现状很好
去年，苏州蜗牛公司的营收为1.07亿美元，净利润为790万美元。相比之下，在2020年，该公司录得1.25亿美元的营收，净利润为2980万美元，这得益于全球新冠肺炎封锁期间游戏市场的飙升。
一、省考面试题型变化
近年来江苏省考不断推出新颖的题目让考生应接不暇：
之前从未出现的反驳题目、统筹协调题目、漫画题等，在近年中均有考到；新颖的题目让学生无从下手，尤其在考场紧张环境下，会严重影响考试心态。
历年考察的题型：
→综合分析能力（哲理故事，漫画，社会感知能力）
→言语理解与表达（主题演讲、情境演讲、沟通）
→解决问题能力（人际，应变，建议类）
→计划组织协调（调研，宣传，统筹安排）
→岗位匹配性、反驳类、选择类···
（总之，题型的丰富性也就决定了，你备考的时长一定要够“量”才能轻松应对这些题型变化。）
近年来查看的新颖题型：
★反驳题 是近年来公务员考试当中出现的新题型。
★漫画题 是近年来公务员面试当中出现频率较高的题型。
二、江苏省考面试考察方式变化
新形式出现加大考试难度更考验人的应变能力：
★考察方式上：江苏省公务员新型的面试形式——结构化小组。通常情况下，结构化小组每套题有3～5道题目(按照人数来分配题目数量，例如3个考生就回答3道题，4个考生就回答4道题)，考生需在规定的时间内依次作答面试题目。这样的形式无疑给江苏省考难度提了一个度。
三、如何应对这种变化
一、列好提纲有技巧：提纲是我们在考场内答题的救命稻草，如果利用场外的时间把提纲列好了，那么已经成功了一半。
①逻辑是前提：分点列出1234
②字数千万不能多：提纲只挑要点，书写出关键词
③ 字迹要清晰：高度紧张状态，考场内不认识影响考试
二、构思框架不可少，只要简单思考一下每道题大概有哪几个模块？每个模块大概有几点？就已经足够了。
三、亮点答案有最好，我们可以结合自己的积累、社会实际、严格做好审题，从而能够稳中求新，制造一点答案亮点。
苏州事业单位B类面试题是各位考生备考苏州事业单位B类面试时的重要参考资料。苏州地区的事业单位面试是评价考生综合素质和岗位能力的重要环节，合理的备考和熟悉面试题型能够提高考生的面试表现。本文将介绍苏州事业单位B类面试题的相关内容，希望对考生有所帮助。
英语作为一门重要的外语，在各行各业中得到广泛的应用。面试中通常会涉及英语知识与应用的考察。以下是一些可能出现的面试题及其参考答案：
我的英语学习始于小学，通过系统学习和不断的实践，我掌握了扎实的英语基础知识和良好的听说读写能力。在大学期间，我参加了多项英语竞赛并取得了较好的成绩。此外，我也利用业余时间自学了一些专业英语课程，提高了在工作中的英语应用能力。
In my previous job, I was responsible for managing the company's international business operations. This involved coordinating with overseas clients, negotiating contracts, and ensuring timely delivery of products. I also handled communication with foreign suppliers and organized business trips abroad.
面试官通常会根据招聘岗位的要求来问一些专业知识与能力相关的问题。以下是一些可能出现的面试题及其参考答案：
我在相关领域拥有多年的工作经验，熟悉行业内的各项操作规范与流程。我具备良好的团队合作精神，能够有效地与同事合作完成任务。同时，我也具备独立工作的能力，能够独自完成工作任务并具有较强的问题解决能力。
我认为苏州事业单位在近年来取得了很大的发展。苏州作为中国的经济发展高地，事业单位在推动经济发展和社会进步方面发挥了重要作用。我相信，在未来的发展中，苏州事业单位将继续发挥重要作用，并为苏州的经济建设和社会发展做出更大贡献。
除了专业知识与能力，个人素质与能力的考察也是面试的重点之一。以下是一些可能出现的面试题及其参考答案：
我在之前的工作中，经常需要与团队成员合作完成各项任务。我善于沟通和协调，能够与不同背景的同事建立良好的工作关系。在团队中，我通常担任组织者和协调者的角色，能够有效地促进团队的合作和协作。
我具备较好的自我管理能力。我善于制定合理的工作计划和目标，并能够按照计划有序地完成工作。我注重时间管理，能够有效地安排工作和休息的时间。我也具备较强的抗压能力，能够在工作压力大的情况下保持良好的工作状态。
以上是苏州事业单位B类面试题的相关内容。希望通过这些面试题的介绍，能够帮助考生们更好地备考和应对面试。祝愿大家能够在面试中脱颖而出，顺利获取理想的工作岗位！
具体待遇应该还是要看个人能力的吧，公司不一样待遇自然也不一样，不过蜗牛公司也算大公司了，待遇不会差到哪里去，再说整个游戏行业目前都很吃香，不会差到哪去吧，一般入门级的在5000左右吧。
。
简介：苏州蜗牛数字科技股份有限公司（简称：蜗牛公司）成立于2000年，是中国最早的3D虚拟数字技术研发企业。
十多年来，蜗牛公司一直坚持自主研发，70%以上的员工为研发人员，拥有多项自主知识产权的3D虚拟数字技术，始终保持着在3D虚拟数字技术领域的世界领先地位，业务涵盖网络游戏、数字电影、移动端等多个领域，是目前中国最大的数字文化娱乐内容生产企业之一。有以下几种吃法：
豪华的吃法：吃一顿正宗的法餐，选一只最大的蜗牛
健康的吃法：看着蜗牛一步一步往锅里爬
作死的吃法：看了非洲的纪录片，效仿土著部落的吃法
蜗牛超好养
①它的皮肤会呼吸，所以不能泡水否则会窒息！
②它会走失，所以要给它准备一个密封的家但是要透气！
③它非常喜欢潮湿，所以要给它的家经常喷些水！
④它很喜欢吃番薯，我都给它切成小块它吃的很快！
不多说了，上图 ～嘻嘻～
倪小胖吃番薯https://www.zhihu.com/video/1099732139872026624倪小胖巡查https://www.zhihu.com/video/1099732354863677440有次我喂它白菜帮子，它闻了一下就傲娇地走开了，明显把白菜当作了建筑材料、天然掩体。以至于后来白菜都要坏掉了它老人家也没动一口。所以不要以为几片烂菜叶就能糊弄得了它。得整点儿『硬菜』，拍个黄瓜就不错。
事实上，蜗牛最喜欢的就是黄瓜了。别因为蜗牛软趴趴，滑溜溜的，就天然地觉得它只能吃些老太太才嚼得动的食物，其实，蜗牛长了好多牙齿，它喜欢啃口感好又多汁的蔬菜水果（甜食最好啦），当然不要有刺激性气味最好。
有时候，蜗牛的口味显得比较重，比如它吃墙皮、报刊、指甲、自己的壳（你不知道，大半夜听见有一个『喀吃喀吃』磨牙一样的小声音均匀地响是多么惊悚的事情）等等。
总之，可以多尝试一些食物/东西给它，它会告诉你，『人类的饮食结构，弱！暴！了！』
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。
