101×101—101用简便方法计算？-招聘街

一、101×101—101用简便方法计算？

101×101—101=101×（101—1）=101×100=10100，这道题的算里是：这道题应用的是乘法分配率，，而且是乘法分配率的反应用，乘法分配率有一个特点，那就是C是重复出现的数字，根据题的特点可知，101，相当于字母C，找到字母C，前面的数字101，就相当于字母ap，字母b，就是1，所以就向开头的算是一样，简算就找到了

二、101乘以101加上101如何简便？

101×101+101的最简单的算法可以是这样：101×（101＋1）＝101×102＝101×100＋101×2＝10100＋202＝10302这就是最简便的算法，简便的计算方法就要找到相同的乘数提取出来，提取出来的乘数与整数相乘得到的结果加上余数相乘的结果，得到的总数就是最简单的算法得到的结果。

三、101×101-101的简便方法？

101×101-101 =101x101-101x1 =101x(101-1) =101x100 =10100 25x23x4 =25x4x23 =100x23 =2300

四、谜语101

欢迎来到今天的博客文章！本文将带您进入谜语的神秘世界，为您介绍谜语101的基础知识。无论您是爱谜语解谜的高手，还是对这种有趣的文化现象感兴趣的新手，本文都将为您提供有用的信息和娱乐。

什么是谜语？

在我们深入探索这个话题之前，让我们先来了解一下谜语的定义。谜语是一种文字游戏，其目的是通过编写或描述难以理解或猜测的问题，使读者或听众思考并猜出谜底。谜底通常是一个触类旁通或双关语，需要一定的推理和观察能力来解答。

谜语的起源

谜语作为一种娱乐形式可以追溯到古代文明。几千年来，人们一直在各种文化中创造和享受着谜语。有些谜语甚至具有历史和文化的重要性，成为了记录和传承的一部分。

谜语的分类

谜语可以分为很多类型，下面是一些常见的谜语分类：

字谜：谜底是一个或一组汉字，通过对字义、音节或组合进行解读来猜出谜底。
物谜：通过描述物体的特征、用途或其他相关信息来揭示谜底。
动物谜：谜底是一种动物，通过对动物特征、行为或其他相关信息的描述来猜出谜底。
数学谜：谜底涉及数学问题，需要进行逻辑推理或数学计算来解答。
成语谜：谜底是一个常用成语，需要对成语的意义和用法有一定了解才能猜出谜底。

为什么要玩谜语？

谜语不仅仅是一种娱乐活动，它还有以下一些好处：

锻炼大脑：破解谜底需要思考和推理，可以锻炼大脑的逻辑能力和解决问题的能力。
丰富词汇：玩谜语可以增加对汉字、成语和俗语的理解和应用，扩展词汇量。
培养想象力：编写或解答谜语需要发挥想象力和创造力，激发思维的灵感。
提高说话能力：通过玩谜语，可以提高口头表达能力和逻辑思维能力。
增进团队合作：在解答谜语游戏时，可以激发团队成员之间的合作和沟通。

如何成为一名谜语高手？

如果您想提升在谜语解谜方面的能力，这里有一些有用的技巧：

阅读：多读一些谜语书籍、谜语杂志或在线资源，了解不同类型的谜语。
练习：尝试编写自己的谜语，锻炼思维和创作能力。
交流：与其他谜语爱好者交流，分享解谜经验和挑战。
参加比赛：参加谜语比赛，与其他高手竞争，获得更多的解谜经验。
应用：将谜语运用到日常生活中，例如和朋友、家人玩谜语游戏。

谜语在中国文化中的重要性

谜语在中国文化中具有重要地位。自古以来，谜语就被视为一种智力游戏，它既能娱乐人们，又能提升智慧。特别是在中国的传统节日和庆典活动中，谜语常常作为一种不可或缺的元素存在。

谜语101只是谜语世界的一个小角落，无论您是谜语高手还是刚刚对谜语感兴趣，我们希望这篇博客文章能为您带来乐趣和启发。继续探索谜语的世界，解答有趣的谜底，展示您的智慧和才能！

五、孟买101

孟买101

孟买101：了解孟买这座国际大都会的城市指南

孟买，作为印度最具活力和魅力的城市之一，吸引着数百万游客和商务旅客前来探索其繁华与多样性。这座城市充满了活力四溢的夜生活、壮丽的自然风光、世界级的建筑和无尽的文化体验。无论您是第一次来访还是再次踏足这个城市，本指南将为您提供详尽的介绍和旅行建议，助您畅游孟买。

了解孟买

孟买位于印度西部，是马哈拉施特拉邦的首府，也是商业和金融中心。这座城市是印度最大的城市之一，被誉为“印度的好莱坞”，因为它是印度电影产业的中心。孟买以其高楼大厦、繁忙的街道和充满活力的氛围而闻名，吸引了来自世界各地的人们。

无论您是寻求商务机会还是探索城市的文化和历史遗产，孟买都能满足您的需求。这座城市融合了不同的文化，您可以品尝到各种美食、参观博物馆和艺术画廊、购物以及感受独特的孟买式生活方式。

顶级旅游景点

1. 港口地标 - 孟买之门： 孟买之门是孟买最具标志性的地标之一，它是一座巨大的拱门，被认为是这座城市的象征。游客可以在这里享受美丽的海滨风景，观赏壮观的日落，并沿着码头漫步，感受久负盛名的拱门的壮丽。

2. 文化宝库 - 国家博物馆： 国家博物馆是印度最重要的博物馆之一，展示了丰富的印度历史和文化遗产。游客可以在这里欣赏到来自各个时代的收藏品，如艺术品、雕塑、古代遗物以及古老的手工艺品。

美食与购物

孟买是一个美食爱好者的天堂，这座城市提供了各种各样的美食选择。您可以品尝当地的马拉地菜肴，如烤炸河鱼、咖喱、孟买风味的街头小吃等。此外，孟买还有各种国际美食餐厅，满足不同口味的游客。

如果您喜欢购物，孟买也是一个购物天堂。这座城市有各种购物中心、露天市场和传统市集，您可以购买到各种纺织品、珠宝、工艺品和时尚商品。科勒巴市场和孟买最著名的购物区 - 乌德伊普尔，是购物的热门目的地。

孟买的夜生活

孟买的夜生活丰富多样，无论您是喜欢舞蹈、音乐、酒吧还是俱乐部，这座城市都有适合您的选择。贝尔里和南孟买是夜生活的主要区域，拥有豪华的酒吧和俱乐部，吸引着来自世界各地的DJ和表演者。

此外，孟买还有一些世界级的音乐场馆和剧院，您可以欣赏到不同类型的音乐和表演艺术。

旅行贴士

当您计划前往孟买旅行时，以下是一些建议和提示，可帮助您更好地享受旅行：

1. 打包合适的服装： 孟买的气候通常比较湿热，所以建议您穿着轻便舒适的衣物，并携带雨具和防晒用品。
2. 注意交通： 孟买的交通繁忙拥堵，建议选择公共交通工具如出租车、地铁或自行车来避免交通拥堵。
3. 尊重当地文化： 孟买是一个多元文化的城市，尊重当地的习俗和传统是很重要的。
4. 保持警惕： 孟买是个繁忙的城市，游客应保管好自己的财物，特别是在人群密集的地方。
5. 尝试当地美食： 孟买的美食文化非常丰富，不要错过品尝当地的特色美食。
6. 学习几个基本词汇： 孟买的居民大多能够说英语，但学习一些基本的当地语言词汇会让您的旅行更加顺利。

无论您是来孟买旅游还是商务出行，这座城市都会带给您难以忘怀的体验。它丰富的文化、令人惊叹的景点和美味的美食将确保您的旅行成为一段难忘的回忆。

六、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());

}

七、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。