品牌策劃主管的面試題
作為一名品牌策劃主管，擁有豐富的經(jīng)驗和專業(yè)知識是非常重要的。而一個成功的面試就是展示自己在這個領(lǐng)域的能力和潛力的機會。那么，在面試過程中，應(yīng)該準備哪些問題呢？本篇博客將介紹一些常見的品牌策劃主管面試題，幫助您更好地準備和應(yīng)對面試。
作為一個品牌策劃主管，您需要展示自己在這個領(lǐng)域的專業(yè)能力和經(jīng)驗。回答這個問題時，可以從自己的學歷、工作經(jīng)歷和專業(yè)技能等方面進行介紹。強調(diào)自己在品牌定位、市場調(diào)研、品牌推廣等方面的能力，并結(jié)合具體案例進行說明。
市場調(diào)研是品牌策劃的重要環(huán)節(jié)，如何進行有效的市場調(diào)研對于制定品牌策略至關(guān)重要。在回答這個問題時，可以介紹自己的市場調(diào)研方法和工具?？梢蕴峒耙恍┏Ｓ玫氖袌稣{(diào)研手段，如問卷調(diào)查、訪談、競爭對手分析等，并強調(diào)自己如何從中獲取有價值的信息來指導(dǎo)品牌策劃工作。
品牌推廣是品牌策劃主管工作中的核心任務(wù)之一。在回答這個問題時，可以分享自己在品牌推廣方面的具體經(jīng)驗?？梢蕴峒白约簠⑴c過的品牌推廣活動和項目，以及通過什么方式和渠道進行推廣?？梢灾貜娬{(diào)自己的創(chuàng)新能力、溝通能力和團隊協(xié)作能力，以及在推廣過程中所取得的成果。
品牌定位和策略規(guī)劃是品牌策劃主管的核心工作之一。在回答這個問題時，可以闡述自己的品牌定位和策略規(guī)劃的方法和思路?？梢蕴峒白约簩δ繕耸袌龅纳钊肓私夂头治?，以及如何針對不同市場制定相應(yīng)的品牌定位和策略。同時，可以分享一些成功的品牌定位案例，并解釋其背后的原理和策略。
在品牌策劃的過程中，可能會面臨各種挑戰(zhàn)，如市場變化、競爭激烈等。在回答這個問題時，可以強調(diào)自己的應(yīng)變能力和解決問題的能力。可以分享一個具體的挑戰(zhàn)案例，以及自己是如何應(yīng)對并取得成功的。同時，可以提及一些自己在工作中遇到的常見挑戰(zhàn)，并分享一些解決方法。
作為品牌策劃主管，有很多重要的能力，如創(chuàng)新能力、領(lǐng)導(dǎo)力、溝通能力等。在回答這個問題時，可以根據(jù)自己的實際情況進行回答?？梢詮娬{(diào)自己的領(lǐng)導(dǎo)能力和團隊管理能力，并結(jié)合具體案例進行說明。同時，可以提及自己在品牌策劃工作中所積累的其他重要能力，如市場分析能力、項目管理能力等。
品牌策劃是一個不斷發(fā)展和變化的領(lǐng)域，了解未來的發(fā)展趨勢對于品牌策劃主管來說非常重要。在回答這個問題時，可以分享自己對未來品牌策劃的一些看法和觀點?？梢哉?wù)摦斍暗臒狳c話題和趨勢，如數(shù)據(jù)驅(qū)動的品牌策劃、數(shù)字化營銷等，并分享自己對于這些趨勢的理解和應(yīng)對方法。
面試過程中，準備好針對品牌策劃主管職位的面試題是非常重要的。希望本篇博客介紹的常見問題和相關(guān)回答可以幫助您更好地準備和應(yīng)對面試。祝您面試成功！
就是針對產(chǎn)品主管的面試題目，一般會涉及產(chǎn)品營銷策略、產(chǎn)品屬性等問題。
質(zhì)檢主管是企業(yè)中負責管理和指導(dǎo)質(zhì)檢工作的重要職位之一。以下是質(zhì)檢主管的崗位職責和可能會被問到的面試題：
崗位職責：
1. 負責制定和執(zhí)行企業(yè)的質(zhì)量管理體系；
2. 負責制定和實施質(zhì)量控制標準和流程；
3. 管理和指導(dǎo)質(zhì)檢員的工作，確保質(zhì)檢工作的準確性和高效性；
4. 負責質(zhì)量問題的處理和解決；
5. 負責統(tǒng)計和分析質(zhì)量數(shù)據(jù)，提出改進建議；
6. 協(xié)調(diào)各部門之間的質(zhì)量管理工作，確保產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量符合企業(yè)要求。
面試題：
1. 你是如何管理和指導(dǎo)質(zhì)檢員的工作的？
2. 你如何處理和解決質(zhì)量問題？
3. 你如何制定和實施質(zhì)量控制標準和流程？
4. 你如何統(tǒng)計和分析質(zhì)量數(shù)據(jù)，提出改進建議？
5. 你如何協(xié)調(diào)各部門之間的質(zhì)量管理工作？
6. 你對質(zhì)量管理體系有哪些了解？你如何制定和執(zhí)行企業(yè)的質(zhì)量管理體系？
7. 你如何保證質(zhì)檢工作的準確性和高效性？
8. 你在質(zhì)檢工作中遇到過哪些困難，你是如何解決的？
9. 你如何提高質(zhì)檢員的工作效率和質(zhì)量？
10. 你對質(zhì)檢工作中的技術(shù)和方法有哪些了解？
銀行運營主管面試題目
面試是每個求職者都必須面對的一道關(guān)卡。特別是對于那些渴望在銀行業(yè)務(wù)領(lǐng)域發(fā)展的人來說，他們需要通過面試向面試官展示自己的能力和潛力。
本文將為您提供一些針對銀行運營主管職位的面試題目，幫助您在面試過程中更好地準備和展示自己的專業(yè)知識和技能。
這個問題旨在了解您是否具備豐富的銀行運營經(jīng)驗以及您對銀行業(yè)務(wù)的了解程度。在回答該問題時，您可以提及您過去的工作經(jīng)歷，以及在銀行運營方面取得的成功。
作為一名銀行運營主管，您將負責管理團隊，確保他們的工作高效順利。在回答這個問題時，您可以強調(diào)您的領(lǐng)導(dǎo)能力、溝通技巧、以及如何激勵團隊成員以達到共同的目標。
這個問題旨在了解您如何發(fā)現(xiàn)并解決銀行運營過程中的問題以提高效率。您可以提及您之前所采取的方法和措施，以及最終取得的成果。
作為銀行運營主管，處理客戶投訴是必不可少的工作之一。在回答該問題時，您可以提到您曾面對的具體情況，以及您處理客戶投訴的步驟和策略。
銀行業(yè)務(wù)需要嚴格遵守各類法規(guī)和合規(guī)要求。在回答這個問題時，您可以強調(diào)您對相關(guān)法規(guī)的了解，以及您如何確保銀行運營的合規(guī)性。
在工作中，緊急情況和突發(fā)事件可能經(jīng)常發(fā)生。在回答該問題時，您可以提到您過去面對的具體情況，以及您如何應(yīng)對和解決問題的能力。
作為一名銀行運營主管，領(lǐng)導(dǎo)能力和技能是非常重要的。在回答該問題時，您可以提到您的決策能力、人際關(guān)系技巧、以及如何組織和協(xié)調(diào)團隊的能力。
這個問題旨在了解您在過去的項目中的角色和成就。在回答該問題時，您可以提到您參與的具體項目，以及您在項目中所扮演的角色以及您的貢獻。
這個問題旨在了解您對銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展趨勢和前景的了解程度。在回答該問題時，您可以提到您對行業(yè)的觀察和分析，以及您對未來發(fā)展的看法。
銀行運營主管面試是一個展示您專業(yè)知識和技能的機會。通過準備和回答以上問題，您可以向面試官展示您在銀行運營方面的經(jīng)驗和能力。此外，在面試中展示良好的溝通能力和積極的態(tài)度也是非常重要的。
希望本文能夠幫助您更好地準備銀行運營主管面試，取得成功！祝您好運！
儲備主管就是后備的隊伍中一員，表現(xiàn)好，且主管崗位有空缺時，考慮從后備隊伍中選擇上崗。比起一般員工，顯然屬于重點培養(yǎng)對象，有意識培養(yǎng)管理方面的。但也引入競爭，后備干部中表現(xiàn)不佳的，自然就淘汰了。其實這是一種激勵員工向上的一種手段而已。待遇自然是優(yōu)于一般員工，低于主管。
1、分工不同
主管負責管理，專職管理一項工作或事務(wù)，主要用于經(jīng)濟組織（企業(yè)）。分管是按照分工的原則對某一領(lǐng)域的工作進行管理，并負責管理。
2、不同的職業(yè)需求
一個部門最多有一個領(lǐng)導(dǎo)負責。最多只有一個領(lǐng)導(dǎo)負責。一個部門可以有一個或多個助理領(lǐng)導(dǎo)。
職責分工：按分工負責管理。比如，沈宇是紀委書記，分管黨風廉政建設(shè)，分管領(lǐng)導(dǎo)。作為紀委副書記，黃志剛是分管領(lǐng)導(dǎo)。即負責黨風廉政建設(shè)各項任務(wù)的具體落實。
主管：這個動詞的意思是“管理”。這個名字是“負責某些特殊事務(wù)的官員；管家”。比如說，舒忠生是分管財務(wù)和物流的副手。
3、范圍有所不同
主任主要負責大型事務(wù)，而管理范圍相對較小。
1、考試云題庫支持按知識點進行分類，支持多級樹狀子分類；支持批量修改、刪除、導(dǎo)出。支持可視化添加試題，支持Word、Excel、TXT模板批量導(dǎo)入試題。有單選題、多選題、不定項選擇題、填空題、判斷題、問答題六種基本題型，還可以變通設(shè)置復(fù)雜組合題型，如材料題、完型填空、閱讀理解、聽力、視頻等題型。
面試中被問到抗壓力的問題時，可以針對以下問題進行回答：
1. 你對壓力的看法是什么？你認為良好的壓力管理對于工作與生活的重要性是什么？
2. 你曾經(jīng)遇到過最大的壓力是什么？你是如何處理的？取得了什么成果？
3. 你如何預(yù)防壓力的堆積？平時都有哪些方法舒緩壓力？
4. 你在工作中是如何處理緊急事件的？在緊急事件發(fā)生時，你又是如何平靜處理的？
5. 當你感到應(yīng)對不了困難時，你是如何處理自己的情緒的？是否有過跟同事或領(lǐng)導(dǎo)尋求幫助的經(jīng)驗？
以上問題的回答需要切實體現(xiàn)出應(yīng)聘者的應(yīng)對壓力的能力、態(tài)度和方法。需要注意的是，壓力是一種正常的工作與生活狀態(tài)，壓力管理不是要消除壓力，而是要學會合理地面對與處理壓力，以達到更好的工作和生活效果。
應(yīng)該是校醫(yī)的工作范疇，急救處理，傳染病知識和健康教育，除專業(yè)知識外還會問一些開放性的題目，好好準備下吧，祝你成功。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關(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的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 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工具類進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個類 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);
//測試檢測數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(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??！");
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?。?#34;);
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(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??！");
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??！");
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)練模型失敗！");
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("檢測數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時報錯。。。。");
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);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類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("檢測所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
