倒班班長的職責(zé)是監(jiān)督本班員工，按照規(guī)章制度，安全正常的進(jìn)行作業(yè)，不可以有違法違紀(jì)情況
單元長作業(yè)（unit process）是指稱具有共同的化學(xué)反應(yīng)特點(diǎn)的過程。如氧化、還原、加氫、脫氫、水解、水合、脫水、鹵化、硝化、磺化、胺化、酯化、烷基化、聚合、縮聚等。
如鹵化單元作業(yè)是有機(jī)化合物分子中引入鹵素原子的單元過程。單元作業(yè)與單元操作的意義不同。后者是按物理處理方法的不同來分類。
作業(yè)長負(fù)責(zé)全公司生產(chǎn)設(shè)備系統(tǒng)運(yùn)行、檢修、事故處理的總指揮調(diào)度，全公司各主要設(shè)備系統(tǒng)、主要輔助設(shè)備系統(tǒng)及公用系統(tǒng)運(yùn)行方式變更，必須征得值長同意后方可進(jìn)行。
作業(yè)長在值班期間，全面負(fù)責(zé)公司運(yùn)行操作的協(xié)調(diào)指揮，負(fù)責(zé)全公司安全穩(wěn)定運(yùn)行及主要設(shè)備、輔助設(shè)備的正常運(yùn)行，并負(fù)責(zé)本值勞動(dòng)紀(jì)律和現(xiàn)場規(guī)程制度的執(zhí)行，完成當(dāng)班期間的各項(xiàng)操作任務(wù)、推廣先進(jìn)的管理方法。
作業(yè)長是負(fù)責(zé)組織和協(xié)調(diào)作業(yè)工作的關(guān)鍵角色。他們需要根據(jù)工作計(jì)劃和時(shí)間表安排作業(yè)，確保作業(yè)的正常進(jìn)行。此外，他們還需要協(xié)調(diào)不同部門之間的合作，確保作業(yè)的協(xié)同配合。作業(yè)長還負(fù)責(zé)與上級(jí)溝通作業(yè)進(jìn)展和問題，并及時(shí)解決作業(yè)中的疑難問題。
作業(yè)長在作業(yè)過程中負(fù)責(zé)安全生產(chǎn)管理。他們需要了解并遵守相關(guān)的安全操作規(guī)程，確保作業(yè)人員的安全意識(shí)，并提供必要的安全培訓(xùn)。作業(yè)長還需制定安全保障措施，如防護(hù)措施和應(yīng)急預(yù)案，并監(jiān)督其執(zhí)行。同時(shí)，他們還負(fù)責(zé)對(duì)作業(yè)現(xiàn)場進(jìn)行安全檢查，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理安全隱患。
作業(yè)長需要管理和培訓(xùn)下屬團(tuán)隊(duì)。他們要根據(jù)作業(yè)需求，制定團(tuán)隊(duì)管理計(jì)劃和工作指導(dǎo)方針，確保團(tuán)隊(duì)的高效運(yùn)作。作業(yè)長還需根據(jù)團(tuán)隊(duì)成員的能力和崗位需求，進(jìn)行培訓(xùn)和技能提升，以提高團(tuán)隊(duì)的整體素質(zhì)和工作效率。
作業(yè)長負(fù)責(zé)保證作業(yè)質(zhì)量。他們需要制定作業(yè)質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)估方法，并監(jiān)督作業(yè)過程中的質(zhì)量控制。作業(yè)長還負(fù)責(zé)跟蹤作業(yè)進(jìn)展和質(zhì)量達(dá)成情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決作業(yè)中的質(zhì)量問題。此外，他們還需與相關(guān)部門進(jìn)行溝通，確保作業(yè)達(dá)到客戶要求的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。
作業(yè)長在作業(yè)過程中負(fù)責(zé)管理和調(diào)配資源。他們要合理安排作業(yè)所需的人力、物力和財(cái)力資源，確保作業(yè)的正常進(jìn)行。作業(yè)長還負(fù)責(zé)與供應(yīng)商和承包商進(jìn)行談判和合作，獲得優(yōu)質(zhì)的資源支持。他們還需評(píng)估和監(jiān)控資源的使用情況，以便及時(shí)調(diào)整和優(yōu)化資源配置。
教資面試題本相對(duì)來說難度不高，主要包含三個(gè)模塊：教育法律法規(guī)相關(guān)知識(shí)、心理學(xué)相關(guān)知識(shí)和一些教學(xué)案例分析問答。對(duì)于教育法律法規(guī)相關(guān)知識(shí)和心理學(xué)相關(guān)知識(shí)，考生可以通過閱讀相關(guān)書籍或參加培訓(xùn)班進(jìn)行學(xué)習(xí)。對(duì)于教學(xué)案例分析問答，考生需要具備一定的實(shí)際教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，通過對(duì)教學(xué)案例的深入分析和思考來回答問題?？傮w來說，教資面試題本主要考查考生的教育專業(yè)知識(shí)和實(shí)際教學(xué)能力。
應(yīng)該服從護(hù)士長安排，有困難要克服，
電解車間作業(yè)長在工廠生產(chǎn)過程中扮演著至關(guān)重要的角色。他們負(fù)責(zé)管理和監(jiān)督電解車間內(nèi)的操作，確保生產(chǎn)順利進(jìn)行并達(dá)到高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。作為一個(gè)關(guān)鍵的管理職位，電解車間作業(yè)長需要具備多方面的職責(zé)和技能。
要成為一名優(yōu)秀的電解車間作業(yè)長，除了扎實(shí)的專業(yè)知識(shí)外，還需要具備以下關(guān)鍵技能：
隨著工業(yè)化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，電解車間作業(yè)長這一崗位的需求也在逐漸增加。具備豐富經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)技能的作業(yè)長將更受市場青睞，未來的發(fā)展前景將會(huì)更加廣闊。因此，不斷學(xué)習(xí)和提升自己的能力至關(guān)重要，可以通過參加相關(guān)的培訓(xùn)課程或獲取相關(guān)證書來提升自身競爭力。
煉鐵廠設(shè)備作業(yè)長崗位職責(zé)
在煉鐵廠中，設(shè)備作業(yè)長是承擔(dān)著重要責(zé)任的關(guān)鍵崗位之一。作為煉鐵廠設(shè)備作業(yè)長，需要具備一系列關(guān)鍵技能和職責(zé)，以確保設(shè)備運(yùn)行平穩(wěn)、安全生產(chǎn)等方面的工作。
煉鐵廠設(shè)備作業(yè)長負(fù)責(zé)監(jiān)督和協(xié)調(diào)設(shè)備操作、維護(hù)、維修等相關(guān)工作，并確保生產(chǎn)過程中設(shè)備的正常運(yùn)行。其主要職責(zé)包括但不限于：
作為一名煉鐵廠設(shè)備作業(yè)長，需要具備以下關(guān)鍵技能和素質(zhì)：
煉鐵廠設(shè)備作業(yè)長在工作中會(huì)面臨各種各樣的挑戰(zhàn)和壓力，其中包括但不限于：
隨著科技的進(jìn)步和工業(yè)的發(fā)展，煉鐵廠設(shè)備作業(yè)長這一崗位在未來將有更廣闊的發(fā)展前景。具備豐富經(jīng)驗(yàn)和技能的專業(yè)人員將更受歡迎，并有機(jī)會(huì)在煉鐵行業(yè)中獲得更好的職業(yè)發(fā)展和提升空間。
總的來說，煉鐵廠設(shè)備作業(yè)長是煉鐵生產(chǎn)中不可或缺的一環(huán)，其職責(zé)和技能要求都非常關(guān)鍵。希望有志于從事這一崗位的人員能夠不斷提升自身素質(zhì)，為煉鐵生產(chǎn)的穩(wěn)定和高效做出更大的貢獻(xiàn)。
軋鋼廠作業(yè)長的崗位職責(zé)包括監(jiān)督和協(xié)調(diào)生產(chǎn)過程中的各項(xiàng)工作，確保生產(chǎn)高效、安全、有序進(jìn)行。作業(yè)長在軋鋼廠起著至關(guān)重要的作用，他們需要具備豐富的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)，以確保生產(chǎn)線順暢運(yùn)轉(zhuǎn)，并且保證產(chǎn)品質(zhì)量符合標(biāo)準(zhǔn)。
作為軋鋼廠作業(yè)長，需要具備扎實(shí)的專業(yè)知識(shí)和豐富的管理經(jīng)驗(yàn)。他們需要熟悉軋鋼生產(chǎn)流程，了解設(shè)備性能和工藝要求。作業(yè)長需要具備優(yōu)秀的溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作精神，能夠有效指導(dǎo)員工，協(xié)調(diào)各部門之間的工作，確保生產(chǎn)計(jì)劃順利執(zhí)行。
另外，作業(yè)長需要具備靈活應(yīng)變的能力，能夠及時(shí)應(yīng)對(duì)生產(chǎn)中出現(xiàn)的問題和突發(fā)情況，做出正確的決策并采取有效的措施解決。作為團(tuán)隊(duì)的帶頭人，作業(yè)長需要身先士卒，樹立良好的榜樣，激勵(lì)團(tuán)隊(duì)成員共同努力，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)目標(biāo)。
總的來說，軋鋼廠作業(yè)長的崗位職責(zé)既包括生產(chǎn)管理和協(xié)調(diào)工作，也涉及到人員管理、設(shè)備維護(hù)、質(zhì)量控制和安全管理等多方面內(nèi)容。作業(yè)長需要具備綜合的管理技能和專業(yè)知識(shí)，能夠有效領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)，確保生產(chǎn)順利進(jìn)行，保證產(chǎn)品質(zhì)量和安全生產(chǎn)。
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(shí)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(jìn)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(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
接下來貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類數(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(jìn)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(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個(gè)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?。?#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??！");
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(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());
}
}
