北京微软总部部门地址是许多人关心的问题。作为一家全球知名的科技公司，微软在中国设立了多个办公室和部门，其中包括北京微软总部。下面将详细介绍北京微软总部部门地址及相关信息。
北京微软总部位于中国首都北京，是微软在中国的重要分支机构之一。作为全球领先的科技公司，微软不仅在软件开发、人工智能等领域取得重要成就，也在全球范围内拥有着多个办公地点。
北京微软总部是微软在中国的重要研发和运营中心，汇集了大量优秀的技术人才和专业团队。这里不仅承担着产品研发、技术支持等重要工作，还积极参与了许多国际合作项目。
北京微软总部部门地址为北京市海淀区中关村大街5号微软大厦。这里集中了微软在北京的各个部门，包括研发团队、市场营销部门、人力资源部门等。微软大厦是一座现代化的写字楼，为员工提供了舒适的工作环境。
如果您需要前往北京微软总部办公，可以通过地铁、公交等多种方式到达。附近交通便利，周边设施完善，是一处便捷的办公场所。
如果您有需要前往北京微软总部部门地址，以下是一些详细信息供参考：
北京微软总部部门地址是众多想要了解微软在中国方面信息的人所关注的焦点之一。微软作为全球科技巨头，在中国拥有着广泛而深厚的影响力，其在北京的总部更是承担着重要的使命和责任。
北京微软总部部门地址是微软在中国重要的办公地点，承载着公司在研发、运营等方面的重要任务。微软大厦作为总部办公地点，提供给员工良好的工作环境，周边交通便利，是一处值得信赖和便捷的工作场所。
北京微软总部部门地址的详细信息可随时在官方网站或相关渠道获取，希望以上内容能够为您提供一些帮助和参考。感谢您阅读本文。
微软是全球领先的科技公司之一，总部位于美国，在全球范围内设有多个分支机构和办事处。其中，在中国，微软设有多个办事处，包括位于北京的STCA部门。
STCA，即中国技术与工程院（Microsoft Software Technology and Engineering Academy），是微软专门为中国区域的研发人才设立的部门。其主要任务是培养和开发高水平的技术人才，提升中国在全球科技领域的竞争力。
微软STCA部门的北京地址是：
北京市海淀区中关村南大街5号院微软亚洲研究院
该地址位于北京市海淀区，距离中关村地铁站仅几分钟路程。这个地理位置十分优越，处于中国科技创新中心的核心地带。
微软STCA部门在北京设有一流的研发机构，拥有全球领先的技术设备和环境。这里聚集了众多顶尖的中国科技人才，他们在不同领域的研究和开发中取得了突破性的成果。
STCA部门提供了丰富的技术研发项目，涵盖了人工智能、云计算、大数据分析、物联网等领域。研发人员可以根据自身兴趣和专长，选择参与不同的项目，并与全球顶尖的科技专家和团队进行密切合作。
微软STCA部门注重人才培养和创新能力的培养。他们为员工提供了良好的学习和发展机会，包括内部培训、技术交流、学术研讨会等。同时，微软STCA部门与中国各大高校和研究机构有着广泛的合作，为员工搭建了与学术界和产业界交流的平台。
作为中国区域的科技创新中心，微软STCA部门在推动中国科技发展方面发挥了重要作用。他们与政府、学术界、产业界等各方合作，共同探索前沿科技应用，推动技术创新和产业升级。
此外，微软STCA部门还积极参与社会公益活动，关注教育、环境保护等领域，致力于推动社会进步和可持续发展。
总之，微软STCA部门在北京的地址位于北京市海淀区中关村南大街5号院微软亚洲研究院。这是一个拥有先进技术设备和高水平科技人才的研发机构，他们致力于培养和发展中国区域的技术人才，推动科技创新和产业升级。
作为求职者，参加面试是我们找工作过程中最重要的一环。面试是与用人单位接触的第一次机会，而且是展示个人能力和技能的最佳舞台。对于计算机行业的求职者来说，参加北京开科唯识的面试尤为重要。在本篇文章中，我们将深入解析北京开科唯识面试中的一些常见面试题，希望能够帮助大家更好地应对面试的挑战。
开科唯识是一家北京知名的科技公司，专注于人工智能和机器学习领域的研发与应用。该公司以其高效的团队和创新的技术闻名于业界。在面试中，被问到这个问题时，我们应该简要介绍开科唯识的核心业务和技术特点，并强调其在人工智能领域的领先地位。
在回答这个问题时，我们应该突出自己在人工智能领域的实际项目经验和相关的技术技能。可以讲述自己针对某一具体问题所设计的智能算法、深度学习模型或者应用程序，并且重点强调这些经验和技能如何与开科唯识的需求相互匹配。
机器学习是人工智能的一个分支，它通过计算机对大量数据进行分析和学习，从而让机器可以自主的进行决策和预测。机器学习的核心在于构建模型，通过对已有数据的学习，实现对未知数据的预测。面试官可能会进一步提问机器学习的常见算法和技术应用，所以我们需要对机器学习的基本原理和常见算法有一定的了解。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型。它由大量的人工神经元节点组成，并通过节点之间的连接和权重来模拟信息的传递和处理过程。神经网络可以通过对大量样本的学习，自动提取特征并完成分类、预测等任务。在解释神经网络时，我们可以举一些实际应用的例子，以便更好地展示自己的理解和应用能力。
在面试中，面试官通常会关注我们在实际项目中遇到的挑战和困难，以及我们是如何解决问题的。我们可以从技术、团队协作和时间管理等方面，结合具体项目，详细阐述遇到的问题和解决方案。同时，我们还需要强调自己的思考过程和创新能力，以展现出自己的优势。
在回答这个问题时，我们可以结合开科唯识在人工智能领域的技术积累、团队实力和市场前景等方面，给出个人的观点和评价。可以从市场需求不断增加、技术持续创新、公司潜力巨大等方面进行评价，以展现自己对开科唯识的充分了解和专业见解。
在机器学习项目中，我们的工作职责可能包括数据清洗和预处理、特征工程、模型选择和调优等多个方面。面试官想要了解我们在项目中具体承担的角色和工作内容，所以我们需要详细描述自己在每个阶段所做的工作，并强调自己的贡献和成果。
北京开科唯识是一家在人工智能领域颇有影响力的公司，参加其面试是一次很好的机会。通过深入了解常见的面试题，我们可以更好地准备自己，提高面试的成功率。在面试过程中，我们要保持自信、冷静并清晰地表达自己的观点。相信通过良好的准备和积极的心态，我们一定能够在北京开科唯识的面试中脱颖而出！
微软是世界上市值最高的公司之一，每年的营收超过1000亿美元，而微软对待内部的员工，其资薪也是非常高的，那么微软正式员工工资待遇多少？微软中国总部在哪个地方？下文就来带大家了解一下。
微软正式员工工资待遇多少？
1、集团项目经理：微软集团项目经理的年收入为23万美元，这个数字是平均值，不包括奖金等其他额外津贴。
微软正式员工工资
2、高级工程师：根据经验和绩效，微软工程高级总监每年的薪酬大约在17万美元至22万美元之间。
3、主要产品经理：从职位角度看，主要负责推广产品，负责与分配产品相关的所有内容。微软主要产品经理每年的平均工资是21万美元。
4、高级营销总监：处理与所分配产品相关的一系列产品和人员。微软的高级营销总监的薪酬大约为200000美元。
5、高级软件开发人员：工作角色是开发和故障排除软件，微软高级软件开发人员每年的薪酬大约为18万美元，不包括奖金，优惠券，食品券等其他优惠。
微软中国总部在哪个地方？
微软始建于1975年，是一家美国跨国科技公司，也是世界PC软件开发的先导，由比尔·盖茨与保罗·艾伦创办于1975年。
微软是最早进入中国市场的美国大型企业之一，早在1992年，微软便宣布进入中国，并且在北京设立总部。目前，微软在北京、上海、广州、深圳等多个中国城市，均设有分公司。微软的美国总部，则设在华盛
东奥志愿者的面试主要是包括奥运的基本知识，还有一些赛场李杰方面的知识的面试。
微软出这个问题应该是考你的思维敏捷程度和逻辑统计能力，而并不是要你给他一个确切的答案．你可以根据自己的想法给他一个答案，并且把这个答案解释通就可以了． 比如你可以告诉他，中国目前有13亿人，如果4人一家的话，那么就有3000万户，如果一户折合一辆汽车的话就有3000万辆．
大家好，我是博客作者王小明。今天我为大家带来了关于北京环球影城官网面试题目的详细介绍。
北京环球影城官网面试题目是指在申请北京环球影城官方网站工作岗位时，面试官会提出的问题。这些问题旨在了解应聘者的专业知识、工作经验和解决问题的能力。不同岗位的面试题目会有所不同，但都是为了评估应聘者的能力和适应性。
下面是一些常见的北京环球影城官网面试题目，供大家参考：
准备北京环球影城官网面试题目非常重要，可以帮助应聘者在面试中展现出优秀的能力和素质。以下是一些建议：
在北京环球影城官网的面试中，脱颖而出的关键在于展示出自己的独特优势和能力。
以下是一些建议：
总之，准备充分、展示自己的专业能力和积极态度，是成功应对北京环球影城官网面试的关键。希望以上的建议对你有所帮助！祝你面试成功！
我觉得那种体验应该是非常的棒。你想想你在那里继续实习的话，那你会接触到很多东西会学到你非常多的东西，不让你感受到那里的人文。
北京市政府热线面试题
面试是求职过程中至关重要的一环。无论是应聘普通职位还是高层管理职位，都要经历面试环节。北京市政府热线作为一个公共服务平台，对招聘人员的要求也相对较高。因此，他们使用面试题来评估求职者的能力和素质。
面试题一：您对北京市政府热线的了解有多少？
这道题是考察求职者对北京市政府热线的了解程度。作为求职者，应提前充分了解北京市政府热线的职责、服务对象以及工作内容。可以从官方网站、新闻报道和相关文献中获取详细信息。
面试题二：您为何选择应聘北京市政府热线的岗位？
这道题考察求职者对自己职业发展的规划和目标。回答时可以结合个人经历和兴趣，强调对公共事务的关注以及为社会做出贡献的意愿。
面试题三：请谈谈您的沟通技巧和解决问题的能力。
作为北京市政府热线的工作人员，良好的沟通技巧和解决问题的能力是必备的素质。在回答时，可以通过举例，介绍自己在以往工作中处理问题的经验，以及如何与不同背景的人进行有效沟通。
面试题四：当您遇到来自民众的恶意投诉时，您将如何处理？
这道题考察求职者的应变能力和处理矛盾的能力。在回答时，应强调保持冷静和客观，并表达自己理性处理矛盾的能力。
面试题五：您是否具备处理紧急情况的能力？请举例说明。
北京市政府热线工作可能会面临一些紧急情况，需要快速反应和处理。在回答时，应提供自己在紧急情况下的经验，并强调自己的组织能力和决策能力。
面试题六：您认为信息安全在北京市政府热线工作中的重要性是什么？
北京市政府热线处理大量敏感信息，信息安全至关重要。在回答时，应强调对信息保密的重视和个人在信息安全方面的实践经验。
面试题七：请谈谈您对工作团队的理解和如何与团队成员合作。
团队合作是北京市政府热线工作的重要组成部分。在回答时，应强调自己具备的团队合作精神和良好的沟通、协作能力。
面试题八：您是否具备长时间高强度工作的能力？请举例说明。
北京市政府热线可能需要长时间高强度的工作，因此对求职者的体力和心理素质有一定要求。在回答时，应提供自己在高强度工作下的经验，并表达自己具备应对压力的能力。
总结：面试是一个展示自己能力和素质的机会，北京市政府热线作为一个公共服务平台，在招聘中会提出一些有针对性的面试题。作为求职者，需要提前准备并了解企业的背景及招聘要求。合理准备并认真回答面试题，展示自己的实力和优势，增加成功的机会。祝愿所有求职者能够顺利通过面试，取得自己理想的职位。
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());
}
}
