没有多大的区别。
去年买的，到今年还没戴出去，秉承着勤俭节约不浪费的原则，终于拉出来戴头上，十分不自信。
小红帽适合儿童戴，有关儿童的童话故事用小红帽代替。
你说这不是欠揍吗？还给我来此时无声胜有声呢，结果可想而知了！
亲爱的读者，欢迎阅读今天的博客文章！今天我想和大家分享的主题是红帽认证。作为IT行业的从业者，红帽认证对于我们来说非常重要。在本文中，我将详细介绍红帽认证的重要性以及如何准备并获得这一认证。
红帽认证是由红帽公司提供的一项专业认证，它证明了个人对红帽技术的掌握程度和专业知识。获得红帽认证的人员具备了在使用红帽技术解决方案时所需的技能和知识。对于那些想要在Linux和开源领域建立职业生涯的人来说，红帽认证是一种非常有价值的资质。
红帽认证的重要性体现在以下几个方面：
红帽是全球领先的开源技术公司，其产品和解决方案被广泛应用于各个行业和组织。获得红帽认证可以证明您对红帽技术的了解和能力，使您在雇主和同行中获得认可和信任。
在竞争激烈的IT行业中，拥有红帽认证可以为您的职业发展提供巨大的机会。红帽认证是许多公司招聘和晋升决策的重要因素之一。获得红帽认证将为您打开新的职业道路，并提供更多的工作机会和晋升空间。
通过准备和参加红帽认证考试，您将深入研究红帽技术和解决方案。红帽认证要求掌握一系列的技能，包括系统管理、安全性、容器化、云计算等领域的知识。这将使您成为具备深厚专业知识的IT专业人员，并加强您在工作中的能力和表现。
准备红帽认证考试需要一定的时间和精力。以下是一些建议，帮助您高效准备并通过红帽认证考试：
成功完成红帽认证考试后，您将获得红帽认证的相关资格。以下是一些关于获得红帽认证的重要信息：
总结起来，红帽认证是IT行业非常重要的一项认证资格。获得红帽认证将为您的职业生涯带来许多机遇和好处。通过合理的准备和努力，在考试中取得成功不再是遥远的梦想。
谢谢您阅读本文，希望对您了解红帽认证有所帮助。祝愿每一位正在准备红帽认证的读者取得好成绩！
CentOS 是一种基于 Linux 操作系统的发行版，由社区开发并完全免费提供。它源自于 Red Hat Enterprise Linux（RHEL） 源代码的可重编译版本。
CentOS 一直以其稳定性、可靠性和安全性而闻名。它被广泛用于企业服务器、Web 服务器和工作站，并在全球范围内被许多组织和个人所采用。
CentOS 的一个主要特点是提供长期支持版本（LTS），这意味着用户可以在不用担心频繁升级的情况下长期使用系统。
另一个突出特点是其免费性，用户可以免费获取 CentOS 的源代码并自行修改、编译和分发，这也使得它成为许多人和组织首选的操作系统。
CentOS 与红帽之间存在着密切的关系。实际上，CentOS 最初是作为红帽企业 Linux 的一个克隆版本出现的，因此两者之间在功能和兼容性上有很高的一致性。
尽管 CentOS 是免费的，但它与红帽在系统架构、安全性和稳定性方面保持一致。也正因为如此，许多用户选择在生产环境中部署 CentOS 作为替代红帽企业 Linux。
CentOS 在各个领域都有着广泛的应用。从企业服务器到云计算、从数据库服务器到 Web 服务器，CentOS 都能够提供出色的性能和稳定性。
许多互联网公司、电子商务企业和科研机构都选择 CentOS 作为他们系统的操作系统，这进一步证明了它在各个行业中的可靠性和成熟性。
总的来说，CentOS 作为一种优秀的开源操作系统，以其稳定性、安全性和免费性频获好评。在当今数字化时代，选择 CentOS 可能是许多组织和个人的明智选择之一。
不知道。我以为小红帽的意思是胸小的女孩子…
因为小红帽外婆被吃了——
她没奶奶
不能吃。红帽蒜苔上的红帽是指由这种蔬菜生长出的红色花蕾，虽然看起来比较美丽，但是它们不适合食用，因为可能会对身体造成不良影响。而红帽蒜苔上的蒜苔是可以食用的，它富含营养，口感也比较鲜美，常被用来做菜。因此，在选择食材的时候，我们应该仔细分辨，将有害物质排除在外，才能吃得健康。
CentOS是一种基于社区发布版的企业级Linux发行版，与红帽企业版Linux（RHEL）密切相关。CentOS提供了一个稳定、安全且可靠的操作系统环境，适用于企业和个人用户。
CentOS的发行版本主要基于RHEL的源代码构建，因此两者之间具有很高的兼容性和相似性。CentOS的目标是为用户提供一个免费的RHEL替代方案，从而降低企业使用Linux系统的成本。
CentOS适用于各种场景，包括服务器、个人计算机、开发环境等。由于其稳定性和安全性，许多企业选择在生产环境中部署CentOS以确保系统的稳定运行。
随着技术的不断发展和Linux社区的壮大，CentOS在未来仍将发挥重要作用。CentOS团队将继续致力于提供高质量的发行版，并与红帽等组织合作推动Linux技术的发展。
红帽培训机构一直以来都是IT行业备受推崇的培训机构之一。作为全球领先的开源技术解决方案提供商，红帽一直致力于培养优秀的 IT 从业人才，为其提供全面的技能培训和认证服务。红帽的培训课程涵盖了各种开源技术领域，涉及操作系统、虚拟化、云计算、容器化等多个方面，深受学员和企业的好评。
作为一家专业的培训机构，红帽培训机构具有以下几个特点：
红帽的培训课程涵盖了各个技术领域，针对不同的学员需求设计了多样化的课程，主要包括以下几个方面：
作为一家知名的培训机构，红帽培训机构具有诸多优势，主要体现在以下几个方面：
随着IT技术的不断发展和变革，红帽培训机构也在不断调整和更新自己的课程体系，不断推出符合市场需求的新课程，为学员提供更多元化的选择。未来，红帽培训机构将继续致力于培养更多优秀的IT人才，为整个行业发展注入新的活力。
在我们的童年时光里，总有一些故事是我们念念不忘的。其中，无疑《小红帽》是最经典也是最受欢迎的童话之一。今天，我们将为大家带来《小红帽》的原文，让我们一起回味一下这个让人心驰神往的故事。
从前有一个小女孩，大家都亲切地称她为小红帽。
有一天，妈妈给小红帽准备了一顶红色的帽子，非常漂亮。小红帽戴上了红色帽子，顿时变得非常可爱。
某个阳光明媚的早晨，妈妈对小红帽说：“亲爱的红帽子，妈妈给你准备了一些食物，让你去看望外婆。你记住，不要走出小径，也不要和陌生人交谈。”
小红帽接过妈妈递给她的篮子，高高兴兴地踏上了她寻找外婆的冒险之旅。一路上，小红帽享受着美丽的自然风景，鸟儿在树枝上欢快地歌唱，花儿在微风中摇摆。她沉浸在大自然的美丽之中，一点也没有觉得厌倦。
可是，就在这时，一只狡猾的狼出现了。它一直在暗中注视着小红帽。狼心中生出了一个邪恶的计划。
狼看着小红帽独自行走在小径上，便迅速赶到了外婆的家，并将外婆锁在了柜子里。
然后，狼戴上外婆的帽子，躺在外婆的床上，假装生病。等着小红帽的到来。
不久后，小红帽来到了外婆的家。她推开门，走进房间，看到躺在床上的人。
小红帽好奇地问道：“外婆，你怎么这么大声呼吸？你的眼睛为什么这么大？”
狼试图假装成外婆回答：“是的，孩子，我生病了，嗓子疼得厉害，所以呼吸声很大。我的眼睛大，是因为上年纪了。”
小红帽听到了狼模仿外婆的声音，但她敏锐地感觉出了一些不对劲的地方。
小红帽走近床边，小心翼翼地靠近。突然，她看到了外婆被锁在柜子里。小红帽立刻明白了一切。
为了救出外婆，小红帽迅速想出了一个计策。她说：“外婆，我要去寻找一些水和食物给你吃。”说完，她迅速逃离了房间。
小红帽跑去找了一些石头，并将它们放入篮子里。她顺着小径回到了外婆的家。
狼看到小红帽回来了，非常高兴。他期待着一顿美味的大餐。
小红帽拿起一个石头，投向了狼。狼受到了惊吓，急忙逃离了外婆的房子。
小红帽解开外婆的束缚，二人紧紧拥抱在一起。
后来，小红帽和外婆一起在家中享受美味的大餐，讲述她们的冒险故事。她们为自己的勇气和智慧而感到骄傲。从此以后，小红帽明白了不要轻易相信陌生人的道理，并更加珍惜家人的存在。
这个充满智慧和勇气的小女孩，教会了我们在面对困难和危险时要保持警惕，同时也告诉我们爱和勇气可以战胜一切。
希望我们都能像小红帽一样，勇敢地面对生活的困难，用坚定的信念去创造美好的未来。
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。
