管理層是指對某一單位或系統(tǒng)活動的執(zhí)行負有管理責(zé)任的人員或組織形式。在經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域，管理層負責(zé)編制財務(wù)報表，并受到治理層的監(jiān)督。在信息技術(shù)領(lǐng)域，管理層包括數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存取和管理，一般以數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（Database Management System, DBMS）作為其核心軟件，是信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)。
在《公司法》中，公司的管理層包括董事會、監(jiān)事會和經(jīng)理。董事會負責(zé)決策和領(lǐng)導(dǎo)公司的經(jīng)營活動，通常由董事長領(lǐng)導(dǎo)。監(jiān)事會負責(zé)監(jiān)督公司的經(jīng)營活動，包括財務(wù)監(jiān)督和員工管理。經(jīng)理則負責(zé)公司的日常經(jīng)營活動，包括制定公司的基本管理制度和其他職權(quán)。
股東會是由全體股東組成的機構(gòu)，決定公司經(jīng)營管理重大事項的機構(gòu)。它是公司的最高權(quán)力機構(gòu)，對公司的經(jīng)營管理有廣泛的決定權(quán)。股東會的職權(quán)包括決定公司的經(jīng)營方針和投資計劃、選舉和更換非由職工代表擔(dān)任的董事、選舉和更換由股東代表出任的監(jiān)事等。
總的來說，管理層是公司運營的核心，其職責(zé)包括決策、監(jiān)督和執(zhí)行公司的經(jīng)營活動，以確保公司的長期穩(wěn)定發(fā)展。
管理層次是組織的最高主管到作業(yè)人員之間所設(shè)置的管理職位層級數(shù)。當(dāng)組織規(guī)模相當(dāng)有限時，一個管理者可以直接管理每一位作業(yè)人員的活動，這時組織就只存在一個管理層次；而當(dāng)規(guī)模的擴大導(dǎo)致管理工作量超出一個人所能承擔(dān)的范圍時，為了保證組織的正常運轉(zhuǎn)，管理者就必須委托他人來分擔(dān)自己的一部分管理工作，這使管理層次增加到兩個層次；隨著組織規(guī)模的進一步擴大，受托者又不得不進而委托其他的人來分擔(dān)自己的工作，依此類推，而形成了組織的等級制或?qū)哟涡怨芾斫Y(jié)構(gòu)。
管理層次的副作用是：層次多意味著費用也多；溝通的難度和復(fù)雜性加大；隨著層次和管理者人數(shù)的增多，控制活動會更加困難，也更為重要。當(dāng)組織規(guī)模一定時，管理層次與管理幅度之間存在反比例關(guān)系。管理幅度越大，管理層次就越少；管理幅度越小，管理層次就越多。
為什么會有管理層股權(quán)激勵？
這是隨著公司股權(quán)分散和管理技術(shù)復(fù)雜化，公司為了激勵公司管理人員，推行股票期權(quán)等形式的股權(quán)激勵機制。股權(quán)激勵(Stockholder'srightsdrive)是一種通過經(jīng)營者獲得公司股權(quán)形式給予企業(yè)經(jīng)營者一定的經(jīng)濟權(quán)利，使他們能夠以股東的身份參與企業(yè)決策﹑分享利潤﹑承擔(dān)風(fēng)險，從而勤勉盡責(zé)地為公司的長期發(fā)展服務(wù)的一種激勵方法。
說白了，就是由于存在股東和經(jīng)理層的一種委托代理關(guān)系，而股東為了鼓勵經(jīng)理層為股東們創(chuàng)造更多剩余價值，給的一種激勵措施。
有業(yè)績股票、股票期權(quán)、虛擬股票、股票增值權(quán)、限制性股票、延期支付、經(jīng)營者/員工持股、管理層/員工收購、帳面價值增值權(quán)這幾種激勵措施。
但是這種激勵措施有很大的弊端。
經(jīng)理層為了獲取自己的股權(quán)激勵弄虛作假的事情比比皆是，著名的安然事件就是這樣來的。所以規(guī)范管理制度和會計制度尤為重要！
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關(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的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：
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(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工具類進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)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(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);
//測試檢測數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(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("檢測數(shù)據(jù)構(gòu)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(yīng)用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數(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、地理分析等多種應(yīng)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(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。
2. 請談?wù)勀赪ebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)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(shù)進行地圖展示和交互設(shè)計，并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設(shè)計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
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(shù)實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質(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. 請談?wù)勀鷮ebGIS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(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進步，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(wù)，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
這塊您需要了解下stm32等單片機的基本編程和簡單的硬件設(shè)計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)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。
比亞迪的級別是A級到|級，|級就是普工，H級是技工。|級工資現(xiàn)在是因定的950（|1和|2都是），一般從|2升到H1的工資是1050，之前就是要靠每年的調(diào)薪機會加薪了。
一般大專應(yīng)屆生及本科應(yīng)屆生，但英語四級沒過的，都是為G1級，底薪1500、英語過四級的本科應(yīng)屆生，定為F1，底薪2500、碩士應(yīng)屆生定為E1，底薪3500。
管理層，一般意義上是指對某一單位或系統(tǒng)活動的執(zhí)行負有管理責(zé)任的人員或組織形式。
在經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域，管理層負責(zé)編制財務(wù)報表，并受到統(tǒng)治理層的監(jiān)督。
在信息技術(shù)領(lǐng)域，管理層包括數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存取和管理，一般以數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(Database Management System，DBMS)作為其核心軟件，是信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)。
一個小學(xué)，學(xué)生較少的學(xué)校，教師和管理人員也會較少，但是，為了迎接各類檢查，有很多部門是不可缺少的。一個學(xué)校，基本的管理部門，無外乎教師管理，學(xué)生管理，后勤和外聯(lián)，人事和財務(wù)都必須要有。
一般情況下，除了校長不兼任教學(xué)崗位，其他的教師基本上都是一崗多責(zé)。教務(wù)部門，政教部門，后勤和人事部門，對外對內(nèi)校長辦公室，副校長，以及校長。這是基本的管理層級。從上往下，校長為第一級，副校長第二級，政教和教務(wù)等部門為第三級，教師和班主任為第四級，最后是學(xué)生。
這些部門只是職責(zé)不同，但人員卻是交叉的，除了前三級為獨立部門，教師和學(xué)生都是被交叉管理的。同樣的，政教部門的老師也受到教務(wù)部門的管理。學(xué)校越小，老師越少，那么交叉的越復(fù)雜，甚至一人兼多崗。人事和財務(wù)后勤部門一般不和老師和學(xué)生發(fā)生直接的聯(lián)系。稍微大點的學(xué)校，在政教和教務(wù)部門，又增加了年級組和備課組。按時間的安排，又增加了每日的值班負責(zé)組。可以說，一個教師被多方面牽扯著，對于工作的思路也會如麻一樣交織著。
漢王藥業(yè)的管理層相對較穩(wěn)定。原因是漢王藥業(yè)的管理層人員都是由公司創(chuàng)始人和主要掌門人親自招募和培養(yǎng)的，而且公司的上市和業(yè)績增長也證明了這些管理層人員的能力和業(yè)績。此外，漢王藥業(yè)也采取了一些措施來保持管理層的穩(wěn)定性，比如引進員工股份激勵計劃等。這些措施也為管理層的穩(wěn)定性提供了一定的保障。延伸內(nèi)容：漢王藥業(yè)的管理層穩(wěn)定與公司的發(fā)展密切相關(guān)。管理層的穩(wěn)定性可以保障公司的戰(zhàn)略的實施和運營的穩(wěn)定性，從而提高公司整體的業(yè)績。同時，穩(wěn)定的管理層也能為公司員工提供一個相對穩(wěn)定的工作環(huán)境，吸引更多的優(yōu)秀人才加入公司，從而進一步促進公司的發(fā)展壯大。
