国内精品久久久久_亚洲区手机在线中文无码播放_国内精品久久久久影院一蜜桃_日韩内射激情视频在线播放免费

教育類專業(yè)？

時間：2024-08-22 15:06 人氣：0 編輯：招聘街

一、教育類專業(yè)？

有：教育類；早期教育；學前教育；小學教育；語文教育；數學教育；英語教育；物理教育；化學教育；生物教育歷史教育；地理教育等等。培養(yǎng)本專業(yè)培養(yǎng)掌握早期教育基本理論及其專業(yè)知識，具備較扎實的早教專業(yè)技能。

培養(yǎng)目標：本專業(yè)培養(yǎng)具有良好思想道德品質、扎實的學科知識和較強的教育教學能力，能在小學從事教育、教學和管理工作的復合型人才。

培養(yǎng)要求：本專業(yè)學生主要學習小學相關學科的基本理論和基本知識,接受兒童教育技能的基本訓練，掌握教育教學、研究和管理的基本能力。

二、警示教育類型？

警示教育包括講黨課、觀看警示教育片、警示教育講座、警示案例講析、專題民主(組織)生活會、專題討論、主題征文、案件質量評查、征集意見和建議、建立網絡專欄活動內容。

 警示教育活動緊扣紀律作風和執(zhí)法作風核心,以“強化紀律作風嚴格目標責任制”為主題,以“五個更加”,即實現紀律作風更加過硬、執(zhí)法作風更加嚴謹、廉政意識更加牢固。

三、教育類型有？

如果是說高等教育的話，那么：按教育類型劃分，可分為學位與文憑教育和非文憑教育，按學習形式又可分為函授、夜大和脫產班三類~也有說是教育類別就是統(tǒng)招（通過高考考上大學）的還是自考的還是成考的還是電大/夜大/職大的如果您是指行業(yè)內職務類別，那么可以說小學教育、中學教育、高等教育等等；

四、教育類網名

1、蓓笑教育

2、天韻教育

3、旭雨教育

4、宜慕教育

5、體舞藝術教育

6、天使卓越教育

7、宜含教育

8、采婕教育

9、駝友教育

有內涵的教育名字大全

10、溯本教育

11、戀薇教育

12、蘇可映教育

13、澤河教育

14、麥英教育

15、天成教育

16、航力教育

17、飛希教育

18、糖果教育

19、天府圍棋教育

20、迪特教育

21、妙蕊教育

22、藝荷教育

23、童易樂教育

24、容麗教育

25、浩永教育

26、天驕圍棋教育

27、若紹教育

28、利善教育

29、途樂教育

30、天景教育

五、保密教育類別？

第一，舉辦培訓班。對重點人員、渉密人員等進行保密法律法規(guī)和保密常識、保密知識進行學習教育。

第二，編寫保密法律法規(guī)知識學習材料，發(fā)給相關人員學習教育。

第三，張貼保密法律法規(guī)知識標語，廣泛開展保密法律法規(guī)教育。

第四，以案例來教育。

六、mahout面試題？

之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現；于是想根據示例的流程實現其他例子。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的工具類實現分類。

基本思想：

1. 構造分類數據。

2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。

3。將要檢測數據轉換成vector數據。

4. 分類器對vector數據進行分類。

接下來貼下我的代碼實現=》

1. 構造分類數據：

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 的數據傳到hdfs上面。

數據文件格式，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。將要檢測數據轉換成vector數據。

4. 分類器對vector數據進行分類。

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) {

//將訓練數據轉換成 vector數據

makeTrainVector();

//產生訓練模型

makeModel(false);

//測試檢測數據

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//將測試數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 makeTrainVector(){

//將測試數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參數是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean參數是，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("檢測數據構造成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

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());

}

}

七、webgis面試題？

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)，通過將地理數據和功能以可視化的方式呈現在Web瀏覽器中，實現地理空間數據的共享和分析。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等進行地理數據處理和分析。我還具備數據庫管理和地理空間數據建模的能力，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。

八、freertos面試題？

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。

九、paas面試題？

1.負責區(qū)域大客戶/行業(yè)客戶管理系統(tǒng)銷售拓展工作，并完成銷售流程；

2.維護關鍵客戶關系，與客戶決策者保持良好的溝通；

3.管理并帶領團隊完成完成年度銷售任務。

十、面試題類型？

你好，面試題類型有很多，以下是一些常見的類型：

1. 技術面試題：考察候選人技術能力和經驗。

2. 行為面試題：考察候選人在過去的工作或生活中的行為表現，以預測其未來的表現。

3. 情境面試題：考察候選人在未知情境下的決策能力和解決問題的能力。

4. 案例面試題：考察候選人解決實際問題的能力，模擬真實工作場景。

5. 邏輯推理題：考察候選人的邏輯思維能力和分析能力。

6. 開放性面試題：考察候選人的個性、價值觀以及溝通能力。

7. 挑戰(zhàn)性面試題：考察候選人的應變能力和創(chuàng)造力，通常是一些非常具有挑戰(zhàn)性的問題。

上一篇：含羞草性格

網站首頁 返回欄目

下一篇：游戲ui設計與普通ui的區(qū)別？

相關資訊

• 

  面試題目組織協(xié)調能力萬能句？

• 

  采購經理面試題？

• 

  hr面試三分鐘演講題目？

• 

  公務員面試題型分類？

• 

  小學語文教資面試類型？

• 

  UI設計面試技巧：UI面試需要做哪些準備？

熱門頻道

• 招聘信息
• 待遇資訊
• 工資資訊
• 筆試題
• 面試題

• 火葬場殯儀館怎樣招聘的？

• 電力大學就業(yè)方向？

• 2024-08-22 承德市里影樓招聘信息
• 2024-08-22 婁底洗頭工招聘信息最新
• 2024-08-22 后廚招聘信息怎么寫？
• 2024-08-22 招聘綠化工人招聘信息怎么寫？
• 2024-08-22 高薪時尚兼職工作，大慶招聘信息一網打盡
• 2024-08-22 2021萍鄉(xiāng)編制老師招聘公告 | 萍鄉(xiāng)招聘信息
• 2024-08-22 德陽維達紙廠招聘信息？
• 2024-08-22 梧州哪里招聘？
• 2024-08-22 錦州育兒嫂招聘信息
• 2024-08-22 化妝品招聘信息范文？
• 2024-08-22 張家界景區(qū)招聘信息
• 2024-08-22 鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院招聘信息去哪里看?
• 2024-08-22 主管檢驗技師招聘信息

• 外科醫(yī)生待遇好，還是麻醉醫(yī)生待遇好？

• 廣州公立幼兒園待遇？

• 2024-08-22 紅星置業(yè)是紅星地產嗎？
• 2024-08-22 瀟湘讀音？
• 2024-08-22 紅袖添香來歷？
• 2024-08-22 深圳摩比天線公司是什么性質的公司待遇怎樣？
• 2024-08-22 西南聯(lián)大四大才子？
• 2024-08-22 銀行薪資待遇如何？
• 2024-08-22 深圳世聯(lián)行待遇怎么樣
• 2024-08-22 藍色光標管培生項目是怎樣的？
• 2024-08-22 藍色光標正式工待遇？
• 2024-08-22 恒天財富員工待遇
• 2024-08-22 志薄云天、志博云天、志搏云天，這三個詞該如何區(qū)分？
• 2024-08-22 友眾信業(yè)怎么樣？
• 2024-08-22 新意達商砼司機待遇？

• 酒店經理一個月大概掙多少錢？

• 高鐵安檢的工作怎么樣？

• 2024-07-28 入職一年，工資水平一直很低，我該堅持還是放棄？
• 2024-07-25 海底撈服務員怎么個計件法？
• 2024-07-25 綠化養(yǎng)護工工資收入多少？
• 2024-07-25 漢中血站合同制護士待遇咋樣？
• 2024-07-25 南方航空公司安全員的待遇是多少？急回？
• 2024-07-24 大專物流管理專業(yè)，出來做什么工作？每月工資多少？
• 2024-07-19 蘇州往年平均氣溫是多少？
• 2024-07-18 男護士一個月多少錢？
• 2024-07-18 新疆最低工資標準是多少？
• 2024-07-18 2021長沙平均月收入多少？
• 2024-07-17 騎手收入怎么計算？
• 2024-07-17 哈爾濱的辦事處待遇怎么樣有三險一金么在編的？
• 2024-07-17 嘉興市失業(yè)金怎么算？

• 廣西農村信用社筆試怎么考？

• 醫(yī)院招聘筆試考什么？

• 2024-08-22 專職社工筆試科目內容？
• 2024-08-22 涂料化工企業(yè)
• 2024-08-22 人工智能轉專業(yè)筆試一般考什么？
• 2024-08-22 小學語文考編筆試怎么復習？
• 2024-08-22 醫(yī)院招護士筆試重要還是面試重要？
• 2024-08-22 環(huán)球易購交易流程？
• 2024-08-22 華為od筆試成績怎么查？
• 2024-08-22 興港投資集團會計崗怎樣？
• 2024-08-22 醫(yī)院藥房，招聘？
• 2024-08-22 助理醫(yī)師筆試多久出成績？
• 2024-08-22 券商社招校招區(qū)別？
• 2024-08-22 2021保定銀行招聘筆試時間？
• 2024-08-22 春招筆試考什么？

• 面試題目組織協(xié)調能力萬能句？

• 采購經理面試題？

• 2024-08-22 含羞草性格
• 2024-08-22 上海移民局在哪？
• 2024-08-22 基層專干發(fā)展前景？
• 2024-08-22 醫(yī)德醫(yī)風名言？
• 2024-08-22 蘇州少預班少科班區(qū)別？
• 2024-08-22 小升初奧數題目？
• 2024-08-22 安徽教師招聘專業(yè)目錄表？
• 2024-08-22 緝私局是什么？
• 2024-08-22 情緒管理和情緒控制的區(qū)別？
• 2024-08-22 夢見馬蜂窩
• 2024-08-22 宜家面試?
• 2024-08-22 面試溝通類題目怎么答？
• 2024-08-22 近期涉警輿情

最新發(fā)布

• 游戲ui設計與普通ui的區(qū)別？
• 劉義成簡歷？
• 無錫門衛(wèi)招聘信息60歲？
• 靈山中專老師的薪資待遇究竟如何？
• 水電工招聘信息怎么寫？
• 教育類專業(yè)？
• 河南合信礦山機械有限公司介紹？
• 承德市里影樓招聘信息

熱門排行

• 1

  

  注冊會計師待遇？2024-06-21
• 2

  

  廣州社工待遇？2024-06-21
• 3

  

  新華書店筆試考什么？2024-06-22

• 1煙草公司招聘需要什么條件？

• 2城投出納筆試一般考什么？

• 3醫(yī)院救護車司機招聘條件？