中药学找工作面试必备:常见面试题解析

时间:2024-08-09 18:34 人气:0 编辑:招聘街

一、中药学找工作面试必备:常见面试题解析

一、个人介绍

在求职面试过程中,最常见的问题之一就是让应聘者进行个人介绍。在回答这个问题时,考生应该突出自己的学术背景和专业技能,以及个人优势和工作经验。同时,强调自己对中药学行业的热爱和追求。

二、中药学的基本知识

面试官通常会问一些关于中药学的基本知识的问题,例如常见的中药药材,药物的制备方法,以及中药的功效和应用。应聘者需要全面了解中药学的基本概念,以及中药的分类和制剂技术。

三、临床应用能力

中药学毕业生的就业方向通常是医院、药店或药企,因此面试官可能会询问应聘者的临床应用能力。应聘者需要展示自己对中药的合理应用和临床实践的经验,以及如何处理药品的疗效和安全问题。

四、科研能力

中药学是一个研究性的学科,所以面试官可能会关注应聘者的科研能力。应聘者需要准备和解答一些与科研有关的问题,包括自己的科研项目经验、科研论文的发表情况以及学术会议的参与经历。

五、职业规划和业务素质

面试官还可能询问应聘者的职业规划和业务素质。应聘者需要展示自己对中药学行业的了解和认识,以及对自己未来的发展和进修计划。此外,应聘者还需要展示自己的团队合作精神、沟通能力和解决问题的能力。

六、面试技巧

在准备面试过程中,应聘者要事先熟悉常见的面试问题,并进行针对性的准备。此外,应聘者还应注意打破僵硬的氛围,保持自信、积极的态度,以及善于与面试官进行良好的互动和交流。

二、中药学找工作面试题及答案-助你顺利获得中药行业工作

中药学找工作面试题及答案

如果你正在准备面试中药行业的工作,那么你可能对常见的面试题目和应该如何回答感到困惑。为了帮助你顺利获得中药学行业的工作,我们准备了一些常见的面试题及其答案。

题目一:请简要介绍你对中药学的认识和了解

回答这个问题时,你可以从中药学的定义、作用、应用领域和研究方法等方面进行介绍。强调你的学历和专业经验,以及对中药学领域的热情和兴趣。

题目二:请谈谈你的中药炮制经验

在回答这个问题时,你可以先从中药炮制的定义和目的入手,然后介绍一些你在学习和实践中获得的炮制经验,比如炮制工艺、炮制工具以及炮制中需注意的注意事项。

题目三:你对中药质量控制的看法是什么

针对这个问题,你可以首先强调你对中药质量的重视,然后谈谈你了解的中药质量控制的一些基本原则和方法。可以提到中药鉴别、制定标准、检测方法等方面的知识。

题目四:请谈谈你对中药安全性的认识

你可以从中药的特点、毒副作用、合理用药等方面介绍你对中药安全性的认识。可以结合一些临床案例或相关研究进行说明,表明你对中药的使用风险有所了解,并且能够采取相应的措施保证中药的安全使用。

题目五:请谈谈你对中药医学发展的看法

这个问题需要你从中药医学的现状、发展趋势和前景等方面进行回答。可以强调中药在中医医疗体系中的重要地位,以及随着人们对传统医学的认可度不断提高,中药市场的增长潜力。

总结

通过以上几个常见的面试题目及其答案,相信你已经对中药行业的面试有了更全面的认识。在准备面试时,还请根据自己的实际情况灵活应对,展示出你的专业知识和技能,以及你对中药学行业的热情和追求。

谢谢你阅读本文,希望这些面试题及答案能对你在中药学找工作的过程中有所帮助!

三、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);

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());

}

}

四、webgis面试题?

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。

五、freertos面试题?

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。

六、paas面试题?

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。

七、面试题类型?

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。

八、cocoscreator面试题?

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。

九、mycat面试题?

以下是一些可能出现在MyCat面试中的问题:

1. 什么是MyCat?MyCat是一个开源的分布式数据库中间件,它可以将多个MySQL数据库组合成一个逻辑上的数据库集群,提供高可用性、高性能、易扩展等特性。

2. MyCat的优势是什么?MyCat具有以下优势:支持读写分离、支持分库分表、支持自动切换故障节点、支持SQL解析和路由、支持数据分片等。

3. MyCat的架构是怎样的?MyCat的架构包括三个层次:客户端层、中间件层和数据存储层。客户端层负责接收和处理客户端请求,中间件层负责SQL解析和路由,数据存储层负责实际的数据存储和查询。

4. MyCat支持哪些数据库?MyCat目前支持MySQL和MariaDB数据库。

5. MyCat如何实现读写分离?MyCat通过将读请求和写请求分别路由到不同的MySQL节点上实现读写分离。读请求可以路由到多个只读节点上,从而提高查询性能。

6. MyCat如何实现分库分表?MyCat通过对SQL进行解析和路由,将数据按照一定规则划分到不同的数据库或表中,从而实现分库分表。

7. MyCat如何保证数据一致性?MyCat通过在多个MySQL节点之间同步数据,保证数据的一致性。同时,MyCat还支持自动切换故障节点,从而保证系统的高可用性。

8. MyCat的部署方式有哪些?MyCat可以部署在单机上,也可以部署在多台服务器上实现分布式部署。

十、麦冬中药学

     
    

麦冬中药学:活血化痰、滋阴润燥的神奇草药

麦冬,学名麦冬菜。其在中药学中被广泛应用,被誉为“极品滋阴药”,具有活血化痰、润燥生津的功效。在神奇的中药界,它有着独特的地位和广阔的应用领域。无论是治疗各种疾病,还是保健养生,麦冬都能发挥重要的作用。

麦冬的药理作用

麦冬含有大量的麦冬皂苷,具有抗炎、抗菌、抗衰老等作用。其精华部分还含有多种氨基酸和各类维生素,对于改善机体免疫力、恢复体力和延缓衰老有很好的效果。此外,麦冬还能有效改善神经系统功能,对于调节情绪、改善睡眠质量也有一定的帮助。

麦冬的药理作用和应用

麦冬在临床上主要用于滋阴润燥、清热化痰、益气养血等作用。对于胃热口渴、干咳少痰、心悸失眠等症状有很好的疗效。同时,在中药方剂中,麦冬也常常作为主药或辅药使用。

麦冬的治疗作用

麦冬可以用于治疗多种疾病,具有特效疗效。在药理作用和临床应用中,麦冬主要体现在以下几个方面:

  • 滋阴润燥:麦冬能够补充体内的阴血,并增强机体的免疫力。对于干燥、口干舌燥的症状有很好的缓解效果。
  • 清热化痰:麦冬具有清热化痰的作用,对于咳嗽、痰黄黏稠的症状有良好的治疗效果。
  • 益气养血:麦冬能够补充气血,改善机体的气血不足状况。对于气短乏力、面色苍白等症状有很好的疗效。

麦冬的应用案例

麦冬具有广泛的应用领域,不仅可以用于治疗各种疾病,还可以作为保健养生的良药。以下是一些典型的麦冬应用案例:

1. 麦冬糖水

将适量的麦冬泡水,加入适量的冰糖煮沸,每日饮用,具有滋阴润燥、清热化痰的效果。特别适用于夏季口渴、烦躁等症状。

2. 麦冬熬粥

将适量的麦冬熬粥,加入适量的米和水煮粥,每日食用,具有滋阴润燥、益气养血的功效。适用于体虚、气血不足的人群。

3. 麦冬煮鸡蛋

将适量的麦冬煮鸡蛋,食用时去壳,每日饮食,具有滋阴润燥、清热化痰的疗效。适用于咳嗽、痰多、口干等症状。

结语

麦冬作为一种重要的中草药,在中药学中具有重要的地位。它具有滋阴润燥、清热化痰、益气养血的功效,对于多种疾病的治疗和保健养生都有重要的作用。然而,在使用麦冬时,一定要注意适量使用,并遵循医生的建议。特别是对于孕妇、儿童和老人等特殊人群,一定要在医生指导下使用。

总之,麦冬中药学有着丰富的药理作用和广阔的应用领域。通过正确合理地使用麦冬,我们可以获得更好的治疗效果和保健效果,提高生活的质量。

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