博士考試是每個研究生都渴望突破的一道門檻，也是展示自己學(xué)術(shù)研究能力的重要機會。隨著時間的推移，考試形式和內(nèi)容也在不斷演變，2018年有哪些博士考點值得我們關(guān)注呢？讓我們來一探究竟。
在這個信息時代，傳媒與傳播學(xué)變得越來越重要。2018年的博士考試中，媒體融合和數(shù)字傳播將是熱門考點之一。包括新媒體發(fā)展、社交媒體的影響力、數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)意等等。此外，媒體倫理與職業(yè)道德也是研究重點，考生需要對信息傳播倫理、網(wǎng)絡(luò)道德等方面有較為深入的了解。
作為一個廣受關(guān)注和研究的領(lǐng)域，管理學(xué)的考點也是非常豐富多樣。在2018年的博士考試中，組織行為學(xué)、領(lǐng)導(dǎo)力、創(chuàng)新管理等將是熱門話題。此外，戰(zhàn)略管理、人力資源管理、決策分析等內(nèi)容也不容忽視。考生需要深入了解管理學(xué)的基本理論及其實際應(yīng)用，具備解決實際問題能力。
隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，計算機科學(xué)與技術(shù)成為研究生們追逐的熱門方向之一。在2018年的博士考試中，人工智能、大數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)安全等將是重要考點。此外，軟件工程、計算機視覺、機器學(xué)習(xí)等內(nèi)容也備受關(guān)注。考生需要熟悉相關(guān)編程語言和算法，掌握計算機科學(xué)與技術(shù)的最新研究成果。
醫(yī)學(xué)與生命科學(xué)一直以來都是研究的熱點領(lǐng)域，也是博士考試的重要方向之一。在2018年的博士考試中，生物醫(yī)學(xué)工程、基因組學(xué)、生物技術(shù)等將是熱門考點。此外，醫(yī)學(xué)影像學(xué)、臨床試驗設(shè)計、疫苗研發(fā)等也備受關(guān)注。考生需要掌握相關(guān)實驗技術(shù)，了解生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的前沿動態(tài)。
社會學(xué)是研究社會結(jié)構(gòu)、社會變遷和人類社會行為的學(xué)科。在2018年的博士考試中，社會學(xué)也是一個重要考點。社會學(xué)理論、社會調(diào)查研究、社會心理學(xué)等將是熱門話題。此外，性別學(xué)、環(huán)境社會學(xué)、消費社會學(xué)等也備受關(guān)注。考生需要熟悉相關(guān)理論框架，具備扎實的社會調(diào)查和分析能力。
心理學(xué)是研究人類心理活動及其規(guī)律的學(xué)科。在2018年的博士考試中，心理學(xué)也是重要考點之一。認知心理學(xué)、發(fā)展心理學(xué)、社會心理學(xué)等將是熱門話題。此外，臨床心理學(xué)、教育心理學(xué)、健康心理學(xué)等也備受關(guān)注。考生需要掌握相關(guān)理論和研究方法，具備分析和解決心理問題的能力。
教育學(xué)一直以來都是一個重要領(lǐng)域，也是博士考試的重要方向之一。在2018年的考試中，教育管理、教育心理學(xué)、教育技術(shù)學(xué)將是熱門考點。此外，教育評估與測量、教育政策與改革、特殊教育等內(nèi)容也備受矚目。考生需要熟悉教育學(xué)的基本理論和教育實踐，具備教育教學(xué)和管理的能力。
綜上所述，2018年的博士考點涵蓋了傳媒與傳播學(xué)、管理學(xué)、計算機科學(xué)與技術(shù)、醫(yī)學(xué)與生命科學(xué)、社會學(xué)、心理學(xué)和教育學(xué)等多個研究領(lǐng)域。考生需要有扎實的學(xué)科基礎(chǔ)，了解各領(lǐng)域的最新研究動態(tài)，并具備獨立思考和解決問題的能力。祝愿每一位考生都能在博士考試中取得優(yōu)異成績！
天津事業(yè)單位面試題型是每個應(yīng)聘者關(guān)心的話題。事業(yè)單位面試題型在一定程度上決定著應(yīng)聘者是否能夠順利通過面試，獲得心儀的工作。因此，熟悉天津事業(yè)單位面試題型對于應(yīng)聘者來說至關(guān)重要。
首先，天津事業(yè)單位面試題型主要包括筆試和面試兩個環(huán)節(jié)。筆試是對應(yīng)聘者綜合能力的考察，而面試則是對應(yīng)聘者個人素質(zhì)和專業(yè)能力的考察。筆試通常包括選擇題、填空題、簡答題等多種題型，考查應(yīng)聘者的基本知識和應(yīng)用能力。而面試則包括個人陳述、專業(yè)問題、綜合素質(zhì)等多個方面，考查應(yīng)聘者的溝通能力、表達能力和綜合素質(zhì)。
在天津事業(yè)單位面試中，選擇題是常見的筆試題型。選擇題主要通過給出多個選項，要求應(yīng)聘者選擇正確答案。該題型運用廣泛，考察應(yīng)聘者對基本知識的掌握和運用能力。
舉例來說，一道常見的選擇題是：在中國古代四大發(fā)明中，哪一個是指南針？
應(yīng)聘者需要從選項中選擇出正確答案，即選項2。
填空題是天津事業(yè)單位面試中另一常見的筆試題型。填空題要求應(yīng)聘者根據(jù)題干的意思，在給出的空格內(nèi)填寫正確的答案。
例如，一個填空題的題目可能是：中華人民共和國的首都是＿＿＿。
應(yīng)聘者需要填寫正確的答案，即北京。
天津事業(yè)單位面試中的簡答題要求應(yīng)聘者回答一些非常規(guī)問題。這類題目旨在了解應(yīng)聘者的思維方式、邏輯推理能力和綜合應(yīng)用能力。
例如，一道可能出現(xiàn)的簡答題是：請簡要介紹一下您的主要工作經(jīng)驗和成就。
應(yīng)聘者需要簡潔明了地回答這個問題，突出自己的工作經(jīng)驗和成就。
在天津事業(yè)單位面試中，個人陳述是面試過程中的重要環(huán)節(jié)。個人陳述是應(yīng)聘者向面試官介紹自己的機會，可以展示自己的專業(yè)能力、個人素質(zhì)和發(fā)展?jié)摿Α?/p>
應(yīng)聘者可以從個人背景、教育經(jīng)歷、工作經(jīng)驗和個人興趣等多個方面介紹自己。在個人陳述中，應(yīng)聘者可以突出自己的優(yōu)勢和經(jīng)驗，以及與應(yīng)聘崗位相關(guān)的技能和能力。
天津事業(yè)單位面試中的專業(yè)問題是考察應(yīng)聘者專業(yè)知識和能力的重要環(huán)節(jié)。面試官會根據(jù)應(yīng)聘崗位的要求和相關(guān)領(lǐng)域的知識，提出一些與崗位相關(guān)的問題。
應(yīng)聘者需要對自己的專業(yè)知識有深入的了解，并準備好應(yīng)對與專業(yè)相關(guān)的問題。通過對專業(yè)問題的回答，應(yīng)聘者可以展示自己的專業(yè)素養(yǎng)和解決問題的能力。
在天津事業(yè)單位面試中，對應(yīng)聘者綜合素質(zhì)的考察是必不可少的。面試官會從應(yīng)聘者的綜合能力、溝通能力、表達能力、團隊合作能力以及個人潛力等方面進行評估。
應(yīng)聘者需要通過面試展現(xiàn)出自己良好的綜合素質(zhì)，包括積極向上的態(tài)度、穩(wěn)定的情緒狀態(tài)、清晰的表達和邏輯思維能力等。
總而言之，天津事業(yè)單位面試題型多樣，涵蓋了選擇題、填空題、簡答題等多個方面。應(yīng)聘者需要提前準備，熟悉各類題型，并結(jié)合自身情況做好相應(yīng)的準備。通過對題型的熟悉和準備，應(yīng)聘者可以提高自己的面試通過率，增加獲得心儀工作的機會。
這個只需要用手機電信話費在充Q幣的界面選擇手機扣費就可以了。
電信手機用話費充Q幣，你可以在手機的充值Q幣界面中點擊使用手機號進行話費支付，然后輸入手機號，點擊獲取驗證碼后輸入驗證碼就可以充值成Q幣了。
操作步驟：
第一步：請您用電信手機根據(jù)所在地查詢撥打相應(yīng)電話號碼；
第二步：按提示音輸入需要充值的QQ號碼，（資費=信息費（1元/Q幣）+市話通訊費）；
第三步：語音提示充值成功后，到騰訊充值中心查詢余額。
尊敬的讀者，歡迎閱讀我的博客。這一次，我將為您帶來關(guān)于2018年第十二屆中國專利周的詳細報道。中國專利周是中國知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域最具權(quán)威和影響力的盛會之一，每年都吸引著來自全球各地的專利專家、學(xué)者、企業(yè)家等不同領(lǐng)域的參與者。
2018年第十二屆中國專利周于近期在北京隆重舉行，為期一周的活動吸引了超過1000位來自世界各地的代表參與其中。本次活動的主題是創(chuàng)新驅(qū)動的知識產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略。活動期間，與會者圍繞著知識產(chǎn)權(quán)、專利保護、技術(shù)創(chuàng)新等話題展開了深入研討和交流。
中國專利周的主要活動包括高層論壇、技術(shù)交易洽談會、專利大會、專利技術(shù)展覽等。各種活動形式豐富多樣，為與會者提供了一個廣闊的交流平臺。
高層論壇是中國專利周的重要組成部分，旨在為專家學(xué)者和企業(yè)家們提供一個共同討論知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域重要議題的平臺。今年的高層論壇聚焦于知識產(chǎn)權(quán)在創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略中的作用，與會者就知識產(chǎn)權(quán)保護、技術(shù)創(chuàng)新、知識產(chǎn)權(quán)交易等議題進行了深入研討。
技術(shù)交易洽談會是中國專利周的一項重要活動，為企業(yè)提供一個展示和推廣自己技術(shù)成果的平臺。與會企業(yè)可以通過洽談會與潛在伙伴進行面對面的交流，促成技術(shù)合作和技術(shù)轉(zhuǎn)移。
專利大會是中國專利周的一個重要組成部分，旨在為專業(yè)領(lǐng)域的專家學(xué)者和企業(yè)家們提供一個交流和分享專利保護經(jīng)驗的平臺。與會者可以就專利申請、專利保護策略、專利侵權(quán)等議題進行深入討論。
專利技術(shù)展覽是中國專利周的一個亮點活動，為與會者提供了一個了解最新專利技術(shù)成果和專利技術(shù)轉(zhuǎn)移的機會。各個企業(yè)和研究機構(gòu)通過展覽展示他們的專利技術(shù)成果，為專利技術(shù)的交流和轉(zhuǎn)移搭建了一個重要的平臺。
中國專利周作為中國知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域的一項重要活動，對推動知識產(chǎn)權(quán)保護和技術(shù)創(chuàng)新具有重要意義和深遠影響。
首先，中國專利周為知識產(chǎn)權(quán)研究和創(chuàng)新提供了一個重要的平臺。與會者可以通過各種活動形式交流和分享他們在知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域的研究成果和創(chuàng)新經(jīng)驗，促進知識產(chǎn)權(quán)研究和創(chuàng)新的進一步發(fā)展。
其次，中國專利周為企業(yè)之間的技術(shù)合作和技術(shù)轉(zhuǎn)移提供了一個重要機會。通過參與洽談會和技術(shù)展覽等活動，企業(yè)可以了解到其他企業(yè)的最新技術(shù)成果和專利技術(shù)，促進技術(shù)合作和技術(shù)轉(zhuǎn)移。
最后，中國專利周的舉辦也有助于提高公眾對知識產(chǎn)權(quán)保護和創(chuàng)新的認識。通過各種活動和展覽，公眾可以了解到知識產(chǎn)權(quán)保護的重要性和對經(jīng)濟社會發(fā)展的貢獻，激發(fā)創(chuàng)新意識和創(chuàng)新能力的提升。
中國專利周作為中國知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域最具影響力的盛會之一，將繼續(xù)發(fā)揮重要作用，推動知識產(chǎn)權(quán)保護和技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展。
未來，隨著知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域的不斷發(fā)展和創(chuàng)新環(huán)境的不斷完善，中國專利周將進一步提高活動的質(zhì)量和影響力。通過各種形式的活動和展覽，中國專利周將進一步促進知識產(chǎn)權(quán)保護和技術(shù)創(chuàng)新的交流與合作，為中國創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略的實施做出更大的貢獻。
在未來的中國專利周中，我們期待更多來自全球各地的專業(yè)人士和企業(yè)家們的積極參與，共同推動知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域的發(fā)展和創(chuàng)新能力的提升。
感謝您閱讀本篇博客。如果您對中國專利周感興趣，歡迎您參與未來的活動，并與我們一起推動知識產(chǎn)權(quán)保護和技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展。
祝您所有的創(chuàng)新和知識產(chǎn)權(quán)保護工作取得更大的成果！
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)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(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)進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構(gòu)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(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進行訓(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(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(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、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?wù)勀赪ebGIS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(shù)進行地圖展示和交互設(shè)計，并能夠使用后端技術(shù)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(shè)計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
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(shù)實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質(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(shù)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(lǐng)域的技術(shù)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(wù)，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(shè)計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)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。
越是冷門，越是沒人去的專業(yè)越容易考上羅，可以去找找2018屆考研有哪些專業(yè)接受調(diào)劑生。但要強調(diào)的是，接受調(diào)劑生的專業(yè)不是說只要報名考試復(fù)試就等于錄取了，你初試成績不達線或復(fù)試表現(xiàn)太差一樣刷人，所以自身本領(lǐng)硬才是王道。
想提一句，中大作為985，沒有什么專業(yè)是可以隨隨便便、非常容易地就能考上的，而且中大內(nèi)橫向比較容易考上的專業(yè)可能大部分都不是題主你想要的專業(yè)，考研專業(yè)選擇的標準還是以你日后的職業(yè)規(guī)劃、研究興趣為主，再來考慮難易程度較好。
還有中大的新聞傳播學(xué)就業(yè)還行，題主有新聞理想可往新聞媒體方面就業(yè)，想要高薪也可往大公司從事媒體相關(guān)職業(yè)，中大在廣東來說，名號還是挺響的，遑論中大碩士。
最后，人生在世，沒有什么是容易的，都是要通過自身努力或爸媽努力。
1.負責(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)團隊完成完成年度銷售任務(wù)。
你好，面試題類型有很多，以下是一些常見的類型：
1. 技術(shù)面試題：考察候選人技術(shù)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(yù)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(yīng)變能力和創(chuàng)造力，通常是一些非常具有挑戰(zhàn)性的問題。
