塑胶展-招聘街

一、塑胶展

塑胶展：行业盛会背后的故事

近年来，塑胶展已成为全球塑胶行业的一大盛会，吸引了众多业内人士的关注。作为塑胶行业的领军人物，我们有必要深入了解这个展览背后的故事。 **一、塑胶展的背景** 塑胶展的起源可以追溯到上世纪五十年代，随着塑料工业的快速发展，展览会成为了展示最新产品和技术的理想平台。如今，塑胶展已经成为全球最大的塑胶行业展览会之一，每年都会吸引数以万计的业内人士前来参展。 **二、塑胶展的重要性** 塑胶展不仅是一个展示平台，更是行业交流和合作的重要场所。在这里，参展商可以与来自世界各地的买家、专家和业内人士进行交流，了解行业发展趋势，寻求合作机会。此外，展会还为参展商提供了宣传品牌、推广新产品和新技术的好机会，有助于提升企业的知名度和竞争力。 **三、参展商的角色** 作为参展商，我们深知塑胶展对于企业的重要性。在展会上，我们展示了公司的最新产品和技术成果，与业内人士建立了联系，并有机会与其他企业合作，共同推动行业的发展。通过参与展会，我们深刻认识到塑胶行业的无限潜力和机遇。 **四、展会的影响力** 塑胶展的影响力不仅仅局限于展会期间，它对整个行业的影响是深远的。通过展会，企业不仅可以展示自己的实力和形象，还可以为行业发展做出贡献。参展商们纷纷表示，展会为企业提供了一个绝佳的宣传平台，有助于拓展市场、提升品牌影响力。同时，展会也为行业内的交流和合作提供了机会，有助于推动行业的创新和发展。总的来说，塑胶展是一个充满机遇和挑战的展览会。作为塑胶行业的领军人物，我们需要把握住这个机会，积极参与展会，展示企业的实力和形象，为行业发展做出贡献。相信在未来的塑胶展上，我们将看到更多的创新和突破，为行业注入新的活力。

二、塑胶门窗

塑胶门窗是现代建筑中广泛使用的一种窗户和门的类型。以塑胶作为主要材料制造的门窗具有许多优点和应用，这使得它们成为许多家庭和企业的首选。

优势

塑胶门窗具有以下几个显著的优势：

耐用性：塑胶门窗具有良好的耐候性，能够抵抗日晒、雨淋和其他自然因素的损坏。
节能：塑胶门窗具有良好的保温性能，能够防止冷空气和热空气的交换，从而减少了暖气和空调的使用，节省能源。
防水：塑胶门窗具有优秀的防水性能，能够有效地防止雨水渗入室内，保持室内干燥。
易于维护：塑胶门窗不需要经常油漆和保养，只需定期清洁即可，这使得维护非常简便。
安全性：塑胶门窗采用坚固的结构设计和高质量的锁具，提供了良好的安全性，有效地防止入侵。
环保：塑胶门窗制造过程不会排放有害物质，且可回收利用，对环境友好。

应用

塑胶门窗广泛应用于住宅建筑、商业建筑和工业建筑中。以下是塑胶门窗的一些常见应用领域：

住宅建筑：塑胶门窗适用于各种住宅建筑，无论是单户住宅还是多户住宅。其良好的保温性能和防水性能能够提供舒适的居住环境。
商业建筑：塑胶门窗广泛用于商业建筑，如写字楼、商场和酒店。其耐用性和安全性能能够满足商业建筑的需要。
工业建筑：塑胶门窗被广泛应用于工业建筑，如工厂和仓库。其耐候性和防水性能能够适应各种恶劣环境。

注意事项

在选择和安装塑胶门窗时，需要注意以下几点：

品质：选择优质的塑胶门窗产品，确保其材质和工艺达到标准，从而保证品质和使用寿命。
安装：正确的安装是确保塑胶门窗性能和使用寿命的关键。请专业人士进行安装，遵循正确的安装步骤。
保养：定期对塑胶门窗进行清洁和维护，避免使用过于刺激性的清洁剂，以防止损坏表面。

总之，塑胶门窗是一种功能优良、应用广泛的门窗类型。其耐用性、节能性、防水性和安全性使其成为许多建筑中不可或缺的选择。在选择和使用塑胶门窗时，我们应该注意品质、正确安装和定期保养，以确保其性能和使用寿命。

(Note: The generated text is in Chinese language as per the request)

三、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());

}

四、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。

五、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。

六、塑胶跑道塑胶跑道施工合同

塑胶跑道施工合同的重要性及注意事项

在现代社会中，人们体育锻炼的意识日益增强，越来越多的人选择在室外进行锻炼。而塑胶跑道作为一种理想的跑步地面材质，越来越受到大家的关注和喜爱。无论是学校、社区、健身中心还是运动场，塑胶跑道都成为了不可或缺的设施。然而，在建设或改建塑胶跑道时，签订合同是至关重要的。本文将探讨塑胶跑道施工合同的重要性及注意事项。

塑胶跑道施工中需考虑的重要因素

1. 施工材料的选择

选择适合的塑胶跑道施工材料是保证跑道质量的重要因素之一。除了材料的质量要达到标准要求，还要考虑材料的适应性、耐久性和环境友好性。

2. 施工团队的选择

施工团队的专业能力决定了整个施工过程的质量。选择具备经验丰富、技术过硬的施工团队至关重要。他们应具备塑胶跑道施工的专业知识和技能，以确保施工过程顺利进行。

3. 施工时间计划

在签订塑胶跑道施工合同时，明确施工时间计划是必要的。将施工时间安排合理，可以避免延期交付和额外费用的发生。

4. 工程质量控制

在施工过程中，严格控制工程质量是保证塑胶跑道使用寿命和安全性的关键。包括地面平整度、材料厚度、缝隙处理等方面都需要进行严格的把控。

塑胶跑道施工合同的重要性

1. 法律保障

通过签订合同，双方可明确各自的权益和责任，合同具有法律效力，可以为双方提供一定的法律保障。

2. 质量保证

合同中可以明确材料标准、工程质量要求等，确保塑胶跑道的质量达到预期目标。当出现质量问题时，合同可以作为双方协商解决争议的依据。

3. 工期计划

合同中应明确工期计划，以确保施工过程按时完成。一旦工期延误，合同可以对违约方进行相应的惩罚并保护需求方的利益。

4. 费用预算

塑胶跑道施工合同中可以详细列明费用预算和付款方式，避免费用超支或付款纠纷的发生，保障双方的经济利益。

塑胶跑道施工合同的注意事项

1. 明确工作范围

合同中应清楚描述施工的具体工作范围，包括施工内容、施工面积、施工材料等，以免产生工作量的争议。

2. 确定质量验收标准

合同应明确塑胶跑道的质量验收标准，包括地面平整度、平坦度、弹性等级等，以确保施工后的塑胶跑道符合相关标准。

3. 预留维修保养条款

合同中应设立塑胶跑道维修保养的条款，明确维修保养的责任和周期，以延长塑胶跑道的使用寿命。

4. 注意安全保障

施工过程中应注意安全保障措施，确保工人在施工过程中的人身安全，并对施工现场进行必要的警示和防护措施。

总结

塑胶跑道施工合同的签订对于确保施工过程的顺利进行、保证塑胶跑道的质量和使用寿命具有重要意义。双方应在合同中明确各自的权益和责任，以及塑胶跑道的质量、工期、费用等方面的约定。同时，合同中也应设立相应的条款来解决可能出现的问题，如维修保养、违约责任等。通过合同的签订，双方可以有效地维护自身的利益，确保塑胶跑道的施工质量和后期维护的效果。

七、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。

八、面试题类型？

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。

九、cocoscreator面试题？

需要具体分析因为cocoscreator是一款游戏引擎，面试时的问题会涉及到不同的方面，如开发经验、游戏设计、图形学等等，具体要求也会因公司或岗位而异，所以需要根据实际情况进行具体分析。如果是针对开发经验的问题，可能会考察候选人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能够独立开发小型游戏等等；如果是针对游戏设计的问题，则需要考察候选人对游戏玩法、关卡设计等等方面的理解和能力。因此，需要具体分析才能得出准确的回答。