面试官忽悠你的最大谎言,绕过少奋斗三年

在这里插入图片描述

在面试过程中,我们尽量展现自己好的一面,去迎合岗位要求和面试官,但这也会让我们成为待宰的羔羊!

求职者是最容易被忽悠的群体!每年都有大量的求职者被骗,惨的可能会失去人身自由,好一点也可能会浪费几年的青春。

下面8个面试中常见的谎言,你最好仔细看一看:

1:虽然现在薪资不能满足你的要求,只要你有能力,薪资绝对不是问题?

  • 公司内加薪都是按比例加的,如果你前面工资低,你加的也会低。如果你表现出色,比例会高一些,但绝对数量上,仍然可能比别人加的少。

  • 换工作的时候,新公司会看你前一份工作的工资,如果你前一份工作工资低,跳槽加薪也会受到限制。

反例:

  • 如果你了解这家公司,相信老板的人品和公司的发展前途,可以忽略这一条

  • 如果你就是为了学习技术或另有所图,你了解这家公司可以满足的你的要求,可以忽略这一条

2:以大公司的名义招聘,实际上是外包公司,或者附属的小公司

  • 并不是一定不能去外包公司,但必须先了解清楚你要去的公司是什么公司再做决定。避免稀里糊涂进了坑。
  • 问清楚:签约的是那个公司;以后工作的场所是哪里;具体做什么工作。

3:公司虽然现在发展不好,但是很有前途,马上就要上市了

  • 好不好不能光听面试官一家之言,
  • 上网搜一下这家公司的资料(天眼查,企查查),
  • 多方了解这家公司,有没有负面新闻,公司氛围怎么样。

4:招聘岗位说的天花乱坠,进去后做的事情摇摇欲坠

  • 问清楚入职后每天具体要做哪些事情,避免和自己想的完全不一样。
  • 问一下为什么招人?是业务扩张,还是人员流动。如果是人员流动,是不是这个岗位本来就是个坑?当然正常的流动也是可能的。
  • 问一下以前做这个岗位的人都去做什么了?如果他们是高升了,那很好。如果他们都是换工作了,是不是这个岗位是个坑?

5:以任何名义要求你交钱再入职!

  • 很简单,让你交钱的一定是骗子公司!

6:薪资高,福利好,各方面都好,他们就看上你了!

  • 天上从来没有掉过馅饼,但是地上到处都是陷阱!
  • 碰到特别好的事情,很可能就是个坑,一定要多方了解公司和岗位。

7:薪资幅度很大,比如8000-20000,但是没说清楚具体组成

  • 有可能是底薪3000,其他都是绩效奖,绩效不好就不发,

  • 问清楚薪资的构成和发放标准!

8:不回答前面谎言涉及的问题,或者含混其词

  • 不要不好意思问前面的问题,进了坑以后会后悔莫及,
  • 如果面试者不愿意回家上面的问题,就远离这家公司!

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,给大家节省了很多时间。

三、入门学习视频

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。

四、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

五、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。


这份完整版的Python全套学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论 7
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值