工行能给江西裕民银行转账吗？-招聘街

一、工行能给江西裕民银行转账吗？

只要是加入了银联的各银行，都可以转账。没有加入就不行。

二、如何通过工行缴江西社保费？

请您登录网上银行，选择“最爱-e缴费-保险保障-社会保险”，根据页面提示缴纳江西地区（萍乡、鹰潭、九江、新余、宜春）社会保险费。

缴费时间：24小时。此外，您还可通过手机银行、营业网点办理。以上内容供您参考，具体请以当地分行规定为准。

三、如何通过工行缴纳江西地区燃气费？

请您登录网上银行，选择“最爱-e缴费-燃气费”功能，根据页面提示选择具体缴费项目缴纳江西地区（南昌、景德镇、新余、九江、萍乡、上饶）燃气费。

缴费时间：7:00-22:00（每月最后一天缴费时间7:00-17:00）。此外，您还可通过手机银行、自助机具缴纳。以上内容供您参考，具体请以当地分行规定为准。

四、江西乐平13年特岗面试题

江西乐平13年特岗面试题

面试是每个求职者都要经历的一关，特别是对于想要进入教育行业的人士。作为面试者，我们需要提前熟悉面试题，做好充分的准备，以增加我们在面试中的竞争力。

本文将为大家分享江西乐平13年特岗面试题，希望能对正在备战面试的同学有所帮助。

1. 学科知识

1.1 数学

请简要介绍金融数学的基本概念和应用领域。
如何提高小学生对数学的兴趣？
请编写一个有效的数学教学案例。

1.2 语文

请介绍一种有效的语文阅读教学方法。
如何培养学生的写作能力？
请简要介绍论语中的一篇经典文章。

2. 教育教学理论

2.1 教育心理学

请简要介绍教育心理学的基本概念。
如何应用教育心理学理论指导教学实践？
有哪些常见的学习困难及其应对方法？

2.2 教育方法学

请简要介绍教育方法学的基本原理。
如何根据学生的不同特点选择教学方法？
请设计一个适合小学生的趣味化教学活动。

3. 教育实践经验

请结合你自己的教学实践经验，回答以下问题：

你在学校实习的时候遇到了哪些困难和挑战？
如何有效管理班级？
请谈谈你对学生综合素质评价的看法。

4. 文化常识

请就以下问题进行作答：

请简要介绍中国古代四大发明。
请介绍一位中国古代著名的文学家。
中国的传统节日有哪些？请从其中选择一个介绍。

希望以上面试题目能够对大家在教师面试中提供一些参考和指导，祝各位考生取得满意的成绩，顺利进入教育行业！

五、在杭州工行存的定期,到期了在江西的工行能取吗？

我来回答你：

是的，只要存单和密码就可以取。

不需要存款人的身份证，如果没到期，一定要存款人的身份证，现在的前提是存单已经到期。

根据你的补充，我也做出补充回答：

1、因你的存款单有自动转存，等于新的定期开始，定期不到期取款要出示本人身份证；还有5万元（不含）以上，即使到期也要出示本人身份证，你的二张存单，加上利息肯定超过5万，所以要出示你的身份证。

2、建议：如果是你本人取，带上存单，本人身份证就可以了。

如果是朋友帮忙去取，要你的朋友带上他的身份证和你的身份证和二张存款单。

3、如果你一下用不了这么多，比如你要用4万，还有一万多（含利息）可以续存，而且不影响存期。也就是说你把一张三万的全部取出，另外一张二万的提前部分支取，支取金额为一万，另外的一万不影响存期。

最后祝你成功！

六、江西电线代工行业全景及前景分析

前言

近年来，随着中国经济的发展和电力基础设施的不断完善，电线代工行业在地方经济中占据了越来越重要的地位。尤其是在江西省，凭借其优越的地理位置和丰富的资源，电线代工行业迅速崛起，并展示出良好的发展前景。

江西省电线代工行业概况

江西省作为一个重要的工业基地，拥有丰富的电线生产资源和成熟的行业链条。电线代工企业主要负责电线电缆的生产与加工，为电力、建筑、交通等多个领域提供优质的产品和服务。

在江西省，电线代工的企业数量众多，涵盖了小型企业到大型集团的多种类型。其中一些知名企业已经在国内外市场上占有了一席之地，逐渐形成了较为完整的产业生态。

电线代工的市场需求

电线代工的市场需求主要来源于以下几个方面：

基础设施建设：随着中国基础设施建设的加快，电线和电缆的需求量逐年增加，尤其是在交通运输、能源开发以及市政工程等领域。
房地产行业：房地产市场的复苏，也带动了电线代工行业的发展，优质的电线电缆产品成为建筑安全的重要保障。
新能源产业：电动汽车、风能和太阳能等新能源产业的发展呼唤高性能电线产品，进一步推动了电线代工企业的技术创新和产品多元化。

江西电线代工的优势

江西省电线代工行业具有以下几点优势：

资源丰富：江西省拥有丰富的铜、铝等金属矿藏，为电线生产提供了稳定的原材料。
地理位置优越：江西省地处中国中部，交通便利，便于物流运输，降低了运输成本。
政策支持：江西省政府对制造业的政策扶持力度不断加大，很多企业享受到税收减免、技术研发补贴等政策红利。
技术创新能力强：随着科技的进步，许多电线代工企业在技术创新上不断投入，提升了产品质量和竞争力。

行业挑战与应对策略

尽管江西省电线代工行业发展迅速，但也面临着一些挑战：

市场竞争激烈：随着更多企业涌入市场，价格竞争日益激烈。为了应对这一挑战，企业应该注重差异化竞争，提升服务质量与品牌影响力。
技术更新迅速：对于电线产品的技术要求逐渐提高，企业需在研发投入上持续加大，确保产品符合行业标准。
环境保护压力：在环保政策日益严格的大背景下，企业需要关注环保生产，加强废物处理和排放控制。

未来发展趋势

展望未来，江西省的电线代工行业发展势头良好，将朝以下几个方向发展：

智能化生产：随着智能制造概念的推广，越来越多的企业将引入自动化设备，提高生产效率和产品质量。
绿色环保：环保将成为企业的重要责任，绿色生产理念将推动企业转型升级，开发低碳环保材料。
国际市场开拓：随着全球化进程加快，江西的电线代工企业应加大国际市场的开拓力度，将产品出口到更多国家和地区。

结语

综上所述，江西省的电线代工行业不仅拥有广阔的市场机会，还有丰富的资源保障。在面临挑战的同时，行业内的企业也正在采取积极的应对策略，促进自身的可持续发展。

感谢读者抽出时间阅读这篇文章，希望通过本文的分析，能够对您了解江西电线代工行业的现状及未来发展有所帮助。

七、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());

}

八、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。