一般問(wèn)你策劃和房地產(chǎn)的理解，以前的工作經(jīng)歷，是否熟悉工司的狀況等
一般來(lái)說(shuō)會(huì)有以下問(wèn)題：
1、 你是如何理解客戶經(jīng)理這個(gè)職位？
2、 你認(rèn)為客戶經(jīng)理的崗位職責(zé)和要求是什么？
3、 客戶經(jīng)理日常工作有哪些？
4、 你認(rèn)為客戶經(jīng)理應(yīng)該具備哪些素質(zhì)？
5、 你覺(jué)得就應(yīng)聘這個(gè)崗位你有哪些優(yōu)勢(shì)？
6、 你認(rèn)為你還有哪些弱點(diǎn)對(duì)該工作不利的？
7、 談?wù)劶偃缒銘?yīng)聘上客戶經(jīng)理這個(gè)職位你今后的工作規(guī)劃或者說(shuō)怎樣開(kāi)展工作？
8、 談?wù)劽鎸?duì)挫折和意見(jiàn)分歧你如何去做? 9、 談?wù)勗谟龅郊m纏或麻煩客戶，你的解決方法? 10、為什么要參加這個(gè)崗位競(jìng)聘？ 11、你認(rèn)為客戶經(jīng)理在市場(chǎng)的推廣中起到什么作用？
12、你認(rèn)為客戶經(jīng)理應(yīng)該如何為公司創(chuàng)造價(jià)值？
13、你認(rèn)為移動(dòng)公司客戶經(jīng)理成功的要點(diǎn)是什么？ 微笑最重要。。。
中汽協(xié)的數(shù)據(jù)不是最準(zhǔn)確的。不溫不火，走下坡的趨勢(shì)。
更新日志
每次有新手機(jī)發(fā)布或者概念機(jī)都會(huì)列出來(lái)。
2022.7.28新加入中興系列
每月持續(xù)保持更新其它品牌新手機(jī)發(fā)布請(qǐng)查看 六、2022年新發(fā)布手機(jī)系列：lunacan：2022年高性?xún)r(jià)比手機(jī)選機(jī)攻略
中興發(fā)布的手機(jī)已經(jīng)不多了，下面新發(fā)布的也就四款機(jī)，和華為遭遇相同，在手機(jī)方面也在走下坡路，記得當(dāng)年三星顆粒屏的配置就可以買(mǎi)到中興1080p，那時(shí)對(duì)手機(jī)沒(méi)什么認(rèn)識(shí)，也沒(méi)錢(qián)，被廣告轟炸，去蘇寧五分鐘就買(mǎi)了三星，后來(lái)看同事的中興，大為后悔。
發(fā)布日期： 2022年06月屏幕尺寸：6.52英寸 1600x720像素CPU型號(hào)：紫光展銳 SC9863A電池容量：5000mAh 不可拆卸式電前置攝像：500萬(wàn)像素后置攝像：1300萬(wàn)像素+200萬(wàn)像素+2RAM容量：4GBROM容量：64GB屏幕材質(zhì)：LCD有線充電：10w
發(fā)布日期： 2022年05月16日屏幕尺寸：6.67英寸 2400x1080像CPU型號(hào)：高通 驍龍870電池容量：5000mAh 不可拆卸式電前置攝像：4400萬(wàn)像素后置攝像：6400萬(wàn)像素+500萬(wàn)像素+8RAM容量：8GBROM容量：256GBSIM卡類(lèi)：Nano SIM卡存儲(chǔ)卡：不支持容量擴(kuò)
發(fā)布日期： 2022年05月16日屏幕尺寸：6.67英寸 2400x1080像CPU型號(hào)：高通 驍龍870電池容量：5000mAh 不可拆卸式電前置攝像：4400萬(wàn)像素后置攝像：6400萬(wàn)像素+500萬(wàn)像素+8RAM容量：8GBROM容量：128GBSIM卡類(lèi)：Nano SIM卡存儲(chǔ)卡：不支持容量擴(kuò)
發(fā)布日期： 2022年05月09日屏幕尺寸：6.67英寸 2400x1080像CPU型號(hào)：高通 驍龍870電池容量：5000mAh 不可拆卸式電前置攝像：1600萬(wàn)像素后置攝像：1.08億像素+800萬(wàn)像素+2RAM容量：12GBROM容量：512GBSIM卡類(lèi)：Nano SIM卡存儲(chǔ)卡：不支持容量擴(kuò)
發(fā)布日期： 2022年05月09日屏幕尺寸：6.67英寸 2400x1080像CPU型號(hào)：高通 驍龍870電池容量：5000mAh 不可拆卸式電前置攝像：1600萬(wàn)像素后置攝像：1.08億像素+800萬(wàn)像素+2RAM容量：12GBROM容量：256GBSIM卡類(lèi)：Nano SIM卡存儲(chǔ)卡：不支持容量擴(kuò)
發(fā)布日期： 2022年05月09日屏幕尺寸：6.8英寸 2480x1116像素CPU型號(hào)：高通 驍龍8 Gen1電池容量：5000mAh 不可拆卸式電前置攝像：1600萬(wàn)像素后置攝像：6400萬(wàn)像素超人文鏡頭+6RAM容量：16GBROM容量：1TBSIM卡類(lèi)：雙卡（Nano-Sim卡）存儲(chǔ)卡：不支持容量擴(kuò)
發(fā)布日期： 2022年05月09日屏幕尺寸：6.8英寸 2480x1116像素CPU型號(hào)：高通 驍龍8 Gen1電池容量：5000mAh 不可拆卸式電前置攝像：1600萬(wàn)像素后置攝像：6400萬(wàn)像素超人文鏡頭+6RAM容量：12GBROM容量：512GBSIM卡類(lèi)：雙卡（Nano-Sim卡）存儲(chǔ)卡：不支持容量擴(kuò)
發(fā)布日期： 2022年05月09日屏幕尺寸：6.8英寸 2480x1116像素CPU型號(hào)：高通 驍龍8 Gen1電池容量：5000mAh 不可拆卸式電前置攝像：1600萬(wàn)像素后置攝像：6400萬(wàn)像素超人文鏡頭+6RAM容量：8GBROM容量：256GBSIM卡類(lèi)：雙卡（Nano-Sim卡）存儲(chǔ)卡：不支持容量擴(kuò)
發(fā)布日期： 2022年05月09日屏幕尺寸：6.67英寸 2400x1080像CPU型號(hào)：高通 驍龍870電池容量：5000mAh 不可拆卸式電前置攝像：1600萬(wàn)像素后置攝像：1.08億像素+800萬(wàn)像素+2RAM容量：8GBROM容量：256GBSIM卡類(lèi)：Nano SIM卡存儲(chǔ)卡：不支持容量擴(kuò)
發(fā)布日期： 2022年05月09日屏幕尺寸：6.8英寸 2480x1116像素CPU型號(hào)：高通 驍龍8 Gen1電池容量：5000mAh 不可拆卸式電前置攝像：1600萬(wàn)像素后置攝像：6400萬(wàn)像素超人文鏡頭+6RAM容量：12GBROM容量：256GBSIM卡類(lèi)：雙卡（Nano-Sim卡）存儲(chǔ)卡：不支持容量擴(kuò)
發(fā)布日期： 2022年04月26日屏幕尺寸：6.52英寸 1600x720像素CPU型號(hào)：聯(lián)發(fā)科 天璣700電池容量：4000mAh 不可拆卸式電前置攝像：500萬(wàn)像素后置攝像：1300萬(wàn)像素RAM容量：6GBROM容量：128GBSIM卡類(lèi)：Nano SIM卡存儲(chǔ)卡：MicroSD卡
發(fā)布日期： 2022年04月26日屏幕尺寸：6.67英寸 2400x1080像CPU型號(hào)：聯(lián)發(fā)科 天璣810電池容量：6000mAh 不可拆卸式電前置攝像：800萬(wàn)像素后置攝像：4800萬(wàn)像素主鏡頭+800萬(wàn)RAM容量：8GBROM容量：256GBSIM卡類(lèi)：Nano SIM卡屏幕材質(zhì)：LCD
發(fā)布日期： 2022年04月26日屏幕尺寸：6.67英寸 2400x1080像CPU型號(hào)：聯(lián)發(fā)科 天璣810電池容量：5100mAh前置攝像：1600萬(wàn)像素后置攝像：6400萬(wàn)像素主鏡頭+200萬(wàn)RAM容量：8GBROM容量：256GBSIM卡類(lèi)：Nano SIM卡屏幕材質(zhì)：AMOLED
發(fā)布日期： 2022年04月26日屏幕尺寸：6.52英寸 1600x720像素CPU型號(hào)：聯(lián)發(fā)科 天璣700電池容量：4000mAh 不可拆卸式電前置攝像：500萬(wàn)像素后置攝像：1300萬(wàn)像素RAM容量：4GBROM容量：128GBSIM卡類(lèi)：Nano SIM卡存儲(chǔ)卡：MicroSD卡
發(fā)布日期： 2022年04月26日屏幕尺寸：6.67英寸 2400x1080像CPU型號(hào)：聯(lián)發(fā)科 天璣810電池容量：6000mAh 不可拆卸式電前置攝像：800萬(wàn)像素后置攝像：4800萬(wàn)像素主鏡頭+800萬(wàn)RAM容量：8GBROM容量：128GBSIM卡類(lèi)：Nano SIM卡屏幕材質(zhì)：LCD
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實(shí)現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實(shí)現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個(gè)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(cè)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(lèi)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類(lèi)數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類(lèi)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類(lèi)器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。
接下來(lái)貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類(lèi)數(shù)據(jù)：
在hdfs主要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類(lèi)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(lèi)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類(lèi)器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。
這三步，代碼我就一次全貼出來(lái)；主要是兩個(gè)類(lèi) 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(cè)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(cè)試檢測(cè)數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測(cè)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(cè)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??！");
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??！");
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(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時(shí)報(bào)錯(cuò)。。。。");
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(shí)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(kāi)始分類(lèi),并提取得分最好的分類(lèi)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(cè)所屬類(lèi)別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請(qǐng)介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng)，通過(guò)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(shí)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(xún)、地理分析等多種應(yīng)用場(chǎng)景。WebGIS的優(yōu)勢(shì)包括易于訪問(wèn)、跨平臺(tái)、實(shí)時(shí)更新、可定制性強(qiáng)等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗(yàn)等挑戰(zhàn)。
2. 請(qǐng)談?wù)勀赪ebGIS開(kāi)發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。
我在WebGIS開(kāi)發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)和技能。我熟悉常用的WebGIS開(kāi)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(jìn)行地圖展示和交互設(shè)計(jì)，并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進(jìn)行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫(kù)管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設(shè)計(jì)和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
3. 請(qǐng)描述一下您在以往項(xiàng)目中使用WebGIS解決的具體問(wèn)題和取得的成果。
在以往的項(xiàng)目中，我使用WebGIS解決了許多具體問(wèn)題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項(xiàng)目中，我開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們?cè)u(píng)估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測(cè)項(xiàng)目中，我使用WebGIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)和預(yù)警系統(tǒng)，提供了準(zhǔn)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(qǐng)談?wù)勀鷮?duì)WebGIS未來(lái)發(fā)展的看法和期望。
我認(rèn)為WebGIS在未來(lái)會(huì)繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進(jìn)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(jìn)行深度融合。我期望未來(lái)的WebGIS能夠更加智能化、個(gè)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。
這塊您需要了解下stm32等單片機(jī)的基本編程和簡(jiǎn)單的硬件設(shè)計(jì)，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識(shí)更好，還有能夠會(huì)做操作系統(tǒng)，簡(jiǎn)單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫(huà)圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)您能夠有用。
1.負(fù)責(zé)區(qū)域大客戶/行業(yè)客戶管理系統(tǒng)銷(xiāo)售拓展工作，并完成銷(xiāo)售流程；
2.維護(hù)關(guān)鍵客戶關(guān)系，與客戶決策者保持良好的溝通；
3.管理并帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成完成年度銷(xiāo)售任務(wù)。
你好，面試題類(lèi)型有很多，以下是一些常見(jiàn)的類(lèi)型：
1. 技術(shù)面試題：考察候選人技術(shù)能力和經(jīng)驗(yàn)。
2. 行為面試題：考察候選人在過(guò)去的工作或生活中的行為表現(xiàn)，以預(yù)測(cè)其未來(lái)的表現(xiàn)。
3. 情境面試題：考察候選人在未知情境下的決策能力和解決問(wèn)題的能力。
4. 案例面試題：考察候選人解決實(shí)際問(wèn)題的能力，模擬真實(shí)工作場(chǎng)景。
5. 邏輯推理題：考察候選人的邏輯思維能力和分析能力。
6. 開(kāi)放性面試題：考察候選人的個(gè)性、價(jià)值觀以及溝通能力。
7. 挑戰(zhàn)性面試題：考察候選人的應(yīng)變能力和創(chuàng)造力，通常是一些非常具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。
需要具體分析 因?yàn)閏ocoscreator是一款游戲引擎，面試時(shí)的問(wèn)題會(huì)涉及到不同的方面，如開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)、游戲設(shè)計(jì)、圖形學(xué)等等，具體要求也會(huì)因公司或崗位而異，所以需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行具體分析。 如果是針對(duì)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)的問(wèn)題，可能會(huì)考察候選人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能夠獨(dú)立開(kāi)發(fā)小型游戲等等；如果是針對(duì)游戲設(shè)計(jì)的問(wèn)題，則需要考察候選人對(duì)游戲玩法、關(guān)卡設(shè)計(jì)等等方面的理解和能力。因此，需要具體分析才能得出準(zhǔn)確的回答。
