通用岗—半结构化：

1.中国式现代化的特征和本质要求

参考答案：

中国式现代化的特征和本质要求是我作为考生的角度来看，我认为主要包括以下几个方面：

首先，中国式现代化注重实现经济的现代化和社会的进步。这意味着不仅仅要在经济领域实现高速增长和产业升级，还要在社会文化、政治制度等方面实现全面的进步和现代化。

其次，中国式现代化强调坚持中国特色和文化自信。在现代化的过程中，要充分发挥中国传统文化的优势，保持文化的多样性和特色，不断传承和弘扬中华优秀传统文化，为现代化建设提供强大的文化支撑。

另外，中国式现代化追求的是全面发展和共同富裕。这意味着要实现经济的全面发展和社会的共同富裕，让每个人都能够分享现代化的成果，实现人民群众的全面发展。

最后，中国式现代化强调可持续发展和生态文明建设。在现代化的过程中，要注重生态环境保护和资源的合理利用，实现经济增长与生态环境的协调发展，为子孙后代留下一个美好的生存环境。

综上所述，中国式现代化的特征和本质要求是在实现经济现代化的基础上，充分发挥中国特色和文化自信，实现全面发展和共同富裕，同时注重可持续发展和生态文明建设。

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2.如何理解稳就业就是稳增长如何解决大学生就业难的问题

参考答案：

我觉得理解“稳就业就是稳增长”其实就是说，只有保持就业市场的稳定，让更多的人有工作，才能保证经济的持续增长。而解决大学生就业难的问题，我认为可以从以下几个方面入手。

首先，政府应该加大对就业市场的调控和支持力度。政府可以通过制定更加积极的就业政策，鼓励企业增加招聘岗位，提供更多的实习机会和培训计划，帮助大学生更好地融入就业市场。

其次，学校和教育部门也可以加强对学生就业的指导和帮助。学校可以建立更加完善的职业规划和就业指导体系，为学生提供更全面的职业培训和就业信息，帮助他们更好地应对就业挑战。

另外，企业也可以积极参与到解决大学生就业难的过程中来。企业可以与学校合作，开展校企合作项目，提供更多的实习和就业机会，同时也可以加大对新人的培训和支持力度，帮助他们更好地适应工作环境。

最后，大学生自身也需要提升自己的就业竞争力。他们可以通过提高自己的专业能力、拓宽自己的就业渠道、提高自己的综合素质等方式，增加自己在就业市场上的竞争力，从而更容易找到满意的工作。

总的来说，解决大学生就业难的问题需要政府、学校、企业和个人共同努力，通过多方合作和综合施策，才能够有效地缓解就业压力，实现“稳就业就是稳增长”的目标。

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3.如何理解农商行是地方性服务力最强的银行银行，员工应该怎么做？

参考答案：

农商行作为地方性服务力最强的银行，员工应该怎么做呢？我认为主要有几点。

首先，我们要深入了解当地的经济和社会情况。因为农商行主要服务于地方经济和农村居民，了解当地的产业结构、人口情况、经济发展状况等，有助于我们更好地服务客户，满足他们的需求。

其次，我们要注重与客户的沟通和交流。农商行的客户多是来自于农村和小城镇的居民和小微企业，他们对金融产品和服务的需求可能与城市客户有所不同。因此，我们要耐心倾听客户的需求，提供个性化的金融解决方案，增强客户的满意度和信任度。

另外，我们要不断提升自己的专业能力和服务水平。作为农商行的员工，我们应该努力学习金融知识和技能，不断提高自己的业务水平和服务质量，为客户提供更专业、更高效的金融服务。

最后，我们要强化团队合作意识，共同为实现农商行的发展目标而努力。因为农商行是一个以团队为核心的组织，只有团结协作，才能更好地应对市场竞争和客户需求变化，实现银行业务的持续健康发展。

综上所述，作为农商行的员工，我们应该深入了解当地经济情况，注重与客户的沟通和交流，不断提升自己的专业能力和服务水平，同时加强团队合作，共同为银行的发展贡献力量。

科技岗—半结构化：

1、四个国产数据库，TDSQL、GoldenDB、openGauss和达梦，对于四个数据库各自的特点及使用场景，作为农商行你推荐使用哪种数据库，为什么？

参考答案：

每种数据库都有自己的特点和适用场景:

首先，TDSQL是一个分布式数据库系统，具有高性能、高可用性和强一致性的特点，适用于大规模数据处理和高并发场景。

其次，GoldenDB是一款新型的OLTP（联机事务处理）数据库，具有低延迟、高并发和高可靠性的特点，适用于金融、电商等行业的在线交易系统。

然后，openGauss是一种面向企业级应用的开源关系型数据库，具有高性能、可扩展性和安全性，适用于大规模数据存储和复杂查询分析场景。

最后，达梦数据库是一种成熟稳定的关系型数据库系统，具有稳定性好、性能高和兼容性强的特点，适用于各种企业级应用场景。

作为农商行，我觉得推荐使用达梦数据库比较合适。因为作为一家地方性银行，我们的业务规模可能不会太大，但是对于数据安全性和稳定性要求比较高。而达梦数据库具有成熟稳定、性能高和兼容性强的特点，可以满足我们的业务需求，并且具有较低的使用成本，是比较适合农商行使用的数据库之一。

当然，最终选择数据库还要根据具体业务需求和实际情况来定，需要综合考虑各个方面的因素，做出合适的决策。

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2、金融业需要处理大量数据，你选择哪种模式的学习模型进行深度学习，为什么?

参考答案：

金融业确实需要处理大量的数据，而深度学习模型是处理大数据时的一种有效方法。对于我个人来说，我会选择使用卷积神经网络（CNN）进行深度学习。

首先，卷积神经网络在图像识别和自然语言处理等领域已经取得了很好的效果。金融数据中可能包含大量的图像信息（比如支票、银行卡图片等）和文本信息（比如客户信息、财务报表等），而CNN在处理图像和文本数据方面有很好的表现，能够提取出数据中的重要特征。

其次，卷积神经网络具有参数共享和局部连接的特点，可以减少模型的参数量，降低模型复杂度，适用于处理大规模数据。在金融领域，数据量通常是非常庞大的，所以选择CNN这种具有高效性的模型能够更好地应对数据量大的情况。

另外，CNN也有着较好的并行计算能力，可以在处理大规模数据时提高计算效率，加速模型训练和推理过程。

综上所述，考虑到金融业需要处理大量数据的情况，以及CNN在处理图像和文本数据方面的优势，我会选择使用卷积神经网络作为深度学习模型进行金融数据分析和处理。

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3、对于监控和性能优化方面，你使用过哪些工具或者你如何优化的?

参考答案：

对于监控和性能优化方面，我还是比较熟悉的。我曾经使用过一些监控工具，比如Zabbix和Prometheus。这些工具可以帮助我们实时监控系统的运行状态，包括服务器负载、网络流量、数据库性能等指标，及时发现和解决系统性能问题。

另外，我也会定期进行性能优化工作。比如针对数据库性能问题，我会通过优化SQL查询语句、增加索引、调整数据库参数等方式来提升数据库的性能；对于应用程序性能问题，我会进行代码优化、减少网络请求次数、增加缓存等措施来提高系统响应速度。

此外，我也会关注系统日志和错误日志，及时发现和排查系统异常情况，以保证系统的稳定性和可靠性。

总的来说，我会通过使用监控工具进行实时监控，定期进行性能优化工作，及时排查和解决系统异常问题，以确保系统的稳定运行和良好性能。