广电银通金融电子科技有限公司（简称广电银通），是中国最专业的金融外包服务商。在中国，广电银通是规模最大的ATM（银行自动柜员机）和实力最雄厚的AFC（轨道交通自动售检票）服务商，是全球领先的货币处理设备及系统解决方案提供商广电运通的全资子公司，总部位于广州CBD中心区域——珠江新城。
广电运通创立于1999年，是国有控股的高科技上市企业，主营业务覆盖智能金融、交通出行、公共安全、政务便民以及大文旅、新零售等领域，致力为全球客户提供运营服务、大数据解决方案以及各种智能终端设备，是国内知名的行业人工智能解决方案提供商。
广电监控接入广电网络主要通过以下几种方式进行：
1. 光纤接入：广电网络通常采用光纤作为传输介质，因此监控系统可以通过光纤接入广电网络。这种方式具有传输速度快、带宽大、信号损耗小等优点。光纤接入需要将光纤终端设备与监控设备的网络接口相连。
2. 铜线接入：如果广电网络中存在铜线资源，监控系统也可以通过铜线接入。铜线接入的优点是成本相对较低，但传输速度和带宽可能不如光纤接入。铜线接入需要将监控设备的网络接口与铜线终端设备相连。
3. 无线接入：部分广电网络覆盖范围内可能存在无线信号，监控系统可以通过无线接入广电网络。无线接入具有安装便捷、灵活性高等优点，但可能受信号干扰和传输距离限制。无线接入需要将监控设备的无线网卡与广电无线信号接收设备相连。
4. 通过路由器或交换机接入：如果广电网络中已经部署了路由器或交换机，监控系统可以通过这些设备接入广电网络。这种方式具有较好的稳定性和可扩展性，但需要确保路由器或交换机具有足够的端口和带宽资源。接入时，将监控设备的网络接口与路由器或交换机的相应端口相连。
总之，广电监控接入广电网络的方式有多种，具体采用哪种方式需根据实际情况和需求来选择。在选择接入方式时，应充分考虑传输速度、带宽、稳定性、成本等因素。
长沙新广电和湖南广电在所属和位置方面存在一些差异。以下是具体的比较：
1. 所属：湖南广电是省际卫视，而长沙广电是长沙本地电视台。
2. 位置：长沙广电位于长沙市开福区洪山桥，而湖南广电的总部位于湖南省长沙市开福区马栏山。
综上所述，长沙新广电和湖南广电在所属和位置上有所不同，但都属于广播电视系统。
广电驾校一直以来都是学员们选择学车的热门驾校之一。作为一家在行业内拥有良好口碑的驾校，广电驾校一直秉承着严谨的教学态度和专业的教学团队，受到了学员们的广泛好评。
广电驾校注重实际教学效果，倡导因材施教，因人而异的教学理念。无论学员的驾驶基础如何，广电驾校都能够根据学员的实际情况量身定制教学计划，帮助学员快速提升驾驶技能。
广电驾校拥有一支经验丰富、素质过硬的教练团队。这些教练不仅具有扎实的驾驶技能，更重要的是能够耐心细致地指导学员，帮助他们克服驾驶中的各种困难和挑战。
广电驾校始终坚持以学员为中心，以服务为宗旨。无论是在教学过程中还是在服务环节，广电驾校都力求做到尽善尽美，让每一位学员都能感受到贴心周到的服务。
广电驾校为学员提供多种学车课程，包括科目一、科目二、科目三等一系列课程。学员可以根据自己的实际情况和需求进行选择，灵活安排学习时间。
广电驾校的学费政策公开透明，不设繁琐的附加费用，让学员清晰明了地了解学车费用构成，避免不必要的纠纷和误解。
总的来说，广电驾校作为一家具有口碑和实力的驾校，在学员们心中树立了良好的形象。如果您正在考虑选择一家靠谱的驾校进行学车，广电驾校无疑是一个不错的选择。
在今天数字化的时代，电视已经成为了人们生活中必不可少的娱乐和信息获取工具。然而，有时我们可能会遇到一些问题，比如出现了“广电电视没信号只有广电菜单”的情况，让我们感到困惑和不知所措。那么，为什么会出现这种情况呢？该如何解决呢？
首先，让我们来看看广电电视没信号的可能原因。以下列举了几种常见的情况：
当出现广电电视没信号只有广电菜单的情况时，我们可以尝试以下几种解决方法：
首先，检查天线接口是否松动或连接不良。确保天线紧密连接到电视机的接口上，并且连接处没有松动。如果发现有松动的地方，可以尝试重新插拔天线接口，确保连接牢固。
其次，如果天线位置选择不当，可能会导致信号接收受阻。尝试将天线放置在较高的位置，避免被楼宇或其他物体遮挡。同时，确保天线的方向指向信号源。
如果您的天线损坏或老化，那么可能需要更换一根新的天线。选择一款质量好、信号接收效果好的天线，可以提高信号的接收质量。
如果您使用的是有线电视，那么可能是电视信号源出现故障。您可以尝试更换一个信号源，或者联系当地的有线电视运营商进行咨询和维修。
有时候，电视机的设置问题也会导致信号接收不良。您可以尝试重置电视的设置，恢复到出厂设置，然后重新进行设置。这样有助于解决一些常见的设置问题。
如果您尝试了以上方法仍然无法解决广电电视没信号的问题，那么可能需要寻求专业帮助。您可以联系电视机品牌的售后服务中心，或者当地的电视维修中心，让专业人士进行检修和维修。
广电电视没信号只有广电菜单可能是由于天线连接不良、天线位置选择不当、天线损坏或老化、电视信号源故障，以及电视机设置问题等原因引起的。解决这一问题可以通过检查天线连接、调整天线位置、更换天线、检查电视信号源以及重置电视设置等方法。如若问题仍然存在，建议您寻求专业帮助。
近年来，随着社会的发展和科技的进步，广电行业正迎来前所未有的机遇和挑战。从传统电视到网络视频，广播电台到流媒体平台，广电行业正面临着巨大的变革和调整。这些变化不仅对广电行业自身的发展产生了深远影响，也给观众带来了更多多样化的娱乐和信息选择。
随着互联网的普及和移动设备的智能化，传统电视面临的挑战日益严峻。观众在选择娱乐和信息渠道时越来越倾向于互联网和流媒体平台。人们不再局限于固定的电视节目表，而是可以根据自己的喜好和时间自由选择观看内容。
在这样的背景下，广电行业开始加大对新媒体的投入和转型。越来越多的传统电视台开设了网络视频平台，推出了各种互动和个性化的服务。同时，广播电台也积极拓展自己的互联网渠道，通过网络直播和点播等方式与观众进行互动。
与此同时，广电行业也面临着版权保护和内容监管等新挑战。由于互联网的开放性和自由性，一些盗版和非法传播的问题浮出水面。广电行业需要加强合作，整合资源，共同打击盗版行为，并提供更加高质量的正版内容。
尽管广电行业面临着许多挑战，但其发展前景依然广阔。一方面，广电行业在技术和内容创作方面拥有丰富的经验和资源，这是其他行业无法替代的优势。另一方面，广电行业也积极探索新的商业模式和多元化发展道路。
首先，广电行业能够充分利用互联网的技术优势，为用户提供更丰富多样的娱乐和信息服务。通过智能电视、移动应用和流媒体平台，观众可以随时随地享受高清视频、独家内容和个性化推荐，这将进一步增强广电行业的吸引力。
其次，广电行业还可以通过多元化的内容创作和合作，进一步扩大市场份额。与互联网公司、电影制片厂商和其他媒体机构的合作，可以为广电行业带来更多的优质内容和独家资源。这样的合作不仅可以提升广电行业的影响力，还可以带来更多的商业机会。
此外，广电行业可以加强国际合作，进一步拓展海外市场。中国作为世界上最大的广电市场之一，拥有丰富的文化资源和制作实力。通过加强与其他国家的合作，广电行业可以将中国的电视节目、电影和纪录片传播到海外，推动中国文化走向世界。
为了应对广电行业面临的挑战并实现可持续发展，我们提出以下几点发展策略：
总之，广电行业面临着前所未有的变革和机遇。通过加强技术创新、加大内容创作与保护力度、拓展海外市场等策略，广电行业有望实现长期稳定的发展。
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面试中被问到抗压力的问题时，可以针对以下问题进行回答：
1. 你对压力的看法是什么？你认为良好的压力管理对于工作与生活的重要性是什么？
2. 你曾经遇到过最大的压力是什么？你是如何处理的？取得了什么成果？
3. 你如何预防压力的堆积？平时都有哪些方法舒缓压力？
4. 你在工作中是如何处理紧急事件的？在紧急事件发生时，你又是如何平静处理的？
5. 当你感到应对不了困难时，你是如何处理自己的情绪的？是否有过跟同事或领导寻求帮助的经验？
以上问题的回答需要切实体现出应聘者的应对压力的能力、态度和方法。需要注意的是，压力是一种正常的工作与生活状态，压力管理不是要消除压力，而是要学会合理地面对与处理压力，以达到更好的工作和生活效果。
应该是校医的工作范畴，急救处理，传染病知识和健康教育，除专业知识外还会问一些开放性的题目，好好准备下吧，祝你成功。
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());
}
}
