mycat面試題,？

以下是一些可能出現(xiàn)在MyCat面試中的問題：

1. 什么是MyCat,？MyCat是一個(gè)開源的分布式數(shù)據(jù)庫中間件,，它可以將多個(gè)MySQL數(shù)據(jù)庫組合成一個(gè)邏輯上的數(shù)據(jù)庫集群,，提供高可用性,、高性能,、易擴(kuò)展等特性,。

2. MyCat的優(yōu)勢是什么,？MyCat具有以下優(yōu)勢：支持讀寫分離,、支持分庫分表,、支持自動(dòng)切換故障節(jié)點(diǎn)、支持SQL解析和路由,、支持?jǐn)?shù)據(jù)分片等,。

3. MyCat的架構(gòu)是怎樣的？MyCat的架構(gòu)包括三個(gè)層次：客戶端層,、中間件層和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層,。客戶端層負(fù)責(zé)接收和處理客戶端請(qǐng)求,，中間件層負(fù)責(zé)SQL解析和路由,，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層負(fù)責(zé)實(shí)際的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢。

4. MyCat支持哪些數(shù)據(jù)庫？MyCat目前支持MySQL和MariaDB數(shù)據(jù)庫,。

5. MyCat如何實(shí)現(xiàn)讀寫分離,？MyCat通過將讀請(qǐng)求和寫請(qǐng)求分別路由到不同的MySQL節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)讀寫分離。讀請(qǐng)求可以路由到多個(gè)只讀節(jié)點(diǎn)上,，從而提高查詢性能,。

6. MyCat如何實(shí)現(xiàn)分庫分表？MyCat通過對(duì)SQL進(jìn)行解析和路由,，將數(shù)據(jù)按照一定規(guī)則劃分到不同的數(shù)據(jù)庫或表中,，從而實(shí)現(xiàn)分庫分表。

7. MyCat如何保證數(shù)據(jù)一致性,？MyCat通過在多個(gè)MySQL節(jié)點(diǎn)之間同步數(shù)據(jù),，保證數(shù)據(jù)的一致性。同時(shí),，MyCat還支持自動(dòng)切換故障節(jié)點(diǎn),，從而保證系統(tǒng)的高可用性。

8. MyCat的部署方式有哪些,？MyCat可以部署在單機(jī)上,，也可以部署在多臺(tái)服務(wù)器上實(shí)現(xiàn)分布式部署。

mahout面試題,？

之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實(shí)現(xiàn),；于是想根據(jù)示例的流程實(shí)現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個(gè)關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子,。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)：

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

檢測數(shù)據(jù)：

sunny,，hot，high,，weak

結(jié)果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實(shí)現(xiàn)分類,。

基本思想：

1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。

2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練,，得到訓(xùn)練模型,。

3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù),。

4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,。

接下來貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》

1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：

在hdfs主要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。

數(shù)據(jù)文件格式,，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練,，得到訓(xùn)練模型。

3,。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù),。

4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,。

這三步，代碼我就一次全貼出來,；主要是兩個(gè)類 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";

/*

* 測試代碼

*/

public static void main(String[] args) {

//將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)

makeTrainVector();

//產(chǎn)生訓(xùn)練模型

makeModel(false);

//測試檢測數(shù)據(jù)

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件

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參數(shù)是,，是否遞歸刪除的意思

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("文件序列化失敗,！");

System.exit(1);

}

//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件

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參數(shù)是,，是否遞歸刪除的意思

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("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗,！");

System.out.println(2);

}

}

public static void makeTrainVector(){

//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件

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參數(shù)是,，是否遞歸刪除的意思

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("文件序列化失敗,！");

System.exit(1);

}

//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件

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參數(shù)是,，是否遞歸刪除的意思

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("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗,！");

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參數(shù)是,，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

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("生成訓(xùn)練模型失??！");

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 dictionary;

private static Map documentFrequency;

private static Map 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("檢測數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時(shí)報(bào)錯(cuò)。,。,。。");

System.exit(4);

}

}

/**

* 加載字典文件,，Key: TermValue,； Value：TermID

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

*/

private static Map readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {

Map dictionnary = new HashMap();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

String name = path.getName();

return name.startsWith("dictionary.file");

}

};

for (Pair pair : new SequenceFileDirIterable(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());

}

return dictionnary;

}

/**

* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，Key: TermID,； Value：DocFreq

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

*/

private static Map readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {

Map documentFrequency = new HashMap();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

return path.getName().startsWith("part-r");

}

};

for (Pair pair : new SequenceFileDirIterable(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 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時(shí)表示總文檔數(shù)

for (Multiset.Entry entry : words.entrySet()) {

String word = entry.getElement();

int count = entry.getCount();

Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從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);

}

// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類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("檢測所屬類別是："+getCheckResult());

}

}

cocoscreator面試題？

需要具體分析 因?yàn)閏ocoscreator是一款游戲引擎,，面試時(shí)的問題會(huì)涉及到不同的方面，如開發(fā)經(jīng)驗(yàn),、游戲設(shè)計(jì),、圖形學(xué)等等，具體要求也會(huì)因公司或崗位而異,，所以需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行具體分析,。 如果是針對(duì)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的問題,，可能會(huì)考察候選人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能夠獨(dú)立開發(fā)小型游戲等等,；如果是針對(duì)游戲設(shè)計(jì)的問題,，則需要考察候選人對(duì)游戲玩法、關(guān)卡設(shè)計(jì)等等方面的理解和能力,。因此,，需要具體分析才能得出準(zhǔn)確的回答。

freertos面試題,？

這塊您需要了解下stm32等單片機(jī)的基本編程和簡單的硬件設(shè)計(jì),，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識(shí)更好，還有能夠會(huì)做操作系統(tǒng),，簡單的有ucos,，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件,。希望對(duì)您能夠有用,。

采購經(jīng)理面試題？

1：簡述一個(gè)采購流程（看你是否能適應(yīng)本公司的采購流程）

2：做為一名新采購,，你覺得你應(yīng)該怎樣著手開展自己的工作（看你的適應(yīng)能力與開展工作的能力)

3：做為一名采購,，如何避免你負(fù)責(zé)的物料庫存過高,如何確保物料及時(shí)到位（日常工作能力）

4：你覺得你的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)是什么？各舉三點(diǎn),。（從你的優(yōu)缺點(diǎn)看你是否適合做采購）

5：拿出一件你負(fù)責(zé)的物料,，讓你做成本分析，并報(bào)價(jià)（成本分析能力,，基礎(chǔ)市場掌握情況）

貿(mào)易助理面試題,？

首先用英文自我介紹，然后闡述一下自己對(duì)工作的了解情況和相關(guān)的工作內(nèi)容,，還有就是自己的優(yōu)勢和期望的薪水,。

藥學(xué)面試題目？

可以對(duì)考官說：自己只是選擇了一個(gè)自己對(duì)其興趣最大又可以完成自己救傷治病的理想的專業(yè),。

各個(gè)學(xué)校的面試有部分差別,，但是一般測試內(nèi)容均為技能測試，考生帶本人第二代身份證原件參加技能測試,。著裝不一定要正裝或者很華麗高檔,，但要干凈整潔。

單招面試技巧

1,、穿著要注意

“著裝不一定要正裝或者很華麗高檔,，但要干凈整潔?！痹撠?fù)責(zé)人特別提醒,，參加面試時(shí)切記不能穿校服,，“有些學(xué)生以為穿校服能給考官博個(gè)好印象，事實(shí)上為了公平起見,，我們一般都會(huì)要求學(xué)生不要穿校服,，尤其是有學(xué)校Logo的?！蹦猩灰艉?、長發(fā)，女生穿著不要太過“花哨或暴露”,，不要化濃妝或太多裝飾,。

2、怎樣回答考官的問題

有學(xué)生擔(dān)心面試會(huì)有一些偏問,、怪問,。該負(fù)責(zé)人表示，面試主要是考察學(xué)生的應(yīng)變,、表達(dá)和思考能力,，學(xué)生應(yīng)對(duì)所報(bào)專業(yè)有一定了解，“比如自己為什么會(huì)選擇這個(gè)專業(yè)?為什么報(bào)讀我們學(xué)校?你打算將來做什么工作?”此外,，面試中還可能問一些很生活化的內(nèi)容,，“比如怎么處理同學(xué)之間的關(guān)系等”。這些問題都不難,，關(guān)鍵是“不能沉默,，盡量多說”，并且要保持與考官有一定的眼神交流,。

回答范本：

各位老師：上午好,！

今天是我人生的一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，因?yàn)樽谖颐媲暗亩际墙逃拜?，專家,；說句心里話，我有些緊張,，因?yàn)槟銈兊脑u(píng)分將決定我是否能夠?qū)崿F(xiàn)自己成為一名幼師的夢想,！

在回答第一個(gè)問題“為什么要選擇幼兒教師這一職業(yè)”前，請(qǐng)?jiān)试S我作一下簡單的自我介紹,。

我是5號(hào)選手,，就讀于一所大學(xué)的學(xué)前教育專業(yè)，今年7月畢業(yè),。即將踏入社會(huì)的我對(duì)未來充滿著期待,，我希望今天能夠成為我成功的起點(diǎn)。我來自于一個(gè)教育家庭,，我父母都是教師,，我從小就分享了他們?cè)诮逃ぷ髦蝎@得的充實(shí)與快樂，他們那種熱愛教育,，熱愛學(xué)生的形象在我心靈留下深刻的烙印,，也讓我比同齡人更理解教師與學(xué)生的關(guān)系，以至于我小時(shí)候就希望自己長大后也能成為一名優(yōu)秀的人民教師,。在我幼年的時(shí)候,，父母為了我的學(xué)前教育，找遍了當(dāng)時(shí)他們學(xué)校附近的鄉(xiāng)鎮(zhèn),，但是,，那時(shí)農(nóng)村幾乎沒有幼兒教育，于是,，我提前就讀了一年級(jí),！和我一樣大的伙伴也和我一樣，沒有經(jīng)歷過學(xué)前教育的快樂與啟蒙,。于是我幼小的心靈就有了一個(gè)愿望：長大后做一名幼兒教師,！讓農(nóng)村學(xué)前兒童享有學(xué)前教育的機(jī)會(huì)，讓孩子們?cè)谟螒蛑邢硎芙逃?，在教育中享受快樂,。后來，在填寫大學(xué)志愿時(shí),，我毫不猶豫地選擇了學(xué)前教育專業(yè),。也因此，我今天才有幸站在各位老師面前,。也許,，我今天的回答不是最好的，但是,，我對(duì)幼兒教育事業(yè)的心是最熱的,！

因?yàn)闊釔郏韵矚g,；因?yàn)橄矚g,，所以選擇！

hashmap原理面試題,？

hashmap面試經(jīng)常會(huì)被問到底層的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是什么,，以及jdk1.7和1.8兩個(gè)版本hashmap的區(qū)別

高情商面試題？

招聘時(shí)選擇的候選人會(huì)影響企業(yè)的文化,，甚至可能決定企業(yè)的命運(yùn),，因此面試時(shí)篩掉不合適的人就很重要了。而各企業(yè)的價(jià)值觀雖然千差萬別,，但情商低的員工無疑到哪里都不受歡迎,。本文給出的7個(gè)面試問題能讓這樣的候選人現(xiàn)出原形,。

1，誰給你帶來了啟發(fā),？為什么,？

這個(gè)問題的答案能透露候選人以什么樣的人為榜樣，重視什么樣的行為,。

2,，如果你明天就創(chuàng)業(yè)開公司，最重要的3大價(jià)值觀是什么,？

相互信任和價(jià)值觀一致才能建立良好的關(guān)系,。這個(gè)問題能看出候選人看重什么品質(zhì)，例如誠實(shí),、守信,。

3，如果業(yè)務(wù)重點(diǎn)發(fā)生了變化,，說明一下你會(huì)怎樣幫助團(tuán)隊(duì)理解并執(zhí)行變更過的目標(biāo),？

業(yè)務(wù)方向的變革是常事，所以你要找的是能靈活調(diào)整,，并且?guī)椭鷪F(tuán)隊(duì)實(shí)施變革的人,。

在這個(gè)問題中表現(xiàn)出自知之明、積極性和移情能力的人就是你該留意的,。

4,，你在從事其他工作時(shí)是否曾交到長期的朋友？

交朋友是長期的過程,，能做到這一點(diǎn)的人通常擅長關(guān)心他人,，且情商較高。

5,，你覺得自己還缺少哪些技能或?qū)I(yè)知識(shí),？

好奇心和學(xué)習(xí)欲是有上進(jìn)心的員工才有的特征。如果這個(gè)問題答得不流暢,，通常此人對(duì)自己頗為自滿,。

6，你能不能告訴我一些我從未聽說過的新東西,？（技能,、教訓(xùn)或難題都行）

這個(gè)問題能看出候選人開口之前是否愿意花心思斟酌，是否具備一定的技術(shù)能力來解釋某件事,，是否善用移情技巧取得解釋對(duì)象的好感,。

7，讓你成功的三個(gè)最大的因素是什么？

這個(gè)問題是有陷阱的,?？疾斓氖呛蜻x人是否自私。如果對(duì)方把功勞都往自己身上攬,，這樣的人選基本就可以排除了,。

安監(jiān)局招聘面試題？

安監(jiān)局在面試招聘的時(shí)候題一般來說和普通公務(wù)員面試的題目相同,。安監(jiān)局面試大多數(shù)地方都是普通的結(jié)構(gòu)化面試，主要的題目一般有觀點(diǎn)題,，情景題,，特殊情況處理題等類型，如果進(jìn)入面試,，一定要針對(duì)性質(zhì)的訓(xùn)練這些題目,，特別是情景題難度是比較大的。