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加班完成任務(wù)的心情？

時間：2024-11-13 13:28 人氣：0 編輯：招聘街

一、加班完成任務(wù)的心情？

2.結(jié)束了忙碌的一天，你的靈魂也該回家了

二、面試題護(hù)士長讓加班怎么處理？

應(yīng)該服從護(hù)士長安排，有困難要克服，

三、為了完成收費(fèi)任務(wù)加班的說說？

1.每天的生活都是一種無窮無盡的加班，為了完成收費(fèi)任務(wù)，每天都在加班，讓我感嘆一切都是生活當(dāng)中的不盡人意，到處為了自己的工作去碰釘子！

2.生活當(dāng)中沒有讓自己得到更多的完美，為了讓自己完成收費(fèi)任務(wù)，真的是每天都在拼命的加班，期待著自己早日完成任務(wù)，不辜負(fù)領(lǐng)導(dǎo)對我們所有的信任，讓我們早日完成自己的工作！

四、富士康加班審核多久完成？

一些部門的加班申報時數(shù)會在當(dāng)月10號之前簽核完成，

一些會delay在25號之后，

最終的實(shí)際加班考勤時數(shù)，

以最終簽核檔為準(zhǔn)，

需要大家注意的是，

月底不要忘記提報補(bǔ)錄，

有經(jīng)常過時效性的案例，

與切身薪資相關(guān)，

大家切勿忘記。

五、為完成目標(biāo)而堅持加班的文案？

對于我們所有的打工人而言，都是為了完成目標(biāo)而堅持加班很多的時候，其實(shí)我們也已經(jīng)到了一個極限，也感覺身心疲憊，但是為了最終的這個目的，每一個人都在咬牙堅持，可能這就是我們努力的樣子，趁著年輕我們想要去拼搏，努力，這樣才能給我們創(chuàng)造更優(yōu)越的條件。

六、公司規(guī)定加班兩小時以上才算加班，如果是自己工作沒完成加班不算加班，要領(lǐng)導(dǎo)安排的任務(wù)才算加班，這合法嗎？

所以才有了現(xiàn)在996～10107的惡習(xí)。

七、加班補(bǔ)貼加班工資

加班是每個職場人士都會面臨的現(xiàn)實(shí)問題。許多公司為了鼓勵員工加班，會提供加班補(bǔ)貼和加班工資。在本篇文章中，我們將深入了解加班補(bǔ)貼和加班工資，以及與之相關(guān)的一些重要事項。

什么是加班補(bǔ)貼？

加班補(bǔ)貼是指公司根據(jù)員工加班的時間和數(shù)量，額外支付給員工的補(bǔ)貼費(fèi)用。加班補(bǔ)貼的數(shù)額可能會因公司政策、員工級別以及加班時段的不同而有所變化。

加班補(bǔ)貼的目的是激勵員工積極參與加班工作。對于員工來說，加班補(bǔ)貼不僅是對努力工作的一種獎勵，也能緩解一些因加班而帶來的額外負(fù)擔(dān)。

什么是加班工資？

加班工資是員工在超出正常工作時間工作時所獲得的額外工資。根據(jù)勞動法的規(guī)定，加班工資一般為正常工資的一定倍數(shù)，通常是1.5倍或2倍。

加班工資的計算方式是將超出正常工作時間的每小時工資按照相應(yīng)倍數(shù)進(jìn)行計算。例如，如果員工的正常工資為每小時100元，根據(jù)公司政策，加班工資為正常工資的1.5倍，那么員工每小時的加班工資為150元。

加班補(bǔ)貼與加班工資的區(qū)別與聯(lián)系

加班補(bǔ)貼和加班工資是兩種不同的概念，但它們在鼓勵員工加班方面有著一定的聯(lián)系。

加班補(bǔ)貼主要是針對員工加班所支付的費(fèi)用，是一種固定的金額或按比例計算的費(fèi)用。而加班工資是對員工額外勞動所支付的工資，是根據(jù)具體的加班時長和工資倍數(shù)進(jìn)行計算。

通常情況下，公司會同時提供加班補(bǔ)貼和加班工資，以鼓勵員工參與加班工作。加班補(bǔ)貼可以作為一種額外的補(bǔ)償方式，而加班工資則是對員工勞動所應(yīng)得的報酬。

加班補(bǔ)貼與加班工資的重要性

加班補(bǔ)貼和加班工資對于員工來說都具有重要的意義。

對于員工來說，加班補(bǔ)貼是對他們付出的努力和時間的一種認(rèn)可和獎勵。完成工作目標(biāo)并且為公司做出貢獻(xiàn)需要員工付出額外的努力，加班補(bǔ)貼可以提高員工的工作動力和滿意度。

同時，加班補(bǔ)貼也可以幫助員工緩解因加班而帶來的一些額外負(fù)擔(dān)。加班通常會影響員工的生活、休息時間和家庭生活，適當(dāng)?shù)募影嘌a(bǔ)貼可以幫助員工調(diào)整工作和生活的平衡。

而對于公司來說，提供加班補(bǔ)貼和加班工資可以激勵員工積極投入工作，增強(qiáng)員工的工作態(tài)度和效率。在緊急情況下，員工的加班工作也能夠保證公司的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。

加班補(bǔ)貼和加班工資應(yīng)注意的問題

雖然加班補(bǔ)貼和加班工資有著重要的作用，但在實(shí)際操作中還存在一些問題需要注意。

• 首先，合理的加班補(bǔ)貼和加班工資標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該得到明確和公正的制定。不同級別、不同崗位的員工所享受的加班補(bǔ)貼和加班工資應(yīng)有明確的區(qū)別，避免不公平現(xiàn)象的出現(xiàn)。
• 其次，加班補(bǔ)貼和加班工資的支付應(yīng)及時到位。公司應(yīng)保證按時支付員工的加班補(bǔ)貼和加班工資，否則可能會造成員工的不滿和不穩(wěn)定因素的產(chǎn)生。
• 最后，對于員工加班時長和加班工資的統(tǒng)計和記錄應(yīng)做到準(zhǔn)確和透明。對于公司和員工來說，了解加班的具體情況對于合理制定政策和避免糾紛都具有重要意義。

總結(jié)

加班補(bǔ)貼和加班工資是許多公司為了鼓勵員工加班而提供的激勵措施。加班補(bǔ)貼是對員工加班時間和數(shù)量額外支付的費(fèi)用，而加班工資是員工在超出正常工作時間所獲得的額外工資。

這兩者雖然有所區(qū)別，但都對員工和公司具有重要的意義。加班補(bǔ)貼和加班工資可以激勵員工積極工作，提高員工的工作動力和滿意度。

然而，在提供加班補(bǔ)貼和加班工資時需要注意制定合理的標(biāo)準(zhǔn)和及時支付，同時也要確保加班時長和加班工資的統(tǒng)計和記錄的準(zhǔn)確性和透明度。

加班是一種常見的工作情況，加班補(bǔ)貼和加班工資不僅是員工的權(quán)益，也是公司管理的重要方面。通過合理的政策和制度，能夠保障員工的權(quán)益，增強(qiáng)員工的工作積極性，推動公司的發(fā)展。

八、剛?cè)肼殯]完成業(yè)績周六要加班？

剛?cè)肼殯]完成業(yè)績，可以加班，也可以不加班。

如果對這份工作比較重視，非他不可，那業(yè)績對自己的去留是有影響的，為了能在單位站住腳，需要比別人更努力工作，周六可以選擇加班來促進(jìn)業(yè)務(wù)提升。

如果對這份工作無所謂，可有可無，本身也不是很喜歡，那即使沒完成業(yè)績，也可以不加班。

九、加班和不加班辯論賽

加班和不加班辯論賽

引言

加班一直以來都是一個備受爭議的話題。在這個快速發(fā)展的社會中，許多人面臨著工作壓力和時間限制，并常常需要加班才能完成任務(wù)。然而，有些人堅決反對加班，并主張工作和生活應(yīng)該保持平衡。為了探討這個問題，我們將進(jìn)行一場加班和不加班辯論賽。

正方觀點(diǎn) - 支持加班

首先，加班可以增加工作效率。有時候，工作難以在規(guī)定工作時間內(nèi)完成。通過加班，員工可以有更多的時間專注于工作，從而提高工作質(zhì)量和效率。

其次，加班可以展現(xiàn)員工的敬業(yè)精神和責(zé)任心。在競爭激烈的職場中，加班可能是升職加薪的一種方式。通過額外的努力和時間投入，員工可以展示他們對工作的熱情和忠誠，從而為自己爭取更好的職業(yè)發(fā)展機(jī)會。

另外，加班還可以加強(qiáng)團(tuán)隊合作和溝通。當(dāng)團(tuán)隊面對緊急工作時，加班可以減少延誤和錯誤。同事們可以一起努力，相互支持，加快工作進(jìn)度并取得更好的結(jié)果。

反方觀點(diǎn) - 反對加班

然而，反對加班的人認(rèn)為工作和生活應(yīng)該保持平衡。過度的加班會導(dǎo)致員工身心疲憊，影響健康和家庭生活。

他們認(rèn)為，高質(zhì)量的工作不僅僅取決于時間投入，更取決于工作質(zhì)量和創(chuàng)造力。過多的加班可能導(dǎo)致員工疲憊和缺乏創(chuàng)造力，從而降低工作質(zhì)量。

此外，反對加班的人強(qiáng)調(diào)工作和生活的平衡對個人幸福和滿意度的重要性。過度加班可能意味著犧牲與家人、朋友和個人興趣的時間。一個快樂和健康的生活是成功的關(guān)鍵。

結(jié)論

綜上所述，在加班和不加班的辯論中，雙方觀點(diǎn)都有一定的道理。加班可以提高工作效率、展示個人敬業(yè)精神和團(tuán)隊合作能力，但也可能導(dǎo)致身心疲憊、影響健康和生活平衡。

關(guān)鍵在于找到適合自己的工作和生活平衡點(diǎn)。每個人都應(yīng)該根據(jù)自己的情況和價值觀來決定是否加班。重要的是，無論選擇加班還是不加班，都要認(rèn)識到工作只是生活的一部分，我們應(yīng)該追求更全面的幸福和成功。

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。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對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(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。

3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對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(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);

//測試檢測數(shù)據(jù)

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//將測試數(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("檢測數(shù)據(jù)構(gòu)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());

}

}

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