网络管理员面试题答案
网络管理员面试是网络技术领域中非常重要的一环，能够通过面试题了解应聘者的相关知识和技能。网络管理员负责企业内部网络的建设、维护和安全保障等工作，因此对于候选人的要求相对较高。在准备面试时，应聘者需要深入了解各种网络技术，并能够清晰地回答面试官的问题。
以下是一些常见的网络管理员面试题及其详细答案，希望能对准备面试的应聘者有所帮助。
HTTP和HTTPS都是用于在客户端和服务器之间传输数据的协议，但它们之间存在一些重要的区别。
TCP（Transmission Control Protocol）和UDP（User Datagram Protocol）都是传输层协议，用于在网络中传输数据。
IP地址和子网掩码是在网络中唯一标识主机和网络的重要参数。
DNS（Domain Name System）用于将域名转换为IP地址。
防火墙用于保护网络系统免受网络攻击和威胁。
以上是一些常见的网络管理员面试题及其答案，希望能对应聘者有所帮助。在准备面试时，应聘者需要充分掌握各种网络技术知识，并能够清晰地解答问题。祝各位应聘者面试顺利，取得理想的工作结果！
网络管理员是现代企业中极为重要的岗位之一，他们负责管理和维护组织的网络系统，确保网络的安全和正常运行。如果你对网络管理员职位感兴趣，并希望在面试中脱颖而出，这篇博文将为你提供一些常见的网络管理员面试题目以及它们的解析。
这是一个非常常见的问题，面试官想要了解你之前的经验和技能。你可以在回答时侧重谈论你处理过的网络规模、复杂性和安全性等方面。可以提到管理的服务器数量、网络拓扑结构、网络设备的种类以及采用的安全策略等内容。
网络安全是网络管理员的重要职责，因此这个问题非常重要。你可以强调以下几点：
设立防火墙：防火墙可以监控和控制网络流量，阻止潜在的黑客入侵。你可以讨论你使用过的防火墙软件、配置规则的策略以及日志管理等。
定期更新系统：及时安装系统更新补丁和补丁程序可以缺陷系统中的漏洞，提高系统的安全性。
使用强密码和身份验证：强密码和多因素身份验证可以防止未经授权的访问。你可以提到你曾经使用过的密码策略、访问控制列表（ACL）等。
定期进行安全审计和漏洞评估：通过对网络系统进行定期的安全审计和漏洞评估，可以及早发现潜在的安全隐患，并采取相应的措施加以修复。
这个问题测试你的故障排除能力和网络诊断技能。你可以按照以下步骤回答：
确认问题的范围：首先，你需要确认是一个用户无法访问还是全部用户无法访问。这可以帮助你确定问题的范围。
检查硬件故障：检查相关的硬件设备，例如路由器、交换机和电缆等，确保它们正常工作。
检查网络配置：检查相关的网络配置，例如DNS设置、防火墙规则或代理服务器等。确保配置正确无误。
使用网络诊断工具：使用网络诊断工具如ping、nslookup等，确认网络连接的正常性和域名解析是否正确。
分析日志文件：查看相关的日志文件，分析记录的信息，找出潜在的问题原因。
网络带宽管理和监控对于组织的网络性能至关重要。你可以谈论以下几点：
流量分析：使用流量分析工具，监控流入和流出的数据量，以便发现带宽利用率过高的问题。
优化带宽分配：根据组织的需求，合理地分配带宽资源，确保重要应用程序和服务的优先访问。
限制带宽峰值：通过配置带宽控制策略，限制用户或应用程序的带宽使用，避免网络拥堵。
定期分析和报告：定期分析带宽使用情况，生成报告并提供给组织的管理层，以便做出决策。
网络安全对于网络管理员来说非常重要。你可以从以下几个方面回答：
保护数据安全：确保数据在传输和存储过程中不被未经授权的人访问、修改和泄露。
保护网络系统免受威胁：防止黑客入侵、恶意软件和网络攻击，保护网络系统的完整性和可用性。
建立安全意识：加强员工的网络安全意识培训，提醒他们合理使用密码、警惕钓鱼邮件、不随意下载和安装未经验证的软件等。
制定安全策略和措施：采取适当的措施，如访问控制、数据备份和恢复、入侵检测和防范系统等，加强网络安全。
以上是一些常见的网络管理员面试题目及其解析。在面试前，你可以准备并思考自己的回答，展示你在网络管理和安全方面的知识和经验。祝你面试成功！
本人文科研究生，毕业后在热爱的行业工作，先后从事过编辑、国际贸易、规划发展，现在是一名文字工作者，相当于秘书。毕业五年半，工作换过四次，但除了第一次外，都在同一家单位上班，国企，稳定，薪水比上不足比下有余，未来仿佛可以看得见。感觉自己适合做业务闯市场，却因为专业原因被安排到现在的岗位上，想要有所改变，却心有余而力不足，或许是自己没啥真正的动力吧。对于2017的规划，如果职业上暂时没有进展，希望个人生活上能有所变化吧，从一个人变成两个人。
网络管理员的招聘要求是：1、工作主动性强，耐心细致，责任心强，具有服务意识及团队协作精神；2、学习能力强，善于分析、思考问题；3、熟练掌握计算机操作系统及通用软件的安装运行及维护；4、计算机相关专业大专及以上学历。网络管理员的工作职责是：1、负责公司计算机、服务器、网络设备、办公软件的技术支持工作；2、负责公司内部局域网的管理，保证网络及信息化应用系统正常运转；3、安装和维护公司计算机、服务器系统软件和应用软件；4、维护数据中心，对系统数据进行备份。
尝试以下办法：
1、不管能不能加载，先登陆上，新建个用户，隶属于administrator（管理员）账户，用新建的用户名登陆。
2、右键点击我的电脑》属性》高级》用户配置文件－－－设置3、点击管理员账户的名称（不是你新建的用户名称）4、点击“复制到”，会弹出复制到窗口，任选一个文件夹把这些配置文件导入（最好是空文件夹，这些配置文件一会就会用到）。5、复制完系统配置文件后，进入C:\Documents and Settings\*(你的管理员账户名)\把里面的文件全部删除。6、把你刚才导出系统配置文件复制到此文件夹。7、注销，使用管理员账户登陆，看看问题是否已经解决。8、不过系统有不少软件不能使用。注意：操作第5步时需将C:\Documents and Settings\administrator(假设这个用户有问题）下的“桌面”和“收藏夹”备份出来。
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。
