碳黑多的地方肯定是出產(chǎn)煤多的地方，山西，山東這邊的炭黑廠都多。
看你是要什么炭黑：色素炭黑還是工業(yè)炭黑，另外進口炭黑在國內(nèi)也占有很大的市場份額，主要品牌有卡博特，德固薩，科琴，哥倫比亞作為一個學生，如果你去學校面試，打算在這個學校當老師，一般面試的題目都是這么幾條。
第1條，如果你成功應聘這個老師崗位之后，你打算如何看待你的工作？
第2條，你有什么能力能夠勝任當前這個教師的崗位，有什么職業(yè)資格和工作經(jīng)驗？
第3條，如果你的學生學習成績不好，你要如何對待他們？
1.粉塵污染這主要發(fā)生在煉膠車間。一種情況發(fā)生在配料時。輪胎的原材料由十幾種化工原料組成，其中有粒徑很小的炭黑，大廠炭黑是直接由槽車輸送到炭黑罐中，通過氣力輸送自動配料，基本沒有粉塵污染。而小廠則是用解包機解開炭黑包，再人工配料，污染相當大。第二種情況發(fā)生在煉膠中。大廠采用高級密煉機，結(jié)合自動配料系統(tǒng)，基本解決了粉塵污染，一個管理好的煉膠車間，老板可以白襪子加拖鞋在里溜達。小廠可就慘了，煉膠用的是開煉機或捏煉機，一加炭黑，車間里可就看不見人了，工人除了牙和眼球是白的外，其他都是黑的！而且，炭黑粒子極小，能鉆到人的汗毛孔里，所以干活前，先要脫光衣服，全身涂一層滑石粉，把汗毛孔填上，這樣煉完膠后才能把身上的炭黑洗凈！否則，炭黑鉆到汗毛孔里，當時是洗凈了，但一出汗，炭黑就又出來了！2.化學污染發(fā)生在硫化車間。輪胎中的防老劑，經(jīng)過高溫高壓，變成了含亞硝胺的蒸汽，具有致癌性！所以，煉膠車間的癌癥患病率較高！
應聘新媒體記者面試題
1. 什么是新媒體？請簡要解釋新媒體的定義及其特點。
2. 請列舉幾種常見的新媒體形式，并就其優(yōu)缺點進行簡要分析。
1. 在新媒體平臺上發(fā)布文章時，應該如何選擇標題？標題對于一篇文章的重要性是什么？
2. 新媒體寫作中，怎樣能吸引更多讀者點擊閱讀文章？請分享幾個實用技巧。
3. 如何保持新媒體內(nèi)容的原創(chuàng)性和吸引力？
1. 作為新媒體記者，你認為最重要的素養(yǎng)是什么？為什么？
2. 在面對社會熱點事件時，新媒體記者應該如何準確、客觀、公正地報道新聞？請舉例說明。
1. 你認為隨著科技的發(fā)展，新媒體將會朝著怎樣的方向發(fā)展？為什么？
2. 新媒體融合傳統(tǒng)媒體的趨勢是否會成為未來的主流？請闡述你的觀點。
以上是關(guān)于應聘新媒體記者面試題的一些內(nèi)容，希望通過這些問題的思考和回答，能夠幫助應聘者更好地了解新媒體領(lǐng)域的要求和挑戰(zhàn)，也期待未來能有更多優(yōu)秀的新媒體記者加入這個行業(yè)，共同推動新媒體的發(fā)展和創(chuàng)新。
騰訊科技集團是IT業(yè)巨頭，為了在行業(yè)內(nèi)立于不敗之地，在挑選人才上特別重視德、能、勤、績。
騰訊有校園招聘和社會招聘兩類，對于校園招聘會在騰訊招聘網(wǎng)頁上有明確的時間和日程安排，社會招聘有明確的崗位、職責、工作地點、性別、學歷、專業(yè)等要求。你敢在這里提騰訊招聘問題，說明你膽子不小，你不是緊張而是擔心應聘不上。騰訊公司各產(chǎn)品經(jīng)理在招聘人才時也會遵循面試規(guī)程的，面試試題應該是圍繞崗位職責提問，再就是服從意識、團隊精神、合作共事、樂于奉獻、處事能力等。面試時千萬不要在工資問題上討價還價，因為你個人是無法改變公司工資制度的。只要把握好這些，我想騰訊產(chǎn)品經(jīng)理會對你有好感的。祝你順利！1、直流電機和交流電機有什么不同，為什么都能旋轉(zhuǎn)？
2、說出一臺新的電機使用前需要做哪些措施？
裂。
3、你能講出幾種電纜規(guī)格？
4、變頻器帶電機運轉(zhuǎn)時，用福祿克數(shù)字萬用表測量變頻器出線端子頻率，為什么有時會測量出有幾千HZ頻率？
關(guān)注南城騎士，帶你了解外賣行業(yè)的各種資訊和內(nèi)幕。
簡單的說說我的應聘經(jīng)歷，希望能對提主有所幫助。說實話，人事專員的應聘其實很簡單，沒有提主所設(shè)想的那么復雜。
首先，既然提主打算應聘人事專員的話，那么肯定是達到了人事專員的標準和門檻。即便差一些，只要提主愿意去嘗試的話，對方都是會給予機會的。當然，僅限于中小公司。
其次，應聘人事專員的話，一定要有信心。如果求職者自身都沒有信心的話，別人也不會對你產(chǎn)生信心，說不定剛開始就PASS了。
然后呢，就是相關(guān)的經(jīng)驗或認真態(tài)度。如果有經(jīng)驗的話，這是最好的。即便沒有經(jīng)驗，也要表露出認真的態(tài)度。有時候，認真的工作態(tài)度往往比經(jīng)驗更為重要。
最后，就是試用期的績效問題了。一般來說，只要沒有太大的問題，求職者都會獲得一個試用期。如果能夠適應并且展現(xiàn)能力的話，那么就會留下轉(zhuǎn)正。要是不行的話，那么轉(zhuǎn)行也就實屬正常了。
總而言之，具體的面試和技巧之類的，其實并不重要。能否打動HE或老板，主要還是看求職者本人。
因為國壽比平安牌子響亮，比太平洋實力雄厚，比新華資歷深，比泰康的培訓正規(guī)，比生命人壽更貼近百姓的心
為什么要來應聘這家醫(yī)院，可以從幾個方面入手：1.你本身是熱愛醫(yī)療行業(yè)的，2.綜合對比，這家醫(yī)院硬件，軟件過硬，3.在這家醫(yī)院可以帶給你什么樣的成長。4.家庭原因。
不要籠統(tǒng)的說我一直就渴望進入你們醫(yī)院這樣的話，要具體的說，在，比如咱們醫(yī)院的什么設(shè)施在同地區(qū)是沒有的，咱們醫(yī)院的什么技術(shù)比別家醫(yī)院高超在什么地方。
要想讓人家一聽就感覺你知識過硬，不著痕跡的夸他們一番，就要認真的了解他們醫(yī)院。了解同地區(qū)的醫(yī)療情況。要相信，機會是留給有準備的人
又到安利Python的時間， 最終代碼不超過30行（優(yōu)化前），加上優(yōu)化也不過40行。
第一步. 構(gòu)造Trie（用dict登記結(jié)點信息和維持子結(jié)點集合）：
-- 思路：對詞典中的每個單詞，逐詞逐字母拓展Trie，單詞完結(jié)處的結(jié)點用None標識。
def make_trie(words):
trie = {}
for word in words:
t = trie
for c in word:
if c not in t: t[c] = {}
t = t[c]
t[None] = None
return trie
第二步. 容錯查找（容錯數(shù)為tol）：
-- 思路：實質(zhì)上是對Trie的深度優(yōu)先搜索，每一步加深時就消耗目標詞的一個字母。當搜索到達某個結(jié)點時，分為不消耗容錯數(shù)和消耗容錯數(shù)的情形，繼續(xù)搜索直到目標詞為空。搜索過程中，用path記錄搜索路徑，該路徑即為一個詞典中存在的詞，作為糾錯的參考。
-- 最終結(jié)果即為諸多搜索停止位置的結(jié)點路徑的并集。
def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
if word == '':
return {path} if None in trie else set()
else:
p0 = set()
if word[0] in trie:
p0 = check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
p1 = set()
if tol > 0:
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
p1.update(check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
return p0 | p1簡單測試代碼 ------
構(gòu)造Trie：
words = ['hello', 'hela', 'dome']
t = make_trie(words)
In [11]: t
Out[11]:
{'d': {'o': {'m': {'e': {'$': {}}}}},
'h': {'e': {'l': {'a': {'$': {}}, 'l': {'o': {'$': {}}}}}}}
容錯查找：
In [50]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=0)
Out[50]: {}
In [51]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=1)
Out[51]: {'hello'}
In [52]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=1)
Out[52]: {}
In [53]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=2)
Out[53]: {'hello'}
似乎靠譜~
---------------------------分--割--線--------------------------------------
以上是基于Trie的approach，另外的approach可以參看@黃振童鞋推薦Peter Norvig即P神的How to Write a Spelling Corrector
雖然我已有意無意模仿P神的代碼風格，但每次看到P神的源碼還是立馬跪...
話說word[1:]這種表達方式其實是有淵源的，相信有的童鞋對(cdr word)早已爛熟于心...（呵呵
------------------------分-----割-----線-----二--------------------------------------
回歸正題.....有童鞋說可不可以增加新的容錯條件，比如增刪字母，我大致對v2方法作了點拓展，得到下面的v3版本。
拓展的關(guān)鍵在于遞歸的終止，即每一次遞歸調(diào)用必須對參數(shù)進行有效縮減，要么是參數(shù)word，要么是參數(shù)tol~
def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
if tol < 0:
return set()
elif word == '':
results = set()
if None in trie:
results.add(path)
# 增加詞尾字母
for k in trie:
if k is not None:
results |= check_fuzzy(trie[k], '', path+k, tol-1)
return results
else:
results = set()
# 首字母匹配
if word[0] in trie:
results |= check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path + word[0], tol)
# 分情形繼續(xù)搜索（相當于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正確的字母置換首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正確的字母作為首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳過余詞首字母
results |= check_fuzzy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交換原詞頭兩個字母
if len(word) > 1:
results |= check_fuzzy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)
return results好像還是沒有過30行……注釋不算（
本答案的算法只在追求極致簡潔的表達，概括問題的大致思路。至于實際應用的話可能需要很多Adaption和Tuning，包括基于統(tǒng)計和學習得到一些詞語校正的bias。我猜測這些拓展都可以反映到Trie的結(jié)點構(gòu)造上面，比如在結(jié)點處附加一個概率值，通過這個概率值來影響搜索傾向；也可能反映到更多的搜索分支的控制參數(shù)上面，比如增加一些更有腦洞的搜索分支。（更細節(jié)的問題這里就不深入了逃
----------------------------------分-割-線-三----------------------------------------
童鞋們可能會關(guān)心時間和空間復雜度的問題，因為上述這種優(yōu)（cu）雅（bao）的寫法會導致產(chǎn)生的集合對象呈指數(shù)級增加，集合的合并操作時間也指數(shù)級增加，還使得gc不堪重負。而且，我們并不希望搜索算法一下就把所有結(jié)果枚舉出來（消耗的時間亦太昂貴），有可能我們只需要搜索結(jié)果的集合中前三個結(jié)果，如果不滿意再搜索三個，諸如此類...
那腫么辦呢？................是時候祭出yield小魔杖了? ??)ノ
下述版本姑且稱之為lazy，看上去和v3很像（其實它倆在語義上是幾乎等同的
def check_lazy(trie, word, path='', tol=1):
if tol < 0:
pass
elif word == '':
if None in trie:
yield path
# 增加詞尾字母
for k in trie:
if k is not None:
yield from check_lazy(trie[k], '', path + k, tol - 1)
else:
if word[0] in trie:
# 首字母匹配成功
yield from check_lazy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
# 分情形繼續(xù)搜索（相當于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正確的字母置換首字母
yield from check_lazy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正確的字母作為首字母
yield from check_lazy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳過余詞首字母
yield from check_lazy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交換原詞頭兩個字母
if len(word) > 1:
yield from check_lazy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)不借助任何容器對象，我們近乎聲明式地使用遞歸子序列拼接成了一個序列。
[新手注釋] yield是什么意思呢？就是程序暫停在這里了，返回給你一個結(jié)果，然后當你調(diào)用next的時候，它從暫停的位置繼續(xù)走，直到有下個結(jié)果然后再暫停。要理解yield，你得先理解yield... Nonono，你得先理解iter函數(shù)和next函數(shù)，然后再深入理解for循環(huán)，具體內(nèi)容童鞋們可以看官方文檔。而yield from x即相當于for y in x: yield y。
給剛認識yield的童鞋一個小科普，順便回憶一下組合數(shù)C(n,m)的定義即
C(n, m) = C(n-1, m-1) + C(n-1, m)
如果我們把C視為根據(jù)n和m確定的集合，加號視為并集，利用下面這個generator我們可以懶惰地逐步獲取所有組合元素：
def combinations(seq, m):
if m > len(seq):
raise ValueError('Cannot choose more than sequence has.')
elif m == 0:
yield ()
elif m == len(seq):
yield tuple(seq)
else:
for p in combinations(seq[1:], m-1):
yield (seq[0],) + p
yield from combinations(seq[1:], m)
for combi in combinations('abcde', 2):
print(combi)可以看到，generator結(jié)構(gòu)精準地反映了集合運算的特征，而且蘊含了對元素進行映射的邏輯，可讀性非常強。
OK，代碼到此為止。利用next函數(shù)，我們可以懶惰地獲取查找結(jié)果。
In [54]: words = ['hell', 'hello', 'hela', 'helmut', 'dome']
In [55]: t = make_trie(words)
In [57]: c = check_lazy(t, 'hell')
In [58]: next(c)
Out[58]: 'hell'
In [59]: next(c)
Out[59]: 'hello'
In [60]: next(c)
Out[60]: 'hela'話說回來，lazy的一個問題在于我們不能提前預測并剔除重復的元素。你可以采用一個小利器decorator，修飾一個generator，保證結(jié)果不重復。
from functools import wraps
def uniq(func):
@wraps(func)
def _func(*a, **kw):
seen = set()
it = func(*a, **kw)
while 1:
x = next(it)
if x not in seen:
yield x
seen.add(x)
return _func這個url打開的文件包含常用英語詞匯，可以用來測試代碼：
In [10]: import urllib
In [11]: f = urllib.request.urlopen("https://raw.githubusercontent.com/eneko/data-repository/master/data/words.txt")
# 去除換行符
In [12]: t = make_trie(line.decode().strip() for line in f.readlines())
In [13]: f.close()----------------------分-割-線-四-----------------------------
最后的最后，Python中遞歸是很昂貴的，但是遞歸的優(yōu)勢在于描述問題。為了追求極致性能，我們可以把遞歸轉(zhuǎn)成迭代，把去除重復的邏輯直接代入進來，于是有了這個v4版本：
from collections import deque
def check_iter(trie, word, tol=1):
seen = set()
q = deque([(trie, word, '', tol)])
while q:
trie, word, path, tol = q.popleft()
if word == '':
if None in trie:
if path not in seen:
seen.add(path)
yield path
if tol > 0:
for k in trie:
if k is not None:
q.appendleft((trie[k], '', path+k, tol-1))
else:
if word[0] in trie:
q.appendleft((trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol))
if tol > 0:
for k in trie.keys():
if k is not None and k != word[0]:
q.append((trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
q.append((trie[k], word, path+k, tol-1))
q.append((trie, word[1:], path, tol-1))
if len(word) > 1:
q.append((trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)) 可以看到，轉(zhuǎn)為迭代方式后我們?nèi)匀豢梢宰畲蟪潭缺Ａ暨f歸風格的程序形狀，但也提供了更強的靈活性（對于遞歸，相當于我們只能用棧來實現(xiàn)這個q）。基于這種迭代程序的結(jié)構(gòu)，如果你有詞頻數(shù)據(jù)，可以用該數(shù)據(jù)維持一個最優(yōu)堆q，甚至可以是根據(jù)上下文自動調(diào)整詞頻的動態(tài)堆，維持高頻詞匯在堆頂，為詞語修正節(jié)省不少性能。這里就不深入了。
【可選的一步】我們在對單詞進行糾正的時候往往傾向于認為首字母是無誤的，利用這個現(xiàn)象可以減輕不少搜索壓力，花費的時間可以少數(shù)倍。
def check_head_fixed(trie, word, tol=1):
for p in check_lazy(trie[word[0]], word[1:], tol=tol):
yield word[0] + p最終我們簡單地benchmark一下：
In [18]: list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
Out[18]:
['micellar',
'malella',
'mesilla',
'morella',
'mysell',
'micelle',
'milla',
'misally',
'mistell',
'miserly']
In [19]: %timeit list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
1.52 ms ± 2.84 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)在Win10的i7上可以在兩毫秒左右返回所有結(jié)果，可以說令人滿意。
