一、lg 分析

lg分析

lg分析是一种基于lg算法的统计分析方法，用于对数据进行挖掘和分析。lg分析具有广泛的应用场景，可以应用于各种领域的数据分析中，如金融、医疗、社交网络等。lg分析的主要优点是能够有效地挖掘数据中的隐藏信息，并且能够处理大规模的数据集，提高了数据分析的效率和准确性。

lg算法是一种基于逻辑回归的统计分析方法，用于对数据进行建模和预测。lg算法能够处理各种类型的数据，如连续型数据、离散型数据和有序型数据，并且能够处理大规模的数据集。通过lg算法，可以对数据进行建模，从而更好地理解数据的特点和规律，并且能够预测未来的数据趋势。

在进行lg分析时，需要选择合适的数据集和参数设置。数据集的选择应该具有代表性，并且应该对数据进行清洗和预处理，以去除噪声和异常值。参数设置应该根据数据的特点和规律进行选择，以确保分析的准确性和可靠性。此外，还需要选择合适的算法和工具进行实现和分析，以获得更好的结果。

在应用lg分析时，需要注意一些问题。首先，需要确保数据的质量和可靠性，以确保分析结果的准确性和可信度。其次，需要选择合适的模型和参数设置，以确保分析的准确性和适用性。最后，需要考虑到数据的隐私和安全问题，以避免数据泄露和滥用。

总之，lg分析是一种非常有用的统计分析方法，具有广泛的应用场景和优点。通过选择合适的数据集和参数设置，可以更好地挖掘数据中的隐藏信息，并且能够提高数据分析的效率和准确性。在未来的数据分析中，lg分析将会发挥越来越重要的作用。

二、lg门窗

优质的LG门窗，打造高品质生活

现代社会注重品质生活，门窗作为建筑的重要组成部分，除了功能性和安全性外，更体现了整体装修的风格和品味。在众多门窗品牌中，LG门窗以其卓越的品质和创新的设计而备受青睐。

LG作为全球知名的电子产品和家居生活品牌，凭借其多年的技术研发经验和卓越的工艺技术，成功将其品牌延伸到门窗领域，推出了一系列优质的LG门窗产品。

首先，LG门窗注重产品的品质和耐久性。采用高强度铝材和优质玻璃，结构稳固且抗风抗压能力强，能够有效防止外界噪音和灰尘进入室内，提供一个舒适静谧的居住环境。采用先进的隔热技术，有效隔离室内外温度差异，提供优异的节能性能，为用户节省能源开支。

其次，LG门窗的设计简洁大方，结合了时尚与实用。它们既符合现代人的审美要求，又考虑到用户的实际使用需求。无论是家庭住宅还是商业建筑，LG门窗都能够完美融入，让整体空间更加美观大方。

LG门窗的产品系列多样，覆盖了各种不同的场景和需求。无论是推拉门，还是平开窗，都有不同型号和尺寸可供选择。此外，LG门窗还提供定制服务，根据用户的房屋设计和个人喜好，量身定制出独一无二的门窗产品。

LG门窗不仅仅追求产品的简单实用，更加注重细节的处理。其产品的开关顺畅，防盗性能卓越，并配备了现代化的安全锁具系统，全面保护用户的家居安全。另外，LG门窗的防撞设计能有效避免门窗受到外力撞击而损坏，具有更长的使用寿命。

此外，LG门窗注重用户的体验和舒适度。其产品提供了良好的通风和采光效果，有效改善室内通风条件，让用户享受到清新的空气和自然的阳光。而且，LG门窗采用了静音系统，有效减少门窗的噪音，让室内更加安静和宁静。

面向家庭用户的LG门窗还提供了智能化的设计和功能。用户可以通过智能手机或遥控器控制门窗的开关，实现远程操作和定时开关，提升使用的便利性和舒适度。同时，LG门窗还支持联动控制，可与智能家居系统相连，实现智能化的家居体验。

综上所述，LG门窗以其卓越的品质、创新的设计以及多样化的产品系列，成为市场上备受推崇的品牌。无论是新房装修还是旧房改造，LG门窗都能为用户提供一流的门窗产品和专业的服务。选择LG门窗，打造高品质生活。

三、lg地板

LG地板：家居装修的新选择

随着人们生活水平的提高，家居装修越来越受到人们的重视。地板作为家居装修的重要组成部分，其选择也成为了人们关注的焦点。在这篇文章中，我们将探讨LG地板在家居装修中的优势和应用场景。 一、LG地板的特点和优势 LG地板是一种高品质的地板材料，具有以下特点和优势： 1. 材质优良：LG地板采用优质的材料，具有较高的硬度和耐磨性，能够承受频繁的走动和摩擦，不易损坏。 2. 美观大方：LG地板的色彩和纹理多样，能够满足不同装修风格的需求，让家居更加美观大方。 3. 环保健康：LG地板的环保性能优越，经过严格的检测，符合国家环保标准，不会对室内环境造成污染。 4. 易于清洁：LG地板表面光滑，易于清洁和打理，能够保持地板的清洁和美观。 二、LG地板的应用场景 LG地板适用于各种家居装修场景，如客厅、卧室、厨房、卫生间等。具体应用场景如下： 1. 客厅：LG地板适用于客厅的地面铺设，能够营造出舒适、温馨的氛围。 2. 卧室：LG地板适用于卧室的床边地板和地面铺设，能够提高睡眠质量。 3. 厨房：LG地板适用于厨房的操作台和墙面，能够防止油渍和污渍的渗透。 4. 卫生间：LG地板适用于卫生间的地面和墙面，能够防水、防滑，保持干燥。 三、LG地板的市场前景 随着人们对于家居装修品质要求的提高，LG地板的市场前景非常广阔。未来，随着技术的不断进步和消费者需求的多样化，LG地板将会推出更多高品质、美观大方的产品，满足不同消费者的需求。 综上所述，LG地板是一种高品质的地板材料，具有多个特点和优势，适用于各种家居装修场景。在未来，随着技术的不断进步和市场需求的多样化，LG地板将会成为家居装修的新选择。

四、lg 巧克力

探索LG巧克力的美妙世界

巧克力作为一种受人喜爱的甜食，在世界各地广受欢迎。而在众多巧克力品牌中，LG巧克力以其独特的口感和出色的品质脱颖而出。今天，我们将带您一起探索LG巧克力的美妙世界。

品牌背景

LG巧克力是一家拥有悠久历史的巧克力制造商，创立于19世纪末。多年来，该品牌一直致力于提供高品质的巧克力产品，以满足消费者的各种口味需求。无论是黑巧克力、牛奶巧克力还是白巧克力，LG巧克力都能提供最佳的品质和口感。

巧克力制作工艺

LG巧克力采用传统制作工艺，注重每个环节的细节和精确度。其制作过程包括以下几个主要步骤：

1. 可可豆研磨：LG巧克力选用上乘的可可豆，经过精心研磨，保留了可可豆的纯正风味。
2. 混合原料：通过精确的配比和混合，将研磨好的可可豆、白糖和牛奶等原料混合在一起。
3. 搅拌和磨光：将混合好的巧克力糊搅拌均匀，并经过特殊的磨光过程，使巧克力口感更加细腻。
4. 成型和包装：将巧克力糊倒入模具中进行成型，然后经过包装工序，最终完成。

从选材到制作，LG巧克力始终保持着对品质的坚持，以确保每一块巧克力都能带给消费者最佳的口味享受。

产品品种

LG巧克力拥有丰富的产品品种，不仅满足了传统巧克力爱好者的口味需求，还推出了许多创新口味的巧克力。

• 黑巧克力：LG巧克力的黑巧克力系列以其浓郁的可可味道和丝滑的口感而著名。无论是纯正的黑巧克力还是添加了坚果、水果等风味的黑巧克力，都能满足巧克力爱好者对于纯正和创新口味的追求。
• 牛奶巧克力：LG巧克力的牛奶巧克力系列口感细腻丰满，带有浓郁的牛奶味道。甜蜜而不腻，适合那些喜欢轻盈口味的人们品尝。
• 白巧克力：对于喜欢白巧克力的人们来说，LG巧克力也推出了一系列口味丰富的白巧克力产品。从经典的白巧克力到添加了各种果仁、曲奇等配料的创新口味，都能满足白巧克力爱好者的需求。

LG巧克力与健康

尽管巧克力通常与高糖和高能量联系在一起，但适量食用巧克力也可以带来一些好处。LG巧克力同样注重产品的健康价值，并提供了一系列低糖、无糖、无乳制品等特殊需求的巧克力产品。

巧克力中富含的可可成分具有抗氧化和提神的作用。适量食用黑巧克力有助于改善心血管健康，增加脑力，缓解压力等。因此，LG巧克力不仅提供美味，还能让您享受到一份健康的甜蜜。

结语

探索LG巧克力的美妙世界，您将发现美味与品质的完美结合。不论您喜欢黑巧克力、牛奶巧克力还是白巧克力，LG巧克力都能满足您对口感和品质的追求。无论是享受独自一人的小幸福，还是与亲朋好友分享甜蜜时刻，LG巧克力都能给您带来满满的甜蜜和温暖。

让我们用舌尖去感受LG巧克力带来的美好吧！

五、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());

}

}

六、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。

七、freertos面试题？

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。

八、lg5=lg2+lg3？

lg5不等于lg2+lg3

lg5要小于lg2+lg3,lg2+lg3=lg6。

lg表示以10为底的对数，对数：如果 a^x=N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数（logarithm），记作 x=logaN .其中，a叫做对数的底数，N叫做真数。且a>o，a≠1，N>0

性质：a^log(a) N=N log(a) a=1 log(a) (M·N）=log(a) M+log(a) N log(a) M^n=nlog(a) M。

九、烟台LG、青岛LG、南京LG哪个好点？

烟台有两LG生产厂家，一个是LG电子有限公司，一个是LG浪潮有限公司，都是生产CDMA手机的，近期受金融风暴影响，正在裁员，工人大部分是女工，管理严格，加班费低，工资在当地算中下游，不值得考虑，其他城市的我不清楚了，我在烟台开发区，所以比较了解

十、paas面试题？

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。