作為120緊急救援中心調(diào)度員，需要具備一定的專業(yè)知識和技能，同時還需要具備一定的心理素質(zhì)和應(yīng)變能力。在面試中，可能會被問到一些關(guān)于急救知識、應(yīng)急處理、溝通能力等方面的問題。例如，如何判斷一個人是否需要緊急救援？
如何處理緊急情況下的電話溝通？
如何應(yīng)對突發(fā)事件？
如何處理不同類型的急救情況？
面試者需要根據(jù)自己的經(jīng)驗和知識，結(jié)合實際情況進行回答，展現(xiàn)出自己的專業(yè)素養(yǎng)和應(yīng)變能力。
根據(jù)車站值班員報告，確認行車區(qū)間是否有車占用的情況，下發(fā)行車指令，確保行車安全有序。
1. 首先每天上班時，在業(yè)務(wù)盤點要查看自己所管轄各條線路各車輛的打卡情況，以便于及時發(fā)現(xiàn)未打卡司機，減免司機趟次統(tǒng)計錯誤率。
2. 當確認完打卡后，需選擇你管轄線路的各單車進行同步司機，確保當前趟次跟實際司機對應(yīng)。
3. 當上班期間有壞車頂班的情況，其操作步驟為：
1) a:在營運調(diào)度的發(fā)車情況，選取舊車壞的趟次時間。
2) b:右擊其時間，選擇調(diào)整計劃，再選擇更
換車輛。
3) c:在彈出的對話框，選擇新車進行頂班，右邊換車原因選取舊車需要頂班的原因，在點擊確定。（該舊車的班次系統(tǒng)會自動補錄后續(xù)取消的班次）。
1、調(diào)度管轄設(shè)備 ：運行和操作的指揮權(quán)限歸相應(yīng)調(diào)度機構(gòu)的設(shè)備；
2、調(diào)度許可設(shè)備：其他調(diào)度機構(gòu)或廠站管轄，但運行狀態(tài)的改變需要經(jīng)過本級調(diào)度許可的設(shè)備；
3、廠站管轄設(shè)備：運行和操作的指揮權(quán)限歸相應(yīng)廠站的設(shè)備；
調(diào)度口號：如何提高工作效率與時間管理
無論是在學(xué)校還是在工作中，時間管理對于每個人來說都是至關(guān)重要的。當我們能夠有效地管理時間，我們可以更高效地完成任務(wù)，減少壓力，并提高生產(chǎn)力。然而，對于許多人來說，時間管理似乎是一項挑戰(zhàn)。幸運的是，有一些簡單的調(diào)度口號可以幫助我們更好地管理時間并提高工作效率。
調(diào)度口號一：確定目標和優(yōu)先級
為了提高工作效率，我們首先需要明確自己的目標，并確定每項任務(wù)的優(yōu)先級。在開始一天的工作之前，花費一些時間列出今天需要完成的任務(wù)，并按照重要性的順序進行排序。這樣，我們就可以專注于最重要的任務(wù)，確保它們在預(yù)定的時間內(nèi)完成。
在確定目標和優(yōu)先級時，我們還應(yīng)該確保它們是可量化和可實現(xiàn)的。將大的目標分解成小的里程碑，每次專注于實現(xiàn)一個小目標，這將使我們更有動力，并且更容易跟蹤和評估進展。
調(diào)度口號二：制定詳細計劃
第二個重要的調(diào)度口號是制定詳細的計劃。一旦我們確定了任務(wù)的優(yōu)先級，我們應(yīng)該將其分解為更具體的行動步驟。這將有助于我們更清楚地了解要做什么以及如何做。在計劃中，我們可以為每個任務(wù)設(shè)置時間限制，這樣就有了一個明確的時間框架。
在制定計劃時，我們還應(yīng)該考慮到可能出現(xiàn)的意外情況和延遲。留出一些額外的時間來處理緊急情況，同時遵循計劃的時間框架。這樣，當不可預(yù)見的情況發(fā)生時，我們也能夠靈活地做出調(diào)整。
調(diào)度口號三：克服拖延癥
拖延癥是許多人面臨的共同問題。然而，拖延不僅會浪費時間，還會增加壓力和焦慮感。為了克服拖延癥，我們可以嘗試一些策略：
- 設(shè)定小目標：將大的任務(wù)分解成小的部分，并為每個部分設(shè)定一個小目標。這樣做可以讓任務(wù)變得更可管理和更容易完成。
- 使用番茄工作法：將工作時間切分為25分鐘的工作塊，每個工作塊之后休息5分鐘。這種時間管理方法幫助我們集中注意力，避免分心。
- 設(shè)置獎勵機制：在完成任務(wù)后，給自己一些小獎勵。這將激勵我們更努力地工作，并更快地完成任務(wù)。
調(diào)度口號四：避免多任務(wù)處理
很多人迷信多任務(wù)處理可以提高工作效率，然而研究表明，多任務(wù)處理實際上會降低我們的工作效率。當我們嘗試同時處理多個任務(wù)時，我們的注意力會分散，導(dǎo)致任務(wù)完成時間延長。
相反，專注于一項任務(wù)并將其完全完成，然后再轉(zhuǎn)向下一個任務(wù)。這種單任務(wù)處理方法可以提高我們的專注力和效率，并減少錯誤的發(fā)生。
調(diào)度口號五：學(xué)會說“不”
有時候，為了管理時間并提高工作效率，我們需要學(xué)會說“不”?！安弧币馕吨芙^無關(guān)緊要或會影響到我們的正常工作的請求。
我們需要學(xué)會優(yōu)先考慮我們自己的目標和任務(wù)，在必要時拒絕那些會分散注意力或浪費時間的請求。只有通過說“不”，我們才能夠保持專注并確保任務(wù)按時完成。
調(diào)度口號總結(jié)：
在一個快節(jié)奏和高要求的社會中，良好的時間管理和工作效率對于每個人都至關(guān)重要。通過明確目標和優(yōu)先級，制定詳細計劃，克服拖延癥，避免多任務(wù)處理和學(xué)會說“不”，我們可以提高工作效率，減少壓力，并更好地管理時間。
時間是有限的資源，我們應(yīng)該珍惜并善加利用。通過遵循這些簡單的調(diào)度口號，我們可以在工作中取得更好的成果，并實現(xiàn)更多的工作生活平衡。
對于這個問題,我的回答是:
滴滴調(diào)度是指滴滴車主在接單后通過APP進行調(diào)度任務(wù)的過程。調(diào)度完成需要滿足以下條件：
1. 車主接到調(diào)度任務(wù)后，到達指定地點并將乘客接上。
2. 車主根據(jù)乘客要求，按照指定地點和路線將乘客順利送到目的地。
3. 車主在APP上完成任務(wù)之后，可以獲得調(diào)度費用和獎勵，并獲得滴滴平臺的評價。
只有在滿足以上三個條件的情況下，調(diào)度任務(wù)才會被認為是完成。其中，車主在完成過程中需要遵守交通規(guī)則，確保乘客的人身安全，并需要保持良好的服務(wù)態(tài)度和安全駕駛習(xí)慣。失敗或未完成的調(diào)度任務(wù)將可能影響車主在滴滴平臺的信譽度和業(yè)績評價。
現(xiàn)在全國鐵路有18個鐵路局直接分管著全國數(shù)萬公里鐵路上的列車行車調(diào)度指揮工作。每個鐵路局分管著多條線路，每條線路又按長短不同分為若干個區(qū)段、每個區(qū)段由一名鐵路行車調(diào)度員（簡稱“行調(diào)”）具體調(diào)度指揮每一列列車的運行以及車輛甩掛作業(yè)工作。
列車無線調(diào)度電話（簡稱無線列調(diào)）是重要的鐵路行車通信設(shè)備，號稱列車行車“三大件”之一，在保證列車正點運行、降低機車能耗、提高通過能力、通告險情、防止事故、救援搶險等各方面都具有重要的作用。無線列調(diào)系統(tǒng)負責列車的位置和運行方向，其工作成員包括行車調(diào)度員、車站值班員、助理值班員、機車司機、運轉(zhuǎn)車長等。
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?。?#34;);
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??！");
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?。?#34;);
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?。?#34;);
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。
