倒班作业长职责？-招聘街

一、倒班作业长职责？

倒班班长的职责是监督本班员工，按照规章制度，安全正常的进行作业，不可以有违法违纪情况

二、什么是单元长作业？

单元长作业（unit process）是指称具有共同的化学反应特点的过程。如氧化、还原、加氢、脱氢、水解、水合、脱水、卤化、硝化、磺化、胺化、酯化、烷基化、聚合、缩聚等。

如卤化单元作业是有机化合物分子中引入卤素原子的单元过程。单元作业与单元操作的意义不同。后者是按物理处理方法的不同来分类。

三、作业长是什么职位？

作业长负责全公司生产设备系统运行、检修、事故处理的总指挥调度，全公司各主要设备系统、主要辅助设备系统及公用系统运行方式变更，必须征得值长同意后方可进行。

作业长在值班期间，全面负责公司运行操作的协调指挥，负责全公司安全稳定运行及主要设备、辅助设备的正常运行，并负责本值劳动纪律和现场规程制度的执行，完成当班期间的各项操作任务、推广先进的管理方法。

四、作业长五大岗位职责详解，了解作业长的工作内容

一、组织与协调作业工作

作业长是负责组织和协调作业工作的关键角色。他们需要根据工作计划和时间表安排作业，确保作业的正常进行。此外，他们还需要协调不同部门之间的合作，确保作业的协同配合。作业长还负责与上级沟通作业进展和问题，并及时解决作业中的疑难问题。

二、安全生产管理

作业长在作业过程中负责安全生产管理。他们需要了解并遵守相关的安全操作规程，确保作业人员的安全意识，并提供必要的安全培训。作业长还需制定安全保障措施，如防护措施和应急预案，并监督其执行。同时，他们还负责对作业现场进行安全检查，及时发现并处理安全隐患。

三、团队管理与培训

作业长需要管理和培训下属团队。他们要根据作业需求，制定团队管理计划和工作指导方针，确保团队的高效运作。作业长还需根据团队成员的能力和岗位需求，进行培训和技能提升，以提高团队的整体素质和工作效率。

四、作业质量控制

作业长负责保证作业质量。他们需要制定作业质量控制标准和评估方法，并监督作业过程中的质量控制。作业长还负责跟踪作业进展和质量达成情况，及时发现并解决作业中的质量问题。此外，他们还需与相关部门进行沟通，确保作业达到客户要求的质量标准。

五、资源管理

作业长在作业过程中负责管理和调配资源。他们要合理安排作业所需的人力、物力和财力资源，确保作业的正常进行。作业长还负责与供应商和承包商进行谈判和合作，获得优质的资源支持。他们还需评估和监控资源的使用情况，以便及时调整和优化资源配置。

五、教资面试题本长什么样？

教资面试题本相对来说难度不高，主要包含三个模块：教育法律法规相关知识、心理学相关知识和一些教学案例分析问答。对于教育法律法规相关知识和心理学相关知识，考生可以通过阅读相关书籍或参加培训班进行学习。对于教学案例分析问答，考生需要具备一定的实际教学经验，通过对教学案例的深入分析和思考来回答问题。总体来说，教资面试题本主要考查考生的教育专业知识和实际教学能力。

六、面试题护士长让加班怎么处理？

应该服从护士长安排，有困难要克服，

七、电解车间作业长岗位职责

电解车间作业长岗位职责

电解车间作业长在工厂生产过程中扮演着至关重要的角色。他们负责管理和监督电解车间内的操作，确保生产顺利进行并达到高质量标准。作为一个关键的管理职位，电解车间作业长需要具备多方面的职责和技能。

主要职责

领导和指导电解车间的操作团队，确保生产计划的顺利执行
监督设备运行状况，及时处理设备故障并提出改进建议
负责安全管理，确保作业环境符合安全标准并制定安全培训计划
协调不同部门之间的沟通与合作，保证生产流程的协调进行
制定电解车间的标准操作流程，定期检查执行情况并进行调整优化
协助制定生产计划和预算，确保生产成本和产量达到预期指标

所需技能

要成为一名优秀的电解车间作业长，除了扎实的专业知识外，还需要具备以下关键技能：

良好的沟通技巧，能够有效地与团队成员和上级沟通
优秀的领导能力，能够激励团队并解决问题
高度的责任感和敬业精神，能够承担工作压力
分析和解决问题的能力，善于发现并解决生产中的难题
团队合作意识，能够与不同部门有效协作
灵活的应变能力，能够适应工作中的突发状况

发展前景

随着工业化进程的不断推进，电解车间作业长这一岗位的需求也在逐渐增加。具备丰富经验和专业技能的作业长将更受市场青睐，未来的发展前景将会更加广阔。因此，不断学习和提升自己的能力至关重要，可以通过参加相关的培训课程或获取相关证书来提升自身竞争力。

八、炼铁厂设备作业长岗位职责

炼铁厂设备作业长岗位职责

在炼铁厂中，设备作业长是承担着重要责任的关键岗位之一。作为炼铁厂设备作业长，需要具备一系列关键技能和职责，以确保设备运行平稳、安全生产等方面的工作。

职责概述：

炼铁厂设备作业长负责监督和协调设备操作、维护、维修等相关工作，并确保生产过程中设备的正常运行。其主要职责包括但不限于：

负责设备操作的指导和管理
制定设备维护计划并监督执行
协调设备维修工作
确保设备运行安全稳定
参与设备升级改造等工作

技能要求：

作为一名炼铁厂设备作业长，需要具备以下关键技能和素质：

扎实的设备操作技能
良好的沟通协调能力
丰富的设备维护经验
具备一定的技术水平和专业知识
具备快速解决问题的能力

工作环境与挑战：

炼铁厂设备作业长在工作中会面临各种各样的挑战和压力，其中包括但不限于：

高强度的工作压力
设备故障处理的紧迫性
安全生产责任重大
需要不断学习更新的设备知识

发展前景：

随着科技的进步和工业的发展，炼铁厂设备作业长这一岗位在未来将有更广阔的发展前景。具备丰富经验和技能的专业人员将更受欢迎，并有机会在炼铁行业中获得更好的职业发展和提升空间。

总的来说，炼铁厂设备作业长是炼铁生产中不可或缺的一环，其职责和技能要求都非常关键。希望有志于从事这一岗位的人员能够不断提升自身素质，为炼铁生产的稳定和高效做出更大的贡献。

九、轧钢厂作业长的岗位职责

轧钢厂作业长的岗位职责包括监督和协调生产过程中的各项工作，确保生产高效、安全、有序进行。作业长在轧钢厂起着至关重要的作用，他们需要具备丰富的经验和专业知识，以确保生产线顺畅运转，并且保证产品质量符合标准。

主要职责和工作内容：

生产调度：轧钢厂作业长负责制定生产计划，合理安排生产任务和工作流程，保证生产线的顺利进行。
人员管理：作业长需要合理分配工作任务给下属员工，指导他们完成工作，并且对员工的表现进行评估。
设备维护：作业长需要监督设备的运行情况，确保设备正常工作，及时进行维护保养，避免生产中出现故障。
质量控制：作业长需要监督生产过程中的质量控制工作，确保产品符合相关标准和要求。
安全管理：作业长负责监督生产现场的安全管理工作，确保员工遵守安全规定，防止事故发生。

作为轧钢厂作业长，需要具备扎实的专业知识和丰富的管理经验。他们需要熟悉轧钢生产流程，了解设备性能和工艺要求。作业长需要具备优秀的沟通能力和团队合作精神，能够有效指导员工，协调各部门之间的工作，确保生产计划顺利执行。

另外，作业长需要具备灵活应变的能力，能够及时应对生产中出现的问题和突发情况，做出正确的决策并采取有效的措施解决。作为团队的带头人，作业长需要身先士卒，树立良好的榜样，激励团队成员共同努力，实现生产目标。

技能要求：

管理能力：作业长需要具备优秀的团队管理和领导能力，能够有效协调各部门工作，提高团队执行力。
问题解决：作业长需要具备良好的解决问题能力，能够迅速分析问题原因并提出解决方案。
沟通能力：作业长需要善于沟通，能够与各部门员工进行有效的沟通和协调。
专业知识：作业长需要熟悉轧钢生产工艺和设备操作，具备相关的专业知识和经验。
安全意识：作业长需要高度重视生产安全，能够有效管理和预防生产中的安全风险。

总的来说，轧钢厂作业长的岗位职责既包括生产管理和协调工作，也涉及到人员管理、设备维护、质量控制和安全管理等多方面内容。作业长需要具备综合的管理技能和专业知识，能够有效领导团队，确保生产顺利进行，保证产品质量和安全生产。

十、mahout面试题？

之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。

训练数据：

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

检测数据：

sunny，hot，high，weak

结果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。

基本思想：

1. 构造分类数据。

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

接下来贴下我的代码实现=》

1. 构造分类数据：

在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。

数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 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";

* 测试代码

public static void main(String[] args) {

//将训练数据转换成 vector数据

makeTrainVector();

//产生训练模型

makeModel(false);

//测试检测数据

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

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参数是，是否递归删除的意思

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("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

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参数是，是否递归删除的意思

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("序列化文件转换成向量失败！");

System.out.println(2);

}

public static void makeTrainVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

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参数是，是否递归删除的意思

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("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

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参数是，是否递归删除的意思

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("序列化文件转换成向量失败！");

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参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

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("生成训练模型失败！");

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("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");

System.exit(4);

}

/**

* 加载字典文件，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;

}

/**

* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，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);