天津婴童产品亚马逊：打造快乐成长的选择
在当今社会，作为父母，我们追求给孩子提供最好的一切。为了满足孩子的日常需求和健康成长，我们需要依靠可靠的供应商和品牌。亚马逊作为全球最大的电子商务平台，为天津家庭带来了丰富多样的婴童产品，成为了众多父母信赖的首选。
亚马逊的婴童产品种类繁多，从日常用品到玩具、学习用具等等，无论您需要什么，您都可以在亚马逊找到。而且，亚马逊对于产品质量的把控非常严格，只有通过了严格的质检和认证的产品才能上架销售。这给了我们作为消费者极大的信心，我们可以放心购买，不用担心品质问题。
除了品种丰富和品质保证，亚马逊还为我们提供了强大的搜索和筛选功能。无论您需要什么特定的婴童产品，您都可以通过亚马逊的搜索功能轻松找到。而且，亚马逊还提供了用户评价和评论，我们可以根据其他用户的反馈来选择最适合我们孩子的产品。
天津作为中国北方的重要城市，拥有庞大的人口和多样化的社会需求。随着人们生活水平的提高和消费习惯的改变，天津婴童产品市场需求也逐渐增长。父母们对于婴童产品的要求越来越高，他们希望能够为孩子购买到高品质、安全健康的产品。
然而，传统的购物方式往往无法满足这一需求。天津的实体店面有限，产品种类有限，品质难以保证。而亚马逊通过在线销售的方式，解决了所有这些问题。现在，天津的父母们可以通过亚马逊舒适地在家中购买到世界各地的婴童产品，不再受限于时间和地点。
首先，亚马逊作为全球最大的电子商务平台，拥有强大的供应链系统和丰富的商品资源。这意味着，我们可以选择到更广泛的产品品种，无论是国际品牌还是国内品牌，亚马逊都能提供。
其次，亚马逊提供了安全便捷的支付方式和全方位的客户服务。我们可以通过支付宝、微信等支付方式快速支付，不用担心安全问题。而且，亚马逊的客户服务线上线下一体化，我们可以随时随地得到专业的帮助和解答。
此外，亚马逊经常推出促销活动和打折优惠，我们可以享受到更便宜的价格。同时，亚马逊还提供了快速便捷的物流系统，我们可以在最短的时间内收到心仪的产品。
作为父母，我们希望给孩子带来快乐成长的选择。而亚马逊为我们提供了这个机会，我们可以通过在线购物的方式轻松购买到各类婴童产品。无论是宝宝的奶瓶、尿不湿，还是玩具、图书，我们都可以在亚马逊找到，给孩子提供最好的抚养条件和成长环境。
总之，亚马逊作为天津婴童产品的供应商，以其品质保证、品种丰富等优势受到了众多消费者的青睐。我们相信，在亚马逊的帮助下，我们可以更轻松、更便捷地给孩子购买到所需的一切，为他们的快乐成长保驾护航。
如果您是一位天津的父母，请不要犹豫，选择亚马逊，给孩子带来快乐成长的选择。
天津事业单位面试题型是每个应聘者关心的话题。事业单位面试题型在一定程度上决定着应聘者是否能够顺利通过面试，获得心仪的工作。因此，熟悉天津事业单位面试题型对于应聘者来说至关重要。
首先，天津事业单位面试题型主要包括笔试和面试两个环节。笔试是对应聘者综合能力的考察，而面试则是对应聘者个人素质和专业能力的考察。笔试通常包括选择题、填空题、简答题等多种题型，考查应聘者的基本知识和应用能力。而面试则包括个人陈述、专业问题、综合素质等多个方面，考查应聘者的沟通能力、表达能力和综合素质。
在天津事业单位面试中，选择题是常见的笔试题型。选择题主要通过给出多个选项，要求应聘者选择正确答案。该题型运用广泛，考察应聘者对基本知识的掌握和运用能力。
举例来说，一道常见的选择题是：在中国古代四大发明中，哪一个是指南针？
应聘者需要从选项中选择出正确答案，即选项2。
填空题是天津事业单位面试中另一常见的笔试题型。填空题要求应聘者根据题干的意思，在给出的空格内填写正确的答案。
例如，一个填空题的题目可能是：中华人民共和国的首都是＿＿＿。
应聘者需要填写正确的答案，即北京。
天津事业单位面试中的简答题要求应聘者回答一些非常规问题。这类题目旨在了解应聘者的思维方式、逻辑推理能力和综合应用能力。
例如，一道可能出现的简答题是：请简要介绍一下您的主要工作经验和成就。
应聘者需要简洁明了地回答这个问题，突出自己的工作经验和成就。
在天津事业单位面试中，个人陈述是面试过程中的重要环节。个人陈述是应聘者向面试官介绍自己的机会，可以展示自己的专业能力、个人素质和发展潜力。
应聘者可以从个人背景、教育经历、工作经验和个人兴趣等多个方面介绍自己。在个人陈述中，应聘者可以突出自己的优势和经验，以及与应聘岗位相关的技能和能力。
天津事业单位面试中的专业问题是考察应聘者专业知识和能力的重要环节。面试官会根据应聘岗位的要求和相关领域的知识，提出一些与岗位相关的问题。
应聘者需要对自己的专业知识有深入的了解，并准备好应对与专业相关的问题。通过对专业问题的回答，应聘者可以展示自己的专业素养和解决问题的能力。
在天津事业单位面试中，对应聘者综合素质的考察是必不可少的。面试官会从应聘者的综合能力、沟通能力、表达能力、团队合作能力以及个人潜力等方面进行评估。
应聘者需要通过面试展现出自己良好的综合素质，包括积极向上的态度、稳定的情绪状态、清晰的表达和逻辑思维能力等。
总而言之，天津事业单位面试题型多样，涵盖了选择题、填空题、简答题等多个方面。应聘者需要提前准备，熟悉各类题型，并结合自身情况做好相应的准备。通过对题型的熟悉和准备，应聘者可以提高自己的面试通过率，增加获得心仪工作的机会。
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。
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。
以下是一些可能出现在MyCat面试中的问题：
1. 什么是MyCat？MyCat是一个开源的分布式数据库中间件，它可以将多个MySQL数据库组合成一个逻辑上的数据库集群，提供高可用性、高性能、易扩展等特性。
2. MyCat的优势是什么？MyCat具有以下优势：支持读写分离、支持分库分表、支持自动切换故障节点、支持SQL解析和路由、支持数据分片等。
3. MyCat的架构是怎样的？MyCat的架构包括三个层次：客户端层、中间件层和数据存储层。客户端层负责接收和处理客户端请求，中间件层负责SQL解析和路由，数据存储层负责实际的数据存储和查询。
4. MyCat支持哪些数据库？MyCat目前支持MySQL和MariaDB数据库。
5. MyCat如何实现读写分离？MyCat通过将读请求和写请求分别路由到不同的MySQL节点上实现读写分离。读请求可以路由到多个只读节点上，从而提高查询性能。
6. MyCat如何实现分库分表？MyCat通过对SQL进行解析和路由，将数据按照一定规则划分到不同的数据库或表中，从而实现分库分表。
7. MyCat如何保证数据一致性？MyCat通过在多个MySQL节点之间同步数据，保证数据的一致性。同时，MyCat还支持自动切换故障节点，从而保证系统的高可用性。
8. MyCat的部署方式有哪些？MyCat可以部署在单机上，也可以部署在多台服务器上实现分布式部署。
谢邀。我先跟你说一个实际的工作例子，再说怎么答题，姑且称为为一碗水的故事。
某县xx局的张副局帮扶的贫困户位于100公里以外的偏远小乡村，该贫困户一户7人，年迈的爷爷奶奶，户主五十多岁，三个正在读书的孩子。张副局每次驾车到该村村委后，再乘坐摩托车到底该贫困户家中，送点慰问品、聊聊家常、看看政策落实，填写帮扶手册。但每次张副局都会自带一瓶矿泉水入户，每当老人家热情的招呼:领导远道而来，喝碗水吧。张副局总是摆摆手说道:老人家，我不渴或者我这有水，然后过一会拿起矿泉水就喝。看着那只发黄发黑的水壶，满是泥垢的双手，油腻的碗，作为城里长大的张副局，怎么可能会喝。2019年该户各项指标达标，但在脱贫的事情上老人家一直不愿配合。年底的一次入户时，张副局身体不适，又恰好车上的矿泉水用完，刚到贫困户家里时，老人家一如既往地招呼，张副局推辞后，饥渴难耐，还是端起碗来，喝了一口，山泉水口感还是可以的。当天张副局陆续喝了三碗水，老人家最后说道:既然领导不嫌弃咱们，那我也听领导的，你说怎么办就怎么办吧。瞬间，张副局恍然大悟，原来，不喝他的一碗水，他就觉得你是嫌弃他们脏，嫌弃他这个与土打交道老实人。人人都渴望被平等对待，就像费洛伊德一样，平等才能创造更多的可能。当然，他们的环境也的确差一些。张副局往后每次入户除了拉家常外就是帮他们一起打扫卫生，教会他们各类常见的健康知识。
再回到题目上来，首先作为一名帮扶干部，要与贫困户建立起平等和谐的帮扶结对关系，入户帮扶过程中，贫困户拿了椅子让我坐，证明贫困户还是比较热情、比较配合工作的。对于椅子脏，我首先会接过椅子，并向贫困户表示感谢。顺其自然的用手拍拍椅子，然后把椅子靠近贫困户的地方坐下来，一起拉家常，商量扶贫工作。
其次是贫困户的椅子脏，说明了他的卫生观念不够强。这就需要我们加强向他宣传卫生健康知识，抽时间共同打扫卫生。
再次就是贫困户他家中可能存在家具比较紧缺情况，我们就要积极发挥后盾单位作用，帮他们增加收入，添置家具。
最后就是我们在工作中，要妥善处理好每个工作细节，一点一滴做起，扎实地做好脱贫攻坚工作，确保奔小康路上一个都不少！
