学校食堂在学生日常生活中扮演着重要的角色。一个高效、卫生、安全的学校食堂对学生的身体健康和学习成绩有着直接的影响。在建设一个理想的学校食堂时，选择合适的厨具是至关重要的。
学校食堂的厨具质量直接影响到菜品的口感。好的厨具能够帮助厨师们更好地料理菜肴，保持菜品的原汁原味和营养价值。同时，厨具的材料和制作工艺也是确保菜品健康、安全的重要因素。选择耐用的厨具更能为学校食堂提供长期优质美食的保障。
尤其对于学生来说，他们天天在学校食堂吃饭，食堂中的每一道菜对他们的成长发育都有着直接的影响。如果学校食堂所使用的厨具质量不高，会导致菜品的营养流失和味道的下降，给学生带来不良的饮食体验。因此，学校食堂厨具的质量至关重要。
在学校食堂里，成千上万的学生们依赖着厨具来满足他们的饮食需求。无论是切菜机、炉灶、蒸烤炉还是调理器具，它们都需要经过严格的安全检测，并且把孩子的健康放在首位。因为学生们的抵抗力相对较弱，如果有质量不过关的厨具使用在食堂中，很容易造成食物污染和卫生隐患。学校应该确保选择的厨具材料安全无害，制作工艺合理，并定期维护和更换老旧的厨具。
此外，厨具的使用方法也是关键。学生在食堂就餐时，可能没有充分的安全意识，不小心可能会受伤。因此，学校食堂应该加强对学生的安全教育，让他们明白正确使用厨具的方法和注意事项，避免发生意外事故。
一个高效的学校食堂需要对厨具进行有效管理和维护。学校食堂管理者应该制定相应的管理制度，确保良好的厨具卫生和安全。这包括定期清洁和消毒厨具，存放厨具的干燥通风环境以防止细菌滋生，以及定期检查厨具是否存在损坏或者老化的问题。
当然，如果厨具出现故障或需更换时，学校食堂也需要及时采取措施修理或更换。没有效率和质量保证的厨具会影响食堂的正常运行，甚至可能导致延误备餐时间和影响学生的伙食品质。
另外，学校食堂还应该给厨具维修人员提供相关的培训，确保他们具备足够的知识和技能，能够及时、专业地处理各种厨具问题。这样可以有效提高食堂的运行效率，减少因厨具故障而产生的浪费。
学校食堂厨具的选择、质量和管理对于学生的饮食健康和学习成绩至关重要。一流的厨具可以保证菜品的口感、营养价值和安全性，提高学生的就餐体验。同时，有效的厨具管理和维护能够确保食堂的正常运行，提升工作效率。
学校应该高度重视学校食堂厨具的选择和管理，为学生提供一个卫生、安全、高效的就餐环境，促进他们的健康成长和学业发展。
学校食堂是每个学生生活中不可或缺的一部分。作为提供营养丰富的饮食和炊具的场所，学校食堂起着至关重要的作用。尽管食堂的主要目标是为学生提供健康的餐饮选择，但食堂的炊具也是不可忽视的一环。
学校食堂的炊具质量和卫生标准对保障学生的健康非常重要。炊具的材料、设计和维护都直接关系到食物的品质和安全。保持炊具的清洁和卫生是维护食堂形象和学生健康的关键因素。
学校食堂的炊具材料选择对食物的烹饪和品质有着直接的影响。优质的炊具材料能够确保食物烹饪出的口感和营养价值。以下是一些值得考虑的炊具材料：
食堂炊具的设计和功能对提高烹饪效率和保持食物原有的营养价值非常重要。以下是一些炊具设计和功能方面的注意事项：
保持炊具的良好状态和清洁对于食堂的卫生至关重要。以下是一些炊具维护和清洁的建议：
通过关注炊具的材料选择、设计与功能，以及维护与清洁，学校食堂可以提供更加健康和美味的餐饮体验。照顾好食堂炊具，就是照顾好学生的健康成长。
学校食堂对联
对联是中国传统文化的重要组成部分，它以简练的词句、形象的比喻和丰富的意象展现了中国人民的智慧与情感。作为学校的文化活动之一，学校食堂对联活动不仅丰富了学生的课余生活，还提升了学生的文化素养和语言表达能力。
学校食堂对联活动可以鼓励学生积极参与，激发他们的创造力和想象力。通过参与对联活动，学生们不仅可以锻炼自己的写作能力，还可以加深对中国传统文化的了解和理解。
在活动中，学校可以组织学生们撰写自己的对联，并通过评比等方式进行筛选，选出最佳的对联作品进行展示。这不仅可以给学生们提供一个展示自己才华的平台，还可以增强学生之间的交流与合作。
学校食堂对联活动的开展，可以营造出浓厚的校园文化氛围。通过将对联挂在食堂的墙壁或栏杆上，让学生们在用餐的同时感受到浓厚的文化氛围。
学校食堂是学生们日常用餐的地方，是他们生活的一部分。在这个空间中融入对联的元素，不仅可以增加学生们的文化底蕴，还可以提升他们的审美意识。同时，这样的举措也可以提醒学生们树立正确的价值观念，增强他们的文化自信。
此外，学校食堂对联活动还可以促进学校师生之间的交流和互动。学生们在欣赏对联的同时，可以与同学、老师讨论对联的含义和艺术特点，增进彼此的友谊和理解。
现代社会，饮食健康问题备受关注。学校食堂是培养学生良好饮食习惯的重要场所，通过在食堂开展对联活动，可以倡导健康饮食和饮食文化。
在活动中，可以鼓励学生们用对联的形式表达食物的美味和健康的重要性。通过这种方式，可以引导学生们选择健康的食材和适量的摄入量，培养他们的饮食观念。
此外，学校食堂对联活动还可以向学生们传递饮食文化的知识，让他们了解不同地域的饮食特色和人民的饮食习惯。通过这种方式，可以增强学生的饮食文化素养，培养他们的文化自觉。
学校食堂对联活动还可以为食堂增添艺术氛围。对联作为一种文学艺术形式，通过其独特的韵律和形式美，可以使食堂更加富有艺术感。
在选择对联内容时，可以结合食堂的特点进行创作，使对联更加贴合食堂的环境和氛围。这样不仅可以让学生们在用餐的同时欣赏到艺术作品，还可以提升他们对艺术的欣赏能力。
通过学校食堂对联活动，我们可以在日常生活中融入文化元素，丰富学生的校园生活，提升他们的文化修养。这也是学校文化建设的一种创新尝试，希望可以得到各界的支持和关注。
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。
需要具体分析 因为cocoscreator是一款游戏引擎，面试时的问题会涉及到不同的方面，如开发经验、游戏设计、图形学等等，具体要求也会因公司或岗位而异，所以需要根据实际情况进行具体分析。 如果是针对开发经验的问题，可能会考察候选人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能够独立开发小型游戏等等；如果是针对游戏设计的问题，则需要考察候选人对游戏玩法、关卡设计等等方面的理解和能力。因此，需要具体分析才能得出准确的回答。
以下是一些可能出现在MyCat面试中的问题：
1. 什么是MyCat？MyCat是一个开源的分布式数据库中间件，它可以将多个MySQL数据库组合成一个逻辑上的数据库集群，提供高可用性、高性能、易扩展等特性。
2. MyCat的优势是什么？MyCat具有以下优势：支持读写分离、支持分库分表、支持自动切换故障节点、支持SQL解析和路由、支持数据分片等。
3. MyCat的架构是怎样的？MyCat的架构包括三个层次：客户端层、中间件层和数据存储层。客户端层负责接收和处理客户端请求，中间件层负责SQL解析和路由，数据存储层负责实际的数据存储和查询。
4. MyCat支持哪些数据库？MyCat目前支持MySQL和MariaDB数据库。
5. MyCat如何实现读写分离？MyCat通过将读请求和写请求分别路由到不同的MySQL节点上实现读写分离。读请求可以路由到多个只读节点上，从而提高查询性能。
6. MyCat如何实现分库分表？MyCat通过对SQL进行解析和路由，将数据按照一定规则划分到不同的数据库或表中，从而实现分库分表。
7. MyCat如何保证数据一致性？MyCat通过在多个MySQL节点之间同步数据，保证数据的一致性。同时，MyCat还支持自动切换故障节点，从而保证系统的高可用性。
8. MyCat的部署方式有哪些？MyCat可以部署在单机上，也可以部署在多台服务器上实现分布式部署。
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