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微軟深圳有哪家代理商？

時間：2024-12-07 21:26 人氣：0 編輯：招聘街

一、微軟深圳有哪家代理商？

深圳吉達軟件有限公司是一家專業(yè)從事企業(yè)級軟件代理、數(shù)據(jù)安全和網(wǎng)絡安全技術服務及信息系統(tǒng)集成的高科技企業(yè)，是我國軟件代理/分銷商和IT技術服務供應商之一。

是微軟深圳價格最優(yōu),服務最好的代理商

二、深圳的微軟專賣店在哪呀？

可以去福田華強北的萬商電腦城(2樓),電腦/電視游戲都很全,還有買機器的.

三、深圳公益組織面試題及答案

深圳公益組織面試題及答案

面試是每個求職者找到理想工作的必經(jīng)之路，而對于想要加入深圳公益組織的人來說，面試更是一個重要的環(huán)節(jié)。在面試前，面試者需要充分準備，了解公益組織行業(yè)的背景、挑戰(zhàn)以及常見的面試問題。

1. 公益組織行業(yè)背景

公益組織是指為社會公益事業(yè)服務、以提供公益服務為目標的非營利組織。深圳作為中國新一線城市之一，公益組織在城市發(fā)展和社會進步中發(fā)揮著重要作用。深圳公益組織致力于解決社會問題、救助弱勢群體、促進社會公平正義等。

2. 面試常見問題

在深圳公益組織的面試中，以下是一些常見的面試問題：

1. 你對公益組織的了解程度如何？

2. 你為何選擇加入公益組織？

3. 你的工作經(jīng)驗與公益組織的需求有何匹配之處？

4. 你如何處理工作中的挑戰(zhàn)和壓力？

5. 請舉例說明你在過去的工作中如何展現(xiàn)團隊合作能力。

6. 你對于公益事業(yè)的貢獻有哪些想法？

7. 你如何管理項目和資源？

3. 面試答案示例

為了幫助面試者更好地準備面試，以下是一些面試問題的答案示例：

1. 你對公益組織的了解程度如何？

   回答示例：我經(jīng)過一段時間的調(diào)研和學習，對公益組織的目標、使命和價值觀有了深入的了解。我理解公益組織是為了解決社會問題、推動社會進步而存在的非營利組織。我對公益事業(yè)充滿熱情，并愿意貢獻自己的力量。

2. 你為何選擇加入公益組織？

   回答示例：我選擇加入公益組織是因為我希望通過自己的努力和專業(yè)知識，為社會發(fā)展做出積極的貢獻。我相信公益組織能夠提供一個廣闊的平臺，讓我實現(xiàn)自己的價值并為弱勢群體帶來希望。

3. 你的工作經(jīng)驗與公益組織的需求有何匹配之處？

   回答示例：我在過去的工作中積累了豐富的項目管理和團隊合作經(jīng)驗，這些經(jīng)驗使我能夠更好地應對公益組織工作中的挑戰(zhàn)和壓力。我善于與不同背景的人合作，具備良好的溝通能力和問題解決能力，這些都是公益組織所需要的。

4. 你如何處理工作中的挑戰(zhàn)和壓力？

   回答示例：我認為挑戰(zhàn)和壓力是工作中不可避免的一部分，我會采取積極的心態(tài)去面對它們。當遇到挑戰(zhàn)時，我會通過分析問題、尋找解決方案，并與團隊成員共同合作來克服困難。我也會尋找適當?shù)姆绞絹矸潘勺约海３止ぷ髋c生活的平衡。

5. 請舉例說明你在過去的工作中如何展現(xiàn)團隊合作能力。

   回答示例：在我之前的工作中，我們有一個跨部門的項目需要完成，這個項目對于公司的發(fā)展非常關鍵。我主動與其他部門的同事聯(lián)系，召集了一個跨職能團隊，通過協(xié)調(diào)和溝通，我們成功地完成了這個項目，并取得了顯著的業(yè)績。

6. 你對于公益事業(yè)的貢獻有哪些想法？

   回答示例：我認為公益事業(yè)的貢獻可以從多個方面來實現(xiàn)。首先，我會努力推動公益組織的項目和活動，讓更多的人了解并參與其中。其次，我會積極跟蹤項目的效果和社會影響，通過數(shù)據(jù)和報告展示公益事業(yè)的成果。最重要的是，我希望通過我的工作和努力，為弱勢群體提供更多的幫助和支持。

7. 你如何管理項目和資源？

   回答示例：在管理項目和資源方面，我注重規(guī)劃和組織能力。我會首先制定詳細的項目計劃和時間表，明確項目的目標和里程碑。然后，我會合理分配資源，確保項目能夠按時完成。在項目執(zhí)行過程中，我會密切監(jiān)控進展情況，并及時調(diào)整資源分配和計劃，確保項目的順利進行。

通過準備和思考這些面試問題以及相應的答案示例，面試者可以更好地展示自己的能力和潛力，增加成功的機會。同時，面試者也應該在面試過程中展現(xiàn)真誠、自信和積極的態(tài)度，與面試官進行良好的溝通和互動。

總之，加入深圳公益組織是一項值得驕傲和有意義的選擇。希望每一位面試者都能夠準備充分，展現(xiàn)出自己的專業(yè)能力和熱情，為推動社會發(fā)展和公益事業(yè)做出積極的貢獻。

四、中國一共有多少輛汽車(這樣的微軟面試題該怎樣回答)？

微軟出這個問題應該是考你的思維敏捷程度和邏輯統(tǒng)計能力，而并不是要你給他一個確切的答案．你可以根據(jù)自己的想法給他一個答案，并且把這個答案解釋通就可以了． 比如你可以告訴他，中國目前有13億人，如果4人一家的話，那么就有3000萬戶，如果一戶折合一輛汽車的話就有3000萬輛．

五、mahout面試題？

之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)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(diào)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(zhuǎn)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(nèi)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(zhuǎn)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(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)

makeTrainVector();

//產(chǎn)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(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());

}

}

六、webgis面試題？

1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。

WebGIS是一種基于Web技術的地理信息系統(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、地理分析等多種應用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺、實時更新、可定制性強等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。

2. 請談談您在WebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗和技能。

我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗和技能。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等前端技術進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術如Python、Java等進行地理數(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，能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構。

3. 請描述一下您在以往項目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。

在以往的項目中，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)劃項目中，我開發(fā)了一個基于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)測項目中，我使用WebGIS技術實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和可視化的分析結果，幫助政府和公眾做出相應的決策。

4. 請談談您對WebGIS未來發(fā)展的看法和期望。

我認為WebGIS在未來會繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術的不斷進步，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，并與其他領域的技術進行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個性化，為用戶提供更好的地理信息服務，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。

七、freertos面試題？

這塊您需要了解下stm32等單片機的基本編程和簡單的硬件設計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關的知識更好，還有能夠會做操作系統(tǒng)，簡單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對您能夠有用。

八、微軟標志？

新的微軟Logo包括四種顏色，紅色，綠色，藍色和黃色，而這些顏色實際上代表了微軟的幾種重要產(chǎn)品。

Logo中所代表的微軟幾個產(chǎn)品分別是：Windows、Xbox、Offic以及Bing。實際上，黃色代表的是什么仍然還是個謎，但很可能就是微軟的搜索引擎Bing。此外，如Visual Studio和Skype等產(chǎn)品則并沒有包括在內(nèi)，因為他們有自己的顏色標識。

九、微軟介紹？

1、微軟（英文名稱：Microsoft；中文名稱：微軟公司或美國微軟公司）始建于1975年，是一家美國跨國科技公司，也是世界PC（Personal Computer，個人計算機）軟件開發(fā)的先導，由比爾·蓋茨與保羅·艾倫創(chuàng)辦于1975年，公司總部設立在華盛頓州的雷德蒙德（Redmond，鄰近西雅圖）。以研發(fā)、制造、授權和提供廣泛的電腦軟件服務業(yè)務為主。

2、最為著名和暢銷的產(chǎn)品為Microsoft Windows操作系統(tǒng)和Microsoft Office系列軟件，目前是全球最大的電腦軟件提供商。

3、2018年4月22日，2017年全球最賺錢企業(yè)排行榜第15。2018年5月29日，《2018年BrandZ全球最具價值品牌100強》第4位。2018年7月19日，《財富》世界500強排行榜位列71位。2018年12月18日，《2018世界品牌500強》第4位。

十、微軟7和微軟10哪個好用？

現(xiàn)在最安全，受到支持的版本就是win10，可是win 10不是很穩(wěn)定，經(jīng)常出現(xiàn)bug。

win7雖然現(xiàn)在不受到支持，可是它的穩(wěn)定性個人覺得比win10好，用起來也比win10流暢。

像一些低配機，可以選擇裝win七，可是要記得裝好安全軟件

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