一是報表統(tǒng)計法。報表統(tǒng)計法是最常用、最有效的一種調(diào)查方法，通過設計制作表格，收集各地相關數(shù)據(jù)，達到了解掌握工作情況的目的。報表統(tǒng)計法的優(yōu)點是能夠快速、有效地了解面上工作情況，方法簡便，效率較高；缺點是不能掌握具體的工作事例，調(diào)查缺乏深度和實感。用好報表統(tǒng)計法關鍵是設計的報表要有針對性、合理性，同時要注意核實報表的真實性、準確性。工作中要防止報表統(tǒng)計過多過濫，隨便下發(fā)名目繁多的報表，增加基層工作負擔，滋長官僚主義習氣。
二是實地調(diào)查法。實地調(diào)查法就是深入基層、深入一線進行現(xiàn)場調(diào)研，收集掌握大量第一手資料。實地調(diào)查法的優(yōu)點是調(diào)查較為深入，有真切實感，能夠了解真實具體的情況；缺點是需要花費的時間、人力、物力較多，調(diào)查面較小。實地調(diào)查經(jīng)常與報表統(tǒng)計結合起來，各取所長，相互補充，達到點面結合調(diào)查的目的。
三是座談討論法。座談討論法通過召開座談會，邀請調(diào)查對象參加，集中了解相關工作情況。座談討論法的優(yōu)點是一個會議可以了解多個方面的情況，還能通過討論相互思想碰撞，促進調(diào)研深入，工作效率較高；缺點是調(diào)查缺乏現(xiàn)場真實性，調(diào)查質(zhì)量受調(diào)查對象影響較大。座談討論法的關鍵是要選好參會人員，讓有觀點、有想法、了解具體情況的同志參加座談，并提前通知參會人員做好相關準備。
四是查閱資料法。查閱資料法就是圍繞調(diào)研題目，收集查閱相關文獻資料，廣泛獲取調(diào)研信息的方法。查閱資料法的優(yōu)點是不受時間空間限制，借鑒參考相關信息，便于啟發(fā)開拓思路，方法較為簡便；缺點是查閱資料只能作為一種先行調(diào)查，不能作為調(diào)查結論的現(xiàn)實依據(jù)。采用查閱資料法要注意避免觀點先人為主、不重視現(xiàn)實材料、甚至抄襲他人文獻等行為。
五是問卷調(diào)查法。問卷調(diào)查法是通過設計制作調(diào)查問卷，在一定范圍內(nèi)發(fā)放填寫，然后回收統(tǒng)計分析的調(diào)查方法。問卷調(diào)查法的優(yōu)點是調(diào)查面廣、信息量大、方法簡便等；缺點是只適用于對調(diào)查對象的認識、反映及所了解情況的調(diào)查，并且調(diào)查對象的配合度對調(diào)查的真實性影響較大。
六是個別訪談法。個別訪談法是通過走訪不同的人群、對象來獲取調(diào)研信息的一種調(diào)查方法。個別訪談法的優(yōu)點是獲得的信息準確性較高，訪談互動中往往能夠獲得更有價值的材料，有助于對問題的深入了解；缺點是工作量大、耗時長、成本高，不易大規(guī)模開展。個別訪談法多用于對一些專家、學者、領導等重點對象的調(diào)查。
七是專家調(diào)查法。專家調(diào)查法是以專家作為主要對象，依靠其學識和經(jīng)驗來獲取重要信息的方法。專家調(diào)查法多采用個別訪談的方式進行，其最大優(yōu)點是借助專家智慧來促進調(diào)研的深入。
八是網(wǎng)絡調(diào)查法。網(wǎng)絡調(diào)查法是借助互聯(lián)網(wǎng)廣泛開展調(diào)查研究的一種方法?；ヂ?lián)網(wǎng)是一個超大信息庫，可搜索收集大量信息資料，同時可利用網(wǎng)絡開展問卷調(diào)查、專家訪談、視頻會議、綜合分析等調(diào)查，由于網(wǎng)絡具有即時、交互、遠程、便利等特性，目前網(wǎng)絡調(diào)查應用越來越廣泛。
九是電話調(diào)查法。電話調(diào)查法是抽取一定的調(diào)查對象，通過電話訪談了解獲取信息的方法。電話調(diào)查法多用于民意調(diào)查、市場調(diào)查等領域。
十是抽樣調(diào)查法。抽樣調(diào)查法是按照一定方式和比例，從調(diào)查對象中抽取部分樣本進行調(diào)查，并用所得結果說明總體情況。抽樣調(diào)查法的優(yōu)點是節(jié)約人力、物力和財力，能在較短的時間內(nèi)取得相對準確的調(diào)查結果。在全面調(diào)查由于量大、面廣、耗時長難于開展時，常常采用抽樣調(diào)查進行檢查和驗證。抽樣調(diào)查法的缺點在于如果抽取樣本不足，或者抽樣方式不科學，會影響到調(diào)查結果的準確性和真實性。
十一是典型剖析法。典型剖析法是重點選取一兩個有代表性的調(diào)查對象，運用“解剖麻雀”的方法進行深入細致的調(diào)查。典型剖析法的優(yōu)點是調(diào)查更深更細，能夠了解更多更實的情況，掌握大量具體可靠的第一手資料。典型剖析法選取的調(diào)查對象一定要有代表性、典型性，由于耗費的人力、時間、精力較大，一般用于重點項目或課題的調(diào)研。
寫鄉(xiāng)村旅游論文開展調(diào)研，就要深入相關的鄉(xiāng)鎮(zhèn)村屯。這些鄉(xiāng)鎮(zhèn)和村屯就是已經(jīng)打造成為旅游村屯，旅游景點，或者將要推動打造形成的生態(tài)旅游景點。
龍政府規(guī)劃范圍內(nèi)，由投資者投資的有發(fā)展前景的景觀景點，好玩好看的相關村屯旅游點去調(diào)查研究，再到發(fā)達地區(qū)去研究對比。
寫鄉(xiāng)村旅游論文最重要的的一項工作就是開展調(diào)研，獲得第一手資料，怎么樣開展調(diào)研呢，首先要選定符合鄉(xiāng)村旅游論文內(nèi)容的鄉(xiāng)村，并有豐富旅游資源作為開展調(diào)研的地點，二是要親身經(jīng)歷和體驗鄉(xiāng)村旅游的原始，自然，民風民俗，讓人流連忘返的美景，認及帶來精神享受，形成鄉(xiāng)村旅游論文重點，三是調(diào)研中，發(fā)現(xiàn)和探索鄉(xiāng)村旅游發(fā)展?jié)摿烷_發(fā)前景，使論文更添精采。
在進行相關的問卷的設計之前，首先商家要針對自己的銷售產(chǎn)品有一定的范圍確定，因為市場調(diào)查問卷都是有針對性的，比如要調(diào)研關于商品的味道的調(diào)研工作，就需要在幾個選項中確定一下范圍，因為這樣可以讓調(diào)查結果更加的突出，也有利于節(jié)省關于商品的銷售以及生產(chǎn)的時間，有一些商家在進行相關工作的過程中，忽略了這項任務，在問卷的具體回答事項中沒有確定范圍，開放式的回答方式一定會讓答案沒有集中性，那么就容易產(chǎn)生需要再次調(diào)研的問題。
在很多的市場調(diào)查問卷工作中，大家都會發(fā)現(xiàn)這樣的問題，就是很多的相同產(chǎn)品的調(diào)研工作進行了一次之后，發(fā)現(xiàn)效果不理想就再次的進行調(diào)查，甚至是反復多次的進行產(chǎn)品的調(diào)研，如果要是究其原因，就是因為在調(diào)查的目標范圍不夠具體，沒有一定的針對性，自然就不能鎖定一定的范圍，這樣進行調(diào)研只會浪費精力以及時間。因此，在做市場調(diào)查問卷這項工作的時候，需要注意以上的問題。在進行市場調(diào)查問卷工作的過程中，切記的就是不能夠著急，也不能盲目的進行選擇，一定要在產(chǎn)品有了一定的生產(chǎn)定向以及一定的產(chǎn)品設計之后再進行調(diào)研工作可以幫助商家盡快的解決關于產(chǎn)品設計以及銷售的工作。也能夠幫助企業(yè)在今后的銷售中取得更好的成績，為企業(yè)創(chuàng)造出更多的利潤價值。因此希望商家一定要注重關于調(diào)研問卷的相關問題。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)上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數(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. 構造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成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工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成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) {
//將訓練數(shù)據(jù)轉換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓練模型
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("序列化文件轉換成向量失?。?#34;);
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據(jù)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(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??！");
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(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(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(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. 請談談您在WebGIS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(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(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預警系統(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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)、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(shù)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(jīng)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(xiàn)，以預測其未來的表現(xiàn)。
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。
需要具體分析 因為cocoscreator是一款游戲引擎，面試時的問題會涉及到不同的方面，如開發(fā)經(jīng)驗、游戲設計、圖形學等等，具體要求也會因公司或崗位而異，所以需要根據(jù)實際情況進行具體分析。 如果是針對開發(fā)經(jīng)驗的問題，可能會考察候選人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能夠獨立開發(fā)小型游戲等等；如果是針對游戲設計的問題，則需要考察候選人對游戲玩法、關卡設計等等方面的理解和能力。因此，需要具體分析才能得出準確的回答。
