沒有近義詞。
反義詞：家庭化，個(gè)人化
社會化造句
1、行業(yè)語社會化的具體形態(tài)，在形式上表現(xiàn)為字詞的增減或轉(zhuǎn)換，在內(nèi)涵上表現(xiàn)為語義的穩(wěn)定或泛化。
2、道德理想的構(gòu)建和道德能力的培養(yǎng)是大學(xué)生道德社會化的重要任務(wù)。
3、簡言之，本論文的原始創(chuàng)新之處表現(xiàn)在將豐富的議題放置在少兒頻道與兒童社會化的互動關(guān)系下展開論述。
4、民營資本，尤其是私營資本和企業(yè)，其資本功能組織形態(tài)缺乏結(jié)構(gòu)性，資本產(chǎn)權(quán)組織形態(tài)未能社會化。
個(gè)體社會化是指個(gè)體在與社會相互作用中，將社會所期望的價(jià)值觀、行為規(guī)范內(nèi)化，獲得社會生活所需要的知識和技能，以適應(yīng)社會變遷的過程。對社會而言，這是文化得以延續(xù)的手段；對個(gè)體而言，這是被社會認(rèn)同、參與正常社會生活的必要途徑。
自我社會化是個(gè)體對自己在社會生活中所擔(dān)任的各種社會角色的知覺，包括對各種角色關(guān)系、角色地位、角色技能和角色體驗(yàn)的認(rèn)知和評價(jià)。
刑罰術(shù)語。
社會化原則
（1）概念：是指在刑罰執(zhí)行過程中，依靠社會力量對受刑人進(jìn)行幫教，使之易于復(fù)歸社會。
（2）具體要求：
①調(diào)動社會積極因素影響犯罪人。
②培養(yǎng)受刑人再社會化能力，使之適應(yīng)社會。
社會化就是田目然人到社會人的轉(zhuǎn)變過程，每個(gè)人必須經(jīng)過社會化才能使外在于自己的社會行為規(guī)范、準(zhǔn)則內(nèi)化為自己的行為標(biāo)準(zhǔn)。社會化涉及兩個(gè)方面：一是社會對個(gè)體進(jìn)行教化的過程；二是與其他社會成員互動，成為合格的社會成員。
社會化救助是現(xiàn)代社會中重要的福利制度，致力于保障弱勢群體的基本生活需求。它是一個(gè)承載著社會責(zé)任的體系，旨在通過提供經(jīng)濟(jì)援助、醫(yī)療保健、就業(yè)機(jī)會以及心理支持等多方面的幫助，幫助需要幫助的人重返正常生活軌道。
社會化救助的意義在于確保每個(gè)人都能夠享受到基本的生活保障。在一個(gè)社會中，由于各種原因，如疾病、失業(yè)、意外事故等，有些人可能會陷入生活困境。社會化救助旨在通過提供必要的援助與資源，幫助這些人重新獲得尊嚴(yán)、獨(dú)立和自尊心。
社會化救助不僅僅是提供物質(zhì)上的幫助，它還注重為受援者提供全面的支持和關(guān)懷。心理援助、社區(qū)融入、職業(yè)培訓(xùn)等方面的幫助也是社會化救助的重要組成部分。這些幫助可以幫助受援者克服心理障礙，逐漸重建自信，為他們的未來鋪平道路。
社會化救助通常由政府、非營利組織和慈善機(jī)構(gòu)等多個(gè)主體來共同承擔(dān)。政府在社會化救助中發(fā)揮著重要的角色，它制定相關(guān)政策、管理資金，并建立機(jī)構(gòu)來執(zhí)行救助工作。政府還負(fù)責(zé)監(jiān)督救助工作的實(shí)施，并確保其公正和透明。
非營利組織和慈善機(jī)構(gòu)在社會化救助中起到了補(bǔ)充和協(xié)助的作用。它們通常會與政府合作，提供專業(yè)化的服務(wù)和資源，并借助捐款和志愿者的支持來擴(kuò)大救助的范圍。這些組織的存在為社會化救助提供了更廣泛的幫助渠道，同時(shí)也促進(jìn)了社會的互助和團(tuán)結(jié)。
社會化救助的實(shí)施需要一個(gè)完善的機(jī)制和系統(tǒng)。政府需要建立起一個(gè)統(tǒng)一的救助申請與審核流程，以確保救助資源的公平分配。同時(shí)，信息系統(tǒng)的建設(shè)也是社會化救助的重要組成部分，它可以幫助政府更加準(zhǔn)確地了解受援者的需求和情況，以便有針對性地提供幫助。
雖然社會化救助在保障社會弱勢群體權(quán)益和促進(jìn)社會公平方面發(fā)揮著重要作用，但在實(shí)施過程中也面臨著一些挑戰(zhàn)。
首先，救助資源的有限性是一個(gè)不可忽視的問題。在社會化救助中，需要平衡資源的供給與需求，確保資源能夠更有效地利用。此外，如何提高救助資源的質(zhì)量和效益也是一個(gè)重要的課題。
其次，救助政策的公正性和透明度需要不斷提高。社會化救助必須確保援助對象的選擇不偏不倚，并避免人為因素對援助決策的影響。政府需要加強(qiáng)監(jiān)督和評估機(jī)制，以確保救助工作的公正性和透明度，避免腐敗和濫用權(quán)力的發(fā)生。
盡管面臨挑戰(zhàn)，社會化救助的前景依然是積極的。隨著社會發(fā)展和人們對社會公平的關(guān)注增加，對社會化救助的需求也會不斷增加。政府、社會組織和公民應(yīng)共同努力，加強(qiáng)合作，改進(jìn)救助體系，為更多需要幫助的人提供更好的支持。
總之，社會化救助是一個(gè)關(guān)乎社會公平和人類尊嚴(yán)的重要制度。它不僅僅是提供物質(zhì)幫助，更是一種關(guān)愛和社會責(zé)任的體現(xiàn)。通過共同努力，我們可以建立一個(gè)更加和諧、平等和公正的社會。
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主要創(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??！");
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。。。。");
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());
}
}
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、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。
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。
生產(chǎn)社會化是指生產(chǎn)過程本身的社會化即由分散的小生產(chǎn)者轉(zhuǎn)化為大規(guī)模社會生產(chǎn)的過程。生產(chǎn)社會化包括三個(gè)相互聯(lián)系的方面：生產(chǎn)資料使用的社會化即生產(chǎn)資料從單個(gè)人分散使用變?yōu)榇笈斯餐褂谩Ｉa(chǎn)過程的社會化即生產(chǎn)過程從一系列的個(gè)人行動變?yōu)橐幌盗械纳鐣袆?。產(chǎn)品的社會化即生產(chǎn)出的產(chǎn)品通過交換供應(yīng)整個(gè)社會。
資本社會化是指資本占有關(guān)系的社會化。它是生產(chǎn)社會化的客觀要求。它是生產(chǎn)社會化的社會實(shí)現(xiàn)形式。它的實(shí)現(xiàn)途徑是資本集中。資本集中，一方面使私人資本轉(zhuǎn)化為社會資本，適應(yīng)了生產(chǎn)力發(fā)展的要求，創(chuàng)造了矛盾運(yùn)動的新形式，有力地推動了社會生產(chǎn)力的發(fā)展。另一方面是在資本主義私有制范圍內(nèi)的產(chǎn)權(quán)關(guān)系調(diào)整，本質(zhì)上有利于大資本支配中小資本，因而又成為加強(qiáng)資本主義私有制的有力因素，從而加強(qiáng)了資本主義生產(chǎn)方式基本矛盾的對立性質(zhì)。
再社會化：是指在早期社會化與繼續(xù)社會化中與社會要求不相適應(yīng)的人的社會化過程。主要特點(diǎn)是改變或調(diào)整社會化對象原有的世界觀、價(jià)值觀、行為準(zhǔn)則和生活方式，使之符合社會的規(guī)定與要求。在某種情況下，青少年和成人通過再社會化，有意忘掉舊的價(jià)值觀和行為模式，重新塑造出新的價(jià)值觀和行為模式，是生命中具有轉(zhuǎn)折意義的階段。
發(fā)展社會化是個(gè)體在特定的社會文化環(huán)境中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)和掌握知識、技能、語言、規(guī)范、價(jià)值觀等社會行為方式和人格特征，適應(yīng)社會并積極作用于社會、創(chuàng)造新文化的過程。
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)。
