久久精品日韩无码|61伊人久久绿帽|最新国产浮力网站|亚州aV无码国产|明星一二三区av|超碰人人在线成人|澳门无码福利av

<td id="8uy94"></td>

工行能給江西裕民銀行轉賬嗎？

時間：2025-04-02 01:57 人氣：0 編輯：招聘街

一、工行能給江西裕民銀行轉賬嗎？

只要是加入了銀聯的各銀行，都可以轉賬。沒有加入就不行。

二、如何通過工行繳江西社保費？

請您登錄網上銀行，選擇“最愛-e繳費-保險保障-社會保險”，根據頁面提示繳納江西地區(qū)（萍鄉(xiāng)、鷹潭、九江、新余、宜春）社會保險費。

繳費時間：24小時。此外，您還可通過手機銀行、營業(yè)網點辦理。以上內容供您參考，具體請以當地分行規(guī)定為準。

三、如何通過工行繳納江西地區(qū)燃氣費？

請您登錄網上銀行，選擇“最愛-e繳費-燃氣費”功能，根據頁面提示選擇具體繳費項目繳納江西地區(qū)（南昌、景德鎮(zhèn)、新余、九江、萍鄉(xiāng)、上饒）燃氣費。

繳費時間：7:00-22:00（每月最后一天繳費時間7:00-17:00）。此外，您還可通過手機銀行、自助機具繳納。以上內容供您參考，具體請以當地分行規(guī)定為準。

四、江西樂平13年特崗面試題

江西樂平13年特崗面試題

面試是每個求職者都要經歷的一關，特別是對于想要進入教育行業(yè)的人士。作為面試者，我們需要提前熟悉面試題，做好充分的準備，以增加我們在面試中的競爭力。

本文將為大家分享江西樂平13年特崗面試題，希望能對正在備戰(zhàn)面試的同學有所幫助。

1. 學科知識

1.1 數學

1. 請簡要介紹金融數學的基本概念和應用領域。
2. 如何提高小學生對數學的興趣？
3. 請編寫一個有效的數學教學案例。

1.2 語文

1. 請介紹一種有效的語文閱讀教學方法。
2. 如何培養(yǎng)學生的寫作能力？
3. 請簡要介紹論語中的一篇經典文章。

2. 教育教學理論

2.1 教育心理學

1. 請簡要介紹教育心理學的基本概念。
2. 如何應用教育心理學理論指導教學實踐？
3. 有哪些常見的學習困難及其應對方法？

2.2 教育方法學

1. 請簡要介紹教育方法學的基本原理。
2. 如何根據學生的不同特點選擇教學方法？
3. 請設計一個適合小學生的趣味化教學活動。

3. 教育實踐經驗

請結合你自己的教學實踐經驗，回答以下問題：

• 你在學校實習的時候遇到了哪些困難和挑戰(zhàn)？
• 如何有效管理班級？
• 請談談你對學生綜合素質評價的看法。

4. 文化常識

請就以下問題進行作答：

1. 請簡要介紹中國古代四大發(fā)明。
2. 請介紹一位中國古代著名的文學家。
3. 中國的傳統(tǒng)節(jié)日有哪些？請從其中選擇一個介紹。

希望以上面試題目能夠對大家在教師面試中提供一些參考和指導，祝各位考生取得滿意的成績，順利進入教育行業(yè)！

五、在杭州工行存的定期,到期了在江西的工行能取嗎？

我來回答你：

是的，只要存單和密碼就可以取。

不需要存款人的身份證，如果沒到期，一定要存款人的身份證，現在的前提是存單已經到期。

根據你的補充，我也做出補充回答：

1、因你的存款單有自動轉存，等于新的定期開始，定期不到期取款要出示本人身份證；還有5萬元（不含）以上，即使到期也要出示本人身份證，你的二張存單，加上利息肯定超過5萬，所以要出示你的身份證。

2、建議：如果是你本人取，帶上存單，本人身份證就可以了。

如果是朋友幫忙去取，要你的朋友帶上他的身份證和你的身份證和二張存款單。

3、如果你一下用不了這么多，比如你要用4萬，還有一萬多（含利息）可以續(xù)存，而且不影響存期。也就是說你把一張三萬的全部取出，另外一張二萬的提前部分支取，支取金額為一萬，另外的一萬不影響存期。

最后祝你成功！

六、江西電線代工行業(yè)全景及前景分析

前言

近年來，隨著中國經濟的發(fā)展和電力基礎設施的不斷完善，電線代工行業(yè)在地方經濟中占據了越來越重要的地位。尤其是在江西省，憑借其優(yōu)越的地理位置和豐富的資源，電線代工行業(yè)迅速崛起，并展示出良好的發(fā)展前景。

江西省電線代工行業(yè)概況

江西省作為一個重要的工業(yè)基地，擁有豐富的電線生產資源和成熟的行業(yè)鏈條。電線代工企業(yè)主要負責電線電纜的生產與加工，為電力、建筑、交通等多個領域提供優(yōu)質的產品和服務。

在江西省，電線代工的企業(yè)數量眾多，涵蓋了小型企業(yè)到大型集團的多種類型。其中一些知名企業(yè)已經在國內外市場上占有了一席之地，逐漸形成了較為完整的產業(yè)生態(tài)。

電線代工的市場需求

電線代工的市場需求主要來源于以下幾個方面：

• 基礎設施建設：隨著中國基礎設施建設的加快，電線和電纜的需求量逐年增加，尤其是在交通運輸、能源開發(fā)以及市政工程等領域。
• 房地產行業(yè)：房地產市場的復蘇，也帶動了電線代工行業(yè)的發(fā)展，優(yōu)質的電線電纜產品成為建筑安全的重要保障。
• 新能源產業(yè)：電動汽車、風能和太陽能等新能源產業(yè)的發(fā)展呼喚高性能電線產品，進一步推動了電線代工企業(yè)的技術創(chuàng)新和產品多元化。

江西電線代工的優(yōu)勢

江西省電線代工行業(yè)具有以下幾點優(yōu)勢：

• 資源豐富：江西省擁有豐富的銅、鋁等金屬礦藏，為電線生產提供了穩(wěn)定的原材料。
• 地理位置優(yōu)越：江西省地處中國中部，交通便利，便于物流運輸，降低了運輸成本。
• 政策支持：江西省政府對制造業(yè)的政策扶持力度不斷加大，很多企業(yè)享受到稅收減免、技術研發(fā)補貼等政策紅利。
• 技術創(chuàng)新能力強：隨著科技的進步，許多電線代工企業(yè)在技術創(chuàng)新上不斷投入，提升了產品質量和競爭力。

行業(yè)挑戰(zhàn)與應對策略

盡管江西省電線代工行業(yè)發(fā)展迅速，但也面臨著一些挑戰(zhàn)：

• 市場競爭激烈：隨著更多企業(yè)涌入市場，價格競爭日益激烈。為了應對這一挑戰(zhàn)，企業(yè)應該注重差異化競爭，提升服務質量與品牌影響力。
• 技術更新迅速：對于電線產品的技術要求逐漸提高，企業(yè)需在研發(fā)投入上持續(xù)加大，確保產品符合行業(yè)標準。
• 環(huán)境保護壓力：在環(huán)保政策日益嚴格的大背景下，企業(yè)需要關注環(huán)保生產，加強廢物處理和排放控制。

未來發(fā)展趨勢

展望未來，江西省的電線代工行業(yè)發(fā)展勢頭良好，將朝以下幾個方向發(fā)展：

• 智能化生產：隨著智能制造概念的推廣，越來越多的企業(yè)將引入自動化設備，提高生產效率和產品質量。
• 綠色環(huán)保：環(huán)保將成為企業(yè)的重要責任，綠色生產理念將推動企業(yè)轉型升級，開發(fā)低碳環(huán)保材料。
• 國際市場開拓：隨著全球化進程加快，江西的電線代工企業(yè)應加大國際市場的開拓力度，將產品出口到更多國家和地區(qū)。

結語

綜上所述，江西省的電線代工行業(yè)不僅擁有廣闊的市場機會，還有豐富的資源保障。在面臨挑戰(zhàn)的同時，行業(yè)內的企業(yè)也正在采取積極的應對策略，促進自身的可持續(xù)發(fā)展。

感謝讀者抽出時間閱讀這篇文章，希望通過本文的分析，能夠對您了解江西電線代工行業(yè)的現狀及未來發(fā)展有所幫助。

七、mahout面試題？

之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現；于是想根據示例的流程實現其他例子。網上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。

訓練數據：

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

檢測數據：

sunny，hot，high，weak

結果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現分類。

基本思想：

1. 構造分類數據。

2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。

3。將要檢測數據轉換成vector數據。

4. 分類器對vector數據進行分類。

接下來貼下我的代碼實現=》

1. 構造分類數據：

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 的數據傳到hdfs上面。

數據文件格式，如D1文件內容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。

3。將要檢測數據轉換成vector數據。

4. 分類器對vector數據進行分類。

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) {

//將訓練數據轉換成 vector數據

makeTrainVector();

//產生訓練模型

makeModel(false);

//測試檢測數據

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//將測試數據轉換成序列化文件

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("序列化文件轉換成向量失敗！");

System.out.println(2);

}

}

public static void makeTrainVector(){

//將測試數據轉換成序列化文件

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參數是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean參數是，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("檢測數據構造成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

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，以及在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。

WebGIS是一種基于Web技術的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數據和功能以可視化的方式呈現在Web瀏覽器中，實現地理空間數據的共享和分析。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，但也面臨著數據安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。

2. 請談談您在WebGIS開發(fā)方面的經驗和技能。

我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經驗和技能。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等前端技術進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術如Python、Java等進行地理數據處理和分析。我還具備數據庫管理和地理空間數據建模的能力，能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構。

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技術實現了實時的空氣質量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質量數據和可視化的分析結果，幫助政府和公眾做出相應的決策。

4. 請談談您對WebGIS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、大數據和人工智能等技術的不斷進步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數據、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領域的技術進行深度融合。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，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等單片機的基本編程和簡單的硬件設計，最好能夠了解模電和數電相關的知識更好，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。

十、paas面試題？

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.維護關鍵客戶關系，與客戶決策者保持良好的溝通；

3.管理并帶領團隊完成完成年度銷售任務。

上一篇：2018江蘇國稅面試公告：全面解析與備考指南

網站首頁 返回欄目

下一篇：大數據 泄露隱私

相關資訊

• 

  面試題目組織協(xié)調能力萬能句？

• 

  采購經理面試題？

• 

  hr面試三分鐘演講題目？

• 

  公務員面試題型分類？

• 

  小學語文教資面試類型？

• 

  UI設計面試技巧：UI面試需要做哪些準備？

熱門頻道

• 招聘信息
• 待遇資訊
• 工資資訊
• 筆試題
• 面試題

• 軟通動力智慧城市招聘

• 火葬場殯儀館怎樣招聘的？

• 2025-04-02 平谷馬坊爛尾？
• 2025-04-02 東莞陽光網記者手機
• 2025-04-02 大連海王星辰所有分店？
• 2025-04-02 查詢上海招聘信息的網站有哪些？
• 2025-04-02 上海歌舞團招聘要求？
• 2025-04-02 棗莊人才市場幾號開招聘會？
• 2025-04-02 新疆博樂市釣魚地點？
• 2025-04-02 中山市華盛家具制造有限公司介紹？
• 2025-04-01 李錦記集團市值多少？
• 2025-04-01 昌邑圍子暖氣爐價格？
• 2025-04-01 成都航空官網信息門戶怎么登錄？
• 2025-04-01 江陰興澄特鋼最新招聘？
• 2025-04-01 臨潁建泰電子廠怎么樣？

• 北京熱力集團福利補貼待遇？

• 騰訊員工真實待遇？

• 2025-04-02 正大天晴在武漢待遇住宿情況？
• 2025-04-02 友道智途待遇？
• 2025-04-02 武漢銀泰創(chuàng)意城客服
• 2025-04-02 武漢宜家家居攻略？
• 2025-04-02 武漢宜家攻略？
• 2025-04-02 揭秘武漢鋼琴培訓老師的工資待遇
• 2025-04-02 信息員和網格員的區(qū)別？
• 2025-04-02 泰極愛思（武漢）汽車內飾有限公司介紹？
• 2025-04-02 北控水務投資有限公司待遇怎么樣？
• 2025-04-02 武漢車都水務待遇咋樣？
• 2025-04-02 護士是事業(yè)編嗎？
• 2025-04-02 武漢事業(yè)編報考職位
• 2025-04-01 上海尚層裝飾公司待遇和內部工作環(huán)境怎么樣？

• 酒店經理一個月大概掙多少錢？

• 高鐵安檢的工作怎么樣？

• 2024-07-28 入職一年，工資水平一直很低，我該堅持還是放棄？
• 2024-07-25 海底撈服務員怎么個計件法？
• 2024-07-25 綠化養(yǎng)護工工資收入多少？
• 2024-07-25 漢中血站合同制護士待遇咋樣？
• 2024-07-25 南方航空公司安全員的待遇是多少？急回？
• 2024-07-24 大專物流管理專業(yè)，出來做什么工作？每月工資多少？
• 2024-07-19 蘇州往年平均氣溫是多少？
• 2024-07-18 男護士一個月多少錢？
• 2024-07-18 新疆最低工資標準是多少？
• 2024-07-18 2021長沙平均月收入多少？
• 2024-07-17 騎手收入怎么計算？
• 2024-07-17 哈爾濱的辦事處待遇怎么樣有三險一金么在編的？
• 2024-07-17 嘉興市失業(yè)金怎么算？

• 恒豐銀行招聘流程？

• 重慶農村商業(yè)銀行2023年夏季招聘筆試時間？

• 2025-04-02 上海立信與浙江財經大學哪個好？
• 2025-04-02 針對動漫設計專業(yè)，使用什么馬克筆最好？
• 2025-04-02 廣東農商和廣西農商一樣嗎？
• 2025-04-02 什么是地勤人員？
• 2025-04-02 托福---筆試？網考？機考？到底啥意思？
• 2025-04-02 家教中心取名？
• 2025-04-02 國企蘿卜招聘違規(guī)嗎？
• 2025-04-02 基礎資料如何編輯？
• 2025-04-02 德勤中國智慧校園
• 2025-04-02 杭州昊美科技怎么樣?
• 2025-04-02 湖北交投集團招聘職位
• 2025-04-01 江蘇春雨教育集團怎么樣？
• 2025-04-01 中冶置業(yè)，怎么樣？

• 面試題目組織協(xié)調能力萬能句？

• 采購經理面試題？

• 2025-04-02 2018江蘇國稅面試公告：全面解析與備考指南
• 2025-04-02 長慶油田工程監(jiān)督待遇怎么樣??？
• 2025-04-02 老李和老王簽訂了借款合同
• 2025-04-02 閱歷和經驗的區(qū)別？
• 2025-04-01 手機版制章軟件
• 2025-04-01 天壇客運站
• 2025-04-01 留學顧問市場崗位描述
• 2025-04-01 關于電力拖動的題目？
• 2025-04-01 瑞典電子政務
• 2025-04-01 益力多和優(yōu)益c區(qū)別？
• 2025-04-01 水管爆裂應急處理預案？
• 2025-04-01 外事工作工資很高？
• 2025-04-01 混凝土設計大賽試題

最新發(fā)布

• 大數據 泄露隱私
• 簡歷要求填寫您所學專業(yè)包括什么課程？
• 選拔任用干部流程？
• 采樣員職位類別代碼
• 物理博士就業(yè)現狀？
• 朱媛媛丈夫？
• 逃跑吧少年疑似作弊被封禁？
• 求學生社團名稱~？

熱門排行

• 1

  

  鄭州隴海路和華山路的那個人才市場都周幾有招聘會？2024-09-10
• 2

  

  web前端面試題？2024-09-10
• 3

  

  公務員筆試滿分？2024-09-12

• 1三支一扶待遇？

• 2軟件測試自動化測試面試題？

• 3注冊會計師待遇？