招聘优秀人才的秘诀

前十秒印象论

你不会有第二次机会给人留下第一印象!

这句话在面试中是至理名言,有太多的文章描述着一个面试的“头五分钟”是多么的重要,面试官会在这几分钟里对你做出初步的评价。如果他们喜欢你,他们会寻找理由喜欢你更多;如果他们不喜欢你,他们可能会在接下来的面试时间里找理由拒绝你。

Toledo大学的两名心理学学生Tricia Prickett与Neha Gada-Jain与他们的导师Frank Bernieri协作,在2000名学生中做了一个调查:通过面试的前10秒钟来判断面试的结果。

不过问题在于对前10秒钟的预测是无用的。

倾向于用某种方式通过搜索、解释或优先信息来证实一个人的信念或臆测;基于最轻微的交互所作出的无意识判断在很大程度上会受到我们现有的偏见和信念影响。

换句话说,大多数面试是在浪费时间,因为99.4%的时间花在了证实“前十秒印象论”上了。诸如“介绍自己”、“你最大的优点/缺点是什么?”等问题,这些问题可以说是一文不值。同样一文不值的还有面试案例和许多公司都会使用的问题。这类问题的回答是可以通过练习来提高完善的,所以面对这样的预测又有什么意义呢?

Google某人力运营部高级副总裁说过:“我相信诸如此类的问题会继续被公司使用,不过我们将尽所能来阻止这个,我们会忽略这些问题的答案。”

结构化面试的无名英雄

1998年,Frank Schmidt和John Hunter发行了一个针对长达85年评估预测表现研究的综合分析。他们分析19个不同的评估技术并发现在典型的、非结构化面试中,那些预测好的人中在录用后的表现并不好。非结构化面试有一个“r2 of 0.14”,意思是它只能说明一个员工表现的14%。而最好的预测是出现在一个工作样本测试中,达到29%。这需要给候选人工作样品(类似于他们会做的工作),并评估他们的表现。不过即便这样也无法取得完美的预测,因为他们的实际表现还会取决于其他方面,比如与他人合作、适应不确定性以及学习。

结构化面试的出现改善了这一现状,其分为两种:行为和情景。行为面试要求候选人描述现有成果并与现职匹配。情景面试则是与工作相关的假设情况。我们可以发现结构化面试被认为是最公平的,但是为什么没有更多的公司采用呢?原因很简单,它们很难发展:你必须写、测试它们,并确保面试官能够坚持下去;随后你还要不断地更新它们以防止标准案例的出现。这工作量是巨大的。面对这种情况,有一种更好的办法。研究表明,组合评估技能要比单一技能好。

面试问题示例:

  • 请讲下你的行为对你的团队有积极影响的一次。(跟进:你的主要目标是什么?为什么?你的队友如何回应的?)
  • 请讲下你有效管理团队实现一个目标的情形。方法是什么样的?(跟进:你的目标是什么?你是如何对不同的人采用领导方式的?)
  • 请讲下你难以与人合作的一次(可以使同事、同学、客户)。是什么让你觉得难以合作?(跟进:你采取了什么步骤来解决这个问题?结果怎么样?你还可以怎么做?)

关于面试还有一个法则:“同样的问题,更精彩的回答。”

而作为企业该如何去做呢?或许可以参考下面几点:

  • 设定一个高的质量门槛,在你开始招聘时,确定你想要什么特征的并用其规划出一个群体。一个好的法则就是只雇佣比你更好的人。
  • 找到你自己的候选人
  • 客观的评估候选人,包括对下属和同事。确保面试官记好笔记以及对实际雇佣决定的记录,定期的回顾这些笔记并与新员工做比较,以此来完善评估能力。
  • 给予候选人一个加入的理由,明确工作事项。
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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