环保的英文缩写是：EP
全拼是：Environmental protection
释义：n. 环境保护
相关短语
1、environmental resources protection 环境资源保护
2、environmental hygiene protection 环境卫生防护
3、environmental pollution protection 环境污染防治
常见句型：
1、I anticipate success in the environmental protection plan.
我预料环境保护会成功的。
2、The protection of the ecological system was further enhanced.
生态环境保护力度加大。
认真贯彻执行国家有关安全生产方针、政策、法律、法规和标准,在分管安全负责人领导下负责本企业的安全、环境、职业健康工作: 作为公司安全、环境、职业健康工作的主管部门,认真履行在曰常工作中的监督。
1、在市环境保护局的领导下，贯彻执行国家环境保护的方针、政策和法规，组织拟定辖区环境保护的地方规章，并监督执行。拟定辖区环境保护规划;组织监督实施国家、省、市确定的重点区域、重点流域污染防治规划和生态保护规划;组织编制环境弄能区划。
2、组织实施水体、大气、土壤、噪声、废气、废水、固体废物、有毒化学品、放射性、电磁辐射、光辐射以及机动车等污染防治法规和规章。
近年来，香港环保部门在保护环境方面取得了显著进展。 随着全球环保意识的增强，香港政府加大了对环境问题的关注和投入，积极采取措施改善空气质量、减少碳排放和促进可持续发展。
香港作为一个繁忙的都市，空气质量一直是市民关注的焦点。香港环保部门通过多项措施，取得了显著的成果。
首先，政府加强了监测体系，建立了一系列空气质量监测站，全方位监测空气质量并及时发布数据。这为制定有针对性的环保政策提供了科学依据。
其次，政府限制了车辆尾气排放。近年来，香港环保部门通过引入更严格的排放标准，大大减少了机动车辆对空气质量的影响。此外，政府鼓励使用低污染的公共交通工具，如电车和地铁，以减少私家车的使用。
另外，香港政府还通过限制工业废气排放和加强建筑工地尘土控制来改善空气质量。这些措施有效减少了污染物的排放，使香港的空气质量得到了明显改善。
作为一个高度工业化城市，香港环保部门认识到减少碳排放的重要性，积极采取措施推动低碳经济发展。
首先，政府制定了一系列政策和计划，鼓励企业、机构和个人采用可再生能源。通过提供补贴和优惠政策，香港政府鼓励投资和使用太阳能、风能等清洁能源，减少对化石燃料的依赖，降低碳排放。
其次，政府推动能源效率的提高。通过加强能源管理和技术创新，香港环保部门鼓励企业实施节能措施，减少能源消耗和碳排放。
另外，政府鼓励居民采取低碳生活方式。通过教育宣传和推广，香港环保部门呼吁市民节约用电、减少废物和选择环保交通方式，共同减少碳足迹。
在推动环保发展的过程中，香港环保部门还注重可持续发展的理念。通过实施相关政策和项目，香港政府努力在经济发展和环境保护之间取得平衡。
首先，政府鼓励绿色建筑和绿色运输。香港环保部门鼓励使用环保材料和节能设备建造建筑物，并推广电动交通工具的使用，减少对环境的影响。
其次，政府支持循环经济发展。香港环保部门通过建立废物回收和再利用系统，促进废物资源化利用，减少废物的产生和对环境的污染。
另外，政府加强了环境管控和监察。通过加大对环境违法行为的查处力度，香港环保部门保障了环保政策的执行，维护了生态平衡。
香港环保部门在改善空气质量、减少碳排放和促进可持续发展方面取得了显著进展。政府的引领和市民的支持是这些成果的重要保证。未来，我们有理由相信，香港将在环保事业上取得更大的成就，为我们的子孙后代留下更美好的家园。
**注：本文为 AI 智能助手生成，仅供参考。**近年来，随着环境污染问题日益突出，唐山环保部门主动承担起保护环境的重任，在推动唐山市生态环境建设方面发挥了重要作用。唐山环保部门紧密围绕环境保护工作，采取了一系列有效措施，积极推动唐山市生态环境建设。
唐山环保部门通过加强人才队伍建设，不断提升环境监察能力。他们注重培养专业人才，加强对环境监察人员的培训，提高他们的监察技能和法律意识。唐山环保部门还加强了与科研机构和高等院校的合作，充分利用科技手段，提高环境监测和数据分析的能力，确保环境数据的准确性和有效性。
为了保护环境，唐山环保部门进一步加强了环境执法力度。他们严格落实环境保护法律法规，加大对环境违法行为的查处力度，对违法企业依法进行处罚，推动企业落实环保责任。唐山环保部门还积极推进环境行政处罚工作便民化，提高了行政执法的效率和公正性。
作为一个重要的钢铁生产基地，唐山环保部门深知绿色发展的重要性。他们积极引导企业转型升级，推动绿色制造。唐山环保部门加大对高耗能、高污染企业的整治力度，鼓励企业采用清洁生产技术，减少污染物排放。同时，他们支持可再生能源的开发利用，推动清洁能源的发展，在保护环境的同时促进经济的绿色发展。
唐山环保部门认为，环境保护工作需要全社会的参与和支持。因此，他们大力开展环境宣传教育活动，提高公众的环保意识。唐山环保部门利用多种渠道，如官方网站、微博、微信公众号等，向公众传递环保知识，普及环保法律法规，引导公众养成良好的环保习惯。他们还积极组织各类环保主题活动，鼓励公众参与，共建美丽唐山。
唐山环保部门深知环境保护工作需要各部门的共同努力，因此，他们加强了与相关部门的合作。唐山环保部门与工商、质监、水利等部门建立了密切的协作机制，共同开展环境监测、执法检查等工作，形成了合力。他们还与企业建立了良好的合作关系，建立了环境保护联席会议制度，定期召开联席会议，共同研究解决环保问题。
总的来说，唐山环保部门在推动唐山市生态环境建设方面发挥了重要作用。他们提升了环境监察能力，加强了环境执法力度，推动了绿色发展，强化了环境宣传教育，加强了与相关部门的合作。在唐山市的环境保护工作中，唐山环保部门为我们树立了榜样，值得我们学习和借鉴。
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。
