沒(méi)有逾期隨便哪些網(wǎng)貸都能申請(qǐng)，逾期了基本會(huì)被秒拒。既然負(fù)債了就要想辦法賺錢(qián)還債，借網(wǎng)貸只會(huì)讓你越欠越多。
基本不需要身高要求。銀行網(wǎng)申看你重點(diǎn)就是工資高不高，征信好不好
有經(jīng)驗(yàn)的網(wǎng)絡(luò)管理員是任何現(xiàn)代企業(yè)IT部門(mén)中不可或缺的一部分。他們負(fù)責(zé)保護(hù)和管理企業(yè)網(wǎng)絡(luò)，確保網(wǎng)絡(luò)的安全性和正常運(yùn)行。在招聘過(guò)程中，企業(yè)往往會(huì)要求網(wǎng)絡(luò)管理員應(yīng)聘者參加面試以測(cè)試他們的技術(shù)知識(shí)和解決問(wèn)題的能力。在2014年的網(wǎng)管面試中，以下是一些常見(jiàn)的面試題目以及相應(yīng)的答案。
子網(wǎng)掩碼是一個(gè)32位二進(jìn)制數(shù)字，用于劃分IPv4地址的網(wǎng)絡(luò)部分和主機(jī)部分。它與IP地址結(jié)合使用，確定一個(gè)特定主機(jī)屬于哪個(gè)網(wǎng)絡(luò)。子網(wǎng)掩碼使用1表示網(wǎng)絡(luò)部分，0表示主機(jī)部分。例如，子網(wǎng)掩碼255.255.255.0將前24位（前三個(gè)八位子網(wǎng)絡(luò)）設(shè)為1，最后8位設(shè)為0，表示一個(gè)類(lèi)似于192.168.0.0的C類(lèi)IP地址的網(wǎng)絡(luò)。
虛擬局域網(wǎng)（Virtual LAN，VLAN）是一種將局域網(wǎng)中的設(shè)備邏輯上分組的技術(shù)。VLAN能夠通過(guò)交換機(jī)將不同的設(shè)備劃分到不同的邏輯組中，這些組可以根據(jù)需要與其他組進(jìn)行通信，就好像它們處于同一個(gè)物理局域網(wǎng)上一樣。VLAN十分有用，因?yàn)樗梢蕴峁└玫木W(wǎng)絡(luò)安全性、性能和管理。
網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涫侵赣?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中連接設(shè)備的布局方式。常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浒偩€型、環(huán)形、星型、樹(shù)型和網(wǎng)狀拓?fù)洹？偩€型拓?fù)涫亲詈?jiǎn)單的，它將所有設(shè)備連接到一個(gè)中央線纜上。而星型拓?fù)鋭t將所有設(shè)備連接到一個(gè)中央設(shè)備，如交換機(jī)。不同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)適用于不同的場(chǎng)景和需求。
確保網(wǎng)絡(luò)的安全性是網(wǎng)絡(luò)管理員的重要職責(zé)之一。以下是一些常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)安全措施：
域名解析是將人們可讀的域名（例如example.com）轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可理解的IP地址（例如192.168.1.1）的過(guò)程。當(dāng)用戶輸入一個(gè)域名時(shí)，系統(tǒng)會(huì)通過(guò)域名解析將其轉(zhuǎn)換為IP地址，然后才能與相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)資源建立連接。
OSI參考模型是一種將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議按照功能劃分為不同層次的模型。它包括七個(gè)層次：物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層、會(huì)話層、表示層和應(yīng)用層。每個(gè)層次都有特定的功能和協(xié)議。通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)協(xié)議分解為不同的層次，開(kāi)發(fā)人員能夠更容易地設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和管理復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。
識(shí)別和解決網(wǎng)絡(luò)故障是網(wǎng)絡(luò)管理員的關(guān)鍵技能之一。以下是一些常見(jiàn)的故障處理步驟：
負(fù)載均衡是一種將網(wǎng)絡(luò)流量分配到多個(gè)服務(wù)器的技術(shù)，以提高系統(tǒng)的性能、可靠性和可用性。當(dāng)一個(gè)服務(wù)器無(wú)法處理所有的流量時(shí)，負(fù)載均衡會(huì)將流量自動(dòng)分配到其他可用的服務(wù)器上。這種技術(shù)常用于大型網(wǎng)站和應(yīng)用程序，可以避免單點(diǎn)故障，并提供更好的用戶體驗(yàn)。
IP地址沖突是指兩臺(tái)或多臺(tái)設(shè)備在同一網(wǎng)絡(luò)上使用相同的IP地址。這會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)通信故障和其他問(wèn)題。要解決IP地址沖突，可以采取以下措施：
網(wǎng)絡(luò)地址轉(zhuǎn)換（Network Address Translation，NAT）是一種將私有網(wǎng)絡(luò)的IP地址轉(zhuǎn)換為公共網(wǎng)絡(luò)的IP地址的技術(shù)。使用NAT可以將多個(gè)私有IP地址映射到一個(gè)公共IP地址，以減少公共IP地址的使用和提高網(wǎng)絡(luò)安全性。NAT還可以隱藏網(wǎng)絡(luò)中的細(xì)節(jié)信息，增加了網(wǎng)絡(luò)的安全性。
不能進(jìn)的
一般來(lái)說(shuō)，國(guó)企入職體檢會(huì)對(duì)身體健康狀況進(jìn)行評(píng)估，包括血壓、身高、體重、視力等指標(biāo)。如果血壓較高，可能會(huì)影響入職，具體是否影響需要根據(jù)企業(yè)的要求以及血壓的具體數(shù)值來(lái)決定。建議你及時(shí)就醫(yī)，控制好血壓，以保證身體健康和入職順利。
1.以每月100兆流量為例，如果您10月還剩下50兆，那么在您11月的使用中，先使用10月剩下的那50兆，再用11月的100兆。
2.到12月時(shí)，10月的那50兆流量如果還有剩余，則不能累計(jì)，但11月100兆流量的剩余可以累計(jì)。
3.從每月清零，到能夠累計(jì)二個(gè)月，對(duì)于這樣的變化，不少消費(fèi)者表示支持，不過(guò)大家希望后期這項(xiàng)措施能夠更加優(yōu)化。
大家好，我是博客作者王小明。今天我為大家?guī)?lái)了關(guān)于北京環(huán)球影城官網(wǎng)面試題目的詳細(xì)介紹。
北京環(huán)球影城官網(wǎng)面試題目是指在申請(qǐng)北京環(huán)球影城官方網(wǎng)站工作崗位時(shí)，面試官會(huì)提出的問(wèn)題。這些問(wèn)題旨在了解應(yīng)聘者的專(zhuān)業(yè)知識(shí)、工作經(jīng)驗(yàn)和解決問(wèn)題的能力。不同崗位的面試題目會(huì)有所不同，但都是為了評(píng)估應(yīng)聘者的能力和適應(yīng)性。
下面是一些常見(jiàn)的北京環(huán)球影城官網(wǎng)面試題目，供大家參考：
準(zhǔn)備北京環(huán)球影城官網(wǎng)面試題目非常重要，可以幫助應(yīng)聘者在面試中展現(xiàn)出優(yōu)秀的能力和素質(zhì)。以下是一些建議：
在北京環(huán)球影城官網(wǎng)的面試中，脫穎而出的關(guān)鍵在于展示出自己的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)和能力。
以下是一些建議：
總之，準(zhǔn)備充分、展示自己的專(zhuān)業(yè)能力和積極態(tài)度，是成功應(yīng)對(duì)北京環(huán)球影城官網(wǎng)面試的關(guān)鍵。希望以上的建議對(duì)你有所幫助！祝你面試成功！
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實(shí)現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實(shí)現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個(gè)關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)：
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
檢測(cè)數(shù)據(jù)：
sunny，hot，high，weak
結(jié)果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類(lèi)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類(lèi)數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類(lèi)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類(lèi)器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。
接下來(lái)貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類(lèi)數(shù)據(jù)：
在hdfs主要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類(lèi)文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。
數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類(lèi)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類(lèi)器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。
這三步，代碼我就一次全貼出來(lái)；主要是兩個(gè)類(lèi) 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";
/*
* 測(cè)試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓(xùn)練模型
makeModel(false);
//測(cè)試檢測(cè)數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測(cè)試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失??！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測(cè)試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");
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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
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("生成訓(xùn)練模型失?。?#34;);
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("檢測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時(shí)報(bào)錯(cuò)。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，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;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，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時(shí)表示總文檔數(shù)
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從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);
}
// 利用貝葉斯算法開(kāi)始分類(lèi),并提取得分最好的分類(lèi)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("檢測(cè)所屬類(lèi)別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請(qǐng)介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng)，通過(guò)將地理數(shù)據(jù)和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實(shí)現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應(yīng)用場(chǎng)景。WebGIS的優(yōu)勢(shì)包括易于訪問(wèn)、跨平臺(tái)、實(shí)時(shí)更新、可定制性強(qiáng)等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗(yàn)等挑戰(zhàn)。
2. 請(qǐng)談?wù)勀赪ebGIS開(kāi)發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。
我在WebGIS開(kāi)發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)和技能。我熟悉常用的WebGIS開(kāi)發(fā)框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術(shù)進(jìn)行地圖展示和交互設(shè)計(jì)，并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進(jìn)行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫(kù)管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設(shè)計(jì)和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
3. 請(qǐng)描述一下您在以往項(xiàng)目中使用WebGIS解決的具體問(wèn)題和取得的成果。
在以往的項(xiàng)目中，我使用WebGIS解決了許多具體問(wèn)題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項(xiàng)目中，我開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們?cè)u(píng)估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測(cè)項(xiàng)目中，我使用WebGIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)和預(yù)警系統(tǒng)，提供了準(zhǔn)確的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和可視化的分析結(jié)果，幫助政府和公眾做出相應(yīng)的決策。
4. 請(qǐng)談?wù)勀鷮?duì)WebGIS未來(lái)發(fā)展的看法和期望。
我認(rèn)為WebGIS在未來(lái)會(huì)繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進(jìn)步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據(jù)、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)行深度融合。我期望未來(lái)的WebGIS能夠更加智能化、個(gè)性化，為用戶提供更好的地理信息服務(wù)，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
這塊您需要了解下stm32等單片機(jī)的基本編程和簡(jiǎn)單的硬件設(shè)計(jì)，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識(shí)更好，還有能夠會(huì)做操作系統(tǒng)，簡(jiǎn)單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫(huà)圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)您能夠有用。
1.負(fù)責(zé)區(qū)域大客戶/行業(yè)客戶管理系統(tǒng)銷(xiāo)售拓展工作，并完成銷(xiāo)售流程；
2.維護(hù)關(guān)鍵客戶關(guān)系，與客戶決策者保持良好的溝通；
3.管理并帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成完成年度銷(xiāo)售任務(wù)。
