答：銅陵學院是銅陵市辦的第一所大專學院，所以當時稱謂銅陵學院，因為銅陵學院，地處銅陵市區(qū)，在北京路段上。所以當時叫銅陵學院，因為是銅陵市主辦的學院，所以稱銅陵學院，這很正常的稱謂?；竞芏嗍卸嘤袑W院，很正常，所以銅陵學院稱銅陵很自然！請審核！
銅陵春曉小學位于銅陵市經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)，毗鄰銅陵西湖濕地公園，環(huán)境十分優(yōu)美。銅陵市屬安徽省地級市，長江橫貫其中。銅陵春曉小學在銅陵的排名還是比較靠前的，在歷屆的小學排名中一般在第三名。該校師資力量比較強，教學質(zhì)量不錯，是一所比較好的學校。
駕車路線：全程約32.0公里 起點：銅陵北站
1.從起點向東南方向出發(fā)，行駛980米，右轉(zhuǎn)
2.行駛510米，左轉(zhuǎn)
3.行駛2.6公里，右轉(zhuǎn)進入S321
4.沿S321行駛3.9公里，直行進入S321
5.沿S321行駛250米，在第4個出口，朝G50/滬渝高速/南陵方向，左后方轉(zhuǎn)彎進入S320
6.沿S320行駛1.2公里，右轉(zhuǎn)
7.行駛220米，朝安慶/武漢方向，稍向右轉(zhuǎn)上匝道
8.沿匝道行駛260米，直行進入滬渝高速
9.沿滬渝高速行駛8.6公里，朝銅陵方向，稍向右轉(zhuǎn)上匝道
10.沿匝道行駛400米，直行進入銅陵支線
11.沿銅陵支線行駛6.5公里，直行進入銅陵支線
12.沿銅陵支線行駛50米，直行進入繁木路
13.沿繁木路行駛860米，直行進入銅都大道北段
14.沿銅都大道北段行駛660米，朝安慶/合肥/黃山市/火車東站方向，稍向右轉(zhuǎn)進入西湖立交橋
15.沿西湖立交橋行駛1.2公里，直行進入沿新大道
16.沿沿新大道行駛2.6公里，進入廣場南路
17.沿廣場南路行駛80米，左轉(zhuǎn)
18.行駛80米，右前方轉(zhuǎn)彎
19.行駛130米，左前方轉(zhuǎn)彎
20.行駛30米，左前方轉(zhuǎn)彎
21.行駛100米，到達終點 終點：銅陵站
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數(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
結果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
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)進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構造分類數(shù)據(jù)：
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(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工具類進行訓練，得到訓練模型。
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(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓練模型
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??！");
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(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(shù)據(jù)和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實現(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(shù)據(jù)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(jīng)驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)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(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(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)、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。
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(shù)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。
同為中考失利，三中20級文實校友。我本來要是報一中的話現(xiàn)在應該也是在文實，還是有點遺憾。怎么說呢，三中文實沒我想象中的那么差，但也絕對沒有好到哪里去。我們這個班光是中澳班上來或是借讀的就有十幾人，班級整體氛圍一般，比較安逸，沒有緊迫感，班里沒有厲害的人，只有一些人單科還不錯。開學到現(xiàn)在考試的次數(shù)屈指可數(shù)（沒有夸張），除了月考和期中考，平時幾乎從不考試。班主任之前還調(diào)侃，說大小火箭平時考試的次數(shù)是我們的三倍，現(xiàn)在看來，是十倍還不止。
說到老師，班主任是上一屆文科大火的歷史老師，人品等各個方面都還不錯，上課時的內(nèi)容也都很全面，歷史不好真的是我自身的原因。語文，政治老師都還可以，就是上語文課的時候老想睡覺，她的聲音真的太有催眠效果了。地理，英語老師給我的印象都還蠻好的，地理老師上課邏輯清晰，一節(jié)內(nèi)容會在我們班多上幾個課時，但無奈我寫作業(yè)時還是夠嗆。英語老師喜歡聊些題外話，一節(jié)課很容易就沒了？？數(shù)學老師真是一言難盡，去年剛畢業(yè)，上課時還會緊張，字寫的也有點吃藕，還有上課節(jié)奏實在是太慢了emmm
大小火在我們樓上，聽說平時下課都鴉雀無聲地在寫作業(yè)，他們有晚自習，周末也補課可能這學期內(nèi)容都學完了？但是吧，恕我直言，期中考試時有個理實班的第一名總分比某個理科小火的第一名還要高，在某個大火也能排個五六名。但文科差距就比較大了，我們班的第一大概是文科大火的倒數(shù)十幾名 （卑微）還有就是有個中澳班的第一名總分都比我們高。。。
文實的缺點是老師講課進度慢，上課互動沒反應，平時幾乎沒考試，競爭不激烈。優(yōu)點大概是，比較安逸，同學之間比較友善？ 還好老師沒有因為我們成績不好就歧視我們，總的來說都挺負責的。實驗班也沒有外界說的那么差。
不說了不說了，背書去了 還是活在當下，走一步算一步吧。中考會有很多平時不起眼的人逆襲，平時穩(wěn)在年級前多少人的也可能排名大幅度下降。最后希望還沒有中考的學弟學妹們不要留有遺憾，都能去到自己想去的高中。！
嗨嘍，時隔一年，答主還樂觀地活著。如果有幸刷到這條回答，那么恭喜你，關于三中陰間的知識又增加了！
現(xiàn)在新高一的同學錄取結果應該都出來了吧？實驗班考試不知道考沒考？經(jīng)過一年的毒打，悄悄告訴學弟學妹們，實驗班考試就是使用超能力的最佳途徑。不要聽信招生辦老師的鬼話說實驗班可以考到小火箭，這其實就是個幌子。考試成績出來后即使你分數(shù)挺高但還是低于小火箭分數(shù)線幾分也不要自我懷疑，達到分數(shù)線也不要暗自竊喜。這之后會有“名額滿了”諸如此類的借口來搪塞你，以此來坑取你的毛爺爺。但是要有中澳班，平行班想考實驗班的話，那還是挺容易的。你的家庭只要有一定的money 和connection，無論什么樣的學校班級任你上，也無需看不上你身邊那些使用特殊方式的人，人家也許只是一時的失利，付出一些代價為自己今后的人生及時止損罷了。三中的這種做法在全國上下都不是個例，為學校增加些收益，無可厚非。但相比之下一中的實驗班考試選拔就公平的多（這里不是踩三中）
以上只用20年的情況（今年也許會有所不同）來提醒21屆本可以上三中大小火，一中實驗平行但中考失利的同學，絕不是“知乎，分享你剛編好的故事”。純屬個人觀點。每個人立場不同，請理性對待，切勿曲解文意，歡迎批評指正。
聊聊高中生活。
眾所周知，三中是一所偏文科的小透明省示范高中，其綜合實力遜于一中，這點不可否認。上高中之前，答主一直對三中存在刻板印象，以為上了三中（火箭班除外）就前途渺茫（對不起年少無知）。但來到高中后才發(fā)現(xiàn)，中考因為種種情況處于劣勢處于“底層”的人不只你一個，無論在何種境遇下，靠的都是你自己，有效的努力絕對可以改變現(xiàn)狀。何況，三中的師資也不算太差，你認為不好的老師即使再不濟教你也是綽綽有余的（emmm遇上個別老師也不全是你的問題 ）好了，這種大雞湯就不贅述了，知乎上一大堆，過來人平心而論。
說說班級間的情況吧。
前面有說，答主是文實的，一般情況下我們班第一可以在年級三百多名的文科生中排在前級前二三十名。（大小火加起來有小九十人），當然人家的基礎也還算不錯。文科中澳班有一名女生，（據(jù)說是初中休學了一段時間，現(xiàn)在同水平的同學都在一中輔礽），高一前期平平無奇，但后期就躋身年級前一二十名。在正式分科后文科平行也有個別同學考進年級前四十名。理科班級更是如此。但除大小火之外班級的整體實力，還是非常薄弱的。
班級間的鴻溝確實存在，我們無法縮短它的差距和消除其他人的主觀偏見。每個人的思想觀念，學習態(tài)度，外部條件多諸多因素造成了學習上的差距，我們能做的，只有既來之則安之。你的中考既然達不到預期，也許是受天時地利的影響。但你自身一定也或多或少存在些問題，不要怨天尤人。好好汲取教訓，調(diào)整心態(tài)，未來大有可為。（可惡，又整大道理了 ）
認識的同學請別聲張 ，怕被盯上。
銅陵到上海高鐵是銅陵站，7月2日 周一共計13個車次，其中高鐵11個車次
銅陵北站沒有到上海的火車
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。
你好，面試題類型有很多，以下是一些常見的類型：
1. 技術面試題：考察候選人技術能力和經(jīng)驗。
2. 行為面試題：考察候選人在過去的工作或生活中的行為表現(xiàn)，以預測其未來的表現(xiàn)。
3. 情境面試題：考察候選人在未知情境下的決策能力和解決問題的能力。
4. 案例面試題：考察候選人解決實際問題的能力，模擬真實工作場景。
5. 邏輯推理題：考察候選人的邏輯思維能力和分析能力。
6. 開放性面試題：考察候選人的個性、價值觀以及溝通能力。
7. 挑戰(zhàn)性面試題：考察候選人的應變能力和創(chuàng)造力，通常是一些非常具有挑戰(zhàn)性的問題。
