挖掘机工作总结

挖掘机工作总结篇1

今年1-5月我还是租赁分公司的总工； 6月1日-8月13日在滨河路项目任机械工程师；8月14日至-12月底在中铁逸都国际项目任机械工程师。职位降低了好几级，每月工资也少了三千元，这一切，我后悔吗？在下面的工作总结中，也许有了答案……

一、在租赁分公司工作（1-5月）

首先是负责了贵安新区、贵安联通等项目安全文明施工标准化产品的设计和加工安装管理工作，绘了大量的效果图、组装式加工制作尺寸图等。其次是为分公司组建了喷塑烤漆房成套设备，在我的努力下，终于让租赁分公司结束了半年多来，生产安全防护产品一直靠委外喷塑烤漆的情形。再就是开启了分公司防护产品钢材等大规模材料在网上采购的新局面。并且，还指导和安排了分公司设备管理部起重机械的安全技术管理工作。

二、在滨河路道路及连络线工程项目工作（6月1日-8月13日）

刚一调到这个项目，我总对经理等人说，“真的有点不好意思，把我调到这里来管机械，而这里并没有机械，只有几台挖掘机，我能否把工地临时用电也管起来？”领导给了我这个机会，我就边学边完成了我自己的第一个《临时用电施工组织设计》的编制。

三、中铁逸都国际三期五标段项目

这个项目是我今年工作得最充实的项目，应当说，在这里，我对塔吊、施工

电梯很强的管理能力特别是现场抢修处理能力得到了充分的展现，为项目抢工期提供了有力的垂直运输保障。

8月14日刚来到中铁逸都项目时，公司陈思俊副总经理在抢工期动员会上，专门跟我讲了垂直运输机械的在保证工期方面的重要性。此项目12月28日就要交房，工期相当紧。陈总对我说，“你的责任不轻，一定要保证5台塔吊和9台施工电梯高效、安全使用，并做到故障少、故障能及时快速修复。”

在这工地我遇到了一个很棘手的问题：一是，此14台机械全部是从外面私人老板处租来的，关系十分复杂，此老板总拿项目欠他钱来作借口，故意拖延机械的故障维修或者大部分根本就不来修。二是，大部分设备的本质安全状况相当差，安全保护装置严重不齐全，带病作业现象严重。三是，操作司机半数以上没有操作证。四是，机械几乎每天都要加晚班，运转时间相当长，根本容不得你长时间停下来维修！

我是从以下几方面努力，保证了机械安全、高效使用，并安全顺利拆除退场完毕。

(一) 亲自动手，强化塔吊和施工电梯的本质安全

我认为，起重机械本质安全至关重要，它而且是最好操作，最易见成效的，它是机械安全的最有效的保障。机械不能做到本质安全，其它方面做得再好，花再多功夫，都难真正防止事故发生。因为其它方面主要是人的不安全行为，而人的不安全行为通常只能通过诸如安全教育、制度约束、技能培训、人选把关等方面来着手，但人始终是带有偶然性、不可预见性的。

首先，我亲自加强安全检查及故障排除。我每天都要巡视一下施工电梯，电梯再忙，我至少每天都要在笼子里仔细观察一下笼子的各个滚轮、压轮、齿轮、

传动机构总成板的销轴有无松动退出——因为这样也不会耽误机械使用时间。然后，每隔三天，就要对每台电梯运行上去全面检查一遍。每周对每台塔吊检查一遍。在检查中，我发现了许多安全隐患，有的隐患是相当严重的。比如：48栋2单元电梯右笼，压轮都掉了一个，电梯居然还在运行，我发现立即叫停，为防止民工乱动，我还亲自把电源线拆除了，因为整个梯笼的几个小齿轮与齿条都因为压轮掉了而发生分离了！再继续使用，很可能随时发生梯笼坠落的严重事故！

其次，我自己动手，修复完善多台塔吊和电梯的安全保护装置。这些私人老板的观念是“只要能用就行，一切安全保护装置都是要不要无所谓。”大多数电梯、塔吊无总起动按钮（有的是被短接；而有的是根本就没有设置这个总起控制回路——这样的产品居然也“准入”了？）、无紧急停止按钮、无断相与相序保护继电器。（有的或许是上一个工地就坏了，他们就短接起来了使用，等于没有相序保护）——我一边修换一边跟工人讲解：相序保护器一定不能少，没有它，工地停电了后，用发电机发电时，常会有送电反相了的现象发生，而反相了，正常应当是无法起动总起的，但相充保护器被短接后，电梯就会反向运行，司机就会把向下当作向上开，而这是所有的上限位、下限位都会失效！电梯冲顶的危险就增加很多了！

自己维修机械与电气控制故障

我亲自维修了大大小小的塔吊、施工电梯故障好几十起，保证了机械故障能得到及时修复。除了较大的故障，比如电机更换、钢丝绳更换是强行要求出租方安排人来修换外，大部分故障，我都是亲自检修。这样比打电话叫人来修要快得多。比如，47栋塔吊起升机构刹车打不开，我上去查出是液力推动器坏了，

通知出租方送来后，我亲自提着很重的推动器爬到塔吊上修换；比如51栋电梯压轮坏了，我立即骑车去世纪城买来更换上去。

有一次，出租方故意把49栋塔吊电气控制线路交换接错，然后说“是PLC电脑板坏了，起至少要10天才能修好”——这塔吊老板因为项目欠他一两个月租金，就出如此狠招。我毫不犹豫爬上塔吊亲自去检修（因为领导们都已经多次打电话通知出租方来修，却被故意拖延。）发现了有四根控制线是明显不符合常理的错误接法，我将其调换过来，塔吊无法回转的故障立即完全恢复正常了！后来，塔吊老板也承认了是他安排人故障把线路调换错的！

(二) 充分利用微信群的`曝光效果，配合罚款函等措施，把人员管理好。

比如，我检查出49栋塔吊钢丝绳断丝严重，打了两次电话还不见把钢丝绳买来，我就出了一个罚款警告函，签字盖项目章后，发给出租方，第二天终于来人换钢丝绳了。又如，电梯拆除的承包人，（同时又是司机承包者），在拆除51栋电梯时，不戴安全帽，不系安全带，并且把我亲自制作的极限开关笼顶紧急拉线故意扯下不用。我开一罚款警告单，发到微信群里，后来几台电梯拆除违章现象改正过来了。同样，高处作业吊篮老板，我也是开一个罚单在微信群里曝光警告他，后来的一两百台吊篮配重块保险绳全部穿好了。

20是我工作了二十一年以来调动得最多的一年，从任租赁分公司总工一职转变到一个项目上的机械管理员，内心难免有些失落感，但不管怎么样，我只要做到问心无愧，尽职尽责做好我的工作，也就无愿无悔。

(三) 全过程监管拆除现场，保证了14台起重机械安全顺利并快速拆除出场

拆除14台起重机械，都是我全过程坚守在现场直至拆除装车出场完毕，没有一台漏过。在安全技术交底方面，我都要求现场签字并拍照。每台拆除，我都

帮他们摘钩。这些私人老板，48栋二单元，拆除电梯大多数都只有两个人，我就无偿帮他们拆除附着，叫安质部另一个帮我在地面看管安全。因为当时的工期相当紧！项目总工为了排时间表，费尽了心血，每台施工电梯务必一天拆除完毕并装车拉走。否则就会延误后面的工序。

有一台电梯头天下午没拆除完，我就把电源线拆除下来，防止晚上有人乱开动电梯，因为已经拆除了一半了，这时没有无齿节、没有上限位等，如果哪个“不怕死的”晚上私自开动电梯，很容易发生冲顶坠落事故！因为他们还以为是30层高呢！哪知已经拆除到只有50多米高了！

每台塔吊拆除完后，裙楼楼板上剩下现一个“大洞”，我都亲自搬钢管、架板盖好，防止有人不小心掉下。拆除中，百分之九十以上的摘钩都是我无偿帮他们摘的。我为了什么？还不是为了让塔吊快点出场，吊篮好进行安装作业，因为工期太紧了。拆除中，遇到各种情况，我都快速及时处理，为拆除退场加快了速度。

总之，我就是从上述三方面着手，尽职尽责地管好了中铁逸都项目的14台起重机械，没有为项目紧张地抢工期拖后腿。并且，这些施工电梯的安装方案等备案资料都不齐全，有的连安装方案都没有，我都把这些资料补齐全了，并交给安质部长完成了施工电梯的备案登记工作。

在中铁逸都项目做得不足应当改进之处

挖掘机工作总结篇2

该挖掘机设有蓄能器,其作用是当发动机熄火后先导泵不能正常供油时,为制动系统提供油源。先导泵出口处设有单向阀,用于防止发动机熄火后蓄能器的油液倒流回先导泵。

演示时将先导压力调低,当发动机不熄火时,先导泵与蓄能器的油压相等,且压力均较低,单向阀能够开启,先导泵输出的油液能通过单向阀到达操纵阀组,可以演示“工作装置动作缓慢”的故障现象。

分析认为,重启发动机时,先导泵输出油液的压力比蓄能器内油液压力低,将单向阀关闭,导致先导油无法供给操纵阀。故扳动动臂、斗杆、回转操纵手柄均无任何动作。

惠普工作站挖掘教育商机篇3

经过几年的酝酿，惠普正在通过教育推进伙伴计划（PACE）、教育卓越中心、惠普实验室3大项目全力进军教育行业。

2008年10月19日，惠普在吉林大学建立了以惠普工作站为设计平台的PACE项目。在此之前，惠普已经在同济大学、上海交大、华中理工大学等多所高校成立了PACE中心。与此同时，惠普还在福州大学、暨南大学、大连东软信息學院建立了惠普实验室。教育卓越中心则选择了分别在动漫、汽车和机械领域拥有优势的中国传媒大学、复旦大学和华中科技大学。

近期，惠普又狠下血本，以赠送工作站或者优惠卖出的方式，同时与多所大学建立合作关系。据桃乐姗介绍，合作双方还会展开一系列合作，积极探索产学研相结合的教育新模式，充分发挥高等院校的人才培养优势与国际企业的技术优势。未来几年，惠普将每年在中国挑选4～5所大学建立合作关系，并把已经建立的项目进一步扩大。

据了解，惠普工作站的增长速度近年来在一直是全球第一，2008年同比增长36%，是其他厂商增长速度的两倍，其中台式工作站连续5年同比增长27%。在动漫设计、汽车制造、石油勘探等领域表现尤为突出。

这次进军教育行业也是继续发挥惠普在这3大领域的优势，并且为教育行业提供综合的、全方位的解决方案。首先，针对各专业院校侧重的不同行业，惠普将提供业界领先的工作站设备，解决硬件问题；第二，搭建软、硬件结合的IT环境、提供咨询服务和技术支持；第三，积极交流和引进国际各创意、设计行业的先进经验，提高院校教育水平；第四，创造专业、真实的应用模拟，包括行业的应用发展方向和需求，培养学生的专业能力，实现与社会的无缝接轨。

立体性的教育解决方案自然受到欢迎。中国传媒大学动画学院院长廖祥忠表示，动画艺术对技术的依赖越来越强，动画教育必须处理好艺术与技术的关系，需要跟上国际领先的技术步伐。这种校企强强联合的专业教育模式能够准确地把握市场需求，培养出来的人才能够有较强的市场竞争力。

移动数据挖掘项目工作总结篇4

--2012年10月23日，中山大学，园东区203

电信行业是数据挖掘技术应用的传统行业，其挖掘题材之丰富，其挖掘应用之广泛，一直令不少数据挖掘专家迷恋不已。移动凭借其自身行业的特性，以及成熟稳定的客户群体等诸多优势，从挖掘题材的创新、挖掘技术的运用以及后期营销活动的开展，都走在了行业领域的前列。

本文主要是作者在移动行业方面的一些经验分享、工作总结以及思考感悟。移动数据挖掘项目具有设计简单、重视应用、开发周期短等特点，其中的一些挖掘分析思想值得我们借鉴学习。

从数据说起

我们所说的数据分析，或者数据挖掘，就是期望从数据中获取有用的信息。数据，对数据分析人员来说，就像厨师做菜所需要的各种食材。好的食材，再加上适当的烹饪，就可以做出美味可口的饭菜。同样地，好的数据，也是进行有效数据挖掘的基础。

一个行业，或者一个企业，是否能够广泛而成熟地运用数据分析来辅助进行营销决策，较大程度上取决于我们从数据层面知道关于客户信息的多少。最理想的情况下，我们期望能够获得描述客户心理活

动方面的数据，但现实中这方面的数据其实是不可能获得的。而数据挖掘，更多的是力图从企业现有的数据中探寻有用的信息。

现在回过头来看，移动的行业特性，及其刻画用户的数据维度较为全面，使得移动能够广泛成熟地应用数据挖掘技术来辅助营销决策。一般地，移动有几大方面的数据：

1)客户基本信息，2)账务信息，3)通话行为，4)数据业务，5)集团业务，6)渠道使用，7)交往圈，8)终端特征，9)位置信息，10)客服数据

相比之下，其他行业的数据就不那么全面了。移动数据的特点，也使得数据挖掘在营销决策方面有很大作为。从客户流失、客户分群、客户价值、客户偏好、精确营销到客户生命周期等经典的挖掘题材，都有良好的数据支持。

咨询的方法、业务的思路、挖掘的技术

数据挖掘项目从业务问题出发，致力于从数据中寻找解决之道，最后回到业务层面上，提出应用建议，支持营销决策。业务，实际上是贯穿数据挖掘模型的整个过程。分析人员应该基于业务，忠于业务，时刻保持对业务的那种敏感性。不懂业务，不算一个优秀的分析人员。不懂业务，就会使我们分析的方向越来越偏离挖掘的最终目标。不懂业务，分析结果就仅仅只是一堆数据，从当中得不到太多有意义的信息。

因此，对业务问题的分析思路还是要基于业务来确定。在业务的基础上灵活设计分析模型，可确保模型结果较好地运用到营销决策之上。

值得注意的是，对业务问题的分析过程，挖掘只是其中的一部分，而不是全部。我们需要逻辑思考，我们也需要咨询的方法论来指导我们去剖析业务问题，以便让业务问题的解决顺理成章，让业务部门更好地明白我们对业务问题的分析思路。

这里举个客户流失的例子来加以说明吧。对于客户流失，可能其他行业只是开发一个客户流失预警模型出来，就差不多了。但在移动，这会做得更多。对于流失客户，我们首先想知道客户流失的总体情况、客户流失轨迹如何、流失客户群体有什么样的特征等等。进一步地，我们也想知道客户为什么流失、客户流失之后的去向如何。除了这些，我们还需要知道哪些客户容易流失、这些客户有什么样的偏好特征等等。从这我们可以知道，业务问题的分析需要遵循一定的逻辑性，需要像讲故事一样非常自然合理的解决思路。

我必须得告诉你，这就是一般逻辑性思考的套路。我们也看到，利用数据挖掘技术(如Logistic回归)开发挖掘模型，可能就只是我们分析思路中的一部分工作而已。

另外，需强调一点，我们在分析过程中，应当为业务人员想得更多。这点不多加说明。

我认为，在数据挖掘项目中，关键在人，业务是其次的，第三才是技术。建模应当遵循简单有效的原则。所谓简单，即是力求模型避繁就简。比如说，训练指标设计，可以基于业务先衍生出几个含义明显且计算逻辑简单的指标，尽量避免衍生出那些业务不明显且计算复杂的指标。再者，训练指标不能太多，否则会耗费太多时间在搭建训练宽表上。又如在挖掘技术的选择上，如果用Logistic回归、决策树和神经网络训练模型，得到相差不大的结果，一般选用Logistic回归来训练模型，因为它原理简单并且结果可读性好。

着眼于应用

我们的项目成果是否有价值，我们开发的模型是否有效，最终得看应用。从项目一开始，我们就应着眼于成果的应用。我们必须顾及业务人员的感受。有时候，我们得站在业务人员的角度来思考我们所分析的问题。

我们还应该告诉业务人员，我们的模型怎么用。这是我们的职责。我们还需要告诉他们，模型有何局限性。如果有必要，我们也可以告诉他们整个分析过程，从目标定义、数据处理、指标选取、模型训练到结果应用。让他们知晓这个过程，是为了让他们对模型有一个正确的认识，既不会完全否定模型的作用，也不会过于看重模型的效果。这里存在着模型效果衰减的问题。模型自身的效果会受到各种营销因素的影响而降低，导致最终营销效果不好。举个例子，从客户流失预警模型中获取的目标客户名单，从模型自身效果来看，会有比较高的命中率。但业务人员对这部分客户进行挽留关怀，也收到挽留策略等因素的影响，导致成功率不高。这是难以避免的问题。我们能做的只是采取措施减少这样的影响。

由于行业特性以及移动自身的优势，挖掘项目成果在移动得到了很好的应用。移动的渠道发展趋于多元化，营销方式多样化，客服体系成熟，客户规模庞大，这都使得挖掘成果得到有效的应用起来。其实，当你收到来自10086的优惠短信，很有可能，你就是经过挖掘分析得到的结果，你就是被锁定的目标客户。不过，不要惊慌，这很正常。这表明移动对你重视了。

结束语

挖掘员工潜力给工作加点“料” 篇5

曾经在酒吧工作的Jayden只有初中英语水平，在很多人眼里，他进入新东方精英英语工作的机会几乎是零，但偏偏Jayden成为了学习中心的前台。“想要入职新东方精英英语需要经过8轮面试，而且至少有6级以上的英语水平，前台也不例外。Jayden是这里唯一一个被破格录用的员工。我就是看中他有调制各种美味、靓丽饮品的特长并能为学习中心的员工带来快乐。”在王延明看来，“英语差不是问题，后天可以补救，但调制美味饮品的特长并不是每个人都会，而且看他调制过程中的认真劲头，我相信英语水平的提高也是迟早的事情。事实也证明我的决定是正确的，Jayden的外语水平提高很快，而且他的这个爱好也为员工带来了许多快乐和享受。最关键的是员工开心了，个人工作效率和团队凝聚力自然也会提升。”王延明管理的“强项”就在于他知道如何将员工的喜好、潜能与工作进行完美的互动、结合。

“其实，任何人的价值都不仅仅体现在工作上，他们一定有更出众的一面，只是有时候他们的潜能没有被挖掘出来或者说没有将他们的个人喜好与工作完美结合。”像善用Jayden的喜好一样，王延明习惯观察每位员工的喜好和潜能，并且有办法将它们融入到工作中。毫不夸张地说，金地学习中心里的每位员工都拥有“双重身份”――除了是做好本职工作的员工外，他们还都是拥有“特殊才能”的达人。

人力资源专家的研究表明，一个员工被企业利用的能力往往只占其全部能力的一半不到，很多企业在用人上，往往容易忽略员工的质量和素质，不去调动和挖掘员工的喜好、潜能，使得员工的潜能大量浪费和流失，而且极易造成员工“疲劳损伤”和“惰性泛滥”。

“管理者采用一些方法和手段将员工的喜好与工作融为一体，或者有办法激发出他们的潜能并应用到工作中，那才是双赢的一个结果。员工收获的是快乐、自信、成就感和团队的归属感，而公司、团队获得的则是业绩的高速增长和团队凝聚力的提升。”有统计显示，过去一年新东方精英英语的业务实现了突破性增长。其中，王延明负责的成人英语的业绩增长超过了200%。

让王延明兴奋的不仅如此，在所有业绩增长的背后，新东方精英英语的员工都把学习中心当成自己的“家”，没有一个员工愿意离开这里，而且其他部门的不少员工也都争先恐后想调来这里。“王延明团队里的每个员工的热情、自信和对团队的热爱真的是大家有目共睹的，而且他们的快乐很带‘传染性’，好多人都想去他们那里亲自感受一下。”一位新东方精英英语的工作人员告诉记者。

“用心观察、发现、挖掘员工的喜好和潜能，并能将它们与工作进行完美结合，这其实是让公司和员工都受益的事情。”

“人们的潜在能力总是超过其授权机遇的。”英国著名组织理论专家里扬的研究发现，人在被任用中，授权给他们的工作与责任总是低于其实际能力，有很大一部分能力没有得到充分发挥，这就是潜能的浪费。

而王延明善于发掘、利用员工的喜好和潜能的灵感源于他个人的一段经历。“我的爱好之一就是喜欢交朋友。只不过我没想到这个爱好能辅助我的工作，并且帮我做出了出色的业绩。”刚进入新东方时，王延明还只是个授课老师。那时，学习中心里经常会搞一些师生聚会，几次聚会后，王延明和学员们的关系处得非常融洽，很多学员都把他看成“哥们儿”。而王延明所教的学生中不乏一些大企业的员工，跟他们成为朋友后，他们也会邀请王延明参加自己公司的聚会，日子久了，越来越多的人通过王延明认识了新东方精英英语，并成为王延明的学生。

口碑相传的作用从来就不能小视，王延明通过几个学生便结识了一大群朋友，然后这群朋友又变成他的学生。出色的业绩也让王延明从一个教师变身为一个管理者。“这件事对我的启发很大，有些喜好如果善加利用是可以为自己的事业提供帮助的。所以，当我成为中心主任的时候，我就在想如何发现、挖掘每个员工的喜好，并通过这种方式来调动他们的工作积极性。”王延明认为，管理者想要挖掘员工的潜能，就必须打开员工的“隐藏区”。

Vika 是个“美食达人”，这个特点是王延明在和她调侃时发现的。“我有时候会为晚餐吃什么而发愁，可能这是很多人都会遇到的问题。但是，有一次在和Vika讨论这个问题的时候，她居然马上给了我一些饮食的建议，还教会我几个简单、营养的菜品，什么‘佛罗伦萨水波蛋’、‘八宝蛋羹’，名字好听、做法简单，关键是很好吃。”

“既然她有这样的‘强项’，为什么不善加利用呢？我让Vika把菜谱译成英文，制定了一个每日的英文菜谱发给大家，这样做不仅能提高大家的英语水平，培养学习英语的乐趣，而且学习中心的员工再也不用为回家吃什么发愁了，

时间久了，除了员工外，有很多学员也都知道Vika是个美食家，还专门去请教她烹饪方面的问题。”王延明不会错过任何一个展示员工天分的机会。“其实，给他们展示天分的机会，也是培养他们自信心与成就感的很好途径之一。”王延明表示。

王延明还有个习惯，就是经常会去逛逛员工们的**空间。有一天，他看到Niki在自己的空间宣布了一个消息：攒钱去婺源。再翻看她过去的日志，王延明发现Niki非常喜欢旅游。 Niki去婺源的计划得到了王延明的支持，但是王延明有个小小的条件：让Niki用英文写一篇在婺源的实记，让学员和员工们一起分享她在婺源的收获。王延明还建议她每次旅游回来都写一篇游记，把她的心情和所见所闻跟大家一起分享。“这么做也是加深员工间沟通的有效办法，让大家除了在工作外，也能在生活中拉近彼此间的距离。”王延明坦言，“我越是用心发现、挖掘员工们的喜好，我越发现我们学习中心真是个藏龙卧虎的地方。”现在，王延明发现身边拥有各种才能的达人越来越多，不过如何能把这些达人的才能和工作进行完美结合是王延明遇到的最大挑战。

“投其所好，通过某些‘手段’让员工将他们的喜好与潜能进行无限大的释放，这时候的能量往往是惊人的。”

Michelle是新东方精英英语“美女级”老师，Michelle不仅英文优秀，她还是个化妆天才。每次在学习英语的闲暇之余，Michelle 的学员们都会迫不及待地向她请教化妆知识。“如果你热爱生活就应该让你每一天都是光鲜的，我是这样对我的学员说的。”Michelle认为，学习英语会让人内在光鲜，学习化妆可以让人外表光鲜，两者缺一不可。

王延明从别人口中得知了Michelle的爱好。“既然学员这么喜欢她，为什么不专门开设一个相关主题的英语角，给他们提供便利呢？”王延明的想法马上付诸于行动，一个关于“化妆”话题的英语角诞生了。自从开办这个英语角后，很多女性都慕名而来，她们认为能够在一个学习中心“内外兼修”是超值的。现在，Michelle已经拥有了自己的小粉丝团。

有了“化妆”英语角的成功案例后，随之而来的还有关于“时尚”、“美食”等话题的个性化主题的英语角，英语角的主持人也都是相关才能的达人，而这些达人都是王延明从员工平时的活动中观察、挖掘出来的，“这种个性化主题的英语角现在已经是我们中心的‘金牌栏目’，不仅学员们喜欢，而且这些‘达人’员工也有了展示自己才能的平台，能将自己的喜好为工作所用，工作积极性自然就高，而有了他们的热情，学习中心的收益提高也是水到渠成的事，这其实是环环相扣的。”王延明似乎尝到了这种特殊管理手段的“甜头”。

为了让更多的员工有施展自己才华的机会，，王延明进行了一次“资源整合”大行动。“我们中心人才济济，有摄影爱好者、有化妆高手、有旅游爱好者、有时尚达人，还有写作能手。我突然有个想法，创办一份企业内刊，让每个人在这个平台上展示他们‘天才’的一面。”王延明的大胆举措得到了总部的支持。

Cooper老师是个电影迷，他的英语水平是靠看无字幕的英文电影提高的，这个绝招只有他自己知道。但是学习中心拥有了自己的刊物以后，Cooper把自己看电影学习英语的经验详细地写下来刊登在杂志上，给学员以借鉴。“杂志上刊出了自己的文章让我很有成就感，其实我有很多从电影中学习英语的诀窍，现在可以通过杂志传递给每个学员和同事，我觉得很开心。”Cooper告诉记者。

杂志的创办不仅给学习中心的老师们打造了一个学习和交流的平台，也给学习中心其他职位的员工带来了展示能力的机会。学习中心有两名前台，分别是摄影爱好者和文字排版的高手，他们也在杂志创办的过程中担任了重要角色。而那些喜好旅游、时尚、美食的达人们无一例外地“领走”了属于自己的版块，“感受得出来，他们每一个人都是投入100%的热情在做这件事。”王延明对此很是欣慰。

“其实，激发员工潜能的最好办法就是投其所好，让他们感觉到在学习中心的价值不只是教学或者别的工作，给他们创造出成长空间，就会激发他们极大的热情。”王延明把自己悟出的经验很实际地应用在管理上。

“学习中心的每个人都在创造让你无法想象的价值，这里的职位从来没有贵贱之分。”王延明还专门派老师给他们中心打扫卫生的阿姨教英语，在两年时间里，两位阿姨已经可以轻松地用外语与别人交流两个小时以上了。

教你如何从枯燥的工作中挖掘乐趣篇6

这个年轻人很诧异，为什么我周1就可以完成200篇?他在这个周末查找相关的帖子与关键词。周一，这个年轻人指定了工作目标：“今天不只要完成200篇，还要补回上次未完成的”于是根据他思考了2天的想法很熟练的开始操作，当天这个年轻人在规定时间内完成了240多篇文章。”

之后，他一直以这个为目标，可领导一直没有关注于他。

有一天，领导问这个年轻人：“最近录入多少”。

年轻人回答：“数字难听，每天250条”。

领导说“250不要紧，每天250我才高兴呢”。

“是的每天就是250，哈哈”年轻人笑道。这个年轻人这个时候很自豪也很自信。

于是两个月坚持下来他竟然完成了10000多篇文章。

后来领导安排他负责新的项目，但这个新项目主要是资料搜集，相对比文章录入要轻松一些，但领导指定的量依然是200条。这个年轻人觉得任务量太轻松没有挑战，于是便又指定了计划：每天上午250条下午250条。持续了2个月完成了2万多条资料录入。与此同时，与这名年轻人同时进入公司的清华北大的高才生纷纷离职，其离职理由是：“该工作是一个枯燥的任务，我要找到需要我的工作”。

但这影响不了这个年轻人。就这样半年过去了，这名年轻人从30多名兼职中脱引而出，成为了公司正式员工内定的一员。可等待这个年轻人的依然是枯燥乏味的工作。被内定以后这个年轻人被分配到音乐搜索产品组，负责音乐搜索的内容搜集。每天根据相关数据搜集歌曲，固定每天50首，事情并不像想象中的那么简单，没过几天任务又下来了，在负责搜集歌曲的同时，还要负责歌手的搜集与整理工作，也就是说这个年轻人每天要完成搜集50首歌曲外还要整理歌手列表。

慢慢的，这个年轻人开始厌倦了这种枯燥的工作，每天的工作质量慢慢的下降，终于有一天被领导知道了，领导问：“你认为应该如何?”年轻人沉默了一会：“这的确是我的过失，我会负责的”于是第2天开始这个年轻人每天早上7点30到公司开始新歌录入，每天的新歌一个一个的录入，就这样每天的工作量从50首增加到130首左右。

一个月过后领导告诉这个年轻人，根据资料的录入使音乐搜索的PV值提高了19%，他很不解：“大家每天都在忙，又不是我一个人的功劳。”领导解释说：“这个月我们就是要测试内容录入对搜索能带来多大的影响，而这搜索的收集都是你一个人做的，这样我们也有时间去开发新的功能，这一切都是你的功劳。”

从此他介入到2个产品组之间，同时负责铃音搜索与音乐搜索。工作性质没多大变化，只是多了一个工作，就是做铃音的搜集录入与剪辑，也就是每天要录入130首歌与50个带有完成版和剪辑版的铃音。每天依然是枯燥乏味的工作。

直到有一天，领导再一次问这个年轻人：“你觉得你天天做这个事情有意思吗?枯燥吗?”

年轻人这时候开始沉默了。

领导又问：“如果你1天可以完成现在的几倍工作，你觉得有方法可以做到吗?现在这个社会，苦力工作谁都可以做，只要熟练就可以。我认为，你不是这种人，你可以发挥你的光芒，你的才智可以去创造新的奇迹!我相信你可以做的到”

这个年轻人问：“为什么你一直都这么相信我能完成?”

领导回答道：“第1天你就想去完成自己没有完成的工作，所以我相信你是一个有责任心的人，但对于这种枯燥的工作谁都会想去偷懒，所以当时我也没有责怪你，可你却主动对自己所做的事情负责，去弥补你的过失，这是我非常看好的，现在有这种想法的年轻人太少了!而且你工作快1年了，一直是负责这些枯燥乏味的工作，没有重点高校生身上的轻浮，我想你应该对这些产品有了一定的见解，但这还不够，你还需要磨练，现在就是开发你创意的时刻，我只给你引一条路，你能把现有的工作量提高3倍的话，那你就真的是一个好‘产品’了”

这个年轻人满脸的疑惑，真的可以提高3倍吗?同时这个年轻人也有了一个职业方向，就是做一个优秀的产品人员。于是这个年轻人思考了好久终于找到了一个好的方法，这个年轻人便根据自己的想法开始工作，结果很显然，这个年轻人完成了不只是3倍的量，这个年轻人完成的是每天除新歌外的1000首歌曲的录入和500首铃音的剪辑与录入。结果其它产品组负责人都开始讨论，谁能争取到这个年轻人就相当于抓到了升职的机会!可又有谁去栽培过这个年轻人?培养过这个年轻人呢?当然除了这个年轻人的原直属上司。这个年轻人离职的时候，交接的同事几乎不敢接手，这个量太变态了，超出常人的想象。

液压挖掘机工作装置的仿真分析篇7

挖掘机是一种广泛应用的工程机械。尽管中国工程机械行业起步较晚, 但发展速度很快。目前已形成了独立的制造体系, 但以往中国各企业所做的工作偏重于生产, 对其设计技术的研究很少, 因此大部分部件都是靠进口, 中国只研制机械部分。尽管如此, 也往往是仿制, 缺乏建立在科学分析基础上的设计方法。针对挖掘机工作装置的设计, 采用虚拟样机分析与数学建模分析相结合, 为设计找到好的方案。掘机的工作装置为反铲工作装置, 主要由动臂、斗杆、铲斗以及动臂油缸、斗杆油缸、铲斗油缸组成, 如图1所示。

1 三维建模

选取一种液压挖掘机的型号, 根据液压挖掘机设计的数据, 运用PRO/E软件对液压挖掘机工作装置主要部件采用三维建模, 然后进行装配如图2所示。

2 虚拟样机分析[1]

在PRO/E中将建立好的工作装置三维模型保存副本为.X_T格式的, 然后在ADAMS中将其import进來即可。在软件中对模型进行如下处理: (1) 编辑模型颜色; (2) 编辑模型; (3) 质量信息; (4) 编辑模型名称; (5) 添加约束和驱动。最终得到的虚拟样机图如图3所示。

液压挖掘机工作时主要依靠动臂液压缸、斗杆液压缸、铲斗液压缸的联合运动。三种液压缸的工作尺寸如表1所示。

分别在动臂液压缸、斗杆液压缸和铲斗液压缸上设置处于不同时间段内的驱动函数, 调节各缸完成各自的极限行程, 以获得包络图。在装配时三个液压缸全都处于全缩状态, 为了获得挖掘机工作范围图, 三个液压缸的动作依次为:第一步, 调整齿尖和铲斗与斗杆铰接点、斗杆与动臂铰接点三点共线;第二步, 斗杆液压缸由全缩到全伸;第三步, 动臂液压缸由全缩到全伸;第四步, 铲斗液压缸调整到全伸;第五步, 斗杆液压缸由全伸到全缩;第六步, 铲斗液压缸由全伸到全缩;第七步, 动臂液压缸由全伸到全缩。液压缸位置的调整通过STEP函数定义运动规律实现, STEP函数是阶跃函数, 形式如公式所示。

式中, x为x轴变量名;x0为阶跃开始时x的值;h0为阶跃开始时纵坐标对应的y值;x1为阶跃结束时x的值;h1为阶跃结束时纵坐标对应的y值。进行运动学仿真时, 三个液压缸的STEP函数如表2所示。

挖掘机工作范围图获得方法是在铲斗的齿尖创建一个Maker点, 对建立的虚拟样机进行运动学仿真, 进入ADAMS/Post Pocessor模块, 得到创建的Maker点的工作范围。在后处理模块可以得到Maker点在Y和X方向的位移曲线如图所示, 其中实线为齿尖X方向位移曲线, 虚线为齿尖Y方向位移曲线 (如图4) 。

3 结果

在铲斗齿尖Y方向位移曲线上, 捕捉其最大值得到最大挖掘高度L1=9809mm;在一段铲斗齿尖位移曲线上, 捕捉其局部最小值得到最大卸载高度L2=6755mm;在铲斗齿尖Y方向位移曲线上, 捕捉其最小值得到最大挖掘深度L3=6877mm;在铲斗齿尖x方向位移曲线上, 捕捉其最大值得到最大挖掘半径L4=10015mm;在铲斗齿尖x方向位移曲线上, 捕捉其对应Y方向位移第二次为零的点, 得到停机面最大挖掘半径L5=9863mm。与原设计值相比, 其误差情况如表3所示。

4 结论

由上表可以看出, 液压挖掘机工作装置特殊工作尺寸的仿真结果与设计值之间的相对误差很小, 这说明本文建立的虚拟样机模型是准确的。为进一步分析提供了设计基础。

摘要：为了实现液压挖掘机工作装置的优化, 找出工作时的特殊尺寸, 采用Pro/E建立三维模型并与ADAMS虚拟样机结合仿真分析。根据动臂、斗杆、铲斗三个液压缸的运动状态, 得到铲斗齿尖X方向和Y方向的位移曲线图。通过与原设计值的比较为进一步的分析提供设计的基础。

关键词：液压挖掘机,工作装置,三维建模,虚拟分析

参考文献

[1]丁华.液压挖掘机动臂的有限元分析[J]中国公路学报, 2003, 16 (4) :118.

[2]李增刚.2006.ADAMS入门详解与实例.北京:国防工业出版社.

[3]黄伟.2008.液压挖掘机工作装置在ADAMS中的运动仿真分析.质量技术监督研究, (5) :27~30.

挖掘机工作总结篇8

针对今年福彩销售工作出现的新情况新问题，我们深入分析福彩销售工作中存在的薄弱环节和不确定因素，紧密联系实际，研究应变对策，采取五项措施，巩固和保持福彩销售持续增长的势头。

扩展站点网络。加强福彩销售网络建设，是扩大彩民队伍进而提高销售总量的基础工程。尽管到去年底，我市电脑投注站点已达814个，网点即开票中心站有23个，下设销售网点300余个。但从调查掌握情况看，尚不能满足福彩销售市场的需求和彩民队伍扩大的趋势。为此，我们通过公开招标、强强联合和以中心站带动社会网点发展等形式，扩大网点布局，提高销售覆盖面。截至7月底，全市电脑投注站达到1000个，比去年增加186台；网点即开票中心站达36个，比去年增加13个。下设销售网点达到1500多个。其中，在“中石化”加油站发展了67个销售点，邮政发展了64个销售点，极大方便彩民购彩。今年我市“刮刮乐”销量呈现大幅度增长的势头，主要得益于社会销售网点的扩大和延伸。

改进营销策略。为最大限度地降低“中福在线”调整对福彩销量带来的负面影响，我们注重调整销售策略，改进销售手段，提高销售效益。一是在全省首创“刮刮乐”进社区。在平江社区发展了20个销售网点，既填补了社区福彩销售空白，又创新了福彩销售模式。二是加强专营店建设。通过“省中心出一点、市中心贴一点、投注站拿一点”办法，对全市72个专营店进行规范化、国标化建设，仅市中心补贴就达20多万元。比如我市1313站点，过去是既卖彩票又卖服装，月销售额不到12万，经过规范化建设，现在月销售总量超过30万，其中电脑票18万，网点即开票15万。三是实施“双彩点”改造。对全市福彩、体彩销售“二合一”站点形象宣传进行调查摸底，凡不符合要求的责令限期整改，仅市区责令整改的就达20个站点。通过改进营销手段，达到提升福彩品牌，改善购彩环境，提高站点效益的目的。

科学规范管理。为适应不断扩大的福彩销售网络和“中福在线”调整后销售管理模式，特别是即开票销售量由去年每月六七十万，增加到现在每月一千多万。市中心采取一系列措施加强福彩销售科学管理的力度。一方面，扩大即开票储存量，建立了24小时专人值守，安全设施坚固的彩票专用仓库，规范了彩票收发、登记、配票、结算等制度和程序，确保彩票销售安全。另一方面，改进服务方式，实行送票上门，满足县市区及销售站点的需求。

提高销售技能。为全面提高福彩销售人员的业务素质，我们针对销售人员新手多、彩票品种更新快等实际，采取集中辅导、现场观摩、参观学习、经验交流等形式，先后组织全市新增站点销售人员、东方“6+1”上市、营销技巧等专业培训，共计12场、2300多人次。通过培训轮训，使从业人员了解规则、熟悉程序、掌握技能，为做好福彩销售工作打牢基础。昆山、常熟、张家港还组织彩民培训，在提高他们购彩积极性的同时，注重引导彩民理性购彩，增强社会责任感。

加大公益宣传。上半年，我市福彩公益金资助主要实施 “百千万福彩爱心敬老”、赈灾募捐、突发事件应急救援、社会福利和养老机构建设等六大类、20多个项目，投入公益金超过200万元，充分发挥福彩在“扶老、助残、救孤、”中的积极作用。每次公益行动，我们都精心策划、周密组织，会同宣传单位、新闻媒体广泛报道，扩大福彩公益宣传的影响力。常熟民政局与常熟电视台联合举办《福彩心连心》节目，市中心与苏州广播电视总台共同推出《福彩送温暖、健康黄絲带》栏目，每周跟踪报道受到资助的2至3户贫困家庭，在社会上引起热烈反响，进一步塑造福彩济民帮困的良好形象。

回顾近年来我市福彩工作基本实践，主要启示：

党委重视、人才为本，为福彩销售持续增长提供组织保证。市民政局党委始终把做好福彩工作，作为发展壮大社会福利事业，促进构建和谐民政的重要组成部分，摆上议事日程，始终扭住不放。尤其在干部配备、队伍建设以及物质投入等方面加强组织领导。年初，结合局系统直属单位干部调整，为市中心配强领导班子，充实骨干队伍；局党委书记、局长林超多次与市财政、人事部门沟通协调，帮助市中心增加了10个工作人员。同时在年度职工收入分配上，局党委采取“依据政策、用足用活，鼓励创收，兼顾平衡”的原则，将福彩销售业绩与职工经济利益直接挂钩，多劳多得，上不封顶，打破原有封顶线，通过健全激励机制，进一步调动和激发福彩工作人员的积极性、创造性。

加强预测、把握规律，为福彩销售持续增长提供科学依据。凡事预则立，不预则废。福彩工作有其自身的特点规律，只有加强分析预测，认清特点规律，才能牢牢掌握工作的主动权。年初“中福在线”政策调整后，我们敏感地意识到，这既是挑战，更是机遇，关键是如何做好变不利因素为积极因素的文章，最大限度地减少损失，最大限度地挖掘潜力，最大限度地用好政策，这是考验和检验一个班子、一支队伍把握大局、驾驭全局的关键。我们通过对全市福彩工作现状分析，尽管“中福在线”销售额出现重大滑坡，但我们没有惊慌失措，更没有急于关停，而是沉着应对，分步处置。虽然带来了一些利益损失，但维护了福彩在彩民中的声誉和形象，为持续发展奠定基础。同时，我们基于对全局形势的分析把握和苏州福彩工作的实际，果断作出扩大网点即开票销售以弥补“中福在线”损失的正确决断，在较短时间里扭转不利局面，取得明显成效。

迎难而上、有所作为，为福彩销售持续增长提供力量支撑。事在人为，办法总比困难多。我市福彩销售总量之所以能够持续保持高位，很重要的是得益于有一支不怕苦、不畏难、敢挑重担、敬业尽职的福彩工作骨干队伍。去年以来，全市民政系统深入开展“弘扬三牛精神，构建和谐民政”主题教育实践活动深入人心，全市福彩战线的干部职工自觉以甘于奉献孺子牛、乐于苦干老黄牛、勇于创新拓荒牛为自勉，以创一流、争第一、扛红旗为标尺，在困难面前不低头，在挫折面前不气馁，在荣誉面前不骄傲，以积极进取、有所作为的精神状态，全身心地投入到福彩事业中去。市中心刘建军主任坚持一手抓业务建设，一手抓思想建设，雷打不动地落实每周理论学习、业务交流、工作分析等制度，全体工作人员气更顺了，劲更足了，团结协作、争先创优意识更强了。当销售站点遇到棘手问题，刘主任总是深入一线，现场解决，及时消除矛盾，化解纠纷，保证各站点销售正常运行。

数据挖掘工程师工作的职责概述篇9

1、根据公司自主产品需求，研究设计相应数据挖掘方案及算法，分析数据，设计方案，构建原型，快速实现对于数据分析、挖掘的需求;

2、深入分析汽车后服务应用数据，特别是时间序列内的连续数据，应用统计学、机器学习、数据挖掘等技术建立模型，形成诊修技术分析报告或数据产品，并跟踪产品运营落地;

3、负责诊修行为、诊断过程、结果等数据与知识智推模型中的具体开发和应用。

任职要求：

1、本科以上学历，数学、统计等相关专业背景，硕士或以上学历优先;

2、4年以上相关工作经验，精通SQL，熟练使用Hadoop/MongoDB/Spark进行数据处理加工;熟练掌握Python，Shell任一种脚本

3、有统计建模、机器学习(聚类、分类、回归、贝叶期分类、神经网络等)或数据挖掘应用的项目或研究经验，能够熟练运用python、R、spark任意一种进行建模;

4、具有大型电商类、网约车类、汽车后服务类等数据挖掘经验者优先。

挖掘机工作总结篇10

1，tcp报文头的内容：源端口，目标端口，序列号，确认号，tcp长度，控制字，窗口大小，检验和，紧急指针，数据

2，排序算法的比较：稳定性，平均复杂度，最坏复杂度，额外空间 3，Char *copy(){

Char name[]=”string”;

Return name;}的运行状况

4，五个等概率的红球或黑球连成环后，不存在两个相邻红球的概率是11/32 5，字符串赋值改错

#include 答：改正后为 #include #include char * GetName(void)#include { char * GetName(void)//To return “MSR Asia” String { char name[]=“MSR Asia”;//To return “MSR Asia” String

return name;//char name[]=“MSR Asia”;（1）} char *name=(char *)malloc(strlen(“MSR void main(int argc, char* argv[])Asia”)+1);{ strcpy(name,“MSR Asia”);char name[32];return name;//Fill in zeros into name } for(int i=0;i<=32;i++)void main(int argc, char* argv[]){ { name=';char name[32];} //Fill in zeros into name //copy “Welcome” to name

for(int i=0;i<=32;i++)name=“Welcome”;{ //Append a blank char name=';name[8]=“ ”;} //Append string to name //copy “Welcome” to name

strcat(name,GetName());//name=“Welcome”;（2）

//print out strcat(name,“Welcome ”);printf(name);//Append a blank char } // name[8]=;（3）多余

//Append string to name char *strcat(char *dest,char *src);

char *p=GetName();（4）把src所指字符串添加到dest结尾处(覆盖 strcat(name,p);dest结尾处的')并添加'。

free(p);

//print out

printf(name);}

6，将有序数组转化成最小深度的二叉查找树：折半查找的思路，每次都把序列中间的点作为父结点，而左序列中间节点作为左孩子，右序列中间节点作为右孩子

7，在无向无环图中，找到最长的路径：最长路径的起点和终点的度为1，所以可从度为1的结点开始，依次找到他到其它度为1结点的最长路径，之后从最长路径集中找到最长的路径。对每个度为1的节点做广度优先搜索，得到最长路径 2011-9-19 雅虎一面题及答案

1，一直以来最具成就感的项目，实习时的工作内容

2，进程与线程的区别，线程的缺点，进程间的通信，管道的通信监听

进程和线程都是由操作系统所体会的程序运行的基本单元，系统利用该基本单元实现系统对应用的并发性。进程和线程的区别在于：简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程.线程的划分尺度小于进程，使得多线程程序的并发性高。另外，进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大地提高了程序的运行效率。线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。从逻辑角度来看，多线程的意义在于一个应用程序中，有多个执行部分可以同时执行。但操作系统并没有将多个线程看做多个独立的应用，来实现进程的调度和管理以及资源分配。这就是进程和线程的重要区别。

线程的缺点：

每个线程与主程序共用地址空间，受限于2GB地址空间；

线程之间的同步和加锁控制比较麻烦；

一个线程的崩溃可能影响到整个程序的稳定性；

到达一定的线程数程度后，即使再增加CPU也无法提高性能

线程能够提高的总性能有限，而且线程多了之后，线程本身的调度也是一个麻烦事儿，需要消耗较多的CPU

进程间的通信：基于信息量，基于共享内存，基于管道，基于消息队列 3，堆和栈的区别

一个由C/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分

1、栈区（stack）— 由编译器自动分配释放，存放函数的参数值，局部变量的值等。其

操作方式类似于数据结构中的栈。

2、堆区（heap）— 一般由程序员分配释放，若程序员不释放，程序结束时可能由OS回

收。注意它与数据结构中的堆是两回事，分配方式倒是类似于链表，呵呵。

3、全局区（静态区）（static）—，全局变量和静态变量的存储是放在一块的，初始化的全局变量和静态变量在一块区域，未初始化的全局变量和未初始化的静态变量在相邻的另

一块区域。-程序结束后由系统释放。

4、文字常量区 —常量字符串就是放在这里的。程序结束后由系统释放

5、程序代码区—存放函数体的二进制代码。

二、堆和栈的理论知识

2.1申请方式

stack: 由系统自动分配。例如，声明在函数中一个局部变量 int b;系统自动在栈中为b开辟空间

heap: 需要程序员自己申请，并指明大小，在c中malloc函数

2.2 申请后系统的响应

栈：只要栈的剩余空间大于所申请空间，系统将为程序提供内存，否则将报异常提示栈溢

出。

堆：从系统有一个记录空闲内存地址的链表中查找合适的块进行分配，2.3申请大小的限制

栈：在Windows下,栈是向低地址扩展的数据结构，是一块连续的内存的区域。这句话的意

思是栈顶的地址和栈的最大容量是系统预先规定好的，在WINDOWS下，栈的大小是2M（也有

的说是1M，总之是一个编译时就确定的常数），如果申请的空间超过栈的剩余空间时，将

提示overflow。因此，能从栈获得的空间较小。

堆：堆是向高地址扩展的数据结构，是不连续的内存区域。这是由于系统是用链表来存储

的空闲内存地址的，自然是不连续的，而链表的遍历方向是由低地址向高地址。堆的大小

受限于计算机系统中有效的虚拟内存。由此可见，堆获得的空间比较灵活，也比较大。

2.4申请效率的比较：

栈由系统自动分配，速度较快。但程序员是无法控制的。

堆是由new分配的内存，一般速度比较慢，而且容易产生内存碎片,不过用起来最方便.2.5堆和栈中的存储内容

栈：在函数调用时，第一个进栈的是主函数中后的下一条指令（函数调用语句的下一条可

执行语句）的地址，然后是函数的各个参数，在大多数的C编译器中，参数是由右往左入栈

的，然后是函数中的局部变量。注意静态变量是不入栈的。

当本次函数调用结束后，局部变量先出栈，然后是参数，最后栈顶指针指向最开始存的地

址，也就是主函数中的下一条指令，程序由该点继续运行。

堆：一般是在堆的头部用一个字节存放堆的大小。堆中的具体内容由程序员安排。

2.6存取效率的比较

堆是在运行时刻赋值的；栈是在编译时就确定的；

但是，在以后的存取中，在栈上的数组比指针所指向的字符串(例如堆)快。

4，内存转移memmove函数的思路及实现

存在二种情况，一是源地址与目标地址不重叠，二是重叠或者相等 Void *memmove(void *dest, void* source, size_t count){

Assert(NULL!=source && NULL!=dest)

Void *ret=dest;If(dest<=source ||dest>=(source+count)){ While(count--)*dest++=*source++;} Else { Dest+=count-1;Source+=count-1;While(count--)*dest--=*source--;} Return ret;} 5，内存泄漏的原因及预防方法：不断申请资源没有释放，养成良好的编程习惯，系统无法做到回收 6，对数据库类型的要求及sql语句的优化

7，Tcp与Udp的区别，三次握手过程：tcp面向接连的确认服务，udp面向无连接的无确认服务。主机a,b,主机a向b发送一个syn(seq=x),b发送syn(seq=y,ack=x+1),a再发送syn(seq=x+1,ack=y+1)8，笔试第6题和第7题的思路 2011-9-19 雅虎二面题及答案

1，实习经验所学到的东西，所用的平台

2，合并排序的思想（从小序列到大序列的合并，从大序列到小序列的分解合并）

3，Java笔试题里分治算法的合并排序：把序列平均分成二部分，先把第一部分合并排序，再把第二部分合并排序，之后将两部分结果借助另一个数组实现两个有序表的选择排序。4，笔试题第6题和第7题的思路

5，本科毕业论文的内容，研究生研究的内容，数据挖掘常用期刊，会议及数据源

KDD(knowledge discovery in databases),IEEE-ICDM(IEEE International Conference on Data Mining),springer, Elsevier, wiley.uci 6，海量数据下样本的选择（选择具有代表普通用户的样本）7，华为云计算研发工程师面试总结（2011-9-2~~2011-9-21）华为一面技术面2011-9-20下午4：00： 1，自我介绍

2，C++中虚函数的使用

3，C++中析构函数的作用（对象消亡时回收对象的资源），有没有虚函数，能不能传参数（无返回值无参数，可自行定义）

4，项目相关，项目过程，项目中最关键的工作，你是如何处理的。华为二面机试2011-9-20下午6：00：

从字符串中找到该字符串第一个字符在本字符串中最后出现的位置，在函数体里填代码，规定时间20分钟。例如s=”abcabc” indexstr(s)=4 华为三面性格测评：每道题有三个小题，每个小题只有“最符合”和“最不符合”两项，一道只有一个“最符合”和一个“最不符合”，必须放弃一道题。试卷共52页，共104题，答题时间为30分钟。华为综合面试2011-9-21上午8：30 1，自我介绍

2，简单介绍一下项目，项目过程，项目的输出物，项目的平台

3，客户特征分析有哪些，而后加问了一句“客户特征在数据库里都是哪些”，其实他想表达的是客户属性 4，怎样表现项目输出物（我用树结构向他说明了一下）

5，既然谈到了树的话，那么树怎么遍历（中序，前序，后序），当场用三种方法遍历一棵树 6，使用oracle数据库的话，oracle数据库里的实例是个什么概念，当场写一段sql建一张表

数据库实例是用于和操作系统进行联系的标识，也就是说数据库和操作系统之间的交互使用的是数据库实例

腾讯笔试2011-9-24 10：00—12：00 1，功能不太复杂，效率高的函数

2，LRU缺面处理（最久未使用页面算法）3，页式内存管理

4，Tcp/ip time_out的处理

5，Linux下umask对文件权限的修改 6，8进制语法的意思是用0-7代表共8种权限。文件和目录的访问权限位一共有9位，每3位分别代表属主，所属用户组，其他用户对它的权限。在8进制语法中权限与数字的对应关系是 r对应数字4 w对应数字2 x对应数字1-对应数字0

例子：-rwxr-xr-x用8进制法表示就是755，rwx=4+2+1=7,r-x=4+0+1=5 8种可能得权限为八进制数字权限

0---1--x 2-w-3-wx 4 r--5 r-x 6 rw-7 rwx

这样就可以根据需要来组合权限，只需要记住对应的数字就可以了

umask是利用8进制位的方式来定义用户创建文件或目录时的默认权限。可以用umask或umask-S命令来查看当前的umask值。

umask表示的是禁止权限，也就是说原来的权限减去umask值才得到所要定义的默认权限。

对于文件来说，umask 的设置是在假定文件拥有八进制666权限上进行(文件默认没有执行权限x)，文件的权限就是是666减去umask的掩码数值；

对于目录来说，umask 的设置是在假定文件拥有八进制777权限上进行，目录八进制权限777减去umask的掩码数值；

7，单环链表的追尾 p->link=first 8，循环队列的空值数--|rear-front+M|%M 9，Sizeof(共同体),sizeof 10，有序表的二叉查找树 11，系统的负载比较

12，缺页中断的处理过程（）

13，标量运行和向量运行程序的时间比较 14，O(1)15，Linux三级目录索引 16，归并排序

17，有权有向图的最短路径及输出 floyd算法百度笔试—机器学习2011-9-24 3：00—5：00 1，任务调度，并发执行任务，任务可能依赖于其它任务

2，堆与栈的区别，如何分配1kb的缓冲区，此缓冲区在极端情况下需要100mb。3，Const 修饰词应用，如何用指针取消常量：const int a=10;int * p =(int*)&a;4，取数轴上最长的线段重合

5，求有权有向图中，两点间的最短路径

6，岭回归的损失函数和罚函数，拉索回归的罚函数与岭回归罚函数的区别

岭回归分析法是从根本上消除复共线性影响的统计方法。岭回归模型通过在相关矩阵中引入一个很小的岭参数K（1>K>0），并将它加到主对角线元素上，从而降低参数的最小二乘估计中复共线特征向量的影响，减小复共线变量系数最小二乘估计的方法，以保证参数估计更接近真实情况。岭回归分析将所有的变量引入模型中，比逐步回归分析提供更多的信息。

搜狐视频数据挖掘算法工程师笔试2011-9-25 10：00—11：30 1，类的继承 2，资源互斥下的死锁

3，一维数组，元素为指针，指针指向一个参数为Int，返回值为int的函数 4，进程间的通信方式

5，Const标志符常量一定要？

6，String的普通构造函数，拷贝构造函数，赋值函数，析构函数 7，Strcpy函数

8，N个不同数的全排列，打印所有全排列 9，Sizeof(char name[]=”hello”)10，继承的转换（子类可以转换成基类，基类不能转换成子类，多继承下同一子类的基类间不能相互转换）

腾讯一面2011-9-25 14：10~14：25 1，自我介绍(性格方面的 2，关于二次购买的预测项目 3，关于职业规划 4，对游戏的看法

5，对于技术和产品的看法

6，关于从商务平台转换到游戏平台 7，阿里巴巴有没有留Offer

1，web社区发现的应用趋势 2，web社区里团的边界定义 3，web社区里距离的定义

4，web社区里算法里数据的存储形式

5，web社区发现的经典算法及其当前的应用，是否已经成功应用于商业（facebook的api数据来源）6，数据挖掘的可视化软件

7，static 静态变量和静态函数的作用（静态变量放在静态存储区，被多次使用时不被清除，若放在栈中函数被执行后会被清除，静态函数只有在被定义的模块中使用，不能被其它模块使用）8，进程与线程的区别，系统给进程分配的最大内存是多少？

9，分类算法介绍判定树，属性的选择，目标属性为二值属性时属性的选择（判定树选择属性）腾讯游戏安全中心三面2011-9-27 9：00~9：30 1，自我介绍

2，Web社区问题的定义及应用

3，Web社区关系的定义及如何抽取

4，Web社区算法（我自己的算法）的流程，算法的优点和不足 5，Web社区经典算法的介绍

6，当前自己算法存在的问题及后期如何改进 7，后期的职业规划

8，阿里巴巴实习的工作内容

9，数据特征分析里一个简单的项目介绍（无名良品数据的抽取，优质客户的定义）10，为什么不回阿里

整个面试过程比较顺利，气氛比较愉快，面试官对我的回答一直频频点头，在出门时刻却什么都没说，包括对岗位的理解和后续复试通知之类的内容。这让我很没底。搜狐视频数据挖掘算法工程师2011-9-27 10：30~11：00 1，自我介绍

2，Web社区发现的介绍及其商业价值 3，属性的选取方法

4，在阿里是如何描述客户的

5，使用哪些软件，平时使用哪些语言 6，是否愿意实习

7，为什么没有继续实习

8，机器学习如何应用到数据分析和挖掘中 9，统计学自已有哪些不足

10，有其它需要了解的内容（团队的历史，团队的规模，当前团队的地位，岗位具体的工作内容等）

整个面试过程比较轻松，尤其是在面过腾讯的总经理面之后更是如此。搜狐比较顺利，对方对我比较满意，希望能够有进一步的交流合作机会

腾讯数据挖掘hr面2011-9-28 9：00——9：30 今天结束了腾讯的最后一轮面试，这个Hr看着很文静，实则非常地犀利，方方面面都问到了，而且还问得很巧妙。除了一些无关紧要的问题她会笑一下外，其它的主要问题不管你的回答怎样，她都不会表现出来。最后也没有给我任何积极的暗示。主要的问题如下： 1，自我介绍

2，在学校的成绩排名，有没有当过班干部，有没有项目，有没有拿过奖学金 3，简历上的项目介绍 4，家庭情况介绍

5，对工作的预期和看法，未来三年的规划 6，对qq企业文化的了解和qq产品的了解 7，对于数据挖掘工作的辛苦，自己的看法 8，为什么不留在阿里

9，对数据挖掘在行业其它公司的理解和看法 10，什么时候毕业，能不能在毕业前去实习

网易数据挖掘研究员笔试2011-10-10 19：00~21：00 1，字符串匹配的算法复杂度（主串N,字串M）N+M 2，排序算法的稳定性(快速排序为非稳定)3，平衡二叉树的插入

4，20个亿整数的两个集合a与b,求a与b的交集，内存为4Gb 5，在N个无序数中找K个最小值

6，页面文件的逻辑地址位（8个1024字放内32帧内存里）7，计算机网络各层应用连接 8，哪一种模式不关心算法

Abstract Factory：提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无需指定它们具体的类。（使用得非常频繁。）

Adapter：将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。

Bridge：将抽象部分与它的实现部分分离，使它们都可以独立地变化。

Builder：将一个复杂对象的构建与它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。Chain of Responsibility：为解除请求的发送者和接收者之间耦合，而使多个对象都有机会处理这个请求。将这些对象连成一条链，并沿着这条链传递该请求，直到有一个对象处理它。Command：将一个请求封装为一个对象，从而使你可用不同的请求对客户进行参数化；对请求排队或记录请求日志，以及支持可取消的操作。

Composite：将对象组合成树形结构以表示“部分-整体”的层次结构。它使得客户对单个对象和复合对象的使用具有一致性。

Decorator：动态地给一个对象添加一些额外的职责。就扩展功能而言，它比生成子类方式更为灵活。

Facade：为子系统中的一组接口提供一个一致的界面，F a c a d e模式定义了一个高层接口，这个接口使得这一子系统更加容易使用。

Factory Method：定义一个用于创建对象的接口，让子类决定将哪一个类实例化。Factory Method使一个类的实例化延迟到其子类。

Flyweight：运用共享技术有效地支持大量细粒度的对象。

Interpreter：给定一个语言, 定义它的文法的一种表示，并定义一个解释器, 该解释器使用该表示来解释语言中的句子。

Iterator：提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素, 而又不需暴露该对象的内部表示。Mediator：用一个中介对象来封装一系列的对象交互。中介者使各对象不需要显式地相互引用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互。

Memento：在不破坏封装性的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在该对象之外保存这个状态。这样以后就可将该对象恢复到保存的状态。Observer：定义对象间的一种一对多的依赖关系,以便当一个对象的状态发生改变时,所有依赖于它的对象都得到通知并自动刷新。

Prototype：用原型实例指定创建对象的种类，并且通过拷贝这个原型来创建新的对象。Proxy：为其他对象提供一个代理以控制对这个对象的访问。

Singleton：保证一个类仅有一个实例，并提供一个访问它的全局访问点。

State：允许一个对象在其内部状态改变时改变它的行为。对象看起来似乎修改了它所属的类。Strategy：定义一系列的算法,把它们一个个封装起来, 并且使它们可相互替换。本模式使得算法的变化可独立于使用它的客户。

Template Method：定义一个操作中的算法的骨架，而将一些步骤延迟到子类中。Template Method使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤。

Visitor：表示一个作用于某对象结构中的各元素的操作。它使你可以在不改变各元素的类的前提下定义作用于这些元素的新操作

9，数据库系统的两种语言（一种用于定义数据库模式；另一种用于表达数据的查询和更新）10，数据库的连接运算 11，建立索引的原则

在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

不应该创建索引的的这些列具有下列特点：第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。

12，事务的定义与特点，事务隔离的级别

事务（Transaction）是并发控制的单位，是用户定义的一个操作序列。这些操作要么都做，要么都不做，是一个不可分割的工作单位。通过事务，SQL Server能将逻辑相关的一组操作绑定在一起，以便服务器保持数据的完整性。事务的特性(ACID特性)A:原子性(Atomicity)，事务是数据库的逻辑工作单位，事务中包括的诸操作要么全做，要么全不做。

B:一致性(Consistency)，事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。

C:隔离性(Isolation)，一个事务的执行不能被其他事务干扰。

D:持续性/永久性(Durability)，一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。未授权读取（允许脏读取，但不允许更新丢失），授权读取（允许不可重复读取，但不允许脏读取），可重复读取（禁止不可重复读取和脏读取，但是有时可能出现幻影数据）和序列化（事务序列化执行，不能并发执行）13，专业题一数据挖掘的步骤

14，Pca的概念和处理过程（主成分分析）15，K中心点聚类算法简介

首先为每个簇随意选择一下代表对象，将剩余的对象根据其与代表对象的距离分配给最近的一个簇。然后反复地用非代表对象来替代代表对象，以改进聚类的质量。判定一个非代表对象O是否是当前一个代表对象的O1的好的替代，对于每一个非代表对象p，下面的四种情况考虑。1，p当前属于代表Oj,如果Oj被O代替，p离Oi最近，那么p被重新分配给Oi 2，p当前属于代表Oj,如果Oj被O代替，p离O最近，那么p被重新分配给O 3，p当前属于代表Oi,如果Oj被O代替，p离Oi最近，那么p不变 4，p当前属于代表Oi,如果Oj被O代替，p离Oi最近，那么p被重新分配给O 16，中文分词技术简介，常用数据结构和算法

17，分类器的主流评测指标：准确率，速率，鲁棒性，可规模性和可解释性 18，如何建立一个智能问答系统，思路

19，如何建立一个智能商品推荐系统，思路

支付宝笔试2011-10-10 16：20~17：30 1，求最短路径 2，Ping命令

3，Request的命令 4，网页回应代号 5，设计模式 6，智力题

7，流水线问题 8，文法问题

网易电话面试2011-10-14 19：00~19：30 1，阿里巴巴实习的工作内容 2，阿里数据挖掘建模的效果

3，阿里留存率的模型介绍，效果如何，目的如何

4，Web社区发现的介绍，当前的研究现状，是否有实际应用 5，分类算法，有没有用过，实现过 6，C++语言的熟练程度，stl是否用过

7，现在手里的offer，阿里的offer，如果公司有意愿的话，如何选择 8，对加班的看法，对跳槽的看法

9，对杭州城市的看法，有没有男朋友在杭州，家是哪里的（工作稳定性）10，当前部门工作，部门的历史，（从信息安全那里数据挖掘分过来的，成立半年）支付宝电面2011-10-12 19:50~8:10 1，自我介绍

2，数据处理，最大的数据量，有没有sql数据处理经验 3，有没有用高级语言写过算法 4，比较熟悉的数据挖掘算法 5，Sql问题，full join, having 6，为什么试卷上主观题和附加题没有写 7，未来一到两年的规划

8，学习能力很强的表现（自学sas软件）9，阿里有没有留offer 10，关于对公司想要了解的方面（团队的工作内容，未来规划，团队的历史）11，未来两周内给见面反馈

由于刚吃完饭回来，而且下午没有接到电话以为晚上不会有电话的，所以没有心理准备，开始的时候比较紧张，慢慢倒是好了不少。

一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？

异常值（Outlier）是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。

Grubbs’ test（是以Frank E.Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。

未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。

二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。

聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。

聚类分析计算方法主要有：层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数.k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。其流程如下：

（1）从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；

（2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；

（3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）；

（4）循环（2）、（3）直到每个聚类不再发生变化为止（标准测量函数收敛）。

优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K<

缺点：1.K 是事先给定的，但非常难以选定；2.初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。

三、根据要求写出SQL 表A结构如下：

Member_ID（用户的ID，字符型）

Log_time（用户访问页面时间，日期型（只有一天的数据））URL（访问的页面地址，字符型）

要求：提取出每个用户访问的第一个URL（按时间最早），形成一个新表（新表名为B，表结构和表A一致）

create table B as select Member_ID, min(Log_time), URL from A group byMember_ID;

四、销售数据分析