负债太高能申请哪些网贷？-招聘街

一、负债太高能申请哪些网贷？

没有逾期随便哪些网贷都能申请，逾期了基本会被秒拒。既然负债了就要想办法赚钱还债，借网贷只会让你越欠越多。

二、银行网申身高能虚报吗？

基本不需要身高要求。银行网申看你重点就是工资高不高，征信好不好

三、2014网管面试题

2014网管面试题

有经验的网络管理员是任何现代企业IT部门中不可或缺的一部分。他们负责保护和管理企业网络，确保网络的安全性和正常运行。在招聘过程中，企业往往会要求网络管理员应聘者参加面试以测试他们的技术知识和解决问题的能力。在2014年的网管面试中，以下是一些常见的面试题目以及相应的答案。

问题1：什么是子网掩码？

子网掩码是一个32位二进制数字，用于划分IPv4地址的网络部分和主机部分。它与IP地址结合使用，确定一个特定主机属于哪个网络。子网掩码使用1表示网络部分，0表示主机部分。例如，子网掩码255.255.255.0将前24位（前三个八位子网络）设为1，最后8位设为0，表示一个类似于192.168.0.0的C类IP地址的网络。

问题2：什么是 VLAN？

虚拟局域网（Virtual LAN，VLAN）是一种将局域网中的设备逻辑上分组的技术。VLAN能够通过交换机将不同的设备划分到不同的逻辑组中，这些组可以根据需要与其他组进行通信，就好像它们处于同一个物理局域网上一样。VLAN十分有用，因为它可以提供更好的网络安全性、性能和管理。

问题3：什么是网络拓扑？

网络拓扑是指计算机网络中连接设备的布局方式。常见的网络拓扑包括总线型、环形、星型、树型和网状拓扑。总线型拓扑是最简单的，它将所有设备连接到一个中央线缆上。而星型拓扑则将所有设备连接到一个中央设备，如交换机。不同的拓扑结构适用于不同的场景和需求。

问题4：如何确保网络的安全性？

确保网络的安全性是网络管理员的重要职责之一。以下是一些常见的网络安全措施：

防火墙：配置和管理防火墙以监控和控制网络流量。
访问控制列表（ACL）：使用ACL限制对网络资源的访问。
加密：使用加密方法保护敏感数据的传输。
密码策略：强制要求用户使用复杂的密码，并定期更改。
入侵检测系统（IDS）：监测并警报可能的网络入侵。
漏洞扫描：定期扫描和修复网络中的漏洞。

问题5：什么是域名解析？

域名解析是将人们可读的域名（例如example.com）转换为计算机可理解的IP地址（例如192.168.1.1）的过程。当用户输入一个域名时，系统会通过域名解析将其转换为IP地址，然后才能与相应的网络资源建立连接。

问题6：什么是OSI参考模型？

OSI参考模型是一种将计算机网络协议按照功能划分为不同层次的模型。它包括七个层次：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。每个层次都有特定的功能和协议。通过将网络协议分解为不同的层次，开发人员能够更容易地设计、实现和管理复杂的网络系统。

问题7：如何识别并解决网络故障？

识别和解决网络故障是网络管理员的关键技能之一。以下是一些常见的故障处理步骤：

确认故障现象：与用户沟通，了解故障的具体表现。
收集信息：收集与故障有关的日志、配置文件和其他信息。
分析问题：根据收集到的信息，分析可能导致故障的原因。
解决问题：采取适当的措施解决故障，例如重启设备、更改配置等。
测试：测试解决方案，确保问题得到解决。
文档记录：记录故障细节、解决方案和预防措施，以备将来参考。

问题8：什么是负载均衡？

负载均衡是一种将网络流量分配到多个服务器的技术，以提高系统的性能、可靠性和可用性。当一个服务器无法处理所有的流量时，负载均衡会将流量自动分配到其他可用的服务器上。这种技术常用于大型网站和应用程序，可以避免单点故障，并提供更好的用户体验。

问题9：什么是IP地址冲突？如何解决IP地址冲突？

IP地址冲突是指两台或多台设备在同一网络上使用相同的IP地址。这会导致网络通信故障和其他问题。要解决IP地址冲突，可以采取以下措施：

确认冲突：使用网络诊断工具确认设备之间存在IP地址冲突。
修改IP地址：将其中一台或多台设备的IP地址更改为唯一的地址。
清除缓存：清除设备中的ARP缓存和DNS缓存，以使修改后的IP地址生效。
重新启动设备：重新启动设备，以确保IP地址更改成功，并恢复正常网络通信。

问题10：什么是 NAT？为什么要使用 NAT？

网络地址转换（Network Address Translation，NAT）是一种将私有网络的IP地址转换为公共网络的IP地址的技术。使用NAT可以将多个私有IP地址映射到一个公共IP地址，以减少公共IP地址的使用和提高网络安全性。NAT还可以隐藏网络中的细节信息，增加了网络的安全性。

四、国网体检血压高能进吗？

不能进的

一般来说，国企入职体检会对身体健康状况进行评估，包括血压、身高、体重、视力等指标。如果血压较高，可能会影响入职，具体是否影响需要根据企业的要求以及血压的具体数值来决定。建议你及时就医，控制好血压，以保证身体健康和入职顺利。

五、移动网最高能放几G的？

1.以每月100兆流量为例，如果您10月还剩下50兆，那么在您11月的使用中，先使用10月剩下的那50兆，再用11月的100兆。

2.到12月时，10月的那50兆流量如果还有剩余，则不能累计，但11月100兆流量的剩余可以累计。

3.从每月清零，到能够累计二个月，对于这样的变化，不少消费者表示支持，不过大家希望后期这项措施能够更加优化。

六、北京环球影城官网面试题目

大家好，我是博客作者王小明。今天我为大家带来了关于北京环球影城官网面试题目的详细介绍。

什么是北京环球影城官网面试题目？

北京环球影城官网面试题目是指在申请北京环球影城官方网站工作岗位时，面试官会提出的问题。这些问题旨在了解应聘者的专业知识、工作经验和解决问题的能力。不同岗位的面试题目会有所不同，但都是为了评估应聘者的能力和适应性。

常见的北京环球影城官网面试题目有哪些？

下面是一些常见的北京环球影城官网面试题目，供大家参考：

请介绍一下你自己的工作经验和相关技能。
你在过去的工作中遇到的最大挑战是什么，你是如何应对的？
请分享你最自豪的工作成就。
如果你遇到一个不懂的技术问题，你会如何解决？
你如何处理工作中的压力和紧急情况？
你对团队合作的看法是什么？请分享一次你在团队中发挥领导作用的经验。
请描述一次你与客户之间的冲突，并且你是如何解决的？
你对北京环球影城官网的了解有多少？
请介绍一下你的项目管理经验。
你如何确保你的工作始终按时完成？

如何准备北京环球影城官网面试题目？

准备北京环球影城官网面试题目非常重要，可以帮助应聘者在面试中展现出优秀的能力和素质。以下是一些建议：

研究公司背景： 在面试前，了解北京环球影城官网的背景和业务。这将有助于你理解他们的期望，更好地回答问题。
复习常见问题： 复习一些常见的面试题目，并准备好针对这些问题的答案。这样可以在面试时更加从容和自信。
展示专业知识： 在回答问题时，展示你的专业知识和技能。用具体的实例和成就支持你的回答。
练习模拟面试： 邀请朋友或家人扮演面试官，进行模拟面试练习。这样可以提高你的应对能力和口头表达能力。
提前准备问题： 在面试过程中，你也可以提前准备一些问题，问面试官关于北京环球影城官网的工作环境、团队合作等方面的问题。这显示出你对这个岗位的兴趣和热情。

如何在北京环球影城官网面试中脱颖而出？

在北京环球影城官网的面试中，脱颖而出的关键在于展示出自己的独特优势和能力。

以下是一些建议：

自信和积极： 保持自信和积极的态度，展现你的热情和动力。
准确回答问题： 在回答问题时，尽量准确、简洁地回答，避免模糊或含糊不清。
展示团队合作能力： 强调你在团队中的合作经验，并且能够有效地与他人合作。
积极沟通： 在面试中，积极主动地与面试官沟通，并展示你的良好沟通能力。
灵活应对： 在面试中可能会遇到一些难以预料的情况，保持灵活，适应变化，并展示你解决问题的能力。

总之，准备充分、展示自己的专业能力和积极态度，是成功应对北京环球影城官网面试的关键。希望以上的建议对你有所帮助！祝你面试成功！

七、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());

}

八、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。