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堅(jiān)持了不該堅(jiān)持的文案？

時間：2025-01-09 02:27 人氣：0 編輯：招聘街

一、堅(jiān)持了不該堅(jiān)持的文案？

人生在世，生而為人，我真的是讓自己感覺到特別的難受，我最終還是堅(jiān)持了不該堅(jiān)持的，我的人生沒有得到自己的想要的一切，讓我覺得我的人生瞬間非常的溫暖，這大概就是我人生當(dāng)中最痛苦的時刻吧，讓我覺得這個時候真的是讓自己無法忍耐，讓我覺得這一切都是自己無法去做的。

二、堅(jiān)持堅(jiān)持再堅(jiān)持勵志語？

1、要成功就要周詳考慮謀定而后動，一旦決定即雷厲風(fēng)行一干到底，害怕失敗什么都別干。

2、堅(jiān)持是堅(jiān)強(qiáng)的精神支柱，是一種使你執(zhí)著向前走的品格，是追求與向往的先驅(qū)，更是生命的動力與奮斗的目標(biāo)。

3、堅(jiān)持是星星之火，能點(diǎn)燃人生的燈;堅(jiān)持是燈，能照亮前進(jìn)的道路;堅(jiān)持是道路，能引導(dǎo)你走向勝利。

4、在她的“走向成功的七個秘訣”中，她強(qiáng)調(diào)了改變過程中相信自己的重要性另外還要有好的習(xí)慣，富有創(chuàng)造性的想象力，以及堅(jiān)持不懈。

三、堅(jiān)持了不該堅(jiān)持的堅(jiān)持是什么意思？

有些堅(jiān)持早應(yīng)該停止，但偏偏還是繼續(xù)堅(jiān)持著。為人應(yīng)當(dāng)明白，有些事情要懂得及時止損，因?yàn)閳?jiān)持本身就沒有意義。

就像很多遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出自己能力范圍的奢香，就像某些磁場不合適的戀人。浪費(fèi)了太多時間在此，一直抱著執(zhí)念，這對自己本身就是一種傷害。只有在對的人和事上堅(jiān)持，才能讓自己的生活越來越好。

四、刷面試題的軟件？

1、考試云題庫支持按知識點(diǎn)進(jìn)行分類，支持多級樹狀子分類；支持批量修改、刪除、導(dǎo)出。支持可視化添加試題，支持Word、Excel、TXT模板批量導(dǎo)入試題。有單選題、多選題、不定項(xiàng)選擇題、填空題、判斷題、問答題六種基本題型，還可以變通設(shè)置復(fù)雜組合題型，如材料題、完型填空、閱讀理解、聽力、視頻等題型。

五、抗壓力的面試題？

面試中被問到抗壓力的問題時，可以針對以下問題進(jìn)行回答：

1. 你對壓力的看法是什么？你認(rèn)為良好的壓力管理對于工作與生活的重要性是什么？

2. 你曾經(jīng)遇到過最大的壓力是什么？你是如何處理的？取得了什么成果？

3. 你如何預(yù)防壓力的堆積？平時都有哪些方法舒緩壓力？

4. 你在工作中是如何處理緊急事件的？在緊急事件發(fā)生時，你又是如何平靜處理的？

5. 當(dāng)你感到應(yīng)對不了困難時，你是如何處理自己的情緒的？是否有過跟同事或領(lǐng)導(dǎo)尋求幫助的經(jīng)驗(yàn)？

以上問題的回答需要切實(shí)體現(xiàn)出應(yīng)聘者的應(yīng)對壓力的能力、態(tài)度和方法。需要注意的是，壓力是一種正常的工作與生活狀態(tài)，壓力管理不是要消除壓力，而是要學(xué)會合理地面對與處理壓力，以達(dá)到更好的工作和生活效果。

六、如何堅(jiān)持？堅(jiān)持的力量

堅(jiān)持的重要性

在追求目標(biāo)的路上，堅(jiān)持是至關(guān)重要的。無論是學(xué)習(xí)、工作還是生活，都需要堅(jiān)持不懈地付出努力，才能取得成功。

首先，堅(jiān)持能夠培養(yǎng)人的毅力和耐心。成功往往需要長時間的積累和沉淀，堅(jiān)持下去才能看到成果。

堅(jiān)持的方法

要保持堅(jiān)持，首先需要確立明確的目標(biāo)。目標(biāo)明確了，就不會因?yàn)槊悦６p易放棄。同時，需要制定合理的計(jì)劃，分階段制定目標(biāo)，并制定可行的行動計(jì)劃。

此外，要善于調(diào)整自己的心態(tài)，時刻保持積極的心態(tài)。即使遇到困難和挫折，也要學(xué)會調(diào)整心態(tài)，克服困難，繼續(xù)前行。

堅(jiān)持的力量

堅(jiān)持不懈會激發(fā)出我們內(nèi)心的力量，讓我們的潛能得到釋放。正如巴爾扎克所說：“天才就是不屈不撓地長期鍛煉出來的?！?/p>

而這種力量會影響到我們的工作和生活，讓我們能夠戰(zhàn)勝困難，勇往直前。

感謝您閱讀完這篇文章。希望通過這篇文章，您能夠更好地理解如何堅(jiān)持，以及堅(jiān)持帶來的力量。

七、堅(jiān)持每天和每天堅(jiān)持的區(qū)別？

不一樣。語言環(huán)境和運(yùn)用的詞語都不一樣，每天堅(jiān)持是一種狀態(tài)。他的中心詞在堅(jiān)持二字。堅(jiān)持每天它的中心詞是每天。但是他倆表達(dá)的意思卻是相同的。堅(jiān)持每天是表示一種動作的持續(xù)。每天堅(jiān)持是一種狀態(tài)的延伸。所以這兩句話既有聯(lián)系又有區(qū)別表達(dá)的含義卻相同。

八、堅(jiān)持了不該堅(jiān)持的唯美句子？

人生在世，生而為人，我真的是讓自己感覺到特別的難受，我最終還是堅(jiān)持了不該堅(jiān)持的，我的人生沒有得到自己的想要的一切，讓我覺得我的人生瞬間非常的溫暖，這大概就是我人生當(dāng)中最痛苦的時刻吧，讓我覺得這個時候真的是讓自己無法忍耐，讓我覺得這一切都是自己無法去做的。

九、招聘校醫(yī)的面試題？

應(yīng)該是校醫(yī)的工作范疇，急救處理，傳染病知識和健康教育，除專業(yè)知識外還會問一些開放性的題目，好好準(zhǔn)備下吧，祝你成功。

十、mahout面試題？

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(shí)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(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)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(jìn)行分類。

接下來貼下我的代碼實(shí)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(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)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(jìn)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(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?。?#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());

}

}

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