湖南小学体育教资面试题库有哪些?

时间:2024-07-30 04:14 人气:0 编辑:admin

一、湖南小学体育教资面试题库有哪些?

湖南小学体育教资面试题库包含以下题目:

小学一年级投掷垒球动作

小学五年级武术基本功串联动作组合练习

小学六年级篮球运球练习

小学五年级前滚翻动作练习

小学六年级足球脚背正面踢球动作练习

小学四年级学习行进间三步投篮练习

小学二年级持球原地高低运球练习

小学五年级学习正面双手垫球练习

小学四年级学习正面屈腿跳越障碍动作练习

小学三年级学习正面屈腿腾越障碍动作练习

以上只是湖南小学体育教资面试题库的一部分题目,仅供参考。

二、湖南省农商银行考试面试题

湖南省农商银行考试面试题解析

作为金融业的一员,考取湖南省农商银行的职位,不仅需要通过笔试,还需要经历面试环节。面试是考察个人综合素质和能力的重要环节,对于应聘者来说至关重要。下面我们将对湖南省农商银行考试面试题进行详细解析。

问题一:谈谈您对银行工作的理解和认识。

关键词:银行工作, 理解, 认识

回答这个问题时,可以从以下几个方面进行展开:

  1. 银行是金融系统的基础组成部分,担负着金融中介、储蓄、贷款和支付结算等重要职能;
  2. 银行工作需要具备扎实的金融理论知识、良好的沟通能力和服务意识等;
  3. 银行工作需要高度的责任心和专业素养,要求严格遵守各项规章制度;
  4. 银行工作是与客户打交道的过程,需要具备亲和力和高效解决问题的能力。

通过对银行工作的理解和认识,可以展示出应聘者对该行业的热爱和对工作的认真态度。

问题二:在工作中,你是如何保证服务质量的?

关键词:工作, 服务质量

这个问题旨在考察应聘者的服务意识和工作方法。以下是一些回答的要点:

  • 树立以客户为中心的理念,始终站在客户的角度思考问题;
  • 积极主动地与客户沟通,了解客户需求并提供合适的解决方案;
  • 注重细节,确保工作的准确性和及时性;
  • 保持良好的沟通和协调能力,及时响应客户的咨询和投诉;
  • 不断学习和提升自己的专业知识,为客户提供更好的服务。

通过这些回答,能够展示出应聘者对服务质量的重视以及自己如何以客户为中心来保证服务质量。

问题三:请分享一次你遇到的难题和你是如何解决的。

关键词:难题, 解决

回答这个问题时,应聘者可以选择一次实际工作中遇到的难题,并按照以下结构进行回答:

  1. 描述遇到的难题,包括问题的背景和复杂程度;
  2. 分析问题的原因,并说明自己对问题的理解;
  3. 详细描述解决问题的过程和方法,并强调自己的主动性和创新能力;
  4. 总结解决问题的经验和教训,并说明自己的成长和进步。

通过回答这个问题,可以展示出应聘者在工作中面对问题时的应变能力和解决问题的能力。

问题四:你是如何理解团队合作的重要性并且在团队中扮演什么角色的?

关键词:团队合作, 重要性, 角色

回答这个问题时,应聘者应该重点阐述以下几个方面:

  • 团队合作能够集思广益,提高工作效率和质量;
  • 团队合作可以实现资源共享和协同互助,提升整个团队的业绩;
  • 个人在团队中可扮演组织者、沟通者、协调者和推动者等多个角色;
  • 团队成员应该积极参与并贡献自己的专业知识和经验;
  • 通过团队合作可以实现个人的成长和职业发展。

回答这个问题时,应聘者可以结合自己的团队经历和合作案例,展示出自己的团队意识和协作能力。

问题五:请谈谈您对风险管理的看法和措施。

关键词:风险管理, 看法, 措施

回答这个问题时,应聘者可以包括以下内容:

  • 风险管理是金融机构最重要的任务之一,需要重视并采取措施进行预防和应对;
  • 建立健全的风险管理制度和机制,包括风险评估、风险控制和风险监测等;
  • 加强内部控制和合规管理,确保业务操作符合相关法律法规;
  • 提高员工的风险意识和风险管理能力,通过培训和教育等方式提升整体风险管理水平。

回答这个问题时,应聘者应该结合自身经验和相关知识,展示出自己对风险管理的深刻理解和实际应对能力。

问题六:请分享一次您在工作中取得的成功经验。

关键词:成功经验

回答这个问题时,应聘者可以结合工作经历和具体案例,按照以下结构进行回答:

  1. 描述取得成功的背景、目标和重要性;
  2. 详细描述自己在该项目中的角色和贡献;
  3. 阐述自己取得成功的方法、策略和关键因素;
  4. 总结成功经验并提出自己的成长和发展计划。

回答这个问题时,应聘者应该突出自己的工作能力、执行力和团队协作能力,并提供具体的数据和事实支持。

通过对上述面试题的解析,我们可以看出湖南省农商银行在面试中注重综合素质和能力的考察。应聘者在准备面试时,应注意理解题意,结合个人经验和能力进行回答,以体现自己的价值和竞争力。

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、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。

七、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。

八、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。

九、mycat面试题?

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。

十、下乡扶贫面试题?

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!

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