这个问题没有明确的结论，因为选择学校要根据个人情况和需求来考虑。西南位育和南模都是优秀的高中，但是具体的优缺点各有不同。西南位育是北京市重点高中，教育质量一直处于北京市前列，尤其是在自然科学和理工类方面，优势明显。此外，学校设施齐全，师资力量雄厚，课外活动也很丰富。南模则是江苏省重点高中，也有着很高的教育水平和声誉。除了在文科和艺术类方面比较优秀之外，在其他学科也有很不错的表现。学校注重素质教育，培养学生的综合素质。因此，选择西南位育还是南模要根据个人需求和偏好来考虑，比如对于文理倾向的学生、对于生活环境的要求等等，需要进行全面综合考虑。
学生们都希望在一模、二模和三模的考试中取得优异的成绩，因为这直接关系到他们能否进入理想的大学或者获得心仪的奖学金。然而，要取得理想的成绩并不容易，需要付出大量的努力和时间。
在进行成绩查询之前，我们先来探讨一下如何提高学习成绩的方法和技巧：
制定一个合理且可行的学习计划是提高学习成绩的第一步。你可以根据自己的时间安排和学习目标来制定学习计划，合理地安排每一天的学习内容和时间。同时，要确保计划中包含了复习和练习的时间，这样可以加深对知识的理解和掌握。
要想在考试中取得好成绩，基础知识的掌握是非常重要的。在学习新知识的同时，一定要重视对基础知识的巩固与理解。如果基础知识掌握不牢固，后续的学习会变得困难，很可能导致学习成绩的下降。
除了课本上的知识，还可以利用互联网等各种资源来拓宽自己的学习范围。有时候，通过其他渠道获取的知识会更具深度和广度，帮助你更好地理解和掌握学科。可以查找相关的学习资料、参加学习平台或者参加学术交流等，以拓宽自己的视野。
在学习过程中，记笔记和做题集对于提高学习效果非常有帮助。记笔记可以帮助你更好地理解和总结知识点，做题集可以帮助你查漏补缺，并提升解题能力。通过整理笔记和做题集，可以更加系统地学习和巩固所学内容。
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。学习知识不仅要停留在理论层面，还要结合实践进行应用。通过实际操作、实验或者实践活动，可以更好地理解和应用所学的知识，从而加深记忆并提高学习成绩。
在考试前，制定一个合理的复习计划也非常重要。要根据考试科目和时间来制定复习计划，将重点内容进行有针对性的复习。可以使用一些复习方法和技巧，如制作思维导图、做题串联、找出易错点等方法，提高复习效果。
一模、二模和三模的成绩查询是学生们非常关注的事情。通过成绩查询，可以了解自己在考试中的得分情况，以便进行进一步的学习调整。
一般来说，成绩查询可以通过以下几个途径进行：
学校教务系统是最常用的成绩查询途径之一。学生可以通过登录学校教务系统，在指定的时间段内查询到自己的一模、二模和三模成绩。一般来说，学校会事先通知学生成绩查询的时间和方式，学生需要按照要求进行查询。
有些学校还会通过短信的方式通知学生考试成绩。学生在参加完一模、二模和三模考试后，耐心等待学校的成绩通知短信即可。这种方式相对来说比较方便，学生可以随时收到成绩通知，及时了解自己的成绩情况。
一些学校也会通过电子邮件的方式通知学生成绩。学生在考试结束后，需要保持对邮箱的检查，以便及时收到学校发送的成绩通知。电子邮件通知方式不受时间和地域的限制，学生可以在任何地方及时了解自己的成绩。
需要注意的是，每个学校的成绩查询方式可能会有所不同，学生需要根据学校的要求选择合适的方式进行查询。
提高学习成绩是一个需要长期努力的过程，需要学生付出大量的时间和精力。制定合理的学习计划、注重基础知识的掌握、拓宽学习资源、整理笔记和做题集、结合实践应用知识以及制定合理的复习计划，这些方法和技巧都可以帮助学生提高学习效果。
在成绩查询方面，学生可以通过学校教务系统、短信通知或者电子邮件的方式了解自己的一模、二模和三模成绩。无论通过何种途径进行成绩查询，学生都需要耐心等待和按照学校要求进行操作。
希望学生们通过努力和坚持，取得优异的一模、二模和三模成绩！
在高三阶段，一模、二模和三模考试是非常重要的时间节点。
一模考试通常在年初进行，这是一次全面检验学生掌握程度的考试。
二模考试一般在年中进行，它是对学生在上半学年所学知识的总结和回顾。
三模考试通常在年末进行，是对全年学习成果的检验和评估。
这些考试都是学生评估自己的学习进展和准备情况的重要机会。
一模考试通常在1月或2月进行，是高三阶段的第一次大考。
一模考试的内容包括各个学科的知识和技能，涉及到的范围广泛。
在一模考试前，学生需要制定合理的复习计划，并进行有针对性的复习。
复习的重点是对基础知识的巩固和理解，以及解题技巧的训练。
一模考试的成绩是学生自我评估的重要依据，也是学校和家长评估学生学习情况的重要参考。
二模考试通常在5月或6月进行，是对上半学年所学知识的总结和回顾。
二模考试的内容主要包括前半学年所学的内容，重点是对知识点的掌握和应用能力的提升。
在二模考试前，学生需要对前半学年所学的知识进行系统性的复习和梳理。
同时，要加强对解题方法和答题技巧的训练，提高应试能力。
二模考试的成绩反映了学生在上半学年的学习情况和进步程度。
三模考试通常在11月或12月进行，是对全年学习成果的检验和评估。
三模考试的内容包括全年各个学科的知识和技能，综合性和综述性较强。
在三模考试前，学生需要全面复习全年所学的知识和技能，做好知识的巩固和拓展。
同时，要注重对解题方法和答题技巧的训练，提高综合应用能力。
三模考试的成绩是对学生全年学习成果的总结和评估，对高考备考起到重要的指导作用。
欢迎阅读本文，今天我们将要探讨的主题是模模联盟网红。随着社交媒体的崛起，网红已经成为新时代的明星，吸引了大批粉丝和关注者。在这篇文章中，我们将深入探讨模模联盟网红的现象，以及他们在当今社会中的影响力。
模模联盟网红是指通过模模联盟平台获得知名度的网络红人。他们通常在社交媒体上拥有大量的粉丝，可以通过发布内容赚取收入，并与粉丝建立亲密的互动关系。这些网红擅长各种领域，例如美妆、时尚、生活方式等，他们的影响力不断扩大，成为许多品牌的合作对象。
模模联盟网红具有一些共同的特点，这些特点使他们在社交媒体上脱颖而出，赢得了大批粉丝的喜爱。首先，他们通常拥有独特的个人魅力和吸引力，能够吸引他人的注意力。其次，他们的内容质量高，能够给粉丝带来快乐和启发。此外，他们善于与粉丝互动，建立了深厚的信任关系。这些特点使模模联盟网红在竞争激烈的网络世界中脱颖而出。
模模联盟网红的影响力日益扩大，他们不仅可以影响粉丝的购买决策，还能够塑造社会舆论和价值观念。许多品牌意识到了模模联盟网红的影响力，开始与他们合作推广产品和服务。通过与网红合作，品牌能够快速扩大知名度，吸引更多消费者。
另外，模模联盟网红还可以借助自己的影响力参与公益活动，传播正能量，激励更多人积极向上。他们的言行举止对粉丝产生积极的影响，帮助他们在生活中更加自信和乐观。
虽然模模联盟网红拥有巨大的影响力，但他们也面临着一些挑战。首先，竞争激烈，网红之间需要不断创新，吸引更多粉丝。其次，舆论监管日益严格，网红需要注意言行举止，避免传播负面信息。
然而，随着社交媒体的不断发展，模模联盟网红也将迎来更多的机遇。他们可以通过不同的平台扩大知名度，拓展粉丝群体。同时，品牌合作也将为他们带来更多的商业机会，实现自身的商业发展目标。
总的来说，模模联盟网红已经成为当今社会的现象，他们以独特的魅力和影响力吸引了大量粉丝和关注者。通过不懈的努力和创新，网红们不断拓展自己的影响力，并在社交媒体领域展现出耀眼的光芒。期待未来，模模联盟网红将继续发挥重要作用，引领社交媒体风潮。
不太理想重点班很好,其他的班一般(每班10个左右,二本以上)大概本课(二本)50%-60%不过我跟你说,在宣武区已经算不错的了比育才和六十六中都好的多
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。
