大家好，欢迎来到我的博客。今天我将为大家带来关于“二工大应用文”的相关内容。作为一名写作爱好者和文字工作者，我深知应用文在现代社会中的重要性。无论是求职还是申请学校，一篇优秀的应用文都能为你赢得宝贵的机会。
二工大应用文，指的是申请二工大（第二工学院）时所提交的各类文书。无论是个人陈述、自荐信还是简历，这些文书都扮演着展示自己能力和经历的重要角色。一份出色的二工大应用文能够向评审人员传达你的独特之处，从而提高被录取或获得岗位的机会。
随着社会竞争的加剧，二工大应用文在求职和申请学校时变得越来越重要。在众多申请者中脱颖而出并不容易，而一篇精心撰写的应用文就能够增加你的竞争力。通过准确地描述个人的才能、经验和成就，你将能够吸引评审人员的注意，使他们对你感兴趣。
另外，二工大应用文也是展示你写作能力和表达技巧的重要途径。一篇结构清晰、连贯流畅的文书将展现你的语言组织能力和思维清晰度，给评审人员留下良好的印象。因此，写作二工大应用文不仅仅是为了申请成功，更是提升自身写作能力的一种方式。
要想写好二工大应用文，以下是一些关键的要点：
在开始写作之前，明确你的目标是非常重要的。你需要清楚地知道你所申请的岗位或学校的要求，以便将相关信息准确地体现在文中。同时，你也要明确你自己的长处和独特之处，以便在文中突出展示。
良好的结构是一篇应用文的重要基础。你可以使用段落来组织不同的内容，使用标题和子标题来突出重点。确保整篇文书的逻辑和条理清晰，这样评审人员才能更好地理解你想要表达的内容。
在一篇好的应用文中，突出亮点是不可或缺的。你可以选择最有说服力的亮点来突出自己，比如在工作经历中取得的成就、在项目中的贡献等。通过以事实为依据进行描述，能够更好地证明你的能力和价值。
评审人员通常需要审阅大量的申请文书，因此保持文书的精简明了非常重要。避免冗长的句子和不必要的修饰词，用简练的语言表达自己，突出重点信息。同时，注意文中的语法和拼写错误，给人一个专业和细致的印象。
在写作二工大应用文时，很多人会遇到一些常见的问题。以下是一些常见问题的解决方法：
有些申请者在写作应用文时难以抓住重点，导致文中内容杂乱无章。解决这个问题的方法是，在写作前明确自己的亮点和重要信息，并在文中突出展示。避免在文中过于泛泛而谈，而是要着重强调与申请目标相关的经历和能力。
有些申请者在写作应用文时缺乏自信，对自己的能力和经历表达不够肯定。解决这个问题的方法是，积极回顾自己的成就和经验，对自己有一个全面而准确的认识。通过以事实为依据的描述来展示你的能力，增加自信并给评审人员留下良好印象。
有些申请者在写作应用文时过于泛泛而谈，缺乏个性化。解决这个问题的方法是，在写作过程中突出自己的个性和独特之处。用具体的例子和故事来展示你的经历和成就，使评审人员对你有更深刻的印象。
写作二工大应用文需要一定的技巧和经验，但只要你掌握了正确的方法，就能够写出一篇出色的文书。通过明确目标、结构清晰、突出亮点和精简明了，你的应用文将能够更好地展示你的能力和价值。
希望今天的分享对你有所帮助。如果你有任何问题或者想要了解更多关于二工大应用文的内容，请在评论区留言，我将尽力解答。
谢谢大家的阅读，祝你申请或求职成功！
上海第二工业大学，简称“二工大”。
1.葵花被谁从船上救下来的？
2.下列哪个选项中不是《城南旧事》中的故事情节？
3.下面哪一个不是出自《论语》？
4.下列选项中哪个不是上述材料中所涉及到的人物？《水浒传》
5.《野犬女皇》是谁写的？
6.下列哪个配对不正确？ 例如：鲁迅—《藤野先生》—《朝花夕拾》
7.下列哪个是现代文学作品？
8.《狼王梦》中黑桑与母狼紫岚争夺王位，最后黑桑不幸死在（ ）下。
9.《时代广场的蟋蟀》中，蟋蟀是一位著名的音乐家，它是因为什么出名的？
10.《八十天环游地球》中，福克斯经过了中国的哪个地方？
11.下列哪个选项不是《呼兰河传》中的故事情节？
二、【英语自我检测】
1.听力：关于世界读书日
2.听力：关于贝尔发明电话
3.听力：关于职业
4.听力：关于购物
5.任务型阅读：年度考试计划
6.音标题5题：找出下列读音不同
三、【常识性百科】（全英文试题）
1.下列哪个是中国现在四大发明？
2.英译中：天道酬勤，春华秋实
3.数学：一项工程，甲单独做需要10天，乙单独做需要15天，现两个人合作，请问需多少天完成？
4.数学：有一个立方体，棱长为10cm，从三个面中间各打一个棱长为4cm的洞，求剩下图形的体积。
5.数学：有两个50美分的硬币，形状都是正十二边形，如下图摆放，求x的度数( )。
四、【口语话题】
Spring、friend、my family、bedroom、bird、air pollution、Children’s Day、weekends、western festival、housework、homework、my school、my favourite teacher、weather in Nanjing、sports、my hobby、travel、books、old people、water、games、Internet、my dream、go shopping;
上海二工大有哪些专业
作为上海市重点高校之一，上海二工大（上海第二工业大学）拥有众多专业供学生选择。无论是工程类专业、理学类专业，还是管理类专业，上海二工大都能满足学生的不同需求。
工程类专业
上海二工大工程类专业的设置非常丰富，涵盖了多个不同领域。以下是其中几个重要的专业：
- 机械工程：这是上海二工大最著名的专业之一。学生将学习机械设计、制造及自动化控制等方面的知识，为未来从事相关行业做好准备。
- 自动化：该专业培养学生具备自动化系统设计与集成、工厂自动化与过程控制等方面的能力，毕业生往往有着广阔的就业前景。
- 电子信息工程：随着信息技术的发展，电子信息工程专业变得越来越受欢迎。学生将学习电子电路设计、通信原理、嵌入式系统等相关知识。
理学类专业
除了工程类专业外，上海二工大也设有多个理学类专业供学生选择。
- 应用物理学：该专业旨在培养学生对物理学基础知识的掌握，并将其应用于实际问题的解决。学生将学习光学、电磁学和量子力学等方面的课程。
- 数学与应用数学：这是一门重要的数学专业，培养学生具备数学建模与计算实践能力。此专业的毕业生在金融、统计、计算机科学等领域有着广泛的就业机会。
- 统计学：本专业培养具有较强数理和统计学基础知识、对统计学原理具有扎实理论掌握和运用能力的高级专门人才，适合喜欢数据分析和决策科学相关工作的学生。
管理类专业
上海二工大的管理类专业以培养具有国际竞争力和创新精神的管理人才为目标。
- 工商管理：该专业培养学生具有较扎实的技术基础，具备转换科学技术与管理知识的能力。毕业生将能在各个行业担任技术管理、市场分析、项目策划等职位。
- 人力资源管理：该专业培养高素质的人力资源管理人才，具备组织与协调能力、职业倫理道德素养以及人力资源管理实践操作能力，适合对人际关系和组织管理感兴趣的学生。
- 市场营销：这是一个应用型专业，培养市场营销及相关领域的应用人才。学生将学习市场调研、营销策划与管理等内容。
总的来说，上海二工大有着丰富的专业设置，涵盖了工程、理学和管理等不同领域。学生可以根据自己的兴趣和职业规划，在众多专业中选择适合自己的方向。无论是追求科学技术的深造，还是准备进入管理领域，上海二工大都能提供优质的教育资源和就业机会。
本科专业
艺术学：产品设计，环境设计，视觉传达设计。
工学：自动化，环境工程，交通运输，通信工程，电子信息工程，材料化学，材料科学与工程，测控技术与仪器，工业设计，机械电子工程，材料成型及控制工程，机械工程。
文学：日语，英语。
财经大类：信用管理
管理学：会展经济与管理，酒店管理，工业工程，物流管理，公共关系学，国际商务，财务管理，信息管理与信息系统。
理学：应用统计学，信息与计算科学。
专科专业
艺术设计传媒大类：人物形象设计
制造大类：电气自动化技术，机电一体化技术，模具设计与制造，数控技术，机械制造与自动化。
财经大类：工商企业管理，金融保险。
管理学：酒店管理，国际商务。
旅游大类：会展策划与管理
公共事业大类：社区管理与服务
文化教育大类：应用韩语，应用英语。
土建大类：建筑经济管理
电子信息大类：通信技术，信息安全技术，应用电子技术。
医药卫生大类：眼视光技术
二工大是上海第二工业大学的简称。
二工大成立于1960年，是以工科为主，管经文理艺多学科协调发展的市属普通高等学校，涌现出了许多杰出校友，如：王慧芬（上海和协商务咨询有限公司总经理）、乐美龙（医科达放射设备有限公司总经理）、冯德福（上海华夏文化经济促进会会长）、刘岐明（华泰投资管理公司总经理）、刘国青（上海莱必泰数控机床有限公司董事长兼总经理）、刘国胜（上海宝钢集团总公司党委书记）、孙小蔚（上海顶腾信息技术有限责任公司总经理）、朱懿心（上海城市发展信息研究中心主任）、俞国生（上海市人大财经委员会副主任）等等。
二工大有学院。
上海第二工业大学
市属全日制普通本科高校
上海第二工业大学（Shanghai Polytechnic University），简称“二工大”，成立于1960年，是以工科为主、工管经文理多学科协调发展的市属普通高等学校，
被国务院学位委员会列为“服务国家特殊需求人才培养项目”专业学位研究生培养试点单位，入选教育部“卓越工程师教育培养计划”高校、国家级大学生创新创业训练计划、上海高校高峰高原学科建设计划、上海高等学校一流本科建设引领计划。
学校是全国职业教育先进单位、中国应用技术大学（学院）联盟成员单位、CDIO工程教育联盟成员单位、上海市职业教育协会副会长单位、上海市金桥出口加工区企业协会常务理事单位、教育部高职高专师资培训基地、
全国职业教育师资培训重点建设基地、上海市职业教育师资培训基地、上海市“双名工程”培养基地、上海市文明单位、上海市花园单位。
学校以本科教育为主体，发展高水平国际化的高职教育，举办富有特色的专业学位研究生教育和留学生教育，承担一定规模的继续教育。
据2020年8月学校官网显示，学校由主校区和若干个分校区组成，总占地面积近八百亩；
主校区位于上海浦东金海路，建筑面积近30万平方米；馆藏纸质图书146万余册，电子书275万余种；设有12个二级教学、科研单位；有2个硕士专业学位授权点，46个本科专业，31个高职专业；
在校全日制学生共计13124人（其中普通本生10412人、专科生2294人，预科生43人，硕士生293人，留学生82人），夜大（业余）学生7416人；有教职工1119名，其中专任教师818名。
基本信息
中文名 上海第二工业大学
硕士点 2个
别名 二工大（SSPU）
创立时间
1960年
机构类别
公立大学
机构类型
理工类
机构属性
市属全日制普通本科高校
教育部卓越工程师教育培养计划高校
CDIO工程教育联盟
应用技术大学（学院）联盟
所属地区
中国·上海·浦东新区
主管部门
上海市
现任领导
党委书记：吴松、校长：谢华清
外文名
Shanghai Polytechnic University
院系设置
机电工程学院、电子与电气工程学院、计算机与信息学院、经济管理学院等
校训
厚生，厚德，厚技
校庆日
9月28日
地址
上海市浦东新区金海路2360号
院校代码
12044
奖项
上海市科技进步奖
上海市哲学社会
在学校里，随处可见很多校园传说和鬼故事。今天，我要和大家分享的是关于北工大二教的一则鬼故事。
北工大二教是一座历史悠久的教学楼，建于上世纪50年代。这座教学楼虽然外观看起来普普通通，但背后隐藏着许多令人心惊胆战的故事。
据说，在二教的某个教室内，发生了一起离奇的命案。这个教室里的一位学生突然在晚上消失了，从此再也没有人见过她的踪影。传闻有人在那个教室里听到了女生的尖叫声，还有人称见到一个苍白的女鬼在黑夜中徘徊。这些传闻使得二教教室成了学校里最让人毛骨悚然的地方。
关于这个失踪的女生，有许多不同的版本和解释。有人说她是被某个邪恶的势力绑架了，有人说她自己走失了找不到回来的路，也有人说她被诅咒了。无论真相如何，这个故事都给北工大二教笼罩上了一层神秘的色彩。
除了这个鬼故事，二教还有许多其他的灵异事件。有人在楼道看到过闪烁的幽灵影子，有人感觉到身后有人跟踪自己，还有人在晚上听到了脚步声和低语声。这些事件让人不禁怀疑，这座教学楼究竟隐藏着怎样的诡异力量。
不过，我个人并不是很相信这些鬼故事。作为一个理性的人来说，我更倾向于寻找科学的解释。也许，这些所谓的灵异事件只是人们的错觉或者恶作剧。或许，有些地方的光线和声音产生了误导作用。毕竟，科学可以解释许多看似不可思议的现象。
无论如何，北工大二教的鬼故事在学校里流传已久，成为了学生们闲暇时的话题之一。有些人喜欢听这些故事，感受一下心跳的刺激。而有些人则对这些故事保持着怀疑和戒备。不论你是否相信这些鬼故事，我相信每个人都会对未知和神秘感到好奇。
对于这样的鬼故事，我们应该保持开放的心态。无论是真实还是虚构，鬼故事都是人们想象力的产物，也是文化传承的一部分。它们给人们带来了一种特殊的体验，让我们感受到人类心灵深处的恐惧和探索未知的勇气。
在北工大校园里，这样的鬼故事并不罕见。每所大学都有属于自己的传说，每个人也都有属于自己的故事。这些故事不仅仅是娱乐和消遣，它们也承载着人们的情感和回忆。
无论你是信还是不信，这些鬼故事都为我们带来了一种独特的体验。它们让我们对世界充满了好奇，同时也让我们对自己的感受有了更深入的思考。或许，正是这种对未知的渴望和探索精神，推动着我们不断学习和成长。
不管是在北工大二教，还是在其他地方，鬼故事都是人们想象和探索的产物。无论是真实还是虚构，它们都在某种程度上反映了人们对未知的恐惧和好奇。我们可以选择相信，也可以选择怀疑，但无论如何，它们都给我们的生活增添了一份神秘和乐趣。
所以，不妨坐下来，与朋友分享一下你听过的鬼故事。或许，你会惊讶地发现，每个人都有自己的故事，而这些故事正是连接我们的纽带。无论是怕还是不怕，鬼故事都是人们探索未知和团结的一种方式。
北工大二教的鬼故事就到这里了，希望大家喜欢！如果你有其他的鬼故事，欢迎留言和我分享。
**Note: The generated text is in Chinese language as per your request.**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。
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