阿里视频面试题？

一、阿里视频面试题？

蛮多人都在问阿里巴巴常见的面试问题，我就整理一些出来，希望能帮到大家一些吧。

面试时候问的比较多的少不了工作规划，所以面试前做个3-5年的工作规划，越详细约好，让人觉得你是真心想要加入公司，还有多多了解一下公司信息，因为会问你如何看待企业文化、发展前景什么的，还有准备一下个人经历，什么最成功的的事，遇到过的最大的困难之类的。

二、阿里云自带python怎么更新？

如果您在阿里云服务器上使用的是自带的Python，可以按照以下步骤更新Python版本：

1. 检查当前Python版本：在终端中输入以下命令，可以查看当前Python版本：

```

python --version

```

2. 下载新版本Python：在Python官网上下载适用于您的操作系统的新版本Python。可以选择下载源码包或者二进制安装包。

3. 安装新版本Python：将下载好的Python安装包上传到阿里云服务器上，然后在终端中进入安装包所在目录，执行以下命令进行安装：

```

tar -zxvf Python-3.9.6.tgz

cd Python-3.9.6

./configure --prefix=/usr/local/python3

make && make install

```

其中，Python-3.9.6.tgz为下载的Python安装包的文件名，/usr/local/python3为新版本Python的安装目录。

4. 更新软链接：在安装完成后，需要更新Python的软链接，使新版本Python生效。在终端中执行以下命令：

```

ln -sf /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python

```

5. 检查新版本Python：在终端中输入以下命令，可以查看新版本Python是否安装成功：

```

python --version

```

如果输出的版本号为新版本Python的版本号，则表示更新成功。

需要注意的是，更新Python版本可能会影响到已有的Python程序，因此需要谨慎操作。如果您不确定如何操作，建议您先备份好数据，或者咨询专业的技术人员的帮助。

三、如何高效备战Python编程面试？手写Python面试题必备

为什么要准备Python面试题？

随着Python在各个领域的广泛应用，越来越多的公司开始注重Python编程技能。在面试过程中，手写Python面试题已成为考察候选人技能水平的重要环节。为了在面试中脱颖而出，备战Python面试题至关重要。

Python面试题备战方法

深入理解Python基础知识： 熟练掌握Python的基本语法、数据类型、控制流程等知识，对面试题至关重要。

掌握常见的数据结构和算法： 如列表、字典、集合等数据结构，以及搜索、排序等常见算法。在面试中，能够灵活运用这些知识解决问题将会给面试官留下深刻印象。

实践、实践再实践： 通过刷题、练习，将知识转化为应用能力。这样可以更好地理解和掌握Python的各种特性和技巧。

手写Python面试题的重要性

在面试中手写Python面试题可以更好地考察面试者的编程基本功、编码能力和解决问题的能力。这种形式的面试更加接近实际工作中的需求，以及面试者的实际水平。

如何高效备战Python面试题

系统学习Python基础知识： 从Python的基本语法、数据类型、控制流程等方面系统学习，打好基础。

掌握Python常见的编程题型： 包括但不限于数据结构、算法、字符串处理、面向对象等题型，熟练掌握解题思路。

多做手写练习： 通过手写代码进行练习，可以更好地理解和掌握各种题目的解题方法，提高编程能力和熟练度。

参加模拟面试： 可以通过面试模拟来检验自己的准备情况，发现不足之处，并及时调整备战策略。

结语

Python作为一门易学且功能强大的编程语言，备战Python面试题需要投入足够的时间和精力。通过系统学习基础知识、掌握常见题型的解题方法并进行实践和练习，相信你一定能够在面试中脱颖而出。

四、阿里数据分析师面试题库？

一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？

异常值（Outlier） 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。

Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。

未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。

点评：考察的内容是统计学基础功底。

二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。

聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。 聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。

聚类分析计算方法主要有： 层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。

k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然 后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。

其流程如下：

（1）从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；

（2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；

（3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）；

（4）循环（2）、（3）直到每个聚类不再发生变化为止（标准测量函数收敛）。

优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为 O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K<<N，t<<N 。

缺点：1. K 是事先给定的，但非常难以选定；2. 初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。

点评：考察的内容是常用数据分析方法，做数据分析一定要理解数据分析算法、应用场景、使用过程、以及优缺点。

三、根据要求写出SQL

表A结构如下：

Member_ID（用户的ID，字符型）

Log_time（用户访问页面时间，日期型（只有一天的数据））

URL（访问的页面地址，字符型）

要求：提取出每个用户访问的第一个URL（按时间最早），形成一个新表（新表名为B，表结构和表A一致）

createtable B asselectMember_ID, min(Log_time), URL from Agroup byMember_ID ;

点评：SQL语句，简单的数据获取能力，包括表查询、关联、汇总、函数等。

另外，这个答案其实是不对的，实现有很多方法，任由大家去发挥吧。

四、销售数据分析

以下是一家B2C电子商务网站的一周销售数据，该网站主要用户群是办公室女性，销售额主要集中在5种产品上，如果你是这家公司的分析师，

a) 从数据中，你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？

b) 如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做？

表如下：一组每天某网站的销售数据

a) 从这一周的数据可以看出，周末的销售额明显偏低。这其中的原因，可以从两个角度来看：站在消费者的角度，周末可能不用上班，因而也没有购买该产品的欲望；站在产品的角度来看，该产品不能在周末的时候引起消费者足够的注意力。

b) 针对该问题背后的两方面原因，我的运营改进计划也分两方面：一是，针对消费者周末没有购买欲望的心理，进行引导提醒消费者周末就应该准备好该产品；二是，通过该产品的一些类似于打折促销等活动来提升该产品在周末的人气和购买力。

点评：数据解读能力，获取数据是基本功，仅仅有数据获取能力是不够的，其次是对数据的解读能力。

五、用户调研

某公司针对A、B、C三类客户，提出了一种统一的改进计划，用于提升客户的周消费次数，需要你来制定一个事前试验方案，来支持决策，请你思考下列问题：

a) 试验需要为决策提供什么样的信息？

c) 按照上述目的，请写出你的数据抽样方法、需要采集的数据指标项，以及你选择的统计方法。

a) 试验要能证明该改进计划能显著提升A、B、C三类客户的周消费次数。

b) 根据三类客户的数量，采用分层比例抽样；

需要采集的数据指标项有：客户类别，改进计划前周消费次数，改进计划后周消费次数；

选用统计方法为：分别针对A、B、C三类客户，进行改进前和后的周消费次数的，两独立样本T-检验（two-sample t-test）。

点评：业务理解能力和数据分析思路，这是数据分析的核心竞争力。

以上就是关于阿里数据分析师的岗位面试题及要求的相关介绍，更多阿里数据分析师的岗位面试题及要求相关内容可以咨询我们或者浏览页面上的推荐内容。我们将让你对阿里数据分析师的岗位面试题及要求有更深的了解和认识。

五、Python初学者必备的前端 JavaScript 面试题

作为一名Python开发者,你可能会觉得前端 JavaScript 面试题有些陌生和困难。但是,掌握一些基础的 JavaScript 知识对于任何软件开发者来说都是非常必要的。在这篇文章中,我们将为您准备了一些常见的前端 JavaScript 面试题,帮助您更好地掌握 JavaScript 的核心概念,为将来的面试做好准备。

1. JavaScript 的数据类型有哪些?

JavaScript 有 7 种基本数据类型:

• Number - 包括整数和浮点数
• String - 字符串
• Boolean - 布尔值,true 或 false
• Null - 空值
• Undefined - 未定义
• Symbol - ES6 引入的新数据类型
• BigInt - ES2020 引入的新数据类型,用于表示任意精度格式的整数

除此之外,JavaScript 还有两种复合数据类型:Object 和 Array。

2. 什么是闭包?它有什么用处?

闭包是 JavaScript 中一个非常重要的概念。闭包是一个函数,这个函数能够访问其外部函数作用域中的变量。闭包有以下几个主要的用处:

• 可以访问函数外部的变量
• 可以让变量的值在函数调用之间得以保留
• 可以间接访问函数内部的变量

闭包的这些特性使其在 JavaScript 中有很多应用场景,比如模块化、数据隐藏、缓存等。

3. this 关键字在 JavaScript 中有什么用?它的值是如何确定的?

this 关键字在 JavaScript 中指向当前执行上下文(execution context)的对象。this 的值是在函数被调用时确定的,而不是在函数被创建时确定的。确定 this 的值的规则如下:

• 如果该函数是作为对象的方法被调用,则 this 指向该对象
• 如果该函数是独立调用的,则 this 指向全局对象(浏览器中是 window,在Node.js中是 global)
• 如果该函数是作为构造函数调用,则 this 指向新创建的对象
• 如果该函数是使用 call()、apply() 或 bind() 方法调用,则 this 指向传入的第一个参数

理解 this 的工作原理对于编写可靠的 JavaScript 代码非常重要。

4. 什么是事件冒泡和事件捕获?它们有什么区别?

事件冒泡和事件捕获是 JavaScript 事件传播的两种不同模式:

• 事件冒泡是指事件开始时由最具体的元素(文档中嵌套层次最深的那个节点)接收,然后逐级向上传播到较为不具体的节点(文档)。
• 事件捕获则相反,事件开始时由不太具体的节点接收,而且一直传播到最具体的节点。

通常情况下,事件处理程序会使用事件冒泡,但有时也需要使用事件捕获来处理某些特殊情况。了解这两种事件传播模式有助于更好地控制事件的触发和处理。

5. 如何实现深拷贝和浅拷贝?

在 JavaScript 中,对于对象和数组的复制,有浅拷贝和深拷贝两种方式:

• 浅拷贝只复制对象的第一层,如果对象的属性是引用类型,那么浅拷贝后的对象中该属性仍然指向原对象中该属性的地址。
• 深拷贝则会完全复制整个对象,包括所有嵌套的引用类型,互不影响。

实现深拷贝的方法有:

• 使用 JSON.parse(JSON.stringify(obj)) 方法(但是该方法无法处理函数和 RegExp 对象)
• 使用递归方法手动实现深拷贝
• 使用第三方库如 Lodash 的 cloneDeep() 方法

掌握深拷贝和浅拷贝的区别非常重要,可以帮助我们避免一些常见的编程错误。

总结

以上就是一些常见的前端 JavaScript 面试题,涵盖了 JavaScript 的基础知识、核心概念以及一些实用技能。希望这些问题和解答能够帮助您更好地理解和掌握 JavaScript,为未来的面试做好准备。感谢您花时间阅读这篇文章,祝您学习顺利!

六、阿里巴巴前端开发面试题集锦及解析

阿里巴巴作为中国互联网行业的领军企业，无疑也是前端开发人员梦寐以求的就业目标。作为业界领先的科技公司，阿里对前端开发人员的要求自然也很高。那么,对于即将参加阿里巴巴前端开发面试的朋友来说,都会关心有哪些常见的面试题目?如何有效地准备和回答这些面试题呢?下面我们就来为大家总结一下阿里巴巴前端开发常见面试题目,并给出相应的解析和回答技巧。

基础知识考察

在前端开发面试中,首先会考察应聘者的基础知识掌握情况。这包括但不限于以下几个方面:

• HTML/CSS基础:常见考点有HTML语义化标签使用、CSS选择器、盒模型、布局等
• JavaScript基础:语法、数据类型、函数、原型链、作用域、异步编程等
• Web 前端基础知识:浏览器工作原理、HTTP协议、跨域问题、安全问题等

这些基础知识考察题目往往比较基础,但考察的深度和全面性却不容小觑。因此,应聘者务必对这些基础知识有扎实的掌握,能够快速、准确地回答面试官提出的各类问题。

项目经验考察

除了基础知识,面试官通常还会根据应聘者的简历,针对其参与过的项目经验进行深入的考察。这包括以下几个方面:

• 项目背景:包括项目的业务需求、技术架构、用到的主要技术等
• 个人角色和贡献:在项目中扮演的角色,负责的主要模块和功能,以及取得的主要成果
• 技术难点和解决方案:项目中遇到的主要技术问题,以及您是如何解决的
• 未来改进方向:对项目的不足之处,以及您认为可以进一步优化的地方

在回答这类问题时,应聘者需要条理清晰地阐述项目背景,准确地描述自己的角色和贡献,并能深入分析项目中的技术难点及解决方案。这不仅可以充分展示您的实际动手能力,也能够让面试官对您的技术功底有更深入的了解。

复杂问题解决能力考察

除了基础知识和项目经验,面试官通常还会设计一些复杂的前端开发问题,考察应聘者的分析问题和解决问题的能力。这类问题通常涉及以下方面:

• 性能优化:如何优化页面的加载速度和渲染效率
• 架构设计:如何设计一个可扩展、可维护的前端架构
• 算法与数据结构:如何运用算法和数据结构解决实际开发问题
• 前沿技术应用:对新兴前端技术的理解和运用能力

这类问题往往没有标准答案,关键在于应聘者能否条理清晰地分析问题,提出合理可行的解决方案,并能够阐述其中的原理和实现细节。这不仅考察应聘者的专业技能,也反映了其独立思考和创新能力。

综合素质考察

除了专业技能,面试官通常还会从综合素质的角度对应聘者进行考察,主要包括以下几个方面:

• 沟通表达能力:包括与面试官的交流互动,以及组织语言表达的能力
• 团队合作精神:包括对团队配合、冲突化解等方面的表现
• 学习能力和创新意识:包括对新技术的学习态度和运用创新能力
• 职业规划和价值观:包括对未来发展方向的规划,以及对工作的认知和态度

这些综合素质考察并不局限于专业知识和技能,而是全面评估应聘者的综合素质。应聘者需要在整个面试过程中时刻展现出良好的职业素质和积极主动的工作态度,这也是面试官非常关注的重点。

综上所述,阿里巴巴前端开发面试涵盖了广泛的知识和能力考察,需要应聘者具备扎实的专业技能,良好的沟通表达能力,以及较强的综合素质。希望通过本文的总结和分析,能够为即将参加阿里巴巴前端开发面试的朋友们提供一些有价值的参考和建议。祝大家面试顺利,实现梦想!

七、深度解析阿里巴巴Java面试题，助你成功斩获Offer

背景介绍

阿里巴巴作为全球最大的电子商务公司之一，其招聘面试一直备受关注。在阿里巴巴的Java面试中，常常涉及到一些经典且具有挑战性的问题，深入了解这些问题对于应聘者来说至关重要。

常见问题

在阿里巴巴的Java面试中，常见的问题涵盖了多个领域，包括但不限于：

• Java基础：例如Java集合框架、多线程、IO流等。
• 数据结构与算法：要求应聘者掌握常见数据结构如链表、树、图等，以及各种算法的实现思路。
• 系统设计：考察应聘者对大型系统设计的能力，包括横向扩展、纵向扩展、负载均衡等方面。
• 数据库：涉及数据库的设计优化、索引、事务等内容。
• 框架与工具：Spring、MyBatis、Dubbo等常用框架的原理及应用。
• 项目经历：询问应聘者在以往项目中的实际经验，以及遇到的挑战和解决方案。

备战建议

要在阿里巴巴的Java面试中脱颖而出，除了扎实的技术功底外，以下几点建议可能会对你有所帮助：

• 扎实基础：Java基础知识要扎实，对于常见问题能够正确、清晰地回答。
• 逻辑性：在解决问题时要有清晰的思路和合理的逻辑，展示出优秀的分析能力。
• 沟通能力：和面试官之间的沟通很重要，要表达清晰、有条理，可以展现出良好的团队合作能力。
• 实践经验：有项目经历会加分，尤其是能够分享项目中的技术难点和解决方案。
• 综合能力：要全面发展自己，具备一定的架构设计、性能优化等方面的基础知识。

结语

在准备阿里巴巴的Java面试时，多练习常见问题，提升自己的技术能力和解决问题的能力。相信通过充分的准备，你一定能够在阿里巴巴的Java面试中脱颖而出，成功拿到心仪的Offer。

感谢您阅读本文，希望这些建议能够为您的面试带来帮助！

八、mahout面试题？

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());

}

}

九、webgis面试题？

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。

十、freertos面试题？

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。