深圳十大烟草企业-招聘街

一、深圳十大烟草企业

深圳十大烟草企业

深圳作为中国经济特区之一，经济发展迅速，各行业也在不断壮大。其中，烟草行业作为一个重要的产业，也在深圳拥有着广泛的影响力。本文将介绍深圳市的十大烟草企业，希望能为读者提供有关烟草行业的相关信息。

1. 深圳烟草集团有限公司

深圳烟草集团有限公司是深圳市最大的烟草企业，成立于1998年。公司拥有一支专业化、高素质的团队，致力于生产高品质的烟草产品。经过多年的发展，公司在烟草行业取得了显著的成绩，成为中国烟草行业的领军企业之一。

2. 深圳国烟贸易有限公司

深圳国烟贸易有限公司是一家专业从事烟草进出口业务的公司。公司以优质的产品和优秀的服务赢得了广大客户的信赖和支持。公司致力于为客户提供一流的烟草产品，为消费者带来更好的体验。

3. 深圳市阳光烟草有限公司

深圳市阳光烟草有限公司成立于2005年，是一家集烟草生产、销售、研发于一体的综合型企业。公司拥有先进的生产设备和技术力量，生产的烟草产品品质优良，畅销国内外市场。

4. 深圳市中烟韵达商贸有限公司

深圳市中烟韵达商贸有限公司是一家专业从事烟草批发和零售业务的公司。公司拥有丰富的行业经验和广泛的销售网络，致力于为消费者提供高品质的烟草产品和优质的服务。

5. 深圳市烟草储备物资配送中心

深圳市烟草储备物资配送中心是深圳市烟草行业的重要组成部分。中心负责对各类烟草产品的储备、配送和管理工作，确保市场供应的稳定性和可靠性。

6. 深圳市烟草协会

深圳市烟草协会是一个具有影响力的行业协会，旨在加强深圳市烟草行业的自律和协作，促进行业的健康发展。协会为会员提供了广泛的服务和资源，力求为烟草企业创造更好的发展环境。

7. 深圳市烟草研究院

深圳市烟草研究院是一家专业从事烟草科研的机构。院内拥有一支由各类专家和科研人员组成的团队，致力于烟草品种改良、生产工艺改进和烟草健康研究等方面的工作。

8. 深圳市烟草博物馆

深圳市烟草博物馆是一个向公众介绍烟草文化和历史的场所。博物馆内展示了各类与烟草相关的文物和藏品，为观众提供了一个了解烟草产业的窗口。

9. 深圳市烟草学校

深圳市烟草学校是一所专业从事烟草人才培养的学校。学校注重理论与实践相结合的教学模式，为培养高素质的烟草人才提供了良好的平台。

10. 深圳市烟草工会

深圳市烟草工会是为深圳市烟草从业人员提供服务和保障的组织。工会致力于维护员工的权益，关心员工的生活和健康，提供各类福利和帮助。

综上所述，深圳市拥有众多优秀的烟草企业，这些企业在烟草行业发挥着重要作用。它们以优质的产品、先进的科技和专业的服务赢得了市场的认可和消费者的信赖。希望未来深圳市的烟草行业能够继续做大做强，为中国的烟草产业作出更大的贡献。

二、深圳市龙华大浪烟草局在哪？

不叫“深圳市龙华大浪烟草局”而是叫做“深圳市宝安区烟草专卖局龙华专卖管理站”在宝华路，美丽AAA花园对面。

三、深圳市2021烟草离学校多远？

办烟草证需要离中小学至少50米以外的距离，即中小学校、幼儿园、少年或儿童活动中心半径50米以内的距离是不能售卖烟草的。

根据《烟草制品零售点合理布局管理办法》第八条规定，有下列情形之一的，禁止设置零售点。本办法实施前已经取得许可证的，有效期满后不得予以延续：

1、经营场所基于安全因素不适宜经营卷烟的。

2、专门经营建筑装潢、五金交电、药品及医疗器械、文化用品、邮电通讯、报刊书籍、仪器仪表、金银珠宝、修理修配、游艺网吧、彩票销售、洗涤、房屋中介、寄卖、典当、美容美发、足浴等与食杂、饮食无关业务的经营场所或专业性市场。

3、无固定经营场所(包括流动摊点、电话亭、报刊亭、临时建筑物等)，或经营场所与经营者住所不相独立(包括以居民楼阳台、窗口、地下室、储藏室等作为经营场所)。

4、中小学校、幼儿园、少年或儿童活动中心(站、点)内部及距离其门口中央50米半径范围内。

5、利用自动售货机(柜)、信息网络销售商品。

6、网吧、舞厅等人群集中、相对封闭的场所。

7、道路两侧占道经营的。

8、危险建筑物100米半径范围内。

9、以违章建筑或待拆迁建筑作为场所。

10、外商投资的商业企业、个体工商户，或者以上两者以特许、吸纳加盟店及其他再投资形式经营的。

四、深圳公益组织面试题及答案

深圳公益组织面试题及答案

面试是每个求职者找到理想工作的必经之路，而对于想要加入深圳公益组织的人来说，面试更是一个重要的环节。在面试前，面试者需要充分准备，了解公益组织行业的背景、挑战以及常见的面试问题。

1. 公益组织行业背景

公益组织是指为社会公益事业服务、以提供公益服务为目标的非营利组织。深圳作为中国新一线城市之一，公益组织在城市发展和社会进步中发挥着重要作用。深圳公益组织致力于解决社会问题、救助弱势群体、促进社会公平正义等。

2. 面试常见问题

在深圳公益组织的面试中，以下是一些常见的面试问题：

你对公益组织的了解程度如何？
你为何选择加入公益组织？
你的工作经验与公益组织的需求有何匹配之处？
你如何处理工作中的挑战和压力？
请举例说明你在过去的工作中如何展现团队合作能力。
你对于公益事业的贡献有哪些想法？
你如何管理项目和资源？

3. 面试答案示例

为了帮助面试者更好地准备面试，以下是一些面试问题的答案示例：

你对公益组织的了解程度如何？

回答示例：我经过一段时间的调研和学习，对公益组织的目标、使命和价值观有了深入的了解。我理解公益组织是为了解决社会问题、推动社会进步而存在的非营利组织。我对公益事业充满热情，并愿意贡献自己的力量。
你为何选择加入公益组织？

回答示例：我选择加入公益组织是因为我希望通过自己的努力和专业知识，为社会发展做出积极的贡献。我相信公益组织能够提供一个广阔的平台，让我实现自己的价值并为弱势群体带来希望。
你的工作经验与公益组织的需求有何匹配之处？

回答示例：我在过去的工作中积累了丰富的项目管理和团队合作经验，这些经验使我能够更好地应对公益组织工作中的挑战和压力。我善于与不同背景的人合作，具备良好的沟通能力和问题解决能力，这些都是公益组织所需要的。
你如何处理工作中的挑战和压力？

回答示例：我认为挑战和压力是工作中不可避免的一部分，我会采取积极的心态去面对它们。当遇到挑战时，我会通过分析问题、寻找解决方案，并与团队成员共同合作来克服困难。我也会寻找适当的方式来放松自己，保持工作与生活的平衡。
请举例说明你在过去的工作中如何展现团队合作能力。

回答示例：在我之前的工作中，我们有一个跨部门的项目需要完成，这个项目对于公司的发展非常关键。我主动与其他部门的同事联系，召集了一个跨职能团队，通过协调和沟通，我们成功地完成了这个项目，并取得了显著的业绩。
你对于公益事业的贡献有哪些想法？

回答示例：我认为公益事业的贡献可以从多个方面来实现。首先，我会努力推动公益组织的项目和活动，让更多的人了解并参与其中。其次，我会积极跟踪项目的效果和社会影响，通过数据和报告展示公益事业的成果。最重要的是，我希望通过我的工作和努力，为弱势群体提供更多的帮助和支持。
你如何管理项目和资源？

回答示例：在管理项目和资源方面，我注重规划和组织能力。我会首先制定详细的项目计划和时间表，明确项目的目标和里程碑。然后，我会合理分配资源，确保项目能够按时完成。在项目执行过程中，我会密切监控进展情况，并及时调整资源分配和计划，确保项目的顺利进行。

通过准备和思考这些面试问题以及相应的答案示例，面试者可以更好地展示自己的能力和潜力，增加成功的机会。同时，面试者也应该在面试过程中展现真诚、自信和积极的态度，与面试官进行良好的沟通和互动。

总之，加入深圳公益组织是一项值得骄傲和有意义的选择。希望每一位面试者都能够准备充分，展现出自己的专业能力和热情，为推动社会发展和公益事业做出积极的贡献。

五、烟草公司新规定多少米可办理烟草许可?烟草公？

《烟草专卖许可证申请与办理程序规定》并没有做专营店之间间隔的规定，建议具体咨询当地县级烟草专营管理部门，如被拒绝许可的，可以要求出示具体不予审批的依据及理由。

六、深圳市烟草公司春节过后什么时候上班？

正月初七，正常上班。不过大约十五以后才能集中精力办事情，中国传统啦。

七、mahout面试题？

之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。

训练数据：

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

检测数据：

sunny，hot，high，weak

结果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。

基本思想：

1. 构造分类数据。

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

接下来贴下我的代码实现=》

1. 构造分类数据：

在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。

数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 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";

* 测试代码

public static void main(String[] args) {

//将训练数据转换成 vector数据

makeTrainVector();

//产生训练模型

makeModel(false);

//测试检测数据

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

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参数是，是否递归删除的意思

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("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

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参数是，是否递归删除的意思

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("序列化文件转换成向量失败！");

System.out.println(2);

}

public static void makeTrainVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

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参数是，是否递归删除的意思

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("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

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参数是，是否递归删除的意思

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("序列化文件转换成向量失败！");

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参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

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("生成训练模型失败！");

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("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");

System.exit(4);

}

/**

* 加载字典文件，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;

}

/**

* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，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时表示总文档数

for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {

String word = entry.getElement();

int count = entry.getCount();

Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从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);

}

// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类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("检测所属类别是："+getCheckResult());

}

八、webgis面试题？

1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。

WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。

2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。

我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。

3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。

在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。

4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。

我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。