1
基础测量
首先，测绘人员利用测绘仪器，对测区布设房产平面控制点，进行平面控制测量。其次，测绘人员依据房产平面控制点，对测区内的房屋及其附属设施进行测量，绘制1：500房地产总平面图。
2
外业项目测量
测绘人员依据房地产总平面图和房屋竣工图，对房屋及其附属设施进行实地测量，分幢逐户丈量记录，调查房屋权界、共有部位，采集房屋内、外部各类边长数据。房产测绘要求当事人现场配合，指认产权界限、共有面积。
3
内业绘图、测算面积
测绘人员依据外业测量采集的各类边长数据，利用计算机绘制房产平面图，计算房屋建筑面积。房产测绘及房屋面积计算工作应当执行国家标准《房产测量规范》和建设部《商品房销售面积计算及公用面积分摊规则》。
4
质量检查验收
测绘人员将测绘成果提交质量检查部门，质检部门依据有关技术规范，对测绘成果进行检查验收。
5
出具测绘成果
产测绘成果经检查验收质量合格的，转交产权登记部门用于房屋产权登记。
现场测量
1
现场明确落实房产调查内容
（1）坐落名称
（2）产权性质
（3）幢号
（4）层数
（5）建成年代
（6）结构
2
对建筑物外观总体查看
（1）明确层数有否变化，有否退层
（2）单元数、各单元之间有否错位
（3）有否阁楼、地下室
（4）各层南北阳台有否变化或不同及其封闭情况；
对于外测与施工图纸有不同的应作好记录，测量过程中重点测量。
3
实测记录原则
（1）测量数据应明确注明是几层、哪个部位的，以便核查；
（2）对于所有变化、测量数据都应进行笔录，笔记要清晰，不能靠记忆，以备校对和审查；
（3）外测数据应详细，宁多勿少。
4
测量过程中应注意以下事项
（1）明确阳台结构形式；区别阳台及观光台；确定是按阳台还是主体内结构；注意阳台顶层变化；
（2）明确阳台封闭情况（每单元、每层有时不同）；
（3）确定外墙体，分割墙体厚度及外墙皮装饰厚度及结构形式；
（4）明确公用部分分割，用途范围、服务性质、产权归属，特别是楼层间共用部分的变化；
（5）对复式结构注意复式楼梯的位置，所占空间，管道井等小部分共用面积的变化，特别是顶层；
（6）阁楼层注意斜面情况，露台、阳台形式，老虎窗位置，防火楼梯的空间使用归属；
（7）对大型连体结构及公建，明确公用面积的服务对象（特别是与地下车库连通部分），消防、人防部分的权属，根据规范明确分摊；
（8）对地下室必须每间测量，特别是主体墙外的分割墙及墙体厚度变化；
（9）楼上部分必须对每户型及分间情况进行实测，注意墙体不规则变化，对相同或镜像单元、层、户必须进行实际确认；
（10）每部分必须测两遍以上，对测量数值报两遍，记录者详细标记。
绘图
1、必须先根据实测记录对照核准每部位尺寸；
2、必须按测量草图要求准确注明各要素，特别是座落、层数、建成年代、单元排列、楼层平面分列、指北方向等；
3、尺寸标注要严格按居中推算，不管碎部、大小，并且清晰、准确、位置正确，对相应或镜像关系的必须另行标注，不得省略；
4、凡是有变化楼层必须单独画出，不得只用文字说明；
5、对公用部分界限要清晰，名称必须用文字标注说明；
6、对阳台的封闭与否必须用虚、实线区分，必要时用文字备注说明；
7、对地下室每间开门位置，特别是与车库及其他空间相连通要准确标示；
8、对外墙厚度必须区分明了，说明准确；
9、对预测项目必须认真对照每层变化情况，特别是对阁楼部分必须认真识图，准确推算够高部分尺寸，对老虎窗的宽度、高度仔细对照图纸核实；
10、明确本幢建筑需分摊的部分，该分摊给谁，从而确定划分本幢建筑的功能区；
11、用微机标注时，一定要注意标注尺寸的捕捉点是否正确。
自检自查
1、必须对绘图要求认真对照，逐步检查；
2、必须对整个项目的总尺寸进行核查，每部分尺寸是否闭合；
校对
1、校对人必须对整个项目全面细致的进行核实查对，对查找的问题必须做好记录，及时并监督改正。
2、对于阁楼、地下室需推算的地方，校对人必须自己独立推算一边；
3、对于缺少原始记录的应责令负责人实测；
4、校对人不得只走形式，签字了事，甚至直接签字；
5、确定绘图无误后，双方签字，连同校对记录交予科室负责人。
常用的是全站仪，经纬仪，水准仪。
先进的：RTK，手持GPS，信标机（水上用），测深仪（水上测绘） 室内的：打印机，绘图仪，扫描仪。测绘仪器，简单讲就是为测绘作业设计制造的数据采集、处理、输出等仪器和装置。在工程建设中规划设计、施工及经营管理阶段进行测量工作所需用的各种定向、测距、测角、测高等房产测绘有广义的和狭义的两种说法。
狭义的，需要测量房屋面积、房屋室内高度等各种尺寸，需要用到的仪器和工具有：钢尺、手持激光测距仪、水准仪、罗盘等。广义的，需要进行与房产有关的各种测量，需要用到的仪器和工具有：全站仪、全球定位系统（GPS）RTK、水准仪、手持激光测距仪、红外光电测距仪、钢尺、罗盘、皮尺等等。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。
测绘技术是指通过测量方法和技术手段，获取、处理和表示大地地理空间信息的一门学科。随着社会的发展和技术的进步，测绘职称的重要性也日益凸显。
首先，测绘职称是衡量测绘人员技术能力和专业水平的重要标志。在测绘行业中，拥有高级职称的人员代表着在技术层面上的承诺和认可。他们经历了长期的专业学习和实践，具备了丰富的实际工作经验和较高的技术素养。拥有测绘职称的人员能够更好地解决实际测绘问题，提升工作效率，为整个行业的发展做出贡献。
其次，测绘职称是职业发展的重要突破口。测绘行业竞争激烈，拥有测绘职称可以有效提升个人的竞争力。测绘职称是专业技术人员的身份证明，也是企业对人才选拔的重要依据。拥有测绘职称的人员更容易得到认可和信任，能够在岗位晋升、薪资待遇和职业发展等方面取得突破和提升。
另外，测绘职称培养了行业专业人才队伍。测绘行业作为国家重点支持的战略性新兴产业，对培养高素质、高水平的专业人才有着迫切需求。测绘职称评定的实施，可以激励广大测绘从业人员不断提升自身素质，提高技术水平，形成专业人才队伍建设的良性循环。通过测绘职称的评定，可以为行业提供更多专业人士，为测绘事业的发展和升级注入新的动力。
测绘职称评定是对测绘从业人员进行能力和水平的认定和评价。为了确保评定的公平、公正和科学，测绘职称评定的内容和标准需要明确和规范。
测绘职称评定的主要内容包括：
测绘职称评定的标准主要包括：
为了促进测绘职称评定工作的推进和规范，需要确定一条科学、合理的评定实施路径，并提出相关建议。
首先，建立测绘职称评定的管理机构和评审委员会。相关主管部门和行业协会应组建专门的管理机构，负责测绘职称评定工作的组织、管理和监督。评审委员会由测绘行业的专家和学者组成，负责对评定申请进行审查和评审。
其次，完善测绘职称评定的制度和标准。制定具体的评定细则，明确评定的要求、流程和标准。制定测绘职称评定的考试科目和内容，确保评定的科学性和公正性。
另外，加强测绘职称评定的宣传和培训。通过多种渠道宣传测绘职称评定的重要性和必要性，提高从业人员的参与度和积极性。开展相关的培训和辅导活动，帮助从业人员熟悉评定要求和提升评定能力。
最后，建立测绘职称评定的激励和奖励机制。对通过测绘职称评定的人员给予相应的激励和奖励，如晋升职务、享受薪资待遇和职称津贴等。这样可以更好地激发从业人员的积极性和创造性，推动整个行业的发展。
测绘职称评定是提升测绘行业从业人员素质和水平的重要举措，对于推动测绘事业的发展具有重要意义。希望相关部门和测绘从业人员共同努力，进一步完善测绘职称评定的制度和机制。通过测绘职称评定的实施，能够培养更多专业人才，推动测绘技术的创新和应用，为社会和经济的发展做出更大的贡献。
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。
