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      工行能給江西裕民銀行轉(zhuǎn)賬嗎?

      時(shí)間:2025-04-02 01:57 人氣:0 編輯:招聘街

      一、工行能給江西裕民銀行轉(zhuǎn)賬嗎?

      只要是加入了銀聯(lián)的各銀行,都可以轉(zhuǎn)賬。沒有加入就不行。

      二、如何通過工行繳江西社保費(fèi)?

      請您登錄網(wǎng)上銀行,選擇“最愛-e繳費(fèi)-保險(xiǎn)保障-社會保險(xiǎn)”,根據(jù)頁面提示繳納江西地區(qū)(萍鄉(xiāng)、鷹潭、九江、新余、宜春)社會保險(xiǎn)費(fèi)。

      繳費(fèi)時(shí)間:24小時(shí)。此外,您還可通過手機(jī)銀行、營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)辦理。以上內(nèi)容供您參考,具體請以當(dāng)?shù)胤中幸?guī)定為準(zhǔn)。

      三、如何通過工行繳納江西地區(qū)燃?xì)赓M(fèi)?

      請您登錄網(wǎng)上銀行,選擇“最愛-e繳費(fèi)-燃?xì)赓M(fèi)”功能,根據(jù)頁面提示選擇具體繳費(fèi)項(xiàng)目繳納江西地區(qū)(南昌、景德鎮(zhèn)、新余、九江、萍鄉(xiāng)、上饒)燃?xì)赓M(fèi)。

      繳費(fèi)時(shí)間:7:00-22:00(每月最后一天繳費(fèi)時(shí)間7:00-17:00)。此外,您還可通過手機(jī)銀行、自助機(jī)具繳納。以上內(nèi)容供您參考,具體請以當(dāng)?shù)胤中幸?guī)定為準(zhǔn)。

      四、江西樂平13年特崗面試題

      江西樂平13年特崗面試題

      江西樂平13年特崗面試題

      面試是每個(gè)求職者都要經(jīng)歷的一關(guān),特別是對于想要進(jìn)入教育行業(yè)的人士。作為面試者,我們需要提前熟悉面試題,做好充分的準(zhǔn)備,以增加我們在面試中的競爭力。

      本文將為大家分享江西樂平13年特崗面試題,希望能對正在備戰(zhàn)面試的同學(xué)有所幫助。

      1. 學(xué)科知識

      1.1 數(shù)學(xué)

      1. 請簡要介紹金融數(shù)學(xué)的基本概念和應(yīng)用領(lǐng)域。
      2. 如何提高小學(xué)生對數(shù)學(xué)的興趣?
      3. 請編寫一個(gè)有效的數(shù)學(xué)教學(xué)案例。

      1.2 語文

      1. 請介紹一種有效的語文閱讀教學(xué)方法。
      2. 如何培養(yǎng)學(xué)生的寫作能力?
      3. 請簡要介紹論語中的一篇經(jīng)典文章。

      2. 教育教學(xué)理論

      2.1 教育心理學(xué)

      1. 請簡要介紹教育心理學(xué)的基本概念。
      2. 如何應(yīng)用教育心理學(xué)理論指導(dǎo)教學(xué)實(shí)踐?
      3. 有哪些常見的學(xué)習(xí)困難及其應(yīng)對方法?

      2.2 教育方法學(xué)

      1. 請簡要介紹教育方法學(xué)的基本原理。
      2. 如何根據(jù)學(xué)生的不同特點(diǎn)選擇教學(xué)方法?
      3. 請?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)適合小學(xué)生的趣味化教學(xué)活動(dòng)。

      3. 教育實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)

      請結(jié)合你自己的教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),回答以下問題:

      • 你在學(xué)校實(shí)習(xí)的時(shí)候遇到了哪些困難和挑戰(zhàn)?
      • 如何有效管理班級?
      • 請談?wù)勀銓W(xué)生綜合素質(zhì)評價(jià)的看法。

      4. 文化常識

      請就以下問題進(jìn)行作答:

      1. 請簡要介紹中國古代四大發(fā)明。
      2. 請介紹一位中國古代著名的文學(xué)家。
      3. 中國的傳統(tǒng)節(jié)日有哪些?請從其中選擇一個(gè)介紹。

      希望以上面試題目能夠?qū)Υ蠹以诮處熋嬖囍刑峁┮恍﹨⒖己椭笇?dǎo),祝各位考生取得滿意的成績,順利進(jìn)入教育行業(yè)!

      五、在杭州工行存的定期,到期了在江西的工行能取嗎?

      我來回答你:

      是的,只要存單和密碼就可以取。

      不需要存款人的身份證,如果沒到期,一定要存款人的身份證,現(xiàn)在的前提是存單已經(jīng)到期。

      根據(jù)你的補(bǔ)充,我也做出補(bǔ)充回答:

      1、因你的存款單有自動(dòng)轉(zhuǎn)存,等于新的定期開始,定期不到期取款要出示本人身份證;還有5萬元(不含)以上,即使到期也要出示本人身份證,你的二張存單,加上利息肯定超過5萬,所以要出示你的身份證。

      2、建議:如果是你本人取,帶上存單,本人身份證就可以了。

      如果是朋友幫忙去取,要你的朋友帶上他的身份證和你的身份證和二張存款單。

      3、如果你一下用不了這么多,比如你要用4萬,還有一萬多(含利息)可以續(xù)存,而且不影響存期。也就是說你把一張三萬的全部取出,另外一張二萬的提前部分支取,支取金額為一萬,另外的一萬不影響存期。

      最后祝你成功!

      六、江西電線代工行業(yè)全景及前景分析

      前言

      近年來,隨著中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和電力基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善,電線代工行業(yè)在地方經(jīng)濟(jì)中占據(jù)了越來越重要的地位。尤其是在江西省,憑借其優(yōu)越的地理位置和豐富的資源,電線代工行業(yè)迅速崛起,并展示出良好的發(fā)展前景。

      江西省電線代工行業(yè)概況

      江西省作為一個(gè)重要的工業(yè)基地,擁有豐富的電線生產(chǎn)資源和成熟的行業(yè)鏈條。電線代工企業(yè)主要負(fù)責(zé)電線電纜的生產(chǎn)與加工,為電力、建筑、交通等多個(gè)領(lǐng)域提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)。

      在江西省,電線代工的企業(yè)數(shù)量眾多,涵蓋了小型企業(yè)到大型集團(tuán)的多種類型。其中一些知名企業(yè)已經(jīng)在國內(nèi)外市場上占有了一席之地,逐漸形成了較為完整的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

      電線代工的市場需求

      電線代工的市場需求主要來源于以下幾個(gè)方面:

      • 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè):隨著中國基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的加快,電線和電纜的需求量逐年增加,尤其是在交通運(yùn)輸、能源開發(fā)以及市政工程等領(lǐng)域。
      • 房地產(chǎn)行業(yè):房地產(chǎn)市場的復(fù)蘇,也帶動(dòng)了電線代工行業(yè)的發(fā)展,優(yōu)質(zhì)的電線電纜產(chǎn)品成為建筑安全的重要保障。
      • 新能源產(chǎn)業(yè):電動(dòng)汽車、風(fēng)能和太陽能等新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展呼喚高性能電線產(chǎn)品,進(jìn)一步推動(dòng)了電線代工企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品多元化。

      江西電線代工的優(yōu)勢

      江西省電線代工行業(yè)具有以下幾點(diǎn)優(yōu)勢:

      • 資源豐富:江西省擁有豐富的銅、鋁等金屬礦藏,為電線生產(chǎn)提供了穩(wěn)定的原材料。
      • 地理位置優(yōu)越:江西省地處中國中部,交通便利,便于物流運(yùn)輸,降低了運(yùn)輸成本。
      • 政策支持:江西省政府對制造業(yè)的政策扶持力度不斷加大,很多企業(yè)享受到稅收減免、技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼等政策紅利。
      • 技術(shù)創(chuàng)新能力強(qiáng):隨著科技的進(jìn)步,許多電線代工企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新上不斷投入,提升了產(chǎn)品質(zhì)量和競爭力。

      行業(yè)挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略

      盡管江西省電線代工行業(yè)發(fā)展迅速,但也面臨著一些挑戰(zhàn):

      • 市場競爭激烈:隨著更多企業(yè)涌入市場,價(jià)格競爭日益激烈。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn),企業(yè)應(yīng)該注重差異化競爭,提升服務(wù)質(zhì)量與品牌影響力。
      • 技術(shù)更新迅速:對于電線產(chǎn)品的技術(shù)要求逐漸提高,企業(yè)需在研發(fā)投入上持續(xù)加大,確保產(chǎn)品符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
      • 環(huán)境保護(hù)壓力:在環(huán)保政策日益嚴(yán)格的大背景下,企業(yè)需要關(guān)注環(huán)保生產(chǎn),加強(qiáng)廢物處理和排放控制。

      未來發(fā)展趨勢

      展望未來,江西省的電線代工行業(yè)發(fā)展勢頭良好,將朝以下幾個(gè)方向發(fā)展:

      • 智能化生產(chǎn):隨著智能制造概念的推廣,越來越多的企業(yè)將引入自動(dòng)化設(shè)備,提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
      • 綠色環(huán)保:環(huán)保將成為企業(yè)的重要責(zé)任,綠色生產(chǎn)理念將推動(dòng)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級,開發(fā)低碳環(huán)保材料。
      • 國際市場開拓:隨著全球化進(jìn)程加快,江西的電線代工企業(yè)應(yīng)加大國際市場的開拓力度,將產(chǎn)品出口到更多國家和地區(qū)。

      結(jié)語

      綜上所述,江西省的電線代工行業(yè)不僅擁有廣闊的市場機(jī)會,還有豐富的資源保障。在面臨挑戰(zhàn)的同時(shí),行業(yè)內(nèi)的企業(yè)也正在采取積極的應(yīng)對策略,促進(jìn)自身的可持續(xù)發(fā)展。

      感謝讀者抽出時(shí)間閱讀這篇文章,希望通過本文的分析,能夠?qū)δ私饨麟娋€代工行業(yè)的現(xiàn)狀及未來發(fā)展有所幫助。

      七、mahout面試題?

      之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實(shí)現(xiàn);于是想根據(jù)示例的流程實(shí)現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個(gè)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(shí)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(jìn)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(jìn)行分類。

      接下來貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》

      1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù):

      在hdfs主要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)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(jìn)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(jìn)行分類。

      這三步,代碼我就一次全貼出來;主要是兩個(gè)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(shí)報(bào)錯(cuò)。。。。");

      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(shí)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(shí)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(shí)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(shí)時(shí)更新、可定制性強(qiáng)等,但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗(yàn)等挑戰(zhàn)。

      2. 請談?wù)勀赪ebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。

      我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)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(jìn)行地圖展示和交互設(shè)計(jì),并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進(jìn)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(jì)和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。

      3. 請描述一下您在以往項(xiàng)目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。

      在以往的項(xiàng)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(xiàng)目中,我開發(fā)了一個(gè)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(xiàng)目中,我使用WebGIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng),提供了準(zhǔn)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(rèn)為WebGIS在未來會繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進(jìn)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(jìn)行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個(gè)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。

      九、freertos面試題?

      這塊您需要了解下stm32等單片機(jī)的基本編程和簡單的硬件設(shè)計(jì),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。

      十、paas面試題?

      1.負(fù)責(zé)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(hù)關(guān)鍵客戶關(guān)系,與客戶決策者保持良好的溝通;

      3.管理并帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成完成年度銷售任務(wù)。

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