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      招考稅務(wù)師的崗位

      時(shí)間:2024-12-22 18:21 人氣:0 編輯:招聘街

      一、招考稅務(wù)師的崗位

      稅務(wù)師是財(cái)務(wù)稅務(wù)領(lǐng)域的專業(yè)人士,負(fù)責(zé)個(gè)人和企業(yè)的稅務(wù)咨詢與籌劃工作。作為稅收政策的執(zhí)行者和稅務(wù)法規(guī)的解釋者,稅務(wù)師在當(dāng)前的社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境下扮演著至關(guān)重要的角色。

      招考稅務(wù)師的崗位是近年來備受矚目的職業(yè)之一。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和稅收政策的不斷變化,企業(yè)需要專業(yè)的稅務(wù)師來解決復(fù)雜的稅務(wù)問題。同時(shí),個(gè)人也積極尋求稅務(wù)師的幫助以優(yōu)化個(gè)人稅務(wù)情況。因此,稅務(wù)師的就業(yè)前景非常廣闊。

      招考稅務(wù)師的崗位需求

      近年來,稅務(wù)師的招聘需求不斷增加。政府、企事業(yè)單位以及會(huì)計(jì)師事務(wù)所等機(jī)構(gòu)紛紛發(fā)布稅務(wù)師的招考信息。這些機(jī)構(gòu)需要稅務(wù)師來執(zhí)行稅務(wù)籌劃、稅收咨詢、稅務(wù)審計(jì)等工作。稅務(wù)師的職責(zé)涉及國(guó)內(nèi)稅務(wù)和國(guó)際稅務(wù),需要熟悉稅法法規(guī)、財(cái)務(wù)報(bào)表分析等知識(shí)。

      隨著我國(guó)稅制的日益復(fù)雜化,稅務(wù)師成為了各類企事業(yè)單位和個(gè)人不可或缺的重要人才。稅務(wù)師的崗位需求主要集中在以下幾個(gè)方面:

      • 企業(yè)稅務(wù)籌劃:稅務(wù)師負(fù)責(zé)為企業(yè)進(jìn)行稅務(wù)籌劃和稅務(wù)優(yōu)化,以降低企業(yè)稅負(fù),提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。
      • 稅務(wù)咨詢:稅務(wù)師為企業(yè)和個(gè)人提供稅務(wù)咨詢服務(wù),解答稅務(wù)問題,制定合理的稅務(wù)規(guī)劃方案。
      • 稅收審計(jì):稅務(wù)師進(jìn)行稅收審計(jì),確保企業(yè)的稅務(wù)合規(guī)性,避免稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
      • 稅務(wù)培訓(xùn):稅務(wù)師參與稅務(wù)培訓(xùn),培養(yǎng)稅務(wù)人才,提高稅務(wù)意識(shí)。

      招考稅務(wù)師的條件

      想要從事稅務(wù)師的崗位,需要具備以下條件:

      • 專業(yè)背景:畢業(yè)于稅務(wù)或財(cái)務(wù)相關(guān)專業(yè)的本科及以上學(xué)歷。
      • 法律意識(shí):熟悉稅收法律法規(guī),并具備較強(qiáng)的法律意識(shí)。
      • 專業(yè)知識(shí):了解財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和稅務(wù)知識(shí),具備分析財(cái)務(wù)報(bào)表的能力。
      • 溝通能力:具備良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作精神。
      • 責(zé)任心:具備較強(qiáng)的責(zé)任心和敬業(yè)精神,能夠承受工作壓力。

      稅務(wù)師職業(yè)要求較高,需要不斷學(xué)習(xí)和提升專業(yè)能力。同時(shí),由于稅務(wù)政策的變化較快,稅務(wù)師需要及時(shí)了解最新的稅收政策,保持專業(yè)知識(shí)更新。

      稅務(wù)師職業(yè)發(fā)展前景

      稅務(wù)師作為專業(yè)人士,具備廣闊的職業(yè)發(fā)展前景。

      首先,稅務(wù)師可以選擇在政府稅務(wù)部門工作,成為稅務(wù)局的干部,參與稅收政策的制定和實(shí)施。

      其次,稅務(wù)師可以就職于大型企業(yè)、會(huì)計(jì)師事務(wù)所等機(jī)構(gòu),負(fù)責(zé)企業(yè)稅務(wù)籌劃、稅務(wù)審計(jì)等工作。

      此外,稅務(wù)師還可以從事稅務(wù)咨詢和稅務(wù)培訓(xùn)工作。隨著個(gè)人和企業(yè)對(duì)稅務(wù)問題的關(guān)注度不斷提高,稅務(wù)咨詢和培訓(xùn)市場(chǎng)也將不斷壯大。

      總之,招考稅務(wù)師的崗位具有很大的就業(yè)潛力和發(fā)展空間。稅務(wù)師作為專業(yè)人才,將在稅收政策調(diào)整和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的背景下,發(fā)揮越來越重要的作用。

      二、事業(yè)單位招考面試題由哪個(gè)部門出題?

      事業(yè)單位考試通常會(huì)分省、市、縣三級(jí)統(tǒng)考,另外各個(gè)事業(yè)單位也會(huì)不定期的組織單獨(dú)的考試;對(duì)于事業(yè)單位統(tǒng)考來說,一般是由各級(jí)的考試院自己出題或者是購(gòu)買專業(yè)出題機(jī)構(gòu)的題目,試卷的批閱一般是直接的電腦閱卷,不同地區(qū)的人來完成。

      省級(jí)的考試出現(xiàn)原題的可能性較小,市級(jí)和縣級(jí)很大一部分會(huì)出現(xiàn)原題。事業(yè)單位在發(fā)布招聘公告的時(shí)候都會(huì)發(fā)布考試大綱,考試的重點(diǎn)都是依據(jù)考綱來出的,可以提前看下考試大綱,以方便復(fù)習(xí)。

      三、稅務(wù)局,以后招考是省考還是國(guó)考?

      1、國(guó)稅是國(guó)考,地稅是省考。

      2、2017年的國(guó)考職位表可以做參考,已上傳附件。

      四、公務(wù)員招考面試題目解析及備考技巧

      公務(wù)員招考面試題目解析及備考技巧

      公務(wù)員招考是許多人理想的職業(yè)選擇,而面試是公務(wù)員招考中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。一份出色的面試表現(xiàn)可以成為脫穎而出的關(guān)鍵。在面試中,面試官可能會(huì)問到許多不同類型的問題。接下來,我們將解析一些常見的公務(wù)員招考面試題目,并提供備考技巧。

      1. 個(gè)人介紹

      個(gè)人介紹是面試中第一個(gè)被問到的問題,也是展示自己的第一步。在回答時(shí),應(yīng)簡(jiǎn)明扼要地介紹個(gè)人背景和求職動(dòng)機(jī),突出與公務(wù)員工作相關(guān)的經(jīng)歷和能力。

      2. 國(guó)家政策相關(guān)問題

      在公務(wù)員招考中,面試官常常會(huì)涉及國(guó)家政策相關(guān)的問題,以考察考生對(duì)國(guó)家大政方針的了解程度。備考時(shí),考生應(yīng)關(guān)注當(dāng)前社會(huì)熱點(diǎn),掌握國(guó)家政策的最新動(dòng)態(tài),并深入了解相關(guān)政策的背景、重點(diǎn)以及對(duì)國(guó)家和社會(huì)的影響。

      3. 常識(shí)問題

      公務(wù)員招考面試中,常識(shí)問題是必不可少的一部分。這些問題涉及各個(gè)領(lǐng)域,涵蓋面廣。備考時(shí),學(xué)習(xí)理解國(guó)內(nèi)外重要事件、科技發(fā)展、文化歷史、地理知識(shí)等常識(shí),可以提高應(yīng)試的整體素質(zhì)。

      4. 理論知識(shí)問題

      公務(wù)員招考面試也會(huì)考察考生對(duì)具體職位的理論知識(shí)和專業(yè)能力。備考時(shí),考生應(yīng)針對(duì)自己報(bào)考的職位,系統(tǒng)學(xué)習(xí)相關(guān)理論知識(shí),了解國(guó)內(nèi)外最新研究成果,并能夠靈活運(yùn)用到實(shí)際問題的解決中。

      備考技巧

      • 廣泛閱讀:通過閱讀各種書籍、報(bào)紙、雜志等,了解社會(huì)熱點(diǎn)、政策動(dòng)態(tài)和各領(lǐng)域的知識(shí)。
      • 模擬面試:多參加模擬面試,熟悉面試流程和常見問題,提高自己的應(yīng)對(duì)能力。
      • 舉例說明:在回答問題時(shí),使用具體的案例和事實(shí)來支持自己的觀點(diǎn),增加回答的可信度。
      • 自信從容:面試時(shí)保持自信和從容,展示出良好的氛圍和積極的態(tài)度,給面試官留下好印象。

      公務(wù)員招考面試是一個(gè)全面考察考生綜合素質(zhì)和能力的環(huán)節(jié)。通過充分準(zhǔn)備,學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí),掌握面試技巧,相信每個(gè)人都能在面試中發(fā)揮出色,并實(shí)現(xiàn)自己的公務(wù)員夢(mèng)想。

      感謝您閱讀本文,相信通過本文的解析和備考技巧,您能夠更好地應(yīng)對(duì)公務(wù)員招考面試,取得優(yōu)異的成績(jī)!

      五、國(guó)考稅務(wù)面試作答技巧:如何恰當(dāng)回答面試題

      國(guó)家公務(wù)員考試(國(guó)考)是我國(guó)選拔公務(wù)員的一種重要渠道。稅務(wù)部門作為國(guó)家行政機(jī)關(guān)的一部分,其職位在國(guó)考中備受關(guān)注。稅務(wù)面試是國(guó)考選拔環(huán)節(jié)中的重要一環(huán),合理的作答技巧將有助于候選人脫穎而出。

      1. 在面試前充分準(zhǔn)備

      為了在稅務(wù)面試中勝出,提前充分準(zhǔn)備是關(guān)鍵一步。首先,了解稅務(wù)部門的職責(zé)和工作內(nèi)容,掌握稅法和稅收政策等相關(guān)知識(shí)。其次,熟悉稅務(wù)面試常見問題,并對(duì)可能涉及的案例進(jìn)行歸納和思考,以便能夠靈活應(yīng)對(duì)。

      2. 明確回答問題的重點(diǎn)

      在稅務(wù)面試中,回答問題時(shí)要明確重點(diǎn)。首先,仔細(xì)聽題,確保自己理解問題的要點(diǎn)和關(guān)鍵。其次,結(jié)合自己的經(jīng)歷和知識(shí),簡(jiǎn)明扼要地回答問題,突出自己的優(yōu)勢(shì)和能力。

      3. 使用合適的語言和表達(dá)方式

      在稅務(wù)面試中,語言和表達(dá)方式尤為重要。候選人應(yīng)使用準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔的語言回答問題,并注意語速和語調(diào)的控制。此外,要避免使用行業(yè)術(shù)語和專業(yè)名詞,以保證回答容易被理解。

      4. 回答問題要有邏輯性

      在稅務(wù)面試中,回答問題要有邏輯性。候選人可以運(yùn)用問題分析、問題細(xì)化和解決方案等邏輯思維方法,將答案按照條理清晰的結(jié)構(gòu)進(jìn)行展開。同時(shí),舉例說明和具體操作步驟也能增強(qiáng)回答的邏輯性。

      5. 表現(xiàn)自信和積極的態(tài)度

      在稅務(wù)面試中,表現(xiàn)自信和積極的態(tài)度十分重要。候選人應(yīng)保持良好的姿態(tài)和言談舉止,展現(xiàn)出自己對(duì)稅務(wù)工作的熱情和專業(yè)性。同時(shí),要積極溝通和與面試官互動(dòng),展現(xiàn)自己的團(tuán)隊(duì)合作能力和應(yīng)對(duì)變化的能力。

      通過掌握國(guó)考稅務(wù)面試作答技巧,候選人能夠提高自己的面試表現(xiàn)和競(jìng)爭(zhēng)力。在備考過程中,合理規(guī)劃時(shí)間進(jìn)行知識(shí)儲(chǔ)備和模擬面試的訓(xùn)練,將有助于候選人在稅務(wù)面試中取得理想的成績(jī)。相信通過本文的指導(dǎo),您能夠在國(guó)考稅務(wù)面試中取得好的成績(jī)!

      感謝您閱讀本文,希望對(duì)您在國(guó)考稅務(wù)面試中取得好成績(jī)提供幫助!

      六、揭秘公務(wù)員招考面試:最常見的面試題目有哪些?

      作為一名備戰(zhàn)公務(wù)員招考面試的考生,面試時(shí)常見的問題是什么?面試官都會(huì)問些什么內(nèi)容呢?下面就為大家詳細(xì)介紹一下公務(wù)員招考面試最常見的題目:

      1. 個(gè)人基本情況

      在面試開始的階段,面試官通常會(huì)問及考生的個(gè)人基本情況,包括**姓名**、家庭成員情況、**教育背景**等。因此,考生需要提前準(zhǔn)備好對(duì)這些問題的回答,以展現(xiàn)自己的**條理性**和**清晰度**。

      2. 個(gè)人經(jīng)歷與成就

      面試官可能會(huì)詢問考生的工作經(jīng)歷、**社會(huì)實(shí)踐經(jīng)歷**以及個(gè)人的**專業(yè)技能**。考生應(yīng)準(zhǔn)備充分,突出自己的**特長(zhǎng)**與**成就**,展現(xiàn)出自己的**綜合能力**和**價(jià)值觀**。

      3. 政治理論和當(dāng)前熱點(diǎn)問題

      公務(wù)員面試往往會(huì)涉及到**政治理論**和**社會(huì)熱點(diǎn)問題**。考生需要關(guān)注最新的社會(huì)熱點(diǎn)事件,了解國(guó)家政策,對(duì)**國(guó)情**、**時(shí)事**有一定的了解,并能清晰地表達(dá)自己的看法。

      4. 公共事業(yè)與職業(yè)規(guī)劃

      面試官可能會(huì)問及考生對(duì)公共事業(yè)的看法和對(duì)未來職業(yè)規(guī)劃。考生需要展現(xiàn)出對(duì)**公共管理**、**行政**、**公益事業(yè)**等方面的了解,并能闡述自己對(duì)未來工作的**期許**和**規(guī)劃**。

      總的來說,備戰(zhàn)公務(wù)員招考面試,考生需要對(duì)**個(gè)人基本情況**、**個(gè)人經(jīng)歷與成就**、**政治理論和當(dāng)前熱點(diǎn)問題**、**公共事業(yè)與職業(yè)規(guī)劃**等方面作全面準(zhǔn)備,以保證在面試中能夠從容應(yīng)對(duì)各種問題。

      希望以上內(nèi)容能為你在公務(wù)員招考面試中提供一些幫助,祝你面試順利!

      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(cè)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(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

      4. 分類器對(duì)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(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

      4. 分類器對(duì)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(cè)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(cè)試檢測(cè)數(shù)據(jù)

      BayesCheckData.printResult();

      }

      public static void makeCheckVector(){

      //將測(cè)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-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)換成向量失敗!");

      System.out.println(2);

      }

      }

      public static void makeTrainVector(){

      //將測(cè)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(cè)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(cè)所屬類別是:"+getCheckResult());

      }

      }

      八、webgis面試題?

      1. 請(qǐng)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(shì)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(chǎng)景。WebGIS的優(yōu)勢(shì)包括易于訪問、跨平臺(tái)、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(qǐng)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(kù)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(qǐng)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?cè)u(píng)估不同交通方案的效果。另外,在一次環(huán)境監(jiān)測(cè)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(cè)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(qǐng)談?wù)勀鷮?duì)WebGIS未來發(fā)展的看法和期望。

      我認(rèn)為WebGIS在未來會(huì)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(jiǎn)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(shí)更好,還有能夠會(huì)做操作系統(tǒng),簡(jiǎn)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(duì)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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