人行不是商業(yè)銀行，不辦理存貸款業(yè)務(wù)。因此，人行在2022年也就不會出臺最新存款利率。
中國人民銀行簡稱人行或央行，主要職責是金融政策管理，防范化解金融風(fēng)險，并負責人民幣發(fā)行，在人民幣存貸上負責基準利率調(diào)整，控制各商業(yè)銀行準備金余額?？梢姡诵胁晦k理人民幣存貸款，更不會公布人民幣存款掛牌利率。
1、理解病人的心情，給病人道歉，爭取能得到他的理解和支持;答：1、作為護士難免會遇到這樣的情況，我相信這是護士長基于信任，或是實在抽不出人手，沒辦法才交辦給我。
既然是重要的事，如果我手里的事務(wù)與護士長交辦的事情不發(fā)生沖突，我會想方設(shè)法，克服困難把它辦好。十一、對于當前緊張的醫(yī)患關(guān)系，你有什么看法?你認為應(yīng)該如何處治?答：
1、造成醫(yī)患關(guān)系比較緊張，我認為有主客觀兩方面的原因。
客觀上，醫(yī)療知識是非常專業(yè)的系統(tǒng)知識，按現(xiàn)行教育制度，本科、研究生就需要學(xué)習(xí)實踐5-8年，才能走上工作崗位，相對的，病人掌握的醫(yī)療知識極為有限，這就形成了嚴重的知識不對稱。
如果病人治療預(yù)期非常高，或是醫(yī)生解釋溝通工作不到位，就極易發(fā)生誤解，導(dǎo)制醫(yī)患關(guān)系緊張。
同時，每個行業(yè)、每個工種都有操作失誤或出現(xiàn)殘次品的概率，醫(yī)療行業(yè)也不能違背這個規(guī)律。
但醫(yī)療行業(yè)的服務(wù)對象是人，任何失誤都有可能造成不可挽回的嚴重后果，這也是造成醫(yī)患關(guān)系緊張的重要客觀原因。
主觀上，個別醫(yī)護人員職業(yè)道德標準不高，掌握專業(yè)技術(shù)不牢固，不善于與病人進行溝通，存在操作失誤、開大處方、收紅包等現(xiàn)象，敗壞了醫(yī)療隊伍形象，是引起醫(yī)患關(guān)系緊張的重要主觀原因。
從患者方面來看，對醫(yī)療知識不了解，對治療效果預(yù)期過高，就會懷疑醫(yī)治效果，造成緊張關(guān)系。
1、活期利息：0.35%；
2、整存整?。喝齻€月利率是1.70%，半年利率是1.90%，一年利率是2.10%，二年利率是2.70%，三年利率是3.35%，五年利率是3.85%；
3、零存整取、整存零取、存本取息：一年利率是1.85%，三年利率是2.05%，五年利率是2.25%；
4、定活兩便：按一年以內(nèi)定期整存整取同檔次利率打6折；
5、協(xié)定存款：1.90%；
6、通知存款：一天利率是1.55%，七天利率是2.10%。
1、機動車駕駛?cè)诉`反道路交通安全法律、法規(guī)關(guān)于道路通行規(guī)定的會給予警告或者處20元以上200元以下罰款，如果有其他規(guī)定的按照規(guī)定處罰。
2、道路劃設(shè)專用車道，在專用車道內(nèi)只允許規(guī)定的車輛通行，其他車輛不得進入專用車道內(nèi)行駛。
3、機動車應(yīng)當在規(guī)定地點停放，禁止在人行道上停放機動車，除了在規(guī)定施化的停車泊位以外。在道路上臨時停車的，不得妨礙其他車輛和行人通行。
4、對違反道路交通安全法律法規(guī)，關(guān)于機動車停放臨時停車規(guī)定的，可以指出違法行為并予以口頭警告，令其立即駛離。
5、機動車駕駛?cè)巳绻麤]有在現(xiàn)場或者在現(xiàn)場拒絕駛離，妨礙其他車輛行人通行除了會給予20元以上200元以下罰款以外，還可以由公安交通管理部門將機動車移至到不妨礙交通的地點，但拖車時不得向當事人收取費用，還要告知當事人停車地點。
小程序開發(fā)已成為當今互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中備受矚目的技術(shù)領(lǐng)域之一。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，小程序在用戶體驗和商業(yè)價值方面展現(xiàn)出了巨大潛力。作為一個小程序開發(fā)者，掌握最新的小程序面試題是非常重要的，因為它們涉及到你在技術(shù)面試中的表現(xiàn)和發(fā)展機會。
隨著行業(yè)的快速發(fā)展，小程序開發(fā)的技術(shù)要求也在不斷提升。掌握最新的小程序面試題可以幫助你更好地了解行業(yè)趨勢和技術(shù)發(fā)展方向，提升自己在面試中的表現(xiàn)和競爭力。同時，小程序面試題能夠檢驗?zāi)愕木幊棠芰?、邏輯思維能力和解決問題的能力，是衡量一個開發(fā)者技術(shù)水平的重要指標。
掌握最新的小程序面試題是每一個小程序開發(fā)者必備的技能之一。通過不斷地學(xué)習(xí)和實踐，你可以更好地應(yīng)對技術(shù)面試中的挑戰(zhàn)，提升自己在行業(yè)中的競爭力。希望以上提到的小程序面試題對你有所幫助，祝你在小程序開發(fā)道路上取得更大的成功！
作為教育行業(yè)的從業(yè)者，不管是教師還是教育工作者都清楚，特崗教師制度在教育改革中所扮演的重要角色。貴州特崗教師制度的推行，不僅對于促進教師隊伍建設(shè)和教育質(zhì)量提升有著重要意義，同時也對廣大教師的個人發(fā)展提供了新的機遇。
最新貴州特崗教師面試題的研究與分析，不僅可以幫助考生更好地備戰(zhàn)面試，也能夠揭示出教育部門對特崗教師選拔的重點和要求。本文將針對最新貴州特崗教師面試題展開深入分析，希望能為廣大考生提供一定的幫助和指導(dǎo)。
在貴州特崗教師面試中，教育理念是一個重要的考察點?？脊傧Ｍㄟ^考題了解考生對教育的認識和看法，以及對教育問題的思考深度和廣度。因此，考生在準備時應(yīng)該圍繞教育理念展開準備，結(jié)合自身教育實踐經(jīng)驗，提煉出自己的教育信念。
教學(xué)設(shè)計是教師日常工作中必不可少的一個環(huán)節(jié)，貴州特崗教師面試題中也會涉及對教學(xué)設(shè)計的考察?？忌枰獪蕚溆嘘P(guān)如何設(shè)計教學(xué)目標、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法和評價方式等方面的問題。同時，考生還需要展示自己在教學(xué)設(shè)計方面的創(chuàng)新能力和實踐經(jīng)驗。
教育教學(xué)能力是一名優(yōu)秀教師必備的素質(zhì)之一。在面試中，考生可能會遇到與教學(xué)方法、課堂管理、學(xué)生輔導(dǎo)等方面相關(guān)的問題。考生需要準備充分，結(jié)合自己的教學(xué)實踐經(jīng)驗，展示自己的教育教學(xué)能力。同時，也要能夠用具體案例和數(shù)據(jù)說服考官，展示自己的教學(xué)水平和影響力。
作為一名特崗教師，良好的教師職業(yè)素養(yǎng)是必不可少的。在面試中，考官可能會關(guān)注考生的職業(yè)道德、職業(yè)操守、職業(yè)態(tài)度等方面?？忌枰ㄟ^自身的言行舉止，展示出端正的師德師風(fēng)和良好的職業(yè)素養(yǎng)。
總的來說，準備最新貴州特崗教師面試題是一項需要認真對待的任務(wù)?？忌枰獜母鱾€維度對考題進行準備，同時也需要反復(fù)練習(xí)和總結(jié)，以提高應(yīng)對面試題的能力。希望本文的分析能對廣大考生有所幫助，祝愿大家都能取得理想的成績，成為優(yōu)秀的特崗教師！
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?。?#34;);
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)換成向量失敗！");
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?。?#34;);
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());
}
}
1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應(yīng)用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數(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)用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺、實時更新、可定制性強等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。
2. 請談?wù)勀赪ebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(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)進行地圖展示和交互設(shè)計，并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設(shè)計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
3. 請描述一下您在以往項目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。
在以往的項目中，我使用WebGIS解決了許多具體問題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項目中，我開發(fā)了一個基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們評估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項目中，我使用WebGIS技術(shù)實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質(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. 請談?wù)勀鷮ebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認為WebGIS在未來會繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進步，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)進行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個性化，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等單片機的基本編程和簡單的硬件設(shè)計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識更好，還有能夠會做操作系統(tǒng)，簡單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對您能夠有用。
1.負責區(qū)域大客戶/行業(yè)客戶管理系統(tǒng)銷售拓展工作，并完成銷售流程；
2.維護關(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)團隊完成完成年度銷售任務(wù)。
