调研能避免形式主义，调研能产生形式主义，你怎么看？面试题？-招聘街

一、调研能避免形式主义，调研能产生形式主义，你怎么看？面试题？

调研既可以避免形式主义，也可以产生形式主义，具体情况视问题而定。

1.调研能够避免形式主义。

因为调研可以使政策或者决策更加科学和针对性，增强实践应用和问题解决的能力。

这样可以防止机械地执行规定，避免形式主义。

2.调研也可能产生形式主义。

因为调研也有缺陷，可能会依赖于定性定量研究方法，而忽略了对于问题的深层次分析和治本解决。

另外，为达到调研任务的完成，有些调研员可能会满足于表面数据，忽略了数据所蕴含的深层次信息，以期取得政绩，形成形式主义。

对于问答题的部分，这是一个面试题的经典回答方式，希望能够帮助到你。

二、数码痕迹

数码痕迹的探索

随着科技的不断发展，数码痕迹在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。在许多情况下，它甚至成为了破案的关键线索。那么，什么是数码痕迹呢？它又如何被利用和追踪呢？今天，我们就来探讨一下这个话题。

首先，我们来了解一下什么是数码痕迹。简单来说，数码痕迹就是数字设备在使用过程中产生的各种数据和信息。这些数据和信息可能包括设备使用记录、网络活动、文件存储、图片和视频传输等。由于它们是以数字形式存在，因此容易被复制、传输和隐藏，这也使得它们成为了犯罪分子和黑客们常用的工具。

那么，这些数码痕迹是如何被利用的呢？首先，它们可以被用来追踪数字设备的地理位置。通过分析设备使用记录和网络活动，可以确定设备的位置。此外，它们还可以被用来窃取个人信息，如银行账户、社交媒体账号等。犯罪分子可以利用这些信息进行欺诈、盗窃等活动。

然而，对于普通人来说，如何避免自己的数字设备产生过多的数码痕迹呢？首先，我们需要养成良好的数字素养，避免在不安全的网络环境中进行敏感操作。其次，我们需要定期清理设备中的无用文件和缓存数据，以减少设备产生的数码痕迹。此外，我们还可以使用加密软件来保护我们的数据和隐私。

总的来说，数码痕迹是一个不可忽视的话题。随着科技的发展，它可能会在更多的场景中被利用。因此，我们需要时刻保持警惕，提高自己的安全意识，以保护自己的数字财产和隐私。

结语

在数字化时代，数码痕迹已经成为了一个无法避免的话题。不论是对于普通人还是执法部门来说，了解和应对数码痕迹都至关重要。我们应当保持警惕，并学会利用技术和工具来保护自己的数字财产和隐私。

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、爱情的痕迹

爱情的痕迹 - 美丽而复杂的人类情感

爱情，是世界上最为美妙又复杂的情感之一。它是人类内心最深处的火焰，激发着我们最纯净的情感，却也是一把锋利的双刃剑，能够轻易地刺透我们脆弱的心灵。当热烈的感觉填满每一个角落的时候，爱情的痕迹将永远留存，让我们铭记那美妙的瞬间。

爱情的痕迹有时如同诗人墨迹般抒写，有时又如画家用笔勾勒。它们既存在于心灵的深处，又透过行为和言语展现出来。当两个人彼此倾心时，他们会分享着甜蜜的吻、温暖的拥抱和无数个细小的亲密时刻。这些痕迹将记录他们相爱的证明，让他们始终忆起曾经的美好。

爱情的痕迹种类繁多，有的悄然无声，有的却刻骨铭心。每个人都会有自己的爱情故事，每个痕迹都有其独特的意义。

1. 甜蜜的对话

爱情的痕迹充满了甜蜜的对话，这些对话来源于彼此的倾诉与交流。无论是在日常生活中还是在夜深人静的时候，两个人能够坦诚地分享内心的想法和感受，这种亲密的交谈将为他们的感情增添深度和亲密度。那些美好的回忆和深情的对话将成为他们心底最深处的爱情痕迹。

2. 无言的眼神

有时候，爱情的痕迹不需要言语来表达，两个人的眼神已经说出了一切。当他们互相凝视时，彼此的眼睛将会透露出深深的情感和无尽的温柔。这份默契的目光能够让彼此明白对方的心意，无需多言，便能感受到彼此的爱意与关怀。

3. 亲吻的印记

亲吻是一种最为直接的身体表达。当两个人深深地吻在一起时，他们的嘴唇将交织成一幅画卷，记录下他们彼此的爱意与渴望。每一次的吻都加深了他们之间的联系，让他们感受到彼此的存在，留下了爱情的痕迹在双方的心中。

4. 心灵的共鸣

爱情的痕迹不仅仅存在于外在的行为，更深刻地根植于心灵的交融与共鸣。当两个人能够真正理解对方的内心世界，彼此的思想和价值观相互契合时，这种心灵的契合将使他们的感情更为牢固和持久。这种共鸣不仅仅是言语上的交流，更是在无声的默契中传递出爱情的痕迹。

5. 关心和支持

爱情的痕迹可以体现在人们对彼此的关心和支持之中。当一个人愿意为另一个人付出时间和精力，无论是在困难时刻还是平凡的日常生活中，这种无私的奉献和关怀将铸就爱情的更深意义。通过增强彼此的成长和支持彼此的梦想，两个人将在更高的层次上感受到彼此的存在和爱。

无论是甜蜜的对话，无言的眼神，亲吻的印记，心灵的共鸣还是关心和支持，这些爱情的痕迹共同构建了美丽而复杂的人类情感。

在爱情的世界里，每个人都在寻找那份真挚而独特的情感，每个人都希望能够留下属于自己的爱情痕迹。爱情如同天空中的繁星点缀着黑夜，它们闪烁着永恒的光芒，让我们相信爱情的美好和力量。

无论是初恋时的懵懂少年少女，还是经历了岁月沉淀的成熟情侣，每个人都会在爱情的旅途中留下属于自己的痕迹。这些痕迹由爱的无私与付出、信任与承诺所铸就，所以它们弥足珍贵。

不管痕迹是多么微小，但它们都是爱情存在的证明，是我们对爱情最真挚的回忆。无论爱情的痕迹是体现在那一个瞬间，那一刻留下的美好回忆，都是我们心中永远的珍宝。

让我们珍惜每一个爱情的痕迹，因为它们将永远定格在我们的记忆和心灵深处。无论时间如何推移，那些美好时刻与甜蜜回忆将永远陪伴我们，让我们相信爱情是真实而美好的。

让我们一起留下属于自己的爱情痕迹，让爱在这个世界上绽放出更加绚烂的光芒！

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。