對于攝影愛好者來說，選擇一臺(tái)優(yōu)秀的相機(jī)是非常重要的。近年來，松下（Panasonic）作為相機(jī)制造商贏得了廣泛的聲譽(yù)。他們的相機(jī)以其先進(jìn)的技術(shù)、出色的性能和優(yōu)秀的圖像質(zhì)量而聞名。在2016年，松下再次推出了一系列令人興奮的新品相機(jī)。本文將為大家介紹其中的亮點(diǎn)。
松下 Lumix GH5 是一款專業(yè)級的數(shù)碼相機(jī)，適用于廣泛的攝影需求。它配備了 20.3 百萬像素的傳感器和先進(jìn)的影像處理器，能夠提供出色的圖像細(xì)節(jié)和色彩還原。此外，該相機(jī)還具有高速連拍功能，最高可達(dá) 12 幀/秒，適用于拍攝運(yùn)動(dòng)和快速動(dòng)作的場景。
松下 Lumix GH5 還具備松下獨(dú)有的「雙IS（Image Stabilization）」功能，通過傳感器和鏡頭的雙重防抖，可以有效降低拍攝時(shí)的晃動(dòng)和模糊。這對于那些喜歡進(jìn)行手持拍攝的攝影師來說，無疑是一個(gè)重大的優(yōu)勢。
此外，松下 Lumix GH5 還具備高度的可調(diào)性和靈活性。它支持4K視頻拍攝，并可以以60幀/秒的速度錄制，實(shí)現(xiàn)出色的影像穩(wěn)定性。無論是拍攝電影、Vlog還是記錄家庭生活，這款相機(jī)都能滿足你的需求。
如果你正在尋找一款小巧便攜的相機(jī)，那么松下 Lumix GX85 將會(huì)是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。這款相機(jī)搭載了 16 百萬像素的傳感器，支持4K視頻錄制，并具備松下的先進(jìn)影像處理技術(shù)。
松下 Lumix GX85 還配備了一款高清電子取景器，使你在拍攝時(shí)能夠更加清晰地預(yù)覽圖像。此外，它還具有一款帶有觸控功能的3英寸LCD屏幕，方便你對畫面進(jìn)行實(shí)時(shí)操作。
這款相機(jī)還具備相位差自動(dòng)對焦技術(shù)，能夠快速、精確地對焦目標(biāo)。無論是拍攝靜態(tài)圖像還是動(dòng)態(tài)視頻，你都能夠捕捉到清晰、細(xì)膩的圖像質(zhì)量。
對于那些喜歡拍攝遠(yuǎn)景和野生動(dòng)物的攝影師，松下 Lumix FZ2500 絕對是一個(gè)強(qiáng)大的工具。這款相機(jī)配備了一顆24-480毫米變焦鏡頭，擁有20.1 百萬像素的傳感器，具備出色的光學(xué)性能。
松下 Lumix FZ2500 還具備多種拍攝模式和自動(dòng)對焦選項(xiàng)，幫助你輕松捕捉到遠(yuǎn)景的細(xì)節(jié)。同時(shí)，它還支持高速連拍，最高可達(dá)12幀/秒，能夠捕捉到瞬間的精彩瞬間。
此外，松下 Lumix FZ2500 還具備4K視頻拍攝功能，支持幀率高達(dá)30幀/秒。這意味著你可以捕捉到令人驚嘆的高清視頻，將華麗的景色完美呈現(xiàn)。
松下 Lumix LX100 是一款旁軸相機(jī)，適用于那些對攝影有著更高要求的專業(yè)攝影師。這款相機(jī)配備了一顆24-75毫米F1.7-2.8的鏡頭，能夠提供出色的畫面質(zhì)量。
松下 Lumix LX100 的傳感器采用了較大的Micro Four Thirds尺寸，有效提高了圖像的細(xì)節(jié)和動(dòng)態(tài)范圍。它還具備手動(dòng)控制環(huán)以及物理旋轉(zhuǎn)快門和曝光補(bǔ)償控制盤，提供了更多的拍攝控制權(quán)。
這款相機(jī)支持4K視頻錄制，并具有內(nèi)置Wi-Fi和NFC功能，方便你與其他設(shè)備進(jìn)行無線連接和分享。無論是拍攝風(fēng)景、人像還是靜物，松下 Lumix LX100 都能幫助你捕捉到精彩的瞬間。
在2016年，松下相機(jī)推出了一系列令人印象深刻的新品。無論你是一個(gè)專業(yè)攝影師，還是一個(gè)攝影愛好者，松下相機(jī)都能夠?yàn)槟闾峁┏錾呐臄z體驗(yàn)和令人滿意的圖像質(zhì)量。
從專業(yè)級的松下 Lumix GH5，到小巧便攜的松下 Lumix GX85，再到適用于遠(yuǎn)景拍攝的松下 Lumix FZ2500，以及適用于專業(yè)攝影師的松下 Lumix LX100，松下相機(jī)的產(chǎn)品線滿足了不同用戶的需求。
無論你是追求卓越性能，還是更注重便攜性，松下相機(jī)都能夠?yàn)槟闾峁┳罴训慕鉀Q方案。選擇一臺(tái)松下相機(jī)，讓你的攝影之旅更加精彩！
松下是一家享譽(yù)全球的電子產(chǎn)品制造商，其在相機(jī)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新一直備受贊譽(yù)。松下相機(jī)2016年系列產(chǎn)品的發(fā)布再次引發(fā)了廣泛關(guān)注。今天，我們將為您介紹松下相機(jī)2016系列帶來的創(chuàng)新技術(shù)，并探索如何通過這些技術(shù)實(shí)現(xiàn)卓越的攝影體驗(yàn)。
松下相機(jī)2016系列產(chǎn)品引入了4K技術(shù)，為攝影師提供了更為細(xì)膩、清晰的畫面表現(xiàn)。無論是拍攝風(fēng)景、人物還是運(yùn)動(dòng)場景，4K技術(shù)都能捕捉每一個(gè)細(xì)節(jié)，帶來更為逼真的視覺體驗(yàn)。
除了視頻，松下相機(jī)2016系列還支持4K照片拍攝功能。通過在拍攝過程中連續(xù)捕捉多個(gè)畫面，攝影師可以選擇最佳瞬間，輕松捕捉美麗瞬間。
松下相機(jī)2016系列產(chǎn)品采用了全新的高速自動(dòng)對焦技術(shù)，使得對焦更加準(zhǔn)確、迅速。無論拍攝快速運(yùn)動(dòng)的體育比賽，還是捕捉人物的微妙表情，高速自動(dòng)對焦都能幫助您捕捉到精彩瞬間。
在攝影過程中，相機(jī)的抖動(dòng)常常會(huì)導(dǎo)致圖片模糊不清。松下相機(jī)2016系列產(chǎn)品搭載了先進(jìn)的防抖技術(shù)，通過電子防抖和光學(xué)防抖的組合，有效降低了相機(jī)的抖動(dòng)幅度，讓您的照片清晰、穩(wěn)定。
松下相機(jī)2016系列產(chǎn)品在高感光度表現(xiàn)上也有所突破。即使在光線較暗的環(huán)境中，相機(jī)仍能捕捉到更多細(xì)節(jié)，呈現(xiàn)出更為精彩的畫面。無論您是在拍攝夜景、星空還是室內(nèi)場景，高感光度技術(shù)都能幫助您拍攝出令人驚艷的照片。
松下相機(jī)2016系列產(chǎn)品支持無線連接功能，方便與智能設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和控制。通過Wi-Fi或NFC功能，攝影師可以輕松地將照片傳輸?shù)绞謾C(jī)或平板電腦上進(jìn)行編輯和分享。此外，您還可以通過智能設(shè)備對相機(jī)進(jìn)行遙控，實(shí)時(shí)預(yù)覽和調(diào)整參數(shù)，更加便捷地進(jìn)行攝影創(chuàng)作。
松下相機(jī)2016年系列產(chǎn)品的發(fā)布標(biāo)志著科技在攝影領(lǐng)域的不斷進(jìn)步。通過引入4K技術(shù)、高速自動(dòng)對焦、防抖技術(shù)、高感光度以及無線連接等創(chuàng)新技術(shù)，松下相機(jī)2016系列產(chǎn)品為攝影師提供了更多可能性，實(shí)現(xiàn)了卓越的攝影體驗(yàn)。
不論您是專業(yè)攝影師還是攝影愛好者，松下相機(jī)2016系列產(chǎn)品將成為您最好的合作伙伴，幫助您捕捉生活中的美好瞬間。
松下相機(jī)Lx 2016是一款備受推崇的相機(jī)系列，松下相機(jī)一直以其出色的性能和可靠的品質(zhì)而聞名。自從2016年推出以來，它一直是攝影師們的首選。在本文中，我們將深入探討松下相機(jī)Lx 2016的特點(diǎn)和功能，以及為什么它在市場上如此受歡迎。
作為一款高端相機(jī)，松下相機(jī)Lx 2016提供了出色的畫質(zhì)表現(xiàn)。它配備了一顆高像素的傳感器，可以捕捉到細(xì)節(jié)豐富的照片。無論是在室內(nèi)還是室外拍攝，相機(jī)都能提供出色的色彩還原和動(dòng)態(tài)范圍。無論是專業(yè)攝影師還是攝影愛好者，都將對松下相機(jī)Lx 2016的畫質(zhì)感到滿意。
松下相機(jī)Lx 2016不僅在性能上令人滿意，同時(shí)還具備人性化設(shè)計(jì)，提供了便捷和舒適的使用體驗(yàn)。
綜上所述，松下相機(jī)Lx 2016以其出眾的畫質(zhì)、強(qiáng)大的功能和人性化的設(shè)計(jì)贏得了廣大攝影愛好者的喜愛和信賴。不論是專業(yè)攝影師還是攝影愛好者，都能在松下相機(jī)Lx 2016中找到滿足自己需求的拍攝工具。如果您正在尋找一款高品質(zhì)的相機(jī)，不妨考慮松下相機(jī)Lx 2016，它將帶給您卓越的拍攝體驗(yàn)。
松下美雪2016作品番號
松下美雪，1992年出生于日本，是一名備受矚目的AV女優(yōu)。她以清純可愛的外表和精湛的表演技巧贏得了眾多粉絲的喜愛。在2016年，松下美雪推出了一系列作品，每部作品都展現(xiàn)了她的魅力和才華。
在這部作品中，松下美雪飾演一個(gè)柔弱的女孩，在夏日的晚上與男主角共同欣賞花火。情節(jié)溫馨感人，松下美雪的表演打動(dòng)了觀眾的心。
這部作品以櫻花為背景，講述了一對戀人之間的愛情故事。松下美雪在片中展現(xiàn)了自己不同于以往的一面，令人印象深刻。
《夏日戀曲》是一部清新的戀愛故事，松下美雪和男主角在海邊度過浪漫的假期，這部作品讓觀眾感受到了夏日的清涼和浪漫。
這部作品講述了一群青春少女之間的友情故事，松下美雪飾演其中一位角色，展現(xiàn)了她的青春活力和可愛魅力。
在這部作品中，松下美雪與男主角之間發(fā)生了一段令人心碎的愛情故事。她的表演真情流露，打動(dòng)了觀眾的心。
總的來說，松下美雪2016年的作品展現(xiàn)了她多樣化的演技和魅力。無論是清新可愛的角色還是成熟性感的造型，她都能完美詮釋，贏得了觀眾的認(rèn)可與喜愛。
隨著科技的不斷進(jìn)步，智能家電已經(jīng)成為現(xiàn)代家庭中不可或缺的一部分。作為廚房中的重要家電之一，智能電磁爐在市場上占據(jù)了越來越重要的地位。其中，松下作為一家享有盛譽(yù)的家電品牌，在2016年推出的智能電磁爐更是備受矚目。
這款松下智能電磁爐2016不僅是廚房中的一件利器，更是革新時(shí)代的智能烹飪裝備。它采用了先進(jìn)的技術(shù)和設(shè)計(jì)，為用戶提供了全新的烹飪體驗(yàn)。
眾多用戶對松下智能電磁爐2016給予了高度評價(jià)，認(rèn)為它的智能控制系統(tǒng)非常便利實(shí)用。用戶可以根據(jù)自己的口味和需求自由選擇烹飪模式，讓烹飪變得更加個(gè)性化。
此外，松下智能電磁爐2016的節(jié)能環(huán)保特點(diǎn)也受到了用戶的好評。在現(xiàn)代社會(huì)追求節(jié)能環(huán)保的潮流下，這款電磁爐的節(jié)能功能無疑符合了用戶的需求。
總的來說，松下智能電磁爐2016不僅在功能上表現(xiàn)出色，而且在用戶體驗(yàn)方面也取得了成功，成為眾多廚房達(dá)人心目中的理想之選。
松下智能電磁爐2016的問世，標(biāo)志著智能家電進(jìn)入了一個(gè)全新的時(shí)代。以其先進(jìn)的功能和出色的用戶體驗(yàn)，它已經(jīng)成為眾多家庭的必備廚房利器。相信隨著科技的不斷進(jìn)步，智能電磁爐會(huì)越來越普及，為人們的生活帶來更多便利和快捷。
隨著中國社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步，音樂教育在教育領(lǐng)域的地位越來越受到重視。音樂特崗面試作為選拔優(yōu)秀音樂教師的重要環(huán)節(jié)，對于提高音樂教育教學(xué)質(zhì)量，推動(dòng)音樂教育事業(yè)的發(fā)展起到了至關(guān)重要的作用。2016年的音樂特崗面試題目涉及到了音樂教育的核心知識和教學(xué)能力，是一次綜合考核音樂教師面對實(shí)際教學(xué)情境的能力和應(yīng)對能力的機(jī)會(huì)。
音樂特崗面試題目的設(shè)置旨在考察音樂教師的專業(yè)素養(yǎng)和教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。通過這些面試題目，教育部門可以對應(yīng)聘者的教學(xué)思路、教育理念、音樂鑒賞能力和音樂教育教學(xué)能力進(jìn)行全方位的了解和評估。借助面試這一環(huán)節(jié)，可以篩選出真正優(yōu)秀的音樂教師，為廣大學(xué)生提供高質(zhì)量的音樂教育。
這個(gè)問題考察了應(yīng)聘者對音樂教育在基礎(chǔ)教育中的重要性和實(shí)際操作能力。應(yīng)聘者可以從以下幾個(gè)方面回答：
通過對這個(gè)問題的回答，面試官可以了解到應(yīng)聘者對于音樂教育與基礎(chǔ)教育的融合有著清晰的思路和具體的實(shí)施方案。
這個(gè)問題考察了應(yīng)聘者對于提高學(xué)生音樂素養(yǎng)的教學(xué)方法和策略。應(yīng)聘者可以從以下幾個(gè)方面回答：
通過對這個(gè)問題的回答，面試官可以判斷應(yīng)聘者是否擁有培養(yǎng)學(xué)生音樂素養(yǎng)的有效方法和策略。
這個(gè)問題考察了應(yīng)聘者對于學(xué)生多樣化學(xué)習(xí)需求的認(rèn)識和應(yīng)對策略。應(yīng)聘者可以從以下幾個(gè)方面回答：
通過對這個(gè)問題的回答，面試官可以判斷應(yīng)聘者是否能夠滿足學(xué)生多樣化學(xué)習(xí)需求的能力。
除了對面試題目的準(zhǔn)備外，應(yīng)聘者還應(yīng)具備一定的面試技巧和注意事項(xiàng)。
首先，應(yīng)聘者應(yīng)保持自信和積極的態(tài)度。面試時(shí)展現(xiàn)出的自信和積極會(huì)給面試官留下良好的印象，同時(shí)也能夠更好地表現(xiàn)自己的能力和潛力。
其次，應(yīng)聘者需要具備良好的溝通能力和表達(dá)能力。面試是一個(gè)交流的過程，應(yīng)聘者需要能夠清晰、流暢地表達(dá)自己的觀點(diǎn)和想法，與面試官進(jìn)行有效的溝通。
此外，應(yīng)聘者還需要具備豐富的音樂知識和教育理論知識。面試官可能會(huì)深入提問應(yīng)聘者對一些專業(yè)知識的理解和應(yīng)用能力，因此應(yīng)聘者需要提前做好相關(guān)的準(zhǔn)備。
音樂特崗面試是選拔優(yōu)秀音樂教師的重要環(huán)節(jié)，對于推動(dòng)音樂教育事業(yè)的發(fā)展起到至關(guān)重要的作用。應(yīng)聘者準(zhǔn)備音樂特崗面試題目時(shí)，要充分準(zhǔn)備，結(jié)合自身的教育經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐，提出合理的觀點(diǎn)和策略。同時(shí)，在面試過程中要保持自信、積極并展示自己的專業(yè)素養(yǎng)和教育能力。相信通過合理的準(zhǔn)備和發(fā)揮，每一位優(yōu)秀的音樂教師都能在音樂特崗面試中脫穎而出。
松下傳奇系列中央空調(diào)室內(nèi)機(jī)尺寸：直吹型： 長x寬x高1 830x500x2001.5 830x500x200 1.75 830x500x2002 830x500x200小3 830x500x2003 1047x454x200強(qiáng)力型3 1100x640x2505 1300x640x250 角飾型1 830x500x2001.5 830x500x2002 830x500x200
1.請簡要介紹你所學(xué)專業(yè)的基本概念及其在實(shí)際工作中的應(yīng)用。
2.請談?wù)勀阍趯I(yè)課程學(xué)習(xí)和實(shí)習(xí)中所取得的成果，以及你在專業(yè)知識方面的優(yōu)勢。
3.在實(shí)際崗位工作中，你認(rèn)為專業(yè)知識的重要性如何體現(xiàn)？請舉例說明。
1.請談?wù)勀阍诮逃虒W(xué)方面的經(jīng)驗(yàn)和方法。
2.針對學(xué)生不同的學(xué)習(xí)特點(diǎn)和需求，你會(huì)如何進(jìn)行教學(xué)設(shè)計(jì)？
3.請簡要介紹你在教學(xué)中遇到的挑戰(zhàn)，并分享你的解決方法。
1.在以往的工作中，你參與過哪些團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目？請談?wù)勀愕慕巧蛯?xiàng)目的貢獻(xiàn)。
2.如果團(tuán)隊(duì)成員之間意見不統(tǒng)一，你將如何處理？
3.你在工作中遇到?jīng)_突或困難時(shí)，會(huì)采取什么措施來解決？請舉例說明。
1.請談?wù)勀阍谂c學(xué)生、家長和同事溝通中的經(jīng)驗(yàn)和技巧。
2.在溝通和表達(dá)方面，你認(rèn)為最重要的是什么？為什么？
3.請分享一次你在溝通中遇到的難題，并講述你是如何解決的。
1.你對未來職業(yè)發(fā)展有什么規(guī)劃和目標(biāo)？
2.你打算如何提升自己的教育教學(xué)能力和專業(yè)知識水平？
3.如果被錄用，你將如何為學(xué)校和學(xué)生做出貢獻(xiàn)？
1.請談?wù)勀銓逃袠I(yè)的理解和熱愛。
2.你覺得教師應(yīng)該具備哪些品質(zhì)和素養(yǎng)？請逐一說明。
3.如果你在學(xué)校遇到學(xué)生學(xué)習(xí)問題或生活問題時(shí)，你將如何處理？
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實(shí)現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實(shí)現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個(gè)關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)：
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
檢測數(shù)據(jù)：
sunny，hot，high，weak
結(jié)果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實(shí)現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
接下來貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。
數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個(gè)類 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";
/*
* 測試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓(xùn)練模型
makeModel(false);
//測試檢測數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("生成訓(xùn)練模型失敗！");
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("檢測數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時(shí)報(bào)錯(cuò)。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，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;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，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時(shí)表示總文檔數(shù)
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從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);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類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("檢測所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數(shù)據(jù)和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實(shí)現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應(yīng)用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺(tái)、實(shí)時(shí)更新、可定制性強(qiáng)等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗(yàn)等挑戰(zhàn)。
2. 請談?wù)勀赪ebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(fā)框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術(shù)進(jìn)行地圖展示和交互設(shè)計(jì)，并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進(jìn)行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設(shè)計(jì)和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
3. 請描述一下您在以往項(xiàng)目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。
在以往的項(xiàng)目中，我使用WebGIS解決了許多具體問題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項(xiàng)目中，我開發(fā)了一個(gè)基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們評估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項(xiàng)目中，我使用WebGIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)，提供了準(zhǔn)確的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和可視化的分析結(jié)果，幫助政府和公眾做出相應(yīng)的決策。
4. 請談?wù)勀鷮ebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認(rèn)為WebGIS在未來會(huì)繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進(jìn)步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據(jù)、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個(gè)性化，為用戶提供更好的地理信息服務(wù)，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
