光明乳业。绿叶守护行动是光明乳业的品牌精神,精神标语是:光明乳业将坚守初心,绿色守护,为大家带来更多美味和健康。
绿叶有铺天盖地之感，它从树梢垂下来，泻下来，在晨风的吹拂下欢快地流动着、生长着。而在这绿色的瀑布上，还有遇石迸发出的浪花！仔细回想，才知道这“浪花”正是我们那些可敬的消防人所谱写的一首首壮丽的诗篇。虽然花儿不多，有的零星点缀其中，有的簇拥在一起，却极像有月亮的夜空，闪亮迷人。
“绿叶”启示我们坚持信仰。信仰是事业的大门，没有正确的信仰，注定成就不了伟大的事业。支配“绿叶”行动的就是信仰，所以它能够忍受一切的艰难、痛苦，从而达到他所选定的目标。“绿叶”信仰神圣的主义，它们信仰宇宙的真理。在生与死的考验中，在水与火的较量中，“绿叶”为了自己所追求的真理和信仰，抛头颅，洒热血，讴歌了一首又一首的赞歌。它们如群星灿烂，在历史的天穹中闪烁着不灭的光辉。
“绿叶”启示我们懂得奉献。从穿上橄榄绿的那天起，从踏上警营的那一刻，“绿叶”知道从此就将自己奉献给了部队，奉献给了人民和国家。它们无悔自己的选择，因为它们将自己的青春灿烂在共和国的生命里。
“绿叶”启示我们勇敢，要有战胜苦难的勇气。无论火魔怎样吞噬着周围的一切，无论它有多么猖獗，“绿叶”却依旧紧握手中的银枪，攀登、滚爬、喷射着作为一名消防卫士的忠诚和职责。
“绿叶”启示我们生命的真谛。多少次的生死分离，多少次的泪眼婆娑，为我们造就了多少时代英雄。生命，对它们太悭吝了，它们拥有的时间太短暂了，然而它们却在身后留下累累果实。它们用生命呕心谱写的诗篇历代传诵，经久不衰。它们没有因时间的扼杀而消失，反而跨越了生命、时空而永存在人民记忆的浪潮中，永不逝去。
心的绿叶 泰戈尔
心的无数无形的绿叶，千年万代一簇簇在我的周围舒展。我隐附于林木，它们是渴饮阳光的执着的化缘僧，每日从青天舀来光的甘计，把贮存的看不见的不燃的火焰，注人生命最深的骨髓;从繁花，从百鸟歌唱，从情人的摩挲，从深爱的承诺,从噙泪献身的急切，提炼淳香的美的结晶。被遗忘的或被铭记的美质的众多形态，在我的条条血管里留下“ 不朽”的 真味。各种冲突促发的苦乐的暴风，摇撼散发我情愫的叶片，加添密集的喜颤，带来羞辱的喝斥，忐忑不安的窘迫，污染的苦恼和承受生活重压的抗议。是非对抗的奇特的运动，澎湃了心灵的情趣的波澜，激情把一切贪婪的意念,送往奉献的祭殿。这千古可感而不可见的绿叶的絮语，使我清醒的痴梦幻灭，在苍鹰盘旋的天边那杳无人烟，蜜蜂嗡鸣的正午的闲暇里，在泪花晶莹，握手并坐的恋人无言的缠绵上，落下它们绿荫的同情，它们轻拂着卧眠床榻的情女起伏的柔胸上的纱丽边缘。
1、绿叶上滚动着露珠就像一个个跳舞的小精灵。
2、绿叶像赶早上公交车的人一样，紧密的挨着。
3、春天随着落花走了，夏天披着一身的绿叶儿在暖风里蹦跳着走来了。
4、在人生之路上裁出叶绿的枝头；生活，就是面对困惑或黑暗时。早安！
5、秋风吹过，柳树的叶子变黄了。随着阵阵秋风顽皮地在树枝上荡秋千。
6、绿叶也有深浅之分。深的葱葱郁郁。油绿欲滴，浅的仿佛玻璃似的透明。
7、喇叭花的叶子碧绿碧绿的，稠密得很，远远看去，就像一匹绿布挂在空中。
8、树叶在春夏季慢慢养育自己，在秋天绽放出绚丽的色彩，一片片叶子随风摆动。
9、父母如大地，而我们则是大地上的树苗，但是我们掉一片叶子，大地都会震荡。
一株花开双色，确实很美、很吸引人，绿叶双色三角梅除了叶较逊金心双色外，花一点也不逊它
回答，绿叶不是动词，而是形容词。动词是表示人或事物动作行为的词。例如，走，刮风。等。形象词是表示状态，形状，色彩的词。例如，红，白。所以绿叶不是动词。
绿叶紫茉莉是一种独特而美丽的花卉植物，它以其绚丽的紫色花朵和绿色叶子而闻名。这种花卉不仅有着迷人的外观，还有许多与之相关的有趣事实和传说。在这篇博客文章中，我们将探索绿叶紫茉莉的起源、特点以及它在文化中的重要地位。
绿叶紫茉莉最早起源于南亚地区，如印度和巴基斯坦。它们生长在热带和亚热带气候中，通常在温暖的夏季和潮湿的环境下茂盛生长。绿叶紫茉莉的花朵呈现出鲜艳的紫色，有着迷人的香气，是吸引蝴蝶和蜜蜂的理想选择。
除了花朵的美丽之外，绿叶紫茉莉的叶子也是其独特之处。它们呈现出深绿色，通常较宽且有光泽。这些叶子在阳光下闪烁着微光，为整株花卉增添了一种神秘而吸引人的氛围。
绿叶紫茉莉的另一个显著特点是其多样性。在自然界中，我们可以找到许多绿叶紫茉莉的不同品种，每个品种都有着独特的特点和形态。从花朵的颜色和形状到叶子的大小和质地，每个品种都有着自己的魅力。
绿叶紫茉莉在许多文化中都有着重要的地位。它被用作象征和灵感的来源，出现在文学作品、诗歌和艺术品中。
在一些文化中，绿叶紫茉莉被认为具有神秘的力量和魔力。人们相信这种花卉可以驱散邪恶，并带来好运和幸福。因此，它经常在庆祝活动、婚礼和其他特殊场合中使用。
此外，绿叶紫茉莉还被广泛用于草药和传统医学中。它被认为具有抗氧化和抗炎作用，并可以用于治疗一些健康问题。其叶子和花朵通常在制作草药提取物和精油时使用。
如果你也想拥有一株绿叶紫茉莉，以下是一些护理和栽培的提示：
遵循这些建议，你就能够在家中或花园中成功地种植和护理绿叶紫茉莉。
绿叶紫茉莉是一种令人惊叹的花卉植物，凭借其鲜艳的紫色花朵和独特的绿叶而脱颖而出。它不仅在美学上令人赏心悦目，还在文化中扮演着重要的角色。无论是用作象征和灵感的来源，还是在草药和传统医学中的应用，绿叶紫茉莉都展现出其多样性和魅力。
因此，如果你对植物养护和美丽花卉有兴趣，不妨考虑在你的花园或家中种植绿叶紫茉莉。它将为你带来持久的欣赏价值，并为你的生活增添一抹大自然的美丽之作。
鲜活的绿叶和美味的红酒一直是人们向往的组合。绿叶红酒价格是一个备受关注的话题，消费者们常常希望能够找到高品质的绿叶和红酒，同时又能以合理的价格购买到。今天我们将探讨绿叶红酒价格这一话题，带您了解市场现状以及如何选择性价比最高的产品。
要了解绿叶红酒价格，首先需要了解影响价格的关键因素。绿叶的种类、酒庄的声誉、产区的地理环境、红酒的年份和品质等因素都会对价格产生影响。
不同种类的绿叶在市场上价格差异巨大，一些稀有品种的绿叶常常价格昂贵。同时，著名的酒庄由于其历史悠久、技艺精湛，产品往往价格不菲。产区的地理环境和气候条件也是决定价格的重要因素，一些优质产区出产的绿叶更受市场追捧。
此外，红酒的年份和品质也直接影响着价格的高低。优质的年份红酒价格通常会更高，而普通品质的红酒则价格相对较低。
在选择绿叶红酒时，消费者希望能够获得性价比高的产品，即在价格适中的情况下享受到高品质的绿叶和红酒。
首先，消费者可以关注促销活动和打折信息，在合适的时机购买到优惠的产品。一些酒庄或商家会举办促销活动，提供折扣优惠，这是购买性价比高产品的好机会。
其次，消费者可以通过比较不同品牌和产区的产品，选择适合自己口味和预算的绿叶红酒。不同品牌和地区的产品在价格和品质上存在差异，消费者可以根据个人需求进行选择。
此外，购买绿叶红酒可以选择信誉良好的商家和渠道，确保产品的质量和正品保障。一些知名的商家拥有良好的口碑和售后服务，消费者可以放心购买。
当前，绿叶红酒市场呈现出多样化的发展态势。消费者对绿叶红酒的需求不断增长，市场上出现了越来越多种类和品牌的产品。
随着消费升级和健康意识的提高，一些优质、有机的绿叶和红酒备受青睐。消费者对产品的品质和原产地要求越来越高，对价格也有一定的考量。
未来，绿叶红酒市场将继续呈现出多元化和精细化的趋势，消费者可以更加便利地选择到适合自己口味和需求的产品。对于生产商来说，提升产品品质和品牌影响力将是未来发展的关键。
绿叶红酒价格是一个复杂而有趣的话题，消费者在购买产品时需要综合考虑品质、价格、口味等因素。通过了解市场现状和未来趋势，选择性价比高的产品，消费者可以享受到美好的绿叶红酒体验。
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。
