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清華大學mpa面試題

時間：2024-04-22 01:36 人氣：0 編輯：admin

一、清華大學mpa面試題

清華大學MPA面試題：準備迎接成功的關鍵

清華大學管理學院的MPA（公共管理碩士）項目是中國乃至全球頂尖的公共管理碩士項目之一。每年都有數(shù)千名學子志愿報考，而面試是入選清華大學MPA項目的關鍵環(huán)節(jié)之一。面試是考察學生綜合素質(zhì)和能力的重要手段，因此，為了在清華大學MPA面試中脫穎而出，成功邁向理想的公共管理之路，準備工作至關重要。

準備面試的重要性

面試是考察申請者綜合素質(zhì)的重要環(huán)節(jié)，通過面試，面試官可以直接了解申請者的溝通能力、邏輯思維、團隊合作能力以及個人品質(zhì)等方面的表現(xiàn)。準備面試時，申請者需要全面考慮面試的各個方面，從知識儲備到表達能力，甚至包括形象和自信心的展示。

清華大學MPA面試題的范圍和特點

清華大學MPA面試題主要從以下幾個方面進行考察：

1. 學術背景和研究興趣：清華大學MPA項目的學術導向較強，面試官會關注申請者的學術背景和研究興趣，以評估其在學術研究方面的潛力和能力。
2. 領導能力和團隊合作：公共管理崗位需要具備良好的領導能力和團隊合作精神，因此，面試官會通過相關問題考察申請者在這方面的表現(xiàn)。
3. 社會責任和公共服務意識：公共管理的核心是為社會服務，因此，面試官會關注申請者的社會責任感和公共服務意識。
4. 邏輯思維和問題解決：公共管理工作需要具備較強的邏輯思維和問題解決能力，面試官會通過問題解答環(huán)節(jié)考察申請者的思維方式和解決問題的能力。

如何準備清華大學MPA面試題

準備清華大學MPA面試題需要充分考慮以上幾個方面，并進行有針對性的準備工作。

1. 學術背景和研究興趣

準備面試時，申請者應充分了解自己的學術背景和研究興趣，并在面試時能夠清晰、準確地表達。申請者可以回顧自己的學術經(jīng)歷，總結已有的研究成果，并思考未來的研究方向和目標。

2. 領導能力和團隊合作

為了在面試中展示自己的領導能力和團隊合作精神，申請者可以準備一些相關的案例和經(jīng)歷，在面試時進行詳細描述。申請者可以回顧自己在學習和工作中的領導經(jīng)驗，包括帶領團隊完成項目、解決團隊內(nèi)部的沖突等。

3. 社會責任和公共服務意識

在面試中，申請者可以通過展示自己的社會責任感和公共服務意識來吸引面試官的注意。申請者可以回顧自己參與過的社會實踐活動或公益項目，并總結自己的收獲和影響。

4. 邏輯思維和問題解決

邏輯思維和問題解決能力是公共管理崗位中不可或缺的能力。申請者可以通過閱讀相關的書籍和案例，提升自己的邏輯思維能力，并進行模擬面試來鍛煉自己的問題解決能力。

面試的注意事項

除了準備面試題，申請者還需要注意以下幾個方面：

• 形象儀表：面試時，申請者應注意自己的形象儀表，穿著得體、干凈整潔。
• 表達和溝通：在面試過程中，申請者應注意用清晰、準確的語言表達自己的觀點和想法，并能夠與面試官進行良好的溝通。
• 自信心展示：在面試中展示自信心是非常重要的，可以通過積極的姿態(tài)、聲音的穩(wěn)定以及自信的表達方式來展示自己的自信心。

結語

準備清華大學MPA面試題需要全面的準備工作，涉及面廣，考察內(nèi)容豐富。申請者應從學術背景、領導能力、社會責任和邏輯思維等方面進行準備，并關注面試的注意事項。通過充分的準備，申請者能夠在清華大學MPA面試中有更好的發(fā)揮，提高成功的機會，迎接理想的公共管理之路。

二、1mpa等于多少mpa？

1Mpa=1×10^6Pa，1標準大氣壓=0.101325MPa

Pa（帕）、MPa（兆帕）都是氣壓的國際制單位。通常所用的氣壓單位有帕(Pa)、毫米水銀柱高(mm·Hg)、毫巴(mb)。它們之間的換算關系為：100帕=1毫巴≈3/4毫米水銀柱高。氣象觀測中常用的測量氣壓的儀器有水銀氣壓表、空盒氣壓表、氣壓計。溫度為0℃時760毫米垂直水銀柱高的壓力，標準大氣壓最先由意大利科學家托里拆利測出。

擴展資料：

1、氣壓的大小與海拔高度、大氣溫度、大氣密度等有關，一般隨高度升高按指數(shù)律遞減。氣壓有日變化和年變化。一年之中，冬季比夏季氣壓高。氣壓變化與風、天氣的好壞等關系密切，因而是重要氣象因子。

2、單位換算

1MPa（兆帕）=1000kPa(千帕）=1000000Pa（帕斯卡）

1bar（巴） = 0.1MPa

1atm（標準大氣壓）=0.1013MPa=1.013bar=760mmHg=10.33mH2O

1kgf/cm2（工程公斤力）=0.981bar=0.0981Mpa

1psi（Lb/in2 ）=0.07031kgf/cm2=0.06893 bar=6.893kpa

1MPa=145psi

三、MPA廣義？

央行明確提到MPA所涉及到的七大方面，包括資本和杠桿情況、資產(chǎn)負債情況、流動性、定價行為、資產(chǎn)質(zhì)量、外債風險、信貸政策執(zhí)行。

其中，廣義信貸指標則將此前信貸規(guī)模延展到整個社會融資。

根據(jù)流傳內(nèi)容顯示，對廣義信貸的統(tǒng)計范圍，將在原有各項貸款、債券投資、股權及其他投資、買入返售資產(chǎn)、存放非存款類金融機構款項等五個項目基礎上，增加表外理財資金運用項目。

表外理財資金的數(shù)據(jù)，從央行調(diào)查統(tǒng)計部門的人民幣表外理財資產(chǎn)負債表中取數(shù)。其中，表外理財資金運用余額=該表中的資產(chǎn)余額-現(xiàn)金余額-存款余額。

四、mpa黏度？

粘度的法定度量單位-毫帕/秒(mPa·s)。

五、mpa國標？

國標氣壓量程Mpa是標準的國標壓力單位之一讀作兆帕

六、mpa證書？

MPA是公共管理碩士(Master of Public Administration) 專業(yè)學位的英文簡稱，是以公共管理學科及其他相關學科為基礎的研究生教育項目，其目的是為政府部門及非政府公共機構培養(yǎng)高層次、應用型專門人才。

秋季MPA 學歷、學位雙證班，每年12月份參加管理類專業(yè)學位聯(lián)考，9月份入學,畢業(yè)后獲公共管理碩士學位證書和研究生學歷證書。

七、mpa全稱？

Mpa的全稱是Master of Public Administration，公共管理碩士，又譯公共行政碩士（臺），是為適應社會公共管理現(xiàn)代化、科學化和專業(yè)化的要求而設立的學科，其培養(yǎng)目標是為政府部門及公共機構培養(yǎng)德才兼?zhèn)?、適應社會主義現(xiàn)代化建設需要的高層次、應用型、復合型的管理人才。要求畢業(yè)生成為掌握先進分析方法及技術，熟悉具體公共管理或政策領域的領導者，管理者以及其他公共服務人才。

公共管理學是一門運用管理學、政治學、經(jīng)濟學等多學科理論與方法，專門研究公共組織尤其是政府組織的管理活動及其規(guī)律的學科體系。

八、mpa特長？

MPA是公共管理碩士(Master of Public Administration) 專業(yè)學位的英文簡稱，是以公共管理學科及其他相關學科為基礎的研究生教育項目，其目的是為政府部門及非政府公共機構培養(yǎng)高層次、應用型專門人才。

在國外市場經(jīng)濟發(fā)達的國家里, 公共管理碩士、工商管理碩士(MPA)以及法律碩士被稱為文科高層次職業(yè)研究生教育的三大支柱。MPA 教育已成為這些國家培養(yǎng)高級公務員的主要途徑。

九、mpa效應？

MPA是央行為維護金融穩(wěn)定推出的新的監(jiān)管機制。它由央行于去年12月公布，今年開始實施。此前，央行通過差別準備金動態(tài)調(diào)整和合意貸款管理機制來控制銀行風險。隨著金融創(chuàng)新快速發(fā)展，資產(chǎn)類型更為多樣，狹義的信貸管理越來越難以有效實現(xiàn)宏觀審慎管理目標。央行因此將原有安排升級至覆蓋面更廣的MPA考核：

MPA是一個綜合評估體系。MPA考核是基于預先設定的14項指標，涉及資本和杠桿情況、資產(chǎn)負債情況、流動性、定價行為、資產(chǎn)質(zhì)量、外債風險和信貸政策執(zhí)行等7大方面。

十、mahout面試題？

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(diào)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(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(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敗！");

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?。?#34;);

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?。?#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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