责任感文案？-招聘街

一、责任感文案？

责任感从本质上讲既要求利己，又要利他人、利事业、利国家、利社会，而且自己的利益同国家、社会和他人的利益相矛盾时，要以国家、社会和他人的利益为重。

那么一个人的责任感是如何表现的呢？

责任感是多方面的，对于男人来讲，未婚时讲诚信，有担当，会换位思考这就是责任感的体现。而对于已婚男人来说，检验其是否有责任感，主要看他是否“顾家”。人们经常说。一个成功的男人不是其多么有钱，有多大的成就，而是他面对家人时总是笑脸相迎，面面俱到，凡事不会斤斤计较，因为家庭才是他幸福的港湾，没有猜忌、没有怀疑更没有掺杂任何杂质的地方。家旺事业兴，这句话绝非空穴来风。

二、什么是社会责任感？如何加强社会责任感？

什么是社会责任感：

社会责任感就是在一个特定的社会里，每个人在心里和感觉上对其他人的伦理关怀和义务。具体点说就是社会并不是无数个独立个体的集合，而是一个相辅相成不可分割的整体。尽管社会不可能脱离个人而存在，但是纯粹独立的个人却是一种不存在的抽象。

简单点说就是没有人可以在没有交流的情况下独自一人生活。所以我们一定要有对其他人负责，对社会负责的责任感，而不仅仅是为自己的欲望而生活，这样才能使社会变的更加美好。

如何加强社会责任感：

现代社会的健康发展离不开教育，而在培养公民社会责任感的过程中，教育也应该作为其主要途径。公民社会责任感的教育策略主要表现为以下几个方面：

首先是家庭教育。家庭教育在一个人的成长中占据着基础性地位，所谓“父母是孩子的第一任老师”，因此，家庭教育效果的好坏直接影响着孩子的情感道德建设。

其次是学校教育。学校教育在一个人的发展中占据着主体地位，从幼儿园、义务教育一直到学业结束，学生在学校不仅要接受系统的知识和技能培养，还应该接受完整的公民社会责任感的培养。学校、教师应该以提高公民素质为目标。

再次是社会教育。社会是一所学校，它对于公民的教育是实用且有效的，学校虽然也会针对公民社会责任感进行教学培养，但是其教学内容相较于社会实践则显得没有说服力。

补充说明：社会责任感也不能把人等同于一部机器，人毕竟是有感情的。但是如果从内心这样想：我们所做的工作，让我们的企业生存了下去，企业生存下去了，让我们的社会财富增加，让我们的国家生存了下去。也就是说，我们的每一份努力，都是在为国家的发展，为社会的进步做贡献。如果有这样自豪的社会责任感，每个人都会十分努力地工作了，这样很难，但如果自小便有一种爱国或者奉献意识，也很简单。

三、什么是责任感？

责任感是一种自觉主动地做好分内分外一切有益事情的精神状态。责任感与一般的心理情感所不同的是，它属于社会道德心理的范畴，是思想道德素质的重要内容。责任感是一个人对自己、自然界和人类社会，包括国家、社会、集体、家庭和他人，主动施以积极有益作用的精神。

“责任”和“责任感”有着本质的区别，责任是人分内应做之事，还需要一定的组织、制度或者机制促使人尽力做好，故“责任”有被动的属性；而责任感是一种自觉主动地做好分内分外一切有益事情的精神状态。

把责任感定义为一种精神是恰当的，精神指人的意识、思维活动和一般心理状态，其范围要比表示情绪和感情状态的“心情”一词广泛得多，能够涵盖“责任感”的丰富内涵。

作为心理学概念，责任感与一般的心理情感所不同的是，它属于社会道德心理的范畴，是思想道德素质的重要内容。

人责任感的形成和增强除受意识形态和社会文化环境的影响外，主要靠教育，包括自我教育。扩展资料：责任感创造奇迹。在这个世界上，大凡做出重大贡献的杰出人物，能够创造奇迹皆由其责任感使然，甚至这些人即使在自己并非最喜欢和最理想的工作岗位上，也可以创造出非凡的业绩。

几年前，美国著名心理学博士艾尔森对世界100名各个领域中的杰出人士做了调查，结果证明其中61名竟然是在自己并非喜欢的领域里取得了辉煌的业绩。

正是在这种高度责任感的驱使下，他们才取得了令人瞩目的成功。

四、社会责任感成语？

成语为匹夫有责。

【成语】：匹夫有责

【拼音】： pǐ fū yǒu zé

【解释】：国家大事每个人都有责任。

【出处】：清·顾炎武《日知录· 正始》：“保天下者，匹夫之贱，与有责焉耳矣。”

【举例造句】：余深有味其言，匹夫有责之说，今人以为常谈，不悟其所重者，乃在保持道德，而非政治经济之云云。章炳麟《革命之道德》

【拼音代码】： pfyz

【近义词】：责无旁贷、义不容辞

【反义词】：敷衍塞责

【歇后语】：天下兴亡

【灯谜】：债

【用法】：作宾语、分句；常与“天下兴亡”连用

【英文】： every common man has his obligation

【故事】：明末清初，顾炎武从小爱读忠臣义士的故事，他参加图谋革新的复社，在昆山组织守将抗清，城破后他牢记继母王氏的教诲不做清朝的臣子，就化装成商人游走各地，联合各地抗清人士。他在《日知录》中写道：“保天下者，匹夫之贱，与有责焉耳矣。”

五、责任感的根源？

1 责任起源于自身需求和外界需求

责任是因为需求而产生的，外部的需求如某个组织群体内的成员以及产生的关系，购买关系，父母和孩子的关系，合作关系，夫妻关系等。还有内在的需求，譬如饥饿，困乏，冷暖等生理需求，挣钱购买物资来维持更好的生活，变的更好以满足吸引异性繁衍后代的需求。

2 责任实现边界内的自由，能力的成长，终极通往爱

需求永恒存在，所以责任也永恒存在。说能力越大，责任越大。其实恰恰相反，因为勇于承担更大的责任，故而能力更大。

故今日之责任，不在他人，全在我少年。譬如革命者主动承担救国救民的责任，才有牺牲，才有伟大，才有英雄，才有违反人性的主动奉献，主动牺牲，不怕困难，放弃小我。

人之本能，贪逸恶劳，趋利避害，为什么有的人勇担责任，不怕牺牲，恰恰是为了满足更多人更大的需求而付出小我的牺牲，为什么有的人不断自律，生活精进，为满足自己的生理需求生活需求繁衍需求，未来更好的生活而付出，这就是对自己的责任，对家庭的责任。

为了更好的满足自己内在需求和别人的需求，即使不喜欢，不愿意，有困难，也能主动承担，不放任自己的畏难情绪，不放任自己的逃避行为，这样个人的能力在排除外界困难后才能达到更大的成长。

当国之王，受国不详。能够为了满足别人的生存需求，更好的生活需求，才能担当起带头者，管理者，领导者甚至领袖的身份和角色，才能做自己的主人。

责任，是真正的爱，更深，更远，更大，更久的爱，不是眼前，肤浅，短暂的爱。

人，无法脱离社会独立存在，责任通往自由，是因为责任因为遵守人性的需求规则，遵守了边界而获得了边界内的自由。责任也因为提升了担当能力，获得了地位，能力带来了很多的掌控感和自由。但责任更多的是源自于爱，并发展了爱，在牺牲和付出的过程中实现了爱。

六、工作责任感文案？

1.工作当中就应该有自己的责任，努力的完成领导交给我们的任务，要让我们在工作当中实现自己的能力，从而才能让领导看见我们所有的能力所在。

2.是自己的工作，一定要按时完成，不要推脱给他人，工作当中一定有责任感，只有这样，才能让我们完成工作的同时，才能让我们收获的工作对我们的一份认可。

七、如何诠释责任感？

责任心做不好事情，自己心里就会难受，拧巴，所以哪怕是熬夜加班，哪怕是挨批评，哪怕是得不到认可，哪怕是。。。。。都会尽我所能把工作做好。个人感觉应该是小时候养成的，后天培养比较困难。需要积极主动，需要细致周密，需要坚韧，需要耐心，需要格局。

八、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());

}

九、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。