国足人事任免权当然是中国足协，中国足协通过公开竞聘的方式选取主教练，成立国家队教练组，但是由于目前战绩不佳加上女足选帅的种种问题，体育总局会干预教练的任免，女足主教练进行公开竞聘，结果确任命没有参加竞聘的人担任主教练，所以足协有时也要受总局直接管制
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简单的说说我的应聘经历，希望能对提主有所帮助。说实话，人事专员的应聘其实很简单，没有提主所设想的那么复杂。
首先，既然提主打算应聘人事专员的话，那么肯定是达到了人事专员的标准和门槛。即便差一些，只要提主愿意去尝试的话，对方都是会给予机会的。当然，仅限于中小公司。
其次，应聘人事专员的话，一定要有信心。如果求职者自身都没有信心的话，别人也不会对你产生信心，说不定刚开始就PASS了。
然后呢，就是相关的经验或认真态度。如果有经验的话，这是最好的。即便没有经验，也要表露出认真的态度。有时候，认真的工作态度往往比经验更为重要。
最后，就是试用期的绩效问题了。一般来说，只要没有太大的问题，求职者都会获得一个试用期。如果能够适应并且展现能力的话，那么就会留下转正。要是不行的话，那么转行也就实属正常了。
总而言之，具体的面试和技巧之类的，其实并不重要。能否打动HE或老板，主要还是看求职者本人。
在中国的房地产市场，购房、贷款等涉及到的政策和规定繁多复杂，许多人在购房和贷款过程中都会遇到各种问题和疑惑。很多人会关心一个问题，那就是认房认贷认外地房产吗？接下来，我们就来深入探讨这个问题。
认房认贷是指在购房和办理房贷时所需要的资料和手续，包括购房合同、身份证、户口本、收入证明、社保证明、银行流水等。购房者需要准备齐全这些材料，以便顺利完成购房和贷款手续。在购房过程中，购房者和贷款申请人需要如实提交相关资料，配合银行和相关部门进行认真审核和核实。
认外地房产是指在申请贷款时，如果购房者名下拥有外地的房产，银行会对此进行严格审核。一般情况下，银行在核实购房者贷款资格时，会查验购房者名下是否存在其他房产，尤其是在外地是否有其他房产。如果购房者名下有外地房产，有些银行可能会对贷款的额度和利率等进行调整。
在进行认房认贷认外地房产时，购房者需要注意以下几点：
总的来说，在购房和贷款过程中，购房者需要遵守相关规定，如实提供相关资料，配合银行和相关部门进行认真审核，确保购房和贷款手续顺利进行。同时，在拥有外地房产时，购房者也需要注意相关政策规定，避免因此带来不必要的麻烦和影响。
在购房和贷款过程中，了解和遵守相关规定和政策是非常重要的。购房者需要认真准备所有必要资料，按照规定程序操作，确保购房和贷款顺利进行。对于外地房产的情况，购房者也需要注意相关政策规定，避免因此导致不必要的问题和影响。
最终，希望购房者在购房和贷款过程中顺利办理手续，买到自己满意的房产，实现居住梦想。同时也提醒购房者要保持谨慎和理性，不断提升自身的购房和贷款意识，避免在购房过程中出现风险和问题。
当涉及到商业谈判时，认质认价是一种非常重要的技巧。在谈判过程中，双方各持己见，希望获得最有利的交易条件。然而，成功的谈判并不仅仅取决于一方的胆量或聪明才智，而更多地在于认识到双方的价值，并在此基础上寻求共赢的解决方案。
在商业谈判中，认质认价意味着双方承认对方的价值，并愿意付出相等的代价。这种态度可带来多种好处：
要在商业谈判中实施认质认价，以下技巧可能会对您有所帮助：
在进入谈判之前，必须充分准备。了解对方的需求、利益和底线，并对自己的产品或服务进行全面分析。这将增加您在谈判桌上的自信，并帮助您更好地理解双方互动的可能性。
在谈判之前，制定一个明确的谈判策略非常重要。考虑到双方的共同利益和权力平衡，确定您的目标和优先事项。这将帮助您更好地管理谈判过程，并使您能够更好地达到期望的结果。
在谈判中，保持冷静是非常重要的。不要受到情绪的左右，始终专注于问题本身。尽量避免个人攻击或过度的情绪表达，以免破坏谈判氛围。
在认质认价的谈判中，您需要展现您的价值。强调您的产品或服务的独特之处，并说明为什么它们对对方有价值。这将有助于对方更好地理解并认同你们的产品或服务。
在谈判中，寻求共同利益是非常重要的。尽量找到双方都能接受的解决方案，以达到双赢的局面。通过积极合作和妥协，使谈判过程更加顺利。
有效的沟通是认质认价谈判的关键。确保您清楚地传达您的意图和需求，并尽量理解对方的观点和利益。使用积极的语言和非攻击性的态度进行沟通，有助于建立信任和合作。
在谈判中，双方难免会有意见分歧。当出现分歧时，寻找解决办法是非常重要的。通过共同探讨，寻找双方都可以接受的折中方案，并努力达成一致。
在商业谈判中，认质认价是一种非常重要的技巧。它有助于建立长期的合作关系，减轻紧张气氛，并在谈判过程中获得全面的信息。要实施认质认价，充分准备，制定明确的谈判策略，并展现您的价值是非常重要的。通过寻求共同利益和良好的沟通，解决分歧，并达成双赢的结果。
好啤酒对于啤酒爱好者来说，是一种享受，是一种品味，更是一种追求。好的啤酒不仅仅是一种饮品，更是一门艺术，一种文化的体现。在啤酒文化中，认原浆纯啤酒是被认为最为纯正、原始、纯净的一种啤酒，被众多啤酒爱好者所喜爱。
好啤酒不仅仅是口感好，而且是整体品质好，包括口感、香气、口感的清爽度、醇厚度等多方面的表现。认原浆纯啤酒则是在酿造过程中不添加任何人工香料和防腐剂，保留了啤酒最原始、天然的风味。
辨别好啤酒的方法有很多种，但最直观的方法是通过品尝。好的啤酒香气浓郁，口感清爽饱满，入口顺畅，余味悠长。而认原浆纯啤酒则有着更加浓厚的麦芽香气，更加纯净的口感，让人回味无穷。
啤酒文化作为一种饮食文化，已经渗透到人们的生活中的每个角落。无论是在宴会上，还是在家庭聚会中，啤酒都是人们最喜爱的选择之一。而好啤酒的选择更像是一种品味，一种对生活品质的追求。
好啤酒认原浆纯啤酒认，不仅是一种品味，更是一种态度。品尝一杯好啤酒，感受啤酒的香醇，体会啤酒的文化，让我们一起享受这份独特的美好。
橙认是一个专业的博客文章，长度为1000个字，格式为。
在现代社会中，橙认是一种被广泛采用的认知方法。它通过深入研究和分析，帮助人们更好地理解复杂的问题和现象。
橙认的核心理念是专业性和深度。它要求研究者具备扎实的知识背景和丰富的经验，以便能够准确地把握问题的本质。
橙认的文章通常采用长篇的形式，以便详细阐述问题的各个方面。文章的结构清晰，包括引言、正文和结论等部分。
橙认具有以下几个特点：
橙认在各个领域都有广泛的应用，包括科学研究、工程设计、经济分析等。
在科学研究领域，橙认可以帮助科学家更好地理解复杂的自然现象，推动科学的发展和进步。
在工程设计领域，橙认可以帮助工程师解决复杂的技术难题，提高工程的质量和效率。
在经济分析领域，橙认可以帮助经济学家分析市场的供需关系，指导经济政策的制定。
橙认作为一种专业的认知方法，具有重要的意义和应用价值。通过深入研究和分析，橙认可以帮助人们更好地理解复杂的问题和现象，推动各个领域的发展和进步。
苗木认质认价单是苗木交易中常见的一种文件，它记录了苗木的质量和价格信息。这份单据对于苗木买卖双方来说都非常重要，可以帮助双方更好地了解苗木的品质和市场价格，确保交易的公正和透明。
希望这份苗木认质认价单填写指南对您有所帮助。填写准确的认质认价单可以提高交易的可信度和透明度，确保买卖双方的权益和利益得到保障。
谢谢您的阅读!
BIOS里找不到硬盘可以尝试通过以下方法：
1.打开电脑，在出现开机画面时，按快捷键进入bios，不同型号电脑的bios可能不同，按开机画面的信息提示即可：
2.进入到bios设置洁面后，将光标移至load optimized defaults按回车键执行：
3.在弹出的窗口中选择ok，按回车键确认回复出厂设置：bios里面找不到硬盘的可能原因：1.硬盘IDE电缆接触不良、或者断裂导致；2.CMOS存储信息错误、可能是电池电量不足；3.硬盘本身有损坏导致bios无法识别；
4.硬件接触不良。
5.硬盘接口损坏。
6.硬盘数据线损坏。
7.硬盘与其他设备之间存在冲突。
8.硬盘供电电压不稳或硬盘控制电路故障
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。
