人保是人民保險？-招聘街

一、人保是人民保險？

中國人民保險

和中國人保是一家，中國人民保險公司簡稱中國人保，是傳統(tǒng)的老牌央企。

人壽保險是人身保險

的一種，以被保險人的壽命為保險標的，且以被保險人的生存或死亡為給付條件的人身保險。和所有保險業(yè)務(wù)一樣，被保險人將風(fēng)險轉(zhuǎn)嫁給保險人，接受保險人的條款并支付保險費。與其他保險不同的是，人壽保險轉(zhuǎn)嫁的是被保險人的生存或者死亡的風(fēng)險。

健康保險，健康保險，簡稱健保，主要包括醫(yī)療保險

、疾病保險、失能收入損失保險、護理保險以及醫(yī)療意外保險等。是指在被保險人身體出現(xiàn)疾病時，由保險人向其支付保險金的人身保險。健康保險的支付范圍通常包括醫(yī)療費用、收入損失、喪葬費

及遺屬生活費等。

二、人民保險是國企嗎？

是國企，而且是央企。

中國人民保險是國企，也是央企，因為凡是央企肯定是國企。

中國人民保險集團股份有限公司（簡稱中國人保或人民保險）成立于1949年，是一家綜合性保險（金融）公司，世界五百強之一，也是世界上最大的保險公司之一，屬中央金融企業(yè)，注冊資本為4242399.058 萬元人民幣，在全球保險業(yè)中屬于實力非常雄厚的公司。公司標志為英文PICC。

有企業(yè)，是指國家對其資本擁有所有權(quán)或者控制權(quán)，政府的意志和利益決定了國有企業(yè)的行為。國有企業(yè)是國民經(jīng)濟發(fā)展的中堅力量，是中國特色社會主義的支柱。

三、人民保險怎么賠償標準

人民保險怎么賠償標準是許多購買保險的人們關(guān)心的一個重要話題。保險作為一種金融產(chǎn)品，在面臨意外損失時能夠為人們提供經(jīng)濟上的保障，而理解保險的賠償標準對于購買者來說尤為重要。

人民保險的賠償標準包括以下幾個方面：

保險合同約定：人們購買保險時，需要與保險公司簽訂保險合同。在合同中會明確約定保險的賠償標準，包括賠償金額、賠償條件、賠償范圍等內(nèi)容。
事故類型：不同類型的事故將會對賠償標準產(chǎn)生影響。比如意外身故、重大疾病、意外傷害等，針對不同的情況會有相應(yīng)的賠償標準。
賠償限制：保險公司通常會在合同中規(guī)定賠償?shù)南揞~，超過限額部分的損失可能不被賠償。因此，在購買保險時需要注意賠償限制。

人們在購買保險時應(yīng)該仔細閱讀保險合同，了解清楚保險的賠償標準，以便在意外情況發(fā)生時能夠及時獲得賠償。同時，保持保險合同的有效性也是非常重要的，避免因為一些不必要的原因?qū)е沦r償權(quán)利受到限制。

如何處理人民保險的賠償事宜：

在意外事故發(fā)生后，如果需要向保險公司申請賠償，以下是一些處理事宜的建議：

及時向保險公司報案：一旦發(fā)生意外，第一時間應(yīng)該向保險公司報案，這有助于確保保險公司能夠及時處理您的賠償請求。
提供相關(guān)證據(jù)：在申請賠償時，需要提供與事故相關(guān)的證據(jù)，比如醫(yī)院診斷書、警方報案記錄等，以便保險公司進行審核。
配合調(diào)查：保險公司可能需要對事故進行調(diào)查核實，申請賠償人員需要積極配合，提供必要的信息和協(xié)助。

總的來說，人們購買保險是為了在遭遇意外風(fēng)險時能夠獲得經(jīng)濟上的保障。因此，在選擇保險產(chǎn)品時，除了關(guān)注保費和保障范圍外，也需要了解清楚保險的賠償標準。只有在了解并遵守保險合同的規(guī)定，才能夠確保在需要時獲得應(yīng)有的賠償。

四、平安和人民保險哪個便宜

平安和人民保險哪個便宜

保險作為一種金融工具，對于個人和家庭來說至關(guān)重要。在選擇保險公司時，很多人會考慮價格因素。平安和人民保險作為中國領(lǐng)先的保險公司，廣受大眾信賴。那么，平安和人民保險哪個便宜？讓我們來一起探討。

平安保險

作為中國最大的保險公司之一，平安保險在保險行業(yè)擁有良好的口碑。公司提供多樣化的保險產(chǎn)品，涵蓋了人壽保險、財產(chǎn)保險、健康保險等多個領(lǐng)域。平安保險致力于為客戶提供全方位的保險解決方案，滿足不同客戶的需求。

在選擇保險產(chǎn)品時，許多消費者會關(guān)注價格問題。平安保險的保費在同行業(yè)中屬于中等水平，具有一定的競爭力。客戶可以根據(jù)自身需求選擇適合的保險產(chǎn)品，保障自己和家人的未來。

人民保險

人民保險是另一家備受認可的保險公司，提供的保險產(chǎn)品也很豐富。公司以“服務(wù)人民、回報社會”為宗旨，秉承著誠信、專業(yè)、創(chuàng)新的理念，為客戶提供優(yōu)質(zhì)的保險服務(wù)。

人民保險的保險產(chǎn)品涵蓋了人身保險、財產(chǎn)保險、責(zé)任保險等多個領(lǐng)域，滿足了不同客戶的多樣化需求。公司注重產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)質(zhì)量，深受客戶信賴。

價格比較

在比較平安和人民保險哪個便宜時，需要綜合考慮多個因素。首先要了解自己的需求，然后根據(jù)需求選擇適合的保險產(chǎn)品。每家保險公司的價格會因產(chǎn)品種類、保額、保障期限等因素而有所不同。

平安保險和人民保險都是知名的保險公司，其產(chǎn)品價格相對穩(wěn)定。客戶可以通過保險公司的官方網(wǎng)站或第三方平臺獲取報價信息，進行比較后再做決定。

選擇建議

在選擇保險產(chǎn)品時，除了價格因素，還需要考慮保險公司的資信狀況、服務(wù)質(zhì)量、理賠速度等方面。建議客戶在選擇保險產(chǎn)品時，綜合考慮價格和保障內(nèi)容，選擇符合自身需求的保險產(chǎn)品。

最后，強調(diào)保險購買不僅是為了節(jié)約開支，更重要的是為了保障家人的未來。希望每位客戶在選擇保險產(chǎn)品時，能夠理性對待價格問題，為自己和家人的未來做出明智的決策。

五、人民保險的5項理賠？

索賠指投保人或被保險人在發(fā)生保險事故、遭受財產(chǎn)損失或人身傷亡以后，要求保險人履行賠償或給付保險金義務(wù)的行為。保險索賠是被保險人獲得實際的保險保障和實現(xiàn)其保險權(quán)益的具體體現(xiàn)。大多數(shù)保險單對有關(guān)索賠手續(xù)以及需要具備那些單證等作了明文的規(guī)定。需要注意的是，索賠作為被保險人一項權(quán)利是有時效限制的，保險種類不同，其時效也有所不同。根據(jù)《保險法》規(guī)定，人壽保險的索賠時效為5年，除人壽保險以外的其他保險索賠時效為2年。

理賠是指保險事故發(fā)生后，保險人對被保險人所提出的索賠案件的處理。被保險人遭受災(zāi)害事故后，應(yīng)立即或通過理賠代理人對保險人提出索賠申請，根據(jù)保險單的規(guī)定審核提交的各項單證，查明損失原因是否屬保險范圍，估算損失程度，確定賠償金額，最后給付結(jié)案。如損失系第三者的責(zé)任所致，則要被保險人移交向第三者追償損失的權(quán)利。索賠和理賠是同一個問題的兩個方面。

六、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(xùn)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(xùn)練，得到訓(xùn)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(xùn)練，得到訓(xùn)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(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)

makeTrainVector();

//產(chǎn)生訓(xùn)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(xùn)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());

}

七、webgis面試題？

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

WebGIS是一種基于Web技術(shù)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(yīng)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?wù)勀赪ebGIS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(shù)進行地圖展示和交互設(shè)計，并能夠使用后端技術(shù)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(shè)計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。

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(shù)實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預(yù)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(jié)果，幫助政府和公眾做出相應(yīng)的決策。

4. 請談?wù)勀鷮ebGIS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(shù)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(lǐng)域的技術(shù)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(wù)，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。