首先别人求你办事要在自己力所能及的范围内，不要牵扯到自己的利益和自己的时间，办完事不要夸大其词，说自己多么多么有能耐，不管多大的事，自己是否手到擒来，都要向对方表现的自己很为难，这个事情很难办，也不要太快的办成，如果不是急事可以拖一下
上级领导找你办事当然该收钱。领导找你办事说明你对领导还有利用价值。我们都知道，不管去哪里办事，都需要花钱疏通关系，领导找你办事，要是不收领导的钱，领导会觉得欠你的人情，会让你们以后相处感觉尴尬。
你收了领导的钱，被领导把事办了，领导会觉得你有门路。所以说，上级领导找你办事应该要钱。
1. 周末愉快，一早呼吸新鲜空气，带上宝贝一起游玩。
2. 愿每一天都是新的开始，你我都拥有好心情。周末愉快！
3. 窗外风和日丽，春光明媚，不知道有谁愿与我一同踏春去？
4. 晴天是我的笑脸，鲜花是我的礼物，雨水是我的心语，每当你抬头看天，蓝天里洁白的云，是我不变的祝福，记住周末快乐！
5. 周末，天气晴朗，适合外出，适合游玩，适合一切幸福的相聚。
茫茫人海，遇见你是我俩的缘份，喜欢你是我们上辈子的约定，爱上你是命中注定的，你是我的新娘，我是你的新郎。
做梦也想你，以前听人说;你梦见一个人是因为脑子全成了她，他在想你，所以你才会梦见他，我现在每天梦见你，是不是因为你在想我。
“一部手机办事通”是突出“我 ( 群众、企业 ) 要办事”和“政府能办事”，推动政务服务“掌上办、指尖办”，为广大企业和群众提供触手可及、无处不在、精准直达的政务服务，同时助力政府精准决策、精准施政、精准治理。
“办事通”突出顶层设计，建设了覆盖全省城乡的一张网，群众只要在手机有信号的地方均可办理上线服务事项，实现了无差别受理、同标准办理，全省一网通办。
以“主题化办事”为引擎，人性化设计了“我要看病、我要婚育”等 19 个办事主题，为老百姓完整办成一件事提供了全流程、套餐式集成服务。
应用语音识别、人脸识别等新技术，实现开口、刷脸就能办事。目前，上线 663 个事项，涵盖老百姓生产生活的方方面面，已成为企业和群众办事的重要途径、创新政务服务的主要平台、发展数字经济的重要品牌。
梦境一直是人们研究的课题之一，人们相信梦境是内心世界的投射，关于梦见小孩找你的含义，有着丰富的解释和解读。
小孩在梦中呈现出来，往往代表着纯真、无邪、童真的一面。当小孩找你时，则有可能意味着你内心深处有一种焦虑或需求，需要被满足或关注到。
2.1 内心的某种渴望
小孩找你的梦境，往往意味着你内心的某种渴望。这种渴望可以是对美好生活的向往，对爱情的渴望，或者是对某个目标的追求。小孩在梦中的表现形式，可能是你潜意识里对实现这种渴望的一种投射。
2.2 对责任和成熟的思考
小孩代表着天真纯洁，无忧无虑的状态。而当小孩找你，有可能反映出你内心对责任和成熟的思考。也许你即将承担起某种责任，或者在现实生活中需要更加成熟和坚强。
2.3 内心的压力和焦虑
小孩找你的梦境也可能意味着你内心的压力和焦虑。小孩需要你的照顾和关注，这可能代表着你目前面临的问题或困境，需要得到解决或关注。
除了一般性的解释外，具体梦见小孩找你的情境还需要结合个人的具体情况进行解读。以下是一些常见的情境：
4.1 注意心理需求
梦见小孩找你，首先要关注自身的心理需求，思考自己是否需要放松、寻找快乐，或者是否需要更加成熟和承担责任。
4.2 处理内心的焦虑和压力
如果梦见小孩找你引发了内心的焦虑和压力，可以通过放松、沟通或寻求帮助来缓解。与他人分享你的担忧，或者寻求专业人士的建议可以帮助你更好地应对这种梦境带来的情绪。
梦见小孩找你是一种常见的梦境，在解读时需要考虑到个体的具体情况和内心需求。无论这种梦境暗示着什么，重要的是要关注自身的情绪和心理需求，并采取相应的行动来应对。
梦境是神秘的，人类对其的研究还有很长的路要走，希望每个人都能通过自己的梦境获得心灵的启示。
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。
每个人都会在生活中经历伤心的时刻，而这时候找一个可以倾诉的对象显得尤为重要。当心情低落时，我们不妨寻找一些有效的途径来寻求情感上的安慰和支持。这篇博文将分享一些方法和建议，帮助你在伤心难过的时候找到一个可以倾诉心事的人。
家人和亲友是我们生活中最亲近的人，他们对我们的情感关注度也是最高的。当你感到伤心时，不妨将自己的感受与他们分享。面对面的交流有助于缓解压力，同时也能获得一些建议和帮助。
和家人及亲友的倾诉，不仅可以得到他们的理解和支持，还可以借此机会加深彼此之间的感情。毕竟，在困难时刻，有亲人与朋友的陪伴，总能给予我们一丝安慰和鼓励。
有时候，我们可能会遇到一些伤心的事情，不太适合与家人和朋友分享。这时，寻求专业心理咨询的帮助是一个非常好的选择。
专业心理咨询师通过聆听你的故事，帮助你理解自己的情绪，并提供相应的解决方案。他们具有丰富的经验和专业的知识，能够在你情绪低落时给予正确的引导和支持。
心理咨询不仅能够帮助你处理当前的情感困扰，更重要的是提供了一个安全的环境，让你能够真正地倾诉内心的困惑。在这个过程中，你可以通过和咨询师的互动，得到一些具体的建议和方法，帮助你重新找回自己并恢复积极的情绪。
伤心的时候，很容易陷入自我封闭的状态。然而，参加一些社交活动是改变这种情绪状态的有效途径。
通过参加社交活动，你可以结识一些新朋友，扩大自己的社交圈子。与他人交流，分享彼此的快乐和困扰，往往能够给予你新的观点和建议。同时，社交活动也会让你的注意力从自身的伤心事情中转移，帮助你走出情绪困境。
社交活动的形式多种多样，可以是参加朋友聚会、加入兴趣小组或者参与志愿者活动等等。选择适合自己的方式，走出家门，和他人互动，很快就能找到一种积极的情感出口。
写作和绘画是许多人在伤心时寻找情感安慰的方式之一。通过文字和图画，你可以表达内心的感受，释放情绪，并且更好地理清思绪。
对于喜欢写作的人来说，可以尝试用日记的方式记录下自己的情感。透过文字的描述，你可能会发现一些新的角度，从而对当前的困境有更深入的理解。
对于喜欢绘画的人来说，可以用画笔表达内心深处的情感。你可以画出自己此刻的心情，画出那些伤心的事情。在画画的过程中，你可能会发现情绪得到一些释放，心情也逐渐变得轻松起来。
有时候，我们在伤心时，会特别渴望一个精神寄托。这时，可以寻找一些信仰或者宗教方面的支持。
宗教和信仰可以给予人一种力量和安慰，让我们在困难时刻找到支撑和希望。无论是祈祷还是参加教堂的活动，都可以让你感受到一种超越自身的力量，从而减轻内心的痛苦。
当然，寻找精神寄托是一个非常个人化的过程，每个人的选择都不尽相同。无论你选择的是何种方式，重要的是你能够从中找到一些力量和勇气，为自己的伤心找到一个出口。
总之，当我们感到伤心的时候，找一个可以倾诉的对象是非常重要的。家人和亲友、专业心理咨询、社交活动、写作和绘画，以及寻找精神寄托，都是我们在伤心时可以尝试的方式。希望这些方法和建议能够帮助到你，在伤心难过的时候找到一丝安慰和舒缓。
