碳黑多的地方肯定是出产煤多的地方，山西，山东这边的炭黑厂都多。
看你是要什么炭黑：色素炭黑还是工业炭黑，另外进口炭黑在国内也占有很大的市场份额，主要品牌有卡博特，德固萨，科琴，哥伦比亚作为一个学生，如果你去学校面试，打算在这个学校当老师，一般面试的题目都是这么几条。
第1条，如果你成功应聘这个老师岗位之后，你打算如何看待你的工作？
第2条，你有什么能力能够胜任当前这个教师的岗位，有什么职业资格和工作经验？
第3条，如果你的学生学习成绩不好，你要如何对待他们？
1.粉尘污染这主要发生在炼胶车间。一种情况发生在配料时。轮胎的原材料由十几种化工原料组成，其中有粒径很小的炭黑，大厂炭黑是直接由槽车输送到炭黑罐中，通过气力输送自动配料，基本没有粉尘污染。而小厂则是用解包机解开炭黑包，再人工配料，污染相当大。第二种情况发生在炼胶中。大厂采用高级密炼机，结合自动配料系统，基本解决了粉尘污染，一个管理好的炼胶车间，老板可以白袜子加拖鞋在里溜达。小厂可就惨了，炼胶用的是开炼机或捏炼机，一加炭黑，车间里可就看不见人了，工人除了牙和眼球是白的外，其他都是黑的！而且，炭黑粒子极小，能钻到人的汗毛孔里，所以干活前，先要脱光衣服，全身涂一层滑石粉，把汗毛孔填上，这样炼完胶后才能把身上的炭黑洗净！否则，炭黑钻到汗毛孔里，当时是洗净了，但一出汗，炭黑就又出来了！2.化学污染发生在硫化车间。轮胎中的防老剂，经过高温高压，变成了含亚硝胺的蒸汽，具有致癌性！所以，炼胶车间的癌症患病率较高！
应聘新媒体记者面试题
1. 什么是新媒体？请简要解释新媒体的定义及其特点。
2. 请列举几种常见的新媒体形式，并就其优缺点进行简要分析。
1. 在新媒体平台上发布文章时，应该如何选择标题？标题对于一篇文章的重要性是什么？
2. 新媒体写作中，怎样能吸引更多读者点击阅读文章？请分享几个实用技巧。
3. 如何保持新媒体内容的原创性和吸引力？
1. 作为新媒体记者，你认为最重要的素养是什么？为什么？
2. 在面对社会热点事件时，新媒体记者应该如何准确、客观、公正地报道新闻？请举例说明。
1. 你认为随着科技的发展，新媒体将会朝着怎样的方向发展？为什么？
2. 新媒体融合传统媒体的趋势是否会成为未来的主流？请阐述你的观点。
以上是关于应聘新媒体记者面试题的一些内容，希望通过这些问题的思考和回答，能够帮助应聘者更好地了解新媒体领域的要求和挑战，也期待未来能有更多优秀的新媒体记者加入这个行业，共同推动新媒体的发展和创新。
腾讯科技集团是IT业巨头，为了在行业内立于不败之地，在挑选人才上特别重视德、能、勤、绩。
腾讯有校园招聘和社会招聘两类，对于校园招聘会在腾讯招聘网页上有明确的时间和日程安排，社会招聘有明确的岗位、职责、工作地点、性别、学历、专业等要求。你敢在这里提腾讯招聘问题，说明你胆子不小，你不是紧张而是担心应聘不上。腾讯公司各产品经理在招聘人才时也会遵循面试规程的，面试试题应该是围绕岗位职责提问，再就是服从意识、团队精神、合作共事、乐于奉献、处事能力等。面试时千万不要在工资问题上讨价还价，因为你个人是无法改变公司工资制度的。只要把握好这些，我想腾讯产品经理会对你有好感的。祝你顺利！1、直流电机和交流电机有什么不同，为什么都能旋转？
2、说出一台新的电机使用前需要做哪些措施？
裂。
3、你能讲出几种电缆规格？
4、变频器带电机运转时，用福禄克数字万用表测量变频器出线端子频率，为什么有时会测量出有几千HZ频率？
关注南城骑士，带你了解外卖行业的各种资讯和内幕。
简单的说说我的应聘经历，希望能对提主有所帮助。说实话，人事专员的应聘其实很简单，没有提主所设想的那么复杂。
首先，既然提主打算应聘人事专员的话，那么肯定是达到了人事专员的标准和门槛。即便差一些，只要提主愿意去尝试的话，对方都是会给予机会的。当然，仅限于中小公司。
其次，应聘人事专员的话，一定要有信心。如果求职者自身都没有信心的话，别人也不会对你产生信心，说不定刚开始就PASS了。
然后呢，就是相关的经验或认真态度。如果有经验的话，这是最好的。即便没有经验，也要表露出认真的态度。有时候，认真的工作态度往往比经验更为重要。
最后，就是试用期的绩效问题了。一般来说，只要没有太大的问题，求职者都会获得一个试用期。如果能够适应并且展现能力的话，那么就会留下转正。要是不行的话，那么转行也就实属正常了。
总而言之，具体的面试和技巧之类的，其实并不重要。能否打动HE或老板，主要还是看求职者本人。
因为国寿比平安牌子响亮，比太平洋实力雄厚，比新华资历深，比泰康的培训正规，比生命人寿更贴近百姓的心
为什么要来应聘这家医院，可以从几个方面入手：1.你本身是热爱医疗行业的，2.综合对比，这家医院硬件，软件过硬，3.在这家医院可以带给你什么样的成长。4.家庭原因。
不要笼统的说我一直就渴望进入你们医院这样的话，要具体的说，在，比如咱们医院的什么设施在同地区是没有的，咱们医院的什么技术比别家医院高超在什么地方。
要想让人家一听就感觉你知识过硬，不着痕迹的夸他们一番，就要认真的了解他们医院。了解同地区的医疗情况。要相信，机会是留给有准备的人
又到安利Python的时间， 最终代码不超过30行（优化前），加上优化也不过40行。
第一步. 构造Trie（用dict登记结点信息和维持子结点集合）：
-- 思路：对词典中的每个单词，逐词逐字母拓展Trie，单词完结处的结点用None标识。
def make_trie(words):
trie = {}
for word in words:
t = trie
for c in word:
if c not in t: t[c] = {}
t = t[c]
t[None] = None
return trie
第二步. 容错查找（容错数为tol）：
-- 思路：实质上是对Trie的深度优先搜索，每一步加深时就消耗目标词的一个字母。当搜索到达某个结点时，分为不消耗容错数和消耗容错数的情形，继续搜索直到目标词为空。搜索过程中，用path记录搜索路径，该路径即为一个词典中存在的词，作为纠错的参考。
-- 最终结果即为诸多搜索停止位置的结点路径的并集。
def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
if word == '':
return {path} if None in trie else set()
else:
p0 = set()
if word[0] in trie:
p0 = check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
p1 = set()
if tol > 0:
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
p1.update(check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
return p0 | p1简单测试代码 ------
构造Trie：
words = ['hello', 'hela', 'dome']
t = make_trie(words)
In [11]: t
Out[11]:
{'d': {'o': {'m': {'e': {'$': {}}}}},
'h': {'e': {'l': {'a': {'$': {}}, 'l': {'o': {'$': {}}}}}}}
容错查找：
In [50]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=0)
Out[50]: {}
In [51]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=1)
Out[51]: {'hello'}
In [52]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=1)
Out[52]: {}
In [53]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=2)
Out[53]: {'hello'}
似乎靠谱~
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以上是基于Trie的approach，另外的approach可以参看@黄振童鞋推荐Peter Norvig即P神的How to Write a Spelling Corrector
虽然我已有意无意模仿P神的代码风格，但每次看到P神的源码还是立马跪...
话说word[1:]这种表达方式其实是有渊源的，相信有的童鞋对(cdr word)早已烂熟于心...（呵呵
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回归正题.....有童鞋说可不可以增加新的容错条件，比如增删字母，我大致对v2方法作了点拓展，得到下面的v3版本。
拓展的关键在于递归的终止，即每一次递归调用必须对参数进行有效缩减，要么是参数word，要么是参数tol~
def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
if tol < 0:
return set()
elif word == '':
results = set()
if None in trie:
results.add(path)
# 增加词尾字母
for k in trie:
if k is not None:
results |= check_fuzzy(trie[k], '', path+k, tol-1)
return results
else:
results = set()
# 首字母匹配
if word[0] in trie:
results |= check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path + word[0], tol)
# 分情形继续搜索（相当于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正确的字母置换首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正确的字母作为首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳过余词首字母
results |= check_fuzzy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交换原词头两个字母
if len(word) > 1:
results |= check_fuzzy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)
return results好像还是没有过30行……注释不算（
本答案的算法只在追求极致简洁的表达，概括问题的大致思路。至于实际应用的话可能需要很多Adaption和Tuning，包括基于统计和学习得到一些词语校正的bias。我猜测这些拓展都可以反映到Trie的结点构造上面，比如在结点处附加一个概率值，通过这个概率值来影响搜索倾向；也可能反映到更多的搜索分支的控制参数上面，比如增加一些更有脑洞的搜索分支。（更细节的问题这里就不深入了逃
----------------------------------分-割-线-三----------------------------------------
童鞋们可能会关心时间和空间复杂度的问题，因为上述这种优（cu）雅（bao）的写法会导致产生的集合对象呈指数级增加，集合的合并操作时间也指数级增加，还使得gc不堪重负。而且，我们并不希望搜索算法一下就把所有结果枚举出来（消耗的时间亦太昂贵），有可能我们只需要搜索结果的集合中前三个结果，如果不满意再搜索三个，诸如此类...
那肿么办呢？................是时候祭出yield小魔杖了ﾟ ∀ﾟ)ノ
下述版本姑且称之为lazy，看上去和v3很像（其实它俩在语义上是几乎等同的
def check_lazy(trie, word, path='', tol=1):
if tol < 0:
pass
elif word == '':
if None in trie:
yield path
# 增加词尾字母
for k in trie:
if k is not None:
yield from check_lazy(trie[k], '', path + k, tol - 1)
else:
if word[0] in trie:
# 首字母匹配成功
yield from check_lazy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
# 分情形继续搜索（相当于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正确的字母置换首字母
yield from check_lazy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正确的字母作为首字母
yield from check_lazy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳过余词首字母
yield from check_lazy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交换原词头两个字母
if len(word) > 1:
yield from check_lazy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)不借助任何容器对象，我们近乎声明式地使用递归子序列拼接成了一个序列。
[新手注释] yield是什么意思呢？就是程序暂停在这里了，返回给你一个结果，然后当你调用next的时候，它从暂停的位置继续走，直到有下个结果然后再暂停。要理解yield，你得先理解yield... Nonono，你得先理解iter函数和next函数，然后再深入理解for循环，具体内容童鞋们可以看官方文档。而yield from x即相当于for y in x: yield y。
给刚认识yield的童鞋一个小科普，顺便回忆一下组合数C(n,m)的定义即
C(n, m) = C(n-1, m-1) + C(n-1, m)
如果我们把C视为根据n和m确定的集合，加号视为并集，利用下面这个generator我们可以懒惰地逐步获取所有组合元素：
def combinations(seq, m):
if m > len(seq):
raise ValueError('Cannot choose more than sequence has.')
elif m == 0:
yield ()
elif m == len(seq):
yield tuple(seq)
else:
for p in combinations(seq[1:], m-1):
yield (seq[0],) + p
yield from combinations(seq[1:], m)
for combi in combinations('abcde', 2):
print(combi)可以看到，generator结构精准地反映了集合运算的特征，而且蕴含了对元素进行映射的逻辑，可读性非常强。
OK，代码到此为止。利用next函数，我们可以懒惰地获取查找结果。
In [54]: words = ['hell', 'hello', 'hela', 'helmut', 'dome']
In [55]: t = make_trie(words)
In [57]: c = check_lazy(t, 'hell')
In [58]: next(c)
Out[58]: 'hell'
In [59]: next(c)
Out[59]: 'hello'
In [60]: next(c)
Out[60]: 'hela'话说回来，lazy的一个问题在于我们不能提前预测并剔除重复的元素。你可以采用一个小利器decorator，修饰一个generator，保证结果不重复。
from functools import wraps
def uniq(func):
@wraps(func)
def _func(*a, **kw):
seen = set()
it = func(*a, **kw)
while 1:
x = next(it)
if x not in seen:
yield x
seen.add(x)
return _func这个url打开的文件包含常用英语词汇，可以用来测试代码：
In [10]: import urllib
In [11]: f = urllib.request.urlopen("https://raw.githubusercontent.com/eneko/data-repository/master/data/words.txt")
# 去除换行符
In [12]: t = make_trie(line.decode().strip() for line in f.readlines())
In [13]: f.close()----------------------分-割-线-四-----------------------------
最后的最后，Python中递归是很昂贵的，但是递归的优势在于描述问题。为了追求极致性能，我们可以把递归转成迭代，把去除重复的逻辑直接代入进来，于是有了这个v4版本：
from collections import deque
def check_iter(trie, word, tol=1):
seen = set()
q = deque([(trie, word, '', tol)])
while q:
trie, word, path, tol = q.popleft()
if word == '':
if None in trie:
if path not in seen:
seen.add(path)
yield path
if tol > 0:
for k in trie:
if k is not None:
q.appendleft((trie[k], '', path+k, tol-1))
else:
if word[0] in trie:
q.appendleft((trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol))
if tol > 0:
for k in trie.keys():
if k is not None and k != word[0]:
q.append((trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
q.append((trie[k], word, path+k, tol-1))
q.append((trie, word[1:], path, tol-1))
if len(word) > 1:
q.append((trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)) 可以看到，转为迭代方式后我们仍然可以最大程度保留递归风格的程序形状，但也提供了更强的灵活性（对于递归，相当于我们只能用栈来实现这个q）。基于这种迭代程序的结构，如果你有词频数据，可以用该数据维持一个最优堆q，甚至可以是根据上下文自动调整词频的动态堆，维持高频词汇在堆顶，为词语修正节省不少性能。这里就不深入了。
【可选的一步】我们在对单词进行纠正的时候往往倾向于认为首字母是无误的，利用这个现象可以减轻不少搜索压力，花费的时间可以少数倍。
def check_head_fixed(trie, word, tol=1):
for p in check_lazy(trie[word[0]], word[1:], tol=tol):
yield word[0] + p最终我们简单地benchmark一下：
In [18]: list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
Out[18]:
['micellar',
'malella',
'mesilla',
'morella',
'mysell',
'micelle',
'milla',
'misally',
'mistell',
'miserly']
In [19]: %timeit list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
1.52 ms ± 2.84 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)在Win10的i7上可以在两毫秒左右返回所有结果，可以说令人满意。
