能量由最低層向最高層傳遞，由于數(shù)量以及能量損失，最低層可以分配到最多的能量，往上遞減
動物種群間的食物分配是由生態(tài)系統(tǒng)中的一系列自然過程決定的。通常情況下，食物鏈的頂端是捕食者，而食物鏈的底端是植物。食物鏈的每一層都有其角色和地位，并通過食物的傳遞來維護生態(tài)系統(tǒng)的平衡。
在某些情況下，動物種群可以通過競爭或合作來分配食物。例如，同一物種中的個體可能會競爭同一種食物的資源，而不同物種的動物可以通過合作來獲得食物。例如，一種捕食者和一種清道夫可以合作捕獵，以便獲得食物。
此外，動物種群的食物分配也受到生存策略和進化策略的影響。例如，某些動物可能通過適應性變異或進化來適應環(huán)境的變化，以便更好地利用食物資源。因此，食物分配是一個復雜且不斷變化的過程，受到許多因素的影響。
專欄寫過，PO在這里：
http://zhuanlan.zhihu.com/foodlover/19792442第一步：計算你的攝入量
首先要解決的問題是，你每天能吃多少。攝入熱量和支出熱量平衡基本能滿足我們的日常生活和營養(yǎng)。每天支出的熱量=基礎代謝 + 其他支出（運動等）。基礎代謝率可以去醫(yī)院去查自己的基礎代謝；也可以記錄一段時間（一個月以上）每日攝入情況，再綜合體重變化確定攝入量是否合適。當然為了方便大家，也有計算方法~
我在insanity 配套的營養(yǎng)書上看到這樣的一個公式，供大家參考：
女性：655+（4.35×體重磅數(shù)）+（4.7×身高英尺）-(4.7×年齡)
男性：66+（6.23×體重磅數(shù)）+（12.7×身高英尺）-(6.8×年齡)
現(xiàn)在用你剛剛得到的數(shù)字乘以下面的運動等級。
第二步：畫一張自己的美食圖譜，并不斷的優(yōu)化它
把你平常經(jīng)常吃的、菜場能買到的、食堂能打到的食物，統(tǒng)統(tǒng)寫的一個單子里。然后拿起筆，把那些不該常吃的東西統(tǒng)統(tǒng)干掉（喂喂，不是讓你吃掉），比如薯片，巧克力神馬的。再然后對這些食物進行分類：①谷物與薯類雜豆 ②水果蔬菜 ③禽肉魚蝦蛋類 ④奶與奶制品、大豆與豆制品、堅果。（如果不會分類請見最后的附文）再再然后經(jīng)常比對一些營養(yǎng)食譜的推薦，給你的圖譜增加一些新的成員。比如我一直在思考是不是應該嘗試吃吃榴蓮。
第三步：根據(jù)中國居民膳食寶塔規(guī)劃每天的飲食
啊~~~~多么丑的一張圖。雖然網(wǎng)上能找到其他更好看的版本，但我還是選擇了這個“官方版”。因為這圖上有“水”（左側那個水滴）以及一個運動的人（對對，意思就是平衡膳食需要運動）。以下五點是官方的建議：
（1）各類食物攝入量都是指食物可食部分的生重。
（2）各類食物的重量不是指某一種具體食物的重量。而是一類食物的總量，因此在選擇具體食物時，實際重量可以在互換表中查詢。如建議每日 300g蔬菜，可以選擇100g油菜、50g胡蘿卜和 150g圓白菜，也可以選擇150g 韭菜和150g 黃瓜。
（3）膳食寶塔中所標示的各類食物的建議量的下限為能量水平 7550kJ ( 1800kcal ）的建議量，上限為能量水平10900kJ ( 2600kcal ）的建議量。
（4）不必要每天都吃的符合寶塔的結構，一周之內的總量合理就行了。比如按照寶塔每天都需要吃一點魚，其實一周吃一兩次，總量夠了就好啦。
（5）不同能量水平的攝入建議：
第四步：規(guī)劃一個自己的菜譜
首先要做的事情是，對重量形成概念。那么我們一起從看商品凈重量開始吧，酸奶牛奶、面包等包裝的包裝上都有相應的克數(shù)。其他就要依靠廚房秤了。沒有廚房秤的時候，就估算。我在公司附近買水果吃，就選大小差不多的，看一眼總重量，除以個數(shù)。一般水果都要去皮，核的重量，做法是在家吃的時候精確稱重，多稱幾次就能差不多估算出重量了。米飯包子同理，在有條件的情況下稱重，記住大小。沒秤的時候就估算~~
無他，手熟爾~~~
需要特別注意的幾點是
最后要說的是，羅馬不是一天建成的，肥肉也不是一天長成的。飲食對健康的影響也不是一天兩是否合理，一兩樣食物是否健康決定的。這頓吃多了，下頓少吃點；今天吃多了，明天少吃點；這兩天吃的像大老虎，后兩天吃的像小白兔就好了嘛~（堅決杜絕“這兩天吃多了，那么干脆再多吃兩天吧”的耍流氓行為 〒▽〒）。吃飯飯不是做化學實驗，先稱重后按照配方吃的那是養(yǎng)豬場的豬豬（￣∞￣）~~~別把吃飯弄成一種負擔，負擔會讓你痛苦，痛苦會讓你放棄。把握整體平衡、親近自然食材、豐富多樣攝取，并且長期堅持。享受與美食的戀愛時光吧~~~~~
大家吃好喝好么么噠~
P.S. 下一篇我跟大家分享一下我私房早餐呢，還是分享一下我隨身小零食呢~~或者別的什么的，都可以留言告訴我哈~＼（￣︶￣）／
附文：
（1）谷類、薯類及雜豆谷類、薯類及雜豆谷類包括小麥面粉、大米、玉米、高粱等及其制品。如米飯、饅頭、烙餅、玉米面餅、面包、餅干、麥片等。薯類包括紅薯、馬鈴薯等、可替代部分糧食。雜豆包括大豆以外的丁其他干豆類，如紅小豆、綠豆、蕓豆等。谷類、薯類及雜豆是膳食中能量的主要來源。建議量是以原料的生重計算，如面包、切面、饅頭應折合成相當?shù)拿娣哿縼碛嬎悖罪垺⒋竺字嗟葢酆铣上喈數(shù)拇竺琢縼碛嬎恪９阮悺⑹眍惣半s豆食物的選擇應重視多樣化，粗細搭配，適量選擇一些全谷類制品、其他谷類、雜豆及薯類，每100g玉米摻和全麥粉所含的膳食纖維比精面粉分別多 10g和 6g，因此建議每次攝入 50g-100g粗糧或全谷類制品。每周5次-7次。
（2）蔬菜蔬菜包括嫩莖、葉、花菜類、根菜類、鮮豆類、茄果、瓜菜類、慧蒜類及菌藻類。深色蔬菜是指探綠色、深黃色、紫色、紅色等顏色深的蔬菜。一般含維生素和植物化學物質比較豐富。因此在每日建議的 300g-500g 新鮮蔬菜中，深色蔬菜最好占一半以上。
（3）水果建議每天吃新鮮水果 200g-400g 。在鮮果供應不足時可選擇一些含糖量低的純果汁或干果制品。蔬菜和水果各有優(yōu)勢，不能完全相互替代。
（4）肉類肉類包括豬肉、牛肉、羊肉、禽肉及動物內臟類，建議每天攝入 50g-75g 。目前我國居民的肉類攝入以豬肉為主，但豬肉含脂肪較高，應盡量選擇瘦畜肉或禽內。動物內臟有一定的營養(yǎng)價值，但因膽圃醇含量較高，不宜過多食用。
（5）水產(chǎn)品類水產(chǎn)品包括魚類、甲殼類和軟體類動物性食物。其特點是脂肪含量低，蛋白質豐富且易于消化，是優(yōu)質蛋白質的良好來源。建議每天攝入量為 50g-100g ，有條件可以多吃一些。
（6）蛋類蛋類包括雞蛋、鴨蛋、鵝蛋、鶴鶉蛋、鴿蛋及其加工制成的咸蛋、松花蛋等，蛋類的營養(yǎng)價值較高，建議每日攝入量為 25g-50g ，相當于半個至 l 個雞蛋。
（7）乳類乳類有牛奶、羊奶和馬奶等，量常見的為牛奶。乳制品包括奶粉、酸奶、一奶酪等，不包括奶油、黃油。建議量相當于液態(tài)奶 300g 、酸奶 360g、奶粉 45g ，有條件可以多吃一些。嬰幼兒要盡可能選用符合國家標準的配方奶制品。飲奶多者、中老年人、超重者和肥胖者建議選擇脫脂或低脂奶。一乳糖不耐受的人群可以食用酸奶或低乳糖奶及奶制品。
（8）大豆及堅果類大豆包括黃豆、黑豆、青豆，其常見的制品包括豆腐、豆?jié){、豆腐干及千張等。推薦每日攝入 30g-50g大豆，以提供蛋白質的量計算， 40g干豆相當于 80g 豆腐干，120g北豆腐， 240g南豆腐、 650g豆?jié){。堅果包括花生、瓜子、核桃、杏仁、棒子等，由于堅果的蛋白質與大豆相仙有條件的居民可吃 5g-10g 堅果替代相應量的大豆。
（9）烹調油烹調油包括各種烹調用的動物油和植物油，植物油包括花生油、豆油、菜籽油、芝麻油、調和油等，動物油包括豬油、牛油、黃油等。每天烹調油的建議攝入量為不超過 25g或 30g，盡量少食用動物油。烹調油也應多樣化。應經(jīng)常更換種類，食用多種植物油。
（10）食鹽健康成年人一天食鹽泡括醬油和其他食物中的食鹽）的建議攝入量為不超過 6g 。一般 20mL 醬油中含3g 食鹽， 1 0g黃醬中含鹽 1.5g，如果菜肴需要用醬油和醬類，應按比例減少食鹽用量。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數(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
結果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /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文件內容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個類 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) {
//將訓練數(shù)據(jù)轉換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓練模型
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("序列化文件轉換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉換成序列化文件
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)構造成vectors初始化時報錯。。。。");
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，以及在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術的地理信息系統(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、地理分析等多種應用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺、實時更新、可定制性強等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。
2. 請談談您在WebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗和技能。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等前端技術進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術如Python、Java等進行地理數(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，能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構。
3. 請描述一下您在以往項目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。
在以往的項目中，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)劃項目中，我開發(fā)了一個基于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)測項目中，我使用WebGIS技術實現(xiàn)了實時的空氣質量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質量數(shù)據(jù)和可視化的分析結果，幫助政府和公眾做出相應的決策。
4. 請談談您對WebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認為WebGIS在未來會繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術的不斷進步，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，并與其他領域的技術進行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個性化，為用戶提供更好的地理信息服務，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
這塊您需要了解下stm32等單片機的基本編程和簡單的硬件設計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關的知識更好，還有能夠會做操作系統(tǒng)，簡單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對您能夠有用。
前期缺乏勞動力的時候盡量招募NPC找那些年齡比較極端的(30+/20-)，這樣即使安排在一個房子里也不會生孩子。(女大男小結婚概率好像更低，我招的NPC女性平均年齡比較高，導致好多房子里女性比男性大兩三歲，三年過去了都沒結婚)。
給女npc安排工作盡量挑以下幾個地方：
1.裁縫鋪、草藥屋、廚房等產(chǎn)出無關痛癢的工位。
2.鐵匠鋪、獵人小屋、手工作坊等可以安排少部分女性，因為這些工位即使少一兩個人產(chǎn)能也跟得上消耗。
1.負責區(qū)域大客戶/行業(yè)客戶管理系統(tǒng)銷售拓展工作，并完成銷售流程；
2.維護關鍵客戶關系，與客戶決策者保持良好的溝通；
3.管理并帶領團隊完成完成年度銷售任務。
你好，面試題類型有很多，以下是一些常見的類型：
1. 技術面試題：考察候選人技術能力和經(jīng)驗。
2. 行為面試題：考察候選人在過去的工作或生活中的行為表現(xiàn)，以預測其未來的表現(xiàn)。
3. 情境面試題：考察候選人在未知情境下的決策能力和解決問題的能力。
4. 案例面試題：考察候選人解決實際問題的能力，模擬真實工作場景。
5. 邏輯推理題：考察候選人的邏輯思維能力和分析能力。
6. 開放性面試題：考察候選人的個性、價值觀以及溝通能力。
7. 挑戰(zhàn)性面試題：考察候選人的應變能力和創(chuàng)造力，通常是一些非常具有挑戰(zhàn)性的問題。
需要具體分析 因為cocoscreator是一款游戲引擎，面試時的問題會涉及到不同的方面，如開發(fā)經(jīng)驗、游戲設計、圖形學等等，具體要求也會因公司或崗位而異，所以需要根據(jù)實際情況進行具體分析。 如果是針對開發(fā)經(jīng)驗的問題，可能會考察候選人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能夠獨立開發(fā)小型游戲等等；如果是針對游戲設計的問題，則需要考察候選人對游戲玩法、關卡設計等等方面的理解和能力。因此，需要具體分析才能得出準確的回答。
