博士考试是每个研究生都渴望突破的一道门槛，也是展示自己学术研究能力的重要机会。随着时间的推移，考试形式和内容也在不断演变，2018年有哪些博士考点值得我们关注呢？让我们来一探究竟。
在这个信息时代，传媒与传播学变得越来越重要。2018年的博士考试中，媒体融合和数字传播将是热门考点之一。包括新媒体发展、社交媒体的影响力、数字内容创意等等。此外，媒体伦理与职业道德也是研究重点，考生需要对信息传播伦理、网络道德等方面有较为深入的了解。
作为一个广受关注和研究的领域，管理学的考点也是非常丰富多样。在2018年的博士考试中，组织行为学、领导力、创新管理等将是热门话题。此外，战略管理、人力资源管理、决策分析等内容也不容忽视。考生需要深入了解管理学的基本理论及其实际应用，具备解决实际问题能力。
随着信息技术的迅速发展，计算机科学与技术成为研究生们追逐的热门方向之一。在2018年的博士考试中，人工智能、大数据分析、网络安全等将是重要考点。此外，软件工程、计算机视觉、机器学习等内容也备受关注。考生需要熟悉相关编程语言和算法，掌握计算机科学与技术的最新研究成果。
医学与生命科学一直以来都是研究的热点领域，也是博士考试的重要方向之一。在2018年的博士考试中，生物医学工程、基因组学、生物技术等将是热门考点。此外，医学影像学、临床试验设计、疫苗研发等也备受关注。考生需要掌握相关实验技术，了解生物医学领域的前沿动态。
社会学是研究社会结构、社会变迁和人类社会行为的学科。在2018年的博士考试中，社会学也是一个重要考点。社会学理论、社会调查研究、社会心理学等将是热门话题。此外，性别学、环境社会学、消费社会学等也备受关注。考生需要熟悉相关理论框架，具备扎实的社会调查和分析能力。
心理学是研究人类心理活动及其规律的学科。在2018年的博士考试中，心理学也是重要考点之一。认知心理学、发展心理学、社会心理学等将是热门话题。此外，临床心理学、教育心理学、健康心理学等也备受关注。考生需要掌握相关理论和研究方法，具备分析和解决心理问题的能力。
教育学一直以来都是一个重要领域，也是博士考试的重要方向之一。在2018年的考试中，教育管理、教育心理学、教育技术学将是热门考点。此外，教育评估与测量、教育政策与改革、特殊教育等内容也备受瞩目。考生需要熟悉教育学的基本理论和教育实践，具备教育教学和管理的能力。
综上所述，2018年的博士考点涵盖了传媒与传播学、管理学、计算机科学与技术、医学与生命科学、社会学、心理学和教育学等多个研究领域。考生需要有扎实的学科基础，了解各领域的最新研究动态，并具备独立思考和解决问题的能力。祝愿每一位考生都能在博士考试中取得优异成绩！
天津事业单位面试题型是每个应聘者关心的话题。事业单位面试题型在一定程度上决定着应聘者是否能够顺利通过面试，获得心仪的工作。因此，熟悉天津事业单位面试题型对于应聘者来说至关重要。
首先，天津事业单位面试题型主要包括笔试和面试两个环节。笔试是对应聘者综合能力的考察，而面试则是对应聘者个人素质和专业能力的考察。笔试通常包括选择题、填空题、简答题等多种题型，考查应聘者的基本知识和应用能力。而面试则包括个人陈述、专业问题、综合素质等多个方面，考查应聘者的沟通能力、表达能力和综合素质。
在天津事业单位面试中，选择题是常见的笔试题型。选择题主要通过给出多个选项，要求应聘者选择正确答案。该题型运用广泛，考察应聘者对基本知识的掌握和运用能力。
举例来说，一道常见的选择题是：在中国古代四大发明中，哪一个是指南针？
应聘者需要从选项中选择出正确答案，即选项2。
填空题是天津事业单位面试中另一常见的笔试题型。填空题要求应聘者根据题干的意思，在给出的空格内填写正确的答案。
例如，一个填空题的题目可能是：中华人民共和国的首都是＿＿＿。
应聘者需要填写正确的答案，即北京。
天津事业单位面试中的简答题要求应聘者回答一些非常规问题。这类题目旨在了解应聘者的思维方式、逻辑推理能力和综合应用能力。
例如，一道可能出现的简答题是：请简要介绍一下您的主要工作经验和成就。
应聘者需要简洁明了地回答这个问题，突出自己的工作经验和成就。
在天津事业单位面试中，个人陈述是面试过程中的重要环节。个人陈述是应聘者向面试官介绍自己的机会，可以展示自己的专业能力、个人素质和发展潜力。
应聘者可以从个人背景、教育经历、工作经验和个人兴趣等多个方面介绍自己。在个人陈述中，应聘者可以突出自己的优势和经验，以及与应聘岗位相关的技能和能力。
天津事业单位面试中的专业问题是考察应聘者专业知识和能力的重要环节。面试官会根据应聘岗位的要求和相关领域的知识，提出一些与岗位相关的问题。
应聘者需要对自己的专业知识有深入的了解，并准备好应对与专业相关的问题。通过对专业问题的回答，应聘者可以展示自己的专业素养和解决问题的能力。
在天津事业单位面试中，对应聘者综合素质的考察是必不可少的。面试官会从应聘者的综合能力、沟通能力、表达能力、团队合作能力以及个人潜力等方面进行评估。
应聘者需要通过面试展现出自己良好的综合素质，包括积极向上的态度、稳定的情绪状态、清晰的表达和逻辑思维能力等。
总而言之，天津事业单位面试题型多样，涵盖了选择题、填空题、简答题等多个方面。应聘者需要提前准备，熟悉各类题型，并结合自身情况做好相应的准备。通过对题型的熟悉和准备，应聘者可以提高自己的面试通过率，增加获得心仪工作的机会。
这个只需要用手机电信话费在充Q币的界面选择手机扣费就可以了。
电信手机用话费充Q币，你可以在手机的充值Q币界面中点击使用手机号进行话费支付，然后输入手机号，点击获取验证码后输入验证码就可以充值成Q币了。
操作步骤：
第一步：请您用电信手机根据所在地查询拨打相应电话号码；
第二步：按提示音输入需要充值的QQ号码，（资费=信息费（1元/Q币）+市话通讯费）；
第三步：语音提示充值成功后，到腾讯充值中心查询余额。
尊敬的读者，欢迎阅读我的博客。这一次，我将为您带来关于2018年第十二届中国专利周的详细报道。中国专利周是中国知识产权领域最具权威和影响力的盛会之一，每年都吸引着来自全球各地的专利专家、学者、企业家等不同领域的参与者。
2018年第十二届中国专利周于近期在北京隆重举行，为期一周的活动吸引了超过1000位来自世界各地的代表参与其中。本次活动的主题是创新驱动的知识产权战略。活动期间，与会者围绕着知识产权、专利保护、技术创新等话题展开了深入研讨和交流。
中国专利周的主要活动包括高层论坛、技术交易洽谈会、专利大会、专利技术展览等。各种活动形式丰富多样，为与会者提供了一个广阔的交流平台。
高层论坛是中国专利周的重要组成部分，旨在为专家学者和企业家们提供一个共同讨论知识产权领域重要议题的平台。今年的高层论坛聚焦于知识产权在创新驱动战略中的作用，与会者就知识产权保护、技术创新、知识产权交易等议题进行了深入研讨。
技术交易洽谈会是中国专利周的一项重要活动，为企业提供一个展示和推广自己技术成果的平台。与会企业可以通过洽谈会与潜在伙伴进行面对面的交流，促成技术合作和技术转移。
专利大会是中国专利周的一个重要组成部分，旨在为专业领域的专家学者和企业家们提供一个交流和分享专利保护经验的平台。与会者可以就专利申请、专利保护策略、专利侵权等议题进行深入讨论。
专利技术展览是中国专利周的一个亮点活动，为与会者提供了一个了解最新专利技术成果和专利技术转移的机会。各个企业和研究机构通过展览展示他们的专利技术成果，为专利技术的交流和转移搭建了一个重要的平台。
中国专利周作为中国知识产权领域的一项重要活动，对推动知识产权保护和技术创新具有重要意义和深远影响。
首先，中国专利周为知识产权研究和创新提供了一个重要的平台。与会者可以通过各种活动形式交流和分享他们在知识产权领域的研究成果和创新经验，促进知识产权研究和创新的进一步发展。
其次，中国专利周为企业之间的技术合作和技术转移提供了一个重要机会。通过参与洽谈会和技术展览等活动，企业可以了解到其他企业的最新技术成果和专利技术，促进技术合作和技术转移。
最后，中国专利周的举办也有助于提高公众对知识产权保护和创新的认识。通过各种活动和展览，公众可以了解到知识产权保护的重要性和对经济社会发展的贡献，激发创新意识和创新能力的提升。
中国专利周作为中国知识产权领域最具影响力的盛会之一，将继续发挥重要作用，推动知识产权保护和技术创新的发展。
未来，随着知识产权领域的不断发展和创新环境的不断完善，中国专利周将进一步提高活动的质量和影响力。通过各种形式的活动和展览，中国专利周将进一步促进知识产权保护和技术创新的交流与合作，为中国创新驱动战略的实施做出更大的贡献。
在未来的中国专利周中，我们期待更多来自全球各地的专业人士和企业家们的积极参与，共同推动知识产权领域的发展和创新能力的提升。
感谢您阅读本篇博客。如果您对中国专利周感兴趣，欢迎您参与未来的活动，并与我们一起推动知识产权保护和技术创新的发展。
祝您所有的创新和知识产权保护工作取得更大的成果！
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());
}
}
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。
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。
越是冷门，越是没人去的专业越容易考上罗，可以去找找2018届考研有哪些专业接受调剂生。但要强调的是，接受调剂生的专业不是说只要报名考试复试就等于录取了，你初试成绩不达线或复试表现太差一样刷人，所以自身本领硬才是王道。
想提一句，中大作为985，没有什么专业是可以随随便便、非常容易地就能考上的，而且中大内横向比较容易考上的专业可能大部分都不是题主你想要的专业，考研专业选择的标准还是以你日后的职业规划、研究兴趣为主，再来考虑难易程度较好。
还有中大的新闻传播学就业还行，题主有新闻理想可往新闻媒体方面就业，想要高薪也可往大公司从事媒体相关职业，中大在广东来说，名号还是挺响的，遑论中大硕士。
最后，人生在世，没有什么是容易的，都是要通过自身努力或爸妈努力。
1.负责区域大客户/行业客户管理系统销售拓展工作，并完成销售流程；
2.维护关键客户关系，与客户决策者保持良好的沟通；
3.管理并带领团队完成完成年度销售任务。
你好，面试题类型有很多，以下是一些常见的类型：
1. 技术面试题：考察候选人技术能力和经验。
2. 行为面试题：考察候选人在过去的工作或生活中的行为表现，以预测其未来的表现。
3. 情境面试题：考察候选人在未知情境下的决策能力和解决问题的能力。
4. 案例面试题：考察候选人解决实际问题的能力，模拟真实工作场景。
5. 逻辑推理题：考察候选人的逻辑思维能力和分析能力。
6. 开放性面试题：考察候选人的个性、价值观以及沟通能力。
7. 挑战性面试题：考察候选人的应变能力和创造力，通常是一些非常具有挑战性的问题。
