属于经开区社会事业局。
2018年学校被评为全国"自主识字同步读写"先进单位；课外活动计划先进学校；北京市书香校园；荣获新区教育系统2018--2019学年新闻工作最佳融媒奖；荣获教育教学一等奖等多项荣誉。
对口小区：泰河园一里、泰河园三里、泰河园一里二区 1-4 号楼、泰河园四里一区 1-4 号楼、泰河园七里、鹿海园一里、鹿海园三里等小区居民子女。
二、多校划片范围
国融国际 AB 座 5 层及以上、定海园一里至三里二手房、南海家园一里至七里二手房、鹿海园五里二手房等小区居民子女，在经开区范围内多校划片入学。经开区范围内其他住宅小区，自 2023 年 1 月 1 日起交易或取得的二手房全部实行多校划片入学。
初中入学程序和条件
2023 年经开区初中入学使用“北京市义务教育入学服务平台”，对每一个适龄少年的入学途径和方式全程记录。
（一）入学程序
1.初中入学采用对口直升和多校划片相结合的入学方式。经开区范围小学六年级京籍毕业生和通过“非本市户籍适龄儿童少年在经开区中小学就读审核”的非京籍毕业生，由所在学校指导学生及其法定监护人按规定时间完成初中入学相关操作。
2.一贯制学校小升初直升初中部，亦庄镇第一中心小学对口升入人大附中北京经济技术开发区学校初中部；北京亦庄实验小学对口升入北京亦庄实验中学初中部。亦庄镇第二中心小学在河西区学区三所中学（北京亦庄实验中学、人大附中亦庄新城学校、北京市第二中学经开区学校）多校划片入学。
3.北京小学大兴分校亦庄学校 2023 年京籍毕业生和通过“非本市户籍适龄儿童少年在经开区中小学就读审核”的毕业生在河西区学区三所中学（北京亦庄实验中学、人大附中亦庄新城学校、北京市第二中学经开区学校）多校划片入学。
4.申请回经开区范围升初中的非经开区范围小学毕业生在经开区范围内多校划片入学。
具体到学校品质：
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。
1.负责区域大客户/行业客户管理系统销售拓展工作，并完成销售流程；
2.维护关键客户关系，与客户决策者保持良好的沟通；
3.管理并带领团队完成完成年度销售任务。
你好，面试题类型有很多，以下是一些常见的类型：
1. 技术面试题：考察候选人技术能力和经验。
2. 行为面试题：考察候选人在过去的工作或生活中的行为表现，以预测其未来的表现。
3. 情境面试题：考察候选人在未知情境下的决策能力和解决问题的能力。
4. 案例面试题：考察候选人解决实际问题的能力，模拟真实工作场景。
5. 逻辑推理题：考察候选人的逻辑思维能力和分析能力。
6. 开放性面试题：考察候选人的个性、价值观以及沟通能力。
7. 挑战性面试题：考察候选人的应变能力和创造力，通常是一些非常具有挑战性的问题。
