人行存款利率2022最新？-招聘街

一、人行存款利率2022最新？

人行不是商業(yè)銀行，不辦理存貸款業(yè)務(wù)。因此，人行在2022年也就不會出臺最新存款利率。

中國人民銀行簡稱人行或央行，主要職責(zé)是金融政策管理，防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)，并負(fù)責(zé)人民幣發(fā)行，在人民幣存貸上負(fù)責(zé)基準(zhǔn)利率調(diào)整，控制各商業(yè)銀行準(zhǔn)備金余額。可見，人行不辦理人民幣存貸款，更不會公布人民幣存款掛牌利率。

二、最新護(hù)士面試題目及最佳答案？

1、理解病人的心情，給病人道歉，爭取能得到他的理解和支持;答：1、作為護(hù)士難免會遇到這樣的情況，我相信這是護(hù)士長基于信任，或是實(shí)在抽不出人手，沒辦法才交辦給我。

既然是重要的事，如果我手里的事務(wù)與護(hù)士長交辦的事情不發(fā)生沖突，我會想方設(shè)法，克服困難把它辦好。十一、對于當(dāng)前緊張的醫(yī)患關(guān)系，你有什么看法?你認(rèn)為應(yīng)該如何處治?答：

1、造成醫(yī)患關(guān)系比較緊張，我認(rèn)為有主客觀兩方面的原因。

客觀上，醫(yī)療知識是非常專業(yè)的系統(tǒng)知識，按現(xiàn)行教育制度，本科、研究生就需要學(xué)習(xí)實(shí)踐5-8年，才能走上工作崗位，相對的，病人掌握的醫(yī)療知識極為有限，這就形成了嚴(yán)重的知識不對稱。

如果病人治療預(yù)期非常高，或是醫(yī)生解釋溝通工作不到位，就極易發(fā)生誤解，導(dǎo)制醫(yī)患關(guān)系緊張。

同時(shí)，每個(gè)行業(yè)、每個(gè)工種都有操作失誤或出現(xiàn)殘次品的概率，醫(yī)療行業(yè)也不能違背這個(gè)規(guī)律。

但醫(yī)療行業(yè)的服務(wù)對象是人，任何失誤都有可能造成不可挽回的嚴(yán)重后果，這也是造成醫(yī)患關(guān)系緊張的重要客觀原因。

主觀上，個(gè)別醫(yī)護(hù)人員職業(yè)道德標(biāo)準(zhǔn)不高，掌握專業(yè)技術(shù)不牢固，不善于與病人進(jìn)行溝通，存在操作失誤、開大處方、收紅包等現(xiàn)象，敗壞了醫(yī)療隊(duì)伍形象，是引起醫(yī)患關(guān)系緊張的重要主觀原因。

從患者方面來看，對醫(yī)療知識不了解，對治療效果預(yù)期過高，就會懷疑醫(yī)治效果，造成緊張關(guān)系。

三、人行協(xié)定存款基準(zhǔn)利率最新？

1、活期利息：0.35%；

2、整存整取：三個(gè)月利率是1.70%，半年利率是1.90%，一年利率是2.10%，二年利率是2.70%，三年利率是3.35%，五年利率是3.85%；

3、零存整取、整存零取、存本取息：一年利率是1.85%，三年利率是2.05%，五年利率是2.25%；

4、定活兩便：按一年以內(nèi)定期整存整取同檔次利率打6折；

5、協(xié)定存款：1.90%；

6、通知存款：一天利率是1.55%，七天利率是2.10%。

四、人行道停車位最新規(guī)定？

1、機(jī)動車駕駛?cè)诉`反道路交通安全法律、法規(guī)關(guān)于道路通行規(guī)定的會給予警告或者處20元以上200元以下罰款，如果有其他規(guī)定的按照規(guī)定處罰。

2、道路劃設(shè)專用車道，在專用車道內(nèi)只允許規(guī)定的車輛通行，其他車輛不得進(jìn)入專用車道內(nèi)行駛。

3、機(jī)動車應(yīng)當(dāng)在規(guī)定地點(diǎn)停放，禁止在人行道上停放機(jī)動車，除了在規(guī)定施化的停車泊位以外。在道路上臨時(shí)停車的，不得妨礙其他車輛和行人通行。

4、對違反道路交通安全法律法規(guī)，關(guān)于機(jī)動車停放臨時(shí)停車規(guī)定的，可以指出違法行為并予以口頭警告，令其立即駛離。

5、機(jī)動車駕駛?cè)巳绻麤]有在現(xiàn)場或者在現(xiàn)場拒絕駛離，妨礙其他車輛行人通行除了會給予20元以上200元以下罰款以外，還可以由公安交通管理部門將機(jī)動車移至到不妨礙交通的地點(diǎn)，但拖車時(shí)不得向當(dāng)事人收取費(fèi)用，還要告知當(dāng)事人停車地點(diǎn)。

五、小程序面試題最新

小程序面試題最新

小程序開發(fā)已成為當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中備受矚目的技術(shù)領(lǐng)域之一。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，小程序在用戶體驗(yàn)和商業(yè)價(jià)值方面展現(xiàn)出了巨大潛力。作為一個(gè)小程序開發(fā)者，掌握最新的小程序面試題是非常重要的，因?yàn)樗鼈兩婕暗侥阍诩夹g(shù)面試中的表現(xiàn)和發(fā)展機(jī)會。

為什么重要

隨著行業(yè)的快速發(fā)展，小程序開發(fā)的技術(shù)要求也在不斷提升。掌握最新的小程序面試題可以幫助你更好地了解行業(yè)趨勢和技術(shù)發(fā)展方向，提升自己在面試中的表現(xiàn)和競爭力。同時(shí)，小程序面試題能夠檢驗(yàn)?zāi)愕木幊棠芰Α⑦壿嬎季S能力和解決問題的能力，是衡量一個(gè)開發(fā)者技術(shù)水平的重要指標(biāo)。

結(jié)語

掌握最新的小程序面試題是每一個(gè)小程序開發(fā)者必備的技能之一。通過不斷地學(xué)習(xí)和實(shí)踐，你可以更好地應(yīng)對技術(shù)面試中的挑戰(zhàn)，提升自己在行業(yè)中的競爭力。希望以上提到的小程序面試題對你有所幫助，祝你在小程序開發(fā)道路上取得更大的成功！

六、最新貴州特崗教師面試題

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?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(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(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("檢測所屬類別是："+getCheckResult());

}

八、webgis面試題？

1. 請介紹一下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)用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺、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)劃師們評估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項(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. 請談?wù)勀鷮ebGIS未來發(fā)展的看法和期望。

我認(rèn)為WebGIS在未來會繼續(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。