用文章带你看高分纪录片《狩猎》，在炎热的夏季，北极熊该怎么度过食物匮乏的时间，是忍耐炎热高温躺平，还是冒着生命危险爬上悬崖峭壁寻找食物？
当北极圈的夏季结束，海冰完全部融化，一只北极熊失去了它最喜欢的海冰面，现在的它被困在了海滩上
夏季的海豹正在海里捕鱼，海豹是北极熊在冰天雪地里的朋友，也是北极熊最喜欢的食物之一
然而现在陪伴北极熊的只有成群的海象，成年海象体型巨大，重达两吨，长着长长的獠牙
海象的大部分时光是在沿岸陆地或浮冰上度过的，在那里繁殖、换毛和休息，常常是成千上万只紧紧地挤在一起，彼此相依
有的不停地用鳍肢摩擦身体来驱赶身上的寄生虫，即使在睡眠中也不停息
北极熊面对这些危险的家伙，也是有心无力，只能多看几眼，过过眼瘾，饿着肚子转身离开。
在没有冰天雪地的几个月里，北极熊的身体机能处于停滞状态，北极熊忍受着高温的折磨，饥肠辘辘，只能像行尸走肉一般游走着，期待着冰雪再次降临
那时候海水结冰，它的好朋友海豹会更加容易捕捉，现在的它只能趴在地上，扭动屁股找个舒服的姿势尝试睡觉，在梦里什么都会有！
但是，有些北极熊并不想躺平等死，它要奋斗它要努力
一头特立独行的北极熊，在悬崖峭壁上小心翼翼地往上爬，它走在悬崖上，惊起一片崖海鸦
很难想象一头北极熊能站在300米高，时不时还有碎石剥落的海边悬崖上
很显然这只奋斗的北极熊并不害怕危险的悬崖峭壁，它更害怕躺平等死，但是我怕，看着都为它捏把汗。
正因为悬崖对陆地捕食者来说非常危险，才有数以千计的崖海鸦在这里筑巢
崖海鸦是典型的海鸟，翅窄而短小，尾短。体羽黑白二色，崖海鸦直线飞行速度很快，但不擅长敏捷的转弯，以鱼类、甲壳动物和其他海生无脊椎动物为食。
这只北极熊艰难地在悬崖峭壁往上爬，小心翼翼挪动着肥胖的身躯，时不时还有碎石被它踩落，掉入崖底。
它饥肠辘辘，别无选择，悬崖上鸟类发出的声音和气味是一只饥饿的北极熊无法抵抗的诱惑。
奋斗努力的信念！驱使这头北极熊冒着生命危险爬上悬崖峭壁觅食，只是冒着生命危险所获得的战利品只是几枚鸟蛋和几只雏鸟
这是一场惊人的豪赌，这么高的悬崖峭壁掉落下去不死也残，对于狩猎本就困难的夏季，受伤也是致命的。
它艰难地爬到了一片稍微平坦的崖壁，但是时不时还是会踩落碎石掉进湖里，在这峭壁上行走它必须格外小心
终于到了目的地，它有条不紊地搜索着途经的每一处鸟巢，它颤颤巍巍地伸出熊掌试探是否牢固
成年崖海鸦面对这个庞然大物只能飞走，随后北极熊开始享受来之不易的鸟蛋。
它边走边吃，一路上都是高蛋白的鸟蛋，也许是鸟蛋更方便享用，就连一直不愿离开巢穴的成年崖海鸦在它面前站着，它也无动于衷
看了一眼瑟瑟发抖的崖海鸦，扭头继续向前方走去。
崖海鸦根本没法阻止这场浩劫，面对入侵家园的猛兽只能飞出巢穴
但仍有些成年崖海鸦做出了勇敢的尝试，它对北极熊摆动着翅膀，试图赶走面前的巨兽，但这也只是徒劳，只能看着北极熊吃完鸟蛋嘴都不擦，甩头走熊
冰雪来临之前北极熊会与自己的猎物做邻居，困了就在邻居家里睡觉，饿了就在邻居这里蹭吃蹭喝
它会一直待在崖壁上待到夏天结束，到时候可爱善良的邻居们也会离开这里，飞往暖和的南方，而它将回到属于自己的战场，海冰面才是它的狩猎主场！
最后吃饱喝足的北极熊在悬崖峭壁上行走着，气温升高，炎热的夏季北极熊只能冒着生命危险，爬上悬崖峭壁觅食，这是一只勇敢的北极熊！
哈士奇，一种富有活力且忠诚的狗类品种，常常被人们称为"北国雪橇犬"。它们来自东北亚地区，原本是由楚科奇人（Chukchi）用来拉雪橇的工作犬。经过多年的培育，哈士奇现在已成为许多家庭喜爱的宠物种类之一。
作为一种中型犬，哈士奇通常体型匀称、结实而灵活。它们拥有浓密、直立的耳朵，深邃而聪明的双眼，以及独特的卷曲尾巴。而最引人注目的特征无疑是它们独特的双层毛发，具有浓密的保暖底毛和粗糙的覆盖毛，使其能够在严寒的北国环境中生存。
哈士奇性格活泼好动，喜欢运动和户外活动。它们对家庭成员忠诚，非常友善，尤其擅长与小孩相处。虽然它们有着独立的个性，但也很喜欢与人类建立紧密的联系。不过，需要注意的是，哈士奇是一种需要大量运动的狗种，如果缺乏活动，可能会表现出破坏性行为。
对于哈士奇这样的工作犬品种，训练是至关重要的。由于它们天生好动和聪明，因此需要定期的锻炼和智力刺激，才能保持身心健康。此外，哈士奇的毛发也需要定期梳理，特别是在脱毛期间，否则容易出现毛发打结和脱落问题。
作为北极地区的顶级掠食者，北极熊是一种令人敬畏的生物。它们生活在极地冰原的海洋浮冰上，主要以海豹等海洋哺乳动物为食。由于其栖息地的特殊性，北极熊在漫长的冬季中会度过大部分时间，等待海冰再度形成以便捕食。
以雄壮的体型和厚实的白色皮毛而闻名，北极熊是一种适应极端环境的优秀猎手。它们拥有强壮的肌肉和厚实的脂肪层，以应对极寒的气候。而其大而圆的爪子更是在冰面上行走、游泳和捕食时的得力工具。
由于气候变化和人类活动的影响，北极熊正面临着日益严峻的生存威胁。海冰融化导致了北极熊的生存栖息地日益缩小，使其捕食变得更加困难。因此，全球各界正在努力采取措施，保护这一濒危物种，维护北极生态系统的平衡。
北极熊和犬类动物都是极地地区的代表性物种。它们在极度寒冷的环境下适应生存，但两者的生态适应性却有所不同。
北极熊是世界上最大的陆生食肉动物，它们生活在北极圈的海冰上。它们的身体结构和行为习惯都是为了适应寒冷的环境而演化出来的。
北极熊的体型大，有厚厚的脂肪层和浓密的毛发，这些都有助于保持体温。它们还有大而宽的爪子，可用于在冰面上行走和游泳。北极熊的视力和嗅觉都非常好，这有助于它们在大片白雪覆盖的环境中寻找食物。它们主要以海豹为食，但也会吃鱼类、鸟类和其他小型哺乳动物。
北极熊的生态适应性主要表现在以下几个方面：
犬类动物是一类广泛分布于全球各地的哺乳动物，包括狼、狐狸、豺、犬等。它们的生态适应性与北极熊有所不同。
犬类动物的体型和体毛特征因种类而异，但它们都有锐利的牙齿和爪子，这有助于它们捕食猎物。它们的嗅觉和听力都比人类敏锐，这使它们能够感知到其他动物的存在和行踪。犬类动物的食性也各不相同，有的是杂食动物，有的则是肉食动物。
犬类动物的生态适应性主要表现在以下几个方面：
总的来说，北极熊和犬类动物都是在极端环境下适应生存的动物。它们的生态适应性体现在体型、行为和食性等方面，但两者的适应程度和方式却有所不同。对于人类来说，了解这些动物的生态适应性有助于我们更好地保护和管理它们的栖息地和生态系统。
有时候，一些动物的组合就像是天上的明星，让人无法抗拒地被它们的可爱和迷人所吸引。在这个聚光灯下闪耀的明星动物之一，便是萨摩耶和北极熊。这两个物种各自具有独特的特点和魅力，当它们汇聚在一起时，便创造了一种令人眼花缭乱的视觉盛宴。
萨摩耶是一种来自西伯利亚的古老犬种，以其雪白的毛发和友善的性格而闻名于世。它们被人们戏称为“微笑天使”，因为它们总是带着微笑，向人们展现出其温暖和善良的本性。拥有丰厚的双层被毛，萨摩耶对极寒的环境有着出色的适应能力，这也是它们以北极地区为家的原因之一。
而北极熊则是鲜为人知的萨摩耶的异乡朋友。作为世界上最大的陆生食肉动物，北极熊在浩瀚冰雪覆盖的北冰洋中独霸一方。它们靠着厚而浑圆的皮肤、特殊的体温调节以及锋利的爪子，成功适应了恶劣的寒冷环境。北极熊以其庞大的体型和雪白的皮毛远近闻名，而且由于极度危险性，很少与人类接触，因此令人向往又具有一股神秘感。
想象一下，当这两种令人陶醉的物种在一起时会发生什么。这似乎是一种不可能发生的情况，因为它们分布在地球的两个极端地区。然而，通过现代技术的帮助，人们可以在线上亲眼目睹这种绝妙的相遇。比如，你可以在视频分享平台上找到一些有关萨摩耶和北极熊在动物园或保护区中相处的视频。这些视频记录了它们和平共处、相互嬉戏的场景，让人赞叹不已。
不仅仅是萨摩耶和北极熊之间的相处是如此美妙，这两个物种还可以借助计算机生成的艺术呈现出令人印象深刻的画面。通过数字合成技术，设计师们可以将两者合二为一，创建出融合了两者特点和美学的图像。这些图像往往展示了一只萨摩耶的脸与一只北极熊的身体相结合的完美组合。这种视觉艺术不仅突显了它们的相似之处，还展示了它们各自独特特征的对比。
尽管它们在外貌上有些相似，但萨摩耶和北极熊在许多方面也有着明显的差异。
首先，作为家养犬，萨摩耶非常友善、乐于助人，对主人和陌生人都表现出极高的亲和度。相比之下，北极熊对陌生人持有戒心，很少与人类接触。它们更倾向于在荒凉的北极地区独自生活，并依靠捕猎海豹等猎物来维持生存。
其次，两者的体型差异明显。萨摩耶通常在25-30公斤之间，而北极熊平均体重为450-600公斤，是萨摩耶的数十倍之重。由于这样的差距，北极熊在食物链上处于顶端，而萨摩耶则偏向中游位置。
最后，萨摩耶在家庭中扮演着陪伴和守护的角色，常被人们作为宠物饲养。与之不同的是，北极熊因其危险性和需要特殊的环境适应能力，被限制在保护区和动物园中供人们观赏。
对于大多数人来说，萨摩耶是一种受人喜爱的家庭宠物。它们的可爱外表和友善个性赢得了无数人的心，并成为家庭的一员。然而，饲养一只萨摩耶需要负责任并提供适当的环境和关爱。
与之相反，北极熊因其巨大而危险的体型被视为濒临灭绝的物种，并受到国际保护的严格规定。全球变暖、污染和气候变化威胁到了北冰洋的生态系统，使得北极熊的栖息地越来越受到破坏。为了保护这些美丽的生物，全球各地的保护机构、政府和环保组织正在共同努力，制定和执行相关政策和行动。
总之，无论是萨摩耶还是北极熊，它们都是令人惊叹的生物。当它们在一起时，不仅令人目眩神迷，还展示了大自然的神奇和多样性。通过保护这些动物和它们的栖息地，我们必须共同努力，确保它们的美丽与神秘能够持久地传承下去。
北极熊甜点是一种非常受欢迎的甜点，它以其独特的口感和美味的味道而闻名。北极熊甜点的主要成分包括面粉、糖、黄油、牛奶和鸡蛋等，经过精心的制作和烘烤，呈现出诱人的金黄色泽和酥脆的外皮。北极熊甜点的口感酥脆，味道香甜可口，让人一吃就难以忘怀。
北极熊甜点的制作方法非常简单，只需要几个步骤即可完成。首先，将面粉、糖、黄油和牛奶混合在一起，搅拌均匀。然后，加入鸡蛋和适量的水，继续搅拌。最后，将混合物放入烤箱中烘烤至金黄色即可。如果想要增加口感层次感，可以在混合物中加入一些坚果碎或者巧克力豆等配料。
北极熊甜点不仅美味可口，而且营养丰富。它含有大量的蛋白质、碳水化合物和脂肪等营养成分，同时还含有一些维生素和矿物质等有益健康的成分。因此，北极熊甜点是一种非常适合作为下午茶或者夜宵的小吃。
除了作为小吃之外，北极熊甜点也非常适合作为礼物送给亲朋好友。它小巧玲珑，包装精美，可以放在一个小盒子里或者一个小篮子里，非常适合送给家人、朋友或者同事。
总之，北极熊甜点是一种非常受欢迎的甜点，它不仅美味可口，而且制作简单，营养丰富。无论是自己享用还是送给别人，都是一种非常好的选择。
北极熊和哈士奇都是迷人且与众不同的冰雪动物。无论是优雅的北极熊还是活泼的哈士奇，它们都在寒冷的环境中独具特色。本文将深入探讨这两个神奇生物的特点、习性以及对人类和环境的影响。
北极熊是地球上最大的陆地食肉动物，身披雪白的毛皮，有着圆圆的脸庞和强壮的身体。它们主要栖息在北极冰盖周围的区域，以海豹为主要食物来源。由于其对冰川和海洋的依赖，北极熊被视为气候变化的生态指示物种。
北极熊的适应性令人叹为观止。它们具有厚厚的皮肤和毛皮来保暖，以及脚上生有能帮助它们在冰面行走的长趾爪。这种特殊的生理结构使得北极熊能够在冰冷的环境中生存并狩猎。然而，随着全球气温的上升导致北极冰盖的融化，北极熊的栖息地受到了严重威胁。
随着冰川愈发脆弱，北极熊面临的挑战也越来越多。它们需要更远的游泳距离才能觅食，徒劳无功的情况时有发生。这使得北极熊的繁殖、存活和食物链中的地位都受到了威胁。不幸的是，科学家们预测，如果气候变暖继续下去，北极熊可能会面临濒临灭绝的危险。
哈士奇是一种古老而活跃的工作犬，起源于西伯利亚和阿拉斯加之间的地区。它们拥有迷人的蓝色或多色的眼睛，配上浓密的皮毛，让人们无法抵挡它们的魅力。哈士奇一直以来都是雪橇犬中不可或缺的一员，它们拥有强大的耐力和顽强的精神，能够在恶劣的雪地环境下长时间工作。
哈士奇以其独特的个性而闻名。它们既友善又活跃，十分适合与家庭生活在一起。哈士奇通常对人类非常友好，尤其对孩子特别关爱。然而，由于其寻找自主性的天性，哈士奇可能会表现出固执和不服从的行为。因此，对于潜在的哈士奇主人来说，了解和尊重哈士奇的特点是至关重要的。
哈士奇对于寒冷地区来说是一种很好的搭档。它们的厚重皮毛和高度耐寒的特性，使得它们在极寒的冬季生存能力卓越。哈士奇喜欢大量运动，并且需要固定的锻炼以保持健康和快乐。这就要求哈士奇的主人能够给予它们足够的运动空间和时间。
北极熊和哈士奇作为冰雪动物，对生态系统的平衡和环境的保护起着至关重要的作用。北极熊作为食物链的顶端捕食者，对调控海洋生物种群起到了重要作用。保护北极熊的栖息地，不仅可以帮助维护北极生态系统的稳定性，还有助于保护其他与之共生的物种。
哈士奇则作为家庭宠物，无论是从美观性还是陪伴性上都受到了广大人民的喜爱。然而，作为一种特殊的犬种，哈士奇的饲养需要负责任的态度和适当的知识。人们应该避免购买非法走私的哈士奇或支持繁殖场的残酷行为。同时，教育公众关于合理饲养和犬只权益的重要性，也是保护哈士奇和其他犬种的关键。
总之，北极熊和哈士奇作为冰雪动物都具有独特的魅力和重要的保护意义。我们应该深入了解它们的特点和生态价值，并采取积极的措施来保护它们的栖息环境和权益。只有这样，我们才能确保未来的世代仍能欣赏到这两个美丽而与众不同的生物。
北极熊之所以叫北极熊，当然是因为它们生活在北极啊。
北极熊是一种能在恶劣的环境下生存的动物，其活动范围主要在北冰洋附近有浮冰的海域。北极熊生活在北纬 65°~85°之间不断缩小的北极海冰上，但在 2001 年 8月 5 日，有人发现在北纬 89.775°有一只成年北极熊在游泳。这一地点距北极约 24千米，是有史以来记录到的北极熊生活的最北的地点。
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。
