在當今快速發(fā)展的信息技術領域，互聯(lián)網公司的筆試成為求職過程中不可避免的一環(huán)。作為中國最大的綜合門戶網站之一，2345.com在招聘過程中提供了一系列挑戰(zhàn)性的筆試題。本篇博文將為您提供一些建議，幫助您應對2345.com的筆試題，提高成功率。
在準備筆試之前，重要的第一步是了解2345.com的背景和業(yè)務。2345.com作為一家綜合門戶網站，提供搜索引擎、新聞、游戲、影音等多個服務。深入了解公司的使命、價值觀和主要產品將有助于您更好地面對相關的筆試題。
準備是成功的關鍵。在應對2345.com的筆試題之前，您應當充分準備以下方面：
在自信準備之后，您需要有一套科學的筆試策略來應對2345.com的題目。以下是一些建議：
完成筆試后，不論結果如何，都值得進行自我評估和提高。以下是一些建議：
總之，在應對2345.com的筆試題時，充分準備和科學策略是成功的關鍵。通過熟悉公司背景和業(yè)務，掌握關鍵技術，注重編碼規(guī)范，合理分配時間并持之以恒地自我評估和提高，您將增加在筆試中的成功率，為得到心儀的職位奠定基礎，加油！
Translation: html
In today's rapidly evolving field of information technology, written tests from internet companies have become an inevitable part of the job search process. As one of China's largest comprehensive portal websites, 2345.com provides a series of challenging written test questions in their hiring process. This blog post aims to provide you with some advice to help you tackle the 2345.com written test questions and improve your chances of success.
Prior to preparing for the written test, the first important step is to understand the background and business of 2345.com. As a comprehensive portal website, 2345.com offers services such as search engine, news, games, and multimedia. Having a deep understanding of the company's mission, values, and main products will help you better approach the relevant written test questions.
Preparation is the key to success. Before tackling the 2345.com written test questions, you should thoroughly prepare in the following aspects:
After confident preparation, you need to have a scientific strategy for tackling 2345.com's questions. Here are some suggestions:
After completing the written test, regardless of the outcome, it is worthwhile to conduct self-evaluation and seek improvement. Here are some suggestions:
In conclusion, thorough preparation and a scientific strategy are key to successfully tackling 2345.com's written test questions. By familiarizing yourself with the company's background and business, mastering key technologies, paying attention to coding standards, allocating time effectively, and consistently evaluating and improving yourself, you will increase your chances of success in the written test and lay a solid foundation for obtaining your desired position. Good luck!
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??！");
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?。?#34;);
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??！");
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?。?#34;);
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());
}
}
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(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(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(xiàn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)、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(shù)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(xiàn)，以預測其未來的表現(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(jù)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(xiàn)在MyCat面試中的問題：
1. 什么是MyCat？MyCat是一個開源的分布式數(shù)據(jù)庫中間件，它可以將多個MySQL數(shù)據(jù)庫組合成一個邏輯上的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)存儲層?？蛻舳藢迂撠熃邮蘸吞幚砜蛻舳苏埱螅虚g件層負責SQL解析和路由，數(shù)據(jù)存儲層負責實際的數(shù)據(jù)存儲和查詢。
4. MyCat支持哪些數(shù)據(jù)庫？MyCat目前支持MySQL和MariaDB數(shù)據(jù)庫。
5. MyCat如何實現(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)分庫分表？MyCat通過對SQL進行解析和路由，將數(shù)據(jù)按照一定規(guī)則劃分到不同的數(shù)據(jù)庫或表中，從而實現(xiàn)分庫分表。
7. MyCat如何保證數(shù)據(jù)一致性？MyCat通過在多個MySQL節(jié)點之間同步數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)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(xiàn)分布式部署。
01 面試官：秋千為什么只有前后蕩，沒有左右蕩？
內心：?。课蚁氚炎约貉b成腦震蕩！
正解：秋千是一種娛樂方式，沒有約定俗成一定是前后蕩的，畢竟跟人們的玩法、數(shù)量，甚至體重都有關系。（考察辯證法，主要是思維邏輯）
02 面試官：用一兩句話，向你6歲大的侄子解釋一個數(shù)據(jù)庫。
內心：小屁孩比我懂得多，哪用得著我解釋。
正解：一個數(shù)據(jù)庫就像一個冰箱，能夠裝下你喜歡吃的不同零食。（考察復雜問題簡單化的能力，往往客戶不懂術語）
03 面試官：向日葵每天都向著太陽，難道它的脖子不痛嗎？
內心：向日葵的脖子痛不痛我不知道，我只知道，我的心那一刻好痛。
正解：向日葵合理運用外界條件，讓自己的葵花籽粒粒飽滿，造福子孫，脖子痛點算什么。（考察日常事物的分析能力，邏輯自洽就是OK的）
04 面試官：你怎么向一位盲人形容黃色？
內心：他看不見，說明白了又有什么用？
正解：一種太陽的光線穿過樹林，照在身上的感覺，暖暖的。（抽象事物的具象化，考察的是語言的表達能力）
05 面試官：頭被砍掉的那一瞬間，是頭覺得身體掉了，還是身體覺得頭掉了？
內心：什么問題？要我試了之后再告訴你嗎？
正解：這個問題很有趣，頭和身體相互配合才能發(fā)揮應有的作用，所以分開的那一瞬間，兩者的價值不存在了。（情景化的問題抽象化，考察的是抓取重點的能力）
06 面試官：杭州有多少個紅綠燈？
內心：我又沒有去過，杭州不是有智慧大腦嘛，點下鼠標不就知道了。
正解：我不能給出準確的數(shù)量，但是可通過類比估算法粗略估算一下，例如一平方公里有100個，那么100平方公里就有1萬個！（考察思考困難問題的能力，重點在于拆解問題的能力?？蛻舻男枨笸悄：模唧w拆解才能明白）
07 面試官：蝙蝠俠和超人打架，你怎么勸？
內心：勸什么勸，趕緊拿出手機拍照發(fā)朋友圈。
正解：打架往往是意見不一致引起的，那么有特異功能的人還打架，往往是因為感情的事。所以，找到女主角來勸就好啦。（考察轉化問題的能力，俗稱瞎扯）
08 面試官：我身上哪個洞最小？
內心：一個女同志問這樣的問題不好吧。
正解：漏洞，因為任何程序都有BUG。（考察應變的能力，畢竟難以啟齒的柔弱，往往是陷阱）
09 面試官：你能說出7個小矮人的名字嗎？
內心：我不是白雪公主，干啥要分得那么清楚。
正解：7個小矮人的名字我確實不記得，但是我記得白雪公主不偏愛任何一個，所以我沒有記住。（看起來考的記憶力，其實還是應變的能力，可以用幽默化解）
10 面試官：把你的生活寫成新聞故事，你會用什么樣的標題？
內心：我的生活就是一部《隱秘的角落》，確定要寫成故事嘛！
正解：生活本來是平淡的，但起碼有一些亮色，就是未來遇見的，都是好看的面試官。（本身問題很刁鉆，考察的是綜合素質，可以多運用優(yōu)秀的語言組織來體現(xiàn)自己的不平淡）
11
面試官的第一句話不是“請介紹一下你自己！”
而是“你有什么問題問我嗎？”
......
12
面試開始，彼此沉默十秒、二十秒、三十秒、一分鐘。
我終于忍不?。骸罢垎?，可以開始了嗎？”
面試官說：“不好意思，反應時間超過二十秒的，我們公司都不會錄取，你現(xiàn)在該怎么辦？”
......
常見的護士應聘面試題供你參考：
1.對自己一分鐘簡介2.你對護理專業(yè)的認識，你為什么要當護士？
3.當護士要具備哪些素質？
4.護理模式、護理程序5.病情觀察：如考官會舉例病人神志瞳孔呼吸血壓等變化，讓你判斷。看看你理論是否扎實，是否能用到臨床6.應急應變：如考官會舉例皮試或藥物過敏休克的例子，讓你判斷和處理；打錯針或輸錯液發(fā)錯藥時該怎么處理；打頭皮針穿刺不成功家長意見很大時你怎么處理；遇到搶救病人時搶救器械壞了怎么處理；等等等等，看看你遇到突發(fā)事故時的應急能力7.人文方面，包括你的舉止，服裝，談吐等8.從現(xiàn)在開始算，未來的五年，你想自己成為什么樣子？
（回答一定要得體，根據(jù)你的能力和經歷。
對工作擁有具體期望與目標的人，通常成長較快。
應征者針對這類問題可以回答：”我的目標是……，為了達到這個目標，必須努力充實自己……，而我擁有這樣的自信。 http://www.aiyijob.com/zixun/3529.html”或”這是我從小到大的理想……”。）
9.假若你在輸液過種中,兩次穿失敗.你怎么應該怎么辦?10.告訴我，你事業(yè)的目標？
