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太原招商銀行職員可以戴表嗎？

時間：2025-03-18 23:52 人氣：0 編輯：招聘街

一、太原招商銀行職員可以戴表嗎？

1.可以的啊。

2.只要是男生不留長頭發(fā)。

女生不濃妝艷抹就可以了。

3.戴表沒有限制。

只是喜歡都可以戴。

二、面試題你為什么選擇招商銀行？

1.為什么選擇招商銀行。

首先闡述自己對金融行業(yè)的看好，再講招商銀行在該行業(yè)的特殊地位，接著聯(lián)系自己的專業(yè)背景和職業(yè)規(guī)劃如何與招行（及應聘崗位）搭接。內外部原因結合考慮下，認為加入招行對自己是best choice

2.對招商銀行的認識.

可以介紹個發(fā)生在自己和招行之間小故事，比如自己是招行持卡客戶、享受過人性化、便捷服務的事例（BTW，招行信用卡中心800熱線的客服質量我認為堪稱國內一流，在此贊一個）。由此引申出對招行的更多整體認識：戰(zhàn)略、成就、規(guī)劃等（可以通過網絡資源加以了解），最后簡略回顧第1個問題中的內容，表明自己選擇招行是建立在充分了解認識后的基礎上～

3.能為招行做些什么

千萬不要說得太大太虛太空～可以結合自己的專業(yè)和應聘崗位，說出今后工作中的努力方向和改進點（可以站在用戶的角度，找出一個招行現存的問題點，并提供解決方案。難度較大、建議事先考慮充分、結合面試情況再出口）。比如應聘客戶經理，可以說自己作為客戶時感受到招行的人性化，如果自己入職后將會把這樣的感受帶給更多的客戶、為招行和客戶創(chuàng)造附加價值。

以上是我的個人建議。

不過，從招聘專業(yè)角度，這樣的3個問題都屬于非結構化的開放式論述題，已經很少采用了（因為應聘者是在揣測面試官想聽什么就說什么）。

建議就一些流行的結構化問題準備答案，以客戶經理為例，如“大學期間社會實踐中是否遇到過難纏的人/問題？（回答中需要包含：“當時的情況是怎樣的？解決目標是什么？如何解決的？最終的效果如何？”等要素）

一般還會問道“優(yōu)缺點”之類的問題～網上面試技巧的回答比較多～可以參考。

最后，應聘順利嘍～

三、職員生與定向職員生區(qū)別？

1、職員生一本科及以上學歷可報考，定向職員生大專及以上可以報考。

2、錄取后待遇不太一樣，職員生稍好些。

3、職員生是納入編制的正式工，定向職員生是合同工,定向職員生員就是面向某一部分特定條件的人群招聘的，指標分配到具體網點的合同工。

四、乘車禮儀中男職員大還是女職員？

這個如果不分級別的話是沒有什么大小之分的，在乘坐專車時同級別的男女職員中男職員應當出于禮節(jié)讓女職員先上車，這是出于禮貌，要是日常車主開車，除了車主之外，其他人就當分先后依次上車，要是副駕駛上的人下車了，后排乘客不管男女，都應自覺補到副駕駛上以示對車主的尊敬。

五、恭王府職員

恭王府職員 - 了解這個職位的職責和要求

恭王府是中國歷史上一個著名的王府，擁有悠久的歷史和豐富的文化內涵。作為恭王府職員，你將有機會參與到這個神秘宮殿的運營和管理中，體驗古代王府的獨特魅力。本文將向你介紹恭王府職員的職責和要求，幫助你了解這個職位和從事相關工作的機會。

職責：

• 1. 維護恭王府的日常運營：作為恭王府職員，你將負責保障恭王府的正常運營。這包括協(xié)助管理宮殿內部和周邊的事務，解決突發(fā)問題，確保游客安全和秩序。
• 2. 提供導覽和解說服務：恭王府吸引了眾多游客，作為職員，你需要具備良好的溝通能力和豐富的歷史知識，為游客提供專業(yè)的導覽和解說服務，向他們講述恭王府的歷史和文化。
• 3. 維護恭王府的文物和藏品：恭王府內保存著許多珍貴的文物和藏品，作為職員，你將參與到文物保護和管理工作中，確保文物的保存和展示。
• 4. 參與恭王府的活動策劃和組織：恭王府經常舉辦各種文化活動和展覽，作為職員，你將有機會參與到活動的策劃和組織中，為游客提供豐富多樣的文化體驗。
• 5. 協(xié)助管理恭王府的日常事務：恭王府作為一個大型的宮殿建筑群，有許多日常事務需要處理，作為職員，你將協(xié)助管理這些事務，確保恭王府的正常運轉。

要求：

成為一名恭王府職員并非易事，以下是一些常見的要求：

1. 1. 具備良好的敬業(yè)精神和責任心：作為恭王府職員，你需要對工作充滿熱情，具備高度的敬業(yè)精神和責任感。
2. 2. 具備良好的溝通能力：作為職員，你需要與游客、同事等人保持良好的溝通，因此良好的口頭和書面溝通能力是必備的。
3. 3. 具備豐富的歷史和文化知識：恭王府作為一個有著悠久歷史的王府，你需要具備豐富的歷史和文化知識，以便為游客提供專業(yè)的導覽服務。
4. 4. 具備組織和協(xié)調能力：恭王府作為一個大型的宮殿建筑群，活動和事務繁多，你需要具備良好的組織和協(xié)調能力，才能保證一切井然有序。
5. 5. 具備抗壓能力和應變能力：在工作中，你可能會面對各種挑戰(zhàn)和壓力，需要具備良好的抗壓能力和應變能力，以應對突發(fā)情況。

從事恭王府職員的機會：

如果你對成為一名恭王府職員感興趣，有以下幾種途徑可以獲得機會：

• 1. 恭王府官方招聘：恭王府會定期發(fā)布招聘信息，你可以通過關注恭王府的官方網站或社交媒體賬號獲取招聘信息，并按照要求投遞簡歷。
• 2. 文化和旅游相關職位：你可以關注文化和旅游行業(yè)的招聘信息，有時會有一些與恭王府相關的職位出現，例如導游、文物保護等。
• 3. 實習機會：一些文化機構和旅游公司會提供實習機會，你可以通過實習的方式接觸和了解恭王府的工作，積累相關經驗。
• 4. 學歷背景：如果你對恭王府工作有濃厚的興趣，你可以選擇相關專業(yè)進行學習，例如歷史、文化遺產保護等專業(yè)，這將增加你從事相關工作的機會。
• 5. 人脈和關系：有時候，通過人脈和關系可以獲取一些工作機會，你可以通過參加相關行業(yè)的活動和交流，擴大人脈圈，增加了解和機會。

作為恭王府職員，你將有機會親身體驗中國古代王府的壯麗和神秘。但同時也要清楚，這是一份對歷史文化有濃厚興趣和責任感要求較高的工作，需要不斷學習和提升自己的能力。希望本文對你了解恭王府職員的職責和要求有所幫助，祝愿你在追求自己夢想的道路上取得成功！

六、mahout面試題？

之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現；于是想根據示例的流程實現其他例子。網上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。

訓練數據：

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

檢測數據：

sunny，hot，high，weak

結果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現分類。

基本思想：

1. 構造分類數據。

2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。

3。將要檢測數據轉換成vector數據。

4. 分類器對vector數據進行分類。

接下來貼下我的代碼實現=》

1. 構造分類數據：

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 的數據傳到hdfs上面。

數據文件格式，如D1文件內容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。

3。將要檢測數據轉換成vector數據。

4. 分類器對vector數據進行分類。

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) {

//將訓練數據轉換成 vector數據

makeTrainVector();

//產生訓練模型

makeModel(false);

//測試檢測數據

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//將測試數據轉換成序列化文件

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-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??！");

System.out.println(2);

}

}

public static void makeTrainVector(){

//將測試數據轉換成序列化文件

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??！");

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參數是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean參數是，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("檢測數據構造成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

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());

}

}

七、webgis面試題？

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技術的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數據和功能以可視化的方式呈現在Web瀏覽器中，實現地理空間數據的共享和分析。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，但也面臨著數據安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。

2. 請談談您在WebGIS開發(fā)方面的經驗和技能。

我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經驗和技能。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等前端技術進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術如Python、Java等進行地理數據處理和分析。我還具備數據庫管理和地理空間數據建模的能力，能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構。

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技術實現了實時的空氣質量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質量數據和可視化的分析結果，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、大數據和人工智能等技術的不斷進步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數據、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領域的技術進行深度融合。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。

八、freertos面試題？

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計，最好能夠了解模電和數電相關的知識更好，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。

九、paas面試題？

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.維護關鍵客戶關系，與客戶決策者保持良好的溝通；

3.管理并帶領團隊完成完成年度銷售任務。

十、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. 技術面試題：考察候選人技術能力和經驗。

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，以預測其未來的表現。

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。

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