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半島電臺是什么電臺?

時(shí)間:2025-02-15 00:53 人氣:0 編輯:招聘街

一、半島電臺是什么電臺?

半島網(wǎng)絡(luò)電臺早期是由一群熱愛文字、熱愛聲音的朋友組建的業(yè)余網(wǎng)絡(luò)電臺,創(chuàng)辦于2010年9月12日,經(jīng)過多年的發(fā)展,半島網(wǎng)絡(luò)電臺已經(jīng)成為國內(nèi)知名人氣獨(dú)立播客。電臺主打清新溫暖風(fēng)格,節(jié)目以情感、旅行、電影、音樂、讀書等類型為主。半島網(wǎng)絡(luò)電臺擁有主播三十多名、發(fā)布節(jié)目近千期,節(jié)目已經(jīng)覆蓋國內(nèi)各大主流音樂平臺,積累了上百萬聽眾和幾千萬播放量。

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二、業(yè)余電臺和專業(yè)電臺?

有一層意思是說,業(yè)余電臺是支持業(yè)余頻段的電臺——支持(包含)430-440這個(gè)頻段的電臺,專業(yè)電臺是支持某些其他特定頻段的電臺。

另一層意思是業(yè)余電臺的功能方面注重于“玩兒”,對各個(gè)相關(guān)參數(shù)的調(diào)整,包括:調(diào)整發(fā)射功率、搜索有信號的頻點(diǎn)、儲存多個(gè)不同的頻點(diǎn)、可以隨時(shí)手動(dòng)變更儲存的頻點(diǎn)、調(diào)整不同的靜噪值、有信號強(qiáng)度表等。而專業(yè)電臺則更加注重使用的穩(wěn)定性,所以對于操作的復(fù)雜性要求相對較低,而對電池的耐久/發(fā)射功率的穩(wěn)定等性能要求高些。

對比起來,專業(yè)臺通常不能隨意調(diào)整發(fā)射功率,沒有搜索頻點(diǎn)的功能,能存儲少量的頻點(diǎn),并只能顯示頻道號碼而不能顯示頻點(diǎn)值。需要用電腦和專用軟件及連線,才能調(diào)整每個(gè)頻道內(nèi)儲存的頻率及相關(guān)功能,通常也沒有信號強(qiáng)度表顯示。

三、上海電臺戲曲廣播電臺

上海電臺戲曲廣播電臺

上海電臺戲曲廣播電臺是中國著名的廣播電臺,致力于傳承和推廣中國傳統(tǒng)戲曲文化。作為一家具有悠久歷史的廣播電臺,上海電臺戲曲廣播電臺承載著許多人對傳統(tǒng)戲曲的熱愛和情感,為廣大戲曲愛好者提供了豐富多樣的戲曲節(jié)目。

電臺概況

上海電臺戲曲廣播電臺成立于20世紀(jì)50年代,是中國最早的戲曲廣播電臺之一。多年來,電臺不僅承擔(dān)著宣傳和推廣傳統(tǒng)戲曲的使命,還致力于打造高品質(zhì)的戲曲節(jié)目,為廣大聽眾呈現(xiàn)精彩紛呈的戲曲藝術(shù)。

作為上海地區(qū)唯一一家專注于戲曲的廣播電臺,上海電臺戲曲廣播電臺與眾多優(yōu)秀的戲曲團(tuán)體和演員建立了緊密的合作關(guān)系。每天,電臺都會播出各類戲曲劇目、音樂欣賞、名家講座等內(nèi)容,滿足不同層次、不同口味的聽眾需求。

主要節(jié)目

上海電臺戲曲廣播電臺擁有豐富多樣的節(jié)目內(nèi)容,包括:

  • 經(jīng)典戲曲欣賞:每天播出不同經(jīng)典戲曲的選段和完整劇目,讓聽眾感受傳統(tǒng)戲曲的魅力和藝術(shù)。
  • 名家專訪:邀請知名戲曲演員、導(dǎo)演等嘉賓進(jìn)行深入訪談,了解他們的藝術(shù)心得和對戲曲發(fā)展的見解。
  • 新銳演出推薦:推薦最新、最受歡迎的戲曲演出,為聽眾提供了解戲曲現(xiàn)狀和賞析演出的機(jī)會。
  • 戲曲知識普及:通過講座、解讀等形式,向聽眾傳授戲曲基礎(chǔ)知識,提升他們的文化素養(yǎng)。

上海電臺戲曲廣播電臺的節(jié)目設(shè)計(jì)旨在滿足不同聽眾群體的需求。無論是對經(jīng)典戲曲情有獨(dú)鐘的老年聽眾,還是對新銳戲曲形式感興趣的年輕人,都能在電臺的節(jié)目中找到自己感興趣的內(nèi)容。

社會影響

上海電臺戲曲廣播電臺作為中國一流的戲曲廣播電臺,對于傳承和發(fā)展戲曲文化起到了重要的推動(dòng)作用。它不僅為廣大戲曲愛好者提供了聽?wèi)虻那溃鼮閼蚯輪T和戲曲藝術(shù)的傳承人提供了展示自己的平臺。

在上海地區(qū),電臺舉辦了許多戲曲表演、展覽、講座等活動(dòng),吸引了大量觀眾的關(guān)注。這些活動(dòng)不僅豐富了戲曲文化在上海的傳播形式,也促進(jìn)了戲曲文化在當(dāng)?shù)氐陌l(fā)展。

上海電臺戲曲廣播電臺每年還評選和頒發(fā)上海戲曲新秀獎(jiǎng),旨在發(fā)現(xiàn)和培養(yǎng)優(yōu)秀的戲曲人才。這一榮譽(yù)不僅對于獲獎(jiǎng)?wù)叨允且环N肯定,也鼓勵(lì)更多年輕人投身于戲曲事業(yè),為戲曲文化的傳承做出貢獻(xiàn)。

未來發(fā)展

隨著社會的變革和人們審美需求的多樣化,上海電臺戲曲廣播電臺也在不斷調(diào)整和完善自己的節(jié)目內(nèi)容,力求保持與時(shí)俱進(jìn)。未來,電臺計(jì)劃推出更多面向年輕人的戲曲節(jié)目,融入現(xiàn)代元素,引入新銳形式,吸引更多年輕聽眾的關(guān)注。

此外,電臺還計(jì)劃與其他電臺、藝術(shù)團(tuán)體、新媒體等進(jìn)行更緊密的合作,拓寬戲曲藝術(shù)的傳播渠道,讓更多人了解和喜愛戲曲文化。同時(shí),電臺也將加大對戲曲教育的力度,培養(yǎng)更多懂戲曲、愛戲曲的人才。

總之,上海電臺戲曲廣播電臺作為中國著名的廣播電臺,承載著傳承和推廣戲曲文化的使命。通過豐富多樣的節(jié)目內(nèi)容和精彩紛呈的演出活動(dòng),電臺在促進(jìn)戲曲藝術(shù)傳承、弘揚(yáng)中華傳統(tǒng)文化方面發(fā)揮著重要的作用。相信在電臺的不斷努力下,中國戲曲文化會在新的時(shí)代煥發(fā)出更加奪目的光芒。

四、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(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?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)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(gè)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?。?#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-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?。?#34;);

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??!");

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??!");

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(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());

}

}

五、webgis面試題?

1. 請介紹一下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(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、地理分析等多種應(yīng)用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺、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、用戶體驗(yàn)等挑戰(zhàn)。

2. 請談?wù)勀赪ebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。

我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)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(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. 請描述一下您在以往項(xiàng)目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。

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)劃師們評估不同交通方案的效果。另外,在一次環(huán)境監(jiān)測項(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. 請談?wù)勀鷮ebGIS未來發(fā)展的看法和期望。

我認(rèn)為WebGIS在未來會繼續(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。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個(gè)性化,為用戶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。

六、freertos面試題?

這塊您需要了解下stm32等單片機(jī)的基本編程和簡單的硬件設(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。

七、paas面試題?

1.負(fù)責(zé)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(hù)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(tuán)隊(duì)完成完成年度銷售任務(wù)。

八、面試題類型?

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(yàn)。

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(yù)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(shí)際問題的能力,模擬真實(shí)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(gè)性、價(jià)值觀以及溝通能力。

7. 挑戰(zhàn)性面試題:考察候選人的應(yīng)變能力和創(chuàng)造力,通常是一些非常具有挑戰(zhàn)性的問題。

九、cocoscreator面試題?

需要具體分析 因?yàn)閏ocoscreator是一款游戲引擎,面試時(shí)的問題會涉及到不同的方面,如開發(fā)經(jīng)驗(yàn)、游戲設(shè)計(jì)、圖形學(xué)等等,具體要求也會因公司或崗位而異,所以需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行具體分析。 如果是針對開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的問題,可能會考察候選人是否熟悉cocoscreator常用API,是否能夠獨(dú)立開發(fā)小型游戲等等;如果是針對游戲設(shè)計(jì)的問題,則需要考察候選人對游戲玩法、關(guān)卡設(shè)計(jì)等等方面的理解和能力。因此,需要具體分析才能得出準(zhǔn)確的回答。

十、mycat面試題?

以下是一些可能出現(xiàn)在MyCat面試中的問題:

1. 什么是MyCat?MyCat是一個(gè)開源的分布式數(shù)據(jù)庫中間件,它可以將多個(gè)MySQL數(shù)據(jù)庫組合成一個(gè)邏輯上的數(shù)據(jù)庫集群,提供高可用性、高性能、易擴(kuò)展等特性。

2. MyCat的優(yōu)勢是什么?MyCat具有以下優(yōu)勢:支持讀寫分離、支持分庫分表、支持自動(dòng)切換故障節(jié)點(diǎn)、支持SQL解析和路由、支持?jǐn)?shù)據(jù)分片等。

3. MyCat的架構(gòu)是怎樣的?MyCat的架構(gòu)包括三個(gè)層次:客戶端層、中間件層和數(shù)據(jù)存儲層。客戶端層負(fù)責(zé)接收和處理客戶端請求,中間件層負(fù)責(zé)SQL解析和路由,數(shù)據(jù)存儲層負(fù)責(zé)實(shí)際的數(shù)據(jù)存儲和查詢。

4. MyCat支持哪些數(shù)據(jù)庫?MyCat目前支持MySQL和MariaDB數(shù)據(jù)庫。

5. MyCat如何實(shí)現(xiàn)讀寫分離?MyCat通過將讀請求和寫請求分別路由到不同的MySQL節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)讀寫分離。讀請求可以路由到多個(gè)只讀節(jié)點(diǎn)上,從而提高查詢性能。

6. MyCat如何實(shí)現(xiàn)分庫分表?MyCat通過對SQL進(jìn)行解析和路由,將數(shù)據(jù)按照一定規(guī)則劃分到不同的數(shù)據(jù)庫或表中,從而實(shí)現(xiàn)分庫分表。

7. MyCat如何保證數(shù)據(jù)一致性?MyCat通過在多個(gè)MySQL節(jié)點(diǎn)之間同步數(shù)據(jù),保證數(shù)據(jù)的一致性。同時(shí),MyCat還支持自動(dòng)切換故障節(jié)點(diǎn),從而保證系統(tǒng)的高可用性。

8. MyCat的部署方式有哪些?MyCat可以部署在單機(jī)上,也可以部署在多臺服務(wù)器上實(shí)現(xiàn)分布式部署。

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