駕校業(yè)務(wù)員的工作內(nèi)容包括：介紹本駕校的傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)，銜接與車(chē)管所的業(yè)務(wù)關(guān)系，找尋需要學(xué)車(chē)的學(xué)員。和車(chē)輛科搞好關(guān)系，幫著招學(xué)員。
主要負(fù)責(zé)和駕管所里的人接觸駕校業(yè)務(wù)方面這種必須有一定的口才和察言觀色的能力。還有就是在辦公室里做整理檔案資料和學(xué)員科目考試的工作。
培訓(xùn)前 ：相關(guān)物資準(zhǔn)備、相關(guān)人員安排、相關(guān)場(chǎng)地布置、相關(guān)活動(dòng)宣傳；
培訓(xùn)中：熟練的開(kāi)場(chǎng)白，熟練的人員組織，熟練的活動(dòng)實(shí)施，人員的積極參與；
培訓(xùn)后：活動(dòng)的圖文宣傳，給領(lǐng)導(dǎo)的結(jié)果呈現(xiàn)，輸出的結(jié)果閉環(huán)
更多內(nèi)容關(guān)注 講師江湖
作為一名管理者，不為員工所接受，一般說(shuō)來(lái)，不外乎以下幾種原因：
一、繼任者與前任管理方式方法有較大差別，員工不好接受。員工常常拿前任的優(yōu)點(diǎn)與繼任者的缺點(diǎn)相比較，短時(shí)間內(nèi)一般不容易接受新任管理者。
二、管理者能力受到質(zhì)疑。
三、管理者的閱歷較淺，員工不認(rèn)可。
個(gè)人認(rèn)為，應(yīng)該針對(duì)不同的情況，制訂相應(yīng)的對(duì)策。
一、新上任的管理者，在一兩月內(nèi)最好不要有太多的改變，仔細(xì)觀察，多問(wèn)，多聽(tīng)，少?zèng)Q策，摸清情況再下結(jié)論，定管理計(jì)劃。
二、管理者應(yīng)多與員工溝通，放下架子，增進(jìn)雙方的了解與相互信任，只有融入集體中，才能更好的管理。
三、閱歷與能力并不是一回事，所以，作為管理者，首先要有自信，在日常的工作過(guò)程中，表現(xiàn)出自己的能力，漸漸讓員工信服。
1汗,上班在中國(guó)除非自己做老板,不然去打工都一樣,一般公司都是早8點(diǎn)或者8.30中午有下班的話(huà)就是11.30下午1.30~~5.30早和晚都是需要開(kāi)會(huì)的,每周1天休閑(有些其他沒(méi)有會(huì)變?yōu)槊吭?天休假看企業(yè)而定)2業(yè)務(wù)員需要開(kāi)拓市場(chǎng)穩(wěn)定客戶(hù)拜訪客戶(hù),市場(chǎng)是存在無(wú)限客戶(hù)的,就看你自己是這么找用什么方法找(一般公司都有固定客戶(hù),不需要太過(guò)于麻煩的需找)3外貿(mào)業(yè)務(wù)員需要大專(zhuān)銷(xiāo)售或者金融專(zhuān)業(yè)英語(yǔ)過(guò)4級(jí)以上,(大城市要求更高)——至于要學(xué)多久,看你個(gè)人聰明人15天之內(nèi)上手,1個(gè)月之內(nèi)業(yè)績(jī)會(huì)稍提高業(yè)務(wù)員工資都是底薪+提成+獎(jiǎng)勵(lì)+年終分紅4業(yè)務(wù)員是很有前途的一份工作,在社會(huì)在能否混的開(kāi),關(guān)靠專(zhuān)業(yè)知識(shí)是不夠的,靠的是人際關(guān)系,業(yè)務(wù)員正是人際關(guān)系的發(fā)展最快的職業(yè))至于能否做出個(gè)前途主要看你個(gè)人了
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??！");
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(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(xún)、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(hù)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(hù)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、企業(yè)文化能激發(fā)員工的使命感。不管是什么企業(yè)都有它的責(zé)任和使命，企業(yè)使命感是全體員工工作的目標(biāo)和方向，是企業(yè)不斷發(fā)展或前進(jìn)的動(dòng)力之源。
2、企業(yè)文化能凝聚員工的歸屬感。企業(yè)文化的作用就是通過(guò)企業(yè)價(jià)值觀的提煉和傳播，讓一群來(lái)自不同地方的人共同追求同一個(gè)夢(mèng)想。
3、企業(yè)文化能加強(qiáng)員工的責(zé)任感。企業(yè)要通過(guò)大量的資料和文件宣傳員工責(zé)任感的重要性，管理人員要給全體員工灌輸責(zé)任意識(shí)，危機(jī)意識(shí)和團(tuán)隊(duì)意識(shí)，要讓大家清楚地認(rèn)識(shí)企業(yè)是全體員工共同的企業(yè)。
4、企業(yè)文化能賦予員工的榮譽(yù)感。每個(gè)人都要在自己的工作崗位，工作領(lǐng)域，多做貢獻(xiàn)，多出成績(jī)，多追求榮譽(yù)感。
5、企業(yè)文化能實(shí)現(xiàn)員工的成就感。一個(gè)企業(yè)的繁榮昌盛關(guān)系到每一個(gè)公司員工的生存，企業(yè)繁榮了，員工們就會(huì)引以為豪，會(huì)更積極努力的進(jìn)取，榮耀越高，成就感就越大，越明顯。
企業(yè)文化對(duì)員工的作用
凝聚作用
文化是一種極強(qiáng)的凝聚力量。企業(yè)文化是一種粘合劑，把各個(gè)方面，各個(gè)層次的人都團(tuán)結(jié)在本企業(yè)文化的周?chē)?，在全企業(yè)范圍產(chǎn)生一種凝聚力和向心力，使職工個(gè)人思想、個(gè)人發(fā)展與企業(yè)的安危緊密聯(lián)系起來(lái)，使他們感到個(gè)人的工作、學(xué)習(xí)、生活等任何事情都離不開(kāi)企業(yè)這個(gè)集體，將企業(yè)視為自己最為神圣的東西，與企業(yè)同甘苦、共命運(yùn)。激勵(lì)作用
企業(yè)文化的核心是要?jiǎng)?chuàng)造出共同的價(jià)值觀念，優(yōu)秀的企業(yè)文化就是要?jiǎng)?chuàng)造出一種人人受重視、受尊重的文化氛圍。良好的文化氛圍，往往能產(chǎn)生一種激勵(lì)機(jī)制，使每個(gè)成員做出的貢獻(xiàn)都會(huì)及時(shí)得到領(lǐng)導(dǎo)及同事的贊賞和獎(jiǎng)勵(lì)，由此激勵(lì)員工為實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值和企業(yè)發(fā)展而勇于獻(xiàn)身，不斷進(jìn)取
導(dǎo)向作用
即把企業(yè)職工個(gè)人的目標(biāo)引導(dǎo)到企業(yè)所確定的目標(biāo)上來(lái)。在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，企業(yè)如果沒(méi)有一個(gè)自上而下的統(tǒng)一的目標(biāo)，很難參與市場(chǎng)角逐，更難在競(jìng)爭(zhēng)中求得生存與發(fā)展。在一般的管理概念中，為了實(shí)現(xiàn)企業(yè)的既定目標(biāo)，需要制定一系列的策略來(lái)引導(dǎo)員工，但如果有了一個(gè)適合的企業(yè)文化，職工就會(huì)在潛移默化中接受共同的價(jià)值理念，形成一股合力向既定的方向作用。企業(yè)文化就是在企業(yè)具體的歷史環(huán)境條件下，將人們的事業(yè)心和成功的欲望化成具體的目標(biāo)、信條和行為準(zhǔn)則，形成企業(yè)職工的精神支柱和精神動(dòng)力，為企業(yè)共同的目標(biāo)而努力，因此建設(shè)優(yōu)秀的企業(yè)文化的本質(zhì)是建立企業(yè)內(nèi)部的動(dòng)力機(jī)制，使廣大職工了解本企業(yè)正在為崇高的目標(biāo)而努力奮斗，這不但可以產(chǎn)生出具有創(chuàng)造性的經(jīng)營(yíng)管理策略，而且可以使職工勇于為實(shí)現(xiàn)企業(yè)目標(biāo)而做出個(gè)人犧牲。
約束作用
作為一個(gè)組織，企業(yè)常常不得不制定出許多規(guī)章制度來(lái)保證生產(chǎn)的正常運(yùn)行，這當(dāng)然是完全必要的，但是即使有了千萬(wàn)條規(guī)章制度，也很難完全規(guī)范好每一位職工的所有行為，而企業(yè)文化是用一種無(wú)形的文化上的約束力量，轉(zhuǎn)化為一種行為規(guī)范，規(guī)范約束員工行為，以此來(lái)彌補(bǔ)規(guī)章制度的不足。它使信念逐步轉(zhuǎn)變?yōu)槁毠さ男睦矶▌?shì)，構(gòu)造出一種響應(yīng)機(jī)制，只要外部誘導(dǎo)信號(hào)發(fā)生，即可以得到積極的響應(yīng)，并迅速轉(zhuǎn)化為預(yù)期的行為。這就形成了有效的“軟約束”，它可以減弱硬約束對(duì)職工心理的沖撞，緩解自治心理與被治理現(xiàn)實(shí)間形成的沖突，削弱由其引起的心理抵抗力，從而使企業(yè)上下達(dá)成統(tǒng)一、和諧和默契，形成良性互動(dòng)局面。
員工如果從事崗位必須接受培訓(xùn)或員工管理制度中存在員工培訓(xùn)相關(guān)條款，均可按照
教育
經(jīng)費(fèi)進(jìn)行入賬。
關(guān)于稅務(wù)解釋也因存在實(shí)際條款及正規(guī)票據(jù)。沒(méi)有理由不允許報(bào)銷(xiāo)。
所以，只要老板同意就可以報(bào)銷(xiāo)。計(jì)入“管理費(fèi)用--職工教育經(jīng)費(fèi)”科目，摘要寫(xiě)：為單位培訓(xùn)駕駛員。
這個(gè)沒(méi)有明確規(guī)定的，我當(dāng)時(shí)考的時(shí)候我們駕校的車(chē)子比較多，三十多輛，每輛車(chē)三十個(gè)人左右，我們十五個(gè)人一組，分為上午組和下午組。練的時(shí)間也比較長(zhǎng)點(diǎn)。這個(gè)不定的，有些大駕?？梢哉袔装偃耍缓笈抨?duì)練車(chē)，小的駕校招幾十人左右，現(xiàn)在考駕照都很慢的，排隊(duì)排很久
再看看別人怎么說(shuō)的。
