在校友會版中,2020江西農業(yè)大學全國排名第211名,相較于2019年的254名,排名上升了43位。
石家莊市裕華東路88號 郵編:050011 E-mail:webmaster@heagri.gov.cn
報考公務員吧,反正也是考,畢竟行政和事業(yè)有時候是有差別的。
臍橙是湖南地區(qū)最重要的農作物之一。臍橙種植在湖南的規(guī)模逐年增加,給農民帶來了豐厚的收益,也為地方經濟發(fā)展做出了巨大貢獻。
湖南臍橙的種植地理條件非常適合,氣候溫和,土壤肥沃,有利于臍橙的生長和發(fā)育。湖南農業(yè)廳在臍橙種植方面進行了深入研究,為種植者提供了技術指導和支持。
湖南農業(yè)廳臍橙種植要求農民合理施肥,科學管理,選擇合適的品種進行種植。農民需要根據土壤條件和氣候特點選擇適合的臍橙品種,合理安排施肥,控制病蟲害,保證臍橙的品質和產量。
湖南臍橙在國內外市場上都有著廣闊的前景。臍橙的口感酸甜可口,且富含維生素C和纖維素,深受消費者喜愛。湖南農業(yè)廳積極推動湖南臍橙的品牌建設和市場推廣,提高了湖南臍橙的知名度。
同時,湖南農業(yè)廳在臍橙的加工和研發(fā)方面也進行了積極探索。將臍橙進行加工,制作成果汁、果醬等產品,延長了臍橙的保鮮期,增加了附加值。湖南農業(yè)廳還與相關企業(yè)合作,開展臍橙產品的研發(fā),開辟了多元化的銷售渠道。
湖南臍橙種植者在長期的種植實踐中積累了豐富的經驗和技巧,這對其他農民來說是寶貴的財富。下面分享一些湖南臍橙種植管理的經驗。
臍橙是一種富含營養(yǎng)的水果。每100克臍橙果肉中含有維生素C約53毫克,維生素A約60微克,維生素B1約0.05毫克,鈣約20毫克,磷約25毫克,鐵約0.4毫克,且富含膳食纖維。臍橙具有清熱解毒、開胃消食、潤肺止咳、養(yǎng)陰生津等功效。
對于愛美的女性來說,臍橙還有美容養(yǎng)顏的功效。臍橙中含有豐富的維生素C,可以幫助清除體內自由基,提高皮膚和頭發(fā)的光澤度,延緩衰老。
湖南臍橙的種植給當?shù)剞r民帶來了豐厚的經濟效益,同時也推動了地方農業(yè)的發(fā)展。湖南農業(yè)廳在臍橙種植方面給予了大力支持和指導,促進了湖南臍橙的品牌建設和市場推廣。相信在農民的共同努力下,湖南臍橙將在國內外市場上取得更大的成功。
地址:鄭州市北林路1號,在汽車北站附近,即花園路與鑫苑路交叉口。
有座圓弧型的16層大樓即為省農業(yè)廳大樓。
電話:(0371)65652626,北林路郵編: 450011。
1、農業(yè)農村部機關服務中心(農業(yè)農村部機關服務局)、中國農業(yè)科學院、中國水產科學研究院、中國熱帶農業(yè)科學院、全國農業(yè)展覽館(中國農業(yè)博物館)、中國農業(yè)電影電視中心;
2、農民日報社、中國農業(yè)出版社(農村讀物出版社)、中國農村雜志社、中央農業(yè)干部教育培訓中心(農業(yè)農村部管理干部學院、中國共產黨農業(yè)農村部黨校)、農業(yè)農村部人力資源開發(fā)中心;
3、中國農學會、農業(yè)農村部農村經濟研究中心、農業(yè)農村部信息中心、農業(yè)農村部農產品質量安全中心(農業(yè)農村部優(yōu)質農產品開發(fā)服務中心)、中國綠色食品發(fā)展中心、農業(yè)農村部規(guī)劃設計研究院、農業(yè)農村部工程建設服務中心、農業(yè)農村部財會服務中心;
4、中華農業(yè)科教基金會、農業(yè)農村部對外經濟合作中心(中國-歐洲聯(lián)盟農業(yè)技術中心)、農業(yè)農村部農業(yè)貿易促進中心(中國國際貿易促進委員會農業(yè)行業(yè)分會、中國國際商會農業(yè)行業(yè)分會)、農業(yè)農村部國際交流服務中心、中央農業(yè)廣播電視學校(農業(yè)農村部農民科技教育培訓中心);
5、中國農民體育協(xié)會、農業(yè)農村部科技發(fā)展中心、農業(yè)農村部農業(yè)生態(tài)與資源保護總站、全國農業(yè)技術推廣服務中心、農業(yè)農村部農藥檢定所(國際食品法典農藥殘留委員會秘書處);
6、農業(yè)農村部耕地質量監(jiān)測保護中心、農業(yè)農村部農業(yè)機械試驗鑒定總站、農業(yè)農村部農業(yè)機械化技術開發(fā)推廣總站、全國畜牧總站(中國飼料工業(yè)協(xié)會)、中國動物疫病預防控制中心(農業(yè)農村部屠宰技術中心);
7、中國獸醫(yī)藥品監(jiān)察所(農業(yè)農村部獸藥評審中心)、中國動物衛(wèi)生與流行病學中心、中國農墾經濟發(fā)展中心(農業(yè)農村部南亞熱帶作物中心);
8、農業(yè)農村部農村社會事業(yè)發(fā)展中心(農業(yè)農村部鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)發(fā)展中心)、全國水產技術推廣總站、中國水產學會等。
云南省農業(yè)廳地址:昆明市萬華路169號
之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現(xiàn);于是想根據示例的流程實現(xiàn)其他例子。網上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數(shù)據:
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
檢測數(shù)據:
sunny,hot,high,weak
結果:
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想:
1. 構造分類數(shù)據。
2. 使用Mahout工具類進行訓練,得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據轉換成vector數(shù)據。
4. 分類器對vector數(shù)據進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構造分類數(shù)據:
在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據傳到hdfs上面。
數(shù)據文件格式,如D1文件內容: Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進行訓練,得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據轉換成vector數(shù)據。
4. 分類器對vector數(shù)據進行分類。
這三步,代碼我就一次全貼出來;主要是兩個類 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";
/*
* 測試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓練數(shù)據轉換成 vector數(shù)據
makeTrainVector();
//產生訓練模型
makeModel(false);
//測試檢測數(shù)據
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(shù)據轉換成序列化文件
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("序列化文件轉換成向量失?。?#34;);
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據轉換成序列化文件
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??!");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉換成向量文件
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("檢測數(shù)據構造成vectors初始化時報錯。。。。");
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);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類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("檢測所屬類別是:"+getCheckResult());
}
}
1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用,以及在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術的地理信息系統(tǒng),通過將地理數(shù)據和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中,實現(xiàn)地理空間數(shù)據的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺、實時更新、可定制性強等,但也面臨著數(shù)據安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。
2. 請談談您在WebGIS開發(fā)方面的經驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經驗和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(fā)框架和工具,如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術進行地圖展示和交互設計,并能夠使用后端技術如Python、Java等進行地理數(shù)據處理和分析。我還具備數(shù)據庫管理和地理空間數(shù)據建模的能力,能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構。
3. 請描述一下您在以往項目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。
在以往的項目中,我使用WebGIS解決了許多具體問題并取得了顯著的成果。例如,在一次城市規(guī)劃項目中,我開發(fā)了一個基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng),幫助規(guī)劃師們評估不同交通方案的效果。另外,在一次環(huán)境監(jiān)測項目中,我使用WebGIS技術實現(xiàn)了實時的空氣質量監(jiān)測和預警系統(tǒng),提供了準確的空氣質量數(shù)據和可視化的分析結果,幫助政府和公眾做出相應的決策。
4. 請談談您對WebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認為WebGIS在未來會繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計算、大數(shù)據和人工智能等技術的不斷進步,WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據、提供更豐富的地理分析功能,并與其他領域的技術進行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個性化,為用戶提供更好的地理信息服務,助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
這塊您需要了解下stm32等單片機的基本編程和簡單的硬件設計,最好能夠了解模電和數(shù)電相關的知識更好,還有能夠會做操作系統(tǒng),簡單的有ucos,freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對您能夠有用。