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2017寧德時代上市時間？

時間：2025-01-13 02:49 人氣：0 編輯：招聘街

一、2017寧德時代上市時間？

寧德時代（300750）上市日期是2018年06月11日。

江蘇時代動力及儲能鋰離子電池研發(fā)與生產(chǎn)項目(三期)截止日期2020年07月30日，計劃投資74萬萬元，已投入募集資金3.49萬萬元，建設期--年，預計收益率（稅后）--，預計投資回收期--年。

公司經(jīng)營范圍：鋰離子電池、鋰聚合物電池、燃料電池、動力電池、超大容量儲能電池、超級電容器、電池管理系統(tǒng)及可充電電池包、風光電儲能系統(tǒng)、相關設備儀器的開發(fā)、生產(chǎn)和銷售及售后服務;對新能源行業(yè)的投資。(依法須經(jīng)批準的項目,經(jīng)相關部門批準后方可開展經(jīng)營活動)

二、2017特崗教師面試題目

2017特崗教師面試題目

在當今教育領域，成為一名教師是許多人的夢想和追求。特崗教師是一個備受關注的職位，而2017年的特崗教師面試題目也備受廣大教育工作者和求職者的關注。面試題目的設置旨在考察應聘者的專業(yè)知識、教學能力、綜合素質等方面，是對求職者綜合能力的一次全面考量。下面將對2017年特崗教師面試題目進行詳細介紹和解析，希望對即將面試的人員有所幫助。

專業(yè)知識類面試題目

專業(yè)知識類面試題目是特崗教師面試中的重中之重，包括教育學、心理學、教學法等專業(yè)知識內容。在2017年的特崗教師面試中，關于專業(yè)知識的問題涉及到教育改革、素質教育、課程設計等方面，需要應聘者對教育教學的基本原理和理論有所了解和掌握。

教學能力類面試題目

教學能力是特崗教師應具備的重要素質之一，也是面試中必定會涉及的內容。在2017年的特崗教師面試中，針對教學能力的問題主要包括課堂管理、教學設計、學生評價等方面，考察應聘者的實際教學能力和實踐經(jīng)驗。

綜合素質類面試題目

特崗教師的招聘要求不僅包括專業(yè)知識和教學能力，還需要具備一定的綜合素質和能力。在2017年的特崗教師面試中，綜合素質類面試題目主要考察應聘者的綜合素質、溝通能力、團隊合作精神等方面，以確保招聘的特崗教師能夠勝任教育教學工作。

面試技巧與注意事項

除了準備面試題目外，應聘者還應了解一些面試技巧和注意事項，以提高面試的成功率。建議應聘者在面試前充分準備，熟悉自己的簡歷和求職材料，展現(xiàn)出自信和積極的態(tài)度。同時，在回答問題時要清晰明了，表達準確且簡潔，避免答非所問或唐突回答。

在面試過程中，應聘者要注意言行舉止得體，保持禮貌和謙虛的態(tài)度。與面試官的交流要主動積極，展現(xiàn)自己的特長和優(yōu)勢。最后，面試結束后要及時向面試官表達感謝，并對自己的表現(xiàn)進行總結和反思，為下一次的面試做準備。

結語

總的來說，2017年特崗教師面試題目涉及專業(yè)知識、教學能力、綜合素質等多個方面，是對求職者綜合能力的全面考驗。通過充分的準備和自信的表現(xiàn)，相信每一位應聘者都能在面試中展現(xiàn)出自己的實力和魅力，順利躋身于特崗教師的行列。希望以上介紹對您有所幫助，祝您在未來的求職之路上取得成功！

三、2017福田時代馭菱國幾？

2017福田時代馭菱是國五排放標準

四、2017誰在瑞典提出了 時代之問？

2017年在瑞典提出了 時代之問的是格蕾塔·桑伯格（Greta Thunberg，2003年1月3日-），瑞典環(huán)境保護主義者，美國《時代》周刊2019年的“年度人物”。

她為提高人類對全球變暖和氣候變化問題的警覺性而在瑞典議會外進行“為氣候罷課”行動，并在COP24上發(fā)言而知名，后被提名為2019年諾貝爾和平獎候選人。

五、2003年到2017年是什么時代？

從2003年到2017年這十幾年十年內是處于中華人民共和國時代也稱為是現(xiàn)代社會的經(jīng)濟騰飛時代。在這十幾年時間內中國的經(jīng)濟方面和其他科研等各方面取得了長足的進展，中國的經(jīng)濟由03年的時候一道棱2017年經(jīng)濟總量達到了世界第二的位置。所以說這十幾年時間內中國處于經(jīng)濟騰飛的時代。也可以稱作是電子商務時代。

六、2007年到2017年是什么時代？

2007年至2017年是信息時代。信息化時代就是信息產(chǎn)生價值的時代，信息化是當今時代發(fā)展的大趨勢，代表著先進生產(chǎn)力。

歐美及發(fā)達國家的時間跨度概念是從公元后1969年(1969AD)-未來，我國及部分發(fā)展中國家對信息時代指的是從公元后1984年(1984AD)-未來，比歐美晚了15年。

人們常用最具代表性的生產(chǎn)工具來代表一個歷史時期，人類文明的發(fā)展時代歷程：如石器時代，紅銅時代，青銅時代，鐵器時代，蒸汽時代、電氣時代、原子時代等。用這種思維模式來觀照20世紀，你會說，在近100年里，人類從原子時代走向了信息時代。

七、大數(shù)據(jù)時代2017年

在大數(shù)據(jù)時代的影響下，2017年成為了科技和信息領域的轉折點。大數(shù)據(jù)技術的快速發(fā)展與不斷創(chuàng)新，徹底改變了我們生活和工作的方方面面。

大數(shù)據(jù)技術應用廣泛

2017年，大數(shù)據(jù)技術在各行各業(yè)得到了廣泛應用。從金融領域的風險管理到電商行業(yè)的精準營銷，大數(shù)據(jù)正在幫助企業(yè)更好地了解市場需求和客戶行為，從而制定更加精準的決策。

在醫(yī)療領域，大數(shù)據(jù)分析正在發(fā)揮著重要作用，幫助醫(yī)生提前發(fā)現(xiàn)疾病跡象、改善診斷準確率，甚至為研究團隊提供關鍵的數(shù)據(jù)支持。

大數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)

然而，隨著大數(shù)據(jù)的廣泛應用，安全問題也日益凸顯。2017年，大數(shù)據(jù)安全成為行業(yè)關注的焦點之一。數(shù)據(jù)泄露、隱私問題等挑戰(zhàn)不斷涌現(xiàn)，給企業(yè)和個人的信息安全帶來了極大的威脅。

因此，加強大數(shù)據(jù)安全意識，制定嚴格的數(shù)據(jù)管理政策變得尤為重要。企業(yè)應加強數(shù)據(jù)加密、訪問控制等措施，保障數(shù)據(jù)的安全性和完整性。

大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢

在2017年，大數(shù)據(jù)技術不斷發(fā)展壯大，呈現(xiàn)出明顯的趨勢。云計算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新技術的融合，使大數(shù)據(jù)處理更加高效、精準。

同時，大數(shù)據(jù)技術的普及也帶動了相關人才的需求。數(shù)據(jù)科學家、分析師等專業(yè)人士的需求逐漸增加，大數(shù)據(jù)行業(yè)成為了未來的就業(yè)熱點之一。

結語

綜合來看，2017年是大數(shù)據(jù)時代的重要節(jié)點，大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展為社會帶來了巨大的變革。在未來，隨著技術的進一步完善和深入，大數(shù)據(jù)將繼續(xù)發(fā)揮重要作用，推動各行各業(yè)邁向更加智能化和高效化的發(fā)展。

八、2017java面試題百度云

2017Java面試題百度云

在面試準備過程中，了解并掌握常見的面試題是至關重要的。本文將介紹2017年Java面試中涉及到的百度云相關問題，幫助讀者更好地準備面試。

1. 百度云是什么？

百度云是百度公司推出的云計算服務平臺，為用戶提供云存儲、云計算、云數(shù)據(jù)庫等服務。在云計算領域，百度云擁有豐富的產(chǎn)品線，能夠滿足不同用戶的需求。

2. Java在百度云中的應用

Java作為一種主流的編程語言，在百度云的應用也非常廣泛。很多百度云的后端服務都是采用Java語言編寫的，因此熟練掌握Java語言對于在百度云工作的人來說至關重要。

3. 2017年Java面試題示例

以下是2017年Java面試中可能會涉及到的一些百度云相關題目示例：

• 問題1： 什么是百度云的對象存儲服務？
• 問題2： 請簡要介紹一下百度云的數(shù)據(jù)處理服務。
• 問題3： 如何在百度云上部署一個使用Java編寫的Web應用程序？
• 問題4： 請解釋一下百度云中的分布式文件系統(tǒng)。

4. 面試準備建議

在準備面試時，除了熟悉Java語言和百度云的相關知識外，還應該重點關注以下幾個方面：

1. 深入了解百度云的產(chǎn)品和服務，包括云存儲、云計算、大數(shù)據(jù)等。
2. 學習掌握Java語言的核心概念和常用技術。
3. 多做一些項目實踐，提升自己的編程能力。
4. 關注行業(yè)動態(tài)，了解云計算領域的最新發(fā)展。

結語

通過本文的介紹，相信讀者對2017年Java面試題中涉及到的百度云相關內容有了一定的了解。在面試準備過程中，持續(xù)學習和提升自己的能力是非常重要的，希望讀者能夠取得理想的面試成績。

九、時代峰峻2017年發(fā)生了什么？

時代峰峻是一個房地產(chǎn)開發(fā)商，2017年發(fā)生了一系列重要事件。首先，他們成功推出了幾個大型住宅項目，受到了市場的熱烈歡迎。

其次，他們與多家國際知名品牌合作，開設了一些高端商業(yè)中心，進一步提升了公司的知名度和影響力。此外，時代峰峻還積極參與公益事業(yè)，捐贈資金和物資支持災區(qū)重建和教育事業(yè)發(fā)展。總體來說，2017年對于時代峰峻來說是一個充滿成就和發(fā)展的重要年份。

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(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());

}

}

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