答：銅陵學(xué)院是銅陵市辦的第一所大專學(xué)院，所以當(dāng)時(shí)稱謂銅陵學(xué)院，因?yàn)殂~陵學(xué)院，地處銅陵市區(qū)，在北京路段上。所以當(dāng)時(shí)叫銅陵學(xué)院，因?yàn)槭倾~陵市主辦的學(xué)院，所以稱銅陵學(xué)院，這很正常的稱謂?；竞芏嗍卸嘤袑W(xué)院，很正常，所以銅陵學(xué)院稱銅陵很自然！請(qǐng)審核！
銅陵春曉小學(xué)位于銅陵市經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)，毗鄰銅陵西湖濕地公園，環(huán)境十分優(yōu)美。銅陵市屬安徽省地級(jí)市，長(zhǎng)江橫貫其中。銅陵春曉小學(xué)在銅陵的排名還是比較靠前的，在歷屆的小學(xué)排名中一般在第三名。該校師資力量比較強(qiáng)，教學(xué)質(zhì)量不錯(cuò)，是一所比較好的學(xué)校。
駕車路線：全程約32.0公里 起點(diǎn)：銅陵北站
1.從起點(diǎn)向東南方向出發(fā)，行駛980米，右轉(zhuǎn)
2.行駛510米，左轉(zhuǎn)
3.行駛2.6公里，右轉(zhuǎn)進(jìn)入S321
4.沿S321行駛3.9公里，直行進(jìn)入S321
5.沿S321行駛250米，在第4個(gè)出口，朝G50/滬渝高速/南陵方向，左后方轉(zhuǎn)彎進(jìn)入S320
6.沿S320行駛1.2公里，右轉(zhuǎn)
7.行駛220米，朝安慶/武漢方向，稍向右轉(zhuǎn)上匝道
8.沿匝道行駛260米，直行進(jìn)入滬渝高速
9.沿滬渝高速行駛8.6公里，朝銅陵方向，稍向右轉(zhuǎn)上匝道
10.沿匝道行駛400米，直行進(jìn)入銅陵支線
11.沿銅陵支線行駛6.5公里，直行進(jìn)入銅陵支線
12.沿銅陵支線行駛50米，直行進(jìn)入繁木路
13.沿繁木路行駛860米，直行進(jìn)入銅都大道北段
14.沿銅都大道北段行駛660米，朝安慶/合肥/黃山市/火車東站方向，稍向右轉(zhuǎn)進(jìn)入西湖立交橋
15.沿西湖立交橋行駛1.2公里，直行進(jìn)入沿新大道
16.沿沿新大道行駛2.6公里，進(jìn)入廣場(chǎng)南路
17.沿廣場(chǎng)南路行駛80米，左轉(zhuǎn)
18.行駛80米，右前方轉(zhuǎn)彎
19.行駛130米，左前方轉(zhuǎn)彎
20.行駛30米，左前方轉(zhuǎn)彎
21.行駛100米，到達(dá)終點(diǎn) 終點(diǎn)：銅陵站
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(cè)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(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
接下來(lái)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(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來(lái)；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(cè)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(cè)試檢測(cè)數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測(cè)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(cè)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?。?#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(cè)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(kāi)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(cè)所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請(qǐng)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(shì)和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng)，通過(guò)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(chǎng)景。WebGIS的優(yōu)勢(shì)包括易于訪問(wèn)、跨平臺(tái)、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(qǐng)談?wù)勀赪ebGIS開(kāi)發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。
我在WebGIS開(kāi)發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)和技能。我熟悉常用的WebGIS開(kāi)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(kù)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(qǐng)描述一下您在以往項(xiàng)目中使用WebGIS解決的具體問(wèn)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(wèn)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(kāi)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?cè)u(píng)估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測(cè)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(cè)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(qǐng)談?wù)勀鷮?duì)WebGIS未來(lái)發(fā)展的看法和期望。
我認(rèn)為WebGIS在未來(lái)會(huì)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(lái)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。
這塊您需要了解下stm32等單片機(jī)的基本編程和簡(jiǎn)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(shí)更好，還有能夠會(huì)做操作系統(tǒng)，簡(jiǎn)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(duì)您能夠有用。
同為中考失利，三中20級(jí)文實(shí)校友。我本來(lái)要是報(bào)一中的話現(xiàn)在應(yīng)該也是在文實(shí)，還是有點(diǎn)遺憾。怎么說(shuō)呢，三中文實(shí)沒(méi)我想象中的那么差，但也絕對(duì)沒(méi)有好到哪里去。我們這個(gè)班光是中澳班上來(lái)或是借讀的就有十幾人，班級(jí)整體氛圍一般，比較安逸，沒(méi)有緊迫感，班里沒(méi)有厲害的人，只有一些人單科還不錯(cuò)。開(kāi)學(xué)到現(xiàn)在考試的次數(shù)屈指可數(shù)（沒(méi)有夸張），除了月考和期中考，平時(shí)幾乎從不考試。班主任之前還調(diào)侃，說(shuō)大小火箭平時(shí)考試的次數(shù)是我們的三倍，現(xiàn)在看來(lái)，是十倍還不止。
說(shuō)到老師，班主任是上一屆文科大火的歷史老師，人品等各個(gè)方面都還不錯(cuò)，上課時(shí)的內(nèi)容也都很全面，歷史不好真的是我自身的原因。語(yǔ)文，政治老師都還可以，就是上語(yǔ)文課的時(shí)候老想睡覺(jué)，她的聲音真的太有催眠效果了。地理，英語(yǔ)老師給我的印象都還蠻好的，地理老師上課邏輯清晰，一節(jié)內(nèi)容會(huì)在我們班多上幾個(gè)課時(shí)，但無(wú)奈我寫作業(yè)時(shí)還是夠嗆。英語(yǔ)老師喜歡聊些題外話，一節(jié)課很容易就沒(méi)了？？數(shù)學(xué)老師真是一言難盡，去年剛畢業(yè)，上課時(shí)還會(huì)緊張，字寫的也有點(diǎn)吃藕，還有上課節(jié)奏實(shí)在是太慢了emmm
大小火在我們樓上，聽(tīng)說(shuō)平時(shí)下課都鴉雀無(wú)聲地在寫作業(yè)，他們有晚自習(xí)，周末也補(bǔ)課可能這學(xué)期內(nèi)容都學(xué)完了？但是吧，恕我直言，期中考試時(shí)有個(gè)理實(shí)班的第一名總分比某個(gè)理科小火的第一名還要高，在某個(gè)大火也能排個(gè)五六名。但文科差距就比較大了，我們班的第一大概是文科大火的倒數(shù)十幾名 （卑微）還有就是有個(gè)中澳班的第一名總分都比我們高。。。
文實(shí)的缺點(diǎn)是老師講課進(jìn)度慢，上課互動(dòng)沒(méi)反應(yīng)，平時(shí)幾乎沒(méi)考試，競(jìng)爭(zhēng)不激烈。優(yōu)點(diǎn)大概是，比較安逸，同學(xué)之間比較友善？ 還好老師沒(méi)有因?yàn)槲覀兂煽?jī)不好就歧視我們，總的來(lái)說(shuō)都挺負(fù)責(zé)的。實(shí)驗(yàn)班也沒(méi)有外界說(shuō)的那么差。
不說(shuō)了不說(shuō)了，背書(shū)去了 還是活在當(dāng)下，走一步算一步吧。中考會(huì)有很多平時(shí)不起眼的人逆襲，平時(shí)穩(wěn)在年級(jí)前多少人的也可能排名大幅度下降。最后希望還沒(méi)有中考的學(xué)弟學(xué)妹們不要留有遺憾，都能去到自己想去的高中。！
嗨嘍，時(shí)隔一年，答主還樂(lè)觀地活著。如果有幸刷到這條回答，那么恭喜你，關(guān)于三中陰間的知識(shí)又增加了！
現(xiàn)在新高一的同學(xué)錄取結(jié)果應(yīng)該都出來(lái)了吧？實(shí)驗(yàn)班考試不知道考沒(méi)考？經(jīng)過(guò)一年的毒打，悄悄告訴學(xué)弟學(xué)妹們，實(shí)驗(yàn)班考試就是使用超能力的最佳途徑。不要聽(tīng)信招生辦老師的鬼話說(shuō)實(shí)驗(yàn)班可以考到小火箭，這其實(shí)就是個(gè)幌子?？荚嚦煽?jī)出來(lái)后即使你分?jǐn)?shù)挺高但還是低于小火箭分?jǐn)?shù)線幾分也不要自我懷疑，達(dá)到分?jǐn)?shù)線也不要暗自竊喜。這之后會(huì)有“名額滿了”諸如此類的借口來(lái)搪塞你，以此來(lái)坑取你的毛爺爺。但是要有中澳班，平行班想考實(shí)驗(yàn)班的話，那還是挺容易的。你的家庭只要有一定的money 和connection，無(wú)論什么樣的學(xué)校班級(jí)任你上，也無(wú)需看不上你身邊那些使用特殊方式的人，人家也許只是一時(shí)的失利，付出一些代價(jià)為自己今后的人生及時(shí)止損罷了。三中的這種做法在全國(guó)上下都不是個(gè)例，為學(xué)校增加些收益，無(wú)可厚非。但相比之下一中的實(shí)驗(yàn)班考試選拔就公平的多（這里不是踩三中）
以上只用20年的情況（今年也許會(huì)有所不同）來(lái)提醒21屆本可以上三中大小火，一中實(shí)驗(yàn)平行但中考失利的同學(xué)，絕不是“知乎，分享你剛編好的故事”。純屬個(gè)人觀點(diǎn)。每個(gè)人立場(chǎng)不同，請(qǐng)理性對(duì)待，切勿曲解文意，歡迎批評(píng)指正。
聊聊高中生活。
眾所周知，三中是一所偏文科的小透明省示范高中，其綜合實(shí)力遜于一中，這點(diǎn)不可否認(rèn)。上高中之前，答主一直對(duì)三中存在刻板印象，以為上了三中（火箭班除外）就前途渺茫（對(duì)不起年少無(wú)知）。但來(lái)到高中后才發(fā)現(xiàn)，中考因?yàn)榉N種情況處于劣勢(shì)處于“底層”的人不只你一個(gè)，無(wú)論在何種境遇下，靠的都是你自己，有效的努力絕對(duì)可以改變現(xiàn)狀。何況，三中的師資也不算太差，你認(rèn)為不好的老師即使再不濟(jì)教你也是綽綽有余的（emmm遇上個(gè)別老師也不全是你的問(wèn)題 ）好了，這種大雞湯就不贅述了，知乎上一大堆，過(guò)來(lái)人平心而論。
說(shuō)說(shuō)班級(jí)間的情況吧。
前面有說(shuō)，答主是文實(shí)的，一般情況下我們班第一可以在年級(jí)三百多名的文科生中排在前級(jí)前二三十名。（大小火加起來(lái)有小九十人），當(dāng)然人家的基礎(chǔ)也還算不錯(cuò)。文科中澳班有一名女生，（據(jù)說(shuō)是初中休學(xué)了一段時(shí)間，現(xiàn)在同水平的同學(xué)都在一中輔礽），高一前期平平無(wú)奇，但后期就躋身年級(jí)前一二十名。在正式分科后文科平行也有個(gè)別同學(xué)考進(jìn)年級(jí)前四十名。理科班級(jí)更是如此。但除大小火之外班級(jí)的整體實(shí)力，還是非常薄弱的。
班級(jí)間的鴻溝確實(shí)存在，我們無(wú)法縮短它的差距和消除其他人的主觀偏見(jiàn)。每個(gè)人的思想觀念，學(xué)習(xí)態(tài)度，外部條件多諸多因素造成了學(xué)習(xí)上的差距，我們能做的，只有既來(lái)之則安之。你的中考既然達(dá)不到預(yù)期，也許是受天時(shí)地利的影響。但你自身一定也或多或少存在些問(wèn)題，不要怨天尤人。好好汲取教訓(xùn)，調(diào)整心態(tài)，未來(lái)大有可為。（可惡，又整大道理了 ）
認(rèn)識(shí)的同學(xué)請(qǐng)別聲張 ，怕被盯上。
銅陵到上海高鐵是銅陵站，7月2日 周一共計(jì)13個(gè)車次，其中高鐵11個(gè)車次
銅陵北站沒(méi)有到上海的火車
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)。
你好，面試題類型有很多，以下是一些常見(jiàn)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(guò)去的工作或生活中的行為表現(xiàn)，以預(yù)測(cè)其未來(lái)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(wèn)題的能力。
4. 案例面試題：考察候選人解決實(shí)際問(wèn)題的能力，模擬真實(shí)工作場(chǎng)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(kāi)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(wèn)題。
