怎么进去家政群？-招聘街

一、怎么进去家政群？

首先你得有群内的群成员，然后让他们拉你进群，或者让他们分享一个二维码给你，前提是你得要认识群里的人，或者群管理，但是如果是QQ群的话，那就好弄了，你可以先进行搜索相关的关键词，一般情况下，QQ群一搜就可以搜到的，然后再申请加入就可以了。

二、怎样加入家政群？

首先要有微信朋友在家政群里，邀请你进群，还的群主同意，有的家政群群主设置了关门，微信朋友在群里让群主开门，你才可以进去，或者是群主直接拉你进群也可以，家政群里的群员们都是想找工作的，大家都是有一技之长，你进群也说明你最擅长哪个方面这样方便你找工作

三、家政群如何管理？

家政群的管理涉及到如何维护一个高效、有序、温馨的交流环境，以下是一些管理家政群的建议：

明确群规：在群介绍或者群公告中明确列出群规，包括禁止发布广告、不得人身攻击等，以预防不愉快的事情发生。

设置管理员：选择有责任感、有热情、有组织能力的人作为管理员，负责监督群内活动，及时处理纠纷。

保持活跃：定期发布有关家政服务的信息、知识，或者组织一些线上活动，保持群内活跃度。

及时反馈：对于群内的问题、投诉，管理员应及时反馈，并采取相应的措施。

建立信任：鼓励群成员分享真实经历，建立互相之间的信任。

设立举报机制：设立举报机制，让群成员能够及时举报不良行为。

定期清理：定期清理不活跃、违反群规的成员，保持群的良好氛围。

鼓励交流：鼓励成员之间分享家政服务经验、交流心得，提高服务质量。

提供帮助：尽可能地帮助群成员解决实际问题，增强群的凝聚力。

制定定期分享会：组织定期的线上或线下分享会，让家政员之间有更多的交流机会。

建立评价系统：为每个家政员建立评价系统，让客户为家政员打分，这样可以增强服务的透明度，同时也可以激励家政员提供更好的服务。

及时反馈问题：如果有人反映家政员服务有问题，应当及时处理，并在群里公布处理结果，维护群的公正性。

定期培训：组织定期的线上或线下培训，提高家政员的服务水平。

做好保密工作：对于家政员和客户的个人信息，应当做好保密工作，防止信息泄露。

制定应急预案：对于一些突发情况，比如家政员突然生病等，应当有应急预案来保证服务的正常进行。

以上就是一些管理家政群的建议，希望对你有所帮助。

四、人事行政群名称？

人事行政大部讨论群，或者是人事行政总群，人事工作群的名称，拼搏敢不敢，奋力向前冲，前面有钱，你捡不捡，拼个你死我活，梦想是留个爱发梦的人。

人力资源部搞怪群名，柠檬花扣，月亮粗透末日，落墨成花，小可爱。

人事部群名自如，管家家婆群等等。

五、北京家政群是啥号？

直接到qq查找群里打你想要找到群就可以找到.如（北京家政）后面就会有很多搜索牵引

六、云家政怎么进家政群？

可以通过平台软件进入，对于怎样加入家政群这个问题来说，首先你得有群内的群成员，然后让他们拉你进群，或者让他们分享一个二维码给你，前提是你得要认识群里的人，或者群管理，但是如果是QQ群的话，那就好弄了，你可以先进行搜索相关的关键词，一般情况下，QQ群一搜就可以搜到的，然后再申请加入就可以了。

七、家政群公告怎么写群规？

1.家庭客户持有效市民身份证，户口本或居住证明;单位客户持合法证件。 ⒉.有稳定的经济收入来源并能为家政服务员提供食宿条件。

3.愿意遵守公司的业务运行规则，配合工作并按合同支付有关费用。 4.详细说明所需服务的项目，时间，程序和要求

八、怎样才能进家政群抢单？

对于怎样加入家政群这个问题来说，首先你得有群内的群成员，然后让他们拉你进群，或者让他们分享一个二维码给你，前提是你得要认识群里的人，或者群管理，但是如果是QQ群的话，那就好弄了，你可以先进行搜索相关的关键词，一般情况下，QQ群一搜就可以搜到的，然后再申请加入就可以了。加入以后，有单子群里就会分享出来的，就可以抢了。

九、如何选择靠谱的沈阳保洁家政群？

1. 沈阳保洁家政群的重要性

随着现代人生活节奏加快，快节奏的工作和家庭生活使得很多人无法抽出时间进行家务清洁工作。因此，许多家庭开始寻求保洁家政群的帮助。沈阳保洁家政群具备专业的清洁技巧和经验，能够为家庭提供高质量的清洁服务。

2. 如何寻找靠谱的沈阳保洁家政群？

在选择沈阳保洁家政群时，需要注意以下几点：

查看客户评价：可以通过网络平台或口碑来寻找具有良好声誉的家政群体。客户评价可以直接了解到其他人对其清洁质量以及服务态度的评价。
了解保洁家政群的背景：了解家政群体的成立时间、规模，以及从业人员的资质和培训情况等。这些信息可以帮助你评估他们的专业能力和工作经验。
服务内容和价格：明确保洁家政群提供的清洁服务内容和收费标准。比较不同家政群的价格和服务内容，选择适合自己需求的。
保险和责任：确保所选择的家政群具备必要的保险和承担责任的能力，以免在清洁过程中出现意外或损坏时无法获得赔偿。
签订合同：与家政群签订合同，明确双方的权利和责任，包括清洁范围、服务时间、付款方式等。

3. 沈阳保洁家政群的服务内容

沈阳保洁家政群提供的服务内容通常包括：

日常家务清洁：打扫卫生、普洗衣物、整理房间等。
特殊清洁项目：如地毯清洁、沙发清洁、玻璃清洁等。
家居保养：包括家具保养、电器清洁等。
花园绿化：修剪花草、除草等。

4. 沈阳保洁家政群的收费标准

沈阳保洁家政群的收费标准通常根据清洁的项目、清洁面积和服务次数等来确定。一般情况下，保洁家政群都会提供多种套餐供选择，客户可以根据自己的需求选择合适的套餐。

5. 结语

选择靠谱的沈阳保洁家政群对于现代人节约时间、打造舒适家居环境非常重要。通过合理的选择，您可以享受到高质量的清洁服务，为自己和家人创造一个舒适的居住环境。

感谢您阅读��文，希望通过这篇文章能够帮助您更好地选择靠谱的沈阳保洁家政群。

十、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);