在舞台演出中，灯光效果是至关重要的一环。好的灯光效果能够为演出增色不少，提高观众的观赏体验。因此，舞台灯光设备的选购和使用都是需要认真考虑的。今天，我们要介绍的是AE射灯，一种非常受欢迎的舞台灯光设备。
AE射灯是一种舞台灯光设备，一般用于舞台演出、音乐会、展览、商业活动等场合。它属于一种聚光灯，能够将灯光聚焦在特定的区域，产生强烈的照明效果。AE射灯具有色彩多样、光线柔和、亮度高等特点，可以打造出非常出色的舞台效果。
1: 色彩多样：AE射灯的色彩非常多样，可以通过灯光效果打造出各种不同的舞台效果。
2: 光线柔和：AE射灯的光线非常柔和，能够有效避免因强光照射而导致的眼部不适。
3: 亮度高：AE射灯的亮度非常高，可以在比较大的舞台上产生非常出色的照明效果。
4: 灯泡寿命长：AE射灯的灯泡寿命较长，可以减少更换灯泡的频率。
1: 价格较高：AE射灯的价格相对较高，需要一定的预算才能购买。
2: 能耗较大：AE射灯的能耗相对较大，需要考虑到用电量的问题。
在选购AE射灯之前，需要了解自己的需求。需要考虑的因素包括舞台大小、灯光效果、使用频率等。根据自己的需求，选择适合自己的AE射灯型号。
AE射灯的灯光效果非常重要，需要考虑到亮度、色彩等因素。在选购时，可以让销售人员演示一下灯光效果，以便更好地了解不同型号的AE射灯的表现。
在选购AE射灯时，一定要购买正规品牌的产品。正规品牌的产品质量更有保障，售后服务也更好。
在使用AE射灯时，需要进行灯光布置。要根据舞台大小、演出类型等因素来确定灯光布置方案。需要注意的是，布置灯光时要注意安全，避免因灯光摆放不当而引起安全事故。
在灯光布置完成后，需要进行灯光调试。要根据舞台效果来调整灯光的亮度、颜色等参数，以达到最佳的舞台效果。
AE射灯的保养非常重要，可以延长灯光使用寿命。需要定期清洁灯罩、更换灯泡等，以保持灯光的良好状态。
AE射灯是一种非常出色的舞台灯光设备，可以打造出各种不同的舞台效果。在选购和使用AE射灯时，需要认真考虑各种因素，以达到最佳的舞台效果。希望本文能对大家有所帮助。
AE探照灯是一种常见且重要的照明设备，被广泛用于舞台演出、电影拍摄、建筑照明等领域。它不仅具备强大的光线亮度，还能通过精确的控制系统实现各种照明效果。在本文中，我们将深入探讨AE探照灯的原理、应用以及未来发展趋势。
AE探照灯采用了先进的光学技术和控制技术，通过灯光源的亮度调节和灯体的旋转、摆动等运动方式，实现了多种照明效果的切换和调整。在光学设计方面，AE探照灯通常配备了高亮度的气体放电灯或LED光源，通过集成的透镜系统实现了光束的聚集和调节。
AE探照灯的控制系统非常精密，可以通过DMX512信号或其他通信协议与控制台进行连接，实现灯光的远程控制和调节。控制系统可以调整灯光的亮度、色温、光斑大小等多个参数，从而满足不同舞台效果或照明需求。
此外，AE探照灯还常配备电子定位装置，能够根据预设的坐标或参考点进行精确的灯光定位，实现精准的照明效果。
AE探照灯在各个领域都有广泛的应用。最常见的是在舞台演出中，AE探照灯可以通过调整亮度、颜色和光斑大小等参数来营造出不同的舞台效果，如聚光、洒落、追光等。它们可以凸显演员的形象，制造出戏剧性的效果，增强舞台效果的视觉冲击力。
此外，AE探照灯还经常用于电影拍摄中，用于照亮摄影棚或室外场景。通过控制系统的调节，可以实现不同的照明效果，如清晨、黄昏、夜晚等，为电影场景增添丰富的层次感和情感色彩。
AE探照灯还在建筑照明领域得到了广泛应用。它们可以用于照亮大型建筑物的外墙或景观，将建筑物装饰的更加华丽夺目，成为城市夜景的一道亮丽风景线。
此外，AE探照灯还常用于展览、演讲、婚礼等活动场合，为现场营造出理想的光影氛围，提升活动的气氛和效果。
随着科技的进步和人们对灯光效果要求的提高，AE探照灯正朝着更加智能化、多功能化的方向发展。
智能化是AE探照灯发展的重要趋势之一。通过集成各种传感器和智能控制系统，AE探照灯可以实现自动化控制、智能调光、自动定位等功能，大大提高了使用的便捷性和舞台效果的表现力。
多功能化是AE探照灯发展的另一重要方向。未来的AE探照灯将不仅仅局限于照明功能，还可以集成其他功能模块。例如，可以与音响系统结合，实现灯光与音乐的同步变化；可以与特效设备结合，创造出更加震撼的视听效果；可以与虚拟现实技术结合，打造出沉浸式的舞台体验。
此外，AE探照灯还将更加注重能源的节约和环保性能的提升。随着LED技术的进步，未来的AE探照灯将更加高效节能，减少能源消耗和电污染。
AE探照灯作为一种重要的照明设备，在舞台演出、电影拍摄、建筑照明等领域发挥着重要的作用。它的原理、应用和未来发展趋势需要我们深入了解和关注。
在掌握了AE探照灯的原理后，我们可以更好地运用它的照明效果，实现更多元化的舞台效果。同时，AE探照灯在智能化和多功能化方面的发展，也将为我们创造更加精彩的舞台体验和视听盛宴。
模板是AE中非常重要的一个概念，它可以帮助我们快速地创建出各种不同的视觉效果。今天，我们就来介绍一下ae模板的使用方法。
AE模板可以根据不同的分类方式进行划分，例如按功能、按场景、按风格等。常见的分类方式包括动画、文字、特效、视频剪辑、音乐等等。选择适合自己的模板可以让我们更加高效地完成工作。
在使用模板之前，我们需要先准备好相关的素材和文件。这些素材和文件可以是图片、视频、音频等，也可以是其他类型的文件。在AE中，我们可以使用素材库来管理这些文件，方便我们随时调用。
在AE中，我们可以直接将模板文件拖拽到时间线上，或者使用菜单栏中的“导入”功能来导入模板。导入成功后，模板会自动出现在时间线上的预设轨道上。
模板导入成功后，我们就可以开始编辑了。我们可以对模板中的元素进行修改、替换、添加等操作，以达到我们想要的效果。同时，我们还可以对模板的播放速度、播放顺序等进行调整。
最后，我们可以将编辑好的结果导出为视频文件。在导出之前，我们需要选择合适的格式和质量，以确保导出的视频文件能够满足我们的需求。
总的来说，使用AE模板可以大大提高我们的工作效率，让我们能够快速地创建出各种不同的视觉效果。只要我们掌握了正确的使用方法，就能够更好地利用模板来提高我们的创作水平。
ae86和ae85这两种车架其实是共用一种地盘的，但是86的定位是注重性能，85是注重经济性。86和85最大的区别是发动机，86的发动机是130匹马力的4A-G，并且是适合高速行驶的dohc发动机，85是83匹3A-U，适合日常代步的sohc。除了这个其它的地方85也差86很多，没有lsd，变速箱，悬挂，避震，刹车都不如86。要说是个什么概念的话，差不多就是阿树想买捷达王，结果被人骗买到了普通捷达吧
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。
1.负责区域大客户/行业客户管理系统销售拓展工作，并完成销售流程；
2.维护关键客户关系，与客户决策者保持良好的沟通；
3.管理并带领团队完成完成年度销售任务。
你好，面试题类型有很多，以下是一些常见的类型：
1. 技术面试题：考察候选人技术能力和经验。
2. 行为面试题：考察候选人在过去的工作或生活中的行为表现，以预测其未来的表现。
3. 情境面试题：考察候选人在未知情境下的决策能力和解决问题的能力。
4. 案例面试题：考察候选人解决实际问题的能力，模拟真实工作场景。
5. 逻辑推理题：考察候选人的逻辑思维能力和分析能力。
6. 开放性面试题：考察候选人的个性、价值观以及沟通能力。
7. 挑战性面试题：考察候选人的应变能力和创造力，通常是一些非常具有挑战性的问题。
需要具体分析 因为cocoscreator是一款游戏引擎，面试时的问题会涉及到不同的方面，如开发经验、游戏设计、图形学等等，具体要求也会因公司或岗位而异，所以需要根据实际情况进行具体分析。 如果是针对开发经验的问题，可能会考察候选人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能够独立开发小型游戏等等；如果是针对游戏设计的问题，则需要考察候选人对游戏玩法、关卡设计等等方面的理解和能力。因此，需要具体分析才能得出准确的回答。
