近代物理所博士含金量？-招聘街

一、近代物理所博士含金量？

含金量很高，1、待遇：关于收入，目前实行博士三月的试用期、硕士六个月、本科一年。试用期博士2500多元，试用期满为4000元。硕士试用期2066多元，试用期满为2700元。上述都不包含基本保险、保健津贴、单身补助、公积金等。

2、另外近物所所对职工购房由所内一次性补助博士15万、硕士、本科7－8万元。

二、初中物理所有试讲教案

初中物理所有试讲教案

初中物理是一门重要的学科，涉及到很多基础知识和实际应用。为了让学生更好地理解和掌握物理知识，教师需要准备详细的试讲教案，以便在课堂上能够有条不紊地进行教学。

一、引言

在初中物理的教学中，引言部分非常重要。教师可以通过引入有趣的实例或问题，激发学生的兴趣，引起他们的思考。在试讲教案的引言部分，教师可以先通过提问来调动学生的积极性，然后简要介绍今天课堂的内容和目标。

二、课堂导入

课堂导入是为了帮助学生理解课题的前提知识，以便他们能够更好地理解今天的内容。在课堂导入部分，教师可以通过回顾前几节课的重点内容，温故而知新，帮助学生复习和巩固已学知识。

此外，教师还可以通过课堂导入部分对学生进行简单的预测，引导他们思考今天所学的内容可能有哪些应用场景和意义。

三、教学内容

教学内容部分是整个试讲教案的核心。在此部分，教师需要清晰地列出今天的教学目标，并详细阐述相关的知识点、理论和实例。

教师可以通过图表、实验或示例等方式，让学生更直观地感受到物理现象和规律。同时，教师要注重培养学生的实践操作能力，鼓励他们进行实验和观察，并引导他们从中总结规律。

四、教学方法

教学方法是指在教学过程中所采用的具体教学手段和策略。在试讲教案中，教师需要明确列出所采用的教学方法，并说明每种方法的优势和适用场景。

例如，在讲解抽水机的工作原理时，教师可以采用演示的教学方法，通过模型或实物演示的方式展示抽水机如何工作。这样可以实际展示物理规律，激发学生的学习兴趣。

五、课堂实施

在试讲教案的课堂实施部分，教师需要详细描述教学活动的步骤和要点。教师应该提前准备好所需实验器材和教具，并安排好学生的分组或配对。

在课堂实施过程中，教师应注重与学生的互动和沟通。可以不断提问学生，鼓励他们发表观点和提出问题。同时，教师要及时纠正学生的错误理解，引导他们正确掌握物理知识。

六、课堂总结

课堂总结是对本堂课的一个总结和回顾，有助于学生对所学知识的理解和记忆。在试讲教案的课堂总结部分，教师可以通过问题回顾、小结或归纳等方式，帮助学生梳理知识点，加深理解。

此外，教师还可以通过举一反三的方式，引导学生将所学知识应用到实际生活中的其他情境中。这有助于提高学生的思维能力和创新意识。

七、作业布置

作业布置是课堂结束的最后环节。在试讲教案中，教师需要清晰地布置作业，并明确要求和截止时间。

作业可以是课后习题、实验报告、思考题等形式，旨在巩固学生对所学知识的掌握程度。教师可以根据学生的实际情况，灵活调整作业的难度和要求。

总结

初中物理的试讲教案是教师教学的重要工具，可以帮助教师有条不紊地进行教学。通过合理的教案准备，教师可以激发学生的学习兴趣，提高他们对物理知识的理解和掌握。

教师应根据学生的实际情况和学科要求，设计合适的引言、导入、教学内容、教学方法、课堂实施、课堂总结和作业布置等部分。通过精心的准备和实施，教师可以打造富有趣味性和有效性的物理课堂，为学生的学习奠定坚实的基础。

三、初三物理所有公式？

速度：V（m/S） v= S：路程/t：时间

重力G （N） G=mg（ m：质量； g：9.8N/kg或者10N/kg ）

密度：ρ （kg/m3） ρ= m/v （m：质量； V：体积）

合力：F合（N）方向相同：F合=F1+F2 ；方向相反：F合=F1—F2 方向相反时，F1>F2

浮力：F浮 (N) F浮=G物—G视（G视：物体在液体的重力）

浮力：F浮 (N) F浮=G物（此公式只适用物体漂浮或悬浮）

浮力：F浮 (N) F浮=G排=m排g=ρ液gV排（G排：排开液体的重力；m排：排开液体的质量；ρ液：液体的密度； V排：排开液体的体积 (即浸入液体中的体积) ）

杠杆的平衡条件： F1L1= F2L2 （ F1：动力；L1：动力臂；F2：阻力； L2：阻力臂）

定滑轮： F=G物 S=h （F：绳子自由端受到的拉力； G物：物体的重力； S：绳子自由端移动的距离； h：物体升高的距离）

动滑轮： F= （G物+G轮)/2 S=2 h （G物：物体的重力； G轮：动滑轮的重力）

滑轮组： F= （G物+G轮） S=n h （n：通过动滑轮绳子的段数）

机械功：W （J） W=Fs （F：力； s：在力的方向上移动的距离）

有用功：W有 =G物h

总功：W总 W总=Fs 适用滑轮组竖直放置时

机械效率: η=W有/W总 ×100%

功率:P （w） P= w/t (W：功; t：时间)

压强p （Pa） P= F/s (F：压力; S：受力面积）

液体压强：p （Pa） P=ρgh （ρ：液体的密度； h：深度【从液面到所求点的竖直距离】）

热量：Q （J） Q=cm△t （c：物质的比热容； m：质量；△t：温度的变化值）

燃料燃烧放出的热量：Q（J） Q=mq （m：质量； q：热值）

常用的物理公式与重要知识点

串联电路电流I（A） I=I1=I2=…… 电流处处相等

串联电路电压U（V） U=U1+U2+…… 串联电路起分压作用

串联电路电阻R（Ω） R=R1+R2+……

并联电路电流I（A） I=I1+I2+…… 干路电流等于各支路电流之和（分流）

并联电路电压U（V） U=U1=U2=……

并联电路电阻R（Ω）1/R =1/R1 +1/R2 +……

欧姆定律： I= U/I

电路中的电流与电压成正比，与电阻成反比

电流定义式 I= Q/t （Q：电荷量（库仑）；t：时间（S））

电功：W （J） W=UIt=Pt （U：电压； I：电流； t：时间； P：电功率）

电功率： P=UI=I2R=U2/R （U:电压； I：电流； R：电阻）

电磁波波速与波长、频率的关系： C=λν （C：波速（电磁波的波速是不变的，等于3×108m/s）； λ：波长； ν：频率）

需要记住的几个数值：

a．声音在空气中的传播速度：340m/s b光在真空或空气中的传播速度：3×108m/s

c．水的密度：1.0×103kg/m3 d．水的比热容：4.2×103J/（kg•℃）

e．一节干电池的电压：1.5V f．家庭电路的电压：220V

g．安全电压：不高于36V

四、高中理综物理所有公式？

v=v+at

x=vt+1/2at∧2

F=KX

F=GMm/r∧2

P=W/t

五、初三物理所有电路公式？

1、串联电路电流和电压有以下几个规律：（如：R1，R2串联） ①电流：I=I1=I2（串联电路中各处的电流相等） ②电压：U=U1+U2（总电压等于各处电压之和） ③电阻：R=R1+R2（总电阻等于各电阻之和）如果n个阻值相同的电阻串联，则有R总=nR 2、并联电路电流和电压有以下几个规律：（如：R1，R2并联） ①电流：I=I1+I2（干路电流等于各支路电流之和） ②电压：U=U1=U2（干路电压等于各支路电压） ③电阻：（总电阻的倒数等于各并联电阻的倒数和）或。

如果n个阻值相同的电阻并联，则有R总= R 注意：并联电路的总电阻比任何一个支路电阻都小。电功计算公式：W=UIt（式中单位W→焦(J)；U→伏(V)；I→安(A)；t→秒）。5、利用W=UIt计算电功时注意：①式中的W、U、I和t是在同一段电路；②计算时单位要统一；③已知任意的三个量都可以求出第四个量。6、计算电功还可用以下公式：W=I2Rt ；W=Pt；W=UQ（Q是电量）；

六、高中物理所有公式总结？

高中物理知识点总结及公式大全：

物理量（单位）公式备注公式的变形

速度V（m/S） v= S：路程/t：时间

重力G (N） G=mg m：质量 g：9.8N/kg或者10N/kg

密度ρ （kg/m3） ρ=m/V m：质量 V：体积

合力F合（N）方向相同：F合=F1+F2

方向相反：F合=F1—F2 方向相反时，F1>F2

浮力F浮

(N) F浮=G物—G视 G视：物体在液体的重力

浮力F浮

(N) F浮=G物此公式只适用

物体漂浮或悬浮

浮力F浮

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。