应该没啥问题，人人实验是资源共享平台，类似于滴滴打车，他本身没有实验室没法做检测，但平台整合的各家实验室或检测机构是可以做的，这些资源通过这个平台被整合并对外输出服务。
所以你的问题应该是人人实验平台整合的食品检测资源靠谱不。据我所知，人人实验平台上线的服务机构都是要经过审核认证的，应该没有问题。。实验室面试问题
1. 实验后的废酸废碱应怎样处理?原因？
2. 如何稀释浓硫酸? .
3. 稀释浓硫酸,配制氢氧化钠、氢氧化钾等浓溶液时必须用耐热 仪器吗?
4. 当玻璃仪器被洗到什么程度时,即可证明其洗涤干净?
5. 酸性滴定管用来装什么样的.溶液?
6 酸性滴定管可以用来装碱性溶液吗?为什么
可以填:
敬
详细释义
动词
1.
会意。从攴（pū），以手执杖或执鞭，表示敲打，从苟（jí），有紧急、急迫之义。本义：恭敬；端肃。恭在外表，敬存内心
2.
同本义
敬，肃也。 ——《说文》
3.
慎重地对待，不怠慢不苟且；敬谨
敬，警也，恒自肃警也。 ——《释名·释言语》
4.
尊重，尊敬
严大国之威以修敬也。 ——《史记·廉颇蔺相如列传》
“人人人”通常是一种表达方式，意思是强调每一个人。在很多情况下，“人人人”用来形容一种全民热情或是参与度，或者表示一种普及度。
举个例子，我们可以说：“这个活动吸引了人人人的关注，场面非常壮观。”
这表示大家都非常热情地参与进来，让整个活动变得十分成功。
在另一些情况下，人人人也可作为表达一种客观描述的方式。例如：“这个广告针对人人人的需求，获得了非常好的反响。”
这表示广告非常符合人们的需求，而且受到了很多人的欢迎和认可。总的来说，“人人人”强调的是人的普遍性和全面性，所以在很多场合下，这个词语都是非常适合的。
是有责任心的老师说的。我们说作为一个老师一定要爱护自己的学生，然后就能够真心用心的去教育每一位学生，让他们都能够成为成功的人。成为对社会有价值的人。
近年来，园艺爱好者们对于种花养植的热情日益高涨。尤其是丁香花，以其独特的花色和芬芳的香气，成为许多人心仪的种植品种。丁香花不仅拥有美观的花朵和宜人的香气，还具有一定的药用价值。下面，我将为大家详细介绍一下人人人丁香花。
丁香花属于蔷薇科丁香属，主要分为常春丁香、春丁香和秋丁香三个品种。常春丁香花色丰富多样，花期长，属于常绿型丁香；春丁香花朵大而美丽，具有浓郁的芳香；秋丁香则以花期晚、花朵小巧玲珑而受人喜爱。
丁香花喜欢温暖湿润的气候，对阳光的需求较高，但也要避免长时间暴晒。它对土壤要求不严格，只要排水良好且肥沃即可。同时，丁香花也是喜欢酸性土壤的植物，所以在栽种前需要做一些土壤处理，保证酸碱度的适宜。
在选择合适的种植地点时，应尽量避免受到强烈的风力影响，以免影响花朵的开放和生长。
首先，我们需要准备好土壤，将其松散并施以适量的有机肥料。然后，将丁香花幼苗种植在土壤中，注意根部的深浅，不要盖过芽苗。
在种植后的一段时间内，我们需要注意及时浇水和保持土壤的湿润度。丁香花在生长期要求较高的湿度，但也不能过度浇水，以免造成根部腐烂。
另外，适时施肥也是丁香花生长的重要环节。我们可以在春季和秋季进行追肥，以提供充足的养分供植物生长。
丁香花的养护较为简单，主要是保持土壤的湿润度和施肥。在夏季高温时，可以适当喷水降温，但避免水花直接打在花朵上。
剪枝是丁香花养护的重要步骤之一。通常，在丁香花开花季节结束后进行剪枝，将枯萎的花朵和过长的枝条修剪掉。这样不仅能够美化植株，还能够促进植物的生长和开花。
丁香花不仅仅是一种美观的观赏花卉，还具有一定的药用价值。丁香花中含有丰富的挥发油，其中主要成分为丁香油酚和丁香酸酯。它们具有镇痉、止痛、抗菌和抗炎的功效。
丁香花可以用于治疗胃部不适、腹痛、咳嗽等症状。同时，它还能够增强人体免疫力，缓解精神压力，促进睡眠。
人们爱花的心情是相通的，而丁香花作为其中一朵最美丽的花朵之一，更是备受喜爱。种植和养护丁香花不仅可以给我们带来美的享受，还能够提供药用价值。因此，如果你也想体验种植丁香花的乐趣，不妨动手尝试一下。相信你定能收获满满的花香和成就感。
人人皆媒体人人皆记者，这句话如今被广泛引用，旨在强调现代社会中每个人都具备传播信息的能力，每个人都有可能成为新闻传播的来源和渠道。随着互联网和社交媒体的快速发展，信息传播已经不再受限于传统媒体机构，个人也可以通过网络平台分享自己的观点和新闻。这种媒体格局的转变，给大众带来了更多的话语权和参与度，但也带来了信息真实性和可信度的挑战。
人们在日常生活中通过社交媒体平台发布观点、新闻和生活状态已经成为一种普遍现象。每个人都可以像记者一样记录生活中的点滴，传播自己的声音。这种个人媒体的兴起，让信息传播更加多元化和快捷化。无论是普通市民、学生，还是行业专家、名人，都可以借助网络媒体表达自己的观点和看法，实现信息的分享和互动。
不过，随着个人媒体的兴起，也带来了一些挑战。首先是信息真实性和可信度的问题。在网络上，有很多匿名账号或不负责任的个人发布虚假信息或谣言，导致舆论混乱和社会稳定受到影响。其次是信息过载的困扰，个人发布的信息泛滥在网络上，人们很难筛选出有用的信息，增加了获取真实可信信息的难度。
然而，个人媒体的兴起也带来了巨大的机遇。个人可以通过网络平台扩大影响力，建立个人品牌和专业形象。专家可以通过撰写博客、发布视频等方式传播专业知识，吸引更多粉丝和关注者。此外，对于创作者来说，通过个人媒体可以实现自我实现和个性展示，展示自己的才华和创意。
随着社交媒体平台的不断更新和技术的不断演进，个人媒体的发展呈现出一些新的趋势。首先是媒体内容的个性化和定制化。人们更加注重自身兴趣和需求，个人媒体也会根据用户的喜好和反馈提供个性化定制的内容，增强用户黏性和忠诚度。
其次是跨平台传播和内容整合。在多平台环境下，个人媒体需要跨平台发布内容，实现信息的互通互联。同时，内容整合也是一个重要趋势，将不同形式的内容整合在一起，提供更加全面和多样化的信息体验。
另外，移动互联网的普及也推动了个人媒体的发展。人们可以随时随地通过手机或平板电脑访问和发布媒体内容，提高了用户的使用便捷性和互动体验。这种移动化的趋势也带来了更多的创作和传播机会，促进了个人媒体领域的创新和发展。
个人媒体的兴起是当今社会发展的必然趋势，每个人都可以通过网络平台成为新闻传播的一部分。但是在享受个人媒体带来的便利和乐趣的同时，我们也要认识到个人媒体所面临的挑战和责任。在信息爆炸和碎片化的时代，提倡真实、客观和负责任的媒体传播态度，构建和谐的网络传播环境，才能实现个人媒体的可持续发展与进步。
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。
