駕校業(yè)務員工作內容？-招聘街

一、駕校業(yè)務員工作內容？

駕校業(yè)務員的工作內容包括：介紹本駕校的傳統(tǒng)優(yōu)勢，銜接與車管所的業(yè)務關系，找尋需要學車的學員。和車輛科搞好關系，幫著招學員。

主要負責和駕管所里的人接觸駕校業(yè)務方面這種必須有一定的口才和察言觀色的能力。還有就是在辦公室里做整理檔案資料和學員科目考試的工作。

二、一個面試題：“新員工入職培訓活動”應該如何準備？

培訓前：相關物資準備、相關人員安排、相關場地布置、相關活動宣傳；

培訓中：熟練的開場白，熟練的人員組織，熟練的活動實施，人員的積極參與；

培訓后：活動的圖文宣傳，給領導的結果呈現(xiàn)，輸出的結果閉環(huán)

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三、面試題，任職后員工不服從管理怎么辦？

作為一名管理者，不為員工所接受，一般說來，不外乎以下幾種原因：

一、繼任者與前任管理方式方法有較大差別，員工不好接受。員工常常拿前任的優(yōu)點與繼任者的缺點相比較，短時間內一般不容易接受新任管理者。

二、管理者能力受到質疑。

三、管理者的閱歷較淺，員工不認可。

個人認為，應該針對不同的情況，制訂相應的對策。

一、新上任的管理者，在一兩月內最好不要有太多的改變，仔細觀察，多問，多聽，少決策，摸清情況再下結論，定管理計劃。

二、管理者應多與員工溝通，放下架子，增進雙方的了解與相互信任，只有融入集體中，才能更好的管理。

三、閱歷與能力并不是一回事，所以，作為管理者，首先要有自信，在日常的工作過程中，表現(xiàn)出自己的能力，漸漸讓員工信服。

四、駕校業(yè)務員工作內容有哪些？

1汗,上班在中國除非自己做老板,不然去打工都一樣,一般公司都是早8點或者8.30中午有下班的話就是11.30下午1.30~~5.30早和晚都是需要開會的,每周1天休閑(有些其他沒有會變?yōu)槊吭?天休假看企業(yè)而定)2業(yè)務員需要開拓市場穩(wěn)定客戶拜訪客戶,市場是存在無限客戶的,就看你自己是這么找用什么方法找(一般公司都有固定客戶,不需要太過于麻煩的需找)3外貿業(yè)務員需要大專銷售或者金融專業(yè)英語過4級以上,(大城市要求更高)——至于要學多久,看你個人聰明人15天之內上手,1個月之內業(yè)績會稍提高業(yè)務員工資都是底薪+提成+獎勵+年終分紅4業(yè)務員是很有前途的一份工作,在社會在能否混的開,關靠專業(yè)知識是不夠的,靠的是人際關系,業(yè)務員正是人際關系的發(fā)展最快的職業(yè))至于能否做出個前途主要看你個人了

五、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(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(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());

}

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)了實時的空氣質量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質量數(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、駕校員工學習企業(yè)文化的好處？

1、企業(yè)文化能激發(fā)員工的使命感。不管是什么企業(yè)都有它的責任和使命，企業(yè)使命感是全體員工工作的目標和方向，是企業(yè)不斷發(fā)展或前進的動力之源。

　　2、企業(yè)文化能凝聚員工的歸屬感。企業(yè)文化的作用就是通過企業(yè)價值觀的提煉和傳播，讓一群來自不同地方的人共同追求同一個夢想。

　　3、企業(yè)文化能加強員工的責任感。企業(yè)要通過大量的資料和文件宣傳員工責任感的重要性，管理人員要給全體員工灌輸責任意識，危機意識和團隊意識，要讓大家清楚地認識企業(yè)是全體員工共同的企業(yè)。

　　4、企業(yè)文化能賦予員工的榮譽感。每個人都要在自己的工作崗位，工作領域，多做貢獻，多出成績，多追求榮譽感。

　　5、企業(yè)文化能實現(xiàn)員工的成就感。一個企業(yè)的繁榮昌盛關系到每一個公司員工的生存，企業(yè)繁榮了，員工們就會引以為豪，會更積極努力的進取，榮耀越高，成就感就越大，越明顯。

　　企業(yè)文化對員工的作用

　　凝聚作用

　　文化是一種極強的凝聚力量。企業(yè)文化是一種粘合劑，把各個方面，各個層次的人都團結在本企業(yè)文化的周圍，在全企業(yè)范圍產(chǎn)生一種凝聚力和向心力，使職工個人思想、個人發(fā)展與企業(yè)的安危緊密聯(lián)系起來，使他們感到個人的工作、學習、生活等任何事情都離不開企業(yè)這個集體，將企業(yè)視為自己最為神圣的東西，與企業(yè)同甘苦、共命運。激勵作用

　　企業(yè)文化的核心是要創(chuàng)造出共同的價值觀念，優(yōu)秀的企業(yè)文化就是要創(chuàng)造出一種人人受重視、受尊重的文化氛圍。良好的文化氛圍，往往能產(chǎn)生一種激勵機制，使每個成員做出的貢獻都會及時得到領導及同事的贊賞和獎勵，由此激勵員工為實現(xiàn)自我價值和企業(yè)發(fā)展而勇于獻身，不斷進取

　　導向作用

　　即把企業(yè)職工個人的目標引導到企業(yè)所確定的目標上來。在激烈的市場競爭中，企業(yè)如果沒有一個自上而下的統(tǒng)一的目標，很難參與市場角逐，更難在競爭中求得生存與發(fā)展。在一般的管理概念中，為了實現(xiàn)企業(yè)的既定目標，需要制定一系列的策略來引導員工，但如果有了一個適合的企業(yè)文化，職工就會在潛移默化中接受共同的價值理念，形成一股合力向既定的方向作用。企業(yè)文化就是在企業(yè)具體的歷史環(huán)境條件下，將人們的事業(yè)心和成功的欲望化成具體的目標、信條和行為準則，形成企業(yè)職工的精神支柱和精神動力，為企業(yè)共同的目標而努力，因此建設優(yōu)秀的企業(yè)文化的本質是建立企業(yè)內部的動力機制，使廣大職工了解本企業(yè)正在為崇高的目標而努力奮斗，這不但可以產(chǎn)生出具有創(chuàng)造性的經(jīng)營管理策略，而且可以使職工勇于為實現(xiàn)企業(yè)目標而做出個人犧牲。

　　約束作用

　　作為一個組織，企業(yè)常常不得不制定出許多規(guī)章制度來保證生產(chǎn)的正常運行，這當然是完全必要的，但是即使有了千萬條規(guī)章制度，也很難完全規(guī)范好每一位職工的所有行為，而企業(yè)文化是用一種無形的文化上的約束力量，轉化為一種行為規(guī)范，規(guī)范約束員工行為，以此來彌補規(guī)章制度的不足。它使信念逐步轉變?yōu)槁毠さ男睦矶▌荩瑯嬙斐鲆环N響應機制，只要外部誘導信號發(fā)生，即可以得到積極的響應，并迅速轉化為預期的行為。這就形成了有效的“軟約束”，它可以減弱硬約束對職工心理的沖撞，緩解自治心理與被治理現(xiàn)實間形成的沖突，削弱由其引起的心理抵抗力，從而使企業(yè)上下達成統(tǒng)一、和諧和默契，形成良性互動局面。