工會(huì)是為大家服務(wù)的……，我很喜歡這項(xiàng)工作，而且從我個(gè)人的性格來(lái)講很適合，我性格開(kāi)朗，喜歡吹拉彈唱……有一定的組織能力，有熱心有耐心…… 總之，先把工會(huì)的工作特點(diǎn)說(shuō)清楚，再把自己的特點(diǎn)和適合這項(xiàng)工作的優(yōu)勢(shì)結(jié)合起來(lái)談就OK
一、加入工會(huì)后如何開(kāi)展工作，
二、為什么要報(bào)考這個(gè)職位，
三、對(duì)于公務(wù)員熱，你怎么看？怎樣協(xié)調(diào)與領(lǐng)導(dǎo)或同事之間的問(wèn)題）二選一
2023年6月5日，一名叫馬克的員工向北京某工會(huì)尋求幫助，工會(huì)殷勤接待、強(qiáng)勢(shì)介入，不但幫助員工拿回了17萬(wàn)工資，甚至連30萬(wàn)年終獎(jiǎng)都是一分不少，此事得以在報(bào)紙上進(jìn)行大肆宣傳，本想博個(gè)滿(mǎn)堂彩，誰(shuí)知招來(lái)萬(wàn)人嘲。原來(lái)是為外國(guó)人討薪如此賣(mài)力，老外要工資的時(shí)候工會(huì)出來(lái)送上超國(guó)民待遇，而中國(guó)工人討要工資的時(shí)候，工會(huì)卻集體沉默了，難怪難怪。
欠債還錢(qián)，天經(jīng)地義，然欠薪討薪事件時(shí)有發(fā)生。2023年5月31日，南通打工人為3000元工資苦苦哀求老板而不得，怒而連砍老板方兩人，致一對(duì)母子遇難，令人痛心。據(jù)說(shuō)當(dāng)?shù)匾灰怪g把拖欠的工資全結(jié)了，甚至是久拖未決的欠薪也主動(dòng)還錢(qián)，看來(lái)一部分老板們不是沒(méi)錢(qián)，而是賴(lài)著不給，可當(dāng)他們感受到生命安全受到威脅時(shí)，命還是比錢(qián)重要一點(diǎn)的。欠薪不給導(dǎo)致兩人喪命，雙方可是說(shuō)雙輸，然究竟是誰(shuí)之過(guò)？
普通人如果遇到拖欠工資，維權(quán)措施包含：向單位所在地的勞動(dòng)保障行政部門(mén)投訴;向具有調(diào)解職能的組織申請(qǐng)調(diào)解;向具有調(diào)解職能的組織申請(qǐng)調(diào)解;向人民法院起訴或者申請(qǐng)支付令等。理論如此，可世界上最遠(yuǎn)的距離是從理論到實(shí)際的距離。實(shí)際操作中有很多的無(wú)奈和心酸：從勞動(dòng)局走仲裁，要很繁雜的證據(jù)鏈，即使立了案子，需要很長(zhǎng)的時(shí)間。再上訴的話(huà)，估計(jì)沒(méi)兩年時(shí)間出不了結(jié)果，就算出了結(jié)果，有些“老賴(lài)”轉(zhuǎn)移資產(chǎn)，公司空殼化，維權(quán)人贏了官司虧了錢(qián)，法院強(qiáng)制執(zhí)行都難，最好的結(jié)果就是花費(fèi)大量的時(shí)間和精力拿回本屬于自己的勞動(dòng)所得，而欠薪者除了付出本就應(yīng)該付出的，其他毫無(wú)損失。
沒(méi)有欠薪哪來(lái)討薪？然而有些人唯恐天下不亂，2020年全國(guó)“兩會(huì)”，人大代表李寶忠提出的“把惡意討薪列入征信”的提案，該代表時(shí)任河北建設(shè)集團(tuán)股份有限公司董事長(zhǎng)、法人代表，截至當(dāng)時(shí)，河北建設(shè)集團(tuán)股份有限公司共涉及司法案件5600起，其中作為被告身份的案件為4769起，占總案件的85%。案由為買(mǎi)賣(mài)合同糾紛的案件有1303件，建設(shè)施工合同糾紛的案件有505起，追索勞動(dòng)報(bào)酬糾紛的案件有30起，自身風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到驚人的11327條，李寶忠提議將“惡意討薪”者列入征信黑名單，自己一手經(jīng)營(yíng)的公司卻“惡意欠薪”，逼得農(nóng)民工不得不采取法律手段討要自己的血汗錢(qián)，您為什么不提案懲治惡意欠薪？哦，原來(lái)您是資方，以人大代表身份提“惡意討薪”，良心您有嗎？
《中華人民共和國(guó)工會(huì)法》明確：工會(huì)的維護(hù)職能是維護(hù)職工群眾的合法利益和民主權(quán)利，這是工會(huì)最基本的職能，也是最主要的職能。工會(huì)幫忙討薪理所應(yīng)當(dāng)，但你是中國(guó)人的工會(huì)，而非是中國(guó)工會(huì)卻專(zhuān)門(mén)服務(wù)于外國(guó)人，現(xiàn)在不是滿(mǎn)清、不是民國(guó)，還請(qǐng)坐正你的屁股、端正你的姿態(tài)、挺起你的脊梁，誠(chéng)心實(shí)意的對(duì)待自己的同胞，幫助被欠薪者討回薪資，社會(huì)上也就不會(huì)因欠薪發(fā)生重大的刑事案件了，諸如此次幫助外籍員工討薪也會(huì)贏得人民群眾的贊美，而非是一邊倒的嘲諷。
工會(huì)招聘考試工會(huì)基礎(chǔ)知識(shí)工會(huì)知識(shí)題庫(kù)一般考工會(huì)相關(guān)知識(shí)，勞動(dòng)法，工會(huì)章程，時(shí)政，公共基礎(chǔ)知識(shí)等知識(shí)，具體可以看看下面。
備考參考來(lái)源：
2022年工會(huì)招聘考試工會(huì)基礎(chǔ)知識(shí)工會(huì)知識(shí)題庫(kù)課程_事業(yè)編招聘網(wǎng)_事業(yè)單位招聘考試資料|事業(yè)單位考試時(shí)間|事業(yè)單位招聘真題|單位負(fù)責(zé)工會(huì)的人會(huì)來(lái)收的，體制內(nèi)是這樣，每年180元，以前沒(méi)編制時(shí)是不享受工會(huì)福利待遇，所以不用交
感謝大家參與我們工會(huì)的活動(dòng)和提供寶貴的支持。在過(guò)去一年中，我們工會(huì)的成員不斷增加，我們的活動(dòng)也更加多樣化和充實(shí)。本報(bào)告將總結(jié)過(guò)去一年來(lái)的工會(huì)活動(dòng)并提供對(duì)未來(lái)發(fā)展的展望。
在過(guò)去的一年里，我們工會(huì)組織了各種活動(dòng)，旨在促進(jìn)員工之間的交流和團(tuán)結(jié)，提供員工福利，并為員工提供個(gè)人和職業(yè)發(fā)展的機(jī)會(huì)。以下是我們過(guò)去一年舉辦的主要活動(dòng)的簡(jiǎn)要概述：
通過(guò)過(guò)去一年的努力和活動(dòng)，我們?nèi)〉昧艘恍╋@著的成績(jī)。以下是我們工會(huì)取得的主要成績(jī)的亮點(diǎn)總結(jié)：
在未來(lái)，我們工會(huì)將繼續(xù)努力，為員工提供更多的服務(wù)和機(jī)會(huì)。以下是我們對(duì)未來(lái)發(fā)展的一些展望：
過(guò)去一年中，我們工會(huì)取得了許多成就，我們工會(huì)的活動(dòng)和服務(wù)對(duì)員工的個(gè)人和職業(yè)發(fā)展產(chǎn)生了積極的影響。我們將繼續(xù)努力，為員工創(chuàng)造更好的工作環(huán)境和福利待遇，促進(jìn)員工之間的合作和團(tuán)結(jié)。感謝大家對(duì)工會(huì)的支持，我們期待著在未來(lái)繼續(xù)與大家共同成長(zhǎng)和發(fā)展！
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??！");
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?。?#34;);
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?。?#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(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(fǎng)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(hù)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(hù)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(hù)/行業(yè)客戶(hù)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(hù)關(guān)系，與客戶(hù)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)。
