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3的9倍是指3个9还是9个3？

时间：2024-12-18 14:08 人气：0 编辑：招聘街

一、3的9倍是指3个9还是9个3？

3的9倍是指9个3相加的和。因为我们在小学阶段学习成乘法的时候是这样说的，几个相同的数相加的和也可以用乘法来表示。所以3的9倍表示9个三相加的和。在我们学习数学的过程当中，一定要加强基础知识的学习，掌握一些最基本的概念定义。为今后的知识的掌握打下基础。

二、9✘3读作9乘3对吗？

9×3读作9乘3这句话是对的！

9×3也可以读作9乘以3，乘法的意义乘和乘以是相同的含义，9乘3可以看作是9的3倍是多少，或者说3个9相加等于多少，还可以说9个3相加的和是多少，总之，数学乘法的意义，可以把乘和乘以看作是相等的意义，所以×即可读作乘也可以读作乘以

三、揭秘jQuery的9个常见面试题及详解

面试题1：什么是jQuery？它有什么优势？

jQuery是一个快速、简洁的JavaScript库，提供了丰富的功能和强大的选择器，用于操作HTML文档、处理事件、创建动画效果等。它的优势主要包括：

  • 跨浏览器支持：jQuery封装了大量的浏览器兼容性代码，使得开发者可以无需考虑浏览器差异性而编写统一的代码。
  • 简化DOM操作：jQuery提供了简洁的API，使得开发者能够简单地通过选择器查找、操作DOM元素，大大减少了开发时间和代码量。
  • 丰富的插件支持：jQuery社区拥有庞大的插件库，可以方便地集成各种功能和效果，提高开发效率。
  • 强大的动画效果：jQuery提供了丰富的动画效果，可以轻松地创建复杂的动画效果，并且性能优秀。

面试题2：如何选择DOM元素？

在jQuery中，可以使用选择器来选择DOM元素。常见的选择器包括：

  • 元素选择器：通过元素名选择DOM元素，例如$("div")。
  • 类选择器：通过类名选择DOM元素，例如$(".class")。
  • ID选择器：通过ID选择DOM元素，例如$("#id")。
  • 属性选择器：通过属性选择DOM元素，例如$("[name='value']")。
  • 组合选择器：可以将多个选择器组合起来，例如$(".class1.class2")。

面试题3：如何添加和移除类？

在jQuery中，可以使用addClass()方法来添加类，removeClass()方法来移除类。例如：

$(".element").addClass("new-class");
$(".element").removeClass("old-class");

面试题4：如何获取和设置元素的属性？

在jQuery中，可以使用attr()方法来获取和设置元素的属性。例如：

var attrValue = $(".element").attr("attribute");
$(".element").attr("attribute", "value");

面试题5：如何处理事件？

在jQuery中，可以使用on()方法来处理事件。例如：

$("button").on("click", function() {
  // 处理点击事件
});

面试题6：如何遍历和过滤元素？

在jQuery中，可以使用each()方法来遍历元素，filter()方法来过滤元素。例如：

$("li").each(function(index, element) {
  // 遍历li元素
});
$("li").filter(".selected").doSomething();

面试题7：如何创建和插入新元素？

在jQuery中，可以使用append()方法来插入新元素。例如：

$("body").append("
新元素
四、坑爹游戏9 3


坑爹游戏9 3 是一款备受争议的游戏，引发了玩家们的广泛讨论和争议。这款游戏探讨了许多敏感的议题，激发了玩家们对现实生活中的社会问题进行思考和反思。



游戏背景



坑爹游戏9 3 的设定发生在一个未来世界，整个游戏充满了未知的挑战和谜题。玩家需要通过不断探索和解决问题，逐渐揭开故事的真相。游戏的情节跌宕起伏，令人难以预测。



玩家在游戏中会面临各种道德抉择和挑战，这些抉择可能会影响到游戏的结局。坑爹游戏9 3 注重玩家的选择，强调每个选择都会对游戏进程产生影响。



游戏玩法



坑爹游戏9 3 的玩法独特创新，融合了解谜、探险和角色扮演等元素。玩家需要灵活运用各种技能和策略，才能在游戏中取得成功。



游戏中设有各种关卡和任务，玩家需要逐一完成这些任务才能不断前进。每个关卡都设计精巧，让玩家感受到挑战的乐趣。



玩家反馈



坑爹游戏9 3 推出后，吸引了大量玩家的关注和参与。玩家们纷纷发表自己的看法和意见，对游戏中的故事情节和人物设定进行讨论。



有些玩家对游戏的剧情和情节有着不同的看法，认为游戏过于沉重或者过于简单。但也有许多玩家对游戏的设计和玩法表示肯定，认为这是一款充满挑战和乐趣的游戏。



结语



总的来说，坑爹游戏9 3 是一款充满争议和讨论的游戏，它引发了玩家们深入思考社会问题和伦理道德的意义。通过这款游戏，玩家们可以体验到不同的游戏乐趣和挑战，同时也可以反思自身在游戏中所做出的选择。


五、()()9×()＝23()3？
你好，很高兴为你解答 ()()9×()＝23()3 竖式计算 具体过程如下图
六、3×3x=9？
这道题的结果是，3×3x1=9，这是一道乘法一元一次方程列式计算题，道题的计算过程如下，首先把左边的数计算出来，3×3x=9那么左边就是九x=9，所以x如下求解9÷9=1，所以x=1，因此，我们算到最后的结论是三乘，三乘，1=9，这道题特别简单，答案也很清晰，是个整数，计算起来一口就计算出来了，简单明了直接
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。
九、freertos面试题？
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。
十、9什么3=36什么9？
这道题的答案是什么，还需要更多上下文才能判断。目前只有两个数字，9和3，以及可能的符号等待我们来推断。如果这个问题是通过一个算式提出的，那么缺失的符号可能是乘号、加号、减号、除号等等。例如：- 如果题目是“9乘以3等于36除以（9乘以几）？” 那_

            

            

                
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