管理層是指對(duì)某一單位或系統(tǒng)活動(dòng)的執(zhí)行負(fù)有管理責(zé)任的人員或組織形式。在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，管理層負(fù)責(zé)編制財(cái)務(wù)報(bào)表，并受到治理層的監(jiān)督。在信息技術(shù)領(lǐng)域，管理層包括數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存取和管理，一般以數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（Database Management System, DBMS）作為其核心軟件，是信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)。
在《公司法》中，公司的管理層包括董事會(huì)、監(jiān)事會(huì)和經(jīng)理。董事會(huì)負(fù)責(zé)決策和領(lǐng)導(dǎo)公司的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，通常由董事長(zhǎng)領(lǐng)導(dǎo)。監(jiān)事會(huì)負(fù)責(zé)監(jiān)督公司的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，包括財(cái)務(wù)監(jiān)督和員工管理。經(jīng)理則負(fù)責(zé)公司的日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，包括制定公司的基本管理制度和其他職權(quán)。
股東會(huì)是由全體股東組成的機(jī)構(gòu)，決定公司經(jīng)營(yíng)管理重大事項(xiàng)的機(jī)構(gòu)。它是公司的最高權(quán)力機(jī)構(gòu)，對(duì)公司的經(jīng)營(yíng)管理有廣泛的決定權(quán)。股東會(huì)的職權(quán)包括決定公司的經(jīng)營(yíng)方針和投資計(jì)劃、選舉和更換非由職工代表?yè)?dān)任的董事、選舉和更換由股東代表出任的監(jiān)事等。
總的來(lái)說(shuō)，管理層是公司運(yùn)營(yíng)的核心，其職責(zé)包括決策、監(jiān)督和執(zhí)行公司的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，以確保公司的長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展。
管理層次是組織的最高主管到作業(yè)人員之間所設(shè)置的管理職位層級(jí)數(shù)。當(dāng)組織規(guī)模相當(dāng)有限時(shí)，一個(gè)管理者可以直接管理每一位作業(yè)人員的活動(dòng)，這時(shí)組織就只存在一個(gè)管理層次；而當(dāng)規(guī)模的擴(kuò)大導(dǎo)致管理工作量超出一個(gè)人所能承擔(dān)的范圍時(shí)，為了保證組織的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，管理者就必須委托他人來(lái)分擔(dān)自己的一部分管理工作，這使管理層次增加到兩個(gè)層次；隨著組織規(guī)模的進(jìn)一步擴(kuò)大，受托者又不得不進(jìn)而委托其他的人來(lái)分擔(dān)自己的工作，依此類(lèi)推，而形成了組織的等級(jí)制或?qū)哟涡怨芾斫Y(jié)構(gòu)。
管理層次的副作用是：層次多意味著費(fèi)用也多；溝通的難度和復(fù)雜性加大；隨著層次和管理者人數(shù)的增多，控制活動(dòng)會(huì)更加困難，也更為重要。當(dāng)組織規(guī)模一定時(shí)，管理層次與管理幅度之間存在反比例關(guān)系。管理幅度越大，管理層次就越少；管理幅度越小，管理層次就越多。
為什么會(huì)有管理層股權(quán)激勵(lì)？
這是隨著公司股權(quán)分散和管理技術(shù)復(fù)雜化，公司為了激勵(lì)公司管理人員，推行股票期權(quán)等形式的股權(quán)激勵(lì)機(jī)制。股權(quán)激勵(lì)(Stockholder'srightsdrive)是一種通過(guò)經(jīng)營(yíng)者獲得公司股權(quán)形式給予企業(yè)經(jīng)營(yíng)者一定的經(jīng)濟(jì)權(quán)利，使他們能夠以股東的身份參與企業(yè)決策﹑分享利潤(rùn)﹑承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，從而勤勉盡責(zé)地為公司的長(zhǎng)期發(fā)展服務(wù)的一種激勵(lì)方法。
說(shuō)白了，就是由于存在股東和經(jīng)理層的一種委托代理關(guān)系，而股東為了鼓勵(lì)經(jīng)理層為股東們創(chuàng)造更多剩余價(jià)值，給的一種激勵(lì)措施。
有業(yè)績(jī)股票、股票期權(quán)、虛擬股票、股票增值權(quán)、限制性股票、延期支付、經(jīng)營(yíng)者/員工持股、管理層/員工收購(gòu)、帳面價(jià)值增值權(quán)這幾種激勵(lì)措施。
但是這種激勵(lì)措施有很大的弊端。
經(jīng)理層為了獲取自己的股權(quán)激勵(lì)弄虛作假的事情比比皆是，著名的安然事件就是這樣來(lái)的。所以規(guī)范管理制度和會(huì)計(jì)制度尤為重要！
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??！");
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??！");
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、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。
比亞迪的級(jí)別是A級(jí)到|級(jí)，|級(jí)就是普工，H級(jí)是技工。|級(jí)工資現(xiàn)在是因定的950（|1和|2都是），一般從|2升到H1的工資是1050，之前就是要靠每年的調(diào)薪機(jī)會(huì)加薪了。
一般大專(zhuān)應(yīng)屆生及本科應(yīng)屆生，但英語(yǔ)四級(jí)沒(méi)過(guò)的，都是為G1級(jí)，底薪1500、英語(yǔ)過(guò)四級(jí)的本科應(yīng)屆生，定為F1，底薪2500、碩士應(yīng)屆生定為E1，底薪3500。
管理層，一般意義上是指對(duì)某一單位或系統(tǒng)活動(dòng)的執(zhí)行負(fù)有管理責(zé)任的人員或組織形式。
在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，管理層負(fù)責(zé)編制財(cái)務(wù)報(bào)表，并受到統(tǒng)治理層的監(jiān)督。
在信息技術(shù)領(lǐng)域，管理層包括數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存取和管理，一般以數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)(Database Management System，DBMS)作為其核心軟件，是信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)。
一個(gè)小學(xué)，學(xué)生較少的學(xué)校，教師和管理人員也會(huì)較少，但是，為了迎接各類(lèi)檢查，有很多部門(mén)是不可缺少的。一個(gè)學(xué)校，基本的管理部門(mén)，無(wú)外乎教師管理，學(xué)生管理，后勤和外聯(lián)，人事和財(cái)務(wù)都必須要有。
一般情況下，除了校長(zhǎng)不兼任教學(xué)崗位，其他的教師基本上都是一崗多責(zé)。教務(wù)部門(mén)，政教部門(mén)，后勤和人事部門(mén)，對(duì)外對(duì)內(nèi)校長(zhǎng)辦公室，副校長(zhǎng)，以及校長(zhǎng)。這是基本的管理層級(jí)。從上往下，校長(zhǎng)為第一級(jí)，副校長(zhǎng)第二級(jí)，政教和教務(wù)等部門(mén)為第三級(jí)，教師和班主任為第四級(jí)，最后是學(xué)生。
這些部門(mén)只是職責(zé)不同，但人員卻是交叉的，除了前三級(jí)為獨(dú)立部門(mén)，教師和學(xué)生都是被交叉管理的。同樣的，政教部門(mén)的老師也受到教務(wù)部門(mén)的管理。學(xué)校越小，老師越少，那么交叉的越復(fù)雜，甚至一人兼多崗。人事和財(cái)務(wù)后勤部門(mén)一般不和老師和學(xué)生發(fā)生直接的聯(lián)系。稍微大點(diǎn)的學(xué)校，在政教和教務(wù)部門(mén)，又增加了年級(jí)組和備課組。按時(shí)間的安排，又增加了每日的值班負(fù)責(zé)組?？梢哉f(shuō)，一個(gè)教師被多方面牽扯著，對(duì)于工作的思路也會(huì)如麻一樣交織著。
漢王藥業(yè)的管理層相對(duì)較穩(wěn)定。原因是漢王藥業(yè)的管理層人員都是由公司創(chuàng)始人和主要掌門(mén)人親自招募和培養(yǎng)的，而且公司的上市和業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)也證明了這些管理層人員的能力和業(yè)績(jī)。此外，漢王藥業(yè)也采取了一些措施來(lái)保持管理層的穩(wěn)定性，比如引進(jìn)員工股份激勵(lì)計(jì)劃等。這些措施也為管理層的穩(wěn)定性提供了一定的保障。延伸內(nèi)容：漢王藥業(yè)的管理層穩(wěn)定與公司的發(fā)展密切相關(guān)。管理層的穩(wěn)定性可以保障公司的戰(zhàn)略的實(shí)施和運(yùn)營(yíng)的穩(wěn)定性，從而提高公司整體的業(yè)績(jī)。同時(shí)，穩(wěn)定的管理層也能為公司員工提供一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的工作環(huán)境，吸引更多的優(yōu)秀人才加入公司，從而進(jìn)一步促進(jìn)公司的發(fā)展壯大。
