新加坡國(guó)立大學(xué)面試題目有哪些？-招聘街

一、新加坡國(guó)立大學(xué)面試題目有哪些？

你是SM2？肯定出的面試題目：自我介紹為什么選擇SG 為什么選擇NUS 是否能獨(dú)立生活 ……

二、香港浸會(huì)大學(xué)面試題

香港浸會(huì)大學(xué)面試題的準(zhǔn)備技巧

香港浸會(huì)大學(xué)是一所享有盛譽(yù)的高等學(xué)府，每年吸引著眾多學(xué)子前來(lái)追求卓越的學(xué)業(yè)。面對(duì)競(jìng)爭(zhēng)激烈的招生形勢(shì)，合理有效地準(zhǔn)備面試是非常重要的。但是，面試具有一定的主觀性和不可預(yù)測(cè)性，所以如何應(yīng)對(duì)香港浸會(huì)大學(xué)的面試題成為了備戰(zhàn)的關(guān)鍵。

首先，了解面試的基本流程尤為重要。在香港浸會(huì)大學(xué)的面試過(guò)程中，通常包括個(gè)人介紹、專(zhuān)業(yè)相關(guān)問(wèn)題、個(gè)人素質(zhì)評(píng)估以及英語(yǔ)口語(yǔ)測(cè)試等環(huán)節(jié)。面試官希望通過(guò)這些環(huán)節(jié)全面了解你的學(xué)術(shù)能力、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和個(gè)人品質(zhì)。

如何應(yīng)對(duì)香港浸會(huì)大學(xué)的面試題

1. 準(zhǔn)備個(gè)人介紹

在面試開(kāi)始之前，面試官通常會(huì)要求你進(jìn)行個(gè)人介紹。這是一個(gè)展示自己的機(jī)會(huì)，所以要充分準(zhǔn)備。簡(jiǎn)潔明了地介紹自己的基本信息、個(gè)人背景和學(xué)術(shù)興趣，并結(jié)合你申請(qǐng)專(zhuān)業(yè)的相關(guān)經(jīng)歷，突出你的優(yōu)勢(shì)。

2. 著重復(fù)習(xí)專(zhuān)業(yè)知識(shí)

香港浸會(huì)大學(xué)的面試題通常與所申請(qǐng)專(zhuān)業(yè)有關(guān)。因此，事先對(duì)所申請(qǐng)專(zhuān)業(yè)的基本知識(shí)、研究領(lǐng)域和最新進(jìn)展進(jìn)行全面了解是非常必要的。可以通過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn)、參加學(xué)術(shù)研討會(huì)以及與專(zhuān)業(yè)教授進(jìn)行交流等方式來(lái)加深對(duì)所申請(qǐng)專(zhuān)業(yè)的理解，以便能夠在面試中回答問(wèn)題時(shí)更加準(zhǔn)確和自信。

3. 關(guān)注學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)

除了對(duì)所申請(qǐng)專(zhuān)業(yè)進(jìn)行充分了解外，還應(yīng)該關(guān)注與所申請(qǐng)專(zhuān)業(yè)相關(guān)的學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)。閱讀學(xué)術(shù)期刊、研究報(bào)告以及相關(guān)領(lǐng)域的新聞資訊，可以幫助你緊跟學(xué)術(shù)前沿，加深對(duì)專(zhuān)業(yè)知識(shí)的理解。

4. 增強(qiáng)口語(yǔ)表達(dá)能力

英語(yǔ)是香港浸會(huì)大學(xué)面試的常用語(yǔ)言，具備良好的口語(yǔ)表達(dá)能力是非常重要的。可以通過(guò)參加英語(yǔ)角、多讀英文原版書(shū)籍和報(bào)紙，以及多與母語(yǔ)為英語(yǔ)的人進(jìn)行交流來(lái)提高自己的口語(yǔ)水平。

5. 培養(yǎng)批判思維能力

在面試過(guò)程中，面試官可能會(huì)提問(wèn)一些具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，考察你的批判思維能力。因此，要注重培養(yǎng)批判思維和邏輯分析能力，學(xué)會(huì)從多個(gè)角度思考問(wèn)題并給出合理的答案。

面試中需要注意的事項(xiàng)

1. 自信而謙虛

在面試中展示自信是非常重要的，但也不要過(guò)于自負(fù)。與面試官交流時(shí)要保持禮貌和謙虛，展示出你愿意學(xué)習(xí)和進(jìn)步的態(tài)度。

2. 聽(tīng)清問(wèn)題

面試過(guò)程中，面試官可能會(huì)提問(wèn)一些復(fù)雜的問(wèn)題。要保持冷靜，仔細(xì)聽(tīng)清問(wèn)題的要點(diǎn)，并結(jié)合自己的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)給出準(zhǔn)確的回答。

3. 合理組織思路

在回答問(wèn)題時(shí)，可以先在腦海中構(gòu)思答案的框架，然后按照邏輯條理進(jìn)行陳述。這樣能夠使你的回答更加清晰和連貫。

4. 注意面部表情和肢體語(yǔ)言

面試官不僅會(huì)關(guān)注你的回答內(nèi)容，還會(huì)觀察你的面部表情和肢體語(yǔ)言。要保持自然、鎮(zhèn)定的面部表情和姿態(tài)，展現(xiàn)良好的溝通能力和自信。

面試題的范例

以下是一些常見(jiàn)的香港浸會(huì)大學(xué)面試題的范例：

請(qǐng)介紹一下自己的學(xué)術(shù)背景和研究興趣。
為什么選擇香港浸會(huì)大學(xué)以及申請(qǐng)的專(zhuān)業(yè)？
你認(rèn)為自己在申請(qǐng)的專(zhuān)業(yè)中有哪些優(yōu)勢(shì)？
請(qǐng)談?wù)勀愕纳鐣?huì)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
如何平衡學(xué)術(shù)和社會(huì)活動(dòng)？
請(qǐng)介紹一篇你最近閱讀的學(xué)術(shù)論文。

以上只是一些例子，面試題目可能因不同的專(zhuān)業(yè)和個(gè)人申請(qǐng)而有所差異。但通過(guò)充分準(zhǔn)備和自信應(yīng)對(duì)，相信你一定能夠在香港浸會(huì)大學(xué)的面試中表現(xiàn)出色。

三、大學(xué)生送外賣(mài)面試題？

作為一名大學(xué)生送外賣(mài)的面試題，我認(rèn)為這個(gè)工作對(duì)我來(lái)說(shuō)是一個(gè)很好的機(jī)會(huì)。首先，送外賣(mài)可以提供一定的收入，幫助我支付學(xué)費(fèi)和生活費(fèi)用。

其次，這個(gè)工作可以提升我的溝通和服務(wù)技能，與不同背景的人接觸，增加人際關(guān)系的拓展。

另外，送外賣(mài)也可以鍛煉我的耐心和應(yīng)變能力，面對(duì)一些客戶(hù)的要求和問(wèn)題，我可以積極應(yīng)對(duì)并解決。

最重要的是，這份工作可以培養(yǎng)我的責(zé)任感和團(tuán)隊(duì)合作意識(shí)，因?yàn)槲乙ＷC將食物準(zhǔn)時(shí)送到客戶(hù)手中，而且與其他同事合作，實(shí)現(xiàn)訂單的高效配送。總之，我相信在大學(xué)生送外賣(mài)的過(guò)程中，我能夠充分發(fā)揮個(gè)人優(yōu)勢(shì)，同時(shí)不斷成長(zhǎng)和學(xué)習(xí)，為我未來(lái)的職業(yè)發(fā)展奠定陽(yáng)光的基礎(chǔ)。

四、清華大學(xué)mpa面試題

清華大學(xué)MPA面試題：準(zhǔn)備迎接成功的關(guān)鍵

清華大學(xué)管理學(xué)院的MPA（公共管理碩士）項(xiàng)目是中國(guó)乃至全球頂尖的公共管理碩士項(xiàng)目之一。每年都有數(shù)千名學(xué)子志愿報(bào)考，而面試是入選清華大學(xué)MPA項(xiàng)目的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。面試是考察學(xué)生綜合素質(zhì)和能力的重要手段，因此，為了在清華大學(xué)MPA面試中脫穎而出，成功邁向理想的公共管理之路，準(zhǔn)備工作至關(guān)重要。

準(zhǔn)備面試的重要性

面試是考察申請(qǐng)者綜合素質(zhì)的重要環(huán)節(jié)，通過(guò)面試，面試官可以直接了解申請(qǐng)者的溝通能力、邏輯思維、團(tuán)隊(duì)合作能力以及個(gè)人品質(zhì)等方面的表現(xiàn)。準(zhǔn)備面試時(shí)，申請(qǐng)者需要全面考慮面試的各個(gè)方面，從知識(shí)儲(chǔ)備到表達(dá)能力，甚至包括形象和自信心的展示。

清華大學(xué)MPA面試題的范圍和特點(diǎn)

清華大學(xué)MPA面試題主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行考察：

學(xué)術(shù)背景和研究興趣：清華大學(xué)MPA項(xiàng)目的學(xué)術(shù)導(dǎo)向較強(qiáng)，面試官會(huì)關(guān)注申請(qǐng)者的學(xué)術(shù)背景和研究興趣，以評(píng)估其在學(xué)術(shù)研究方面的潛力和能力。
領(lǐng)導(dǎo)能力和團(tuán)隊(duì)合作：公共管理崗位需要具備良好的領(lǐng)導(dǎo)能力和團(tuán)隊(duì)合作精神，因此，面試官會(huì)通過(guò)相關(guān)問(wèn)題考察申請(qǐng)者在這方面的表現(xiàn)。
社會(huì)責(zé)任和公共服務(wù)意識(shí)：公共管理的核心是為社會(huì)服務(wù)，因此，面試官會(huì)關(guān)注申請(qǐng)者的社會(huì)責(zé)任感和公共服務(wù)意識(shí)。
邏輯思維和問(wèn)題解決：公共管理工作需要具備較強(qiáng)的邏輯思維和問(wèn)題解決能力，面試官會(huì)通過(guò)問(wèn)題解答環(huán)節(jié)考察申請(qǐng)者的思維方式和解決問(wèn)題的能力。

如何準(zhǔn)備清華大學(xué)MPA面試題

準(zhǔn)備清華大學(xué)MPA面試題需要充分考慮以上幾個(gè)方面，并進(jìn)行有針對(duì)性的準(zhǔn)備工作。

1. 學(xué)術(shù)背景和研究興趣

準(zhǔn)備面試時(shí)，申請(qǐng)者應(yīng)充分了解自己的學(xué)術(shù)背景和研究興趣，并在面試時(shí)能夠清晰、準(zhǔn)確地表達(dá)。申請(qǐng)者可以回顧自己的學(xué)術(shù)經(jīng)歷，總結(jié)已有的研究成果，并思考未來(lái)的研究方向和目標(biāo)。

2. 領(lǐng)導(dǎo)能力和團(tuán)隊(duì)合作

為了在面試中展示自己的領(lǐng)導(dǎo)能力和團(tuán)隊(duì)合作精神，申請(qǐng)者可以準(zhǔn)備一些相關(guān)的案例和經(jīng)歷，在面試時(shí)進(jìn)行詳細(xì)描述。申請(qǐng)者可以回顧自己在學(xué)習(xí)和工作中的領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)，包括帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成項(xiàng)目、解決團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的沖突等。

3. 社會(huì)責(zé)任和公共服務(wù)意識(shí)

在面試中，申請(qǐng)者可以通過(guò)展示自己的社會(huì)責(zé)任感和公共服務(wù)意識(shí)來(lái)吸引面試官的注意。申請(qǐng)者可以回顧自己參與過(guò)的社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)或公益項(xiàng)目，并總結(jié)自己的收獲和影響。

4. 邏輯思維和問(wèn)題解決

邏輯思維和問(wèn)題解決能力是公共管理崗位中不可或缺的能力。申請(qǐng)者可以通過(guò)閱讀相關(guān)的書(shū)籍和案例，提升自己的邏輯思維能力，并進(jìn)行模擬面試來(lái)鍛煉自己的問(wèn)題解決能力。

面試的注意事項(xiàng)

除了準(zhǔn)備面試題，申請(qǐng)者還需要注意以下幾個(gè)方面：

形象儀表：面試時(shí)，申請(qǐng)者應(yīng)注意自己的形象儀表，穿著得體、干凈整潔。
表達(dá)和溝通：在面試過(guò)程中，申請(qǐng)者應(yīng)注意用清晰、準(zhǔn)確的語(yǔ)言表達(dá)自己的觀點(diǎn)和想法，并能夠與面試官進(jìn)行良好的溝通。
自信心展示：在面試中展示自信心是非常重要的，可以通過(guò)積極的姿態(tài)、聲音的穩(wěn)定以及自信的表達(dá)方式來(lái)展示自己的自信心。

結(jié)語(yǔ)

準(zhǔn)備清華大學(xué)MPA面試題需要全面的準(zhǔn)備工作，涉及面廣，考察內(nèi)容豐富。申請(qǐng)者應(yīng)從學(xué)術(shù)背景、領(lǐng)導(dǎo)能力、社會(huì)責(zé)任和邏輯思維等方面進(jìn)行準(zhǔn)備，并關(guān)注面試的注意事項(xiàng)。通過(guò)充分的準(zhǔn)備，申請(qǐng)者能夠在清華大學(xué)MPA面試中有更好的發(fā)揮，提高成功的機(jī)會(huì)，迎接理想的公共管理之路。

五、大學(xué)編程面試題目大全

<概述>

在大學(xué)編程面試中，面試官通常會(huì)提出各種各樣的問(wèn)題，以評(píng)估應(yīng)聘者的編程能力和解題思維。本文整理了一些常見(jiàn)的大學(xué)編程面試題目大全，希望能幫助大家更好地準(zhǔn)備面試。

基礎(chǔ)題目

1. 請(qǐng)解釋什么是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)？

2. 什么是算法？舉例說(shuō)明一個(gè)常見(jiàn)的排序算法。

3. 請(qǐng)解釋棧和隊(duì)列的區(qū)別。

算法題目

1. 給定一個(gè)整數(shù)數(shù)組，找到兩個(gè)數(shù)之和為特定值的下標(biāo)。

2. 實(shí)現(xiàn)一個(gè)快速排序算法。

3. 給定一個(gè)字符串，請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)來(lái)判斷是否是回文串。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)題目

1. 用遞歸方式實(shí)現(xiàn)二叉樹(shù)的前序遍歷。

2. 實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的鏈表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并實(shí)現(xiàn)插入和刪除操作。

3. 請(qǐng)解釋哈希表的工作原理。

編程題目

1. 實(shí)現(xiàn)一個(gè)計(jì)算斐波那契數(shù)列的函數(shù)。

2. 設(shè)計(jì)一個(gè)程序，找出一個(gè)整數(shù)數(shù)組中出現(xiàn)次數(shù)超過(guò)一半的數(shù)。

3. 編寫(xiě)一個(gè)程序，反轉(zhuǎn)一個(gè)字符串。

總結(jié)

大學(xué)編程面試題目涵蓋了算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和編程的基礎(chǔ)知識(shí)，通過(guò)深入學(xué)習(xí)和練習(xí)這些題目，可以幫助我們提升編程能力和解題思維。希望大家可以認(rèn)真對(duì)待面試準(zhǔn)備，取得理想的成績(jī)。

六、mahout面試題？

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-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)換成向量失敗！");

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());

}

七、webgis面試題？

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。

八、freertos面試題？

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。