只需三句话，让你面试成功率提高50%！（转载自我的公众微信号：吴寒笛可爱多）-------------------------------------正文---------------------------------------------------------------------------真不是标题党，三句话听懂真能达到面试成功率提高50%的效果。这些年我参与过不少面试，也面试过别人不少次。我参与的面试，基本都能拿到offer，印象中也就挂过一两次。从毕业找工作开始就被周围的人封为“面霸”，但是好多人可能都是以为我靠的是忽悠，其实是他们搞不懂面试的本质，更确切的说是不懂自我营销的艺术。后来我工作了，开始走上管理岗位了，也开始面试别人，但是大部分面试者实在太差劲了，交谈过程根本给不到我想要的东西，以至于我觉得中国的求职培训其实是很有必要的。如果你本身不太擅长面试，这篇文章教你的三句话，真的能让你面试成功率提高很多，甚至不止50%。但是希望读者们看了之后能多想一下，理清一下相关的逻辑套路，并真的把它应用到实践里面。这篇文章不是内含干货，而是全部都是干货。
1.带一份工作计划过去
有的人看到这点，肯定说：我X，这么麻烦！写这么多字儿带过去要是面试还没通过岂不是亏了！
我想说的是：工作量没你想象的这么大，你只需要根据对应的职位要求和公司情况，草拟一份工作计划带过去，让人家知道你上任之后下一步的工作思路就可以了。一方面是展现你的专业实力，另外一方面也是展现你的诚意。
我记得切尔西老板阿布拉莫维奇谈到当年选择穆尼尼奥来当主教练的原因时说：“面试的时候，穆尼尼奥打开他的电脑，像我展示他的ppt，从建队思路，到转会市场的规划，具体到每个位置需要怎么补强，他都事无巨细的写下来了。所以当场我就拍板要他了！”我们不一定要像穆尼尼奥那么扣细节，但是写一份简易的word版本的工作计划性价比是非常高的。如果遇到一份真的梦寐以求的工作机会，做一个ppt带过去绝对能让你魅力翻倍。
2.从职位介绍，预测对方需求，并在面试阐述时尽力去迎合面试之前最好知道面试官想要什么。
什么？不可能？！
其实通过招聘网站上的职业简介是可以一窥究竟的。因为我是营销人，我就以营销运营类工作为例说明一下：
我在拉勾网上随便点开了一个做APP的公司招聘“运营总监”的职位：
比如看第一条（通常第一条也是最重要的）：以产品体验为核心，通过用户调研、反馈收集和数据分析等方式，与用户沟通，获取用户需求，提炼有效的产品和运营方向。
从这条里面，我们可以分析预测出几个关键点：
a.“以产品体验为核心”意味着：虽然你负责运营，对方希望你懂产品，并且能更多的介入到产品中(事实上很多创业公司的运营总监常常都是兼任产品经理)。这时候你就可以把之前工作经历中关于产品的工作提炼出来并且包装一下说出来。
b.“通过用户调研、反馈收集和数据分析等方式”这里面有个关键词是“数据分析”。要是你有数据分析的学术背景，比如数学专业出身，或者之前的运营营销工作非常依赖于数据反馈，再或者之前介入过数据分析的项目。要是都没有，你就说说你爱炒股特别喜欢看k线图的事儿，也许也能中，哈哈！
c.”与用户沟通，获取用户需求”这里面能拆分出好多点：比如用户调研的方法、工作经历用户视角的思维方式。这就是一个又一个框子，你要有合适的料，都可以往里面填。接下来的分析思路都类似，就不赘述了。
3.面试的本质不是一问一答，而是亮点展示
我记得前几年很火的魔术师刘谦曾经说过一句话：“很多人，包括职业魔术师，都误会魔术表演了。魔术的真正魅力倒不是偷梁换柱的那一刹那，而是整个魔术表演从开始气氛铺垫，到最后极具张力的释放整个起承转合的排演和演绎。简而言之，魔术师首先不是要会变，而是要会演。”我觉得刘谦说的这个思路套在面试上也是很实用的，很多人在参加面试的过程中，基本上是疲于应付面试官的问题，这是不对的。面试的真正本质是亮点展示，一问一答只是形式。你需要在回答面试官问题的过程中，尽可能展现出你本人的亮点。比如你面试上文所说的那个做app的创业公司运营总监的职位。老板可能会问你：“对来创业公司工作怎么看？”
一般人可能会回答：“创业公司个人自主权比较大，能力成长快，没有大公司那么多条条框框，同时我很看好贵公司的发展潜力，所以觉得这是一个不错的机会！”以上回答看似不错，但是没有展现出自己的亮点，光说对方怎么好了。理想的回答可能是这样的：
“我自己之前是有在创业公司工作的经历，觉得创业公司能力成长快，体制灵活，所以非常向往创业公司的工作机会。我也相信自己之前的创业公司经历能够帮我很快适应贵公司的工作节奏；同时因为我有大公司大平台的经历，所以资源相对丰富，做事也更系统化更有调理，我相信这样复合型的背景是比一般人更适合这份工作！”
这个套路不一定每次都管用，但以我的经验来看，每次我在面试过程中说了类似的话，对方往往都会露出疑似高潮的表情，基本都是当场拍板发offer了。
不过归根到底，面试技巧只是让你更好的展现自己，更好的挖掘你自己的价值以及让对方感受到。长期来讲的王道还是提升自己的能力和价值。说了这么多，如果大家觉得我说得有道理，可以整理一下相关的思路，运用到实践中。特别是最近有面试计划的朋友，这些方法真可以一试。如果身边有在找工作或者准备离职跳槽的朋友，可以把这篇文章推荐给他们。
我的微信公众号：吴寒笛可爱多
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());
}
}
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。
这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计，最好能够了解模电和数电相关的知识更好，还有能够会做操作系统，简单的有ucos，freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。
1.负责区域大客户/行业客户管理系统销售拓展工作，并完成销售流程；
2.维护关键客户关系，与客户决策者保持良好的沟通；
3.管理并带领团队完成完成年度销售任务。
你好，面试题类型有很多，以下是一些常见的类型：
1. 技术面试题：考察候选人技术能力和经验。
2. 行为面试题：考察候选人在过去的工作或生活中的行为表现，以预测其未来的表现。
3. 情境面试题：考察候选人在未知情境下的决策能力和解决问题的能力。
4. 案例面试题：考察候选人解决实际问题的能力，模拟真实工作场景。
5. 逻辑推理题：考察候选人的逻辑思维能力和分析能力。
6. 开放性面试题：考察候选人的个性、价值观以及沟通能力。
7. 挑战性面试题：考察候选人的应变能力和创造力，通常是一些非常具有挑战性的问题。
需要具体分析 因为cocoscreator是一款游戏引擎，面试时的问题会涉及到不同的方面，如开发经验、游戏设计、图形学等等，具体要求也会因公司或岗位而异，所以需要根据实际情况进行具体分析。 如果是针对开发经验的问题，可能会考察候选人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能够独立开发小型游戏等等；如果是针对游戏设计的问题，则需要考察候选人对游戏玩法、关卡设计等等方面的理解和能力。因此，需要具体分析才能得出准确的回答。
以下是一些可能出现在MyCat面试中的问题：
1. 什么是MyCat？MyCat是一个开源的分布式数据库中间件，它可以将多个MySQL数据库组合成一个逻辑上的数据库集群，提供高可用性、高性能、易扩展等特性。
2. MyCat的优势是什么？MyCat具有以下优势：支持读写分离、支持分库分表、支持自动切换故障节点、支持SQL解析和路由、支持数据分片等。
3. MyCat的架构是怎样的？MyCat的架构包括三个层次：客户端层、中间件层和数据存储层。客户端层负责接收和处理客户端请求，中间件层负责SQL解析和路由，数据存储层负责实际的数据存储和查询。
4. MyCat支持哪些数据库？MyCat目前支持MySQL和MariaDB数据库。
5. MyCat如何实现读写分离？MyCat通过将读请求和写请求分别路由到不同的MySQL节点上实现读写分离。读请求可以路由到多个只读节点上，从而提高查询性能。
6. MyCat如何实现分库分表？MyCat通过对SQL进行解析和路由，将数据按照一定规则划分到不同的数据库或表中，从而实现分库分表。
7. MyCat如何保证数据一致性？MyCat通过在多个MySQL节点之间同步数据，保证数据的一致性。同时，MyCat还支持自动切换故障节点，从而保证系统的高可用性。
8. MyCat的部署方式有哪些？MyCat可以部署在单机上，也可以部署在多台服务器上实现分布式部署。
谢邀。我先跟你说一个实际的工作例子，再说怎么答题，姑且称为为一碗水的故事。
某县xx局的张副局帮扶的贫困户位于100公里以外的偏远小乡村，该贫困户一户7人，年迈的爷爷奶奶，户主五十多岁，三个正在读书的孩子。张副局每次驾车到该村村委后，再乘坐摩托车到底该贫困户家中，送点慰问品、聊聊家常、看看政策落实，填写帮扶手册。但每次张副局都会自带一瓶矿泉水入户，每当老人家热情的招呼:领导远道而来，喝碗水吧。张副局总是摆摆手说道:老人家，我不渴或者我这有水，然后过一会拿起矿泉水就喝。看着那只发黄发黑的水壶，满是泥垢的双手，油腻的碗，作为城里长大的张副局，怎么可能会喝。2019年该户各项指标达标，但在脱贫的事情上老人家一直不愿配合。年底的一次入户时，张副局身体不适，又恰好车上的矿泉水用完，刚到贫困户家里时，老人家一如既往地招呼，张副局推辞后，饥渴难耐，还是端起碗来，喝了一口，山泉水口感还是可以的。当天张副局陆续喝了三碗水，老人家最后说道:既然领导不嫌弃咱们，那我也听领导的，你说怎么办就怎么办吧。瞬间，张副局恍然大悟，原来，不喝他的一碗水，他就觉得你是嫌弃他们脏，嫌弃他这个与土打交道老实人。人人都渴望被平等对待，就像费洛伊德一样，平等才能创造更多的可能。当然，他们的环境也的确差一些。张副局往后每次入户除了拉家常外就是帮他们一起打扫卫生，教会他们各类常见的健康知识。
再回到题目上来，首先作为一名帮扶干部，要与贫困户建立起平等和谐的帮扶结对关系，入户帮扶过程中，贫困户拿了椅子让我坐，证明贫困户还是比较热情、比较配合工作的。对于椅子脏，我首先会接过椅子，并向贫困户表示感谢。顺其自然的用手拍拍椅子，然后把椅子靠近贫困户的地方坐下来，一起拉家常，商量扶贫工作。
其次是贫困户的椅子脏，说明了他的卫生观念不够强。这就需要我们加强向他宣传卫生健康知识，抽时间共同打扫卫生。
再次就是贫困户他家中可能存在家具比较紧缺情况，我们就要积极发挥后盾单位作用，帮他们增加收入，添置家具。
最后就是我们在工作中，要妥善处理好每个工作细节，一点一滴做起，扎实地做好脱贫攻坚工作，确保奔小康路上一个都不少！
1好文案的第一道门槛做一个好文案很难，要找到一个好文案也很难，所以，在您对加入旭日?因赛表示兴趣之后，我摆出了这套题目作为入职的第一道门槛，我不是要强悍地说，它就是测试一位好文案的标准，好文案决非由一时半会的检测就可以显现，但我寄希望于能了解我所能触摸的您作为广告文案的感觉，虽然很可能这已经有所局限，但别无良途。摆在台面的题目是一道门槛，其实还有另外一道门槛在背后，——这是一道开放性试题，我希望你能独立完成它，经受住另一种考验。一、 谈广告。说说您近来看到的最喜欢的两则广告，最好是一则平面一则影视。请用文字描述它，并说说您喜欢它的原因。
2二、巧手联珠。看来毫不相关的两类事物，可以经由文案的巧思将它们入情入理的联系起来，下面看你的了！（写一句话/字数不要太多）1、 妈祖+猛男2、 咖啡+豪猪3、 加州阳光+忧郁的黑眼圈
3二、 多面写手。广告文案经常要潜入不同目标对象的心灵去写作，针对不同的目标群有不同的句法、遣词和风格，请以某一种商品为广告对象（选你最熟悉的，但5个小题要求写同一种商品），分别以不同风格撰写一段文案，包括标题、正文。哦，不知道卖点、品牌个性、创意概念？别问我，如果你熟悉这些道道，你就自己想一想呗，如果不熟悉，怎么办？我也不知道。1、 城市街头少年2、 意识形态语言（虽然不属目标对象，但很多人都喜欢这类文字，其对象可能是：时尚文化青年）3、 小资女性4、 中产阶级5、 网虫
4三、 用一个画面表现：萎靡的想像。画一画吧，画得差也不要紧，关键是想得妙。
5四、 也写诗。有的文案太喜欢写诗，有的又从来不写。但我认为文案还是应该会写。——最起码那些长短句，很为美术设计版式时所钟爱。：）为了便于评判，我还是给您命个题：城市的颜色
6五、 短文高手。字数限制250~350字。都市拜物教好了，您差不多该完成这些东西了，谢谢您的辛苦劳动。请将试卷寄给我的联系人。我会在一周内给您答复。旭日?因赛立志做中国最好的传播代理商，希望有机会我们能一起为之奋斗。
