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2024-11-04 07:56
回车巷人才网一、推免复试面试题不会怎么办？
推免生专业知识，已经毋庸置疑，学得相当扎实，因为目前推免生基本上是按大学期间的综合成绩排名。所以不需要准备太多，更多的是需要知识之外的准备。
1、不要太过紧张；
2、注意基本的礼节，包括仪表得体以及自信从容；
3、语言慎重，回答问题时要清晰流畅，真实坦诚，切忌胡吹乱言；
4、要随机应变；
5、练习普通话，以免影响得分。
其实后面这些可以自我练习，多练，功到自然成。
二、请问会计专业的复试科目是什么？
各个学校复试版块都一样，但专业课方面不太一样，具体以报考院校次年2月下旬公布的复试细则为准，可以参考上一年的报考院校的复试要求。
复试主要考察的内容是英语、综合面试以及专业课三个方面。
1、英语：英语一般会考听力和口语。听力考察的概率比较小，口语一般在综合面试里直接考察，如让考生进行英文的自我介绍、专业话题以及一些目前的热点问题的解答。 2、综合面试：多为结构化面试，面试内容主要分为自我介绍、专业课问答、英语口语和综合素质考察，这部分时间在15-20分左右。一般流程是先是自我介绍、然后抽取专业课题目进行回答、抽取英语口语题目进行回答、最后面试老师结合你提交的资料，问你一些个人问题。比如有的学生提交了自己在某次大赛中的获奖证书，老师很有可能会问你关于这个比赛的问题。 3、专业课：专业课是复试里面重点考察的一块。大部分院校考察财务管理和财务会计两门，也会有成本会计、管理会计、以及审计等。一般学校都会给出大纲和参考教材，也有个别院校没有规定范围，基本参考CPA教材。其中财经类院校一般对于专业课考察难度较大，科目较多。
我是武汉融昱教育的吴老师，复试、调剂可咨询我！
三、会计专业考研多少人可以复试？
百分之71-83之间。
按照教育部的规定,复试人员的比例为:1:1.2——1.4之间,也就是招生指标如果是100人,那么参加复试的人数就有120——140,基本在0.83——0.71之间,考研复试通过率蛮高的。
会计硕士专业学位又称专业会计硕士（Master of Professional Accounting，简称MPAcc）是经教育部、国务院学位办批准设立的一种专业学位。[1]专业代码为125300。
四、考研复试面试题答错就是零分吗？
不会的，复试以前你要是和你的老师有沟通的话你答错一两个题目是没有关系的。
五、北大会计专业硕士复试经验分享
北大会计专业硕士复试是北大经济学院会计系选拔硕士研究生的重要环节。参加复试是申请人进入研究生阶段的重要关口，也是综合素质和学术能力的一次全面检验。以下是一些关于北大会计专业硕士复试的经验分享。
复试内容及流程
北大会计专业硕士复试主要包括以下几个方面内容：
- 学术考核：包括会计学和相关领域的知识考核，主要考察申请人的学习能力和对专业知识的理解掌握。
- 英文面试：英文面试是为了考察申请人的英语听说能力，并评估是否适合国际化课程的学习。
- 个人面试：个人面试环节主要考察申请人的综合素质、学术研究能力和团队合作能力等。
复试一般会持续半天至一天的时间，具体流程会根据院系的安排而有所不同。通常会先进行学术考核，之后是英文面试，最后是个人面试。
备战复试的准备
为了备战北大会计专业硕士复试，申请人需要做好以下几个方面的准备：
- 系统复习会计学知识：复习会计学的基本理论和实践知识，掌握相关概念和原则，应对学术考核。
- 强化英语听说能力：加强英语听说训练，提高听力理解和口语表达能力。
- 准备自我介绍和个人陈述：准备自己的个人经历和研究动机的自我介绍，以及对未来研究方向的个人陈述。
- 提前了解北大经济学院及会计系的研究方向和师资情况：了解北大经济学院会计系的研究重点和师资力量，以便在个人面试中表现出对学院和系所的了解和兴趣。
此外，申请人还可以通过参加模拟面试、与其他考生交流等方式增加复试的经验。
面试技巧及注意事项
面试是复试中最关键的环节，以下是一些面试技巧及注意事项：
- 自信而真诚：面试时要展现出自信而真诚的态度，坦然回答问题，展示自己的优势和特长。
- 注意言谈举止：在面试过程中，要注意言谈举止，保持礼貌和自律。
- 提问留心细节：在个人面试中，有时面试官会询问申请人的一些细节，申请人要准备好相关答案，以展示自己的务实和细致。
- 展示团队合作能力：申请人要强调自己与他人合作的经验和能力，展示团队合作意识。
- 有备而来：提前了解北大经济学院和会计系的研究方向和师资情况，准备好相关问题，以体现自己对学院和系所的了解和兴趣。
通过备战复试、提前了解复试内容和流程，以及掌握面试技巧和注意事项，可以帮助申请人更好地应对北大会计专业硕士复试，并提高复试的成功率。
感谢您阅读本文，希望以上内容对您备战北大会计专业硕士复试有所帮助！
六、会计专业硕士复试通过率有多少？
百分之71-83之间。
按照教育部的规定,复试人员的比例为:1:1.2——1.4之间,也就是招生指标如果是100人,那么参加复试的人数就有120——140,基本在0.83——0.71之间,考研复试通过率蛮高的。
会计硕士专业学位又称专业会计硕士（Master of Professional Accounting，简称MPAcc）是经教育部、国务院学位办批准设立的一种专业学位。[1]专业代码为125300。
七、会计专业专硕复试通过率有多少？
会计专硕属于专业学位硕士，复试通过率在百分之五十到百分之七十五之间。不过还是要看你报考的是什么学校的研究生了，如果是很热门的名校，会计专业硕士报名的通过率一般是百分之七十左右，具体情况还是根据入学难度的大小来决定，以上这些就是会计专业专硕复试通过率有多少的内容了。
八、事业单位乡镇会计专业面试题常见的题有哪些？
1、事业单位统考内容都是《基本素质测验》《综合应用能力》。
2、您报考岗位是要求会计岗位。
3、如果是事业单位财务岗位的招聘考试，那么会考事业单位会计准则、制度相关的内容。
九、21年会计专业研究生复试分数线？
会计专业的研究生复试分数线一般的是要达到国家线以后才可以的
因为达到国家线的太多了，所以说学校会根据自己的情况给你下复试录取通知书的
而国家的录取线研究生录取线又分A类地区和b类地区的
一般情况下，A类地区要高于b类地区的分数线十分以上
所谓的高十分是总分，高十分，而单科的分数只是稍微高一点点，三分两分的四五分的差别的
十、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());
}
}