朋友的義氣，對(duì)父母的孝順，對(duì)長(zhǎng)者的尊敬，對(duì)親人的理解?；蛘咄ㄟ^(guò)所說(shuō)的幾句話(huà)，所做的事實(shí)事求是。
客觀的，為人謙虛，謹(jǐn)慎，樂(lè)觀向上待人熱情。得到別人的贊揚(yáng)，這就是人品好。請(qǐng)道德，有品行。一定要修正的。
我們要樂(lè)于吃虧，多為別人著想，才能成就事業(yè)，同時(shí)厚德是福，做人厚道，方能得到別人的尊重。
屬于，出軌的人是沒(méi)有責(zé)任感的人，這樣的人人品有很大的問(wèn)題
1、我終于知道，你為啥老撒謊？因?yàn)槟愀揪蜎](méi)用真心。
2、如果撒謊是工作，我認(rèn)識(shí)的一些人恐怕已經(jīng)是億萬(wàn)富翁了吧？
3、有一天我對(duì)著天大吼：我不帥，老天聽(tīng)了，一個(gè)雷批下來(lái)，誰(shuí)叫你撒謊的？
4、因?yàn)楹苤匾?，因?yàn)椴幌胧ィ烹[瞞著，偽裝著，所以每個(gè)人都在撒謊，只不過(guò)，最?lèi)?ài)撒謊的那個(gè)人，卻是我。
說(shuō)一說(shuō)這個(gè)渣字，1.表示一種植物如鉗庶壓干內(nèi)部液溶計(jì)后，外殼不能使用人們常稱(chēng)為渣。
2.在人品方面來(lái)講，如現(xiàn)實(shí)社會(huì)中經(jīng)常出現(xiàn)的太多，假如一個(gè)男生在談女朋當(dāng)中，兩個(gè)人的關(guān)系特別好，相親相愛(ài)，不姨不離。
有—天男生看上另外一個(gè)女生，兩人恩愛(ài)如山，被前女友發(fā)現(xiàn)，象這種男生，我們通常稱(chēng)他為渣男。不知對(duì)己否大家分解。
不是。
偷偷錄音是自我保護(hù)的一種方式，自己和對(duì)方在交流的時(shí)候，自己錄音了，說(shuō)明自己感覺(jué)到會(huì)可能被傷害，錄音就是為了留證據(jù)保護(hù)自己，不能說(shuō)就是人品的問(wèn)題，每個(gè)人都有自我保護(hù)的意識(shí)，只要錄音沒(méi)有影響和傷害到別人就沒(méi)事。
《北京愛(ài)情故事》里飾演吳迪，簡(jiǎn)直本色出演
漫畫(huà)作為一種大眾文化形式，已經(jīng)成為了全球范圍內(nèi)的重要產(chǎn)業(yè)。然而，在漫畫(huà)產(chǎn)業(yè)中存在著一些人品問(wèn)題，這些問(wèn)題不僅對(duì)種子作品的創(chuàng)作和創(chuàng)作者的生存面臨威脅，還對(duì)整個(gè)行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了負(fù)面影響。
在漫畫(huà)創(chuàng)作過(guò)程中，一些嚴(yán)重的人品問(wèn)題嚴(yán)重威脅著作品的品質(zhì)和創(chuàng)作者的利益。例如，某些出版公司存在著以不正當(dāng)手段獲取版權(quán)、操控市場(chǎng)等行為；同時(shí)，一些編輯和評(píng)審在稿件選擇上存在利益輸送問(wèn)題，導(dǎo)致一些優(yōu)秀作品難以曝光；此外，還有一些漫畫(huà)作者存在著抄襲、剽竊他人作品的行為，損害了創(chuàng)作者之間的誠(chéng)信和創(chuàng)業(yè)環(huán)境。
漫畫(huà)產(chǎn)業(yè)的人品問(wèn)題不僅僅對(duì)創(chuàng)作者和作品產(chǎn)生直接的負(fù)面影響，還對(duì)整個(gè)行業(yè)的健康發(fā)展帶來(lái)了威脅。首先，人品問(wèn)題會(huì)降低作品的品質(zhì)，如果作品的創(chuàng)作過(guò)程中存在抄襲、剽竊等行為，將導(dǎo)致作品的創(chuàng)新和原創(chuàng)性受到損害，影響了作品的影響力和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。其次，人品問(wèn)題會(huì)影響創(chuàng)作者的創(chuàng)作熱情和積極性，如果創(chuàng)作者的權(quán)益無(wú)法得到保護(hù)，將很難吸引更多有才華的人加入到漫畫(huà)創(chuàng)作行業(yè)中。最后，人品問(wèn)題也會(huì)影響讀者對(duì)漫畫(huà)產(chǎn)業(yè)的信任度，如果讀者發(fā)現(xiàn)漫畫(huà)作品中存在大量的抄襲、低劣的內(nèi)容質(zhì)量等問(wèn)題，將會(huì)降低對(duì)漫畫(huà)作品的認(rèn)可度和接受度，進(jìn)而影響整個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和市場(chǎng)規(guī)模。
針對(duì)漫畫(huà)產(chǎn)業(yè)中存在的人品問(wèn)題，應(yīng)采取一系列措施加以解決。首先，相關(guān)部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)漫畫(huà)產(chǎn)業(yè)的監(jiān)管，建立起公正、透明的運(yùn)作機(jī)制，制定明確的行業(yè)規(guī)范，對(duì)違規(guī)行為進(jìn)行嚴(yán)厲的懲罰，以維護(hù)創(chuàng)作者權(quán)益和整個(gè)行業(yè)的健康發(fā)展。其次，應(yīng)大力宣傳和推廣優(yōu)秀的漫畫(huà)作品和創(chuàng)作者，提高市場(chǎng)對(duì)原創(chuàng)作品的需求和認(rèn)可度；同時(shí)，加強(qiáng)版權(quán)保護(hù)，構(gòu)建健全的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)體系，鼓勵(lì)并推動(dòng)創(chuàng)作者進(jìn)行原創(chuàng)創(chuàng)作。此外，也需要加強(qiáng)對(duì)創(chuàng)作者的教育和培訓(xùn)，提升創(chuàng)作者的職業(yè)道德和人品素養(yǎng)，以保證漫畫(huà)產(chǎn)業(yè)的長(zhǎng)期健康發(fā)展。
漫畫(huà)產(chǎn)業(yè)的人品問(wèn)題對(duì)作品品質(zhì)、創(chuàng)作者利益以及整個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都造成了嚴(yán)重影響，因此，解決漫畫(huà)產(chǎn)業(yè)的人品問(wèn)題，促進(jìn)良好人品的培養(yǎng)和發(fā)展，是行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。希望相關(guān)部門(mén)、行業(yè)從業(yè)者和廣大讀者共同努力，共同創(chuàng)造一個(gè)健康、公正、透明的漫畫(huà)產(chǎn)業(yè)生態(tài)，為漫畫(huà)產(chǎn)業(yè)的繁榮發(fā)展提供有力支持。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實(shí)現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實(shí)現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個(gè)關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)：
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
檢測(cè)數(shù)據(jù)：
sunny，hot，high，weak
結(jié)果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類(lèi)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類(lèi)數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類(lèi)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類(lèi)器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。
接下來(lái)貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類(lèi)數(shù)據(jù)：
在hdfs主要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類(lèi)文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。
數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類(lèi)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類(lèi)器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。
這三步，代碼我就一次全貼出來(lái)；主要是兩個(gè)類(lèi) 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";
/*
* 測(cè)試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓(xùn)練模型
makeModel(false);
//測(cè)試檢測(cè)數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測(cè)試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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??！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失??！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測(cè)試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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?。?#34;);
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("生成訓(xùn)練模型失敗！");
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("檢測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時(shí)報(bào)錯(cuò)。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，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;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，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時(shí)表示總文檔數(shù)
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從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);
}
// 利用貝葉斯算法開(kāi)始分類(lèi),并提取得分最好的分類(lèi)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("檢測(cè)所屬類(lèi)別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請(qǐng)介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng)，通過(guò)將地理數(shù)據(jù)和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實(shí)現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢(xún)、地理分析等多種應(yīng)用場(chǎng)景。WebGIS的優(yōu)勢(shì)包括易于訪問(wèn)、跨平臺(tái)、實(shí)時(shí)更新、可定制性強(qiáng)等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶(hù)體驗(yàn)等挑戰(zhàn)。
2. 請(qǐng)談?wù)勀赪ebGIS開(kāi)發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。
我在WebGIS開(kāi)發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)和技能。我熟悉常用的WebGIS開(kāi)發(fā)框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術(shù)進(jìn)行地圖展示和交互設(shè)計(jì)，并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進(jìn)行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫(kù)管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設(shè)計(jì)和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
3. 請(qǐng)描述一下您在以往項(xiàng)目中使用WebGIS解決的具體問(wèn)題和取得的成果。
在以往的項(xiàng)目中，我使用WebGIS解決了許多具體問(wèn)題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項(xiàng)目中，我開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們?cè)u(píng)估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測(cè)項(xiàng)目中，我使用WebGIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)和預(yù)警系統(tǒng)，提供了準(zhǔn)確的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和可視化的分析結(jié)果，幫助政府和公眾做出相應(yīng)的決策。
4. 請(qǐng)談?wù)勀鷮?duì)WebGIS未來(lái)發(fā)展的看法和期望。
我認(rèn)為WebGIS在未來(lái)會(huì)繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進(jìn)步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據(jù)、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)行深度融合。我期望未來(lái)的WebGIS能夠更加智能化、個(gè)性化，為用戶(hù)提供更好的地理信息服務(wù)，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
這塊您需要了解下stm32等單片機(jī)的基本編程和簡(jiǎn)單的硬件設(shè)計(jì)，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識(shí)更好，還有能夠會(huì)做操作系統(tǒng)，簡(jiǎn)單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫(huà)圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)您能夠有用。
