官僚主義ɡuān liáo zhǔ yì: 指只發(fā)號(hào)施令而不考虛實(shí)際問(wèn)題的工作作風(fēng)，即當(dāng)官作老爺?shù)墓ぷ髯黠L(fēng)和領(lǐng)導(dǎo)作風(fēng)。
官僚主義指脫離實(shí)際、脫離群眾、欺軟怕硬、做官當(dāng)老爺、官官相護(hù)、貪污腐敗的領(lǐng)導(dǎo)作風(fēng)。這個(gè)在任何企業(yè)都有這種人，尤其是管理崗的領(lǐng)導(dǎo)來(lái)管技術(shù)部門(mén)的時(shí)候，最為突出的就是技術(shù)越小眾化領(lǐng)導(dǎo)的官僚主義越嚴(yán)重，不切實(shí)際的設(shè)計(jì)、天馬行空的創(chuàng)新等等。
批判官僚主義經(jīng)典語(yǔ)錄
官僚主義是指在組織、機(jī)構(gòu)或政府中，過(guò)度強(qiáng)調(diào)規(guī)章制度、程序、等級(jí)和權(quán)威，忽視實(shí)效和創(chuàng)新的行為和思維方式。它常常使決策緩慢，效率低下，并產(chǎn)生一種不負(fù)責(zé)任和不敢擔(dān)當(dāng)?shù)膽B(tài)度。
為了更好地理解官僚主義，下面列舉了一些批判官僚主義的經(jīng)典語(yǔ)錄：
這句話(huà)簡(jiǎn)潔明了地指出了官僚主義對(duì)創(chuàng)新的抑制作用。官僚主義過(guò)于強(qiáng)調(diào)規(guī)章制度和程序，限制了個(gè)人和組織的發(fā)展空間。創(chuàng)新需要勇氣、靈活性和自由思考，而官僚主義卻剝奪了這些條件。
官僚主義會(huì)使組織變得僵化、低效且難以改變。它追求規(guī)范和穩(wěn)定，而忽視了外界的變化和競(jìng)爭(zhēng)。就像癌癥一樣，官僚主義會(huì)不斷蔓延并最終摧毀組織的生命力。
創(chuàng)新和創(chuàng)造力是推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步和組織發(fā)展的重要?jiǎng)恿?。然而，官僚主義過(guò)多地關(guān)注規(guī)章制度和程序，導(dǎo)致創(chuàng)新和創(chuàng)造力受阻。官僚主義壓制了員工的積極性和創(chuàng)意，阻礙了優(yōu)秀想法的涌現(xiàn)。
官僚主義往往使決策過(guò)程緩慢而復(fù)雜，導(dǎo)致問(wèn)題無(wú)法得到及時(shí)解決。官僚主義者常常以規(guī)章制度為依據(jù)，推卸責(zé)任，并通過(guò)制度化的手段來(lái)掩蓋自身的無(wú)能。這種不負(fù)責(zé)任的行為成為官僚主義的代名詞。
官僚主義強(qiáng)調(diào)繁文縟節(jié)和程序要求，卻忽視了問(wèn)題的本質(zhì)和解決的效率。官僚主義使得組織變得復(fù)雜、龐大而低效，耗費(fèi)了大量的時(shí)間和資源，阻礙了工作的高效進(jìn)行。
官僚主義者往往以規(guī)章制度為借口，逃避對(duì)結(jié)果的責(zé)任。他們過(guò)分追求個(gè)人利益和權(quán)威，忽視了組織的使命和目標(biāo)，導(dǎo)致責(zé)任感的缺失。官僚主義的核心特征就是缺乏責(zé)任感。
官僚主義追求程序和等級(jí)，使決策過(guò)程變得緩慢而繁雜。這種追求形式的行為導(dǎo)致決策失去了靈活性和準(zhǔn)確性。官僚主義者常常對(duì)于實(shí)際情況視而不見(jiàn)，只顧執(zhí)行規(guī)章制度，而忽略了解決問(wèn)題的根本目標(biāo)。
官僚主義使得組織變得笨重而難以應(yīng)對(duì)外界的挑戰(zhàn)。官僚主義者往往對(duì)新事物抱有懷疑和排斥的態(tài)度，追求穩(wěn)定和安全，而忽視了創(chuàng)新和變革的重要性。官僚主義就像是組織上的一道枷鎖，阻礙了組織的發(fā)展和進(jìn)步。
官僚主義常常以規(guī)章制度和程序要求來(lái)約束個(gè)人的行為和思維。這種約束使得個(gè)人的熱情和動(dòng)力被扼殺，工作變得枯燥乏味。官僚主義者一味地追求秩序和穩(wěn)定，卻忽視了個(gè)人的潛能和創(chuàng)造力。
官僚主義以規(guī)章制度和等級(jí)為基礎(chǔ)，限制了個(gè)人和組織的自由。它剝奪了個(gè)人的自主權(quán)和創(chuàng)新能力，使組織變得僵化和守舊。官僚主義是對(duì)自由的葬禮，限制了社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步。
以上是一些經(jīng)典的批判官僚主義的語(yǔ)錄，它們揭示了官僚主義對(duì)個(gè)人、組織和社會(huì)的負(fù)面影響。要建設(shè)一個(gè)高效、創(chuàng)新的組織，我們需要擺脫官僚主義的束縛，鼓勵(lì)自由思考和開(kāi)放的工作環(huán)境。
本人搜集到描寫(xiě)官僚主義的詩(shī)句有以下五首：
1、《賣(mài)炭翁》
作者：唐代.白居易? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
賣(mài)炭翁，
伐薪燒炭南山中。
滿(mǎn)面塵灰煙火色，
兩鬢蒼蒼十指黑。
賣(mài)炭得錢(qián)何所營(yíng)？
身上衣裳口中食。
可憐身上衣正單，
心憂(yōu)炭賤愿天寒。
夜來(lái)城外一尺雪，
曉駕炭車(chē)輾冰轍。
牛困人饑日已高，
市南門(mén)外泥中歇。
翩翩兩騎來(lái)是誰(shuí)？
黃衣使者白衫兒。
手把文書(shū)口稱(chēng)敕，
回車(chē)叱牛牽向北。
一車(chē)炭，千余斤，
宮使驅(qū)將惜不得。
半匹紅綃一丈綾，
系向牛頭充炭直。
——其中：“翩翩兩騎”的“黃衣使者白衫兒”本是小吏小卒，卻貌似官僚地“手把文書(shū)口稱(chēng)敕，回車(chē)叱牛牽向北”，這兩句便是他們趾高氣揚(yáng)、飛揚(yáng)跋扈、欺凌百姓的生動(dòng)寫(xiě)照。
2、《贈(zèng)瑕丘王少府》唐代：李白
皎皎鸞鳳姿，飄飄神仙氣。
梅生亦何事，來(lái)作南昌尉。
清風(fēng)佐鳴琴，寂寞道為貴。
一見(jiàn)過(guò)所聞，操持難與群。
毫揮魯邑訟，目送瀛洲云。
我隱屠釣下，爾當(dāng)玉石分。
無(wú)由接高論，空此仰清芬。
3、《桓靈時(shí)童謠》兩漢：佚名
舉秀才，不知書(shū)。
舉孝廉，父別居。
寒素清白濁如泥，
高第良將怯如雞。
4、《馬詩(shī)其二十三》唐代：李賀
武帝愛(ài)神仙，燒金得紫煙。
廄中皆肉馬，不解上青天。
5、《寒食 / 寒食日即事》唐：韓翃
春城無(wú)處不飛花，
寒食東風(fēng)御柳斜。?
日暮漢宮傳蠟燭，
輕煙散入五侯家。
大家好！我是一名語(yǔ)言學(xué)習(xí)愛(ài)好者，今天我想和大家分享一下我在學(xué)習(xí)英語(yǔ)過(guò)程中的一些經(jīng)驗(yàn)和心得。對(duì)于很多人來(lái)說(shuō)，學(xué)習(xí)英語(yǔ)可能會(huì)感到困難和沮喪，但只要我們改變一些思維方式，打破官僚主義思維導(dǎo)圖，英語(yǔ)學(xué)習(xí)將變得更加有趣和有效。
首先，讓我們明確什么是官僚主義思維導(dǎo)圖。在學(xué)習(xí)英語(yǔ)或任何其他領(lǐng)域時(shí)，我們常常被制定的學(xué)習(xí)路線(xiàn)、標(biāo)準(zhǔn)課程和考試壓力所束縛。這些限制讓我們陷入了官僚主義思維的框架中，忽視了個(gè)性化和自主學(xué)習(xí)的重要性。
官僚主義思維導(dǎo)圖還可以表現(xiàn)為過(guò)于關(guān)注表面的成果和形式，忽略了真正的語(yǔ)言學(xué)習(xí)過(guò)程。這種導(dǎo)圖往往使學(xué)習(xí)者產(chǎn)生焦慮和壓力，限制了他們的思維方式和創(chuàng)造力。
既然我們了解了官僚主義思維導(dǎo)圖的限制性，下面我將分享一些打破這種導(dǎo)圖的方法，幫助您更好地學(xué)習(xí)英語(yǔ)。
傳統(tǒng)的官僚主義思維導(dǎo)圖往往把學(xué)習(xí)過(guò)程變得枯燥乏味，因?yàn)樗鼈冞^(guò)于著重于機(jī)械的背誦和模板化的練習(xí)。相反，創(chuàng)造性學(xué)習(xí)法能夠激發(fā)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)熱情和想象力。
通過(guò)使用音樂(lè)、電影、文學(xué)作品等來(lái)學(xué)習(xí)英語(yǔ)，可以提高學(xué)習(xí)的興趣和參與度。這種創(chuàng)造性的學(xué)習(xí)方式不僅有助于提高語(yǔ)言運(yùn)用能力，還能夠培養(yǎng)一種對(duì)于英語(yǔ)的喜愛(ài)和學(xué)習(xí)的主動(dòng)性。
語(yǔ)言學(xué)習(xí)最終的目標(biāo)是為了能夠流利地進(jìn)行交流。然而，傳統(tǒng)的官僚主義思維導(dǎo)圖往往過(guò)于注重語(yǔ)法和書(shū)面表達(dá)，忽略了口語(yǔ)和實(shí)際交流的重要性。
打破官僚主義思維導(dǎo)圖的方法之一是多與他人進(jìn)行對(duì)話(huà)和交流。我們可以通過(guò)和外國(guó)人交流、參加英語(yǔ)角或者加入學(xué)習(xí)小組等方式，積極提高自己的口語(yǔ)表達(dá)和理解能力。這樣不僅能夠提高語(yǔ)言的實(shí)際運(yùn)用能力，還能夠拓寬視野，了解不同地區(qū)和文化的語(yǔ)言差異。
在傳統(tǒng)官僚主義思維導(dǎo)圖下，我們常常受限于標(biāo)準(zhǔn)化的學(xué)習(xí)計(jì)劃和教材安排。然而，每個(gè)人的學(xué)習(xí)需求和進(jìn)度都是不同的，制定個(gè)性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃對(duì)于提高學(xué)習(xí)效果至關(guān)重要。
我們可以根據(jù)自己的時(shí)間、興趣和學(xué)習(xí)目標(biāo)來(lái)制定學(xué)習(xí)計(jì)劃。可以選擇自己感興趣的主題來(lái)學(xué)習(xí)，在學(xué)習(xí)過(guò)程中保持積極的態(tài)度和動(dòng)力。這樣的學(xué)習(xí)計(jì)劃更能夠滿(mǎn)足個(gè)體差異，提高自主學(xué)習(xí)的效果。
在官僚主義思維導(dǎo)圖下，學(xué)習(xí)往往局限于紙質(zhì)教材和標(biāo)準(zhǔn)化的課堂教學(xué)。然而，現(xiàn)代技術(shù)為我們提供了更多多樣化的學(xué)習(xí)資源。
通過(guò)使用電子詞典、英語(yǔ)學(xué)習(xí)網(wǎng)站和手機(jī)應(yīng)用等多媒體學(xué)習(xí)工具，我們能夠隨時(shí)隨地獲取學(xué)習(xí)資料，提高學(xué)習(xí)的便利性和效果。多媒體學(xué)習(xí)也能夠通過(guò)圖像、音頻和視頻等形式，更加直觀(guān)地吸收和理解英語(yǔ)知識(shí)。
向官僚主義思維導(dǎo)圖say goodbye！通過(guò)打破這種思維方式，我們可以更好地享受英語(yǔ)學(xué)習(xí)的過(guò)程，并提高學(xué)習(xí)的效果。創(chuàng)造性學(xué)習(xí)法、實(shí)踐溝通能力、制定個(gè)性化學(xué)習(xí)計(jì)劃以及多媒體學(xué)習(xí)等方法，都能夠幫助我們更好地掌握英語(yǔ)。關(guān)鍵在于，摒棄傳統(tǒng)的束縛，根據(jù)自己的興趣和需求，發(fā)揮創(chuàng)造力，讓英語(yǔ)學(xué)習(xí)變得更加有趣和有效！
學(xué)校里有哪些官僚主義是一個(gè)值得深入探討的話(huà)題。在現(xiàn)代教育體系中，官僚主義已經(jīng)滲透到學(xué)校的方方面面。從教職員工的管理到教學(xué)方式的決定，官僚主義都可能存在并產(chǎn)生負(fù)面影響。
一些學(xué)校中存在的官僚主義體現(xiàn)在師資隊(duì)伍的管理上。一些學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)可能會(huì)過(guò)分強(qiáng)調(diào)學(xué)術(shù)資歷，而忽視教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。這種情況下，可能會(huì)出現(xiàn)只看重論文發(fā)表數(shù)量，而忽視教學(xué)效果的現(xiàn)象。這種偏向?qū)W術(shù)功利的官僚主義會(huì)影響教師的教學(xué)投入和創(chuàng)新能力。
另一種常見(jiàn)的官僚主義表現(xiàn)是對(duì)教學(xué)方式的固化和一刀切管理。有些學(xué)校會(huì)一刀切地要求所有教師采用相同的教學(xué)方法，而不允許針對(duì)不同學(xué)生群體的不同特點(diǎn)進(jìn)行個(gè)性化教學(xué)。這種限制教師教學(xué)方法的官僚主義會(huì)嚴(yán)重束縛教師的創(chuàng)新能力，影響教學(xué)質(zhì)量。
在學(xué)校的行政管理中，官僚主義也可能存在。一些學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)對(duì)文件手續(xù)的繁瑣程度強(qiáng)調(diào)過(guò)于看重，可能會(huì)導(dǎo)致教職員工花費(fèi)大量時(shí)間在復(fù)雜的行政程序上，而忽視了更重要的教學(xué)和學(xué)生工作。這種過(guò)度強(qiáng)調(diào)文件手續(xù)的官僚主義會(huì)讓學(xué)校的管理效率大大降低。
針對(duì)學(xué)校里存在的官僚主義問(wèn)題，有一些措施可以采取。首先，學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)需要重視教師的教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，而不僅僅是學(xué)術(shù)背景。其次，學(xué)校應(yīng)該鼓勵(lì)教師多樣化的教學(xué)方式，讓教師有更多的自由度和創(chuàng)新空間。最后，學(xué)校管理部門(mén)需要簡(jiǎn)化行政程序，減少對(duì)教職員工的過(guò)度約束，提高管理效率。
總的來(lái)說(shuō)，要想解決學(xué)校里的官僚主義問(wèn)題，需要全體教職員工和學(xué)校管理部門(mén)的共同努力。只有大家齊心協(xié)力，才能營(yíng)造一個(gè)更加高效、創(chuàng)新的教育環(huán)境。
官僚主義管理原則是指在管理中注重程序、制度和等級(jí)秩序的管理方式。這種管理方式起源于傳統(tǒng)官僚制度，被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代組織中。它的核心思想是通過(guò)明確的規(guī)章制度、等級(jí)結(jié)構(gòu)和權(quán)力分配來(lái)實(shí)現(xiàn)組織的有效運(yùn)作。
官僚主義管理原則包括多個(gè)方面。首先，它強(qiáng)調(diào)規(guī)范化，即制定明確的規(guī)章制度和標(biāo)準(zhǔn)化的工作流程，以確保組織內(nèi)部的一致性和穩(wěn)定性。其次，它強(qiáng)調(diào)等級(jí)秩序，即明確定義各級(jí)管理者的權(quán)限和責(zé)任，保持組織結(jié)構(gòu)的清晰和穩(wěn)定性。第三，它強(qiáng)調(diào)職業(yè)化，即要求管理者具備專(zhuān)業(yè)化的知識(shí)和技能，以有效地管理組織的運(yùn)作。
官僚主義管理原則的優(yōu)點(diǎn)在于可以提高組織的效率和穩(wěn)定性。通過(guò)明確的規(guī)章制度和等級(jí)秩序，可以減少?zèng)Q策的隨意性和不確定性，有助于組織迅速做出決策并有效執(zhí)行。此外，它可以幫助組織建立正規(guī)的管理制度，提高員工的工作積極性和責(zé)任感。
然而，官僚主義管理原則也存在一些缺點(diǎn)。首先，由于強(qiáng)調(diào)規(guī)范化和等級(jí)秩序，可能導(dǎo)致組織僵化和創(chuàng)新能力不足。其次，過(guò)度強(qiáng)調(diào)程序和制度可能使得管理效率降低，決策變得緩慢和繁瑣。另外，它也可能導(dǎo)致組織內(nèi)部的官僚主義文化和辦公室政治問(wèn)題。
鑒于官僚主義管理原則的優(yōu)缺點(diǎn)，現(xiàn)代組織在管理中常常采取靈活的方式，綜合運(yùn)用官僚主義管理原則和其他管理原則，以實(shí)現(xiàn)組織目標(biāo)的最大化。在實(shí)踐中，管理者需要根據(jù)組織的具體情況和發(fā)展階段來(lái)靈活運(yùn)用管理原則，確保組織的持續(xù)發(fā)展和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
總的來(lái)說(shuō)，官僚主義管理原則雖然具有一定的局限性，但在某些情況下仍然是有效的管理方式。通過(guò)合理運(yùn)用官僚主義管理原則，可以幫助組織提高效率、穩(wěn)定性和組織紀(jì)律，從而實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期發(fā)展和成功。
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?。?#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-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?。?#34;);
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("文件序列化失敗！");
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?。?#34;);
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??！");
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(fǎng)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。
