101×101—101用簡(jiǎn)便方法計(jì)算？-招聘街

一、101×101—101用簡(jiǎn)便方法計(jì)算？

101×101—101=101×（101—1）=101×100=10100，這道題的算里是：這道題應(yīng)用的是乘法分配率，，而且是乘法分配率的反應(yīng)用，乘法分配率有一個(gè)特點(diǎn)，那就是C是重復(fù)出現(xiàn)的數(shù)字，根據(jù)題的特點(diǎn)可知，101，相當(dāng)于字母C，找到字母C，前面的數(shù)字101，就相當(dāng)于字母ap，字母b，就是1，所以就向開(kāi)頭的算是一樣，簡(jiǎn)算就找到了

二、101乘以101加上101如何簡(jiǎn)便？

101×101+101的最簡(jiǎn)單的算法可以是這樣：101×（101＋1）＝101×102＝101×100＋101×2＝10100＋202＝10302這就是最簡(jiǎn)便的算法，簡(jiǎn)便的計(jì)算方法就要找到相同的乘數(shù)提取出來(lái)，提取出來(lái)的乘數(shù)與整數(shù)相乘得到的結(jié)果加上余數(shù)相乘的結(jié)果，得到的總數(shù)就是最簡(jiǎn)單的算法得到的結(jié)果。

三、101×101-101的簡(jiǎn)便方法？

101×101-101 =101x101-101x1 =101x(101-1) =101x100 =10100 25x23x4 =25x4x23 =100x23 =2300

四、謎語(yǔ)101

歡迎來(lái)到今天的博客文章！本文將帶您進(jìn)入謎語(yǔ)的神秘世界，為您介紹謎語(yǔ)101的基礎(chǔ)知識(shí)。無(wú)論您是愛(ài)謎語(yǔ)解謎的高手，還是對(duì)這種有趣的文化現(xiàn)象感興趣的新手，本文都將為您提供有用的信息和娛樂(lè)。

什么是謎語(yǔ)？

在我們深入探索這個(gè)話題之前，讓我們先來(lái)了解一下謎語(yǔ)的定義。謎語(yǔ)是一種文字游戲，其目的是通過(guò)編寫(xiě)或描述難以理解或猜測(cè)的問(wèn)題，使讀者或聽(tīng)眾思考并猜出謎底。謎底通常是一個(gè)觸類旁通或雙關(guān)語(yǔ)，需要一定的推理和觀察能力來(lái)解答。

謎語(yǔ)的起源

謎語(yǔ)作為一種娛樂(lè)形式可以追溯到古代文明。幾千年來(lái)，人們一直在各種文化中創(chuàng)造和享受著謎語(yǔ)。有些謎語(yǔ)甚至具有歷史和文化的重要性，成為了記錄和傳承的一部分。

謎語(yǔ)的分類

謎語(yǔ)可以分為很多類型，下面是一些常見(jiàn)的謎語(yǔ)分類：

字謎：謎底是一個(gè)或一組漢字，通過(guò)對(duì)字義、音節(jié)或組合進(jìn)行解讀來(lái)猜出謎底。
物謎：通過(guò)描述物體的特征、用途或其他相關(guān)信息來(lái)揭示謎底。
動(dòng)物謎：謎底是一種動(dòng)物，通過(guò)對(duì)動(dòng)物特征、行為或其他相關(guān)信息的描述來(lái)猜出謎底。
數(shù)學(xué)謎：謎底涉及數(shù)學(xué)問(wèn)題，需要進(jìn)行邏輯推理或數(shù)學(xué)計(jì)算來(lái)解答。
成語(yǔ)謎：謎底是一個(gè)常用成語(yǔ)，需要對(duì)成語(yǔ)的意義和用法有一定了解才能猜出謎底。

為什么要玩謎語(yǔ)？

謎語(yǔ)不僅僅是一種娛樂(lè)活動(dòng)，它還有以下一些好處：

鍛煉大腦：破解謎底需要思考和推理，可以鍛煉大腦的邏輯能力和解決問(wèn)題的能力。
豐富詞匯：玩謎語(yǔ)可以增加對(duì)漢字、成語(yǔ)和俗語(yǔ)的理解和應(yīng)用，擴(kuò)展詞匯量。
培養(yǎng)想象力：編寫(xiě)或解答謎語(yǔ)需要發(fā)揮想象力和創(chuàng)造力，激發(fā)思維的靈感。
提高說(shuō)話能力：通過(guò)玩謎語(yǔ)，可以提高口頭表達(dá)能力和邏輯思維能力。
增進(jìn)團(tuán)隊(duì)合作：在解答謎語(yǔ)游戲時(shí)，可以激發(fā)團(tuán)隊(duì)成員之間的合作和溝通。

如何成為一名謎語(yǔ)高手？

如果您想提升在謎語(yǔ)解謎方面的能力，這里有一些有用的技巧：

閱讀：多讀一些謎語(yǔ)書(shū)籍、謎語(yǔ)雜志或在線資源，了解不同類型的謎語(yǔ)。
練習(xí)：嘗試編寫(xiě)自己的謎語(yǔ)，鍛煉思維和創(chuàng)作能力。
交流：與其他謎語(yǔ)愛(ài)好者交流，分享解謎經(jīng)驗(yàn)和挑戰(zhàn)。
參加比賽：參加謎語(yǔ)比賽，與其他高手競(jìng)爭(zhēng)，獲得更多的解謎經(jīng)驗(yàn)。
應(yīng)用：將謎語(yǔ)運(yùn)用到日常生活中，例如和朋友、家人玩謎語(yǔ)游戲。

謎語(yǔ)在中國(guó)文化中的重要性

謎語(yǔ)在中國(guó)文化中具有重要地位。自古以來(lái)，謎語(yǔ)就被視為一種智力游戲，它既能娛樂(lè)人們，又能提升智慧。特別是在中國(guó)的傳統(tǒng)節(jié)日和慶典活動(dòng)中，謎語(yǔ)常常作為一種不可或缺的元素存在。

謎語(yǔ)101只是謎語(yǔ)世界的一個(gè)小角落，無(wú)論您是謎語(yǔ)高手還是剛剛對(duì)謎語(yǔ)感興趣，我們希望這篇博客文章能為您帶來(lái)樂(lè)趣和啟發(fā)。繼續(xù)探索謎語(yǔ)的世界，解答有趣的謎底，展示您的智慧和才能！

五、孟買(mǎi)101

孟買(mǎi)101

孟買(mǎi)101：了解孟買(mǎi)這座國(guó)際大都會(huì)的城市指南

孟買(mǎi)，作為印度最具活力和魅力的城市之一，吸引著數(shù)百萬(wàn)游客和商務(wù)旅客前來(lái)探索其繁華與多樣性。這座城市充滿了活力四溢的夜生活、壯麗的自然風(fēng)光、世界級(jí)的建筑和無(wú)盡的文化體驗(yàn)。無(wú)論您是第一次來(lái)訪還是再次踏足這個(gè)城市，本指南將為您提供詳盡的介紹和旅行建議，助您暢游孟買(mǎi)。

了解孟買(mǎi)

孟買(mǎi)位于印度西部，是馬哈拉施特拉邦的首府，也是商業(yè)和金融中心。這座城市是印度最大的城市之一，被譽(yù)為“印度的好萊塢”，因?yàn)樗怯《入娪爱a(chǎn)業(yè)的中心。孟買(mǎi)以其高樓大廈、繁忙的街道和充滿活力的氛圍而聞名，吸引了來(lái)自世界各地的人們。

無(wú)論您是尋求商務(wù)機(jī)會(huì)還是探索城市的文化和歷史遺產(chǎn)，孟買(mǎi)都能滿足您的需求。這座城市融合了不同的文化，您可以品嘗到各種美食、參觀博物館和藝術(shù)畫(huà)廊、購(gòu)物以及感受獨(dú)特的孟買(mǎi)式生活方式。

頂級(jí)旅游景點(diǎn)

1. 港口地標(biāo) - 孟買(mǎi)之門(mén)： 孟買(mǎi)之門(mén)是孟買(mǎi)最具標(biāo)志性的地標(biāo)之一，它是一座巨大的拱門(mén)，被認(rèn)為是這座城市的象征。游客可以在這里享受美麗的海濱風(fēng)景，觀賞壯觀的日落，并沿著碼頭漫步，感受久負(fù)盛名的拱門(mén)的壯麗。

2. 文化寶庫(kù) - 國(guó)家博物館： 國(guó)家博物館是印度最重要的博物館之一，展示了豐富的印度歷史和文化遺產(chǎn)。游客可以在這里欣賞到來(lái)自各個(gè)時(shí)代的收藏品，如藝術(shù)品、雕塑、古代遺物以及古老的手工藝品。

美食與購(gòu)物

孟買(mǎi)是一個(gè)美食愛(ài)好者的天堂，這座城市提供了各種各樣的美食選擇。您可以品嘗當(dāng)?shù)氐鸟R拉地菜肴，如烤炸河魚(yú)、咖喱、孟買(mǎi)風(fēng)味的街頭小吃等。此外，孟買(mǎi)還有各種國(guó)際美食餐廳，滿足不同口味的游客。

如果您喜歡購(gòu)物，孟買(mǎi)也是一個(gè)購(gòu)物天堂。這座城市有各種購(gòu)物中心、露天市場(chǎng)和傳統(tǒng)市集，您可以購(gòu)買(mǎi)到各種紡織品、珠寶、工藝品和時(shí)尚商品。科勒巴市場(chǎng)和孟買(mǎi)最著名的購(gòu)物區(qū) - 烏德伊普爾，是購(gòu)物的熱門(mén)目的地。

孟買(mǎi)的夜生活

孟買(mǎi)的夜生活豐富多樣，無(wú)論您是喜歡舞蹈、音樂(lè)、酒吧還是俱樂(lè)部，這座城市都有適合您的選擇。貝爾里和南孟買(mǎi)是夜生活的主要區(qū)域，擁有豪華的酒吧和俱樂(lè)部，吸引著來(lái)自世界各地的DJ和表演者。

此外，孟買(mǎi)還有一些世界級(jí)的音樂(lè)場(chǎng)館和劇院，您可以欣賞到不同類型的音樂(lè)和表演藝術(shù)。

旅行貼士

當(dāng)您計(jì)劃前往孟買(mǎi)旅行時(shí)，以下是一些建議和提示，可幫助您更好地享受旅行：

1. 打包合適的服裝： 孟買(mǎi)的氣候通常比較濕熱，所以建議您穿著輕便舒適的衣物，并攜帶雨具和防曬用品。
2. 注意交通： 孟買(mǎi)的交通繁忙擁堵，建議選擇公共交通工具如出租車(chē)、地鐵或自行車(chē)來(lái)避免交通擁堵。
3. 尊重當(dāng)?shù)匚幕?/strong> 孟買(mǎi)是一個(gè)多元文化的城市，尊重當(dāng)?shù)氐牧?xí)俗和傳統(tǒng)是很重要的。

4. 保持警惕： 孟買(mǎi)是個(gè)繁忙的城市，游客應(yīng)保管好自己的財(cái)物，特別是在人群密集的地方。

5. 嘗試當(dāng)?shù)孛朗常?/strong> 孟買(mǎi)的美食文化非常豐富，不要錯(cuò)過(guò)品嘗當(dāng)?shù)氐奶厣朗场?/li>
6. 學(xué)習(xí)幾個(gè)基本詞匯： 孟買(mǎi)的居民大多能夠說(shuō)英語(yǔ)，但學(xué)習(xí)一些基本的當(dāng)?shù)卣Z(yǔ)言詞匯會(huì)讓您的旅行更加順利。

無(wú)論您是來(lái)孟買(mǎi)旅游還是商務(wù)出行，這座城市都會(huì)帶給您難以忘懷的體驗(yàn)。它豐富的文化、令人驚嘆的景點(diǎn)和美味的美食將確保您的旅行成為一段難忘的回憶。

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(kāi)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(wèn)、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(kāi)發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。
我在WebGIS開(kāi)發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)和技能。我熟悉常用的WebGIS開(kāi)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(wèn)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(wèn)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(kāi)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(huà)圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)您能夠有用。
九、paas面試題？
1.負(fù)責(zé)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(hù)關(guān)鍵客戶關(guān)系，與客戶決策者保持良好的溝通；
3.管理并帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成完成年度銷售任務(wù)。
十、面試題類型？
你好，面試題類型有很多，以下是一些常見(jiàn)的類型：
1. 技術(shù)面試題：考察候選人技術(shù)能力和經(jīng)驗(yàn)。
2. 行為面試題：考察候選人在過(guò)去的工作或生活中的行為表現(xiàn)，以預(yù)測(cè)其未來(lái)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(wèn)題的能力。
4. 案例面試題：考察候選人解決實(shí)際問(wèn)題的能力，模擬真實(shí)工作場(chǎng)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(kāi)放性面試題：考察候選人的個(gè)性、價(jià)值觀以及溝通能力。
7. 挑戰(zhàn)性面試題：考察候選人的應(yīng)變能力和創(chuàng)造力，通常是一些非常具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。