有經驗的網絡管理員是任何現代企業(yè)IT部門中不可或缺的一部分。他們負責保護和管理企業(yè)網絡，確保網絡的安全性和正常運行。在招聘過程中，企業(yè)往往會要求網絡管理員應聘者參加面試以測試他們的技術知識和解決問題的能力。在2014年的網管面試中，以下是一些常見的面試題目以及相應的答案。
子網掩碼是一個32位二進制數字，用于劃分IPv4地址的網絡部分和主機部分。它與IP地址結合使用，確定一個特定主機屬于哪個網絡。子網掩碼使用1表示網絡部分，0表示主機部分。例如，子網掩碼255.255.255.0將前24位（前三個八位子網絡）設為1，最后8位設為0，表示一個類似于192.168.0.0的C類IP地址的網絡。
虛擬局域網（Virtual LAN，VLAN）是一種將局域網中的設備邏輯上分組的技術。VLAN能夠通過交換機將不同的設備劃分到不同的邏輯組中，這些組可以根據需要與其他組進行通信，就好像它們處于同一個物理局域網上一樣。VLAN十分有用，因為它可以提供更好的網絡安全性、性能和管理。
網絡拓撲是指計算機網絡中連接設備的布局方式。常見的網絡拓撲包括總線型、環(huán)形、星型、樹型和網狀拓撲?？偩€型拓撲是最簡單的，它將所有設備連接到一個中央線纜上。而星型拓撲則將所有設備連接到一個中央設備，如交換機。不同的拓撲結構適用于不同的場景和需求。
確保網絡的安全性是網絡管理員的重要職責之一。以下是一些常見的網絡安全措施：
域名解析是將人們可讀的域名（例如example.com）轉換為計算機可理解的IP地址（例如192.168.1.1）的過程。當用戶輸入一個域名時，系統(tǒng)會通過域名解析將其轉換為IP地址，然后才能與相應的網絡資源建立連接。
OSI參考模型是一種將計算機網絡協(xié)議按照功能劃分為不同層次的模型。它包括七個層次：物理層、數據鏈路層、網絡層、傳輸層、會話層、表示層和應用層。每個層次都有特定的功能和協(xié)議。通過將網絡協(xié)議分解為不同的層次，開發(fā)人員能夠更容易地設計、實現和管理復雜的網絡系統(tǒng)。
識別和解決網絡故障是網絡管理員的關鍵技能之一。以下是一些常見的故障處理步驟：
負載均衡是一種將網絡流量分配到多個服務器的技術，以提高系統(tǒng)的性能、可靠性和可用性。當一個服務器無法處理所有的流量時，負載均衡會將流量自動分配到其他可用的服務器上。這種技術常用于大型網站和應用程序，可以避免單點故障，并提供更好的用戶體驗。
IP地址沖突是指兩臺或多臺設備在同一網絡上使用相同的IP地址。這會導致網絡通信故障和其他問題。要解決IP地址沖突，可以采取以下措施：
網絡地址轉換（Network Address Translation，NAT）是一種將私有網絡的IP地址轉換為公共網絡的IP地址的技術。使用NAT可以將多個私有IP地址映射到一個公共IP地址，以減少公共IP地址的使用和提高網絡安全性。NAT還可以隱藏網絡中的細節(jié)信息，增加了網絡的安全性。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現；于是想根據示例的流程實現其他例子。網上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數據：
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
檢測數據：
sunny，hot，high，weak
結果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現分類。
基本思想：
1. 構造分類數據。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數據轉換成vector數據。
4. 分類器對vector數據進行分類。
接下來貼下我的代碼實現=》
1. 構造分類數據：
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 的數據傳到hdfs上面。
數據文件格式，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。將要檢測數據轉換成vector數據。
4. 分類器對vector數據進行分類。
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) {
//將訓練數據轉換成 vector數據
makeTrainVector();
//產生訓練模型
makeModel(false);
//測試檢測數據
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數據轉換成序列化文件
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?。?#34;);
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(){
//將測試數據轉換成序列化文件
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??！");
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參數是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數是，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("檢測數據構造成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
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());
}
}
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)，通過將地理數據和功能以可視化的方式呈現在Web瀏覽器中，實現地理空間數據的共享和分析。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，但也面臨著數據安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。
2. 請談談您在WebGIS開發(fā)方面的經驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經驗和技能。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等進行地理數據處理和分析。我還具備數據庫管理和地理空間數據建模的能力，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據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、大數據和人工智能等技術的不斷進步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數據、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。
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。
1.負責區(qū)域大客戶/行業(yè)客戶管理系統(tǒng)銷售拓展工作，并完成銷售流程；
2.維護關鍵客戶關系，與客戶決策者保持良好的溝通；
3.管理并帶領團隊完成完成年度銷售任務。
你好，面試題類型有很多，以下是一些常見的類型：
1. 技術面試題：考察候選人技術能力和經驗。
2. 行為面試題：考察候選人在過去的工作或生活中的行為表現，以預測其未來的表現。
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題的能力。
4. 案例面試題：考察候選人解決實際問題的能力，模擬真實工作場景。
5. 邏輯推理題：考察候選人的邏輯思維能力和分析能力。
6. 開放性面試題：考察候選人的個性、價值觀以及溝通能力。
7. 挑戰(zhàn)性面試題：考察候選人的應變能力和創(chuàng)造力，通常是一些非常具有挑戰(zhàn)性的問題。
需要具體分析 因為cocoscreator是一款游戲引擎，面試時的問題會涉及到不同的方面，如開發(fā)經驗、游戲設計、圖形學等等，具體要求也會因公司或崗位而異，所以需要根據實際情況進行具體分析。 如果是針對開發(fā)經驗的問題，可能會考察候選人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能夠獨立開發(fā)小型游戲等等；如果是針對游戲設計的問題，則需要考察候選人對游戲玩法、關卡設計等等方面的理解和能力。因此，需要具體分析才能得出準確的回答。
以下是一些可能出現在MyCat面試中的問題：
1. 什么是MyCat？MyCat是一個開源的分布式數據庫中間件，它可以將多個MySQL數據庫組合成一個邏輯上的數據庫集群，提供高可用性、高性能、易擴展等特性。
2. MyCat的優(yōu)勢是什么？MyCat具有以下優(yōu)勢：支持讀寫分離、支持分庫分表、支持自動切換故障節(jié)點、支持SQL解析和路由、支持數據分片等。
3. MyCat的架構是怎樣的？MyCat的架構包括三個層次：客戶端層、中間件層和數據存儲層?？蛻舳藢迂撠熃邮蘸吞幚砜蛻舳苏埱?，中間件層負責SQL解析和路由，數據存儲層負責實際的數據存儲和查詢。
4. MyCat支持哪些數據庫？MyCat目前支持MySQL和MariaDB數據庫。
5. MyCat如何實現讀寫分離？MyCat通過將讀請求和寫請求分別路由到不同的MySQL節(jié)點上實現讀寫分離。讀請求可以路由到多個只讀節(jié)點上，從而提高查詢性能。
6. MyCat如何實現分庫分表？MyCat通過對SQL進行解析和路由，將數據按照一定規(guī)則劃分到不同的數據庫或表中，從而實現分庫分表。
7. MyCat如何保證數據一致性？MyCat通過在多個MySQL節(jié)點之間同步數據，保證數據的一致性。同時，MyCat還支持自動切換故障節(jié)點，從而保證系統(tǒng)的高可用性。
8. MyCat的部署方式有哪些？MyCat可以部署在單機上，也可以部署在多臺服務器上實現分布式部署。
謝邀。我先跟你說一個實際的工作例子，再說怎么答題，姑且稱為為一碗水的故事。
某縣xx局的張副局幫扶的貧困戶位于100公里以外的偏遠小鄉(xiāng)村，該貧困戶一戶7人，年邁的爺爺奶奶，戶主五十多歲，三個正在讀書的孩子。張副局每次駕車到該村村委后，再乘坐摩托車到底該貧困戶家中，送點慰問品、聊聊家常、看看政策落實，填寫幫扶手冊。但每次張副局都會自帶一瓶礦泉水入戶，每當老人家熱情的招呼:領導遠道而來，喝碗水吧。張副局總是擺擺手說道:老人家，我不渴或者我這有水，然后過一會拿起礦泉水就喝?？粗侵话l(fā)黃發(fā)黑的水壺，滿是泥垢的雙手，油膩的碗，作為城里長大的張副局，怎么可能會喝。2019年該戶各項指標達標，但在脫貧的事情上老人家一直不愿配合。年底的一次入戶時，張副局身體不適，又恰好車上的礦泉水用完，剛到貧困戶家里時，老人家一如既往地招呼，張副局推辭后，饑渴難耐，還是端起碗來，喝了一口，山泉水口感還是可以的。當天張副局陸續(xù)喝了三碗水，老人家最后說道:既然領導不嫌棄咱們，那我也聽領導的，你說怎么辦就怎么辦吧。瞬間，張副局恍然大悟，原來，不喝他的一碗水，他就覺得你是嫌棄他們臟，嫌棄他這個與土打交道老實人。人人都渴望被平等對待，就像費洛伊德一樣，平等才能創(chuàng)造更多的可能。當然，他們的環(huán)境也的確差一些。張副局往后每次入戶除了拉家常外就是幫他們一起打掃衛(wèi)生，教會他們各類常見的健康知識。
再回到題目上來，首先作為一名幫扶干部，要與貧困戶建立起平等和諧的幫扶結對關系，入戶幫扶過程中，貧困戶拿了椅子讓我坐，證明貧困戶還是比較熱情、比較配合工作的。對于椅子臟，我首先會接過椅子，并向貧困戶表示感謝。順其自然的用手拍拍椅子，然后把椅子靠近貧困戶的地方坐下來，一起拉家常，商量扶貧工作。
其次是貧困戶的椅子臟，說明了他的衛(wèi)生觀念不夠強。這就需要我們加強向他宣傳衛(wèi)生健康知識，抽時間共同打掃衛(wèi)生。
再次就是貧困戶他家中可能存在家具比較緊缺情況，我們就要積極發(fā)揮后盾單位作用，幫他們增加收入，添置家具。
最后就是我們在工作中，要妥善處理好每個工作細節(jié)，一點一滴做起，扎實地做好脫貧攻堅工作，確保奔小康路上一個都不少！
1好文案的第一道門檻做一個好文案很難，要找到一個好文案也很難，所以，在您對加入旭日?因賽表示興趣之后，我擺出了這套題目作為入職的第一道門檻，我不是要強悍地說，它就是測試一位好文案的標準，好文案決非由一時半會的檢測就可以顯現，但我寄希望于能了解我所能觸摸的您作為廣告文案的感覺，雖然很可能這已經有所局限，但別無良途。擺在臺面的題目是一道門檻，其實還有另外一道門檻在背后，——這是一道開放性試題，我希望你能獨立完成它，經受住另一種考驗。一、 談廣告。說說您近來看到的最喜歡的兩則廣告，最好是一則平面一則影視。請用文字描述它，并說說您喜歡它的原因。
2二、巧手聯珠?？磥砗敛幌嚓P的兩類事物，可以經由文案的巧思將它們入情入理的聯系起來，下面看你的了?。▽懸痪湓?字數不要太多）1、 媽祖+猛男2、 咖啡+豪豬3、 加州陽光+憂郁的黑眼圈
3二、 多面寫手。廣告文案經常要潛入不同目標對象的心靈去寫作，針對不同的目標群有不同的句法、遣詞和風格，請以某一種商品為廣告對象（選你最熟悉的，但5個小題要求寫同一種商品），分別以不同風格撰寫一段文案，包括標題、正文。哦，不知道賣點、品牌個性、創(chuàng)意概念？別問我，如果你熟悉這些道道，你就自己想一想唄，如果不熟悉，怎么辦？我也不知道。1、 城市街頭少年2、 意識形態(tài)語言（雖然不屬目標對象，但很多人都喜歡這類文字，其對象可能是：時尚文化青年）3、 小資女性4、 中產階級5、 網蟲
4三、 用一個畫面表現：萎靡的想像。畫一畫吧，畫得差也不要緊，關鍵是想得妙。
5四、 也寫詩。有的文案太喜歡寫詩，有的又從來不寫。但我認為文案還是應該會寫?！钇鸫a那些長短句，很為美術設計版式時所鐘愛。：）為了便于評判，我還是給您命個題：城市的顏色
6五、 短文高手。字數限制250~350字。都市拜物教好了，您差不多該完成這些東西了，謝謝您的辛苦勞動。請將試卷寄給我的聯系人。我會在一周內給您答復。旭日?因賽立志做中國最好的傳播代理商，希望有機會我們能一起為之奮斗。
