我是一名幼師，當年面試內容為：歌唱、舞蹈和故事講述
本人切實建議：
別以為是學前教育面試唱幼兒歌曲合適，其實主考老師主要想看你的樂感和發(fā)音，建議唱些愛國等歌曲，如《同一首歌》、《生死相依我苦戀著你》、《茉莉花》等民歌比較合適，流行歌曲避免，國歌也是不錯的選擇
舞蹈主要看你肢體協(xié)調性，可以去舞蹈培訓中心學個簡單的舞蹈，做體操也是可以的
講述時主考老師會給你內容，簡單、清晰講述即可
記住，面試時注重發(fā)音，大方些，你一定可以??！
以下是一些可能會在教育保安面試中出現的問題：
1. 您為什么想成為一名教育保安？
2. 您對于學校安全管理的理解是什么？您如何確保學生和員工的安全？
3. 您在過去的工作經驗中，遇到過哪些緊急情況？您是如何應對的？
4. 您如何處理學生和員工之間的糾紛？您有哪些有效的解決方法？
5. 您認為在學校安全管理方面，最重要的是什么？您如何確保學校的安全措施得到落實？
6. 您對于使用安全設備和工具（如監(jiān)控攝像頭、門禁系統(tǒng)等）的操作和維護有哪些經驗？
7. 您如何與教職員工和學生溝通，以便及時了解學校的安全狀況？
8. 您是否有相關的培訓和證書？如果有，能否介紹一下您所接受的培訓和獲得的證書？
9. 您對于學校安全管理的職業(yè)規(guī)劃是什么？您希望在這個領域有怎樣的發(fā)展？
10. 您有什么特別的技能或經驗，可以幫助您更好地完成學校安全管理的工作？
以上問題僅供參考，實際面試中可能還會有其他問題。希望能對您有所幫助。
測試內容??
（1）自我介紹?
要求考生用1分鐘時間介紹本人的基本情況,包括姓名、民族、身份及特長、興趣愛好等。主要考察考生的儀容儀表、語言組織及表達能力等。?
（2）選問答題
回答在面試試題庫中隨機抽取的問題，問題主要涉及生活常識、時事知識、專業(yè)認知和科學素質等內容（生活常識：根據考生平時積累的科普知識、實踐經驗以及生活常識進行分析、推理、比較、判斷,得出合理結論；時事知識：了解近Y年國內外重大時事；專業(yè)認識：能多角度地理解職業(yè)情境中的實際問題,考查考生的情商）。本項測試時間為2-3分鐘,主要考察考生的基礎知識與邏輯思維能力、判斷能力、創(chuàng)新能力、專業(yè)認知能力等。
（3）面試考官結合學生的自我介紹、對所選問題的回答以及專業(yè)相關內容進行補充提問及簡單交流互動(2-3分鐘)。主要考察學生的綜合素質。
2：？選擇在線教育行業(yè)面試題有以下原因：1. 考察專業(yè)知識：在線教育行業(yè)是一個知識密集型行業(yè)，需要掌握扎實的教育理論和教學方法。通過面試題，可以了解應聘者對相關知識的掌握程度。2. 考察邏輯思維能力：在線教育行業(yè)面臨各種復雜的情境和問題，需要應聘者具備良好的邏輯思維和問題解決能力。面試題可以評估應聘者在解決問題時的思考方式和思維能力。3. 考察溝通表達能力：在線教育行業(yè)需要與學生和家長進行有效的溝通，應聘者需要具備良好的表達能力和溝通技巧。面試題可以考察應聘者在表述觀點和解釋問題時的清晰度和條理性。4. 考察行業(yè)了解和熱情程度：通過在線教育行業(yè)的面試題，可以看出應聘者是否對這個行業(yè)有所了解和熱愛。對于一個發(fā)展迅猛、競爭激烈的行業(yè)來說，熱情和執(zhí)著是成功的關鍵因素之一?？偨Y起來，選擇在線教育行業(yè)面試題可以全面評估應聘者的專業(yè)知識、邏輯思維能力、溝通表達能力和對行業(yè)的了解和熱情程度。這些方面的能力和素養(yǎng)對于在在線教育行業(yè)中的職業(yè)發(fā)展非常重要。
在今天競爭激烈的就業(yè)市場中，越來越多的求職者開始關注在智慧教育平臺工作的機會。面試是獲得這樣一個職位的第一步，而面試題也是了解應聘者技能和知識水平的重要方式。本文將就智慧教育平臺面試題進行解析，幫助求職者更好地準備自己。
這是一個非常常見的面試問題，考察應聘者對智慧教育平臺的了解程度。在回答這個問題時，可以強調智慧教育平臺的定義、作用、優(yōu)勢以及未來發(fā)展趨勢等方面。可以提到智慧教育平臺通過互聯網和先進技術手段提供個性化、高效率的教育服務，幫助教師提升教學質量，幫助學生提升學習效果。
這個問題考察應聘者對智慧教育平臺未來發(fā)展的個人看法和洞察力?？梢詮募夹g創(chuàng)新、教學模式、學生學習效果等角度進行回答，結合具體的案例分析，表達個人觀點和見解。
這是一個考核應聘者實際能力和經驗的問題，應聘者可以結合自己的實際工作經歷具體講述在智慧教育平臺方面做過的工作和取得的成績?？梢蕴峒皡⑴c過的項目、解決的問題、創(chuàng)新的經驗等方面。
挑戰(zhàn)是職場中不可避免的部分，如何應對挑戰(zhàn)、解決問題是考察應聘者能力和素質的重要方式。應聘者可以結合自己的實際經驗，介紹在智慧教育平臺工作中遇到的挑戰(zhàn)，以及自己是如何應對和解決的。
了解行業(yè)的最新發(fā)展趨勢是每一個從業(yè)者都需要做的，因此，在面試時被問到這個問題也是非常常見的。應聘者可以結合行業(yè)動態(tài)、公司戰(zhàn)略等方面，分享自己對智慧教育平臺未來發(fā)展的看法和預測。
面試是一個展示自己能力和魅力的機會，想要在智慧教育平臺面試中脫穎而出，除了準備充分外，更要在回答問題時清晰明了，表達流暢。希望以上面試題解析對各位求職者有所幫助，祝大家面試順利，早日獲得心儀的工作！
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??！");
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?。?#34;);
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??！");
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());
}
}
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。
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。
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。
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。
