感恩节是西方的传统节日，通常定在每年的11月的第四个星期四，以感恩为主题，用来庆祝丰收和感恩的心情。在这一天，人们会举行各种感恩节活动，来表达对生活、亲友和社会的感恩之情。
1. 家庭聚餐 家庭聚餐是感恩节最传统的庆祝方式。家人围坐在一起，享用火鸡、南瓜派等传统美食，一边聊天一边共度美好时光。
2. 感恩大游行 很多城市会举行盛大的感恩游行活动，游行队伍中有装饰华丽的花车、各种表演和舞蹈，吸引着成千上万的观众。
3. 志愿者活动 参加志愿者活动也是感恩节的一种庆祝方式。在这一天，许多人会选择参加一些公益活动，比如为弱势群体送去温暖、为流浪动物提供帮助等。
4. 感恩节赛跑 一些地方会举办感恩节赛跑活动，让人们在锻炼身体的同时，感受到健康和幸福的重要性。
5. 观影 一些影院会在感恩节期间放映与感恩、家庭、友情等相关的电影，成为人们聚会的选择之一。
感恩节是一个庆祝丰收、感恩亲友的节日。无论选择哪种方式来庆祝感恩节，关键在于用心感恩、分享爱和快乐。
感谢大家阅读本文，希望本文能够为您提供关于感恩节活动的相关信息，让您度过一个愉快的感恩节！
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
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
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 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";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("序列化文件转换成向量失败！");
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参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
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("生成训练模型失败！");
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("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，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;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，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时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从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);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类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("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。
WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。
2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。
我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。
3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。
在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。
4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。
我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。
这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计，最好能够了解模电和数电相关的知识更好，还有能够会做操作系统，简单的有ucos，freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。
1.负责区域大客户/行业客户管理系统销售拓展工作，并完成销售流程；
2.维护关键客户关系，与客户决策者保持良好的沟通；
3.管理并带领团队完成完成年度销售任务。
你好，面试题类型有很多，以下是一些常见的类型：
1. 技术面试题：考察候选人技术能力和经验。
2. 行为面试题：考察候选人在过去的工作或生活中的行为表现，以预测其未来的表现。
3. 情境面试题：考察候选人在未知情境下的决策能力和解决问题的能力。
4. 案例面试题：考察候选人解决实际问题的能力，模拟真实工作场景。
5. 逻辑推理题：考察候选人的逻辑思维能力和分析能力。
6. 开放性面试题：考察候选人的个性、价值观以及沟通能力。
7. 挑战性面试题：考察候选人的应变能力和创造力，通常是一些非常具有挑战性的问题。
需要具体分析 因为cocoscreator是一款游戏引擎，面试时的问题会涉及到不同的方面，如开发经验、游戏设计、图形学等等，具体要求也会因公司或岗位而异，所以需要根据实际情况进行具体分析。 如果是针对开发经验的问题，可能会考察候选人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能够独立开发小型游戏等等；如果是针对游戏设计的问题，则需要考察候选人对游戏玩法、关卡设计等等方面的理解和能力。因此，需要具体分析才能得出准确的回答。
以下是一些可能出现在MyCat面试中的问题：
1. 什么是MyCat？MyCat是一个开源的分布式数据库中间件，它可以将多个MySQL数据库组合成一个逻辑上的数据库集群，提供高可用性、高性能、易扩展等特性。
2. MyCat的优势是什么？MyCat具有以下优势：支持读写分离、支持分库分表、支持自动切换故障节点、支持SQL解析和路由、支持数据分片等。
3. MyCat的架构是怎样的？MyCat的架构包括三个层次：客户端层、中间件层和数据存储层。客户端层负责接收和处理客户端请求，中间件层负责SQL解析和路由，数据存储层负责实际的数据存储和查询。
4. MyCat支持哪些数据库？MyCat目前支持MySQL和MariaDB数据库。
5. MyCat如何实现读写分离？MyCat通过将读请求和写请求分别路由到不同的MySQL节点上实现读写分离。读请求可以路由到多个只读节点上，从而提高查询性能。
6. MyCat如何实现分库分表？MyCat通过对SQL进行解析和路由，将数据按照一定规则划分到不同的数据库或表中，从而实现分库分表。
7. MyCat如何保证数据一致性？MyCat通过在多个MySQL节点之间同步数据，保证数据的一致性。同时，MyCat还支持自动切换故障节点，从而保证系统的高可用性。
8. MyCat的部署方式有哪些？MyCat可以部署在单机上，也可以部署在多台服务器上实现分布式部署。
感恩节是一个非常重要的节日，也是美国人民非常热爱的节日之一。每年11月的第四个星期四，全美国人民都会庆祝这个特殊的日子。在这一天里，人们会表达对于生活中种种美好的感激之情。感恩节方案是庆祝这个节日的重要组成部分，为人们提供一系列活动和活动建议，帮助他们度过一个充满感恩与欢乐的日子。
感恩节的传统之一是举办家庭聚餐。这是一个让家人团聚在一起享受美食和共度时光的特殊时刻。家庭成员可以共同准备传统的感恩节食物，比如火鸡、蔓越莓酱、南瓜派等，以及其他喜爱的美味佳肴。聚餐时，每个人都可以分享他们在过去一年中所感激的事情，向家人表达对他们的爱和感谢。
感恩节也是一个志愿者行动的好时机。许多社区和慈善机构举办各种志愿者活动，为那些需要帮助的人们提供食物、住宿和温暖。参与志愿者活动让人们感受到帮助他人的快乐和满足感，同时也提醒他们自己的幸福和幸运。无论是在敬老院为老人们送上温暖和关怀，还是在救济机构为无家可归的人们提供食物和庇护，每个人都可以找到适合自己的志愿者活动。
感恩节是一个表达感激之情的时刻。除了家庭聚餐和志愿者活动，人们也可以通过写感谢卡、发邮件或打电话给亲友表达自己的感激之情。这是一个让人们回顾一年来所收获和经历的机会，感激身边的人和事。每个人都有受益于他人善意和慷慨的时刻，感恩节是一个让人们回馈和表达心意的好机会。
感恩节游行是庆祝这个节日的重要活动之一。许多城市都会举办盛大的感恩节游行，吸引成千上万的观众前来观看。游行中，人们可以欣赏到丰富多彩的表演、花车和舞龙。这是一个全家人一起出门欢庆的好机会，让人们感受到节日的欢乐氛围，营造温馨的节日气氛。
感恩节也是一年中最重要的购物季之一。每年的黑色星期五紧随感恩节之后，这一天是许多商家推出大力促销活动的时刻。人们可以在这一天享受到各种打折和特价优惠，购买自己喜欢的商品和礼物。感恩节购物季也是人们购买圣诞礼物的好时机，让人们提前准备和庆祝即将到来的圣诞节。
感恩节是一个让人们回顾一年来的收获和成长的时刻。在繁忙的生活中，人们有时候会忽略身边所拥有的幸福和美好。庆祝感恩节的意义就在于提醒人们要珍惜和感激身边的一切。不论是家人的陪伴、朋友的支持还是工作的机会，每一个值得感激的事情都应该被重视和庆祝。
在这个感恩节，让我们一起庆祝并表达感激之情。参与家庭聚餐、志愿者活动，向亲友表达自己的感谢。一起参加感恩节游行活动，享受节日的欢乐氛围。同时，也要记得在日常生活中，时刻保持感恩的心态，珍惜身边的美好事物。祝愿大家度过一个充满感恩与欢乐的感恩节！
感恩节舞蹈是一种独特而有趣的表达感激之情的方式。每年11月的第四个星期四，美国人庆祝感恩节，这是一个家庭团聚、感谢丰收的时刻。而感恩节舞蹈则成为了这个节日的一部分，既能传递快乐和庆祝的氛围，又可以表达对亲人和朋友的感恩之情。
感恩节是一个具有深厚历史背景的节日，最早可以追溯到美国的殖民地时期。当时，最早的移民与当地印第安人共同庆祝丰收。感恩节舞蹈则在这样的庆祝活动中逐渐形成，并通过不同的移民群体传承至今。
感恩节舞蹈通常在家庭聚会或社区活动中进行，人们穿着节日盛装，并跳舞庆祝收获与感谢。这些舞蹈通常反映了感恩节的精神和美国历史的各个方面。
感恩节舞蹈的类型多种多样，每个地区和社区都可能有自己独特的舞蹈形式。以下是一些常见的感恩节舞蹈类型：
无论是哪种类型的感恩节舞蹈，它们都通过舞蹈的形式传递了感恩、快乐和团结的情感。
感恩节舞蹈不仅仅是一个娱乐活动，它还有着深刻的意义。通过舞蹈，人们能够感受到彼此的关爱和感激，增强社区凝聚力，让人们更加体会到感恩的重要性。
在感恩节舞蹈中，我们可以向亲人、朋友或社区中对我们有所帮助和影响的人表达感谢之情。舞蹈的动作和节奏可以传递出我们难以用语言表达的情感，让他们感受到我们的真诚和感激。
同时，感恩节舞蹈也是人们共同庆祝的一种方式。通过与家人和朋友一起跳舞，我们能够营造一个欢乐、团结和温馨的氛围，让每个人都感到被爱和关心。
感恩节舞蹈对个人和社区都有着积极的意义和影响。以下是一些感恩节舞蹈的意义和影响：
感恩节舞蹈不仅仅是一种形式的表达，它更是一种凝聚人心、传承文化和传递情感的重要方式。在这个感恩的季节，让我们一起跳起感恩节舞蹈，分享快乐与感激。
