人保青岛分公司属于山东人保吗？-招聘街

一、人保青岛分公司属于山东人保吗？

人保青岛分公司不属于山东人保，是直属于人保集团的一级分公司，与山东人保级别相当

二、山东达内科技面试题

山东达内科技面试题

在求职过程中，面试是一个非常关键的环节。无论是求职者还是招聘方，都希望通过面试了解对方的能力和潜力。而山东达内科技作为一家领先的科技公司，在招聘过程中有一套独特的面试题目。

一、编程题

作为科技公司的一员，编程能力是非常重要的。以下是山东达内科技在面试中常常会提到的编程题目：

请编写一个函数，输入一个字符串，返回该字符串的逆序字符串。
请编写一个函数，判断一个整数是否为素数。
请编写一个函数，删除一个字符串中的所有重复字符。

二、技术问题

技术问题是评估求职者对相关技术的掌握程度的重要环节。以下是山东达内科技经常会问到的技术问题：

请详细介绍一下面向对象编程的概念和特点。
请解释一下 RESTful API 的概念和原则。
请问什么是数据结构？请列举几种常见的数据结构。
请谈谈你对前端开发的理解，以及你在前端开发方面的经验。

三、项目经验

在招聘过程中，求职者的项目经验是一个非常重要的评估因素。以下是山东达内科技常常会询问的项目经验相关问题：

请详细介绍一下你在上一家公司的项目经验。
请列举一些你在项目中遇到的挑战，并说明你是如何解决的。
请谈谈你对敏捷开发的理解，以及你在敏捷开发方面的经验。

四、综合能力

除了编程能力和技术问题，综合能力也是一个不可忽视的因素。以下是山东达内科技会测试的综合能力：

请描述一次你遇到的团队合作中的冲突，并说明你是如何解决的。
请谈谈你对自我学习能力的看法，并举例说明你在过去如何通过自学获得新知识。
请说明你对工作中的压力处理的态度和方法。

通过以上一系列的面试题目，山东达内科技可以全面评估求职者的能力水平和适应能力。对于求职者来说，面试也是一个展示自己的机会，通过准备和自信地回答这些问题，提高获得工作的机会。

三、人保财险山东分公司？

连续四年，每月只有150？这种公司要它有何用，早点走吧！而且你可以收集证据告公司要求赔偿的

四、山东人保车险报价明细？

一、2022人保车险最新报价一览

1、交强险: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元以上保费,跟出险、脱保、过户有关系,其中任意一项改变了,那么保费也会变。

2、商业车险:新车上保险,选择三者险保额200万+车损险17.5万+车上人员座位险1万的情况下:第三者责任险:200万保额,价格是2721.7元车损险:175498. 6元保额,价格是2370. 7元车上人员责任险(司机):1万保额,价格是21. 27元车上人员责任险(乘客):1万*4保额,价格是53. 99元

五、山东人保车险查询系统？

登录人保的app或者登录人保小程序

六、山东省残疾人保障条例？

（一）对贫困重度残疾人，按照有关规定发放生活补贴；

（二）对符合条件的残疾人，给予城乡最低生活保障或者供养；

（三）对符合享受最低生活保障待遇的重度残疾人、一户有两个以上残疾人和有老年残疾人的家庭，适当提高最低生活保障金的补助标准；对依靠父母或者兄弟姐妹扶养的无生活自理能力和固定收入的成年残疾人应当按照有关规定给予最低生活保障待遇；

（四）对民政部门核定为低收入、最低生活保障边缘户的残疾人家庭，或者享受最低生活保障待遇后生活仍有困难的残疾人家庭，按照有关规定给予临时性救助；

（五）在农村危房改造中，优先改造住房困难的贫困残疾人家庭房屋；对符合村镇规划和宅基地申请条件的农村残疾人给予优先照顾；

（六）对符合条件的城市低收入残疾人家庭，优先纳入城市廉租住房或者经济适用住房保障范围，按照规定提供租房补贴、实物配租或者减免租金，并在楼层分配中给予照顾；

（七）征收残疾人房屋的，征收人应当为残疾人提供便利，在调换、回迁房屋的地点、楼层、相关补偿等方面给予照顾；

（八）对其他困难残疾人，按照有关规定落实帮扶措施。

七、山东人保车辆违章查询准确吗？

山东人保车辆违章查询是准确的，是根据山东交通官网一起更新的，只会延迟，但不会有错误。

八、面试题为什么选择加入人保财险的营销队伍？

我以前在平安工作过，希望给您的建议您能得到。

第一，讲人保的各种好处，世界500强企业，是国企等等对人保公司的各种崇拜。第二，讲自己的企图心，职业规划，尤其是对金钱的期望。第三，可以讲讲自己对保险的理解，可以帮助到其他的人，做保险其实就是在做慈善！

九、山东人保财险有哪个保险公司

山东人保财险是山东省人民保险集团公司旗下的一家保险公司。作为山东省最大的财产保险公司之一，山东人保财险在保险行业拥有着领先的地位和丰富的经验。

山东人保财险的成立可以追溯到2001年，公司总部位于山东省济南市。多年来，公司积极推行创新发展战略，为广大客户提供多样化的保险产品和优质的服务。不论是个人客户还是企业客户，山东人保财险都能为他们量身定制最适合的保险解决方案。

山东人保财险的保险产品

山东人保财险的保险产品涵盖了车险、住宅保险、商业保险、责任保险等多个领域。以下是该公司的几个主要保险产品：

车险：山东人保财险的车险产品包括交强险、商业车险和车险扩展险。无论是平安出行还是远行旅游，山东人保财险都能为您提供全方位的车辆保障。
住宅保险：该公司的住宅保险产品包括房屋综合保险、家财综合保险等，能够为您的房屋及其内部财产提供全面的保护。
商业保险：无论您是经营小店还是大型企业，山东人保财险的商业保险产品都能为您量身打造最合适的保险方案。
责任保险：山东人保财险的责任保险产品包括雇主责任险、公众责任险、产品责任险等，为个人和企业提供全面的责任保障。

山东人保财险的服务优势

作为一家专业的保险公司，山东人保财险注重提供优质的服务。以下是该公司的服务优势：

专业团队：山东人保财险拥有一支专业的团队，包括领域专家和高素质员工。他们能够为客户提供专业的保险咨询、理赔指导等服务。
快捷高效：山东人保财险致力于为客户提供快捷高效的服务。无论是购买保险还是理赔，都能够在最短的时间内得到满意的处理。
全面保障：山东人保财险的保险产品具有全面保障的特点。无论是财产保险还是责任保险，都能够为客户提供全方位的保护。
全国服务网点：山东人保财险在全国范围内建立了广泛的服务网点，无论您身处何地，都能够享受到便捷的服务。

选择山东人保财险的理由

选择山东人保财险作为您的保险合作伙伴有以下几个理由：

信誉可靠：山东人保财险作为山东省人民保险集团公司旗下的品牌，具有良好的信誉和声誉。您可以放心选择该公司作为您的保险提供商。
丰富经验：山东人保财险在保险行业拥有多年的经验，对市场有着准确的把握和独到的见解，能够为客户提供专业的保险解决方案。
综合保障：山东人保财险的保险产品涵盖了多个领域，无论您的保险需求是什么，该公司都能够为您提供全面的保障。
优质服务：山东人保财险注重为客户提供优质的服务，无论是购买保险还是理赔，都能够得到及时、专业的帮助。

总的来说，山东人保财险作为山东省最大的财产保险公司之一，具有丰富的经验和优质的服务。无论您是个人客户还是企业客户，山东人保财险都能够为您提供满意的保险解决方案。选择山东人保财险，选择更安心的保险保障。

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);