工作關系是指在工作中，上下級以及同級別工作者之間的關系，包括監(jiān)督關系、匯報關系以及同事之間的關系。
即原工作關系是轉移到新的入職公司,還是保留在原城市自行托管。根據(jù)你擬定處理工作關系方式填寫,不明白可以咨詢原工作地12333,或者新工作地12333。打個比方說,你原在廣西工作,后到上海工作,上海是不負責你的工作關系及檔案處理的。你要了解不同地區(qū)政策,了解處理方式后填寫。
其實大家都是被電視劇給迷惑了 其實紀曉嵐他是什么官職啊 他和和珅差好多級呢 憑什么和人家鬧啊 還平衡呢 和珅要是想弄死紀很容易的~~~雖然傳聞二人結怨頗多,事實上,紀曉嵐與和珅的關系就像是忘年交。
年輕的和珅處世外向潑辣。年老的、處世逐漸內斂圓滑的紀曉嵐會時時善意地提醒和珅。
兩人既有政見不同帶來的爭吵,也有默契的配合。
在工作中,更多的是和珅對紀曉嵐的關照；在人際關系上,更多的是紀曉嵐對和珅的幫助。
工作關系是由需求和被需求引發(fā)的關聯(lián)關系，而作為領導干部，主要有以下五個工作關系需要遵守：
1、要處理好對上與管下的關系：
對上要對單位、對領導負責，工作中要主動扛大梁、挑重擔、負重責、做貢獻；要切實增強危機感、緊迫感，兢兢業(yè)業(yè)、扎扎實實、履職盡責。對下要嚴格管理、嚴格要求。
“律下必嚴”是對廣大干部最大的關心、最好的保護。作為領導干部無論是在執(zhí)行工作計劃，還是在遵守工作紀律上，都要嚴格要求干部職工，努力打造一支“精干、高效、務實”的干部隊伍。
2、要處理好分工與協(xié)調的關系：
管好、做好自己分工內的工作是義不容辭的責任，但統(tǒng)籌協(xié)調好全局更是至關重要。領導干部必須學會協(xié)調、善于協(xié)調，理順各方關系，使大家心往一處想，勁往一處使，推動各項工作順利開展。
作為領導要關心下級，支持下級，凡事多為下級考慮、多為群眾著想。作為下級要尊重上級，服從和執(zhí)行上級的工作部署，積極參與上級的各項決策，多提建設性意見建議，共同營造團結一心、步調一致的和諧局面。
3、要處理好權力與責任的關系：
“有權必有責，權責必相當”。作為領導干部，一定要樹立正確的權力觀，把權力視為黨和人民的信任和重托，把職位作為服務人民的實踐平臺，把實績作為回報人民的根本方式，把奉獻作為為官做人的基本準則，與黨同心同德、同舟共濟，常懷憂黨之心，恪盡興黨之責。
4、要處理好自律與他律的關系：
作為領導干部要嚴格“自律”，常修為政之德、常思貪欲之害、常懷律己之心，修身慎行、懷德自重、敦方正直、清廉自守，自覺做到為政以德、為政以廉、為政以民，永葆共產黨員的先進性。
要歡迎“他律”，善于使用黨紀條例法規(guī)“裝修”自己的思想和靈魂；要自覺接受監(jiān)督，廣開言路，聽取意見，對待批評意見，要樂于接受、勇于“亮丑”、敢于改正。
5、要把握好質與量的關系：
要適應我國經濟轉向高質量發(fā)展階段，新時代組織工作同樣要落實高質量發(fā)展要求，從“做沒做”“有沒有”轉向“好不好”“優(yōu)不優(yōu)”，在組織工作的理念、思維、方式、機制、載體等方面，不斷創(chuàng)新、優(yōu)化、提升，做到效率、效能、效益的有機統(tǒng)一。
比如把準核實干部公示的有關信息等最基礎的工作，都需要下足“繡花”功夫，防止出問題。
比如，非公企業(yè)和社會組織，不能簡單看建了多少個黨組織、覆蓋了多少家企業(yè)這個“量”上的有形覆蓋，更要看黨的活動開展、黨的組織功能發(fā)揮、黨的凝聚力戰(zhàn)斗力這個“質”上的有效覆蓋，這才是黨建工作實事求是的態(tài)度。
藥企QC質量控制崗位是藥企研發(fā)、生產、銷售等環(huán)節(jié)間的重要一環(huán)。據(jù)此，以下是QC在藥企中的工作關系：
1. 與研發(fā)部門的關系：QC人員一般需要配合研發(fā)人員對新藥研發(fā)和新工藝引進進行質量評估和驗證，對技術方案進行驗證并給出藥品分析結果及質量意見，確保產品性能和質量符合標準。
2. 與生產部門的關系：QC為生產部門提供質量控制技術指導和管理，監(jiān)督產品生產過程的進展和環(huán)節(jié)，隨時檢查產品生產質量指標是否符合標準要求，并及時反饋結果。
3. 與銷售部門的關系：QC對產品銷售前進行質量把關，確保藥品在質量方面完全符合批準的標準并達到銷售要求，為銷售部門提供相關數(shù)據(jù)支持，并協(xié)助客戶質量問題的解決。
綜上所述，QC在藥企中具有貫穿藥品生產和銷售全過程的重要作用，并與研發(fā)、生產、銷售等部門之間形成協(xié)同合作、互相配合的工作關系。
企業(yè)內訓工作關系是企業(yè)發(fā)展中至關重要的一環(huán)，通過內訓可以提升員工的綜合能力和素質，為企業(yè)的長遠發(fā)展打下堅實的基礎。企業(yè)內訓工作關系著企業(yè)的整體運營，人才培養(yǎng)，以及未來發(fā)展規(guī)劃，因此，建立一個科學有效的內訓系統(tǒng)至關重要。
企業(yè)內訓不僅僅是培訓員工的一種方式，更是企業(yè)文化的傳承和發(fā)展。通過內訓，員工可以不斷提升自身技能和知識水平，從而更好地適應市場的變化和企業(yè)的發(fā)展需求。同時，企業(yè)內訓也可以增強員工的責任感和歸屬感，提高工作效率和團隊凝聚力。
要確保企業(yè)內訓工作的效果和持續(xù)發(fā)展，必須建立起一套科學的內訓體系。首先，企業(yè)需要明確內訓的目標和需求，制定相應的內訓計劃和課程。其次，要選擇合適的內訓方式和形式，可以結合線上線下相結合，靈活多樣。最后，要建立內訓評估機制，及時調整和優(yōu)化內訓內容，確保內訓效果。
企業(yè)內訓是一個系統(tǒng)工程，需要全員參與，不僅僅是培訓部門的責任。在開展內訓工作時，企業(yè)應該注重以下幾點：
企業(yè)內訓工作是一個持續(xù)改進和迭代的過程，隨著企業(yè)發(fā)展和員工需求的變化，內訓內容和方式也需要不斷優(yōu)化和調整。因此，企業(yè)內訓部門需要保持敏銳的觀察力和反饋機制，保持與市場和員工需求的同步發(fā)展。
企業(yè)內訓工作關系著企業(yè)發(fā)展的全局，只有建立科學有效的內訓體系，開展系統(tǒng)化的內訓工作，才能幫助企業(yè)留住人才，提升整體競爭力，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的目標。希望各企業(yè)能重視內訓工作，為員工提供更好的成長和發(fā)展機會，共同推動企業(yè)內訓工作走向新的高度。
可以寫在崗位上與工作有職責和關系
一般大中型的企業(yè)都單獨設有法務部。法務部的主要職責是審核銷售部門與客戶簽訂的銷售合同。以及應收賬款的索要和處理日常法律訴訟方面的業(yè)務。通俗的講，就是銷售部門銷售產品。是否合理合規(guī)要經過法務部門的審核，以規(guī)避出現(xiàn)的風險。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現(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?。?#34;);
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敗！");
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?。?#34;);
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(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)了實時的空氣質量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質量數(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。
