長城是中國也是世界上修建時間最長、工程量最大的一項古代防御工程.自公元前七八世紀開始,延續(xù)不斷修筑了2000多年,分布于中國北部和中部的廣大土地上,總計長度達50000多千米,被稱之為“上下兩千多年,縱橫十萬余里”.如此浩大的工程不僅在中國就是在世界上,也是絕無僅有的,因而在幾百年前就與羅馬斗獸場、比薩斜塔等列 為中古世界七大奇跡之一.
數(shù)字公共服務(wù)面試題及答案是許多求職者在準備數(shù)字化領(lǐng)域工作面試時感到頭疼的問題。針對數(shù)字公共服務(wù)相關(guān)崗位的面試題目多樣，覆蓋范圍廣泛，需要應(yīng)聘者具備扎實的專業(yè)知識和技能。本文將為大家介紹一些常見的數(shù)字公共服務(wù)面試題及答案，希望能幫助到正在準備面試的求職者。
上述是一些常見的數(shù)字公共服務(wù)面試題目，涉及了數(shù)字公共服務(wù)的概念、意義、項目經(jīng)驗、數(shù)據(jù)安全、發(fā)展趨勢等方面。在面試準備過程中，應(yīng)聘者可以針對這些問題進行思考和準備，以展現(xiàn)自己的專業(yè)素養(yǎng)和能力。
1. 請介紹一下數(shù)字公共服務(wù)的概念以及其在現(xiàn)代社會中的作用。
數(shù)字公共服務(wù)是指通過互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)提供給公眾的政府服務(wù)，旨在提高政府服務(wù)效率、方便民眾辦事，促進政府與民眾之間的互動。在現(xiàn)代社會，數(shù)字公共服務(wù)的作用日益凸顯，可以加快政務(wù)辦理速度、提升服務(wù)質(zhì)量、增強政府透明度，為社會發(fā)展和民生改善提供有力支持。
2. 數(shù)字公共服務(wù)平臺的建設(shè)對于政府部門和公民有何意義？
數(shù)字公共服務(wù)平臺的建設(shè)對于政府部門可以實現(xiàn)政務(wù)信息共享、跨部門協(xié)同辦公，提高工作效率和服務(wù)質(zhì)量；對于公民來說，可以方便快捷地辦理政務(wù)事務(wù)、獲取政府信息，提升民眾滿意度和參與度，推動政府與民眾之間的互動和溝通。
3. 數(shù)字公共服務(wù)領(lǐng)域中您最熟悉的項目是什么？請詳細描述該項目的背景、目的、實施過程以及取得的成就。
在數(shù)字公共服務(wù)領(lǐng)域中，我熟悉的項目是X市政府數(shù)字化一體化辦公平臺建設(shè)項目。該項目旨在整合各部門信息系統(tǒng)，實現(xiàn)政務(wù)信息共享和業(yè)務(wù)協(xié)同，提高政府公共服務(wù)效率和水平。項目從規(guī)劃設(shè)計、系統(tǒng)建設(shè)、試運行到推廣應(yīng)用，取得了良好的效果，提升了政務(wù)辦理效率和市民滿意度。
4. 在數(shù)字公共服務(wù)中，您認為數(shù)據(jù)安全和隱私保護的重要性是如何體現(xiàn)的？
數(shù)據(jù)安全和隱私保護是數(shù)字公共服務(wù)的核心問題，直接關(guān)系到公民信息安全和權(quán)益保護。在數(shù)字公共服務(wù)中，應(yīng)加強數(shù)據(jù)加密、權(quán)限控制、網(wǎng)絡(luò)安全等措施，確保政府信息系統(tǒng)和公民個人信息安全可靠，避免數(shù)據(jù)泄露和濫用等問題。
5. 數(shù)字公共服務(wù)的發(fā)展趨勢是什么？您如何看待數(shù)字化時代對公共服務(wù)的影響？
數(shù)字公共服務(wù)的發(fā)展趨勢是向智能化、個性化、便捷化方向發(fā)展，借助大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)實現(xiàn)更智能、高效的服務(wù)模式。數(shù)字化時代對公共服務(wù)的影響將是全方位的，推動政府服務(wù)轉(zhuǎn)型升級，提升服務(wù)水平和民眾滿意度，助力社會治理現(xiàn)代化進程。
1.長城用9這個數(shù)字代表合適。
2.因為萬里長城就是長城特別長，用數(shù)字表示必須用大數(shù)字表示，最大的數(shù)字就是數(shù)字9。
3.長城是中國古代修建的防御工事，代表著中國的歷史、文化和民族精神，是中華民族的守護，保護我們平平安安長長久久，用9這個數(shù)字非常合適。
4.長城的出 處
《南史·檀道濟傳》:“道濟見收，憤怒氣盛，目光如炬，俄爾間引飲一斛，乃脫幘投地，曰:‘乃壞汝萬里長城！’”
國家文物局和國家測繪局聯(lián)合公布，明長城東起遼寧虎山，西至甘肅嘉峪關(guān)，從東向西行經(jīng)遼寧、河北、天津、北京、山西、內(nèi)蒙古、陜西、寧夏、甘肅、青海十個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的156個縣域，總長度為8851.8千米。經(jīng)過壕塹359.7千米，自然天險2232.5千米。
而根據(jù)國家文物局于2012年6月5日宣布的調(diào)查結(jié)果，中國歷代長城總長度為21196.18千米。這是中國首次科學(xué)、系統(tǒng)地測量歷代長城的總長度，不僅認定了此前測定的明長城長度，還對秦漢及早期長城進行了詳細和全面的資源調(diào)查。
長城，是中國偉大的軍事建筑，它規(guī)模浩大、工程艱巨，被譽為古代人類建筑史上的一大奇跡。 長城始建于公元前五世紀春秋戰(zhàn)國時代，公元前三世紀秦始皇統(tǒng)一中國，派遣蒙恬率領(lǐng)三十萬大軍北逐匈奴后，把原來分段修筑的長城連接起來，并且繼續(xù)修建。其后歷代不斷維修擴建，到公元十七世紀中葉明代未年，前后修筑了二千多年。
1、在方向盤上按下行按鍵，選擇時鐘選項。
2、點擊中間的OK，進入時鐘的設(shè)置頁面。
3、按下按鍵和OK按鍵，在時鐘頁面選擇小時選擇進入小時的調(diào)時。
4、接著調(diào)分鐘的時間，一樣是按一下下行按鍵調(diào)一次數(shù)字，當數(shù)字正確時就按下OK按鍵。
疫情來襲，如何保住綠色健康碼，成為百姓關(guān)心的話題。鮮為人知的是，一個小小的健康碼，背后有一群人在辛勤維護著。他們運用數(shù)據(jù)資源和信息技術(shù)手段，牢牢筑起抗疫的“數(shù)字長城”，讓大數(shù)據(jù)在戰(zhàn)“疫”中跑出速度、力度和溫度，跑出戰(zhàn)果、成果和效果。
守護綠碼筑牢“金鐘罩”
長城是我國古代勞動人民創(chuàng)造的偉大奇跡，是中國悠久歷史的見證。它與天安門，兵馬俑一起被世人視為中國的象征。因長度逾萬里，故又稱作“萬里長城”。據(jù)記載，秦始皇使用了近百萬勞動力修筑長城，占全國人口的1/20，當時沒有任何機械，全部勞動都得靠人力，而工作環(huán)境又是崇山峻嶺、峭壁深壑。春秋戰(zhàn)國時期，諸侯各國為了防御別國入侵，修筑烽火臺，用城墻連接起來，形成最早的長城。以后歷代君王大都加固增修。長城東起遼寧丹東虎山，西至甘肅嘉峪關(guān)，從東向西行經(jīng)10個省區(qū)市。長城的總長度為8851.8千米，其中人工墻體長度為6259.6千米，壕塹和天然形成長度為2592.2千米。
長城的地形
“因地形，用險制塞”是修筑長城的一條重要經(jīng)驗，在秦始皇的時候已經(jīng)把它肯定下來，司馬遷把它寫入《史記》之中。以后每一個朝代修筑長城都是按照這一原則進行的。凡是修筑關(guān)城隘口都是非曲直選擇在兩山峽谷之間，或是河流轉(zhuǎn)折之處，或是平川往來必經(jīng)之地，這樣既能控制險要，又可節(jié)約人力和材料，以達“一夫當關(guān)，萬夫莫開”的效果。修筑城堡或烽火臺也是選擇在“四顧要之處”。至于修筑城墻，更是充分地利用地形，如像居庸關(guān)、八達嶺的長城都是沿著山嶺的脊背修筑，有的地段從城墻外側(cè)看去非常險峻，內(nèi)側(cè)則甚是平緩，收“易守難攻”之效。在遼寧境內(nèi)，明代遼東鎮(zhèn)的長城有一種叫山險墻、劈山墻的，就是利用懸崖陡壁，稍微把崖壁劈削一下就成為長城了。還有一些地方完全利用危崖絕壁、江河湖泊作為天然屏障，真可以說是巧奪天工。長城，作為一項偉大的工程，成為中華民族的一份寶貴遺產(chǎn)。
2001年06月25日，長城作為春秋至明時期古建筑，被國務(wù)院批準列入第五批全國重點文物保護單位名單。
這是一個大吉之數(shù)，寓意深刻，代表福祿壽喜一生有
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(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(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(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??！");
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(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());
}
}
