关于人社就业与创业面试题型？-招聘街

一、关于人社就业与创业面试题型？

简述你的学历背景，性别和年龄和你的成长经历做简要回答以及你的工作经验，从事的市场领域和未来计划的要求。

二、大学生就业创业面试题库

大学生就业创业面试题库

大学生就业创业是一个关键的阶段，在面试中经常会遇到各种问题。为了帮助大学生更好地准备面试，我们准备了一份全面的面试题库。无论你正在寻找第一份工作，还是正在探索创业的机会，这些问题一定会对你有所帮助。

一、个人介绍类

请简单介绍一下自己。

在回答这个问题时，你可以从自己的基本信息、教育背景、专业技能和兴趣爱好等方面入手。突出自己的优势和与应聘岗位相关的经验。

你对我们公司有了解吗？

在回答这个问题时，你可以通过查找公司的官方网站、新闻报道和其他相关资料，了解公司的发展历程、核心价值观以及目标。简洁明了地表达你对公司的认知。

你最大的优点是什么？

在回答这个问题时，你可以从自己的技能、性格特点、工作经验以及成功的案例等方面进行回答。尽量选择与应聘岗位相关的优点，并结合实际经历进行论证。

你的职业规划是什么？

在回答这个问题时，你可以展示自己对未来的规划和目标。可以谈谈你对该行业的兴趣和发展方向，以及你希望在公司中发挥的作用。

二、专业技能类

请介绍一下你的专业技能。

在回答这个问题时，你可以列举自己在专业方面的技能，包括所学课程、项目经验和实习经历。重点突出与应聘岗位相关的技能和经验。

你有没有进行过相关的实践操作？

在回答这个问题时，你可以分享自己在校期间参与的实践项目或实验，以及在实践中克服的困难和取得的成果。

你如何保持学习和专业知识更新？

在回答这个问题时，你可以介绍你通过阅读相关书籍、参加培训课程、参与行业论坛以及实践应用等方式来保持学习和专业知识更新。

请谈谈你在团队合作方面的经验。

在回答这个问题时，你可以分享你在团队项目中扮演的角色，如何与他人合作完成任务，并达到较好的团队效果。

三、创业意愿类

你为什么会选择创业？

在回答这个问题时，你可以表达自己对创业的热情和追求独立发展的欲望。可以分享一些创业的优势和挑战。

你在创业方面有哪些经验？

在回答这个问题时，你可以分享自己曾经参与过的创业项目、所学课程和创业实践等方面的经验。

你的创新能力如何？

在回答这个问题时，你可以谈论你在解决问题、提出新点子和创造新价值方面的能力。可以结合你过去的创新经历进行举例说明。

你准备如何应对创业中的挑战？

在回答这个问题时，你可以谈谈你的自信心和毅力，以及你如何通过学习、寻求帮助和适时调整策略等方式来应对创业中的挑战。

希望以上面试题库对大学生们在就业创业的道路上有所帮助。在面试前，一定要提前准备，对自己进行全面的自我评估，学会有针对性地回答问题。相信你们一定能够在面试中展现出自己的潜力和能力，获得理想的工作或创业机会。

三、大学生就业创业面试题答案解析-大学生就业创业面试宝典

大学生就业创业面试题答案解析

面试是大学生就业创业的重要环节之一，了解常见面试题及其答案，对于准备面试至关重要。本文将为大家提供一些常见的大学生就业创业面试题答案解析。

1. 自我介绍

自我介绍是面试中的第一步，通常需要介绍自己的个人信息、教育背景、实习经历等。在自我介绍中，要突出自己的亮点和与应聘岗位相关的技能和经验。

2. 为什么选择此岗位/公司

回答这个问题时，可以结合个人的兴趣、专业背景以及对公司的了解进行回答。重点突出自己对该岗位/公司的热情和认可。

3. 如何解决团队合作中出现的冲突

团队合作中难免会出现冲突，面试官通过这个问题考察你的解决问题的能力和合作意识。可以回答通过沟通、协商、妥协等方式解决冲突，强调团队利益至上。

4. 你对未来的规划是什么

这个问题主要考察个人的职业规划和目标。回答时可以结合个人的兴趣、专业背景以及对行业发展趋势的了解进行回答，同时强调自己的学习能力和职业发展意愿。

5. 如何应对工作压力

工作中难免会面临各种压力，面试官通过这个问题考察你的抗压能力和应对策略。可以回答通过调整心态、合理安排时间、寻求帮助等方式应对工作压力。

6. 如何看待创业

创业是大学生就业的一种途径，回答这个问题要表达对创业的认同和理解，强调创业需要具备的勇气、创新意识和团队合作能力。

7. 你对公司的了解及其发展前景

回答这个问题时，要通过对公司的研究，了解公司的业务和发展趋势，以及自己对公司的贡献和成长空间进行展示。

以上是一些常见的大学生就业创业面试题及其答案解析，希望对各位同学有所帮助。希望大家能够针对自己所申请的岗位进行充分准备，挖掘个人的优势，展示自己的潜力。最后，祝各位同学能够顺利通过面试，找到满意的就业创业机会！

感谢您阅读本篇文章！通过本篇文章，我们为大家提供了一些大学生就业创业面试题的答案解析，希望对大家面试中的准备工作有所帮助。祝愿大家在就业创业的道路上取得成功！

四、面试题“是否打算创业”怎么回答好？

面试官提出“是否打算创业”，具体是想考察哪些方面？大致可表现为： 1. 核实简历现代市场上处于成熟期的职业经理人，至少有50%都不同程度地创过业。

即使简历中没有写，有经验的面试官往往会从前期聊的过程中，发现某一阶段经历不实，能从经验上判断有可能去创业了。

所以，当面试官这么一问，就很容易把候选人这一段经历给勾出来。

如果候选人继续有意掩盖创业的短暂历史，面试官就会猜想是否有其它原因，在没有核实前会先搁置一段时间，这样反而对候选人不利。

2. 考察求职动机及职业稳定性一个职业人求职动机有多种，其中就有人已选择好了创业的领域，然后进入这个领域的目标企业积累几年，再去创业。

作为面试官，会尽可能判断出每位求职者“来此的目的”。

毕竟招聘一个人要花费很高成本，那么进来一个人能干多长时间，是否还会去创业，创业是否会给企业带来麻烦等，招聘方都将综合考虑。

创过业的人虽然有其很大的优势，知道老板的辛苦，但多次创业失败的人，有很强的个人主观愿望和成就动机，以及爱自己做主的习惯，这些都会影响他在企业的稳定性。

3. 考察职业价值取向如果没有创过业的人，面试官问这个话题，是想考察出候选人的价值取向。

比如：面试官：“你打算过创业吗？”候选人：“将来一定会创业。

”面试官：“为什么一定要创业呢？”候选人：“打工多没意思，按老板的意愿干，即使当个总裁也得听老板的。

创业才能实现自己的价值和理想，才能想干什么干什么，想不干什么就不干。

”面试官：“还有其它原因吗？”候选人：“我讨厌被别人约束，讨厌朝九晚五，打卡上班，我喜欢即兴干活，喜欢不受约束地干活。

”从上面的这段对话中，这位梦想创业的年轻人的职业价值取向已一目了然。

其实大多数创过业的人，也是这么想的，只是面对面试官不会这么明确表达。

4. 定位进入公司后的发展在确定能够适应企业文化的前提下，面试官还要对有创业想法的人，尤其是有丰富阅历、创业失败后继续打工的人，考虑其进入后的角色定位、岗位安排及其他人员的匹配。

面试官通过与候选人通过创业问题的深入探讨，可以考察候选人风险的承担程度、对压力的承受程度，了解候选人的性格特征、主观意识强弱，及自己主观的职业定位等，从而判断进入后谁可以与之合作搭档。

5. 防范商业风险商业模式的抄袭之痛折磨着每一位创业者，特别是进入门槛低、商业模式易于复制或对核心技术有高度保密习惯的公司，会寻找没有什么创业欲望的踏实员工。

是否打算创业？求职者回答“是”，还是回答“否”？面对“是否打算创业”的话题，职场人往往不知道该如何回答，尤其面对面试官是老板时更不知道如何回答是好。

其实无论你回答创业还是不创业，面试官都不会真信，面试官会做出独立判断：你是否会去创业，或是否会再创业。

即使你还会再创业，也并不一定影响到录取你。

如果这时你心里开始揣摩，开始犯嘀咕，甚至前后矛盾冲突。

其实完全没有必要，顾虑太多，影响发挥，反而会耽误了自己。

那么究竟该如何回答呢？那就是：不必顾虑，直来直往。

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、创新创业部门面试题目

创新创业部门面试题目

面试是每个求职者走向职场的重要一步。对于那些想要进入创新创业部门的人来说，面试可能更加具有挑战性。为了帮助你准备，我们提供了一些常见的创新创业部门面试题目，希望对你的求职之路有所帮助。

1. 请介绍一下自己，以及你对创新和创业的理解。

这是面试中常见的开场问题。通过回答这个问题，你可以展示自己的独特经历和对创新创业的理解。

例如：

“大家好，我叫张华，毕业于某某大学计算机专业。我对创新和创业非常感兴趣。对我来说，创新是发现问题并提出解决方案的能力，而创业是将这个解决方案转化为商业机会的能力。我之前参加过校园创业比赛，并获得了第一名。我通过这个比赛深入了解了创新创业的过程，并学习到了很多有关市场调研、商业模式设计和团队协作的知识。”