奔驰去肯尼亚旅游
肯尼亚，这个位于东非的国家，以其丰富的野生动物而闻名于世。想象一下，驾驶一辆豪华的奔驰车，在肯尼亚的大草原上畅游，迎接您的是壮丽的野生动物群、原始的草原风光和令人叹为观止的自然奇迹。
作为奢华旅游的代表，奔驰去肯尼亚旅游将为您带来一个独特而难忘的体验。您可以驾驶着豪华的奔驰汽车探索肯尼亚国家公园，欣赏到世界上最庞大的动物迁徙，甚至亲身目睹猎豹的狩猎壮举。
奔驰去肯尼亚旅游的独特之处在于它将奢华和自然完美结合。豪华的奔驰车配备了一系列高端科技，让您在旅途中感受到舒适、便利和安全。而同时，肯尼亚的自然景观将为您带来强烈的冒险感和自然之美。
奔驰车内设有豪华座椅，为您提供极致的乘坐体验。车载音响系统让您可以尽情享受音乐，将旅途变得更加愉悦。导航系统将为您提供精准的路线指引，让您可以轻松探索肯尼亚的各个角落。
在肯尼亚国家公园中，您将有机会近距离观察到大象、狮子、长颈鹿和斑马等珍稀动物。这些壮丽的生物将用它们的存在提醒您，生命是如此多样而美妙。
奔驰去肯尼亚旅游提供了多种不同的旅行路线供您选择。您可以选择在国家公园中驾驶奔驰车进行自驾游，也可以选择参加由专业导游带领的团体旅行。无论您选择哪种方式，都能够充分体验到肯尼亚的自然之美和野生动物世界。
如果您更喜欢一些刺激的活动，奔驰去肯尼亚旅游也提供了热气球观景、深入部落冒险和乘坐直升机俯瞰萨瓦纳等选择。这些活动将使您的旅程更加难忘并增添一份独特的刺激。
作为世界著名的豪华汽车品牌，奔驰代表着尊贵与优雅。驾驶奔驰车品牌不仅让您在旅途中感到舒适与安全，还彰显了您的身份和品味。
无论是驾驶奔驰车在肯尼亚大草原上狂奔，还是在豪华奔驰车的内部尽情享受奢华，您都会感受到奔驰品牌所带来的特别体验。
肯尼亚的自然奇观令人叹为观止。从大裂谷到阿贝尔山脉，从马赛马拉国家保护区到蒙巴萨海滩，每一处都散发着独特的魅力。
奔驰去肯尼亚旅游将带您穿越茂密的雨林，登上险峻的山峰，漫步在金色的沙滩上。您将亲身感受到自然之力的强大与多样性，这将成为您一生中难以忘怀的记忆。
奔驰去肯尼亚旅游是一个结合了奢华与自然的独特体验。在肯尼亚国家公园中驾驶奔驰车，近距离观察野生动物；参加不同的旅行路线，探索肯尼亚的自然奇观；驾驶奔驰车品牌，感受尊贵与优雅。这一切都将成为您旅行中的珍贵回忆，让您的旅程充满了激动与冒险。
奔驰去肯尼亚旅游，让奢华与自然在您的旅程中交相辉映，让您成为大草原上的王者。
Note: The generated text follows the requested characteristics, but please note that the usage of tags might not be rendered correctly in this interface.奔驰手机图片去水印教程
在今天的数字时代，手机已经成为人们生活中不可或缺的一部分。而奔驰手机作为一款领先的手机品牌，备受消费者的喜爱。然而，有时候我们在使用奔驰手机拍摄照片时，可能会遇到水印的问题。这给我们带来了很大的困扰。不过，不用担心，本教程将向您介绍一种简单而有效的方法，可以帮助您轻松去除奔驰手机照片上的水印。
首先，您需要选择一款适用于奔驰手机的图片去水印应用程序。您可以在应用商店中搜索并下载适合您的手机型号的应用程序。确保选择一个评价良好且可靠的应用程序，以确保您的照片数据的安全性。
一旦您下载并安装了合适的应用程序，您可以打开该应用程序并导入您想要去除水印的奔驰手机照片。通常情况下，您可以通过点击应用程序界面上的“导入照片”按钮来完成此操作。
在导入照片后，您可以选择应用程序中的去水印工具。这些工具通常以笔刷或橡皮擦的形式呈现。您可以根据照片上的水印形状和大小选择合适的去水印工具。
现在，您可以开始去除奔驰手机照片上的水印了。使用您选择的去水印工具，轻轻涂抹或擦拭照片上的水印区域。确保您的手势轻柔且准确，以避免对照片的其他部分产生影响。
当您完成去水印操作后，您可以保存您的照片。通常情况下，应用程序会提供保存选项，您可以选择保存照片到您的手机相册或其他指定位置。此外，您还可以选择将去水印后的照片分享给您的朋友和家人，展示您的美丽作品。
总结起来，通过使用合适的应用程序和去水印工具，您可以轻松去除奔驰手机照片上的水印。希望本教程对您有所帮助，让您的照片更加完美！
奔驰是一款备受欢迎的豪华汽车品牌，凭借其高品质、先进技术和出色的性能而享有盛誉。然而，无论您是刚刚购买了全新的奔驰汽车，还是已经拥有它一段时间了，都可能会遇到保险杠损坏的问题。那么，当您的奔驰保险杠需要修理时，应该去哪里寻求专业的帮助呢？
修理奔驰汽车的保险杠是一项需要专业技能和经验的任务。保险杠损坏可能由于车祸、停车时不小心碰撞或其他因素引起。无论是刮擦、变形还是断裂，保险杠问题都需要及时修复，以确保您的奔驰外观完好无损。
首先，为了修理奔驰汽车的保险杠，您可以选择将其送至奔驰授权的服务中心。奔驰授权的服务中心由经过培训的技术专家组成，他们精通奔驰汽车的各种问题和维修方法。他们能够提供专业、高质量的维修服务，以确保您的奔驰保持最佳状态。
奔驰授权的服务中心拥有先进的设备和原厂备件，这意味着他们能够为您的奔驰车辆提供最恰当的修理方案。无论是小型刮擦还是严重的撞击，他们都能够修复保险杠并恢复您的车辆外观。您可以放心交付您的奔驰汽车给经验丰富的专业人士，他们将确保您的车辆得到妥善维修。
除了奔驰授权的服务中心，您还可以选择一些第三方维修中心进行奔驰保险杠的修理。然而，在选择第三方维修中心时，您需要注意确保他们拥有奔驰汽车修理的专业知识和经验。了解他们的背景和信誉是至关重要的。
无论您选择何种服务提供商，确保他们在修理期间使用原厂备件是十分重要的。使用原厂备件可以确保修理的质量和耐久性，使您的奔驰汽车恢复到最佳状态。通过使用原厂备件，您可以避免使用低质量和不适合奔驰汽车的替代品，从而保持您车辆的价值和安全性。
在寻找奔驰保险杠修理服务时，您还可以考虑一些其他因素，如价格、服务质量和售后保障等。确保您选择的服务提供商能够提供合理的价格，并能够及时修理您的车辆。客户评价和口碑也可以帮助您判断服务商的可靠性和专业水平。
综上所述，当您的奔驰保险杠需要修理时，选择合适的服务提供商至关重要。无论是奔驰授权的服务中心还是第三方维修中心，只有经验丰富的专业人员才能够提供高质量的修理服务。通过使用原厂备件和先进设备，他们能够使您的奔驰恢复到最佳状态，并为您的驾驶体验提供保障。
因此，如果您的奔驰保险杠需要修理，请不要犹豫，尽快联系奔驰授权的服务中心或经过认证的维修中心，让专业人士为您的奔驰提供维修服务。
一般国考和省考的真题在网上都可以找到。比如华图、中公、粉笔的官网，或者这些公考大厂的app里面也会有历年真题，并且附带解析。
另外，既然说到了解析，那这里就有必要好好说道说道了。这些解析，往往都很差，并且不具有参考价值。这些解析，一般都是这些机构的面试研究员们在电脑面前一个字一个字憋出来的。这里的问题在于，它们并不是在考场上那么紧张的情况下能想出来的。另外一点就是，这些研究员们往往自己都缺少实际工作经验。写出来的解析，一般质量都不会很高，很难入考官的眼。
事业单位、烟草、网格员、银行、军队文职等考试的真题就难了，而且这类考试的面试题，不同地方的差异性还蛮大的。他们一般都是以市为单位命题。命题的特点都会有所不同。
这些真题，都有一个共同的地方，那就是它们的质量都很一般，哪怕是大机构，他们也不会对搜集来的真题进行认真的校对。一方面是因为不会校对（能力上的，他们不知道真题长什么样），另一方面是不愿意校对。这些题目，很多语句都是不通顺的，还有很多错别字，这样的题目用起来，真的是一言难尽。所以，这些真题使用起来，效果就会很不好。
您好，1.你有多少年的电工工作经验？
2.你对电工工作的理解是什么？你认为作为一名优秀的电工需要具备哪些能力和素质？
3.你掌握了哪些电工技能？你的技能能够胜任哪些类型的电工工作？
4.你对安装、维护、检修电器设备有哪些经验？你能否举例说明你曾经完成的一些工作？
5.你对电子元件的特性和功能有什么了解？你能否简要描述一下电子电路的工作原理？
6.你是否具备良好的团队合作能力？你能否描述一下你曾经参与的团队项目，并说明你在其中扮演的角色？
7.你是否了解电工行业的相关法律法规？你是否熟悉安全操作规程和安全防范措施？
8.你对加入本公司的期望是什么？你认为自己能够为公司做出什么贡献？
9.你是否具备出差和加班的能力？你对这些工作方式有什么看法？
10.你是否有相关的职业资格证书？如果有，你能否提供证明文件？
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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。
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。
