对于即将攻读计算机科学相关研究生学位的同学来说，选择合适的导师是非常重要的一步。在中国的众多高校中，计算机所一直是研究生考研的热门选择之一。那么，在计算所，有哪些导师是我们值得关注的呢？本文将为大家详细介绍。
XXX教授是计算所的知名教授之一，拥有丰富的科研经验和深厚的学术造诣。他在XXXX领域取得了不俗的成就，曾指导多名学生完成优秀的学术论文并获得奖励。如果你对XXX领域感兴趣，可以考虑选择XXX教授作为你的导师。
作为计算所的资深教授，YYY教授在计算机视觉和图像处理等领域有着广泛的研究经验。他关注的研究方向涵盖了XXXX、YYYY等多个领域，对学生的科研能力要求较高。如果你希望在图像处理领域有所建树，可以考虑选择YYY教授作为你的导师。
在人工智能领域享有盛誉的ZZZ教授，是计算所的领军人物之一。他在深度学习、强化学习等方面有着独到的见解，并在相关领域取得了重要突破。如果你对人工智能感兴趣，并希望在该领域深造，那么选择ZZZ教授作为导师将是个不错的选择。
在选择计算所的导师时，除了要关注教授的学术背景和研究领域外，还应该考虑导师与自己研究方向的契合度、科研氛围以及学术资源等因素。与导师的合作将直接影响你未来的科研生涯，因此，慎重选择导师至关重要。
希望通过本文的介绍，你能对计算所的哪些导师值得关注有更清晰的认识。选择合适的导师，是你科研之路的第一步，也是迈向学术成功的关键一步。
祝愿每一位即将攻读计算机科学相关研究生学位的同学都能找到合适的导师，取得优异的科研成果！
全称：中国科学院计算技术研究所。
创建于1956年，是中国第一个专门从事计算机科学技术综合性研究的学术机构。
计算技术研究所的主要研究方向和领域有信息处理、信息检索、网络安全、大数据处理、体系结构研究、智能技术研究、生物信息计算、虚拟现实技术等。
据2015年12月研究所官网显示，研究所建有16个研究机构，有苏州、上海等15个分部；截至2014年8月，研究所共有各类职工500余名，在读研究生900余名；截至2017年底，研究所获得国家、院、市、部级科技奖励225项。
在Word中计算所占比例，可以通过以下步骤实现：
1. 打开需要计算所占比例的Word文档。
2. 选中需要出现所占比例的单元格。
3. 在菜单栏的“表格工具”中选择“公式”。
4. 在弹出的“公式”对话框中，输入相应的公式。例如，如果需要计算某个单元格中的数值所占的比例，可以使用以下公式：=(该单元格数值/所有单元格数值的总和)*100%。
5. 点击“确定”按钮，即可计算出所占比例。
需要注意的是，所占比例的计算结果可能会以小数形式显示，如果需要以百分比形式显示，可以在公式中添加百分号符号“%”。例如，将公式修改为：=(该单元格数值/所有单元格数值的总和)*100%。
希望以上信息能帮助您解决问题。如果还有其他问题，请随时告诉我。
煤炭收入的计算是企业经营管理中的重要一环，需要准确的数据支撑。计算煤炭收入所需的关键数据包括：
以上数据是计算煤炭收入时不可或缺的关键数据，只有基于准确的数据计算出的收入，才能支持企业制定合理的经营决策。
感谢阅读！希望本文能帮助您更好地了解计算煤炭收入所需的关键数据。
大家在装修的时候对于墙面漆的选择一定会有所纠结，因为墙面漆有很多不同的类别，如果买到质量不好的墙面漆会有比较大的污染。其次，墙面漆的用量也不是很容易计算的，那么下面就给大家整理了部分内容。
1、怎么计算墙面漆用量?
一、最简单：建筑面积×2.3
一个立体的居室空间，如何将墙面漆的用量化为实际的油漆桶数呢?正确讲，涂料的用量=涂刷面积÷每平方米用量。行业的标准用量为8.6平方米/L,按照这一标准，86平方米的“涂刷面积”,所需要的涂料为10L,即一般5L装的两桶涂料。
因此，首先要了解“涂刷面积”有多少。行业有一条大概的共识：涂刷面积=建筑面积×2.3。即100平方米的房间，涂刷面积约为230平方米。但要注意的是，这是粗略的计算方法。因为不同空间的门窗(门窗装修效果图)数量不同，无法一概而论，可以根据具体情况适当增减。如果是购买DIY调色的涂料，建议宁愿多买一点，避免涂料不足需要重新购买而引起的色差问题。
接着是“每平方米用量”。目前市面上的墙面漆均为水性漆，即涂料开罐之后，要兑水才能使用。一般企业建议的兑水量为10%-30%，有的甚至不兑水，具体要看各个产品的说明书。因为只有最准确的比例，才能保证涂料的附着力、遮盖力、耐擦洗等性能。因此，市面的乳胶漆通常1L的涂刷面积约为10-14平方米。
因此，只要搞清楚涂刷面积(每平方米用量在产品说明时通常有标出)，就知道涂料的用量是多少。如果连简单都嫌麻烦，搜索“涂料计算器”,可以帮助你精确计算涂料使用面积。你也可以上各大涂料品牌的官网旗舰店，多数产品会贴心地标出面积计算表可供参考。
二、精打细算
客厅卧室墙面+顶
公式=周长*高（抛开踢脚线鹤地砖所占高度）-门面积*门数量-窗户面积（窗户长*宽）*窗户数量。常规一个常规门减去2平方，一个常规窗户2平方。飘窗因为有飘窗台和飘窗两面要刷，所以可以忽略不计。
2、墙面漆刷 多少遍才合适?
一底两面是行业标准。
按照行业施工标准，一底两面是标准配备。在刮完腻子、打磨好墙面之后，先上一遍底漆(提高面漆的附着力，增加丰满度、抗腐蚀性能等)，待干透(2-4小时)后，可以刷第一遍油漆。第一遍油漆干透(2-4小时)后，再刷第二遍油漆，过1-2天完全干透即可。
3、出租房旧墙翻新，直接刷漆可以吗?
新房：腻子刷2遍=灯光打磨+乳胶漆
二手房：
铲墙：墙固+2遍腻子+打磨+乳胶漆
不铲墙：底漆+乳胶漆
不能，要刮腻子、打磨后才能上漆
刷墙看起来很简单，一些二手房或者出租房的业主，常常希望做简单的墙面翻新后即入住，有些家庭甚至还像外国家庭那样自己动手DIY。要注意的是，在刷新的油漆之前，墙面一定要找平、刮腻子、打磨之后，才能上漆。如果仅在原来的墙面基础上涂刷，希望遮盖住瑕疵，那么不久之后，新上的涂料将很容易剥落，影响美观。
4、怎样的油漆更环保?
参考油漆的污染物指标
抗甲醛、净味、硅藻泥……哪种涂料更环保?其实，涂料是否环保、环保的等级如何，其判断很简单。由于涂料是一种化工产品，国家对这种产品的环保有严格的标准。比起难以判断污染物含量的衣柜、家具等，涂料有着更明白的环保指标。按照国家规定，合格的涂料产品可在外包装上标明，合格产品均有相关的检验证书，可以要求商家出示。
最主要的环保指标为VOC、甲醛和重金属。按照《室内装饰装修材料内墙涂料中有害物质限量GB 18582-2001》规定，VOC含量应当小于200g/L,游离甲醛含量少于10mg/kg,可溶性铅、镉、铬、汞分别小于90、75、60、60mg/kg。相关的数据越低，涂料的环保程度越高。
假设您的 Excel 表格中有一个包含所有学生成绩的表格，其中包括每个学生的姓名、性别和总分等信息。您可以使用 Excel 的 SUMIF 函数来计算所有男生的总分。以下是具体步骤：
1. 在表格中创建一个新的单元格，用于计算所有男生的总分。
2. 在该单元格中输入以下公式：=SUMIF(B2:B10,"Male",C2:C10)，其中 B2:B10 是性别列的范围，"Male" 是您要计算的性别，C2:C10 是总分的范围。
3. 按 Enter 键计算总分。这将返回所有男生的总分。
请注意，在使用 SUMIF 函数时，您需要指定要计算的条件范围和条件的值。在此示例中，条件范围为性别列，条件值为“Male”。如果您要计算其他条件的总分，可以相应地更改公式中的条件范围和条件值。
衣柜的板材选择是定制衣柜过程中至关重要的一环。在选择适合的板材时，需要考虑到衣柜的尺寸、承重能力、美观度以及耐久性。
首先，确定衣柜的尺寸。测量衣柜的高度、宽度和深度，确保准确无误。通常，衣柜的板材有顶板、底板、侧板、门板等。根据衣柜的尺寸，计算所需的板材面积。
其次，考虑板材的承重能力。如果衣柜需要存放大量重物，如毛衣、靴子等，那么选择承重能力较强的板材至关重要。普遍来说，密度板、实木板和多层板都是较为合适的选择。
美观度也是选择板材时需要考虑的因素之一。不同类型的板材有着各自独特的纹理和颜色，因此根据个人喜好以及整体室内装饰风格来选择合适的板材。
最后，耐久性是衣柜板材选择的关键。要考虑板材的防潮性、耐磨性和使用寿命。这些因素将影响衣柜的使用寿命和维护成本。
总之，选择衣柜板材需要综合考虑尺寸、承重能力、美观度和耐久性等因素。只有全面考虑，才能选择到最适合的板材，打造出理想的衣柜。
感谢您阅读本文，希望本文对您选择衣柜板材时有所帮助。
将第一行第一列划去,得到一个2*2的行列式,计算它的值就是其余子式 因此,对于N*N的矩阵,其元素(m,n)对于的余子式就是划去第m行所有元素和第n行所有元素之后,得到的一个(N-1)*(N-1)的行列式,其值就是余子式,
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。
