等級區(qū)別如下。
初級（國家職業(yè)資格五級）。
中級游泳救生員級（國家職業(yè)資格四級）、
高級（國家職業(yè)格三級）
參加游泳救生員培訓，考試通過者才能發(fā)證。培訓內(nèi)容有游泳的泳式，心肺復蘇法，水中掙脫等。 考試要考25M快游，15M潛水澇重物等，還有理論考試。
主要工作：對游泳場所的進行檢查，排除隱患；對游泳者的進行有效的觀察和防護；對溺水者進行現(xiàn)場赴救；對游泳運動中常見的運動損傷進行初步應急處理；在醫(yī)務人員到來之前，對溺水者進行現(xiàn)場急救；現(xiàn)場人工呼吸和心肺復蘇。
沖浪救生員是沖浪項目的救生員，皮劃艇救生員是皮劃艇項目的救生員。
救生員是一種充滿挑戰(zhàn)和責任的職業(yè)。他們通過監(jiān)督和救助游泳者，確保公共場所的安全。然而，救生員的工作環(huán)境艱苦且充滿風險，因此他們享受著相應的高工資和待遇。
救生員的工資待遇可以根據(jù)其經(jīng)驗、資質(zhì)和工作地點等因素而有所不同。一般情況下，救生員的工資待遇較高，遠超過其他常規(guī)工作。以下是一些影響救生員工資待遇的因素：
救生員的待遇不僅僅體現(xiàn)在工資上，還包括其他福利和獎勵。一些雇主可能會為救生員提供住宿和餐飲福利，這可以減輕救生員生活成本。此外，優(yōu)秀的救生員還有機會獲得榮譽獎勵，如年度最佳救生員、救生技能競賽冠軍等。
然而要想成為一名救生員，并不僅僅因為工資待遇較好而盲目選擇。救生工作需要具備堅強的責任心、勇敢的精神和高超的游泳救生技能。面對緊急情況時，救生員必須能夠冷靜應對，并及時采取有效的救援措施。
救生員的工作需要經(jīng)過專業(yè)的培訓和資質(zhì)認證。通過參加救生員培訓課程和考核，合格的人員可以獲得相應級別的救生員證書。不同級別的證書對應不同級別的救生員崗位和工資待遇。
總的來說，成為一名救生員既是一項艱巨而又充滿挑戰(zhàn)的職業(yè)，也是一份高風險高回報的工作。救生員的工資待遇較高，同時也享受著其他福利和獎勵。然而，只有真正熱愛救生事業(yè)，并具備所需的技能和素質(zhì)，才能夠勝任這一重要職責。
漫畫作為一種表現(xiàn)形式，一直以來都吸引著讀者和觀眾的關(guān)注。而在漫畫世界中，黑猴子救生員2 無疑是備受矚目的作品之一。本文將深入探討黑猴子救生員2漫畫的魅力所在，以及為什么它能夠吸引如此眾多的粉絲。
黑猴子救生員2的故事情節(jié)可以說是異常復雜多變的。每一集都充滿了懸念和反轉(zhuǎn)，讓讀者難以預測下一步的發(fā)展。從一開始就被深深吸引，想要一口氣看完所有章節(jié)，探尋其中的奧秘。
故事情節(jié)的精彩程度不僅體現(xiàn)在主線劇情上，還體現(xiàn)在人物關(guān)系、角色發(fā)展、甚至細枝末節(jié)上。每一個細節(jié)都被精心設(shè)計，呈現(xiàn)出一個立體的漫畫世界，讓人沉浸其中無法自拔。
除了緊湊精彩的情節(jié)外，黑猴子救生員2的魅力還在于其豐富多彩的人物形象。每個角色都有著獨特的性格和故事，讓人對他們產(chǎn)生共鳴和好奇。有時候，讀者會發(fā)現(xiàn)自己不僅是在關(guān)注故事情節(jié)的發(fā)展，更是在關(guān)心每個角色的成長和命運。
人物性格的豐富多樣也為故事增添了更多的趣味性和深度。通過角色之間的互動和碰撞，讀者可以看到不同性格間的火花和沖突，從而更好地理解整個故事的主題和內(nèi)涵。
此外，黑猴子救生員2的人物形象設(shè)計獨具匠心，在外表、服飾、甚至表情動作上都展現(xiàn)出獨特的個性特點，讓人印象深刻，難以忘懷。
作為一部優(yōu)秀的漫畫作品，黑猴子救生員2的畫風自然也是不可或缺的一部分。細膩的線條、豐富的色彩、精湛的表現(xiàn)技巧，讓每一格畫面都充滿了視覺沖擊力和藝術(shù)感染力。
畫面中人物的表情、動作、背景的描繪，都展現(xiàn)出了作者對細節(jié)的極致關(guān)注和處理能力。讀者不僅僅是在看故事，更是在欣賞一幅幅獨具風格的藝術(shù)作品。
畫風的精美細膩也為故事的情感表達和氛圍營造增添了很多分。通過畫面的表現(xiàn)，讀者可以更深刻地感受到故事中人物的喜怒哀樂，以及故事背后的深刻寓意。
最后，黑猴子救生員2之所以能夠成為備受追捧的漫畫作品之一，還在于其受眾群體的廣泛性。不同年齡段、不同性別、甚至不同國家和文化背景的讀者都能夠從中找到共鳴和樂趣。
這種廣泛的受眾基礎(chǔ)也為漫畫的傳播和影響力提供了有力支持。越來越多的人開始關(guān)注和喜愛這部作品，形成了龐大的粉絲群體，使得作品在漫畫界和文化領(lǐng)域的影響力不斷擴大。
總的來說，黑猴子救生員2的魅力在于其情節(jié)復雜多變、人物性格豐富、畫風精美細膩以及受眾群體廣泛等方面。這些因素共同構(gòu)成了一部優(yōu)秀的漫畫作品，吸引著越來越多的讀者為之傾倒。
沒有救生員證不能擔任小游泳館的救生員。
作為四個高危體育項目之首，游泳救生員被列為準入類國家職業(yè)資格考試項目，無論游泳館大小，都必須配備足額的持證救生員。報考救生員國家職業(yè)資格證書，是在國家體育總局職業(yè)技能鑒定網(wǎng)絡管理平臺進行網(wǎng)上報名，由當?shù)鼐壬鷨T培訓機構(gòu)培訓，省級體育局體育特種行業(yè)職業(yè)技能鑒定機構(gòu)進行理論和技能考核，合格者頒發(fā)由國家人力資源和社會保障部印制，國家體育總局職業(yè)技能鑒定指導中心蓋章的救生員鑒定證書。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關(guān)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(jié)果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構(gòu)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(zhuǎn)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(gòu)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(nèi)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(zhuǎn)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(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)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(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??！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(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?。?#34;);
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(shù)據(jù)構(gòu)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(shù)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(jīng)驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)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(shù)進行地圖展示和交互設(shè)計，并能夠使用后端技術(shù)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(shè)計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
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(shù)實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質(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(shù)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(lǐng)域的技術(shù)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(shè)計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)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(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(shù)面試題：考察候選人技術(shù)能力和經(jīng)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。
