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

面試題為什么要加入工會？

時間：2024-05-15 08:53 人氣：0 編輯：admin

一、面試題為什么要加入工會？

工會是為大家服務的……，我很喜歡這項工作，而且從我個人的性格來講很適合，我性格開朗，喜歡吹拉彈唱……有一定的組織能力，有熱心有耐心…… 總之，先把工會的工作特點說清楚，再把自己的特點和適合這項工作的優(yōu)勢結合起來談就OK

二、關于工會協(xié)理員面試題目？

一、加入工會后如何開展工作，

二、為什么要報考這個職位，

三、對于公務員熱，你怎么看？怎樣協(xié)調與領導或同事之間的問題）二選一

三、工會？

2023年6月5日，一名叫馬克的員工向北京某工會尋求幫助，工會殷勤接待、強勢介入，不但幫助員工拿回了17萬工資，甚至連30萬年終獎都是一分不少，此事得以在報紙上進行大肆宣傳，本想博個滿堂彩，誰知招來萬人嘲。原來是為外國人討薪如此賣力，老外要工資的時候工會出來送上超國民待遇，而中國工人討要工資的時候，工會卻集體沉默了，難怪難怪。

欠債還錢，天經(jīng)地義，然欠薪討薪事件時有發(fā)生。2023年5月31日，南通打工人為3000元工資苦苦哀求老板而不得，怒而連砍老板方兩人，致一對母子遇難，令人痛心。據(jù)說當?shù)匾灰怪g把拖欠的工資全結了，甚至是久拖未決的欠薪也主動還錢，看來一部分老板們不是沒錢，而是賴著不給，可當他們感受到生命安全受到威脅時，命還是比錢重要一點的。欠薪不給導致兩人喪命，雙方可是說雙輸，然究竟是誰之過？

普通人如果遇到拖欠工資，維權措施包含：向單位所在地的勞動保障行政部門投訴;向具有調解職能的組織申請調解;向具有調解職能的組織申請調解;向人民法院起訴或者申請支付令等。理論如此，可世界上最遠的距離是從理論到實際的距離。實際操作中有很多的無奈和心酸：從勞動局走仲裁，要很繁雜的證據(jù)鏈，即使立了案子，需要很長的時間。再上訴的話，估計沒兩年時間出不了結果，就算出了結果，有些“老賴”轉移資產(chǎn)，公司空殼化，維權人贏了官司虧了錢，法院強制執(zhí)行都難，最好的結果就是花費大量的時間和精力拿回本屬于自己的勞動所得，而欠薪者除了付出本就應該付出的，其他毫無損失。

沒有欠薪哪來討薪？然而有些人唯恐天下不亂，2020年全國“兩會”，人大代表李寶忠提出的“把惡意討薪列入征信”的提案，該代表時任河北建設集團股份有限公司董事長、法人代表，截至當時，河北建設集團股份有限公司共涉及司法案件5600起，其中作為被告身份的案件為4769起，占總案件的85%。案由為買賣合同糾紛的案件有1303件，建設施工合同糾紛的案件有505起，追索勞動報酬糾紛的案件有30起，自身風險達到驚人的11327條，李寶忠提議將“惡意討薪”者列入征信黑名單，自己一手經(jīng)營的公司卻“惡意欠薪”，逼得農(nóng)民工不得不采取法律手段討要自己的血汗錢，您為什么不提案懲治惡意欠薪？哦，原來您是資方，以人大代表身份提“惡意討薪”，良心您有嗎？

《中華人民共和國工會法》明確：工會的維護職能是維護職工群眾的合法利益和民主權利，這是工會最基本的職能，也是最主要的職能。工會幫忙討薪理所應當，但你是中國人的工會，而非是中國工會卻專門服務于外國人，現(xiàn)在不是滿清、不是民國，還請坐正你的屁股、端正你的姿態(tài)、挺起你的脊梁，誠心實意的對待自己的同胞，幫助被欠薪者討回薪資，社會上也就不會因欠薪發(fā)生重大的刑事案件了，諸如此次幫助外籍員工討薪也會贏得人民群眾的贊美，而非是一邊倒的嘲諷。

四、2022年工會招聘考試工會基礎知識工會知識題庫考什么？

工會招聘考試工會基礎知識工會知識題庫一般考工會相關知識，勞動法，工會章程，時政，公共基礎知識等知識，具體可以看看下面。

備考參考來源：

2022年工會招聘考試工會基礎知識工會知識題庫課程_事業(yè)編招聘網(wǎng)_事業(yè)單位招聘考試資料|事業(yè)單位考試時間|事業(yè)單位招聘真題|

五、工會會員的工會費到底怎么交?

單位負責工會的人會來收的，體制內(nèi)是這樣，每年180元，以前沒編制時是不享受工會福利待遇，所以不用交

六、工會工會總結報告

工會工會總結報告

引言

感謝大家參與我們工會的活動和提供寶貴的支持。在過去一年中，我們工會的成員不斷增加，我們的活動也更加多樣化和充實。本報告將總結過去一年來的工會活動并提供對未來發(fā)展的展望。

工會活動

在過去的一年里，我們工會組織了各種活動，旨在促進員工之間的交流和團結，提供員工福利，并為員工提供個人和職業(yè)發(fā)展的機會。以下是我們過去一年舉辦的主要活動的簡要概述：

• 員工聚會：我們工會組織了定期的員工聚會，包括新年聚餐、兒童節(jié)活動和感恩節(jié)慶祝等。這些活動為員工提供了一個放松和互動的場所。
• 技能培訓：為了提高員工的職業(yè)技能和個人發(fā)展，我們工會提供了一系列的技能培訓課程，包括領導力發(fā)展、溝通技巧和職業(yè)規(guī)劃等方面的培訓。
• 員工福利：我們工會致力于提供各種福利和優(yōu)惠，包括健康保險、健身會籍和度假優(yōu)惠等。這些福利旨在改善員工的工作生活質量。
• 志愿者活動：作為社會責任的一部分，我們工會組織了多個志愿者活動，旨在支持社區(qū)和環(huán)境事業(yè)。這些活動不僅有助于改善社區(qū)，還提供了團隊建設和社交互動的機會。
• 員工咨詢：我們工會設立了員工咨詢服務，提供心理健康支持和個人事務咨詢。這幫助員工處理工作和個人問題，確保他們能夠在工作中保持健康和平衡。

取得的成績

通過過去一年的努力和活動，我們?nèi)〉昧艘恍╋@著的成績。以下是我們工會取得的主要成績的亮點總結：

1. 員工參與度提高：我們工會的成員數(shù)量在過去一年中持續(xù)增加，員工對我們的活動和服務表現(xiàn)出了更高的興趣和參與度。
2. 員工滿意度調查結果：根據(jù)最近進行的員工滿意度調查，我們得到了積極的反饋和評價。員工對我們的活動和福利方案表示滿意，并認為工會對他們的職業(yè)發(fā)展有積極的影響。
3. 公司合作伙伴關系加強：通過組織各種活動和參與公司事務，我們的工會與公司的合作伙伴關系得到了進一步的加強。我們與管理層和其他相關部門的合作更加緊密，共同推動員工福利和工作環(huán)境的改善。
4. 社區(qū)影響力增強：通過志愿者活動和社區(qū)項目的支持，我們工會的社區(qū)影響力得到了增強。我們的員工成為社區(qū)的一分子，為社會做出了積極的貢獻。

未來展望

在未來，我們工會將繼續(xù)努力，為員工提供更多的服務和機會。以下是我們對未來發(fā)展的一些展望：

• 進一步擴大會員數(shù)量：我們將努力吸引更多的員工加入我們的工會，并為他們提供有意義的活動和福利，以增加員工對工會的參與和認同。
• 持續(xù)改進工會活動：我們將繼續(xù)改進我們的活動和服務，根據(jù)員工的反饋和需求進行調整和優(yōu)化。我們致力于提供真正有價值和有意義的活動，以滿足員工的各種需求。
• 加強與管理層的合作：為了更好地代表員工的利益和需求，我們將進一步加強與公司管理層的合作和溝通。通過積極參與決策和提供建設性的反饋，我們將努力改善員工的工作環(huán)境和福利待遇。
• 擴大社區(qū)貢獻：我們將繼續(xù)支持各種社區(qū)項目和慈善活動，努力讓員工意識到他們在社會中的重要作用，促進社會責任感的進一步提升。

結論

過去一年中，我們工會取得了許多成就，我們工會的活動和服務對員工的個人和職業(yè)發(fā)展產(chǎn)生了積極的影響。我們將繼續(xù)努力，為員工創(chuàng)造更好的工作環(huán)境和福利待遇，促進員工之間的合作和團結。感謝大家對工會的支持，我們期待著在未來繼續(xù)與大家共同成長和發(fā)展！

七、mahout面試題？

之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。

訓練數(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(jù)。

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(jù)轉換成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工具類進行訓練，得到訓練模型。

3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成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) {

//將訓練數(shù)據(jù)轉換成 vector數(shù)據(jù)

makeTrainVector();

//產(chǎn)生訓練模型

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??！");

System.out.println(2);

}

}

public static void makeTrainVector(){

//將測試數(shù)據(jù)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??！");

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(jù)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());

}

}

八、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(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. 請談談您在WebGIS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(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(jù)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(jù)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(jù)、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。

九、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(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。

十、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。

上一篇：事業(yè)編面試短信？

網(wǎng)站首頁 返回欄目

下一篇：事業(yè)單位考試技巧題庫？

相關資訊

熱門頻道

• 招聘信息
• 待遇資訊
• 工資資訊
• 筆試題
• 面試題

• 在那里可以看到教師招聘的信息？

• 2024-05-13 安徽廣德哪有招短工的？
• 2024-05-12 附近宿管阿姨招聘信息？
• 2024-05-12 文登新元新材料最新招聘？
• 2024-05-11 04396966780是哪里的號？
• 2024-05-10 2019年綏中教師招聘體檢合格名單？
• 2024-05-07 成都有那些現(xiàn)場招聘會,地址是？
• 2024-05-06 雄安宣武醫(yī)院是新建醫(yī)院為什么招聘的員工也是勞務派遣？
• 2024-05-05 彭州公交駕駛員招聘信息？
• 2024-05-05 北京聯(lián)合大學畢業(yè)好找工作嗎？
• 2024-05-04 沂水糖果廠在招工嗎？
• 2024-05-04 珠海力豪節(jié)能科技有限公司怎么樣？
• 2024-05-04 西安京東正式員工招聘信息？
• 2024-05-03 在智聯(lián)招聘找工作到底靠不靠譜？

• 鄉(xiāng)鎮(zhèn)公務員待遇？

• 2024-05-15 歌莉婭上班當導購怎么樣？
• 2024-05-15 中航資本待遇？
• 2024-05-15 2024-05-15 中航航空電子有限公司怎么?中航航空電子有限？
• 2024-05-15 上海家化待遇怎么樣
• 2024-05-14 登士柏是哪個國家的？
• 2024-05-14 centos 新立得
• 2024-05-14 上海有哪些藥物研發(fā)、制造公司？
• 2024-05-14 汕頭創(chuàng)思文具待遇
• 2024-05-14 海信智能交通售前待遇
• 2024-05-14 蘇州百得待遇怎么樣？
• 2024-05-14 上海新亞藥業(yè)是外企合資嗎？
• 2024-05-14 魯南制藥待遇？

• 2024-05-06 沈陽警察副處級退休金標準？
• 2024-05-05 職工請病假扣薪標準？
• 2024-05-04 平面設計師月薪大概是多少？發(fā)展前景怎么樣？
• 2024-05-04 北京月薪8000算高嗎？
• 2024-05-02 并軌后公務員退休金會降低嗎？
• 2024-05-01 2021病假一天扣薪標準模板？
• 2024-04-28 2021年機關事業(yè)單位調資標準？
• 2024-04-28 攝影師工資大概是多少？
• 2024-04-28 公務員9月1號漲工資嗎？
• 2024-04-28 銀行正式員工退休費一般是多少？
• 2024-04-26 八個月,每個月2200,年終獎是1.5倍,那八個月應該發(fā)多少錢？
• 2024-04-25 employment、career、occupation、profession區(qū)別？
• 2024-04-24 勞務報酬的結算方式？

• 銀行筆試如何備考？

• 2024-05-15 鐵塔筆試不過會通知嗎？
• 2024-05-15 大數(shù)據(jù)分析筆試
• 2024-05-15 城管行政執(zhí)法筆試內(nèi)容是哪些方面？
• 2024-05-15 請問重慶水務集團筆試考的些什么？
• 2024-05-14 事業(yè)單位考試是筆試還是機考？
• 2024-05-14 2021建設銀行筆試后多久通知筆試？
• 2024-05-14 鎮(zhèn)江事業(yè)單位筆試真題
• 2024-05-14 畢馬威14號筆試什么時候能面試？
• 2024-05-14 考輔警筆試是哪些內(nèi)容？
• 2024-05-13 公務員筆試需要報班嗎？
• 2024-05-13 廣發(fā)銀行線上筆試考什么？
• 2024-05-13 導游證筆試難嗎？
• 2024-05-13 銀行筆試成績面試成績占比？

• 2024-05-15 事業(yè)編面試短信？
• 2024-05-15 求應聘人事專員的面試題和技巧？
• 2024-05-15 編程社團面試題目大全
• 2024-05-14 java框架面試題簡答題
• 2024-05-14 四川省安岳縣網(wǎng)格員面試題庫及回答？
• 2024-05-14 電子廠電工面試題？
• 2024-05-14 公益組織管理類面試題模板
• 2024-05-14 2021特崗醫(yī)師面試題解析與備考指南
• 2024-05-14 面試官奇葩面試題？
• 2024-05-14 面試小組意見？
• 2024-05-14 城管面試題都問些什么?。?/a>
• 2024-05-14 什么是無領導面試？
• 2024-05-14 選調生面試題目？

最新發(fā)布

• 事業(yè)單位考試技巧題庫？
• 簡歷自我描述經(jīng)歷？
• 網(wǎng)絡安全研究生待遇？
• 小學面試考什么？
• 王二妮老公李飛簡歷？
• 綠地集團有多少員工？
• 綿陽九院招聘普工要求？
• 面試題為什么要加入工會？

熱門排行

• 1

  

  網(wǎng)上兼職平臺有哪些？2024-04-10
• 2

  

  在那里可以看到教師招聘的信息？2024-04-10
• 3

  

  鄉(xiāng)鎮(zhèn)公務員待遇？2024-04-10

• 12021年機關事業(yè)單位調薪改革方案？

• 2web前端面試題？

• 3公務員筆試滿分？