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2017富士康體檢項(xiàng)目？

時(shí)間：2024-10-16 06:54 人氣：0 編輯：招聘街

一、2017富士康體檢項(xiàng)目？

身高體重，胸透，血壓、心率，血檢，眼耳喉鼻，腸胃脾腎等

主要就是胸透與血檢，看你有無傳染疾病，例如肺結(jié)核，乙肝等等，其他項(xiàng)目都是一般體檢項(xiàng)目。

二、富士康50道心理面試題是什么？

這個(gè)心理測(cè)試題是富士康心理測(cè)試專家隨機(jī)出的題目，在網(wǎng)上是查不到的。

你只要正常回答、別有什么歪想法、就往正直方面回答就可以正常通過心理測(cè)試。其實(shí)這一關(guān)很簡(jiǎn)單。就是為了測(cè)試你心理有沒有問題。如果有問題就不能去上班了、

三、2017年昆山富士康和鄭州富士康哪個(gè)更好？

鄭州富士康好 昆山已經(jīng)被派遣公司給做爛了，一小時(shí)8塊錢利潤給中介，員工能拿到收多少錢？ 鄭州這邊好點(diǎn)多事富士康給發(fā)工資，派遣也是富士康發(fā)工資。

員工工資有保證.

四、2017特崗教師面試題目

2017特崗教師面試題目

在當(dāng)今教育領(lǐng)域，成為一名教師是許多人的夢(mèng)想和追求。特崗教師是一個(gè)備受關(guān)注的職位，而2017年的特崗教師面試題目也備受廣大教育工作者和求職者的關(guān)注。面試題目的設(shè)置旨在考察應(yīng)聘者的專業(yè)知識(shí)、教學(xué)能力、綜合素質(zhì)等方面，是對(duì)求職者綜合能力的一次全面考量。下面將對(duì)2017年特崗教師面試題目進(jìn)行詳細(xì)介紹和解析，希望對(duì)即將面試的人員有所幫助。

專業(yè)知識(shí)類面試題目

專業(yè)知識(shí)類面試題目是特崗教師面試中的重中之重，包括教育學(xué)、心理學(xué)、教學(xué)法等專業(yè)知識(shí)內(nèi)容。在2017年的特崗教師面試中，關(guān)于專業(yè)知識(shí)的問題涉及到教育改革、素質(zhì)教育、課程設(shè)計(jì)等方面，需要應(yīng)聘者對(duì)教育教學(xué)的基本原理和理論有所了解和掌握。

教學(xué)能力類面試題目

教學(xué)能力是特崗教師應(yīng)具備的重要素質(zhì)之一，也是面試中必定會(huì)涉及的內(nèi)容。在2017年的特崗教師面試中，針對(duì)教學(xué)能力的問題主要包括課堂管理、教學(xué)設(shè)計(jì)、學(xué)生評(píng)價(jià)等方面，考察應(yīng)聘者的實(shí)際教學(xué)能力和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

綜合素質(zhì)類面試題目

特崗教師的招聘要求不僅包括專業(yè)知識(shí)和教學(xué)能力，還需要具備一定的綜合素質(zhì)和能力。在2017年的特崗教師面試中，綜合素質(zhì)類面試題目主要考察應(yīng)聘者的綜合素質(zhì)、溝通能力、團(tuán)隊(duì)合作精神等方面，以確保招聘的特崗教師能夠勝任教育教學(xué)工作。

面試技巧與注意事項(xiàng)

除了準(zhǔn)備面試題目外，應(yīng)聘者還應(yīng)了解一些面試技巧和注意事項(xiàng)，以提高面試的成功率。建議應(yīng)聘者在面試前充分準(zhǔn)備，熟悉自己的簡(jiǎn)歷和求職材料，展現(xiàn)出自信和積極的態(tài)度。同時(shí)，在回答問題時(shí)要清晰明了，表達(dá)準(zhǔn)確且簡(jiǎn)潔，避免答非所問或唐突回答。

在面試過程中，應(yīng)聘者要注意言行舉止得體，保持禮貌和謙虛的態(tài)度。與面試官的交流要主動(dòng)積極，展現(xiàn)自己的特長和優(yōu)勢(shì)。最后，面試結(jié)束后要及時(shí)向面試官表達(dá)感謝，并對(duì)自己的表現(xiàn)進(jìn)行總結(jié)和反思，為下一次的面試做準(zhǔn)備。

結(jié)語

總的來說，2017年特崗教師面試題目涉及專業(yè)知識(shí)、教學(xué)能力、綜合素質(zhì)等多個(gè)方面，是對(duì)求職者綜合能力的全面考驗(yàn)。通過充分的準(zhǔn)備和自信的表現(xiàn)，相信每一位應(yīng)聘者都能在面試中展現(xiàn)出自己的實(shí)力和魅力，順利躋身于特崗教師的行列。希望以上介紹對(duì)您有所幫助，祝您在未來的求職之路上取得成功！

五、請(qǐng)問2017衡陽富士康怎么樣？

不咋樣，還上夜班，一個(gè)宿舍6個(gè)人，富士康里人太多了什么樣的人都有，工資還很不穩(wěn)定，最高能3000，平常2000多，勸你還是不要去了

六、富士康生產(chǎn)組長2017薪水多少？

組長 拿同等資位的底薪，加200塊崗位津貼以員一舉例 1900塊底薪+加班費(fèi)+各項(xiàng)補(bǔ)助+200塊崗位津貼-食宿=工資

七、2017java面試題百度云

2017Java面試題百度云

在面試準(zhǔn)備過程中，了解并掌握常見的面試題是至關(guān)重要的。本文將介紹2017年Java面試中涉及到的百度云相關(guān)問題，幫助讀者更好地準(zhǔn)備面試。

1. 百度云是什么？

百度云是百度公司推出的云計(jì)算服務(wù)平臺(tái)，為用戶提供云存儲(chǔ)、云計(jì)算、云數(shù)據(jù)庫等服務(wù)。在云計(jì)算領(lǐng)域，百度云擁有豐富的產(chǎn)品線，能夠滿足不同用戶的需求。

2. Java在百度云中的應(yīng)用

Java作為一種主流的編程語言，在百度云的應(yīng)用也非常廣泛。很多百度云的后端服務(wù)都是采用Java語言編寫的，因此熟練掌握J(rèn)ava語言對(duì)于在百度云工作的人來說至關(guān)重要。

3. 2017年Java面試題示例

以下是2017年Java面試中可能會(huì)涉及到的一些百度云相關(guān)題目示例：

• 問題1： 什么是百度云的對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)？
• 問題2： 請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹一下百度云的數(shù)據(jù)處理服務(wù)。
• 問題3： 如何在百度云上部署一個(gè)使用Java編寫的Web應(yīng)用程序？
• 問題4： 請(qǐng)解釋一下百度云中的分布式文件系統(tǒng)。

4. 面試準(zhǔn)備建議

在準(zhǔn)備面試時(shí)，除了熟悉Java語言和百度云的相關(guān)知識(shí)外，還應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注以下幾個(gè)方面：

1. 深入了解百度云的產(chǎn)品和服務(wù)，包括云存儲(chǔ)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等。
2. 學(xué)習(xí)掌握J(rèn)ava語言的核心概念和常用技術(shù)。
3. 多做一些項(xiàng)目實(shí)踐，提升自己的編程能力。
4. 關(guān)注行業(yè)動(dòng)態(tài)，了解云計(jì)算領(lǐng)域的最新發(fā)展。

結(jié)語

通過本文的介紹，相信讀者對(duì)2017年Java面試題中涉及到的百度云相關(guān)內(nèi)容有了一定的了解。在面試準(zhǔn)備過程中，持續(xù)學(xué)習(xí)和提升自己的能力是非常重要的，希望讀者能夠取得理想的面試成績(jī)。

八、富士康2017升資位什么時(shí)候生效？

我是富士康的前同事，回答不一定讓你滿意，但是可供參考。

1、富士康有很多個(gè)不同的事業(yè)群，不同的事業(yè)群的人資政策是有一些差異的，效益好的時(shí)候，資位晉升較快，畢竟資位升了，對(duì)應(yīng)的加薪也要同步；

2、一般資位晉升分為考試晉升和老板提報(bào)晉升，上年同級(jí)別績(jī)效要甲等以上，且需要通過富士康IE學(xué)院要求各事業(yè)群舉辦的培訓(xùn)和考試；

3、關(guān)系資位生效，既然人資已經(jīng)接收了你的資料，一般會(huì)在三個(gè)月內(nèi)實(shí)現(xiàn)，會(huì)在富士康內(nèi)網(wǎng)的平臺(tái)有所變更。比如IE學(xué)院的個(gè)人賬號(hào)，還有你部門的個(gè)人信息網(wǎng)頁。

九、2017觀瀾富士康自離單怎么跑？

愛口袋提交后，根據(jù)提示去人資大樓辦理就可以。

十、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());

}

}

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