国内精品久久久久_亚洲区手机在线中文无码播放_国内精品久久久久影院一蜜桃_日韩内射激情视频在线播放免费

倒班作業(yè)長職責？

時間：2024-12-06 05:36 人氣：0 編輯：招聘街

一、倒班作業(yè)長職責？

倒班班長的職責是監(jiān)督本班員工，按照規(guī)章制度，安全正常的進行作業(yè)，不可以有違法違紀情況

二、什么是單元長作業(yè)？

單元長作業(yè)（unit process）是指稱具有共同的化學反應特點的過程。如氧化、還原、加氫、脫氫、水解、水合、脫水、鹵化、硝化、磺化、胺化、酯化、烷基化、聚合、縮聚等。

如鹵化單元作業(yè)是有機化合物分子中引入鹵素原子的單元過程。單元作業(yè)與單元操作的意義不同。后者是按物理處理方法的不同來分類。

三、作業(yè)長是什么職位？

作業(yè)長負責全公司生產設備系統(tǒng)運行、檢修、事故處理的總指揮調度，全公司各主要設備系統(tǒng)、主要輔助設備系統(tǒng)及公用系統(tǒng)運行方式變更，必須征得值長同意后方可進行。

作業(yè)長在值班期間，全面負責公司運行操作的協(xié)調指揮，負責全公司安全穩(wěn)定運行及主要設備、輔助設備的正常運行，并負責本值勞動紀律和現(xiàn)場規(guī)程制度的執(zhí)行，完成當班期間的各項操作任務、推廣先進的管理方法。

四、作業(yè)長五大崗位職責詳解，了解作業(yè)長的工作內容

一、組織與協(xié)調作業(yè)工作

作業(yè)長是負責組織和協(xié)調作業(yè)工作的關鍵角色。他們需要根據(jù)工作計劃和時間表安排作業(yè)，確保作業(yè)的正常進行。此外，他們還需要協(xié)調不同部門之間的合作，確保作業(yè)的協(xié)同配合。作業(yè)長還負責與上級溝通作業(yè)進展和問題，并及時解決作業(yè)中的疑難問題。

二、安全生產管理

作業(yè)長在作業(yè)過程中負責安全生產管理。他們需要了解并遵守相關的安全操作規(guī)程，確保作業(yè)人員的安全意識，并提供必要的安全培訓。作業(yè)長還需制定安全保障措施，如防護措施和應急預案，并監(jiān)督其執(zhí)行。同時，他們還負責對作業(yè)現(xiàn)場進行安全檢查，及時發(fā)現(xiàn)并處理安全隱患。

三、團隊管理與培訓

作業(yè)長需要管理和培訓下屬團隊。他們要根據(jù)作業(yè)需求，制定團隊管理計劃和工作指導方針，確保團隊的高效運作。作業(yè)長還需根據(jù)團隊成員的能力和崗位需求，進行培訓和技能提升，以提高團隊的整體素質和工作效率。

四、作業(yè)質量控制

作業(yè)長負責保證作業(yè)質量。他們需要制定作業(yè)質量控制標準和評估方法，并監(jiān)督作業(yè)過程中的質量控制。作業(yè)長還負責跟蹤作業(yè)進展和質量達成情況，及時發(fā)現(xiàn)并解決作業(yè)中的質量問題。此外，他們還需與相關部門進行溝通，確保作業(yè)達到客戶要求的質量標準。

五、資源管理

作業(yè)長在作業(yè)過程中負責管理和調配資源。他們要合理安排作業(yè)所需的人力、物力和財力資源，確保作業(yè)的正常進行。作業(yè)長還負責與供應商和承包商進行談判和合作，獲得優(yōu)質的資源支持。他們還需評估和監(jiān)控資源的使用情況，以便及時調整和優(yōu)化資源配置。

五、教資面試題本長什么樣？

教資面試題本相對來說難度不高，主要包含三個模塊：教育法律法規(guī)相關知識、心理學相關知識和一些教學案例分析問答。對于教育法律法規(guī)相關知識和心理學相關知識，考生可以通過閱讀相關書籍或參加培訓班進行學習。對于教學案例分析問答，考生需要具備一定的實際教學經驗，通過對教學案例的深入分析和思考來回答問題。總體來說，教資面試題本主要考查考生的教育專業(yè)知識和實際教學能力。

六、面試題護士長讓加班怎么處理？

應該服從護士長安排，有困難要克服，

七、電解車間作業(yè)長崗位職責

電解車間作業(yè)長崗位職責

電解車間作業(yè)長在工廠生產過程中扮演著至關重要的角色。他們負責管理和監(jiān)督電解車間內的操作，確保生產順利進行并達到高質量標準。作為一個關鍵的管理職位，電解車間作業(yè)長需要具備多方面的職責和技能。

主要職責

• 領導和指導電解車間的操作團隊，確保生產計劃的順利執(zhí)行
• 監(jiān)督設備運行狀況，及時處理設備故障并提出改進建議
• 負責安全管理，確保作業(yè)環(huán)境符合安全標準并制定安全培訓計劃
• 協(xié)調不同部門之間的溝通與合作，保證生產流程的協(xié)調進行
• 制定電解車間的標準操作流程，定期檢查執(zhí)行情況并進行調整優(yōu)化
• 協(xié)助制定生產計劃和預算，確保生產成本和產量達到預期指標

所需技能

要成為一名優(yōu)秀的電解車間作業(yè)長，除了扎實的專業(yè)知識外，還需要具備以下關鍵技能：

• 良好的溝通技巧，能夠有效地與團隊成員和上級溝通
• 優(yōu)秀的領導能力，能夠激勵團隊并解決問題
• 高度的責任感和敬業(yè)精神，能夠承擔工作壓力
• 分析和解決問題的能力，善于發(fā)現(xiàn)并解決生產中的難題
• 團隊合作意識，能夠與不同部門有效協(xié)作
• 靈活的應變能力，能夠適應工作中的突發(fā)狀況

發(fā)展前景

隨著工業(yè)化進程的不斷推進，電解車間作業(yè)長這一崗位的需求也在逐漸增加。具備豐富經驗和專業(yè)技能的作業(yè)長將更受市場青睞，未來的發(fā)展前景將會更加廣闊。因此，不斷學習和提升自己的能力至關重要，可以通過參加相關的培訓課程或獲取相關證書來提升自身競爭力。

八、煉鐵廠設備作業(yè)長崗位職責

煉鐵廠設備作業(yè)長崗位職責

在煉鐵廠中，設備作業(yè)長是承擔著重要責任的關鍵崗位之一。作為煉鐵廠設備作業(yè)長，需要具備一系列關鍵技能和職責，以確保設備運行平穩(wěn)、安全生產等方面的工作。

職責概述：

煉鐵廠設備作業(yè)長負責監(jiān)督和協(xié)調設備操作、維護、維修等相關工作，并確保生產過程中設備的正常運行。其主要職責包括但不限于：

• 負責設備操作的指導和管理
• 制定設備維護計劃并監(jiān)督執(zhí)行
• 協(xié)調設備維修工作
• 確保設備運行安全穩(wěn)定
• 參與設備升級改造等工作

技能要求：

作為一名煉鐵廠設備作業(yè)長，需要具備以下關鍵技能和素質：

• 扎實的設備操作技能
• 良好的溝通協(xié)調能力
• 豐富的設備維護經驗
• 具備一定的技術水平和專業(yè)知識
• 具備快速解決問題的能力

工作環(huán)境與挑戰(zhàn)：

煉鐵廠設備作業(yè)長在工作中會面臨各種各樣的挑戰(zhàn)和壓力，其中包括但不限于：

• 高強度的工作壓力
• 設備故障處理的緊迫性
• 安全生產責任重大
• 需要不斷學習更新的設備知識

發(fā)展前景：

隨著科技的進步和工業(yè)的發(fā)展，煉鐵廠設備作業(yè)長這一崗位在未來將有更廣闊的發(fā)展前景。具備豐富經驗和技能的專業(yè)人員將更受歡迎，并有機會在煉鐵行業(yè)中獲得更好的職業(yè)發(fā)展和提升空間。

總的來說，煉鐵廠設備作業(yè)長是煉鐵生產中不可或缺的一環(huán)，其職責和技能要求都非常關鍵。希望有志于從事這一崗位的人員能夠不斷提升自身素質，為煉鐵生產的穩(wěn)定和高效做出更大的貢獻。

九、軋鋼廠作業(yè)長的崗位職責

軋鋼廠作業(yè)長的崗位職責包括監(jiān)督和協(xié)調生產過程中的各項工作，確保生產高效、安全、有序進行。作業(yè)長在軋鋼廠起著至關重要的作用，他們需要具備豐富的經驗和專業(yè)知識，以確保生產線順暢運轉，并且保證產品質量符合標準。

主要職責和工作內容：

• 生產調度：軋鋼廠作業(yè)長負責制定生產計劃，合理安排生產任務和工作流程，保證生產線的順利進行。
• 人員管理：作業(yè)長需要合理分配工作任務給下屬員工，指導他們完成工作，并且對員工的表現(xiàn)進行評估。
• 設備維護：作業(yè)長需要監(jiān)督設備的運行情況，確保設備正常工作，及時進行維護保養(yǎng)，避免生產中出現(xiàn)故障。
• 質量控制：作業(yè)長需要監(jiān)督生產過程中的質量控制工作，確保產品符合相關標準和要求。
• 安全管理：作業(yè)長負責監(jiān)督生產現(xiàn)場的安全管理工作，確保員工遵守安全規(guī)定，防止事故發(fā)生。

作為軋鋼廠作業(yè)長，需要具備扎實的專業(yè)知識和豐富的管理經驗。他們需要熟悉軋鋼生產流程，了解設備性能和工藝要求。作業(yè)長需要具備優(yōu)秀的溝通能力和團隊合作精神，能夠有效指導員工，協(xié)調各部門之間的工作，確保生產計劃順利執(zhí)行。

另外，作業(yè)長需要具備靈活應變的能力，能夠及時應對生產中出現(xiàn)的問題和突發(fā)情況，做出正確的決策并采取有效的措施解決。作為團隊的帶頭人，作業(yè)長需要身先士卒，樹立良好的榜樣，激勵團隊成員共同努力，實現(xiàn)生產目標。

技能要求：

• 管理能力：作業(yè)長需要具備優(yōu)秀的團隊管理和領導能力，能夠有效協(xié)調各部門工作，提高團隊執(zhí)行力。
• 問題解決：作業(yè)長需要具備良好的解決問題能力，能夠迅速分析問題原因并提出解決方案。
• 溝通能力：作業(yè)長需要善于溝通，能夠與各部門員工進行有效的溝通和協(xié)調。
• 專業(yè)知識：作業(yè)長需要熟悉軋鋼生產工藝和設備操作，具備相關的專業(yè)知識和經驗。
• 安全意識：作業(yè)長需要高度重視生產安全，能夠有效管理和預防生產中的安全風險。

總的來說，軋鋼廠作業(yè)長的崗位職責既包括生產管理和協(xié)調工作，也涉及到人員管理、設備維護、質量控制和安全管理等多方面內容。作業(yè)長需要具備綜合的管理技能和專業(yè)知識，能夠有效領導團隊，確保生產順利進行，保證產品質量和安全生產。

十、mahout面試題？

之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。

訓練數(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

結果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。

基本思想：

1. 構造分類數(shù)據(jù)。

2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。

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

4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。

接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》

1. 構造分類數(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文件內容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。

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

4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。

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) {

//將訓練數(shù)據(jù)轉換成 vector數(shù)據(jù)

makeTrainVector();

//產生訓練模型

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("序列化文件轉換成向量失敗！");

System.out.println(2);

}

}

public static void makeTrainVector(){

//將測試數(shù)據(jù)轉換成序列化文件

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());

}

}

上一篇：底線思維成語？

網站首頁 返回欄目

下一篇：兄弟和睦相處題目？

相關資訊

• 

  面試題目組織協(xié)調能力萬能句？

• 

  采購經理面試題？

• 

  hr面試三分鐘演講題目？

• 

  公務員面試題型分類？

• 

  小學語文教資面試類型？

• 

  UI設計面試技巧：UI面試需要做哪些準備？

熱門頻道

• 招聘信息
• 待遇資訊
• 工資資訊
• 筆試題
• 面試題

• 軟通動力智慧城市招聘

• 火葬場殯儀館怎樣招聘的？

• 2024-12-04 北京嘉和一品招聘職位
• 2024-12-04 常熟人才市場信息
• 2024-12-04 青島城陽美食？
• 2024-12-04 威海經區(qū)供暖時間最新通知？
• 2024-12-04 句容巨寶？
• 2024-12-04 大興生物醫(yī)藥基地有什么公司？
• 2024-12-04 百色市建筑工人招聘信息網
• 2024-12-04 樂高嘉興工廠能購買嗎？
• 2024-12-04 浦東育兒中心招聘信息最新
• 2024-12-04 全國電商公共服務網站查詢
• 2024-12-04 宜賓三江人才網招聘
• 2024-12-04 今天招聘信息焊工招聘信息
• 2024-12-04 陵水英州美食？

• 北京熱力集團福利補貼待遇？

• 騰訊員工真實待遇？

• 2024-12-06 華晨金杯怎么樣
• 2024-12-06 想請問各位中石化老員工。大學畢業(yè)生（中國石油大學）進了青島煉化待遇如何。福利高嗎？和濟南煉化？
• 2024-12-06 黑龍江農業(yè)科學院：推動黑龍江農業(yè)高質量發(fā)展
• 2024-12-06 河北省退休護士待遇？
• 2024-12-06 黃埔軍校同學會還存在嗎？
• 2024-12-06 保時捷待遇怎么樣？
• 2024-12-06 廣州銀行信用卡怎么樣
• 2024-12-06 成都c類人才待遇？
• 2024-12-06 眉山仁壽縣有多大？
• 2024-12-06 報名plc培訓班，不知道以后工資待遇怎么樣？
• 2024-12-06 上海大眾變速器廠有多少職工？
• 2024-12-06 中物院博士含金量？
• 2024-12-06 上海航天局歸上海市管嗎？

• 酒店經理一個月大概掙多少錢？

• 高鐵安檢的工作怎么樣？

• 2024-07-28 入職一年，工資水平一直很低，我該堅持還是放棄？
• 2024-07-25 海底撈服務員怎么個計件法？
• 2024-07-25 綠化養(yǎng)護工工資收入多少？
• 2024-07-25 漢中血站合同制護士待遇咋樣？
• 2024-07-25 南方航空公司安全員的待遇是多少？急回？
• 2024-07-24 大專物流管理專業(yè)，出來做什么工作？每月工資多少？
• 2024-07-19 蘇州往年平均氣溫是多少？
• 2024-07-18 男護士一個月多少錢？
• 2024-07-18 新疆最低工資標準是多少？
• 2024-07-18 2021長沙平均月收入多少？
• 2024-07-17 騎手收入怎么計算？
• 2024-07-17 哈爾濱的辦事處待遇怎么樣有三險一金么在編的？
• 2024-07-17 嘉興市失業(yè)金怎么算？

• 恒豐銀行招聘流程？

• 重慶農村商業(yè)銀行2023年夏季招聘筆試時間？

• 2024-12-06 外企的招聘要求？
• 2024-12-06 河北高速標準2015-2016
• 2024-12-06 湖南農信利率？
• 2024-12-06 電商公司slogan？
• 2024-12-06 公司面試流程？
• 2024-12-06 兵檢筆試是什么？
• 2024-12-06 國考報名指南？
• 2024-12-06 新聞媒體記者編輯招聘
• 2024-12-06 北京遴選2017職位
• 2024-12-06 駕照筆試題是科目幾？
• 2024-12-06 東航國內值機
• 2024-12-06 丹東特崗教師幾號筆試成績
• 2024-12-06 銀行招聘筆試面試都過了還會不會被刷下來？

• 面試題目組織協(xié)調能力萬能句？

• 采購經理面試題？

• 2024-12-06 底線思維成語？
• 2024-12-06 可樂糖漿的可樂和正宗可樂的區(qū)別？
• 2024-12-06 陽光中學英語
• 2024-12-06 醫(yī)者仁心詞語？
• 2024-12-06 公司對公銀行什么銀行好
• 2024-12-06 鍋爐怎么樣檢修和取證？
• 2024-12-06 談誠信
• 2024-12-06 如何網上祭祀逝者？網上祭祀步驟有哪些？
• 2024-12-06 工商執(zhí)法文書范本
• 2024-12-06 游戲gs是什么？
• 2024-12-06 如何應聘司機？
• 2024-12-06 法治思維信訪案件
• 2024-12-06 農經站會計賬務流程？

最新發(fā)布

• 兄弟和睦相處題目？
• 2017java最新視頻
• 云南六庫火車？
• 華為普工待遇
• 鄯善合盛硅業(yè)待遇咋樣？
• 倒班作業(yè)長職責？
• 華晨金杯怎么樣
• 想請問各位中石化老員工。大學畢業(yè)生（中國石油大學）進了青島煉化待遇如何。福利高嗎？和濟南煉化？

熱門排行

• 1

  

  鄭州隴海路和華山路的那個人才市場都周幾有招聘會？2024-09-10
• 2

  

  web前端面試題？2024-09-10
• 3

  

  公務員筆試滿分？2024-09-12

• 1三支一扶待遇？

• 2軟件測試自動化測試面試題？

• 3注冊會計師待遇？