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日照銀行行長？

時間：2024-09-18 15:40 人氣：0 編輯：招聘街

一、日照銀行行長？

楊寶峰

中共黨員，1978年10月出生，1997年7月參加工作，2007年6月主持日照銀行銀海支行工作，2013年6月起任日照銀行副行長，2021年8月起任日照銀行行長。該同志政治素質(zhì)高，理想信念堅定，具有強烈的事業(yè)心、責(zé)任感和較強的創(chuàng)新思維、管理水平。楊寶峰榮獲“日照市勞動模范”“日照市十大杰出青年”“日照市優(yōu)秀共產(chǎn)黨員” “市直港城先鋒共產(chǎn)黨員”；連年被評為總行級“先進工作者”，多次獲得“十佳行員”、“突出貢獻獎”。

二、中原銀行行長？

   王炯，中原銀行行長。

   王炯，1960年3月出生，上海財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)專業(yè)，經(jīng)濟學(xué)碩士。歷任中信上海公司副總經(jīng)理，中信上海（集團）有限公司總經(jīng)理、董事長。

   中原銀行總行位于河南省鄭州市。截止2022年5月，中原銀行總資產(chǎn)突破1.2萬億，在國內(nèi)城市商業(yè)銀行中排第八名，下轄18家分行，700余家營業(yè)網(wǎng)點。以“扎根中原、深耕中原、依靠中原、服務(wù)中原”的戰(zhàn)略定位。

三、銀行行長有錢嗎？

國營企業(yè)，銀行行長就是你的老板，也是很多行業(yè)的財神爺；不過你下定決心不和他玩了炒他魷魚，可以到勞動仲裁告他，不過不要指望有什么對你有利的結(jié)果，頂多自己出出氣罷了。

四、銀行行長怎么稱呼？

銀行一把手都是行長，

信用社也是銀行的一種，

你直接叫XX行長就可以了。

五、銀行行長怎么當(dāng)？

1 會計系或金融系本科以上學(xué)歷；

2 在銀行工作五年以上。

其他的就是:

1、關(guān)系：如果你只想當(dāng)一個支行的行長，你必須有總行的親戚或省分行的親戚，而且親戚必須很親近，這樣你的機會會大一點。沒關(guān)系你也得找關(guān)系。

2、金錢：你要舍得花錢，用處在下不好明示，你自己考慮。

3、群眾基礎(chǔ)：你和同事關(guān)系可以一般，但不能讓大家恨你，別人恨你，打你的小報告那你可慘。

4、業(yè)績：做出點業(yè)績，不要太好，但排名不能太后，排名太后，想提你都難。

5、坐柜臺一定不能太出色：如果坐柜臺你太出色，那你永遠(yuǎn)坐柜臺吧，當(dāng)一個客戶經(jīng)理出人頭地的機會是坐柜臺的十倍。

基本如此，剛剛進銀行時，都有你這種想法。

六、銀行行長競聘考試

銀行行長競聘考試：如何成為頂尖候選人

銀行行長競聘考試是眾多銀行高管夢寐以求的機會，也是一項嚴(yán)格的選拔過程。在這場競爭激烈的考試中，如何成為頂尖候選人呢？本文將為您介紹一些成功參與銀行行長競聘考試的關(guān)鍵要素。

1. 準(zhǔn)備充分

準(zhǔn)備充分是參加任何考試成功的基礎(chǔ)。在銀行行長競聘考試中，您需要系統(tǒng)學(xué)習(xí)銀行業(yè)務(wù)知識、了解銀行運作模式、掌握相關(guān)法律法規(guī)等。可以通過閱讀銀行管理方面的書籍、參加相關(guān)培訓(xùn)課程來提升自己的知識水平。

另外，還需要了解當(dāng)前銀行業(yè)發(fā)展的趨勢和挑戰(zhàn)，關(guān)注國內(nèi)外金融市場的動態(tài)，了解各類金融產(chǎn)品和衍生品的特點，這些都能夠為您在考試中表現(xiàn)出色提供支持。

2. 發(fā)展領(lǐng)導(dǎo)才能

作為一名銀行行長，優(yōu)秀的領(lǐng)導(dǎo)才能是不可或缺的。銀行行長需要協(xié)調(diào)各部門，做出正確的決策，并能夠指導(dǎo)和激勵員工。因此，培養(yǎng)和發(fā)展自己的領(lǐng)導(dǎo)才能是很重要的。

您可以參與一些領(lǐng)導(dǎo)力培訓(xùn)課程，學(xué)習(xí)如何更好地領(lǐng)導(dǎo)團隊，提高協(xié)調(diào)能力和決策能力。另外，深入了解銀行業(yè)的組織結(jié)構(gòu)和運營模式，學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的工作環(huán)境中進行管理和領(lǐng)導(dǎo)。

3. 建立良好的人際關(guān)系

在銀行行長競聘考試中，與他人的合作和溝通能力至關(guān)重要。為了建立良好的人際關(guān)系，可以參加一些行業(yè)活動和專業(yè)組織，積極參與行業(yè)研討會和論壇。

此外，還可以通過與其他銀行高管交流，擴大社交圈子，與他們分享自己的經(jīng)驗和見解。建立良好的人際關(guān)系，能夠為您在考試中展現(xiàn)自己的影響力和合作能力。

4. 增強溝通表達能力

銀行行長通常需要與各界人士進行溝通，包括政府官員、客戶以及其他金融機構(gòu)的高管。因此，擁有良好的溝通和表達能力是必不可少的。

您可以通過參加演講培訓(xùn)、寫作課程等來提高自己的溝通表達能力。在銀行行長競聘考試中，展示自己的清晰思維和良好的表達能力將為您加分不少。

5. 控制風(fēng)險能力

作為一名銀行行長，控制風(fēng)險是一項重要的職責(zé)。在考試中，您需要展示自己在風(fēng)險管理方面的能力。

可以通過了解銀行業(yè)風(fēng)險管理的理論和實踐，學(xué)習(xí)如何評估和應(yīng)對各類風(fēng)險。此外，積極參與銀行的項目和業(yè)務(wù)，親身體驗業(yè)務(wù)風(fēng)險和控制手段，這將對您在考試中的發(fā)揮有很大幫助。

6. 保持學(xué)習(xí)態(tài)度

銀行行長競聘考試只是您職業(yè)生涯中的一個里程碑，保持學(xué)習(xí)態(tài)度是長期成功的關(guān)鍵。銀行業(yè)發(fā)展迅速，行業(yè)政策法規(guī)不斷變化，您需要不斷更新自己的知識和技能。

可以定期參加各類培訓(xùn)課程或進修學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)最新的銀行管理理論和實踐。同時，閱讀相關(guān)書籍和研究報告，關(guān)注行業(yè)動態(tài)和學(xué)術(shù)研究成果，保持對行業(yè)的敏感度和洞察力。

結(jié)論

成為一名頂尖的銀行行長候選人需要在多個方面具備優(yōu)秀的素質(zhì)和能力。準(zhǔn)備充分、發(fā)展領(lǐng)導(dǎo)才能、建立良好的人際關(guān)系、增強溝通表達能力、控制風(fēng)險能力以及保持學(xué)習(xí)態(tài)度，這些都是成功參與銀行行長競聘考試的關(guān)鍵要素。

同時，這些要素也是成為一名出色的銀行行長的基石。無論是否能夠成功通過競聘考試，這些素質(zhì)和能力都將有助于您在銀行業(yè)發(fā)展中取得更多的機會和成功。

七、銀行行長新年祝福？

同志們，在新年到來之際，我作為行長向大家送上美好的祝福，祝大家新春愉快，合家幸福，感謝大家在過去一年里對我們銀行的支持和幫助，能夠把我們銀行的各項工作完成的這么出色，大家都是付出了很大的努力的，我希望大家在新的年里各項工作中努力進步，把我們的銀行做得更好

八、石門郵政銀行行長？

歐劍飛

中國郵政儲蓄銀行股份有限公司石門縣支行行長

中國郵政儲蓄銀行股份有限公司石門縣支行（曾用名：中國郵政儲蓄銀行有限責(zé)任公司湖南省常德市石門縣支行），成立于2008年，位于湖南省常德市，是一家以從事貨幣金融服務(wù)為主的企業(yè)。

九、遵義貴州銀行行長？

羅茂高：行長，法人代表，同時也是黨委書記。貴州銀行遵義分行前生是遵義市商業(yè)銀行（成立于2001年6月5日），其前生是遵義市商業(yè)銀行。貴州銀行成立于2012年10月11日。是由遵義商業(yè)銀行，安順商業(yè)銀行，六盤水商業(yè)銀行三地組成，總部設(shè)在貴陽。

十、mahout面試題？

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());

}

}

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