站务员是铁路、地铁等交通运输领域中不可或缺的一环。站务员需要负责车站的日常运营管理及乘客服务工作，是保障旅客安全、提升客运服务水平的重要职位。
站务员的具体职责包括但不限于：
站务员的工作直接关系到乘客的出行体验和安全，对于车站的正常运营也有着不可替代的作用。而且在紧急情况下，站务员更是保障车站秩序和旅客安全的第一道防线。因此，站务员的角色至关重要。
要成为优秀的站务员，需要具备以下能力和素质：
通过以上分析，站务员的工作对交通运输行业和乘客体验都具有重要意义。作为一名站务员，要不断提升自身的能力和素质，成为服务乘客、保障车站安全和顺畅运营的中坚力量。
感谢您阅读本文，希望能够帮助您更好地了解站务员的岗位职责，并为有意从事该职业的人士提供一些参考和启发。
作为一个站务员，他们在保障站点运营和客户满意度方面起着重要的作用。站务员是一个多方面工作的职位，涉及到安全、运营和客户服务等多个领域。下面将详细介绍站务员岗位的职责和工作内容。
站务员负责确保站点的安全运营。他们需要定期巡视站点，检查设备是否正常运行，并确保站点的安全设施得到有效维护。此外，站务员还需要监控站点的安全摄像头和报警系统，以及协助应对紧急情况，如火灾、停电等。站务员需要熟悉应急操作程序，并能够迅速反应和采取必要的措施。
站务员还负责站点的营运管理工作。他们需要协调站点人员的工作安排，确保站点有足够的人力资源来保证正常运营。站务员需要制定并执行站点的规章制度，并对工作人员进行培训和指导，以确保他们能够按照相关规定和标准履行岗位职责。
此外，站务员还需要负责站点设备和设施的维护。他们需要定期检查设备的工作状态，协调维修和保养工作，并及时更新设备清单。站务员也需要监控站点的能源消耗，制定相应的节能措施，并确保站点的节能设施得到合理利用。
站务员在客户服务方面扮演着重要的角色。他们需要与客户保持良好的沟通，并及时解决客户的问题和投诉。站务员需要向客户提供站点服务的相关信息，解答他们的疑问，并为客户提供高质量的服务体验。
此外，站务员还需要收集客户的反馈和建议，并将其转达给相关部门，以持续改进站点的服务质量和客户满意度。站务员需要具备良好的沟通能力和解决问题的能力，以提供优质的客户服务。
作为站务员，他们需要在紧急情况下迅速响应并采取必要的措施。他们需要熟悉站点的应急预案，并参与应急演练以提高应急响应能力。在发生突发事件时，站务员需要迅速组织人员疏散，并与相关部门进行协调，以确保人员的安全和站点的安全。
站务员是一个多功能的职位，涉及到安全、运营和客户服务等多个方面。他们需要维护站点的安全，管理站点的营运工作，并提供优质的客户服务。站务员需要具备良好的沟通能力、问题解决能力和紧急响应能力。通过他们的努力，站点能够安全、稳定地运营，并为客户提供优质的服务。
希望通过本文对站务员岗位的职责和工作内容进行了解，如果你对站务员职位感兴趣或者准备从事这个职业，希望这些信息能对你有所帮助。
招聘岗位及专业要求
地铁站务员
1、执行相关规章制度，做到令必行、禁必止；
2、服从车站指挥，执行值班站长和值班员的命令；
3、文明上岗，礼貌执勤，主动为乘客提供帮助；
4、及时处置车站发生的突发事件，做好信息汇报；
5、完成上级领导临时交办的各项工作任务。
电客车司机/有轨电车司机
1.负责根据列车运行图的要求运送乘客；
2.严格执行《行规》、《电客车司机手册》、《车辆段运行手册》和《车辆故障处理指南》的规定，正确操作客车
3、认真做好出车前的检查准备工作，严格按《电客车司机手册》的程序和标准进行，对不符合运行要求的列车，报告车场调度，按其指示执行
4、行车中按规定确认行车凭证，必须执行呼唤应答等作业制度。严格按照《列车时刻表》或调度的命令行车，为乘客提供安全、准点、舒适、快捷的服务
5、谨慎驾驶、安全行车，确保地铁运营安全稳定、有序可控
6、协助其它部门（中心）、车间完成需要配合的工作
车辆检修
1、负责车辆的定修、大修、架修等定期修理任务；
2、负责段内设备和机具的维修，调车机车、工程车等的整备及维修；
3、负责段内列车停放、编组和日常检查、一般故障处理、清扫洗刷 及定期消毒等日常维护保养
通信及信号
1、检测、安装地铁信号设备和配件质量;
2、对车站上的通信设备的维护有调度电话、无线列调、车站电话等的维护和故障处理；
轨道探伤工
1、对轨道探伤仪器进行作业前的调试确保探伤作业时对轨道检测的准确；
2、对地铁车辆段的轨道进行检查，判断道岔钢轨的有无伤损，确保道岔状态良好；
3、对地铁运营线路探伤巡检，确保钢轨得到高质量维护；
4、对区间中的道岔进行检查，测量数据记录。
任职要求
1、具有全日制大专及以上学历；
2、年龄18至26周岁，男身高1.60米以上，女身高1.50米以上，形象气质佳，无色盲、色弱、纹身、烟疤、口吃等；
3、需按指定医院体检合格取得健康证、心理测试结果评价报告；
4、遵纪守法，品性良好，无刑事处罚、劳动教养、行政拘留、强制戒毒或被开除公职、开除军籍等不良记录；
5、良好的语言表达和沟通能力，具有较强的团队意识和服务意识，有一定的社会实践能力；
6、身体健康、无高血压、心脏病、传染病、遗传病等相关病史；
福利待遇
1、培训合格取得上岗资格后，月综合工资不低于6000元；
2、每月进行绩效考核，符合条件的给予一定的绩效工资。
3、培训合格上岗后持工作卡可免费乘坐轨道交通；
4、缴纳养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险、生育保险、住房公积金；
5、年终奖、留任奖金、过节费、高温费、取暖费、劳保费、生日费用等。
总体还行。站务员，顾名思义就是客运站的常规事务员，属于非专业技术工种。站务员日常的工作任务会比较杂，如维护秩序、协助反恐与安检、急救、紧急疏散、帮各专业工种打下手等，具体分工也会根据上面的安排而有所不同。
这种工作缺点是不属于专业工种，如果没有走上管理岗位，成都市铁路运输学校发展潜力不大。但优点是对应聘者的专业技术和工作经验要求较低，只要求有一定的综合文化素质，对所指派的工作一般会给予相应培训或指导，适合应届毕业生和非专业人士。
此外，公共交通属于事业单位，所以福利待遇和工作稳定性也会比较高。
地铁站务员职位的优势？
好吧。地铁站务员的业余时间比普通的做五休二的白领多。轮休，没有国定节假日。人家注意我上班，人家上班我休息。这种模式的好处是出去旅游基本都是低峰期，不会遇到旅游高峰期。接送孩子上学放学有优势，照顾的到家里。
1、乘务员要具备处置紧急情况所需的业务素质2、乘务员要具备处置紧急情况所需的心理素质3、乘务员要具备处置紧急情况所需的果断能力。 4、乘务员必须具备处置紧急情况所需的组织能力。5、乘务员必须具备处置紧急情况所需的团队精神。
都不好，但是工资都挺高，需要上夜班，我上你休，我休你上，来回交接班
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。
