一周就业培训小结

企业AI落地四步法:从混沌到清晰的实战施工图 人工智能在企业中的应用,本质是业务问题的技术求解过程,而非单纯的技术选型或模型堆砌。其核心原理在于将模糊的战略愿景,转化为可测量、可执行、可归因的业务动作闭环;技术价值体现在对营收、成本、客户留存等关键指标的实质性改善;典型应用场景覆盖制造业预测性维护、零售动态定价、金融反欺诈与智能客服等高价值环节;而真正决定成败的,往往不是算法先进性,而是数据-决策-结果之间的血流贯通能力与人机协同机制。本文聚焦‘AI战略落地’与‘企业AI实施路径’两大热词,提供一套跳过PPT、直击产线的轻量级方法论。 阅读详情

在2019年4月我参加了一个我为期五天的就业培训指导,现做出如下总结(按时间进行)

  • 第一天 户外拓展训
    进行一些大型集体游戏,如蛟龙出海,罗汉塔等。我认为这些游戏的主要目的是帮助我们相互认识(来自不同高校的不同专业)。
    1.培养相互之间的团队合作意识;
    2.明白团队中的每一个人都有可能直接影响到团队的发展(罗汉塔游戏中只要有一人出错就可能直接影响后面的);
    3.做事的目的性要强,因为只有这样,才会在努力的过程中不会感到疲惫。

  • 第二天 职业探索(KSP)
    我们的职业生涯,就如同恋爱一般,会经历:热恋,降温,矛盾,平淡,亲情的过程。所以在求职时,最重要的就是要与目标高位相互“顺眼”。对所求岗位要做到“知己知彼,投其所好”。学会解读招聘广告中目标岗位对“知识(K),能力(S),态度(P)”的具体要求,其中能力又被分为专业技能和通用能力。

  • 第三天 优势挖掘(STAR)
    针对自身优势,发展自己的不可替代性。记得有句话是这么说的:“努力一定会有结果,但是不一定都是好结果”,所以有时候,我们应该针对自身优势(兴趣,性格,能力,价值观),选择适合自己的岗位。
    企业比较重视的职业技能:表达,沟通,应变,组织,协调,领导,团队,创新
    写个人经历时从“情形(S),挑战(T),方法(A),结果(R)”方面称述,最好加一个感悟。

  • 第四天 简历制作
    一、简历的种类及形成
    二、简历的内容
    1.基本信息:
    名字,电话(采用344的形式,如666-6666-6666),邮箱,出生年月,籍贯(当离工作地点比较近时,可以写,因为这样跳槽几率比较小),照片(有活力,亲和力强;脚跟上抬15度显高,侧身15度显瘦。建议:最好在专业点的影楼拍摄)
    2.求职意向:
    一份简历最好就一个求职意向
    3.个人优势:
    教育背景:专业对口的情下,你有我有我更好(可以附上课程成绩-最好写是自己听课的,熟悉的,防止三面失败,奖学金状况)
    实践经历: 运用star法则突出自己的实践经历,3到4个能力事件,占整张纸的三分之二,提供证据:数字,结果,他人
    技能证书:有证书写证书,没证书就写“精通,熟练,掌握,了解”
    获奖情况:分类填写
    学术类:奖学金多少次(专业排名)
    社团类:北华大学优秀团员
    文体类:运动会,唱歌比赛
    个人兴趣与岗位的匹配性(可以不写)
    自我评价(真实性)
    三、简历的排版和设计
    1.简洁,客观
    2.本专科简历不超过1页
    3.附件魔咒,专业各异(证书的话一张纸最好放4-9张;工科还需附上成绩单)
    4.法无定法,凸显特色

  • 第五天 模拟面试
    面试流程大致可分三步:一面hr,二面hr管理,三面技术。
    面试时要注重自己的形象。

【企业管理】【管理科学】企业全岗位综合运营与组织知识矩阵体系01 岗位类别核心职责工作内容(详细)协作模式协商焦点博弈策略信任建立机制序列化工作流程关键绩效指标研发类​技术创新与产品开发1.需求分析:R=f(U,M,T) 2.概念设计:C=D(S,B) 3.原型开发 4.测试验证 5.文档编写敏捷团队、跨功能协作技术方案、资源分配、优先级纳什均衡:ui​(si​,s−i​)≥ui​(si′​,s−i​)代码审查、技术分享、结果透明瀑布模型/敏捷迭代1.专利数量P 2.技术就绪度TRL 3.缺陷密度D<0.1/KLOC其中:U=用户需求, 阅读详情

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编号类型领域评价人被评价人评价方法和策略评价控制的逐步推理思考的方程式及语言/话术/表情/姿态/动作/脸色/眼色关联知识法律法规和底线要求1绩效结果导向型评价绩效管理直接上级全体员工关键绩效指标法(KPI)与季度/年度复盘会推理方程式:核对期初目标(量化)→ 分析实际数据与目标差距 → 归因(外部/内部、能力/意愿)→ 共识下阶段改进点。 话术:“来看下我们Q2的业绩面板。你负责的A指标超额完成,值得肯定。但B指标有10%的缺口,你分析主要是什么原因?” 表情/姿态:坐在会议桌同侧,电脑屏幕或文

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一周学习总结-2018/5/6

一周过的真的很快,作为一名大三狗,学校的课程不是特别多了,大部分都是选修,虽然一周空余时间非常多,但是自己也要好好指定计划,要不然很容易荒废过去。这一周我将SSM的整合学习完了,前期的Mybatis大部分讲的是数据库表的联系,一对一,一对多,还有多对多。因为之前单独学习过数据库基本操作,所以听起来不是很难理解,自己多动手练习即可,相比hibernate,Mybatis真的要方便很多,下面说几个在联...

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一周学习总结

学习:代码从不懂到大概知道,从整体上进行把握,知道每个函数的输入输出,明确自己的目的。 本周在做图像特征提取和描述的mat文件。初步实现dense的边缘检测和描述,效果一般。再试grid和harries的检测,看看效果。 交流:这一点很重要,主动在QQ 群里寻求帮助,好心人还是很多的,即使有时没人回答,也不需要气馁。需要注意的是 在伸手向他人寻求帮助的时候,要考虑好问什么样的问题。现在记事

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两相交错并联Boost电路仿真模型(Simulink仿真实现)

内容概要:本文详细介绍了两相交错并联Boost电路的Simulink仿真模型,属于电力电子变换器领域的核心技术研究。该模型基于Simulink平台构建,重点在于通过多相交错并联结构提升Boost电路的输出稳定性与转换效率,有效降低输入电流纹波,适用于中高功率电力变换场合。文档系统阐述了电路的工作原理、闭环控制策略设计、软启动机制实现以及关键参数的优化方法,充分展现了多相并联技术在改善动态响应、提高功率密度方面的优势。同时,提供了完整的仿真建模流程和技术路线,涵盖主电路搭建、控制器设计、系统调试与性能分析等环节,并配套提供仿真文件、设计报告及参考文献等丰富资料,便于学习者深入理解与实践复现。; 适合人群:具备电力电子技术基础知识、熟悉Simulink仿真环境,正在从事新能源发电、电动汽车、工业电源系统等相关领域研究的硕士博士研究生、科研人员及电气工程方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于深入理解多相交错并联Boost电路的拓扑结构与工作机理;②支撑科研项目中的高效DC-DC变换器性能验证与优化设计;③为实际电源产品开发提供理论依据和仿真原型;④作为高校课程设计或实验教学的参考案例,提升学生的工程仿真与系统分析能力。; 阅读建议:建议结合文档中提及的其他相关变换器模型(如LLC谐振变换器、PFC电路、Buck变换器等)进行横向对比学习,深入掌握不同拓扑的控制策略差异与适用场景,并充分利用所提供的网盘资源下载完整仿真模型,动手调试参数、观察波形,从而深化对多相并联控制、电流均流、闭环稳定性等关键技术的理解,全面提升电力电子系统的仿真与设计能力。

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团爸讲算法 1396

工作小结

工作了差不多两周了,前一周多时间差不多都在搞培训打了几天酱油。回想一下,已经有大概半年没写过程序了。今天又重操就业,一开始有点生疏包括一些常用的函数的返回值和参数都忘记了,还好有度娘做技术支持虽然磕磕绊绊但最终还是算是勉强完成任务。舒服的躺在椅子上突然想到其实现在就应该多拼一拼,等到以后老了想拼估计也拼不了了,需要珍惜现在的每一天。所以世界并没有那么多不公平,只是自己不愿去争取而已。

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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JavaPub 6929

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weixin_45467938的博客 447

一周学习总结-2018/7/29

     这周迎来了人生第一个面试,分享一下面试心得。在和面试官约好时间后自己一直处于高度紧张的状态,吃也吃不好,睡也睡不好,一直在重复的看面试会考的知识。星期六早上10点中面试准时开始,一直聊到12点多。聊完很疲惫,结果自我感觉一般,很多能回答出来的问题由于紧张都忘记了或者没有回答清楚。当然也有很多完全不了解的领域。面试完就感觉凉了。于是倒头就睡觉去了,可能是因为很累的缘故,一觉醒来都2点30了...

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