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怎么進去家政群？

時間：2024-12-23 09:31 人氣：0 編輯：招聘街

一、怎么進去家政群？

首先你得有群內(nèi)的群成員，然后讓他們拉你進群，或者讓他們分享一個二維碼給你，前提是你得要認識群里的人，或者群管理，但是如果是QQ群的話，那就好弄了，你可以先進行搜索相關(guān)的關(guān)鍵詞，一般情況下，QQ群一搜就可以搜到的，然后再申請加入就可以了。

二、怎樣加入家政群？

首先要有微信朋友在家政群里，邀請你進群，還的群主同意，有的家政群群主設(shè)置了關(guān)門，微信朋友在群里讓群主開門，你才可以進去，或者是群主直接拉你進群也可以，家政群里的群員們都是想找工作的，大家都是有一技之長，你進群也說明你最擅長哪個方面這樣方便你找工作

三、家政群如何管理？

家政群的管理涉及到如何維護一個高效、有序、溫馨的交流環(huán)境，以下是一些管理家政群的建議：

明確群規(guī)：在群介紹或者群公告中明確列出群規(guī)，包括禁止發(fā)布廣告、不得人身攻擊等，以預(yù)防不愉快的事情發(fā)生。

設(shè)置管理員：選擇有責任感、有熱情、有組織能力的人作為管理員，負責監(jiān)督群內(nèi)活動，及時處理糾紛。

保持活躍：定期發(fā)布有關(guān)家政服務(wù)的信息、知識，或者組織一些線上活動，保持群內(nèi)活躍度。

及時反饋：對于群內(nèi)的問題、投訴，管理員應(yīng)及時反饋，并采取相應(yīng)的措施。

建立信任：鼓勵群成員分享真實經(jīng)歷，建立互相之間的信任。

設(shè)立舉報機制：設(shè)立舉報機制，讓群成員能夠及時舉報不良行為。

定期清理：定期清理不活躍、違反群規(guī)的成員，保持群的良好氛圍。

鼓勵交流：鼓勵成員之間分享家政服務(wù)經(jīng)驗、交流心得，提高服務(wù)質(zhì)量。

提供幫助：盡可能地幫助群成員解決實際問題，增強群的凝聚力。

制定定期分享會：組織定期的線上或線下分享會，讓家政員之間有更多的交流機會。

建立評價系統(tǒng)：為每個家政員建立評價系統(tǒng)，讓客戶為家政員打分，這樣可以增強服務(wù)的透明度，同時也可以激勵家政員提供更好的服務(wù)。

及時反饋問題：如果有人反映家政員服務(wù)有問題，應(yīng)當及時處理，并在群里公布處理結(jié)果，維護群的公正性。

定期培訓：組織定期的線上或線下培訓，提高家政員的服務(wù)水平。

做好保密工作：對于家政員和客戶的個人信息，應(yīng)當做好保密工作，防止信息泄露。

制定應(yīng)急預(yù)案：對于一些突發(fā)情況，比如家政員突然生病等，應(yīng)當有應(yīng)急預(yù)案來保證服務(wù)的正常進行。

以上就是一些管理家政群的建議，希望對你有所幫助。

四、人事行政群名稱？

人事行政大部討論群，或者是人事行政總?cè)海耸鹿ぷ魅旱拿Q，拼搏敢不敢，奮力向前沖，前面有錢，你撿不撿，拼個你死我活，夢想是留個愛發(fā)夢的人。

人力資源部搞怪群名，檸檬花扣，月亮粗透末日，落墨成花，小可愛。

人事部群名自如，管家家婆群等等。

五、北京家政群是啥號？

直接到qq查找群里打你想要找到群就可以找到.如（北京家政）后面就會有很多搜索牽引

六、云家政怎么進家政群？

可以通過平臺軟件進入，對于怎樣加入家政群這個問題來說，首先你得有群內(nèi)的群成員，然后讓他們拉你進群，或者讓他們分享一個二維碼給你，前提是你得要認識群里的人，或者群管理，但是如果是QQ群的話，那就好弄了，你可以先進行搜索相關(guān)的關(guān)鍵詞，一般情況下，QQ群一搜就可以搜到的，然后再申請加入就可以了。

七、家政群公告怎么寫群規(guī)？

1.家庭客戶持有效市民身份證，戶口本或居住證明;單位客戶持合法證件。            ⒉.有穩(wěn)定的經(jīng)濟收入來源并能為家政服務(wù)員提供食宿條件。

3.愿意遵守公司的業(yè)務(wù)運行規(guī)則，配合工作并按合同支付有關(guān)費用。                   4.詳細說明所需服務(wù)的項目，時間，程序和要求

八、怎樣才能進家政群搶單？

對于怎樣加入家政群這個問題來說，首先你得有群內(nèi)的群成員，然后讓他們拉你進群，或者讓他們分享一個二維碼給你，前提是你得要認識群里的人，或者群管理，但是如果是QQ群的話，那就好弄了，你可以先進行搜索相關(guān)的關(guān)鍵詞，一般情況下，QQ群一搜就可以搜到的，然后再申請加入就可以了。加入以后，有單子群里就會分享出來的，就可以搶了。

九、如何選擇靠譜的沈陽保潔家政群？

1. 沈陽保潔家政群的重要性

隨著現(xiàn)代人生活節(jié)奏加快，快節(jié)奏的工作和家庭生活使得很多人無法抽出時間進行家務(wù)清潔工作。因此，許多家庭開始尋求保潔家政群的幫助。沈陽保潔家政群具備專業(yè)的清潔技巧和經(jīng)驗，能夠為家庭提供高質(zhì)量的清潔服務(wù)。

2. 如何尋找靠譜的沈陽保潔家政群？

在選擇沈陽保潔家政群時，需要注意以下幾點：

• 查看客戶評價：可以通過網(wǎng)絡(luò)平臺或口碑來尋找具有良好聲譽的家政群體。客戶評價可以直接了解到其他人對其清潔質(zhì)量以及服務(wù)態(tài)度的評價。
• 了解保潔家政群的背景：了解家政群體的成立時間、規(guī)模，以及從業(yè)人員的資質(zhì)和培訓情況等。這些信息可以幫助你評估他們的專業(yè)能力和工作經(jīng)驗。
• 服務(wù)內(nèi)容和價格：明確保潔家政群提供的清潔服務(wù)內(nèi)容和收費標準。比較不同家政群的價格和服務(wù)內(nèi)容，選擇適合自己需求的。
• 保險和責任：確保所選擇的家政群具備必要的保險和承擔責任的能力，以免在清潔過程中出現(xiàn)意外或損壞時無法獲得賠償。
• 簽訂合同：與家政群簽訂合同，明確雙方的權(quán)利和責任，包括清潔范圍、服務(wù)時間、付款方式等。

3. 沈陽保潔家政群的服務(wù)內(nèi)容

沈陽保潔家政群提供的服務(wù)內(nèi)容通常包括：

• 日常家務(wù)清潔：打掃衛(wèi)生、普洗衣物、整理房間等。
• 特殊清潔項目：如地毯清潔、沙發(fā)清潔、玻璃清潔等。
• 家居保養(yǎng)：包括家具保養(yǎng)、電器清潔等。
• 花園綠化：修剪花草、除草等。

4. 沈陽保潔家政群的收費標準

沈陽保潔家政群的收費標準通常根據(jù)清潔的項目、清潔面積和服務(wù)次數(shù)等來確定。一般情況下，保潔家政群都會提供多種套餐供選擇，客戶可以根據(jù)自己的需求選擇合適的套餐。

5. 結(jié)語

選擇靠譜的沈陽保潔家政群對于現(xiàn)代人節(jié)約時間、打造舒適家居環(huán)境非常重要。通過合理的選擇，您可以享受到高質(zhì)量的清潔服務(wù)，為自己和家人創(chuàng)造一個舒適的居住環(huán)境。

感謝您閱讀???文，希望通過這篇文章能夠幫助您更好地選擇靠譜的沈陽保潔家政群。

十、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(guān)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(jié)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(gòu)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(gòu)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(gòu)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());

}

}

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