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2024-03-16 19:53
admin一、paas面试题？
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。
二、面试题类型？
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。
三、cocoscreator面试题？
需要具体分析 因为cocoscreator是一款游戏引擎，面试时的问题会涉及到不同的方面，如开发经验、游戏设计、图形学等等，具体要求也会因公司或岗位而异，所以需要根据实际情况进行具体分析。 如果是针对开发经验的问题，可能会考察候选人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能够独立开发小型游戏等等；如果是针对游戏设计的问题，则需要考察候选人对游戏玩法、关卡设计等等方面的理解和能力。因此，需要具体分析才能得出准确的回答。
四、mycat面试题？
以下是一些可能出现在MyCat面试中的问题：
1. 什么是MyCat？MyCat是一个开源的分布式数据库中间件，它可以将多个MySQL数据库组合成一个逻辑上的数据库集群，提供高可用性、高性能、易扩展等特性。
2. MyCat的优势是什么？MyCat具有以下优势：支持读写分离、支持分库分表、支持自动切换故障节点、支持SQL解析和路由、支持数据分片等。
3. MyCat的架构是怎样的？MyCat的架构包括三个层次：客户端层、中间件层和数据存储层。客户端层负责接收和处理客户端请求，中间件层负责SQL解析和路由，数据存储层负责实际的数据存储和查询。
4. MyCat支持哪些数据库？MyCat目前支持MySQL和MariaDB数据库。
5. MyCat如何实现读写分离？MyCat通过将读请求和写请求分别路由到不同的MySQL节点上实现读写分离。读请求可以路由到多个只读节点上，从而提高查询性能。
6. MyCat如何实现分库分表？MyCat通过对SQL进行解析和路由，将数据按照一定规则划分到不同的数据库或表中，从而实现分库分表。
7. MyCat如何保证数据一致性？MyCat通过在多个MySQL节点之间同步数据，保证数据的一致性。同时，MyCat还支持自动切换故障节点，从而保证系统的高可用性。
8. MyCat的部署方式有哪些？MyCat可以部署在单机上，也可以部署在多台服务器上实现分布式部署。
五、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());
}
}
六、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。
七、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。
八、面试官奇葩面试题？
01 面试官：秋千为什么只有前后荡，没有左右荡？
内心：啊？我想把自己装成脑震荡！
正解：秋千是一种娱乐方式，没有约定俗成一定是前后荡的，毕竟跟人们的玩法、数量，甚至体重都有关系。（考察辩证法，主要是思维逻辑）
02 面试官：用一两句话，向你6岁大的侄子解释一个数据库。
内心：小屁孩比我懂得多，哪用得着我解释。
正解：一个数据库就像一个冰箱，能够装下你喜欢吃的不同零食。（考察复杂问题简单化的能力，往往客户不懂术语）
03 面试官：向日葵每天都向着太阳，难道它的脖子不痛吗？
内心：向日葵的脖子痛不痛我不知道，我只知道，我的心那一刻好痛。
正解：向日葵合理运用外界条件，让自己的葵花籽粒粒饱满，造福子孙，脖子痛点算什么。（考察日常事物的分析能力，逻辑自洽就是OK的）
04 面试官：你怎么向一位盲人形容黄色？
内心：他看不见，说明白了又有什么用？
正解：一种太阳的光线穿过树林，照在身上的感觉，暖暖的。（抽象事物的具象化，考察的是语言的表达能力）
05 面试官：头被砍掉的那一瞬间，是头觉得身体掉了，还是身体觉得头掉了？
内心：什么问题？要我试了之后再告诉你吗？
正解：这个问题很有趣，头和身体相互配合才能发挥应有的作用，所以分开的那一瞬间，两者的价值不存在了。（情景化的问题抽象化，考察的是抓取重点的能力）
06 面试官：杭州有多少个红绿灯？
内心：我又没有去过，杭州不是有智慧大脑嘛，点下鼠标不就知道了。
正解：我不能给出准确的数量，但是可通过类比估算法粗略估算一下，例如一平方公里有100个，那么100平方公里就有1万个！（考察思考困难问题的能力，重点在于拆解问题的能力。客户的需求往往是模糊的，具体拆解才能明白）
07 面试官：蝙蝠侠和超人打架，你怎么劝？
内心：劝什么劝，赶紧拿出手机拍照发朋友圈。
正解：打架往往是意见不一致引起的，那么有特异功能的人还打架，往往是因为感情的事。所以，找到女主角来劝就好啦。（考察转化问题的能力，俗称瞎扯）
08 面试官：我身上哪个洞最小？
内心：一个女同志问这样的问题不好吧。
正解：漏洞，因为任何程序都有BUG。（考察应变的能力，毕竟难以启齿的柔弱，往往是陷阱）
09 面试官：你能说出7个小矮人的名字吗？
内心：我不是白雪公主，干啥要分得那么清楚。
正解：7个小矮人的名字我确实不记得，但是我记得白雪公主不偏爱任何一个，所以我没有记住。（看起来考的记忆力，其实还是应变的能力，可以用幽默化解）
10 面试官：把你的生活写成新闻故事，你会用什么样的标题？
内心：我的生活就是一部《隐秘的角落》，确定要写成故事嘛！
正解：生活本来是平淡的，但起码有一些亮色，就是未来遇见的，都是好看的面试官。（本身问题很刁钻，考察的是综合素质，可以多运用优秀的语言组织来体现自己的不平淡）
11
面试官的第一句话不是“请介绍一下你自己！”
而是“你有什么问题问我吗？”
......
12
面试开始，彼此沉默十秒、二十秒、三十秒、一分钟。
我终于忍不住：“请问，可以开始了吗？”
面试官说：“不好意思，反应时间超过二十秒的，我们公司都不会录取，你现在该怎么办？”
......
九、求护士面试的面试试题？
常见的护士应聘面试题供你参考：
1.对自己一分钟简介2.你对护理专业的认识，你为什么要当护士？
3.当护士要具备哪些素质？
4.护理模式、护理程序5.病情观察：如考官会举例病人神志瞳孔呼吸血压等变化，让你判断。看看你理论是否扎实，是否能用到临床6.应急应变：如考官会举例皮试或药物过敏休克的例子，让你判断和处理；打错针或输错液发错药时该怎么处理；打头皮针穿刺不成功家长意见很大时你怎么处理；遇到抢救病人时抢救器械坏了怎么处理；等等等等，看看你遇到突发事故时的应急能力7.人文方面，包括你的举止，服装，谈吐等8.从现在开始算，未来的五年，你想自己成为什么样子？
（回答一定要得体，根据你的能力和经历。
对工作拥有具体期望与目标的人，通常成长较快。
应征者针对这类问题可以回答：”我的目标是……，为了达到这个目标，必须努力充实自己……，而我拥有这样的自信。 http://www.aiyijob.com/zixun/3529.html”或”这是我从小到大的理想……”。）
9.假若你在输液过种中,两次穿失败.你怎么应该怎么办?10.告诉我，你事业的目标？
十、遴选面试题型？
遴选面试10种常见题型模板
面试一直是各级考试中最重要的一个环节，也是许多考友成功翻盘的重要机会。面试场上，狭小的屋子、严肃的考官、安静的气氛，再加上心里紧张，能够真正静下心来思考、果断理出思路、条例有序地作答，定是难上加难。
机会属于有所准备的人。相信如果考友事前有所准备，熟练使用下面10类模板，考场上做好模板与题目的结合，定能取得优异的成绩。
现将自己精心完善整理的模板吐血推荐，请接收。
1、领导批评自己错误
首先，端正态度，调整情绪。领导的批评是对我提出中肯的意见，也是我改进工作的动力。我平时做事比较认真，工作中出现了错误被领导批评，心里或许有些委屈和烦恼，但我不会沉浸在这种情绪中，我会将这种情绪转化为动力，端正工作态度，调整好自己的情绪，以一个积极的心态去面对自己的错误和领导的批评。
第二，认真反思，查找不足。针对领导的批评，我会认真反思自己在工作中出现的错误和不足。如果是因为自己业务不熟悉，导致这次失误，那我以后要加强学习，全面提高业务能力和水平；如果是因为我自己工作不细心，不严谨，才出现了这样的错误，那我更要高度重视，以后严格要求自己，力争把工作做细，做实；如果是因为领导对我的工作不了解，产生了误会，今后我会加强与领导的沟通，防止类似的错误发生。
第三，举一反三、吸取教训。我会通过这一次出现的问题反思工作中是否出现过类似的问题，参照这次的解决方法想出相应的补救办法，最重要的是避免再次出现类似问题。
总之，我不会因为领导的一次批评而影响我工作的积极性，在今后的工作中，一方面，我会继续保持工作热情，另一方面，我会克服缺点，以三严三实标准严格要求自己，把工作做细、做实，争取做一名政治强、作风硬、业务精的优秀公务员。
2、应急事件（对待工作失误）
首先，我要保持沉着冷静。作为....的负责人，出现......这样的问题，我有不可推卸的责任，我一定要高度重视，迅速行动，将带来的负面影响降到最低。
第二，通过各种方式迅速了解原因，第一时间向领导做好汇报，如果是.............；如果是.................（调整会议进程，及时通知领导，将数据模糊化，通过传真获得详细信息等）
第三，事后总结经验教训，防止今后类似事情发生。前事不忘后事之师。这次失误是由于我工作疏忽导致，在今后的工作中，一方面，我要提前制定应急预案，以应对突发事件，出现意外情况紧急启动；另外一方面，不断提高自己的应急应变能力，提高自己的业务能力和水平，从而在自己的工作岗位上中作出一番贡献。
3、组织活动
领导把这项工作交付给我，是对我工作能力的信任和肯定，也是我锻炼能力提升自身素质的机会，我一定要高度重视，认真完成这项任务。我打算分以下几个步骤来完成此项工作。
第一，活动策划阶段。“凡事预则立，不预则废”，我会与领导进行沟通，深入了解这次活动的目的、内容等，同时借鉴领导好的建议，在掌握实际情况的基础上拟定一个详细的计划方案，对活动的主题、内容、方式、时间、地点，参加人员、预算等方面进行合理的安排。然后将该方案上报领导，请领导阅示。
第二，活动实施阶段。方案得到领导批准后，我会先将有关工作人员召集起来召开一个协调会，进行任务分配、明确人员分工，将责任落实到人。活动开始后，协同有关工作人员采取多种方式调动参与人员的积极性和主动性，及时纠正活动过程中与原计划方案有偏差的地方，冷静处理意外事件，并及时向领导汇报活动情况，让领导了解活动总体进程。相信在领导的关怀和支持下，在同事们的协同配合下，活动一定开展得有声有色，达到预期的效果。
第三，活动总结阶段。等到活动结束后，对整个活动的照片、视频等资料进行整理，同时，对整个活动进行回顾，总结经验教训，形成书面材料，上报给领导。
4、处理与同事（领导）之间的分歧
第一，尊重和理解对方。双方在人格上是平等的，没有人会尊重一个不尊重自己的人，因此，在态度上我会尊重对方，这样对方才有可能愿意和我沟通，从而有可能解决分歧。（另外，领导者是代表组织或单位进行领导工作的，尊重领导在一定意义上也就是尊重和爱护整个组织。）
第二，反思。许多时候，双方的分歧只是看问题的角度不同而已，因此，并不一定我的看法是对的，别人的看法就一定是错的。我会仔细分析对方观点中的可取之处，反思自己观点考虑不周的地方，对自己的观点有一个客观正确的认识。
第三，沟通。根据对方的性格，选择合适的时间地点方式进行真诚的沟通。方法：如果对方是性格开朗的类型，我会采用直言建议的方式；如果对方是内向严肃的性格，我会通过委婉的方式或者通过第三方来间接表达自己的看法。
第四，如果达成了共识，自然是皆大欢喜。如果达不成共识，除了明显的违法犯罪行为要坚决抵制以外，我会本着组织性、纪律性的原则求同存异（认真执行领导的指示），争取圆满完成工作任务。
5、遇到群众上访
维护社会稳定，打造安定和谐的政治局面是建设社会主义和谐社会的必然要求。
作为一名信访接待人员，面对群情激动的群众的上访，首先我会热情接待；然后想尽一切办法稳定群众情绪；由于上访的群众很多，待群众情绪稳定后，我会要求他们选出自己的代表，然后重点做代表的工作，进而认真倾听代表所反映的意见并仔细记录相关的问题，能解决的当场解决，不能解决的我会及时汇报领导或转到相关部门；然后向群众宣传党的方针政策，极力安抚群众。如果群众情绪难以平复，有可能造成现场混乱，我会及时通知公安部门或单位保安部门派人到现场维持秩序。
6、如何看待某种现象
在现实生活中，这样现象在一些地方确实存在。
我认为，出现这种现象的原因有：
要改变这种情况，需要做好以下几个方面的工作：
7、哲学类分析
两种说法都有一定的道理，只是他们看待问题的角度不同，因此我们应该辩证地看待这个问题（任何事物都是辩证的，矛盾处处存在，时时存在，所以你总会找到正反两面。）
第一，前面的观点意思是.............进行解释。
第二，后面的观点意思是.............进行解释。
第三，我们应该将两种观点结合起来，在实际工作中既要.....又要.......这样才能.........做好。注意上升理论高度。
8、时政分析
第一，题目反映了......问题。（提出问题）
第二，问题产生的原因是.....这种现象与....精神是不相符的（上升高度至当前社会观点），如果不加以解决，必将危害....（分析问题）。
第三，应该采取相应措施.....（解决问题——政府重视，立法，制度，监督，转变观念等）
第四，展望未来（....是共同的心愿，在党和政府的领导下，.....的目标，我们一定要实现，我们也一定能够实现）注意上升理论高度。
9、甲领导说东，乙领导说西
第一，尊重和理解双方。领导者是代表组织或单位进行领导工作的，尊重领导在一定意义上也就是尊重和爱护整个组织。
第二，调查实际情况，认真分析双方的意见，吸取其中较好的部分，形成一个综合双方意见的方案。需要说明的是，这种方案绝不是简单的“折衷主义”，不是做老好人，其目的仍然是为了完成工作任务，是一种求同存异，优势互补。
第三，分别与两位领导适当沟通，得到批准后执行。要注意沟通方式。
10、召开会议
领导交付给自己这项工作任务，是对自己工作能力的信任，也是我锻炼能力提升自身素质的机会，我一定要认真仔细地完成这项任务。我打算按照以下几个步骤来完成此项工作。
第一，根据会议的主题、内容、时间、地点、参加人员、预算等拟定会议通知。
第二，将通知上报领导，领导批示后，印发会议通知，时间急的可以电话通知。
第三，召集会议工作人员开协调会，进行分工，布置会场，准备有关会议材料，重要会议材料要请领导审阅。
第四，安排与会人员的食宿车辆等。
第五，会议开始前，再仔细检查一遍，防止疏漏。
第六，会议过程中若有突发事件要冷静及时处理。
第七，会后做好收尾工作，有关材料整理归档，写出工作小结报有关领导。
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