上級領導的檢查已經結束了，我非常感謝各位同事對我的一種配合，我今天能夠作為領導，能夠來到這里，也非常感謝各位的對我照顧，讓我看到了你們最優(yōu)秀的一面，也讓我看到了你們平時的工作環(huán)境，我也希望你們能夠繼續(xù)努力，能夠完成我們的任務與工作，加油吧！
01、毫不動搖的勇氣
好的領導，首先要對自己和自己的職業(yè)有著足夠的認識，知道什么是對的、什么是錯的，從而產生毫不動搖的勇氣。
試想一下，如果一個領導對自己和工作都沒有足夠的自信和堅定的勇氣，那么他難免會在工作上畏畏縮縮，甚至會在某些決定和方案上變來變去，很可能會導致失敗。
如此一個連最基本的堅持都沒有的人，當然不可能領導他人持續(xù)進步，自然不會有人真心愿意追隨他。
02、愿負全責
很多領導都有推卸責任的習慣，一旦工作中出現(xiàn)了問題，第一時間就會把鍋甩給下屬，自己卻置身事外。這樣的領導，沒有任何一個下屬是愿意追隨的，他的領導地位必然岌岌可危。
好的領導必須甘愿為下屬犯的錯誤而承擔責任，因為你的部下本就是你的責任，部下的失敗就是你領導能力的失敗。你可以訓斥下屬甚至責罰下屬，但是責任你必須要幫著承擔，這樣才是一個好領導的擔當，下屬才會心甘情愿的臣服和追隨。
03、強烈的正義感
在職場中談“正義感”好像很可笑很幼稚，但這卻是領導必須具備的特質，也是一個人是否優(yōu)秀的標志所在。
無領導面試通常將候選人放在一個模擬團隊環(huán)境中進行考核，無領導面試題型和答題技巧如下：
1. 小組討論題
這種題目通常要求候選人與其他考生進行小組討論，發(fā)表意見、提出建議以及解決問題。在小組討論中，候選人應該積極參與，并且盡可能地為團隊做出貢獻。同時，候選人還需要注意措辭和態(tài)度，避免與其他考生產生不必要的爭執(zhí)。
2. 情景模擬題
情境模擬題是一種真實的情境重現(xiàn)。在此類題型中，候選人需要扮演特定的角色，通過模擬情境來展示自己的能力和素質。在回答問題時，候選人應該保持冷靜，清晰地表達自己的觀點，盡可能合理和深入地分析情境和問題，并有效地解決問題或面對挑戰(zhàn)。
3. 個人陳述題
個人陳述問題要求候選人談論自己的職業(yè)規(guī)劃、經驗、技能和成就等方面。在回答此類問題時，候選人應該簡明扼要地描述自己的背景和優(yōu)勢，并且向招聘者展示自己的價值，強調與公司文化和崗位職責的匹配性，以期能夠得到錄用。
無領導面試的答題技巧包括：
1. 合理安排時間：無領導面試通常有多種題型，考生需要根據不同題型的時間限制，合理安排時間，避免時間不夠導致中途被迫截止。
2. 保持積極態(tài)度：心態(tài)積極是成功的關鍵，在面試中，考生需要保持良好的心態(tài)，坦誠自信地回答問題，避免過于緊張或消極。
3. 多聽少說：在小組討論中，考生需要遵循“多聽少說”的原則，主動傾聽其他人的意見，表現(xiàn)出良好的溝通和協(xié)作能力。
4. 表達清晰：無論是個人陳述還是情景模擬題，考生都需要用清晰明確的語言表達自己的思想和觀點，避免表達不清或含糊不清。
又到安利Python的時間， 最終代碼不超過30行（優(yōu)化前），加上優(yōu)化也不過40行。
第一步. 構造Trie（用dict登記結點信息和維持子結點集合）：
-- 思路：對詞典中的每個單詞，逐詞逐字母拓展Trie，單詞完結處的結點用None標識。
def make_trie(words):
trie = {}
for word in words:
t = trie
for c in word:
if c not in t: t[c] = {}
t = t[c]
t[None] = None
return trie
第二步. 容錯查找（容錯數(shù)為tol）：
-- 思路：實質上是對Trie的深度優(yōu)先搜索，每一步加深時就消耗目標詞的一個字母。當搜索到達某個結點時，分為不消耗容錯數(shù)和消耗容錯數(shù)的情形，繼續(xù)搜索直到目標詞為空。搜索過程中，用path記錄搜索路徑，該路徑即為一個詞典中存在的詞，作為糾錯的參考。
-- 最終結果即為諸多搜索停止位置的結點路徑的并集。
def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
if word == '':
return {path} if None in trie else set()
else:
p0 = set()
if word[0] in trie:
p0 = check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
p1 = set()
if tol > 0:
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
p1.update(check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
return p0 | p1簡單測試代碼 ------
構造Trie：
words = ['hello', 'hela', 'dome']
t = make_trie(words)
In [11]: t
Out[11]:
{'d': {'o': {'m': {'e': {'$': {}}}}},
'h': {'e': {'l': {'a': {'$': {}}, 'l': {'o': {'$': {}}}}}}}
容錯查找：
In [50]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=0)
Out[50]: {}
In [51]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=1)
Out[51]: {'hello'}
In [52]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=1)
Out[52]: {}
In [53]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=2)
Out[53]: {'hello'}
似乎靠譜~
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以上是基于Trie的approach，另外的approach可以參看@黃振童鞋推薦Peter Norvig即P神的How to Write a Spelling Corrector
雖然我已有意無意模仿P神的代碼風格，但每次看到P神的源碼還是立馬跪...
話說word[1:]這種表達方式其實是有淵源的，相信有的童鞋對(cdr word)早已爛熟于心...（呵呵
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回歸正題.....有童鞋說可不可以增加新的容錯條件，比如增刪字母，我大致對v2方法作了點拓展，得到下面的v3版本。
拓展的關鍵在于遞歸的終止，即每一次遞歸調用必須對參數(shù)進行有效縮減，要么是參數(shù)word，要么是參數(shù)tol~
def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
if tol < 0:
return set()
elif word == '':
results = set()
if None in trie:
results.add(path)
# 增加詞尾字母
for k in trie:
if k is not None:
results |= check_fuzzy(trie[k], '', path+k, tol-1)
return results
else:
results = set()
# 首字母匹配
if word[0] in trie:
results |= check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path + word[0], tol)
# 分情形繼續(xù)搜索（相當于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正確的字母置換首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正確的字母作為首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳過余詞首字母
results |= check_fuzzy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交換原詞頭兩個字母
if len(word) > 1:
results |= check_fuzzy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)
return results好像還是沒有過30行……注釋不算（
本答案的算法只在追求極致簡潔的表達，概括問題的大致思路。至于實際應用的話可能需要很多Adaption和Tuning，包括基于統(tǒng)計和學習得到一些詞語校正的bias。我猜測這些拓展都可以反映到Trie的結點構造上面，比如在結點處附加一個概率值，通過這個概率值來影響搜索傾向；也可能反映到更多的搜索分支的控制參數(shù)上面，比如增加一些更有腦洞的搜索分支。（更細節(jié)的問題這里就不深入了逃
----------------------------------分-割-線-三----------------------------------------
童鞋們可能會關心時間和空間復雜度的問題，因為上述這種優(yōu)（cu）雅（bao）的寫法會導致產生的集合對象呈指數(shù)級增加，集合的合并操作時間也指數(shù)級增加，還使得gc不堪重負。而且，我們并不希望搜索算法一下就把所有結果枚舉出來（消耗的時間亦太昂貴），有可能我們只需要搜索結果的集合中前三個結果，如果不滿意再搜索三個，諸如此類...
那腫么辦呢？................是時候祭出yield小魔杖了? ??)ノ
下述版本姑且稱之為lazy，看上去和v3很像（其實它倆在語義上是幾乎等同的
def check_lazy(trie, word, path='', tol=1):
if tol < 0:
pass
elif word == '':
if None in trie:
yield path
# 增加詞尾字母
for k in trie:
if k is not None:
yield from check_lazy(trie[k], '', path + k, tol - 1)
else:
if word[0] in trie:
# 首字母匹配成功
yield from check_lazy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
# 分情形繼續(xù)搜索（相當于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正確的字母置換首字母
yield from check_lazy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正確的字母作為首字母
yield from check_lazy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳過余詞首字母
yield from check_lazy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交換原詞頭兩個字母
if len(word) > 1:
yield from check_lazy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)不借助任何容器對象，我們近乎聲明式地使用遞歸子序列拼接成了一個序列。
[新手注釋] yield是什么意思呢？就是程序暫停在這里了，返回給你一個結果，然后當你調用next的時候，它從暫停的位置繼續(xù)走，直到有下個結果然后再暫停。要理解yield，你得先理解yield... Nonono，你得先理解iter函數(shù)和next函數(shù)，然后再深入理解for循環(huán)，具體內容童鞋們可以看官方文檔。而yield from x即相當于for y in x: yield y。
給剛認識yield的童鞋一個小科普，順便回憶一下組合數(shù)C(n,m)的定義即
C(n, m) = C(n-1, m-1) + C(n-1, m)
如果我們把C視為根據n和m確定的集合，加號視為并集，利用下面這個generator我們可以懶惰地逐步獲取所有組合元素：
def combinations(seq, m):
if m > len(seq):
raise ValueError('Cannot choose more than sequence has.')
elif m == 0:
yield ()
elif m == len(seq):
yield tuple(seq)
else:
for p in combinations(seq[1:], m-1):
yield (seq[0],) + p
yield from combinations(seq[1:], m)
for combi in combinations('abcde', 2):
print(combi)可以看到，generator結構精準地反映了集合運算的特征，而且蘊含了對元素進行映射的邏輯，可讀性非常強。
OK，代碼到此為止。利用next函數(shù)，我們可以懶惰地獲取查找結果。
In [54]: words = ['hell', 'hello', 'hela', 'helmut', 'dome']
In [55]: t = make_trie(words)
In [57]: c = check_lazy(t, 'hell')
In [58]: next(c)
Out[58]: 'hell'
In [59]: next(c)
Out[59]: 'hello'
In [60]: next(c)
Out[60]: 'hela'話說回來，lazy的一個問題在于我們不能提前預測并剔除重復的元素。你可以采用一個小利器decorator，修飾一個generator，保證結果不重復。
from functools import wraps
def uniq(func):
@wraps(func)
def _func(*a, **kw):
seen = set()
it = func(*a, **kw)
while 1:
x = next(it)
if x not in seen:
yield x
seen.add(x)
return _func這個url打開的文件包含常用英語詞匯，可以用來測試代碼：
In [10]: import urllib
In [11]: f = urllib.request.urlopen("https://raw.githubusercontent.com/eneko/data-repository/master/data/words.txt")
# 去除換行符
In [12]: t = make_trie(line.decode().strip() for line in f.readlines())
In [13]: f.close()----------------------分-割-線-四-----------------------------
最后的最后，Python中遞歸是很昂貴的，但是遞歸的優(yōu)勢在于描述問題。為了追求極致性能，我們可以把遞歸轉成迭代，把去除重復的邏輯直接代入進來，于是有了這個v4版本：
from collections import deque
def check_iter(trie, word, tol=1):
seen = set()
q = deque([(trie, word, '', tol)])
while q:
trie, word, path, tol = q.popleft()
if word == '':
if None in trie:
if path not in seen:
seen.add(path)
yield path
if tol > 0:
for k in trie:
if k is not None:
q.appendleft((trie[k], '', path+k, tol-1))
else:
if word[0] in trie:
q.appendleft((trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol))
if tol > 0:
for k in trie.keys():
if k is not None and k != word[0]:
q.append((trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
q.append((trie[k], word, path+k, tol-1))
q.append((trie, word[1:], path, tol-1))
if len(word) > 1:
q.append((trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)) 可以看到，轉為迭代方式后我們仍然可以最大程度保留遞歸風格的程序形狀，但也提供了更強的靈活性（對于遞歸，相當于我們只能用棧來實現(xiàn)這個q）。基于這種迭代程序的結構，如果你有詞頻數(shù)據，可以用該數(shù)據維持一個最優(yōu)堆q，甚至可以是根據上下文自動調整詞頻的動態(tài)堆，維持高頻詞匯在堆頂，為詞語修正節(jié)省不少性能。這里就不深入了。
【可選的一步】我們在對單詞進行糾正的時候往往傾向于認為首字母是無誤的，利用這個現(xiàn)象可以減輕不少搜索壓力，花費的時間可以少數(shù)倍。
def check_head_fixed(trie, word, tol=1):
for p in check_lazy(trie[word[0]], word[1:], tol=tol):
yield word[0] + p最終我們簡單地benchmark一下：
In [18]: list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
Out[18]:
['micellar',
'malella',
'mesilla',
'morella',
'mysell',
'micelle',
'milla',
'misally',
'mistell',
'miserly']
In [19]: %timeit list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
1.52 ms ± 2.84 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)在Win10的i7上可以在兩毫秒左右返回所有結果，可以說令人滿意。
領導帶隊檢查以身作則。在公司一般領導定期下基層檢查，他們帶領各專業(yè)部門，技術，生產，供應，財務，統(tǒng)一著裝，帶安全帽子，手機全部按靜音，在某個細節(jié)，某個車間，逐步排查，查出隱患，毫無保留該罰款罰款，警告處分處分，寫出書面材料整改，顯示領導權威。
如果領導來檢查工作的話，要把領導讓到會議室，在會議室領導進去之前，就應該把領導的水倒好，不要當著領導的面去倒水。
這也是對招待領導的一個最基本的工作，也就是領導進來之前，你就要把茶水給領導提好讓領導來了之后直接喝就行了，而不是說還要等著等著你吃完了再喝就很熱了。
即然領導來檢查，就說明這個單位是被領導單位相對的實體，如果說應付只能說對這次檢報著抵觸態(tài)度，但又不能阻止這就叫應付差事。有一句話很實際，叫全體總動員唬弄檢查團。其實領導檢查來必不好，他能促進單位各項工作，找出不足，還是把應付改成歡迎吧。
尊敬的各位領導、各位專家、各位同事：
大家好！我是本次項目的監(jiān)理，今天很榮幸能夠在這里發(fā)言。
作為監(jiān)理，我一直以來都在嚴格監(jiān)督工程進度、質量和安全等方面的執(zhí)行情況。在這個過程中，我深刻認識到了監(jiān)理在工程建設中的重要作用。我們不僅要確保工程質量和安全，還要積極協(xié)調各方面的利益，促進項目的順利進行。
在本次項目中，我們遇到了一些困難和挑戰(zhàn)。但是，在各方的共同努力下，我們成功地完成了各項任務。這得益于項目組成員的密切合作和配合，得益于各方專家的精益求精，也得益于監(jiān)理的不懈努力。
在未來的工程建設中，我們還要進一步加強監(jiān)理工作，提高監(jiān)理質量和水平。同時，我們也要不斷學習和掌握新的監(jiān)理技術和方法，以適應不斷發(fā)展變化的社會需求。
最后，我要感謝各位領導、專家和同事的支持和幫助。我相信，在大家的共同努力下，我們一定能夠創(chuàng)造出更加優(yōu)秀的工程建設成果！
一、目的 為切實抓好公司安全生產管理，增強領導和職工的安全意識，進一步落實安全生產主體責任制與現(xiàn)場管理，特制定本制度。 二、職責 公司制度的制定、檢查、考核及日常管理工作，各生產部門貫徹執(zhí)行等工作。 三、帶班領導 帶班領導是指公司法定代表人、經理、總工、生產分管負責人、專工。 四、帶班安排 公司法人、公司經理、總工、生產分管負責人、專工每月帶班一次。 五、領導帶班職責 1、企業(yè)負責人要定期帶班檢查,每月檢查時間不少
為領導拍照有幾點要注意，第一要突出領導，一定要在c位。
第二要有突出特點，要么溫暖，要么正義凌然。
第三一定要突出現(xiàn)場感，讓人一看就知道很深入基層。
