能量由最低层向最高层传递，由于数量以及能量损失，最低层可以分配到最多的能量，往上递减
动物种群间的食物分配是由生态系统中的一系列自然过程决定的。通常情况下，食物链的顶端是捕食者，而食物链的底端是植物。食物链的每一层都有其角色和地位，并通过食物的传递来维护生态系统的平衡。
在某些情况下，动物种群可以通过竞争或合作来分配食物。例如，同一物种中的个体可能会竞争同一种食物的资源，而不同物种的动物可以通过合作来获得食物。例如，一种捕食者和一种清道夫可以合作捕猎，以便获得食物。
此外，动物种群的食物分配也受到生存策略和进化策略的影响。例如，某些动物可能通过适应性变异或进化来适应环境的变化，以便更好地利用食物资源。因此，食物分配是一个复杂且不断变化的过程，受到许多因素的影响。
专栏写过，PO在这里：
http://zhuanlan.zhihu.com/foodlover/19792442第一步：计算你的摄入量
首先要解决的问题是，你每天能吃多少。摄入热量和支出热量平衡基本能满足我们的日常生活和营养。每天支出的热量=基础代谢 + 其他支出（运动等）。基础代谢率可以去医院去查自己的基础代谢；也可以记录一段时间（一个月以上）每日摄入情况，再综合体重变化确定摄入量是否合适。当然为了方便大家，也有计算方法~
我在insanity 配套的营养书上看到这样的一个公式，供大家参考：
女性：655+（4.35×体重磅数）+（4.7×身高英尺）-(4.7×年龄)
男性：66+（6.23×体重磅数）+（12.7×身高英尺）-(6.8×年龄)
现在用你刚刚得到的数字乘以下面的运动等级。
第二步：画一张自己的美食图谱，并不断的优化它
把你平常经常吃的、菜场能买到的、食堂能打到的食物，统统写的一个单子里。然后拿起笔，把那些不该常吃的东西统统干掉（喂喂，不是让你吃掉），比如薯片，巧克力神马的。再然后对这些食物进行分类：①谷物与薯类杂豆 ②水果蔬菜 ③禽肉鱼虾蛋类 ④奶与奶制品、大豆与豆制品、坚果。（如果不会分类请见最后的附文）再再然后经常比对一些营养食谱的推荐，给你的图谱增加一些新的成员。比如我一直在思考是不是应该尝试吃吃榴莲。
第三步：根据中国居民膳食宝塔规划每天的饮食
啊~~~~多么丑的一张图。虽然网上能找到其他更好看的版本，但我还是选择了这个“官方版”。因为这图上有“水”（左侧那个水滴）以及一个运动的人（对对，意思就是平衡膳食需要运动）。以下五点是官方的建议：
（1）各类食物摄入量都是指食物可食部分的生重。
（2）各类食物的重量不是指某一种具体食物的重量。而是一类食物的总量，因此在选择具体食物时，实际重量可以在互换表中查询。如建议每日 300g蔬菜，可以选择100g油菜、50g胡萝卜和 150g圆白菜，也可以选择150g 韭菜和150g 黄瓜。
（3）膳食宝塔中所标示的各类食物的建议量的下限为能量水平 7550kJ ( 1800kcal ）的建议量，上限为能量水平10900kJ ( 2600kcal ）的建议量。
（4）不必要每天都吃的符合宝塔的结构，一周之内的总量合理就行了。比如按照宝塔每天都需要吃一点鱼，其实一周吃一两次，总量够了就好啦。
（5）不同能量水平的摄入建议：
第四步：规划一个自己的菜谱
首先要做的事情是，对重量形成概念。那么我们一起从看商品净重量开始吧，酸奶牛奶、面包等包装的包装上都有相应的克数。其他就要依靠厨房秤了。没有厨房秤的时候，就估算。我在公司附近买水果吃，就选大小差不多的，看一眼总重量，除以个数。一般水果都要去皮，核的重量，做法是在家吃的时候精确称重，多称几次就能差不多估算出重量了。米饭包子同理，在有条件的情况下称重，记住大小。没秤的时候就估算~~
无他，手熟尔~~~
需要特别注意的几点是
最后要说的是，罗马不是一天建成的，肥肉也不是一天长成的。饮食对健康的影响也不是一天两是否合理，一两样食物是否健康决定的。这顿吃多了，下顿少吃点；今天吃多了，明天少吃点；这两天吃的像大老虎，后两天吃的像小白兔就好了嘛~（坚决杜绝“这两天吃多了，那么干脆再多吃两天吧”的耍流氓行为 〒▽〒）。吃饭饭不是做化学实验，先称重后按照配方吃的那是养猪场的猪猪（￣∞￣）~~~别把吃饭弄成一种负担，负担会让你痛苦，痛苦会让你放弃。把握整体平衡、亲近自然食材、丰富多样摄取，并且长期坚持。享受与美食的恋爱时光吧~~~~~
大家吃好喝好么么哒~
P.S. 下一篇我跟大家分享一下我私房早餐呢，还是分享一下我随身小零食呢~~或者别的什么的，都可以留言告诉我哈~＼（￣︶￣）／
附文：
（1）谷类、薯类及杂豆谷类、薯类及杂豆谷类包括小麦面粉、大米、玉米、高粱等及其制品。如米饭、馒头、烙饼、玉米面饼、面包、饼干、麦片等。薯类包括红薯、马铃薯等、可替代部分粮食。杂豆包括大豆以外的丁其他干豆类，如红小豆、绿豆、芸豆等。谷类、薯类及杂豆是膳食中能量的主要来源。建议量是以原料的生重计算，如面包、切面、馒头应折合成相当的面粉量来计算，而米饭、大米粥等应折合成相当的大米量来计算。谷类、薯类及杂豆食物的选择应重视多样化，粗细搭配，适量选择一些全谷类制品、其他谷类、杂豆及薯类，每100g玉米掺和全麦粉所含的膳食纤维比精面粉分别多 10g和 6g，因此建议每次摄入 50g-100g粗粮或全谷类制品。每周5次-7次。
（2）蔬菜蔬菜包括嫩茎、叶、花菜类、根菜类、鲜豆类、茄果、瓜菜类、慧蒜类及菌藻类。深色蔬菜是指探绿色、深黄色、紫色、红色等颜色深的蔬菜。一般含维生素和植物化学物质比较丰富。因此在每日建议的 300g-500g 新鲜蔬菜中，深色蔬菜最好占一半以上。
（3）水果建议每天吃新鲜水果 200g-400g 。在鲜果供应不足时可选择一些含糖量低的纯果汁或干果制品。蔬菜和水果各有优势，不能完全相互替代。
（4）肉类肉类包括猪肉、牛肉、羊肉、禽肉及动物内脏类，建议每天摄入 50g-75g 。目前我国居民的肉类摄入以猪肉为主，但猪肉含脂肪较高，应尽量选择瘦畜肉或禽内。动物内脏有一定的营养价值，但因胆圃醇含量较高，不宜过多食用。
（5）水产品类水产品包括鱼类、甲壳类和软体类动物性食物。其特点是脂肪含量低，蛋白质丰富且易于消化，是优质蛋白质的良好来源。建议每天摄入量为 50g-100g ，有条件可以多吃一些。
（6）蛋类蛋类包括鸡蛋、鸭蛋、鹅蛋、鹤鹑蛋、鸽蛋及其加工制成的咸蛋、松花蛋等，蛋类的营养价值较高，建议每日摄入量为 25g-50g ，相当于半个至 l 个鸡蛋。
（7）乳类乳类有牛奶、羊奶和马奶等，量常见的为牛奶。乳制品包括奶粉、酸奶、一奶酪等，不包括奶油、黄油。建议量相当于液态奶 300g 、酸奶 360g、奶粉 45g ，有条件可以多吃一些。婴幼儿要尽可能选用符合国家标准的配方奶制品。饮奶多者、中老年人、超重者和肥胖者建议选择脱脂或低脂奶。一乳糖不耐受的人群可以食用酸奶或低乳糖奶及奶制品。
（8）大豆及坚果类大豆包括黄豆、黑豆、青豆，其常见的制品包括豆腐、豆浆、豆腐干及千张等。推荐每日摄入 30g-50g大豆，以提供蛋白质的量计算， 40g干豆相当于 80g 豆腐干，120g北豆腐， 240g南豆腐、 650g豆浆。坚果包括花生、瓜子、核桃、杏仁、棒子等，由于坚果的蛋白质与大豆相仙有条件的居民可吃 5g-10g 坚果替代相应量的大豆。
（9）烹调油烹调油包括各种烹调用的动物油和植物油，植物油包括花生油、豆油、菜籽油、芝麻油、调和油等，动物油包括猪油、牛油、黄油等。每天烹调油的建议摄入量为不超过 25g或 30g，尽量少食用动物油。烹调油也应多样化。应经常更换种类，食用多种植物油。
（10）食盐健康成年人一天食盐泡括酱油和其他食物中的食盐）的建议摄入量为不超过 6g 。一般 20mL 酱油中含3g 食盐， 1 0g黄酱中含盐 1.5g，如果菜肴需要用酱油和酱类，应按比例减少食盐用量。
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。
前期缺乏劳动力的时候尽量招募NPC找那些年龄比较极端的(30+/20-)，这样即使安排在一个房子里也不会生孩子。(女大男小结婚概率好像更低，我招的NPC女性平均年龄比较高，导致好多房子里女性比男性大两三岁，三年过去了都没结婚)。
给女npc安排工作尽量挑以下几个地方：
1.裁缝铺、草药屋、厨房等产出无关痛痒的工位。
2.铁匠铺、猎人小屋、手工作坊等可以安排少部分女性，因为这些工位即使少一两个人产能也跟得上消耗。
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。
