国内精品久久久久_亚洲区手机在线中文无码播放_国内精品久久久久影院一蜜桃_日韩内射激情视频在线播放免费

青年擇業(yè)觀？

時間：2025-04-19 16:49 人氣：0 編輯：招聘街

一、青年擇業(yè)觀？

多數大學生把“自身人格的完美”和“生計的需要”作為就業(yè)的主要目的，而少數人選擇了“為社會做貢獻”。

選擇“為社會做貢獻”的人數雖少，但也是很可喜的現象，他們會帶動和影響很多人為國家和社會做貢獻。

在這方面，青年馬克思為我們做出了榜樣。

馬克思認為，青年人選擇職業(yè)應該遵循的主要指針是“人類的幸福和我們自身的完美”。

這二者不是對立的，人們只有為他人的幸福和人格的完美而工作，才有自己的幸福和人格的完美。

一個人如果只想著自己，只為自己的幸福而勞動，那么這個人或許會在某一領域有所貢獻，但是“他永遠不能成為一個完美無疵的偉大人物”。

二、什么是擇業(yè)觀？

第一:正確的擇業(yè)觀指的是：世界觀、人生觀、價值觀、社會觀。所謂擇業(yè)，就是擇業(yè)者根據自己的職業(yè)理想和能力，從社會上各種職業(yè)中選擇其中的一種作為自己從事的職業(yè)過程。

第二:職業(yè)是人類在勞動過程中的分工現象，它體現的是勞動力與勞動資料之間的結合關系，其實也體現出勞動者之間的關系，勞動產品的交換體現的是不同職業(yè)之間的勞動交換關系。這種勞動過程中結成的人與人的關系無疑是社會性的，他們之間的勞動交換反映的是不同職業(yè)之間的等價關系，這反映了職業(yè)活動職業(yè)勞動成果的社會屬性。

三、科學擇業(yè)觀念包括？

科學就業(yè)觀是指求職者以正確認識個人與社會關系為前提,在客觀評價自我,理性認識就業(yè)環(huán)境的基礎上,指導求職者職業(yè)發(fā)展,并最終實現自身需要與社會發(fā)展相和諧的就業(yè)觀念.

科學就業(yè)觀具備以下四個特征：

首先,科學就業(yè)觀具有導向性,可以引領大學生理性地思考個人的職業(yè)生涯發(fā)展,從而自我激勵,發(fā)揮主觀能動性,有意識地發(fā)展自己.

其次,科學就業(yè)觀具有目的性,是一種目標和歸宿,可以使大學生理性擇業(yè),實現自我與社會的和諧發(fā)展.

第三,科學就業(yè)觀具有過程性,是一個潛移默化的形成過程,需要經過較長時間的教育、引導和影響.

第四,科學就業(yè)觀具有可發(fā)展性,在大學生職業(yè)生涯發(fā)展的同時就業(yè)觀也在不斷的發(fā)展和完善.

四、關于擇業(yè)觀的名言？

1.希望是本無所謂有，無所謂無的。這正如地上本沒有路，走的人多了也就成了路。

2.不恥最后。即使慢，馳而不息，縱會落后，縱會失敗，但一定可以達到他所向的目標。

3.沒有風浪，便沒有勇敢的弄潮兒，沒有荊棘，便沒有不屈的開拓者。

4.言行一致是成功的開拓者。

5.君子謀道不謀食，君子憂道不憂貧。

6.達則兼濟天下，窮則獨善其身。

五、什么是正確的擇業(yè)觀？

第一:正確的擇業(yè)觀指的是：世界觀、人生觀、價值觀、社會觀。所謂擇業(yè)，就是擇業(yè)者根據自己的職業(yè)理想和能力，從社會上各種職業(yè)中選擇其中的一種作為自己從事的職業(yè)過程。

第二:職業(yè)是人類在勞動過程中的分工現象，它體現的是勞動力與勞動資料之間的結合關系，其實也體現出勞動者之間的關系，勞動產品的交換體現的是不同職業(yè)之間的勞動交換關系。這種勞動過程中結成的人與人的關系無疑是社會性的，他們之間的勞動交換反映的是不同職業(yè)之間的等價關系，這反映了職業(yè)活動職業(yè)勞動成果的社會屬性。

六、什么決定人的擇業(yè)觀？

個人因素

個人因素是指大學生在進行決策時受到自身內部心理特征影響,與自我認識密切相關，包括個人的興趣、職業(yè)價值觀、能力等，它們往往是大學生就業(yè)決策中的主要因素。

家庭因素

大學生在進行就業(yè)決策時深受家長的影響。就業(yè)決策的前提是專業(yè)的選擇，許多大學生在高考專業(yè)選擇時就已經服從了家長的意志，而在大學畢業(yè)進行就業(yè)決策時，也同樣會受到家長意識的影響，尤其是大學生在進行就業(yè)決策時會有意志薄弱和行動猶豫的阻力，這時家庭的作用便會放大，對大學生的就業(yè)決策產生重要影響。

社會因素

1、工作地域：地區(qū)因素是大學生就業(yè)決策的一個重要因素。

2、職業(yè)聲望：大學生身處校園，并沒有完全地進入社會生活和職業(yè)生活。

3、經濟利益：經濟利益在當今大學生職業(yè)選擇中扮演著愈加重要的角色。

國家因素

從國家的角度來看主要是政治和政策因素的影響。政治制度和氛圍與經濟是相互影響的，政治響到一國的經濟體制，而且影響著企業(yè)的組織體制，從而直接影響到個人的職業(yè)發(fā)展；政治制度和氛圍還會潛移默化地影響個人的追求，從而對職業(yè)生涯產生影響。

七、正確的擇業(yè)觀有哪些？

        正確有如下幾條：

      一、樹立自主擇業(yè)觀。根據個人的興趣、專長和條件，自主選擇職業(yè)。

      二、 樹立職業(yè)平等觀。各種正當職業(yè)的勞動者，都是創(chuàng)造財富所必須的，沒有高低貴賤之分。

         三、樹立競爭就業(yè)觀。通過勞動力市場競爭，實現自主擇業(yè)。

        四、樹立多種方式就業(yè)觀。如自由職業(yè)、彈性工作、臨時工、家政服務等就業(yè)方式可更加靈活地選擇。

八、與青年擇業(yè)觀有關的成語？

.風華正茂----風華：風采、才華；茂：旺盛。正是青春煥發(fā)、風采動人和才華橫溢的時候。形容青年朝氣蓬勃、奮發(fā)有為的精神面貌。

2.豆蔻年華----豆蒄：多年生草本植物，比喻處女。指女子十三四歲時。

3.含苞待放----形容花朵將要開放時的形態(tài)。也比喻將成年的少女。

4.瓜字初分----舊時文人拆“瓜”字為兩個八字以紀年，即十六歲。多用于女子。

5.花信年華----花信：開花時期，花期。指女子的年齡到了二十四歲。也泛指女子正處年輕貌美之時。

6.風信年華----指女子二十四歲時。

7.芳年華月----芳年：妙齡。指美好的年華。

8.后生可畏----后生：年輕人，后輩；畏：敬畏。年輕人是可敬畏的。形容青年人能超過前輩。

9.晚生后學----泛指學習同一技藝或同一學問的后生晚輩。

10.錦瑟華年----比喻青春時代

11.小子后生----泛指少年后輩。

12.初生之犢----剛出生的小牛，比喻單純或勇猛的青年人

九、擇業(yè)觀和工作目的怎么寫？

隨著我國高校的連年擴招，每年大學生畢業(yè)人數也愈來愈多，大學生就業(yè)難這一問題已成為我國社會普遍關心和有待解決的問題。XX年是高校擴招后本科畢業(yè)生的第一年，畢業(yè)人數比上一年增加了44.6%；XX年畢業(yè)生280萬人，比上一年增長32.1%；XX年畢業(yè)生達到了338萬人；而XX年年全國普通高校畢業(yè)生達到五百多萬人，畢業(yè)生人數再創(chuàng)新高。因此大學生就業(yè)正面臨著嚴峻的考驗。而大學生就業(yè)作為大學生人生一個重要的關口，初次就業(yè)和第一份工作對一個人一生的影響至關重要，它直接關系到一個人的成才和成長，因此，選擇工作務必要慎重。

作為一名剛步入社會的我認識到這一嚴重的問題后，進行調查。讓我對目前的就業(yè)形勢有了一定的了解，以下便是我總結出來的對目前大學生就業(yè)觀的分析。

首先，大學生在擇業(yè)時會考慮報酬問題。雖然薪水不是大學生選擇企業(yè)最重要的因素，但是薪水無疑是人們對一份工作最基本的要求。“非2500元或3000元不干”，這曾經是媒體廣泛報道的大學生找工作時定下的月薪數。如今，大學生的就業(yè)壓力一年比一年大，大學生就業(yè)的工資底線也越來越低，隨著大學畢業(yè)生薪水的下降，很多用人單位在薪金制度上也有了很大轉變：不再以人定薪，而是以崗定薪，更強調員工為用人單位帶來的實際利潤。職場中的機會永遠不是遇到的，而是爭取到的。同時很多大學生認為他所選擇的第一份工作只是作為他今后發(fā)展的一個過度口，積存經驗。除了薪酬是學生考慮的重要因素之外，工作環(huán)境、企業(yè)聲譽與企業(yè)文化、工作富有挑戰(zhàn)性、工作的穩(wěn)定性、戶口和住房、社會保障體系等因素也是學生們重點考慮的因素。

大學生對于選擇工作時因素的看重，與他們認為的工作意義是直接相關的。在大學生看來，最重要的工作意義是自我實現，其次是生存的必須條件以及個人興趣所在。而“學以致用”在找工作中似乎沒有得到太多體現。有很多大學生對“專業(yè)對口”的看法是，找工作盡量專業(yè)對口，但不必強求”。還有小部分的人認為“專業(yè)并不重要，只要工作合適就行”，也就是說有大半的人并不強求專業(yè)要對口，在工作中發(fā)展自己學了4年的專業(yè)知識。而認為“應該專業(yè)對口，在工作中發(fā)展自己的專業(yè)知識”的人只有少數。經常在那里聽到正在找工作的大學生說，最重要的是能找到工作，混口飯吃，先養(yǎng)活自己。

然而，有很多企業(yè)在人才招聘上，也遇到了不少難題。很多企業(yè)認為目前有很多大學生就業(yè)眼高手低，或者嫌工資低。很多學生著重選擇國有企業(yè)、大中型企業(yè)、外資企業(yè)，而相對一些中小型企業(yè)情況不是很好，他們認為某些大學生只是抱著學經驗的態(tài)度，把小公司作為自己進軍大公司的跳板，發(fā)展不長，對他們公司的長久發(fā)展不利。這也是個非?，F實的觀點，抱有這種思想的人應當慎重的考慮。

此外，大部分人都熱衷于名牌企業(yè)或者外企，認為比較有面子。其實我認為很多中國本土的中小企業(yè)也很有發(fā)展?jié)摿?，不一定要局限于所謂的外企，給別的國家的人打工，這樣才更有利于我國的經濟發(fā)展。

十、mahout面試題？

之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現；于是想根據示例的流程實現其他例子。網上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。

訓練數據：

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

檢測數據：

sunny，hot，high，weak

結果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現分類。

基本思想：

1. 構造分類數據。

2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。

3。將要檢測數據轉換成vector數據。

4. 分類器對vector數據進行分類。

接下來貼下我的代碼實現=》

1. 構造分類數據：

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 的數據傳到hdfs上面。

數據文件格式，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。將要檢測數據轉換成vector數據。

4. 分類器對vector數據進行分類。

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) {

//將訓練數據轉換成 vector數據

makeTrainVector();

//產生訓練模型

makeModel(false);

//測試檢測數據

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//將測試數據轉換成序列化文件

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(){

//將測試數據轉換成序列化文件

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??！");

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參數是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean參數是，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("檢測數據構造成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

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());

}

}

上一篇：大廳辦證總結報告

網站首頁 返回欄目

下一篇：關于“創(chuàng)衛(wèi)”的詩有哪些？

相關資訊

• 

  面試題目組織協調能力萬能句？

• 

  采購經理面試題？

• 

  hr面試三分鐘演講題目？

• 

  公務員面試題型分類？

• 

  小學語文教資面試類型？

• 

  UI設計面試技巧：UI面試需要做哪些準備？

熱門頻道

• 招聘信息
• 待遇資訊
• 工資資訊
• 筆試題
• 面試題

• 軟通動力智慧城市招聘

• 火葬場殯儀館怎樣招聘的？

• 2025-04-14 中山西區(qū)沙朗屬于哪個鎮(zhèn)？
• 2025-04-14 吳江盛澤招聘網哪里有紡織廠招學徒？
• 2025-04-14 孝感三江集團招人嗎？
• 2025-04-14 青島萬達茂 商業(yè)面積？
• 2025-04-14 河北省事業(yè)單位招聘2017職位表
• 2025-04-14 知誠醫(yī)療科技招聘電話-最新招聘信息查詢
• 2025-04-14 中國航發(fā)貴州黎陽發(fā)動機怎么樣？
• 2025-04-14 pos機招聘信息怎么寫？
• 2025-04-14 山東省立三院怎么樣？
• 2025-04-14 濟南市佳寶乳業(yè)公司，你好？
• 2025-04-14 衡水高鐵站招聘職位
• 2025-04-14 南京食堂大鍋菜廚師招聘- 打造正宗美味大鍋菜的頂級廚師團隊
• 2025-04-14 寧都服裝招聘攻略：搶先了解最新招聘信息

• 北京熱力集團福利補貼待遇？

• 騰訊員工真實待遇？

• 2025-04-14 藥店營業(yè)員好嗎？
• 2025-04-14 藥廠機修工的崗位職責？
• 2025-04-14 力拓必拓是哪個國家？
• 2025-04-14 揚州公務員待遇怎么樣
• 2025-04-14 煙臺德信集團是公企還私企？
• 2025-04-14 林德氣體正式員工待遇？
• 2025-04-14 陜建外聘人員待遇咋樣？
• 2025-04-14 泰科電子待遇很好嗎？
• 2025-04-14 上海環(huán)旭電子廠怎么樣
• 2025-04-14 旭川化學哪個車間好？
• 2025-04-14 徐州移動公司機房員工待遇怎么樣？
• 2025-04-14 江蘇徐州新邁機械有限公司怎么樣？
• 2025-04-14 徐州浩通怎么樣？

• 酒店經理一個月大概掙多少錢？

• 高鐵安檢的工作怎么樣？

• 2024-07-28 入職一年，工資水平一直很低，我該堅持還是放棄？
• 2024-07-25 海底撈服務員怎么個計件法？
• 2024-07-25 綠化養(yǎng)護工工資收入多少？
• 2024-07-25 漢中血站合同制護士待遇咋樣？
• 2024-07-25 南方航空公司安全員的待遇是多少？急回？
• 2024-07-24 大專物流管理專業(yè)，出來做什么工作？每月工資多少？
• 2024-07-19 蘇州往年平均氣溫是多少？
• 2024-07-18 男護士一個月多少錢？
• 2024-07-18 新疆最低工資標準是多少？
• 2024-07-18 2021長沙平均月收入多少？
• 2024-07-17 騎手收入怎么計算？
• 2024-07-17 哈爾濱的辦事處待遇怎么樣有三險一金么在編的？
• 2024-07-17 嘉興市失業(yè)金怎么算？

• 恒豐銀行招聘流程？

• 重慶農村商業(yè)銀行2023年夏季招聘筆試時間？

• 2025-04-14 影視后期剪輯課程？
• 2025-04-14 武鳴區(qū)概況？
• 2025-04-13 守望先鋒 分數相差
• 2025-04-13 女性報考武裝專干的前景與挑戰(zhàn)解析
• 2025-04-13 街道組織創(chuàng)投大賽通知
• 2025-04-13 《社會救助法？
• 2025-04-13 湖南銀保監(jiān)局官網？
• 2025-04-13 天府銀行崗位職責內容 - 了解天府銀行不同崗位的職責
• 2025-04-13 恒興置業(yè)創(chuàng)始人？
• 2025-04-13 麥可思職場新人工作
• 2025-04-13 無錫騰大教育怎么樣？
• 2025-04-13 上海巨人網絡和無錫巨人網絡是一個公司嗎？
• 2025-04-13 移動通信技術專業(yè)分類？

• 面試題目組織協調能力萬能句？

• 采購經理面試題？

• 2025-04-19 大廳辦證總結報告
• 2025-04-19 傾聽與傾訴的名人事例？
• 2025-04-19 童年往事獲獎記錄？
• 2025-04-19 設備經理崗位職責？
• 2025-04-19 同時收到offer該怎么拒絕？
• 2025-04-19 加強社工思維訓練
• 2025-04-19 如何提高“綜合協調能力”？
• 2025-04-19 北京高中留學 學校
• 2025-04-19 社區(qū)街道辦職位工資
• 2025-04-19 手中有糧心不慌下一句？
• 2025-04-19 新疆林業(yè)學校是大學嗎？
• 2025-04-19 雅加達限塑令
• 2025-04-19 教師職稱晉級文案？

最新發(fā)布

• 關于“創(chuàng)衛(wèi)”的詩有哪些？
• 青年擇業(yè)觀？
• 大廳辦證總結報告
• 傾聽與傾訴的名人事例？
• 童年往事獲獎記錄？
• 設備經理崗位職責？
• 電子個人簡歷表免費下載
• 同時收到offer該怎么拒絕？

熱門排行

• 1

  

  鄭州隴海路和華山路的那個人才市場都周幾有招聘會？2024-09-10
• 2

  

  web前端面試題？2024-09-10
• 3

  

  公務員筆試滿分？2024-09-12

• 1三支一扶待遇？

• 2軟件測試自動化測試面試題？

• 3注冊會計師待遇？