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共享是精神共享嗎？

時(shí)間：2024-12-27 16:06 人氣：0 編輯：招聘街

一、共享是精神共享嗎？

共享精神

共享精神是指把好東西分享的精神。在遠(yuǎn)古時(shí)代，同部族的人們總是一起共享捕獵獲得的食物。而愛心、知識、生產(chǎn)資料等方面的共享伴隨了人類歷史?！肮蚕怼庇泻芏喾N形式，有很多東西可以被共享，例如食物、金錢、知識、愛心等等。

基本信息

中文名 共享精神

來源 在兩千多年前孔夫子就已經(jīng)提倡了

消逝原因 社區(qū)結(jié)構(gòu)、人們的觀念轉(zhuǎn)變

定義

把好東西分享的精神

共享例子

愛心、知識、生產(chǎn)資料等

分類

二、什么是互聯(lián)網(wǎng)的共享精神？共享精神等不等于免費(fèi)？

本來共享精神應(yīng)該是大家都共享都免費(fèi)，類似關(guān)稅互免的感覺。本來是互利互惠的好事。

但是后來有了中國特色的共享——內(nèi)容產(chǎn)生者技術(shù)大牛無私共享，二道三道四道販子拿來賺錢。

中國的某些互聯(lián)網(wǎng)大公司以此為理由抄襲盜版，放肆的搞垮了多少原創(chuàng)，那個(gè)時(shí)候你跟他們講法律，他們跟你講共享；現(xiàn)在坐大了，一改當(dāng)初的臉面，所有的東西都是版權(quán)保護(hù)，你跟他們講共享，他們和你講法律。我抄了你的東西還申請了專利，就問你服不服？只能服，不服也沒有用。

三、共享奧運(yùn)精神心得？

奧林匹克宗旨就是更快更高更強(qiáng)，這不僅是指運(yùn)動(dòng)員之間的競技，也是指對自身的突破和提高。今天的李莎說奧運(yùn)，就讓李莎帶咱們一起去聽聽東京奧運(yùn)會(huì)上最勵(lì)志的兩個(gè)故事，雖然故事的主人公都沒能拿到獎(jiǎng)牌。

　　在東京奧運(yùn)會(huì)迎來了帆船女子激光雷迪爾級獎(jiǎng)牌輪的比賽，很可惜，我最喜歡的運(yùn)動(dòng)員徐莉佳并沒有出現(xiàn)這一輪的比賽中。徐莉佳的故事我們前面已經(jīng)講過了，她是當(dāng)下中國最優(yōu)秀的帆船選手，也是身體素質(zhì)最不適合做帆船運(yùn)動(dòng)員的頂級選手，她的運(yùn)動(dòng)生涯要克服先天的視力、聽力障礙，曾經(jīng)遇到極端天氣差點(diǎn)命喪大海、項(xiàng)目被移出奧運(yùn)被迫改項(xiàng)，但這一切都沒能阻擋她成為一名頂級選手。本屆奧運(yùn)會(huì)上，徐莉佳遭遇了成績被取消，然而卻不抱怨不氣餒，成功逆襲，從末位回到首位。

　　隨后，傷病困擾加上又一次的成績?nèi)∠?，徐莉佳的本屆奧運(yùn)征程還是在獎(jiǎng)牌輪前止步了。然而，沒有得到獎(jiǎng)牌的徐莉佳，在本屆奧運(yùn)會(huì)上贏得的關(guān)注，甚至超過了她在倫敦奧運(yùn)會(huì)上拿到金牌的時(shí)刻。為什么，因?yàn)樗屛覀兛吹搅艘粋€(gè)出色運(yùn)動(dòng)員高超的競技水平、遭遇挫折而不言敗的競技狀態(tài)，同時(shí)，也讓帆船這項(xiàng)中國人還不是特別熟悉的運(yùn)動(dòng)走入大眾視野。

　　同樣結(jié)束奧運(yùn)征程，但留下了無數(shù)感動(dòng)的還有一個(gè)人，她叫丘索維金娜。丘索維金娜是奧運(yùn)會(huì)的七朝元老，上世紀(jì)90年代，這位烏茲別克斯坦的體操名將就在國際舞臺(tái)聲名鵲起，1992年巴塞羅那奧運(yùn)會(huì)，她第一次參加奧運(yùn)就奪得了女團(tuán)冠軍。2002年是丘索維金娜人生的分水嶺，入黨申請書兒子身患白血病。為了治病，丘索維金娜花光了所有積蓄。為了給兒子治病，也為了籌集足夠的治療費(fèi)用，她前往德國并參加參賽。

　　從“媽媽級”選手到“奶奶級”選手，她的那句“你未痊愈我不敢老”的誓言，讓無數(shù)人動(dòng)容。如今兒子的病情已經(jīng)好轉(zhuǎn)，就在多數(shù)人認(rèn)為她會(huì)就此退役陪伴家人的時(shí)候，丘索維金娜卻做出決定，重新回到祖國，站在東京奧運(yùn)會(huì)的賽場上，代表烏茲別克斯坦參賽。在20歲就被稱作老將的體操賽場上，如今的丘索維金娜已經(jīng)41歲了。這一次，她不再是為了獎(jiǎng)金，為了兒子，而是為了熱愛，為自己而戰(zhàn)!結(jié)束了里約的征程，丘索維金娜又表示，東京奧運(yùn)會(huì)，我們再見!

　　這是兩個(gè)人的奧運(yùn)故事，他們雖然都沒有帶走獎(jiǎng)牌，但是都帶走了我們的尊敬和祝福。他們是我們心里的冠軍!

四、共享精神的意義？

答：共享精神是指把好東西分享的精神。在遠(yuǎn)古時(shí)代，同部族的人們總是一起共享捕獵獲得的食物。而愛心、知識、生產(chǎn)資料等方面的共享伴隨了人類歷史?！肮蚕怼庇泻芏喾N形式，有很多東西可以被共享，例如食物、金錢、知識、愛心等等。

五、共享奧運(yùn)精神文章出自哪里？

出自《人民日報(bào):奧運(yùn)之光 世界共享》 

《中學(xué)生英語(初中版)》2012年Z4期 文明 共享奧運(yùn)精神 共筑和諧世界 。

2008年.在北京成功舉辦了一屆冰雪運(yùn)動(dòng)的速度與激情,展示著運(yùn)動(dòng)員挑戰(zhàn)極限、追求...

六、互聯(lián)網(wǎng)的精神就是共享？

“互聯(lián)網(wǎng)精神”指的是開放、平等、協(xié)作、快速、共享。它是互聯(lián)網(wǎng)生命力之所在，也是新經(jīng)濟(jì)能否發(fā)展的命脈，是其發(fā)展的關(guān)鍵。

互聯(lián)網(wǎng)及互聯(lián)網(wǎng)精神的發(fā)展，對中國社會(huì)的話語權(quán)等方面是一個(gè)挑戰(zhàn)，也是對年輕一代（如80后、90后）的挑戰(zhàn)——如網(wǎng)絡(luò)的負(fù)面影響、網(wǎng)絡(luò)的社會(huì)責(zé)任與轉(zhuǎn)型、互聯(lián)網(wǎng)精神的深層內(nèi)涵、互聯(lián)網(wǎng)的生物形態(tài)等。

七、mahout面試題？

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?。?#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(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());

}

}

八、webgis面試題？

1. 請介紹一下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(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)用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、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. 請談?wù)勀赪ebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。

我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)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(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. 請描述一下您在以往項(xiàng)目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。

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)劃師們評估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項(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. 請談?wù)勀鷮ebGIS未來發(fā)展的看法和期望。

我認(rèn)為WebGIS在未來會(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。

九、freertos面試題？

這塊您需要了解下stm32等單片機(jī)的基本編程和簡單的硬件設(shè)計(jì)，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識更好，還有能夠會(huì)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。

十、paas面試題？

1.負(fù)責(zé)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(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)完成完成年度銷售任務(wù)。

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