晨午检，消毒，意外处理，急救，特异体质管理，常见病传染病管理，膳食营养等
职业梳理：回答职业、岗位相关的一类自我认知题的原则是：经历梳理精简，重点在能力体现的描述上，强调自己能将储存的专业知识和积累的工作经验，运用到新的工作中。
职业梳理类题型考查要点是：个人经历和职业的匹配、报考动机以及工作规划等。
考生可从：单位性质，即主要职能、组织结构;职位信息，如工作性质、任务责任、职位所需的知识基础、相关能力、技术特长、个性特征等方面思考，并关注竞聘单位的网站及相关新闻报道
1、作为一名医务工作者，你认为你有哪些优势和不足？
一、我是一名医务工作者，从事医务工作，能够接触各式各样的人，经常处理一些紧急事件，这就使我具有较强的为人处事的能力，遇事比较冷静、处理事情层次分明，干脆利落，做事认真、稳重、耐心细致。及注意事项。
二、俗话说，人无完人，金无足赤，同样在我身上也存在着不足之处，诸如社会阅历浅，工作少等，只有通过自身不断地发现，再改正，并真诚、虚心地向别人请教，才能克服缺点，不断完善自已。
2、作为社区医师，是怎么看待这份作业的？
当时构成群众“看病难、看病贵”问题的重要原因之一是卫生资源配置不合理。因而有必要施行社区卫生机构与大中型医院多种形式的联合与协作，建立分级医疗和双向转诊准则，由社区卫生服务机构逐步承当大中型医院的一般门诊、恢复和护理等服务。以构成分级医疗、双向转诊的机制和“大病进医院、小病在社区”的格式。假设有幸成为一名社区医师，我将竭尽全力，为社区医疗作业奉献自己的力量。
医生隐瞒病情,是怕病人知道病情后,产生心理负担,进而产生抵触情绪,影响治疗效果. 如果病人没有心理负担,则治疗起来比较顺利!
面试问题及答案可能会因为不同的工作环境和单位而有所不同，但以下是一些可能在幼儿园保健医面试中经常出现的问题及其可能的答案：
1. 你是如何处理孩子生病的情况的？
答案：我的第一要务是保证幼儿园每一个孩子的身体安全和健康，负责对孩子的常规体格检查和疾病的筛查。如果发现孩子出现病症，需要及时将孩子隔离并报告班级教师，然后通知家长并协助家长将孩子送往医院。在处理整个过程中，需要做好相应的记录和汇报。
2. 你如何防止幼儿园传染病的发生？
答案：为了预防和控制幼儿园传染病的发生，我会制定相应措施，包括定期消毒和清洁地方、定期检查孩子身体状况与卫生情况、对幼儿园孩子进行健康教育、定期核对参加幼儿园的孩子的健康证明等等。
3. 在处理孩子的身体状况时，你会采取哪些措施？
答案：首先我会进行健康检查、测量体温、观察孩子的一般状态和病症情况，如果需要就给予孩子相应的急救和治疗。同时，会记录和汇报孩子病症的发生和处理情况，并将这些信息和资料保密。
4. 当孩子出现紧急情况时，你会做些什么？
答案：如果孩子出现紧急情况，我会立即采取急救措施，包括呼吸道阻塞、淤血性休克、心肺骤停等等。我会根据情况进行口对口人工呼吸或心肺复苏等救援措施，同时通知救护人员到场并将孩子送往医院抢救。
幼儿园保健医生的面试题目会根据不同地区、不同机构和不同岗位要求有所不同。一般来说，面试题目包括专业知识、工作经验、实际操作技能、沟通协调能力、心理素质等方面的考察。
建议准备面试前，根据自己所应聘的岗位及其要求，了解并准备相关面试题目，并注重自我表达和展示。
作为幼儿园保健医生的面试题目及答案可能会因不同的幼儿园和面试官而有所不同。以下是一些常见的面试题目及参考答案，供您参考：
请介绍一下您的专业背景和经验。
答案：我是一名注册的医生，具有相关的医学学位和执业资格。我在过去的几年里一直从事儿科医疗工作，特别是在幼儿保健方面有丰富的经验。我曾在医院和诊所工作，处理过各种儿童健康问题，包括常见的疾病、疫苗接种和健康教育等。
您认为作为一名幼儿园保健医生，最重要的职责是什么？
答案：我认为最重要的职责是确保幼儿的健康和安全。这包括进行常规体检、疫苗接种、疾病预防和控制、处理急救情况等。此外，我还将与家长和教师密切合作，提供健康教育和咨询，帮助他们了解如何保持幼儿的健康和预防疾病。
在处理幼儿常见疾病时，您的方法是什么？
答案：在处理幼儿常见疾病时，我会首先进行详细的病史询问和体格检查，以确定疾病的性质和严重程度。然后，我会根据诊断结果制定相应的治疗方案，包括药物治疗、饮食调整、休息和其他适当的措施。同时，我会与家长和教师保持沟通，提供必要的指导和建议。
您如何与家长和教师合作，提供健康教育和咨询？
答案：我认为与家长和教师的合作非常重要。我会定期组织健康教育活动，向他们传授有关儿童健康的知识和技能。此外，我会定期与他们进行沟通，回答他们的问题，提供健康咨询和指导。我也会鼓励他们积极参与幼儿的健康管理，共同关注幼儿的身心健康。
请注意，以上答案仅供参考，您可以根据自己的经验和观点进行适当的调整和补充。在面试中，展示您的专业知识、沟通能力和团队合作精神是非常重要的。祝您面试顺利！
特岗医生事业编制面试题
在今天的博客文章中，我们将探讨特岗医生事业编制面试题。特岗医生是一个非常重要的职业，他们在农村和偏远地区提供医疗服务，填补了医疗资源不平衡的差距。而事业编制则是特岗医生们渴望获取的稳定职位。在面试过程中，掌握一些常见的面试题目，提前做好准备将会有助于你的成功。
在面试开始时，面试官通常会要求你进行个人介绍，并询问你成为一名特岗医生的动机。这是一个展示自己和吸引面试官注意的好机会。以下是一些可能的问题：
对于这些问题，你需要清楚地陈述自己的经历、个人特点和为何选择这个职业的原因。展示出你对特岗医生职位的热情和理解，并强调你的适应能力和服务意识。
作为一名特岗医生，你需要具备扎实的医疗知识和技能。面试官往往会问及与你的专业知识相关的问题。下面是一些可能的问题：
对于这些问题，你需要以简洁清晰的语言回答，确保你的回答既准确又全面。展示出你的专业知识和技能，并强调你的实践经验和学习能力。
特岗医生通常需要与患者和其他医务人员进行良好的沟通和合作。在面试中，你可能会遇到以下问题：
对于这些问题，你需要展示出你的沟通能力和人际关系技巧。重要的是强调你的耐心、尊重和合作精神，并举出具体的例子来支持你的回答。
特岗医生事业编制意味着一份稳定的工作，但你也应该有个人发展计划和职业目标。以下是一些相关问题：
对于这些问题，你需要展示出你对个人发展的思考和规划能力。强调你的学习意愿和持续进步的动力，并提到你对行业趋势和发展方向的关注。
面试是一个展示自己的机会，通过准备和训练，你可以在特岗医生事业编制的面试中取得成功。希望以上的面试题目可以帮助到你，祝你好运！
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。
