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电厂新员工安规考试？

时间：2025-02-28 14:05 人气：0 编辑：招聘街

一、电厂新员工安规考试？

这个安规考试主要是看安教处的人怎么个出题意图，人家觉得“不得”，‘不许’是关键词有很深的意义，你写‘不准’与‘’不应‘，当然不对了。考试其实也就那么回事当然不及格的话不能上岗的，安规就和交规一样天天背总能过的（的确有牛人能一字不差全背下来的）。运行岗嘛只要把操作规程和操作票什么弄明白理论上就没什么问题了，剩下的就是慢慢积累经验了。检修要是你们厂大修外包的话，那就学点管理学知识对晋升有点用处。新晋大学生嘛进那个厂都一样，就和学校里的好学生一样，让领导不要对你有看法，有点欣赏你就行了。

二、新员工进电厂干什么？

新员工进电厂主要工作当然是“发电”了，对，家用电器，手机等充的电就是电厂发的。

当然，发电主要靠设备，人员作用是维护设备正常、稳定运行的。

发电厂最核心的部门就是发电部（或者叫运行部），根据管理设备不同，分为锅炉专工、汽轮机专工和电气专工。

运行人员是需要常年倒夜班的，比较苦比较累，但晋升机会也比较大，好多电厂领导、总工都是从运行岗位提拔上来的。

运行部最累最苦（尤其锅炉运行），其次检修部，随时待命准备检修设备。

其他大多部分（人事、行政、财务、经营、生技等部分）都是上白班，跟普通国企管理构架类似。

三、包头三电厂招聘新员工流程？

（一）应聘人员填写《应聘申请表》。

（二）资格审查。

（三）资格审查通过人员参加笔试，面试。

（四）确定合格人员并进行复审。

（五）确定录用人员并进行报到通知。

（六）进行体检，提供体检合格报告。

（七）办理入职手续。

四、电厂燃料管理部门新员工工作总结

电厂燃料管理部门新员工工作总结



尊敬的各位领导、同事：



我很荣幸能够作为一名新员工加入贵公司的电厂燃料管理部门。在过去的几个月中，我接受了大家的热情帮助和指导，逐渐融入了这个团队，并在工作中取得了一些成绩。今天，我想向大家总结一下我的工作情况，并表达我的感激之情。



工作内容


作为新员工，我主要负责电厂燃料管理部门的日常工作。我的工作包括：



    
  
  • 收集、整理和分析燃料相关数据；
    • 
  
  • 协助制定燃料采购计划，并与供应商进行谈判；
    • 
  
  • 监督燃料的储存、配送和使用情况；
    • 
  
  • 协调各部门之间的配合，确保燃料供应的顺畅；
    • 
  
  • 参与燃料管理系统的改进和优化。
    • 




在这些工作中，我努力保持了高度的工作责任感和积极性。我不断学习和提升自己的专业知识，以更好地完成工作任务，并为公司的发展做出贡献。



工作成绩


在短短几个月的时间里，我取得了一些工作成绩，主要表现在以下几个方面：



    
  
  1. 燃料数据分析：通过对燃料相关数据的收集、整理和分析，我发现了一些潜在的问题，并提出了合理的改进建议。
    2. 
  
  2. 燃料采购谈判：在与供应商的谈判中，我积极参与，与供应商建立了良好的合作关系，并成功降低了采购成本。
    3. 
  
  3. 配合协调：在工作中，我与其他部门保持了良好的沟通和协调，确保了燃料供应的及时准确。
    4. 
  
  4. 系统优化：我参与了燃料管理系统的优化工作，通过改进系统流程，提高了工作效率。
    5. 




这些成绩的取得离不开领导和同事们的支持和帮助，我在工作中遇到问题时，大家总是毫不吝啬地给予我指导和鼓励。同时，我也要感谢公司提供的各种培训机会和学习资源，让我能够不断提升自己。



工作心得


在这段时间的工作中，我积累了一些宝贵的经验和教训。我认为作为一名燃料管理部门的员工，需要具备以下几个方面的素质：



    
  
  • 专业知识：燃料管理工作需要具备扎实的专业知识，包括燃料的性质、采购、储存等方面的知识。
    • 
  
  • 沟通能力：作为燃料管理部门的一员，需要与供应商、其他部门以及上级领导保持良好的沟通，以确保工作的顺利进行。
    • 
  
  • 团队合作：燃料管理是一个团队工作，需要与其他成员密切合作，共同完成任务。
    • 
  
  • 问题解决：在工作中经常会遇到各种问题和挑战，作为燃料管理员工，需要具备解决问题的能力。
    • 




通过这段时间的工作，我深刻地意识到了这些素质的重要性，并会在今后的工作中继续不断地学习和提升自己。



展望未来


在未来的工作中，我将继续努力，不断提高自己的专业水平和工作能力。我希望能够在燃料管理领域取得更大的成就，并为公司的发展做出更大的贡献。



最后，我再次感谢各位领导和同事们对我的支持和帮助。我相信，在大家的共同努力下，电厂燃料管理部门会越来越好！



谢谢！



五、电厂新员工培训需要注意些什么？
1，建立健全各项管理制度。
2，严格执行电气“两票三制”和安全工作规程。
3，加强人员安全技术培训和考核。
4，配备必要的安全工具用品并坚持正确使用。
5，搞好现场安全管理，照明，设备名称编号标志齐全。
6，经常开展安全大检查，杜绝各类习惯性违章。
7，加强设备管理，及时消除设备缺陷，提高设备的健康水平。
8，各级领导以身作则，坚持安全第一是最重要的。
六、一个面试题：“新员工入职培训活动”应该如何准备？
培训前 ：相关物资准备、相关人员安排、相关场地布置、相关活动宣传；
培训中：熟练的开场白，熟练的人员组织，熟练的活动实施，人员的积极参与；
培训后：活动的图文宣传，给领导的结果呈现，输出的结果闭环
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七、电厂里的倒班是只针对新员工，还是针对所有员工？
电厂里有各种不同的岗位，主要是综合管理和生产管理。
上运行那倒班是必须的，比如发电部之类；像后勤，财务之娄就不用倒班。
八、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);
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时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从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);
}
//  利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类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("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
九、webgis面试题？
1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。
WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。
2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。
我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。
3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。
在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。
4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。
我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。
十、freertos面试题？
这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计，最好能够了解模电和数电相关的知识更好，还有能够会做操作系统，简单的有ucos，freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。

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