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人保青島分公司屬于山東人保嗎？

時間：2025-05-17 09:21 人氣：0 編輯：招聘街

一、人保青島分公司屬于山東人保嗎？

人保青島分公司不屬于山東人保，是直屬于人保集團的一級分公司，與山東人保級別相當

二、山東達內(nèi)科技面試題

山東達內(nèi)科技面試題

在求職過程中，面試是一個非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。無論是求職者還是招聘方，都希望通過面試了解對方的能力和潛力。而山東達內(nèi)科技作為一家領(lǐng)先的科技公司，在招聘過程中有一套獨特的面試題目。

一、編程題

作為科技公司的一員，編程能力是非常重要的。以下是山東達內(nèi)科技在面試中常常會提到的編程題目：

1. 請編寫一個函數(shù)，輸入一個字符串，返回該字符串的逆序字符串。
2. 請編寫一個函數(shù)，判斷一個整數(shù)是否為素數(shù)。
3. 請編寫一個函數(shù)，刪除一個字符串中的所有重復字符。

二、技術(shù)問題

技術(shù)問題是評估求職者對相關(guān)技術(shù)的掌握程度的重要環(huán)節(jié)。以下是山東達內(nèi)科技經(jīng)常會問到的技術(shù)問題：

• 請詳細介紹一下面向?qū)ο缶幊痰母拍詈吞攸c。
• 請解釋一下 RESTful API 的概念和原則。
• 請問什么是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)？請列舉幾種常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
• 請談談你對前端開發(fā)的理解，以及你在前端開發(fā)方面的經(jīng)驗。

三、項目經(jīng)驗

在招聘過程中，求職者的項目經(jīng)驗是一個非常重要的評估因素。以下是山東達內(nèi)科技常常會詢問的項目經(jīng)驗相關(guān)問題：

• 請詳細介紹一下你在上一家公司的項目經(jīng)驗。
• 請列舉一些你在項目中遇到的挑戰(zhàn)，并說明你是如何解決的。
• 請談談你對敏捷開發(fā)的理解，以及你在敏捷開發(fā)方面的經(jīng)驗。

四、綜合能力

除了編程能力和技術(shù)問題，綜合能力也是一個不可忽視的因素。以下是山東達內(nèi)科技會測試的綜合能力：

• 請描述一次你遇到的團隊合作中的沖突，并說明你是如何解決的。
• 請談談你對自我學習能力的看法，并舉例說明你在過去如何通過自學獲得新知識。
• 請說明你對工作中的壓力處理的態(tài)度和方法。

通過以上一系列的面試題目，山東達內(nèi)科技可以全面評估求職者的能力水平和適應能力。對于求職者來說，面試也是一個展示自己的機會，通過準備和自信地回答這些問題，提高獲得工作的機會。

三、人保財險山東分公司？

連續(xù)四年，每月只有150？這種公司要它有何用，早點走吧！而且你可以收集證據(jù)告公司要求賠償?shù)?/p>

四、山東人保車險報價明細？

一、2022人保車險最新報價一覽

1、交強險:第一年:5座950元,6-8座1100元第二年:5座855元,6-8座990元第三年:5座760元,6-8座880元第四年:5座665元,6-8座770元第五年:5座665元,6-8座770元以上保費,跟出險、脫保、過戶有關(guān)系,其中任意一項改變了,那么保費也會變。

2、商業(yè)車險:新車上保險,選擇三者險保額200萬+車損險17.5萬+車上人員座位險1萬的情況下:第三者責任險:200萬保額,價格是2721.7元車損險:175498. 6元保額,價格是2370. 7元車上人員責任險(司機):1萬保額,價格是21. 27元車上人員責任險(乘客):1萬*4保額,價格是53. 99元

五、山東人保車險查詢系統(tǒng)？

登錄人保的app或者登錄人保小程序

六、山東省殘疾人保障條例？

（一）對貧困重度殘疾人，按照有關(guān)規(guī)定發(fā)放生活補貼；

（二）對符合條件的殘疾人，給予城鄉(xiāng)最低生活保障或者供養(yǎng)；

（三）對符合享受最低生活保障待遇的重度殘疾人、一戶有兩個以上殘疾人和有老年殘疾人的家庭，適當提高最低生活保障金的補助標準；對依靠父母或者兄弟姐妹扶養(yǎng)的無生活自理能力和固定收入的成年殘疾人應當按照有關(guān)規(guī)定給予最低生活保障待遇；

（四）對民政部門核定為低收入、最低生活保障邊緣戶的殘疾人家庭，或者享受最低生活保障待遇后生活仍有困難的殘疾人家庭，按照有關(guān)規(guī)定給予臨時性救助；

（五）在農(nóng)村危房改造中，優(yōu)先改造住房困難的貧困殘疾人家庭房屋；對符合村鎮(zhèn)規(guī)劃和宅基地申請條件的農(nóng)村殘疾人給予優(yōu)先照顧；

（六）對符合條件的城市低收入殘疾人家庭，優(yōu)先納入城市廉租住房或者經(jīng)濟適用住房保障范圍，按照規(guī)定提供租房補貼、實物配租或者減免租金，并在樓層分配中給予照顧；

（七）征收殘疾人房屋的，征收人應當為殘疾人提供便利，在調(diào)換、回遷房屋的地點、樓層、相關(guān)補償?shù)确矫娼o予照顧；

（八）對其他困難殘疾人，按照有關(guān)規(guī)定落實幫扶措施。

七、山東人保車輛違章查詢準確嗎？

山東人保車輛違章查詢是準確的，是根據(jù)山東交通官網(wǎng)一起更新的，只會延遲，但不會有錯誤。

八、面試題為什么選擇加入人保財險的營銷隊伍？

我以前在平安工作過，希望給您的建議您能得到。

第一，講人保的各種好處，世界500強企業(yè)，是國企等等對人保公司的各種崇拜。第二，講自己的企圖心，職業(yè)規(guī)劃，尤其是對金錢的期望。第三，可以講講自己對保險的理解，可以幫助到其他的人，做保險其實就是在做慈善！

九、山東人保財險有哪個保險公司

山東人保財險是山東省人民保險集團公司旗下的一家保險公司。作為山東省最大的財產(chǎn)保險公司之一，山東人保財險在保險行業(yè)擁有著領(lǐng)先的地位和豐富的經(jīng)驗。

山東人保財險的成立可以追溯到2001年，公司總部位于山東省濟南市。多年來，公司積極推行創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，為廣大客戶提供多樣化的保險產(chǎn)品和優(yōu)質(zhì)的服務。不論是個人客戶還是企業(yè)客戶，山東人保財險都能為他們量身定制最適合的保險解決方案。

山東人保財險的保險產(chǎn)品

山東人保財險的保險產(chǎn)品涵蓋了車險、住宅保險、商業(yè)保險、責任保險等多個領(lǐng)域。以下是該公司的幾個主要保險產(chǎn)品：

• 車險：山東人保財險的車險產(chǎn)品包括交強險、商業(yè)車險和車險擴展險。無論是平安出行還是遠行旅游，山東人保財險都能為您提供全方位的車輛保障。
• 住宅保險：該公司的住宅保險產(chǎn)品包括房屋綜合保險、家財綜合保險等，能夠為您的房屋及其內(nèi)部財產(chǎn)提供全面的保護。
• 商業(yè)保險：無論您是經(jīng)營小店還是大型企業(yè)，山東人保財險的商業(yè)保險產(chǎn)品都能為您量身打造最合適的保險方案。
• 責任保險：山東人保財險的責任保險產(chǎn)品包括雇主責任險、公眾責任險、產(chǎn)品責任險等，為個人和企業(yè)提供全面的責任保障。

山東人保財險的服務優(yōu)勢

作為一家專業(yè)的保險公司，山東人保財險注重提供優(yōu)質(zhì)的服務。以下是該公司的服務優(yōu)勢：

• 專業(yè)團隊：山東人保財險擁有一支專業(yè)的團隊，包括領(lǐng)域?qū)＜液透咚刭|(zhì)員工。他們能夠為客戶提供專業(yè)的保險咨詢、理賠指導等服務。
• 快捷高效：山東人保財險致力于為客戶提供快捷高效的服務。無論是購買保險還是理賠，都能夠在最短的時間內(nèi)得到滿意的處理。
• 全面保障：山東人保財險的保險產(chǎn)品具有全面保障的特點。無論是財產(chǎn)保險還是責任保險，都能夠為客戶提供全方位的保護。
• 全國服務網(wǎng)點：山東人保財險在全國范圍內(nèi)建立了廣泛的服務網(wǎng)點，無論您身處何地，都能夠享受到便捷的服務。

選擇山東人保財險的理由

選擇山東人保財險作為您的保險合作伙伴有以下幾個理由：

1. 信譽可靠：山東人保財險作為山東省人民保險集團公司旗下的品牌，具有良好的信譽和聲譽。您可以放心選擇該公司作為您的保險提供商。
2. 豐富經(jīng)驗：山東人保財險在保險行業(yè)擁有多年的經(jīng)驗，對市場有著準確的把握和獨到的見解，能夠為客戶提供專業(yè)的保險解決方案。
3. 綜合保障：山東人保財險的保險產(chǎn)品涵蓋了多個領(lǐng)域，無論您的保險需求是什么，該公司都能夠為您提供全面的保障。
4. 優(yōu)質(zhì)服務：山東人保財險注重為客戶提供優(yōu)質(zhì)的服務，無論是購買保險還是理賠，都能夠得到及時、專業(yè)的幫助。

總的來說，山東人保財險作為山東省最大的財產(chǎn)保險公司之一，具有豐富的經(jīng)驗和優(yōu)質(zhì)的服務。無論您是個人客戶還是企業(yè)客戶，山東人保財險都能夠為您提供滿意的保險解決方案。選擇山東人保財險，選擇更安心的保險保障。

十、mahout面試題？

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(guān)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(jié)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(gòu)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(gòu)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?。?#34;);

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?。?#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());

}

}

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