CMT2119A-Rev0.95.pdf
2021-09-01 17:01:19 943KB RF
1
95用于预测机动车辆的行驶路径的方法和预测装置_new.pdf
2021-08-31 13:04:59 709KB 智能驾驶 车辆标准
linux命令练习题95题附答案,适合拿来练习,文档格式根据输入的答案自动判断是否正确,非常适合用来练习和熟悉linux到操作命令
2021-08-30 14:00:56 17KB linux 操作系统 练习
2019Z世代95、00后消费力白皮书(28页),资源名称:2019Z世代95、00后消费力白皮书(28页)腾讯-2019Z世代95、00后消费力白皮书-2018.12-28页.zip...
2021-08-25 21:38:27 2.47MB 行业报告
1
这是win95osr2。5的iso文件,需要的收藏一下,可能有点bug,敬请谅解。
2021-08-25 00:39:38 119.86MB win95osr2.5
1
操作系统期末考试简答题部分整理(最后考了95)
2021-08-22 22:12:32 50KB 操作系统 期末考试
1
Windows 95 For VMware Workstation 全套驱动及补丁 1.安装VMware Tools,包含了显卡驱动,需指定VMware Tools安装目录中Drivers\Video目录进行手动安装,重启后生效。 2.安装主板芯片组驱动,即:Intel Chipset,需重启后生效。 3.安装PCI System Peripheral驱动,即:VMCI bus,手动安装。 4.安装PCI Multimedia Audio Device驱动,即:创新声卡驱动,需重启后生效。 内含两种方法安装VMWARE声卡 for Win95
2021-08-22 20:15:02 17.12MB vmware win95 window 驱动
1
【个人简历】-(机构内训资料)常用95套简历模板
2021-08-22 16:01:41 4.64MB 面试 简历 资源分享达人计划
2019年结构化面试题库(95页 经典全面) 101个面试难题及结构化面试题库 目 录 第一章 面试开始提问 第二章 教育背景提问 第三章 工作经历提问 第四章 能力提问 第五章 最近一体工作提问 第六章 进攻性提问 第七章 闲聊式提问 第八章 结束性提问 考官面试操作技巧 外企面试中常见问题 结构化面试题库 项目经理面试指南 校园招募应聘调查表 第一章 面试开始提问 一位成熟的面试官会不失时机的向求职者提出一些极具开放性和探索性的问题,以确定待聘职位的最佳人选。让我们来看看下面这些我们再熟悉不过了的问题吧! Q1“你能简单地谈一下你自己吗”? 这个问题,说它是面试问题的始祖,一点都不夸张!这个“始祖”级别的问题就像一艘华丽的破冰船,在求职者不停的自诉的同时,为他们提供了一个绝好的探究对方心理的机会。因此,它以很高的频率出现在众多面试的前三个问题当中。 下面一段话,是一位刚刚走出大学校园的求职者,我们分析一下,从他对此问题回答中,可以判断出的能力特质在申请一个初级销售员职位的时候,对这个问题的回答: 应聘者:“在读大学四年级的时候,我认真的考虑了我将来的就业方向。最终,我觉得,我自己非常适合销售这项工作。无论是在大学学期中,还是假期里,我都做过不少兼职零售的工作;而且我发现非常喜欢这种和陌生人打交道的工作。(说明他勤奋,且具有一定的工作经验,对销售这项工作有热情。)但是,我也逐渐了解到,零售业毕竟还是有它的局限性。因此,我开始阅读一些关于其他销售方式的书籍,并且开始对顾问式销售产生了浓厚的兴趣。我太喜欢这种面对面的向客户推荐你的产品的工作方式了!(掌握新理念,再次体现了对这项工作的热情。)于是我开始寻觅这样的公司,并将努力为之工作。我觉得,只有在这样的公司中,我才能深入的学习和锻炼推销这项为众多业务员们所擅长的本领(踏实好学)。于是我来到了贵公司,因为在我了解了贵公司的管理模式和职员培训程序之后,我觉得在这样一家公司中工作,一定能让我已有的热情转化成出众的工作效率(态度积极)。我很擅长和形形色色的人打交道,我想,这不单单是我擅长说,更因为我很擅长听。(他至少知道一个优秀的销售员的素质要求。)我觉得能让贵公司对我的工作前景有些担心,恐怕只有这样一个问题了,那就是,我作为一个非工科学生,能否胜任销售贵公司高科技产品的工作。我想在这个问题上,贵公司技术研发部门的大力支技的一定会弥补我的这个小小的不足。在此,我倒是真的很想了解,贵公司在这方面都采取了哪些措施了呢?(有学习动力。)” 与之类似的问题还有: 你觉得自己有哪些与众不同之处呢? 如果让你自己选择五个词来形容一个你自己,你会选择哪
第一章:引言(2学时) 第二章:文本特征提取技术(4学时) 第三章:文本检索技术(6学时) 第四章:文本自动分类技术(3学时) 第五章:文本自动聚类技术(3学时) 第六章:话题检测与追踪(3学时) 第七章:文本过滤技术(1.5学时) 第八章:关联分析技术(1.5学时) 第九章:文档自动摘要技术(3学时) 第十章:信息抽取(3学时) 第十一章:智能问答(QA)技术(1.5学时) 第十二章:Ontology(1.5学时) 第十三章:半结构化文本挖掘方法(1.5学时) 第十四章:文本挖掘工具与应用(1.5学时)