面试一位豪横的程序员,技术确实不错,就是太豪横了该要不要?

一名HR面试了一位技术出众但态度傲慢的程序员,后者拒绝做笔试题并表现出不尊重的行为。网友对此事看法不一,有人认为技术强就有底气,有人则担心其情商低难以管理。

在职场中,经常会遇到能力很强,但是工作态度却很一般,有点恃才傲物的员工,对于这样的情况,放弃又有点舍不得,不放弃又可能会影响到团队氛围。而如果面试中遇到这样的求职者该怎么办呢?

最近在互联网论坛上看到这样一个帖子:HR面试一位能力很强的程序员,要求做笔试题被拒:应届生才做笔试呢!网友评论炸锅了!到底是怎么回事呢?

这位HR在帖子中说自己遇到过这样一个程序员,写代码的技术还是非常不错的,在简历中也可以看出来。只是这个程序员有点太自大了。按照公司流程,HR要求程序员做一套笔试题。可那个程序员直接就说了:我这么多年工作经验,还用得着去做笔试题吗?只有那些应届生才应该做笔试题。

之后HR又要求他自我介绍,没想到又被怼了:简历里写了,自己不会看吗?而且这个程序员在面试时,还时不时玩着手机,一点都不尊重人。

网友是怎么评论的呢?

有网友说我也遇到过这样的程序员,面试比较狂,可是入职后却服服帖帖,写代码比谁都强,所以说只要你技术强,还是有底气这么说话的,毕竟他的选择机会很多,不一定要去你们公司。

还有网友给HR支招:对这样自以为是的技术员,你一定要表现的比他更加强势,比如出一些很难的面试题,让他知道人外有人,天外有天,只要你的水平比这个程序员高,那他就会很听话,态度也不会这么狂。而且这样的求职者其实是很难得到的,放弃了也太可惜。

可是大多数网友还是认为:这样的程序员情商比较低,不适合留在公司,即使你录用了他,等他入职以后也很难管理的,会花费你更多的精力。

还有网友说:最讨厌那些做笔试题的公司了,其实根本没有多大用,只会浪费时间。当然这只是针对有经验的员工,应届生做笔试题也没问题。

对此,你们怎么看呢?欢迎写在评论中。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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