签约时间通常在体检后的两周内完成。辽宁农行体检是签约的一项必须条件，而体检结果需要时间进行审核，审核通过后才能正式签约。根据经验，体检后通常需要一到两周的时间进行审核，然后再开始签约程序。如果等待时间过长，建议向辽宁农行相关工作人员进行咨询了解具体情况，并且可以提前准备好相关资料，以缩短签约时间。
五年起存是3.85%，国有银行都一样
你好，丧葬补助金=统筹地区上年度职工月平均工资×6个月。
辽宁移动计算机类面试题
随着信息技术的飞速发展，移动计算机类的工作岗位日益增多，对人才需求也越来越高。而作为应聘者，要想在众多竞争者中脱颖而出，面试中的表现尤为重要。辽宁移动计算机类面试题就是应聘者们在求职过程中常会遇到的挑战。在本文中，我们将会为大家介绍一些常见的辽宁移动计算机类面试题，并提供一些建议性的回答，希望能对正在求职的读者有所帮助。
操作系统是计算机硬件和软件的核心，理解操作系统的原理和功能是每个计算机专业人士的基本要求。在辽宁移动计算机类面试中，与操作系统相关的问题经常会被提及。
请你简要解释操作系统是什么？
回答：操作系统是一种控制和管理计算机硬件与软件资源的系统软件。它通过提供用户与计算机硬件之间的接口，协调各个程序之间的执行，实现对计算机系统的高效管理和资源分配。
操作系统的主要功能有哪些？
回答：操作系统的主要功能包括进程管理、内存管理、文件系统管理、设备管理和用户界面等。进程管理负责程序的加载、执行和调度；内存管理负责内存空间的分配和回收；文件系统管理负责文件的存储和组织；设备管理负责对硬件设备进行控制和管理；用户界面提供用户与计算机系统之间的交互方式。
请你简要介绍一下常见的操作系统类型。
回答：常见的操作系统类型包括Windows、Linux和iOS等。Windows是微软开发的操作系统，广泛应用于个人电脑；Linux是一种开源操作系统，具有高度的定制性和扩展性，被广泛应用于服务器和嵌入式设备；iOS是苹果公司开发的操作系统，主要运行于iPhone、iPad和iPod等移动设备。
数据结构与算法是计算机科学的重要基础，对于移动计算机类的求职者来说，掌握常见的数据结构和算法是必备的能力。
请你解释一下什么是数据结构？
回答：数据结构是指一组数据元素及其之间的关系，它描述了数据元素的组织方式和操作规则。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。
请你介绍一下常见的排序算法。
回答：常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序等。冒泡排序通过相邻元素的比较和交换来实现排序；插入排序将数组分为已排序和未排序两部分，逐个将未排序元素插入已排序部分；选择排序每次从未排序部分中选择最小的元素放到已排序部分的末尾；快速排序采用分治的思想，通过选取基准元素，将数组不断划分为小于基准和大于基准的两部分；归并排序采用分治的思想，将数组递归地划分为小的子数组，然后合并子数组得到排序结果。
请你简要解释一下树和图的区别。
回答：树和图都是常见的非线性数据结构，树是一种特殊的图。树是由节点和边组成，每个节点可以有多个子节点，但只有一个父节点，而图是由顶点和边组成，顶点之间的连线可以是任意的。树通常用于表示层次关系，如目录结构，而图则可以用于表示任意复杂的关系，如社交网络。
辽宁移动计算机类面试题涵盖了许多专业知识和技能，掌握这些知识和技能对于求职者来说至关重要。希望本文提供的辽宁移动计算机类面试题及回答能够对正在求职的读者有所帮助。在面试过程中，一定要保持自信、清晰地表达思路，并结合个人经验和实际项目进行回答。祝愿大家都能顺利通过辽宁移动计算机类的面试，取得理想的工作！
农业银行面试后14-30天左右的时间通知体检，体检项目一般包括内科、外科、血常规、尿常规、胸片、腹部彩超、耳鼻喉、肾功能和肝功能等，农业银行体检项目及标准参照的是公务员的标准。
目前还没有明确的信息证明辽宁农行招聘签约是一次性发放的。
1，虽然一些银行在招聘时采取批量签约的方式，但是是否一次发完需要看具体招聘条件和招聘规模。
2，辽宁农行是否采取一次性发放的方式需要参考当地招聘公告或者咨询相关人员。
3，但是一般来说，银行在签订劳动合同时都会按照约定的时间逐一发放给签约者，因此不是一次性发放的情况更为普遍。
随着科技的进步和互联网的普及，人们日常生活中的金融交易也逐渐实现了线上操作，其中转账就是一项非常常见的金融操作。然而，不同银行之间的转账速度却有所不同。今天我们来探讨一下农业银行转农业银行的转账到账时间以及一些注意事项。
农业银行，作为我国重要的商业银行之一，服务了广大农民和城市居民多年。很多人经常会有跨行转账的需求，而对于农行转农行的到账时间，很多人都颇有些疑惑。
首先，我们需要明确一点，农行转农行的到账时间受到多种因素的影响，包括但不限于以下几个方面：
农行提供了多种转账方式，包括柜面转账、网银转账、手机银行转账等。不同的转账方式对到账时间有一定的影响。一般来说，通过柜面转账的到账时间较长，可能需要1-2个工作日；而通过网银转账或手机银行转账，则更加便捷，一般情况下当天即可到账。
转账金额也是影响到账时间的重要因素之一。较小的金额往往能够更快地到账，而较大的金额可能需要更长的时间进行核实和处理。这是因为较大金额的转账涉及到风险控制和合规性审核，需要更多的时间来确保资金安全。
农行转农行的到账时间还与转账时间有关。如果您在工作日的工作时间内进行转账，一般来说到账会相对较快，可能在同一天或者第二个工作日就能到账。但如果您在节假日或非工作时间进行转账，那可能需要更长的时间来完成处理。
需要注意的是，以上所提到的转账时间只是一般情况下的估计，实际到账时间还可能受到其他因素的影响，如网络延迟、节假日等。如果转账时间较长或有其他问题，建议您及时联系农行客服查询。
对于大部分转账需求来说，农行转农行的到账时间还是相对较短的。农业银行作为我国的大型银行之一，拥有完善的网络系统和专业的处理团队，能够提供快速、安全的转账服务。
总而言之，农业银行转农业银行的到账时间是根据转账方式、转账金额和转账时间等因素综合决定的。一般情况下，通过网银转账或手机银行转账的到账时间较快，可能当天就能到账。但如果通过柜面转账或金额较大的转账，则可能需要1-2个工作日的时间。
无论是农业银行转农业银行还是其他银行之间的转账，作为用户我们都需要提前做好规划和安排，选择合适的转账方式，并留出足够的时间来处理可能出现的延迟。
希望以上对于农行转农行到账时间的解答能够帮助到您，祝您使用农业银行的转账服务顺利愉快！
农行对农行转账多久到账
农行作为国内最大的商业银行之一，在转账业务方面一直备受用户关注。尤其是在农行对农行转账到账时间上，许多用户关心的问题就是，转账多久能够到账？在本文中，我们将详细解答农行对农行转账的到账时间问题。
1. 农行对农行转账是什么？
农行对农行转账是指在中国农业银行账户之间进行转账的操作。这种转账方式非常方便，因为农行用户可以通过不同的渠道进行操作，例如柜面、ATM、手机银行和网银等。无论是个人用户还是企业用户，都可以选择这种转账方式来完成资金的划转。
2. 农行对农行转账的到账时间
农行对农行转账的到账时间主要受到以下几个因素的影响：
在一般情况下，小额转账（例如5000元以下）的到账时间通常较快，一般可以在当日或者最多1个工作日内到账。而大额转账（例如5000元以上）的到账时间会相对较长，可能需要2个工作日或更久的时间才能到账。
此外，不同的转账方式也会对到账时间产生影响。例如通过柜面办理的转账可能相对较慢，而通过手机银行或网银进行操作的转账能够更快到账。
还有一个重要的因素是转账时间。如果您在农行规定的转账时间内进行操作，通常能够保证较快的到账时间。但如果您在非工作时间或者节假日进行转账，那么到账时间可能会延迟。
最后，农行系统的处理时间也是影响到账时间的重要因素之一。因为银行需要对转账订单进行审核和处理，所以在高峰期可能会出现一定的延迟。如果您的转账与其他用户较多的同时进行，那么到账时间可能会稍有延迟。
3. 如何缩短农行对农行转账的到账时间
如果您希望尽快收到农行对农行转账的款项，我们提供以下几点建议：
4. 其他注意事项
在进行农行对农行转账时，我们还需要注意一些其他事项：
结论
农行对农行转账的到账时间与转账金额、转账方式、转账时间和系统处理时间等因素相关。一般情况下，小额转账到账时间较短，大额转账到账时间较长。为了缩短到账时间，可以选择合适的转账方式，并尽量避开非工作时间和节假日。此外，注意避开高峰期和确认转账信息准确无误也能够提高到账速度。
如果您在使用农行对农行转账过程中遇到问题，建议及时联系农行客服进行咨询和解决。
结束了
农业银行是中国主要的综合金融服务提供商之一致力于打造经营特色鲜明、服务高效便捷、功能齐全、协同能力强、价值创造能力突出的世界级商业银行集团。金融市场业务和资产管理业务，业务范围还涵盖投资银行、基金管理、融资租赁、寿险领域。
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());
}
}
