市北區(qū)介紹？-招聘街

一、市北區(qū)介紹？

市北區(qū)因?yàn)榈靥幥鄭u市老城區(qū)北部而得名。市北區(qū) 面積:29平方公里人口:47.3萬(wàn) 平均氣溫:15.3℃ 平均降水量:424.6毫米

市北區(qū)始置于1946年。位于青島市中部偏南,南接市南區(qū),北連四方區(qū),東鄰嶗山區(qū),西瀕膠州灣。總面積約29平方公里,人口約47.3萬(wàn)人。市北區(qū)轄16個(gè)街道:小港街道、大港街道、即墨路街道、遼寧路街道、北仲路街道、臺(tái)東街道、延安路街道等。

市北區(qū)好玩的地方非常多，各種小山，信號(hào)山，太平山等等，還有纜車，臺(tái)東商圈，各種燒烤攤，啤酒街天幕城等等等等，也有德國(guó)殖民時(shí)期的老建筑，非常繁華的市區(qū)，雖然老但是很干凈。

二、市北區(qū)景點(diǎn)？

1、青島啤酒博物館

青島啤酒博物館是青島市市北區(qū)著名景點(diǎn)，集文化歷史、生產(chǎn)工藝流程、啤酒娛樂、購(gòu)物、餐飲為一體，具備了旅游的知識(shí)性、娛樂性、參與性等特點(diǎn)，體現(xiàn)了世界視野、民族特色、穿透歷史、融匯生活的文化理念。

2、青島葡萄酒博物館

青島葡萄酒博物館外部景觀則采用了歐式古堡建筑特點(diǎn)，是以葡萄酒歷史與文化展示為主題的集科普教育、收藏展示、旅游休閑、文化交流等多種功能于一體的特色地下涵洞博物館。

3、萬(wàn)佳廣場(chǎng)休閑旅游區(qū)

萬(wàn)佳廣場(chǎng)是集時(shí)尚餐飲、休閑娛樂于一體的綜合性商業(yè)廣場(chǎng)，是青島市北區(qū)一處休閑旅游場(chǎng)所，總經(jīng)營(yíng)面積8500平方米左右，引進(jìn)時(shí)尚主題餐飲、國(guó)內(nèi)各地特色餐飲、中西多國(guó)特色餐飲，以及面向大眾消費(fèi)的一處集各地特色名吃于一體的美食廣場(chǎng)等餐飲類企業(yè)，另有民俗休閑主題、情侶主題、兒童主題、青島特色旅游主題業(yè)戶50家左右以及連鎖酒店等配套業(yè)態(tài)。【

4、道路交通博物館

道路交通博物館是我國(guó)以道路交通為主題的專業(yè)性博物館，分為南、中、北三個(gè)區(qū)域，館藏十分豐富，從珍貴的歷史實(shí)物、照片到多媒體技術(shù)，應(yīng)有盡有。展陳以公交站點(diǎn)的形式劃分為開啟產(chǎn)業(yè)之源、滄桑坎坷行程、承運(yùn)歷史重任、踏上改革征程、滿懷豪情奮進(jìn)、復(fù)興圓夢(mèng)之路等6個(gè)篇章。

5、青島黨史紀(jì)念館

青島黨史紀(jì)念館是山東省、青島市兩級(jí)黨員教育基地、愛國(guó)主義教育基地，主要由中共青島地方支部舊址、基本陳列展廳和專題展廳部分組成。舊址房屋內(nèi)部布置，按照當(dāng)年原狀恢復(fù)；基本陳列展廳，展覽主題為《光輝歷程——中共青島歷史展》，展示了青島自1923年黨組織建立以來(lái)艱苦卓絕的奮斗史和輝煌歷程；陳列展廳展示歷史文獻(xiàn)、實(shí)物和照片800余件；專題展廳，結(jié)合重大教育活動(dòng)和重要紀(jì)念日舉行專題展覽。

6、山炮臺(tái)教育基地

山炮臺(tái)教育基地系侵華德軍1899年所建，總面積2000余平方米，50余個(gè)廳、室，三層立體結(jié)構(gòu)，局部五層，分為指揮、生活、后勤三個(gè)功能區(qū)，使用劈山、澆注、回填方式建成，為地下軍事建筑的代表之作。基地主要景點(diǎn)有青島山炮臺(tái)遺址展覽館、炮臺(tái)遺址、德軍要塞地下指揮部、瞭望塔、德軍最高指揮官軍事作戰(zhàn)研究室、炮兵指揮室、海軍指揮室、地下指揮部的主要通道等。

7、觀音寺

觀音寺系山東省佛教古剎，為漢傳佛教著名叢林，位于青島市市北區(qū)錯(cuò)埠嶺東南的小山坡上，東臨福州路，北依遼陽(yáng)西路。觀音寺史稱黃德庵、于姑庵，曾經(jīng)聲名遠(yuǎn)揚(yáng)，香火鼎盛時(shí)，方圓數(shù)百里信眾扶老攜幼前來(lái)朝拜三寶。古剎千年，歷經(jīng)滄桑，寶地風(fēng)水依舊，靈性如故，古銀樹依舊枝繁葉茂，遮天蔽日，甘露泉甘醇清冷，香柔依舊，沁人心脾，茶禪一味，既是佛法也關(guān)人情。

8、北嶺山森林公園

北嶺山森林公園設(shè)計(jì)規(guī)劃了兒童活動(dòng)區(qū)、動(dòng)物展覽區(qū)、植物觀賞區(qū)、安靜休息區(qū)四大功能區(qū)。兒童活動(dòng)區(qū)建有水上娛樂區(qū)——水榭、曲橋、亭、環(huán)湖路及滑梯、攀登架等游樂設(shè)施；動(dòng)物展區(qū)建有猴籠1座、雉雞館1座、鼠宮貓舍1座、孔雀籠1座；植物觀賞區(qū)建有長(zhǎng)廊1處、月季園1處、犀牛雕塑1座；安靜休息區(qū)建有“待霜亭”1座、“待月亭”1座及石桌、石凳。

9、臺(tái)東商業(yè)步行街

臺(tái)東商業(yè)步行街東起延安三路，西至威海路，全1000余米，是特色街區(qū)的中心街，也是青島市商業(yè)一條街。街內(nèi)有沃爾瑪、萬(wàn)達(dá)廣場(chǎng)、百信鞋業(yè)、利群集團(tuán)、蘇寧電器、三聯(lián)家電、亞泰電器、新華書店、醫(yī)保城等各類業(yè)態(tài)的企業(yè)245家，個(gè)體工商戶565戶，室內(nèi)專業(yè)市場(chǎng)7處，涉及商業(yè)、金融、餐飲、藥品、文化五大行業(yè)，每天的人流量達(dá)20萬(wàn)人次，最高達(dá)50萬(wàn)人次。

10、四方奧林匹克體育公園

四方奧林匹克體育公園分景觀區(qū)、室內(nèi)場(chǎng)館區(qū)和室外活動(dòng)區(qū)三個(gè)功能區(qū)域，塑造了奧運(yùn)符號(hào)景觀墻、人物太極雕塑等一批特色景觀.公園建成了乒乓球訓(xùn)練館、羽毛球訓(xùn)練館和綜合健身館3個(gè)室內(nèi)場(chǎng)館；建設(shè)了室外籃球場(chǎng)、極限輪滑場(chǎng)、籠式足球場(chǎng)、乒乓球場(chǎng)地、大型攀巖墻、塑膠跑道等專業(yè)體育設(shè)施，并專門開辟大眾健身區(qū)域；還設(shè)置了太空漫步機(jī)、室外跑步機(jī)、騎馬機(jī)、臂力訓(xùn)練器、背腹肌組合訓(xùn)練器等19種健身器材。

三、市北區(qū)高齡補(bǔ)貼？

在青島市年齡達(dá)到80周歲以上的老年人是可以享受高齡補(bǔ)貼的，因?yàn)楦鱾€(gè)區(qū)市制定的補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)不同，所以補(bǔ)貼的錢數(shù)也會(huì)有所差別。對(duì)于市北區(qū)來(lái)說(shuō)，80-89周歲的老年人享受的高齡補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)是每人每月不低于120元；90-99周歲老年人每人每月不低于220元；100周歲及以上老年人每人每月不低于300元。

四、市北區(qū)靠海嗎？

青島的市南區(qū)，市北區(qū)，李滄區(qū)，嶗山區(qū)，城陽(yáng)區(qū)，黃島區(qū)都有濱海區(qū)域。

青島市內(nèi)的地形是一個(gè)三面環(huán)海的形狀，所以市內(nèi)四區(qū)都靠海，但是西北面的海是港口，東南面的海是旅游區(qū)，所以一般玩的話都在市南區(qū)。

市北區(qū)的海主要是膠州灣小港一帶，著名的郵輪母港就在市北區(qū)的海域范圍內(nèi)。

五、市北區(qū)月子中心

市北區(qū)月子中心是專門為產(chǎn)后媽媽提供全方位月子護(hù)理的機(jī)構(gòu)。在這里，產(chǎn)后媽媽可以得到專業(yè)的護(hù)理和營(yíng)養(yǎng)支持，幫助她們恢復(fù)體力，緩解身體不適，更好地適應(yīng)新生活的節(jié)奏。

市北區(qū)月子中心的服務(wù)內(nèi)容

市北區(qū)月子中心提供的服務(wù)內(nèi)容涵蓋了產(chǎn)后媽媽的一切需求。從膳食營(yíng)養(yǎng)、生活護(hù)理到心理疏導(dǎo)，每個(gè)環(huán)節(jié)都經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)，旨在幫助產(chǎn)后媽媽度過(guò)一個(gè)舒適、健康的月子。

膳食營(yíng)養(yǎng)

市北區(qū)月子中心的營(yíng)養(yǎng)師團(tuán)隊(duì)精心制定了豐富多樣的月子餐單，根據(jù)產(chǎn)后媽媽的個(gè)人體質(zhì)和需求量身定制。食材新鮮，營(yíng)養(yǎng)均衡，既有利于產(chǎn)婦傷口愈合，又能促進(jìn)乳汁分泌，為寶寶提供營(yíng)養(yǎng)豐富的母乳。

生活護(hù)理

在市北區(qū)月子中心，產(chǎn)后媽媽無(wú)需操心家務(wù)瑣事，專注于休息和恢復(fù)。貼心的護(hù)工團(tuán)隊(duì)會(huì)全程照顧產(chǎn)婦的起居飲食，每日測(cè)量體溫，洗澡更換衣物，確保產(chǎn)后媽媽的身體健康與舒適。

心理疏導(dǎo)

產(chǎn)后媽媽往往會(huì)面臨著身心疲憊、焦慮不安等問題，市北區(qū)月子中心配備了經(jīng)驗(yàn)豐富的心理專家，為產(chǎn)后媽媽提供情緒疏導(dǎo)和心理支持，讓她們重拾信心，積極面對(duì)產(chǎn)后調(diào)適期的挑戰(zhàn)。

市北區(qū)月子中心的優(yōu)勢(shì)

市北區(qū)月子中心以其專業(yè)的服務(wù)和人性化的關(guān)懷贏得了廣大產(chǎn)后媽媽的信賴和好評(píng)。其優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

專業(yè)團(tuán)隊(duì)

市北區(qū)月子中心擁有一支高素質(zhì)的護(hù)理團(tuán)隊(duì)，涵蓋了產(chǎn)科醫(yī)生、營(yíng)養(yǎng)師、護(hù)士、心理專家等多個(gè)領(lǐng)域的專業(yè)人才。他們有著豐富的經(jīng)驗(yàn)和敬業(yè)精神，能夠?yàn)楫a(chǎn)后媽媽提供全方位的護(hù)理服務(wù)。

舒適環(huán)境

市北區(qū)月子中心的環(huán)境優(yōu)雅舒適，設(shè)施齊全，為產(chǎn)后媽媽營(yíng)造了一個(gè)安心、舒適的休養(yǎng)空間。溫馨的家庭氛圍和細(xì)致入微的服務(wù)，讓產(chǎn)后媽媽感受到如家的溫暖與關(guān)愛。

貼心服務(wù)

市北區(qū)月子中心以產(chǎn)婦的需求為中心，提供個(gè)性化的護(hù)理服務(wù)，滿足每位產(chǎn)后媽媽的特殊需求。無(wú)論是飲食口味還是生活習(xí)慣，都能得到細(xì)心照料，讓產(chǎn)后媽媽感受到無(wú)微不至的關(guān)愛。

市北區(qū)月子中心的未來(lái)展望

市北區(qū)月子中心將繼續(xù)秉承“以人為本，專業(yè)護(hù)理”的理念，不斷提升服務(wù)水平，滿足不同產(chǎn)后媽媽的需求。未來(lái)，市北區(qū)月子中心將致力于打造更加人性化、智能化的服務(wù)體驗(yàn)，讓每一位產(chǎn)后媽媽都能得到更好的呵護(hù)。

六、mahout面試題？

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(cè)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(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

接下來(lái)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(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

這三步，代碼我就一次全貼出來(lái)；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(cè)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(cè)試檢測(cè)數(shù)據(jù)

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//將測(cè)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(cè)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(cè)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(cè)所屬類別是："+getCheckResult());

}

七、webgis面試題？

1. 請(qǐng)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(shì)和挑戰(zhàn)。

WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng)，通過(guò)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(chǎng)景。WebGIS的優(yōu)勢(shì)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(qǐng)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(kù)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(qǐng)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?cè)u(píng)估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測(cè)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(cè)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(qǐng)談?wù)勀鷮?duì)WebGIS未來(lái)發(fā)展的看法和期望。

我認(rèn)為WebGIS在未來(lái)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(lái)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。

八、freertos面試題？

這塊您需要了解下stm32等單片機(jī)的基本編程和簡(jiǎn)單的硬件設(shè)計(jì)，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識(shí)更好，還有能夠會(huì)做操作系統(tǒng)，簡(jiǎn)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(duì)您能夠有用。