在现代社会，供水方案是城市规划中至关重要的一部分。它涉及到城市的发展与经济增长，人民生活的质量和城市环境的可持续性。因此，制定一个可靠、高效的供水方案对于城市的长远发展至关重要。
一个好的供水方案应该能够满足城市各个层面的需求。首先是居民的生活用水需求。无论是洗澡、洗涤、煮饭还是清洁，人们都需要充足的水源。因此，供水方案必须确保持续稳定的供水量，以满足居民的正常需求。
其次，供水方案还需要考虑城市的经济需求。工业和商业区域对大量的水资源依赖较大，因此供水方案需要能够为这些区域提供足够的水源。这不仅能够支持工商业的发展，还能够促进城市经济的增长。
此外，供水方案还需要考虑城市的环境可持续性。传统的供水方式可能对环境造成负面影响，如水源的过度开发、水质的恶化等。因此，供水方案应该采用可持续的供水方式，如水资源的合理利用、水污染的治理等，以确保城市的可持续发展。
制定一个好的供水方案需要进行全面的规划和分析。以下是一个供水方案的制定过程：
通过以上的制定过程，一个全面、可靠的供水方案可以得到实施和执行。这将为城市的居民提供充足的水源，为城市的经济发展提供支持，并为城市的可持续发展做出贡献。
以下是一个供水方案的案例分析，以展示一个好的供水方案是如何实施的：
某市是一个经济发展快速的城市，居民的生活水平和经济活动的增长导致了供水需求的增加。因此，市政府决定制定一个新的供水方案来满足居民和经济的需求。
首先，市政府进行了全面的需求分析。他们调查了居民的用水情况、工商业区域的用水需求以及水资源的供应情况。通过分析数据，他们确定了供水需要保持稳定并增加的目标。
接下来，市政府进行了资源评估。他们评估了现有的水源质量和供应量，发现水资源的供应存在一定的压力。为了满足未来的需求，他们还进行了对未来水资源的预测和规划。
在资源评估的基础上，市政府选择了合适的供水技术。他们决定建设水库，并进行了地质勘察和工程设计。同时，他们还投资于海水淡化技术，以提供额外的水源。
在方案规划阶段，市政府制定了详细的供水方案。他们确定了水库的建设地点、工程的时间表和预算，同时规划了供水管网的布局和供水管理的措施。
最后，市政府开始了供水方案的实施和监测。他们组织了供水设施的建设，并对水质进行了监测。同时，他们还对供水效果进行了评估，以确保供水方案的有效性。
通过这个实例，我们可以看到一个优秀的供水方案是如何通过全面的规划和评估来实施的。它需要对需求进行分析，评估资源，选择适合的技术，并制定详细的方案。最终，它可以为城市的发展和居民的生活提供可靠的供水。
孟买供水危机：城市面临的巨大挑战
孟买是印度最大的城市之一，也是亚洲人口最多的城市之一。然而，随着城市的快速发展和人口的激增，孟买面临着严重的供水问题。供水紧缺已经成为孟买市民每天必须面对的现实，这不仅限制了他们的日常生活，也对城市的持续发展构成了巨大的威胁。
孟买供水不足的原因多种多样。首先，随着城市人口的增加，对水资源的需求大大超过了供应。城市的基础设施没有跟上发展的步伐，导致供水系统的短缺和老化。此外，全球气候变化也起到了推波助澜的作用。降雨模式不断变化，孟买的降雨量减少，导致水源逐渐枯竭。
其次，管理不善也是孟买供水危机的原因之一。政府部门对供水系统的维护和管理没有给予足够的重视，导致资源的浪费和损失。缺乏有效的监管机制使得非法抽水和私自开采地下水成为常态，进一步加剧了供水问题。
供水危机对孟买市民的生活和经济造成了深远的影响。首先，缺乏足够的供水限制了人们的日常生活。居民不得不花费大量的时间和精力去寻找水源，排队等待得到有限的供应。饮用水短缺也增加了水源的污染风险，导致水源污染和水生态系统的破坏。
其次，供水危机对城市的经济发展产生了负面影响。缺乏稳定的供水限制了企业和工厂的正常运作，导致生产能力的下降。此外，孟买作为一个国际商业中心，供水危机也对吸引外国企业投资和商业活动产生了不利影响。
要解决孟买供水危机，需要采取综合性的措施。首先，政府部门应加大对供水系统的投资和改善。更新老化的供水设施，加强供水管网的建设和维修，提高供水系统的可靠性和效率。同时，建立有效的监管机制，严厉打击非法抽水行为，保护水资源的再生和可持续利用。
其次，应加强水资源的管理和保护。推广节水意识，鼓励公众采取节约用水的措施，减少浪费。同时，加强水资源的保护，保护水源地的生态环境，防止污染和破坏。
此外，政府还应积极寻求与其他地区合作，通过水资源调配来缓解供水紧张的问题。可以引进新的供水技术和管理经验，让孟买受益于其他地方的水资源。国际合作也是解决孟买供水危机的重要途径，吸引国外投资和技术支持。
解决供水危机是一个复杂而长期的过程，需要政府、企业和公众的共同努力。孟买作为印度经济的重要支柱，必须把供水问题放在优先发展的位置，制定长远的规划和战略。只有通过综合性的措施和国际合作，才能实现孟买供水系统的可持续发展，确保城市的稳定和繁荣。
供水危机是一个全球性的问题，各个城市都面临着相似的挑战。希望通过解决孟买供水危机，能够为其他城市提供借鉴和启示，共同应对水资源紧缺的挑战。
参考来源：e.com
现代社会的城市化进程不断推进，人口快速增长对水资源的需求也不断增加。为了满足人们健康饮水的需求，供水系统扮演着至关重要的角色。本文将介绍供水对联，探讨其汇聚清新水源、保障健康饮水的重要性。
供水对联是一种汉字对联形式，用于描述供水系统的功能和使命。它由“供水”和“保障健康饮水”两个部分组成，突出了供水系统为人们提供清洁安全的饮用水的重要性。
作为供水系统的首要任务，汇聚清新水源是保障健康饮水的基础。优质的水源可以保证供水系统提供给人们的是安全、洁净的饮用水。
供水系统应该对水源进行严格的筛选和管理，确保水源的来源具有良好的水质。这需要进行定期的水质检测和水源保护工作，以确保水源的可持续利用和供应。
除了选择优质的水源外，供水系统还需要通过水质处理工艺来提升水质标准。水质处理的过程包括澄清、消毒、过滤等环节，以确保从水源到用户家中的每一滴水都符合安全饮用水标准。
供水系统的水质处理设备需要不断更新和升级，以适应水质不断变化的情况。这样才能保证供水系统长期稳定地提供高质量的饮用水。
供水系统的管网是将水源与用户连接的重要环节。优化供水管网可以提高供水系统的运行效率，减少水源浪费和水质污染。
供水管网的优化包括管道的铺设、水压的调节和泄漏的修复等方面。通过完善管网的设计和维护，可以减少供水过程中的阻力和漏水现象，确保饮水水流的稳定和清洁。
供水设施的管理是供水系统稳定运行的关键。对供水设施进行定期巡检、维护和更新，可以有效减少故障发生的可能性。
同时，供水设施的管理也包括应急预案的制定和实施。面对突发事件，供水系统需要能够做出及时反应，保障饮用水的连续供应。
通过汇聚清新水源、加强水质处理、优化供水管网和加强供水设施管理，供水系统最终要实现的目标就是保障人们的健康饮水。
健康饮水不仅是保证人们身体健康的基础，也是城市发展和社会进步的重要支撑。只有提供优质的饮用水，才能确保人们生活的质量和幸福感。
供水对联通过汇聚清新水源、加强水质处理、优化供水管网和加强供水设施管理，致力于保障人们的健康饮水。随着城市化进程的不断推进，供水系统的重要性不可忽视。
在未来，供水系统需要不断完善和创新，以适应人们对饮用水质量的不断提高的需求。只有不断加强供水系统的建设和管理，才能让人们喝上更加清洁健康的水源，为城市的可持续发展做出贡献。
城市智慧供水是指利用先进的信息和通信技术来管理和监控城市供水系统，以提高供水效率，减少损耗，保障水质安全的供水系统。随着城市化进程的加速和人口规模的不断增长，城市的用水需求不断增加，传统的供水方式已经无法满足城市对水资源的需求。因此，推进城市智慧供水建设成为当前和未来城市可持续发展的重要举措之一。
在城市化进程中，水资源的合理利用和保护变得尤为重要。城市智慧供水系统的建设可以通过实时监测、数据分析和智能控制等手段，实现对供水系统的全方位管理，从而提高供水效率，减少浪费，降低运营成本。此外，城市智慧供水还可以帮助提升供水系统的应急响应能力，及时发现并处理问题，保障城市居民的用水安全。
城市智慧供水的建设不仅可以优化城市供水系统的运行，提升供水服务质量，还可以为城市的可持续发展提供支持。通过建设智慧供水系统，可以实现水资源的高效利用和节约，减少水资源浪费，降低对水资源的过度开采，为城市水资源的可持续利用做出贡献。
城市智慧供水系统涉及多个关键技术，包括传感器技术、物联网技术、大数据分析技术、人工智能技术等。传感器技术可以实现对供水系统各个环节数据的实时监测，物联网技术则可以实现各个设备之间的信息互联，实现远程监控和智能控制。大数据分析技术可以对供水系统的数据进行深入分析，挖掘隐藏的信息，帮助优化供水系统运行。
与传统的供水系统相比，城市智慧供水系统具有更高的智能化和自动化水平，可以更好地适应城市发展的需要。人工智能技术的应用可以提高供水系统的智能化水平，实现智能调度和优化配置，提升供水系统的运行效率和可靠性。
随着科技的不断进步和城市智慧化的发展，城市智慧供水将迎来更广阔的发展空间。未来，城市智慧供水系统将更加智能化、高效化和可持续化，逐步实现对供水系统的全方位监控和管理。同时，新兴技术的应用如区块链、物联网、人工智能等将会进一步推动城市智慧供水系统的创新发展。
在未来的发展中，城市智慧供水系统将更加智能、智慧，可以实现对供水系统的实时监测、智能分析和智能控制，为城市居民提供更加便捷、高效、安全的供水服务。同时，城市智慧供水系统的建设也将倒逼城市管理部门不断提高管理水平，推动城市水务行业的转型升级。
城市智慧供水作为城市可持续发展的重要支撑，将在未来发挥越来越重要的作用。通过科技的应用和创新，城市智慧供水系统可以提高供水效率，降低运营成本，保障供水安全，为城市居民提供更好的供水服务。我相信在不久的将来，城市智慧供水系统会更加智能化、高效化，成为城市发展的重要基础设施之一。
智慧城市供水是指利用先进的信息和通信技术，以及各种物联网传感器，对城市的供水系统进行智能化管理和运营的一种新模式。随着人口的增加和城市化进程的加速，城市供水面临着诸多挑战，如供水管网老化、用水量大、传统管理模式效率低下等。智慧城市供水的出现为解决这些问题提供了新的思路和技术手段。
智慧城市供水的核心是通过数据采集和分析来实现对供水系统的智能化管理。通过安装在供水管网中的传感器，可以采集到实时的用水数据、水质数据、管网压力数据等信息。这些数据经过处理和分析，可以帮助供水公司更好地了解供水系统的运行情况，及时发现和解决问题。
智慧城市供水的另一个重要组成部分是供水管网的智能监控系统。该系统可以对供水管网进行实时监测，当管网出现泄漏、断裂等问题时，系统会自动报警并定位故障点，供水公司可以及时派遣人员进行维修。这有效地提高了供水管网的运行效率和维护效果，减少了水资源的浪费。
与传统的供水模式相比，智慧城市供水具有许多优势。首先，智慧城市供水可以提高供水系统的响应速度。通过实时监测和数据分析，供水公司可以及时发现供水系统中的问题，并迅速采取措施加以解决，从而减少供水中断的时间。
其次，智慧城市供水可以提高供水系统的管网效率。智能监测系统可以实时监测供水管网的运行状态，并根据需求进行调整，从而使供水管网运行更加稳定和高效。此外，通过智能化管理，可以更好地优化供水计划，合理分配水资源，从而提高整体供水效益。
智慧城市供水还可以提高用户的用水体验。通过智能水表和手机APP等工具，用户可以实时了解自己的用水情况，包括用水量、用水费用等。同时，用户也可以通过手机随时随地提交报修申请，方便快捷。
智慧城市供水作为智慧城市建设的重要组成部分，具有广阔的发展前景。在未来，智慧城市供水将会更加智能化和可持续发展。
首先，随着信息技术和物联网技术的不断进步，智慧城市供水将会更加智能化。传感器的精度和性能将会得到提升，数据分析算法也将会更加精准和高效。这将使供水管网的监测和管理更加准确和智能化，提高供水系统的运行效率。
其次，智慧城市供水将会更加注重可持续发展。水资源是有限的，因此供水公司需要更好地管理和保护水资源。智慧城市供水可以通过数据分析和预测，帮助供水公司更好地了解供水需求和供水计划，优化供水策略，合理分配水资源，提高供水效率，从而实现可持续发展。
此外，智慧城市供水还将与其他智慧城市建设领域相互融合。例如，智能化的供水系统可以与智能化的交通系统相互协调，实现对城市资源的更好调配。智慧城市供水也可以与智慧能源系统相互链接，实现对能源的高效利用。
智慧城市供水是城市供水管理的一种新模式，具有许多优势和发展前景。通过数据采集和分析，智慧城市供水可以提高供水系统的响应速度和管网效率，改善用户的用水体验。未来，智慧城市供水将会更加智能化和可持续发展，并与其他智慧城市建设领域相互融合，共同推动城市的可持续发展。
供水报道是新闻媒体关注的焦点之一，关乎广大市民的饮水安全和生活品质。在撰写供水报道范文时，需要重点关注以下几个方面：
近日，某城市发生供水问题，引起市民广泛关注。据了解，该城市供水管网存在老化问题，导致部分地区停水现象频发。供水公司相关负责人表示，已经展开紧急维修，力求尽快恢复正常供水。
针对此次事件，环保部门专家表示，需加大对供水管网的更新改造投入，提高管网的抗压能力和使用寿命，以确保供水安全稳定。市民们纷纷表达了对供水问题的担忧，希望相关部门能够加快解决问题，确保饮水安全。
在撰写供水报道时，应注意在用词上避免过度渲染，避免引起公众恐慌和不良影响。同时，要注重客观中立，不偏不倚地报道事件的经过和各方态度，避免报道带有个人或特定立场色彩。
通过以上范文和写作要点，相信读者对如何撰写供水报道有了更清晰的认识。有效的供水报道不仅能够敏锐地反映社会现实问题，还能够引起广泛关注，推动有关部门采取措施解决问题，保障公众饮水安全。
感谢您阅读本文，希望本文能够帮助您提升撰写供水报道的能力，更好地为读者提供具有价值和意义的新闻信息。
当消火栓栓口的静水压力不大于0．80MPa时，采用不分区给水形式，当消火栓栓口的静水压力大于0．80MPa时，采用分区给水形式。分区供水方式又包括：并联分区供水方式；串联分区供水方式；减压阀分区供水方式。 关联分区供水方式：各个分区互不干扰，自成体系，对系统更加安全可靠，但造价高，维护管理较困难。 串联分共供水方式：各区水泵压力相近或相同，不需高压泵，高压管；但水泵分散，管理困难，同样造价高。 仅供参考！
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。
显示全部
收起
