隐性通货膨胀，又叫抑制性通货膨胀，是指物价水平的上涨没有完全通过公开的物价指数表现出来。在某商品的过渡需求压力下，由于价格被政府管制，而出现价格不能充分的上涨，因而在现行的价格水平下，买不到该商品，同时价格的限制，导致生产商不愿生产，而出现了该商品普遍短缺，有价无货，黑市猖獗等现象。
通货膨胀是造成一国货币贬值的物价上涨。是指在货币流通条件下，因货币供给大于货币实际需求，也即现实购买力大于产出供给，导致货币贬值，而引起的一段时间内物价持续而普遍地上涨现象。
通货膨胀，顾名思义，就是流通中的货币膨胀了，多了。通货膨胀是一种货币现象。当然这里的货币是纸币，而非贵金属货币，纸币是政府发行流通的货币。通货膨胀简单地讲就是票子“毛了”，钱不值钱了，购买力下降了。
通货膨胀就是货币流通量超过经济运行需要的货币量。比如，一个经济体生产了一把斧头，2个桌子，三个碗，10斤粮食，经济中需要100元货币作为交易中介，结果发行了200元的货币。结果怎样？2两块钱当一块钱用。通俗地说就是钱不值钱了。
这么看的话，通货膨胀对债务人走好处，对债权人没有好处。比如，甲借乙100元，说好月息1%，一个月后，甲还乙101元，但是这个月的通货膨胀是5%，也就是一个月后的105元和现在的100元的购买力一样，而甲才还乙101，相当于少还了乙4元钱。如果甲是穷人，那这通货膨胀刘对甲有好处，少还钱了嘛。如果乙是穷人，就对乙没好处，因为吃了4元的亏。
在现代经济条件下，除非发生严重的经济危机或金融危机，否则，通货膨胀是必然的。纸币有政府发行，政府还要借债。政府怎么少还债呢？多发钞票，让钞票贬值，实际还的钱自然少了。当然，钞票也不能打过了，造成恶性通货膨胀。那样容易造成社会不稳定因素。所以，通货膨胀是少不了的，不同的只是通货膨胀的程度。有轻微的通货膨胀，有严重的通货膨胀，有恶性的通货膨胀。
如何抵制通货膨胀？具体情况具体分析。
抵抗轻微的通货膨胀，可以购买投资产品。比如国债，基金，股票，房产等。根据个人的货币收入情况和抗风险能力自己选择配置。投资理念不一样的人，自然购买的资产也不一样。这个一两句话说不清楚。总之不要存银行就行。存银行，尤其是存短期的，是很不划算的。
抵抗恶性的通货膨胀，购买资产恐怕不行了。最好的办法是购买食物，水，以及黄金白银等贵金属。人总要吃饭喝水，恶性的通货膨胀下，食物和水最重要，解放前，通货膨胀很严重，很多人领工资够就是跑步买米。为什么，晚去一会，价格就高很多。为什么买贵金属？因为恶性通货膨胀威胁政权。黄金白银等贵金属是不分国界和政府，通吃的。
通货膨胀是经济领域一个重要的概念，它指的是物价普遍上升并且货币的购买力下降的现象。为什么会发生通货膨胀？这是一个复杂的问题，涉及到多个因素的综合影响。
首先，需求拉动的通货膨胀是最常见的一种类型。当经济发展与人民生活水平提高，人们对商品和服务的需求会增加。供不应求的情况下，供应商会提高价格以平衡市场，从而导致通货膨胀。
此外，成本推动的通货膨胀也是一种常见形式。如果生产成本上升，包括原材料、劳动力和能源成本的提高，企业可能会将这些成本转嫁给消费者，导致商品价格上涨，进而引发通货膨胀。
货币供应是通货膨胀的关键因素之一。当央行过度发行货币时，市场上的货币供应量就会增加。随着货币供应的增加，购买力相对减小，物价上涨的压力也会增加。
通货膨胀对经济产生着深远影响。首先，通货膨胀会削弱货币的购买力。消费者需要支付更多的货币来购买同样数量的商品和服务。这对个人和家庭的生活成本带来了压力，特别是对于固定收入的人来说。
其次，通货膨胀对投资和储蓄的影响也是不可忽视的。由于通货膨胀导致货币贬值，储蓄的实际价值会下降。这使得人们更倾向于将资金投向实物资产或者进行消费，而不是将其存储在银行中。
此外，通货膨胀还会导致利率上升。为了抑制通货膨胀，央行通常会加息，以减少市场上的货币供应量。高利率会增加借款成本，从而限制了企业和个人的投资和支出。
面对通货膨胀，政府和央行可以采取一些措施来应对。
首先，央行可以通过调整货币政策来控制通货膨胀。例如，通过提高利率和减少货币供应来抑制通胀压力。此外，央行还可以采取其他措施来影响货币市场，如购买政府债券和调整存款准备金率。
其次，政府可以推行财政政策来缓解通货膨胀。例如，加大投资力度，提高生产效率，增加供应量，以满足消费者需求。此外，政府还可以对一些关键商品进行价格管制，以避免价格的过度上涨。
此外，加强监管和市场竞争也是缓解通货膨胀的有效途径。通过打击垄断和不正当竞争行为，政府可以确保市场价格的合理和公正。另外，提高市场竞争程度也有助于降低商品价格，减少通货膨胀的风险。
通货膨胀是一个复杂的经济现象，涉及到供求关系、成本、货币政策等多个因素的综合作用。它对个人、家庭和整个经济体都带来了深远的影响。因此，政府和央行需要采取相应的政策和措施来平衡经济发展与通货膨胀的关系，以确保经济的稳定和可持续发展。
通货膨胀是一个经济学术语，指的是货币供应过剩和物价普遍上升的现象。对于商业领域来说，通货膨胀是一个需要深入了解并加以应对的重要议题。在这篇博文中，我们将探讨通货膨胀对商业决策的影响以及如何采用一种经济稳定的商业思维来应对这一挑战。
通货膨胀对商业运营产生了多方面的影响。首先，通货膨胀导致成本上升，包括原材料成本、工资成本和运输成本等。这将直接影响到企业的盈利能力和竞争力。其次，通货膨胀会削弱消费者的购买力，导致需求下降。企业需要找到新的市场定位和销售策略，以适应消费者购买力的变化。最后，通货膨胀也会引发金融市场波动，增加企业的风险和不确定性。
在面对通货膨胀的挑战时，企业需要采取一种经济稳定的商业思维来降低风险并保持竞争力。以下是一些应对通货膨胀的商业思维策略：
这些商业思维策略将使企业能够更好地适应通货膨胀的环境并发掘潜在的商机。然而，要真正应对通货膨胀的挑战，企业需要具备及时了解宏观经济环境的能力，并且在决策时考虑到通货膨胀的影响因素。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
通货膨胀是商业领域必须面对的一个重要挑战。通过采取经济稳定的商业思维，企业可以降低通货膨胀带来的风险，并保持竞争力。优化供应链管理、灵活定价策略、提升产品质量和创新、有效管理现金流以及寻找新的市场机会等策略都将有助于企业应对通货膨胀的挑战。只有具备正确的商业思维，企业才能在充满变化和不确定性的商业环境中取得成功。
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。
通货膨胀的实质是社会上的总需求大于了社会的总供给，也就是一般所说的供小于求。一般来说，通货膨胀时期，国家货币会相应的贬值，也会造成物价的飞速上涨。一般需要与市场上的一般物价上涨区别开来，主要特点在于通货膨胀阶段的物价上涨是持续、普遍且不可逆的。
1、通货膨胀的主要标志是物价上涨。
2、一般说，通货膨胀必然引起物价上涨，但不能说凡是物价上涨都是通货膨胀。影响物价上涨的因素是多方面的。
3、纸币的发行量必须以流通中所需要的数量为限度，如果纸币发行过多，引起纸币贬值，物价就会上涨。
4、商品价格与商品价值成正比，商品价值量增加，商品的价格就会上涨。
5、价格受供求关系影响，商品供不应求时，价格就会上涨。
6、政策性调整，理顺价格关系会引起上涨。
7、商品流通不畅，市场管理不善，乱收费、乱罚款，也会引起商品价格的上涨。可见，只有在物价上涨是因纸币发行过多而引起的情况下，才是通货膨胀
inflation 货膨胀,是一种货币现象, 指货币发行量超过流通中实际所需要的货币量而引起的货币贬值现象。通货膨胀与物价上涨是不同的经济范畴,但两者又有一定的联系,通货膨胀最为直接的结果就是物价上涨。
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