面试的时候一般会出一些实际的问题，答题的时候一定要有条理。
大家好！欢迎来到我的博客！今天我要和大家分享的是2015年江苏国税面试题。
1.请简单介绍一下你自己。
2.为什么你选择了报考江苏国税的岗位？
1.根据个人情况，说明你对财务报表分析的理解和掌握。
2.请解释下列财务指标的含义：
3.你对税务合规性有哪些了解？
4.请解释增值税的基本原理。
1.请谈谈你对政府税收政策的认识。
2.你对个人所得税改革有什么看法？
3.请列举一些减税措施。
4.你认为税收对经济发展有哪些影响？
1.请结合实际情况，分析一家企业面临的税收风险和应对措施。
2.假设你是一位企业咨询顾问，一家企业希望通过优化税务筹划来降低税负，请提供可行的建议。
1.请谈谈你在团队合作中的角色和贡献。
2.你如何处理工作中的困难和挑战？
3.你对自己未来发展有什么规划和目标？
4.请谈谈你的自我评价。
以上就是2015年江苏国税面试题的内容。希望通过这些问题，大家能够更好地了解税务工作的要求和挑战，并在面试中展现出自己的优势和能力。祝各位考生顺利通过面试，实现自己的职业目标！谢谢大家！
不同系统的面试题是不一样的。但是大多数职位是结构化面试，少部分采用的是无领导小组面试。
对于像国税啊，公安啊，海关，等一些部门会有一些专业性的问题，像综合岗的就是属于正常的结构化面试。回答的时候最好还是可以针对于自己的岗位进行结合，这样分数也会相对的高一些。
泻药。。。我不知道。。顶上去 楼下回答
道理国是一个发展中的经济大国，拥有庞大的人口和繁荣的商业市场。作为一个发展中国家，税收在道理国的经济发展中起着至关重要的作用。税收不仅能为政府提供财政收入，还可以促进经济发展和社会稳定。因此，优化税收制度成为了道理国实现可持续发展的重要一环。
道理国税务局是负责管理和征收税收的机构。作为税收制度的主管机关，道理国税务局在税收政策制定和征收过程中起着至关重要的作用。税务局不仅要确保税收制度的公平性和合理性，还需要保证纳税人的权益，推动税收改革和创新，以适应经济发展的新情况和挑战。
税收制度的优化是指对税收制度进行改革和完善，以提高税制的效率和公平性。在道理国，税收制度的优化需要从多个方面进行考虑。
合理的税收政策是税收制度优化的基础。税收政策的制定应考虑经济发展的需要和纳税人的能力，确保税收制度与国家发展战略相一致。
税收征管的效率直接影响到税收制度的运行和纳税人的积极性。道理国税务局应加强对税收征管的监督和管理，提高征管的效率和便捷性，减少纳税人的负担。
税收征收的公正性是道理国税收制度优化的核心要求。税务局要加强对税收征收的监督和审查，打击各种违法行为，保证纳税人的合法权益。
税收制度的创新是优化税收制度的重要手段。道理国税务局应积极研究和推动税收制度的创新，提出符合经济发展需要的新税收政策和征收方式。
道理国税收制度的优势在于其适应道理国经济发展的特点和需求。以下是道理国税收制度的几个主要优势：
道理国税收制度的优势之一是税收收入的多元化。道理国采取了多种税收方式，如消费税、企业所得税、个人所得税等，形成了多层次的税收体系。这种多元化的税收收入可以有效地分摊财政压力，保障道理国经济的持续发展。
道理国税收制度还注重提高纳税人的便捷性。税务局提供了多种纳税方式，如网上申报、手机缴税等，为纳税人提供了更加便捷的纳税途径。
道理国税收制度的优势之一是税收政策的灵活性。税收政策可以根据经济发展的需要进行调整和改进，以适应不同阶段的经济变化。
税收制度与道理国的社会发展密切相关。税收制度不仅直接影响到经济发展，还在社会平等、公正、文化建设等方面发挥着重要作用。
税收作为道理国财政收入的重要来源，对经济发展有着重要影响。优化税收制度可以激发企业的创新活力，提高经济效益，促进经济的持续稳定增长。
税收制度对社会公平起到重要的调节作用。优化税收制度可以减少贫富差距，促进社会公平和社会稳定。
税收制度还可以为文化建设提供支持。通过税收优惠政策鼓励文化产业发展，促进道理国文化软实力的提升。
优化税收制度对于道理国的可持续发展至关重要。道理国税务局应加强对税收制度的研究和改革，提出更加合理和先进的税收政策，以推动经济发展和社会进步。
国税申论范文是备考国家税务局相关职位考试的重要素材之一，合格的申论范文不仅可以展现考生的文字功底，更能够体现考生对国税政策和相关业务的理解和把握。本文将为大家分享一些国税申论范文的指南和范例，希望能够帮助广大考生顺利备考。
写好国税申论范文，首先需要明确文章的结构和重点。一篇优秀的国税申论范文应该包括以下几个要点：
以下是一个国税申论范文的范例，供大家参考：
题目：我国税收政策的发展方向
随着我国经济的快速发展，税收作为国家财政的重要来源，扮演着至关重要的角色。在当前经济形势下，我国税收政策的发展方向应该是......
首先，我国应该加大对创新型企业的税收优惠政策，鼓励企业加大研发投入，推动科技创新，提升国家的核心竞争力。其次，应该逐步完善个人所得税制度，提高个税起征点，减轻普通劳动者的税负。最后，应该优化税收征管体系，提高税收征管的效率和效益，有效防范和打击逃税行为。
综上所述，我国税收政策的发展方向应该是促进经济发展、增加民生福祉、保障国家财政稳定，成为经济社会可持续发展的有力支撑。
国税申论范文的写作并不是一件容易的事情，但只要掌握好写作要领和技巧，相信每个人都能够写出一篇精彩的申论范文。希望以上内容对大家有所帮助，祝愿各位考生在备战申论时取得优异的成绩！
国税考试是中国的公务员考试之一，为了进入国家税务部门从事税收工作，通过国税考试是必须的。然而，很多人对国税考试的要求和考试内容并不了解，因此在备考过程中感到困惑。在本文中，我们将详细介绍怎么考国税，包括国税考试的组成部分、备考技巧和参考资料。
国税考试主要包括笔试和面试两个阶段。
笔试是国税考试的第一阶段，它测试考生的基础知识和能力。笔试包括行政职业能力测验和申论两个科目。行政职业能力测验主要测试考生的言语理解与表达能力、数量关系运算能力、判断推理能力等。申论主要测试考生的综合分析和应用能力，要求考生合理运用自己的知识和经验，解决实际问题。
面试是国税考试的第二阶段，它是通过对考生的个性特点、心理素质和综合素质的综合考核来确定考生是否适合从事税收工作。面试主要包括个人面试和小组面试两部分。个人面试是考生与面试官一对一交流，考察考生的组织协调能力、应变能力和沟通能力。小组面试主要考察考生的团队合作能力和组织规划能力。
备考国税考试是一个系统性的过程，需要考生从多个方面进行准备。
首先，考生要详细了解国税考试的考试大纲，包括考试科目、考试内容和考试要求等。只有清楚了解考试大纲，考生才能有针对性地进行备考。
考生在备考过程中应制定科学合理的学习计划。根据自己的时间和能力，合理安排每天的学习任务，确保每个科目都能得到充分的准备。
在备考过程中，考生需要查缺补漏，发现自己的薄弱环节并加强练习。可以通过刷题和做模拟试卷的方式，加强对考试知识点的掌握和理解。
练习是备考的关键，考生需要多做练习题，提高应试能力。可以选择一些历年真题和模拟试卷进行练习，这样可以更好地了解考试形式和考试要求。
面试阶段是考察考生口语表达能力的重要环节，因此，考生需要通过多说、多练的方式提高口语表达能力。可以通过参加口语训练班或者与他人进行模拟面试的方式进行提高。
在备考国税考试的过程中，参考资料的选择也非常重要。以下是一些备考国税考试的参考资料推荐：
需要注意的是，参考资料只是辅助学习的工具，不能代替考生自身的学习和思考。
总之，怎么考国税需要考生在备考过程中进行科学合理的准备和系统性的学习。通过了解考试大纲、制定学习计划、查缺补漏、多练习和强化口语表达能力等方式，考生将更好地备考国税考试，取得好成绩。
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。
