菜鸟求职记2

本文讲述了作者在求职过程中的两次经历,一次是在阿里巴巴的宣讲会上未能获得笔试机会,但从中领悟到优秀企业对人才的态度;另一次是在中体彩的宣讲会及笔试中积极争取并最终获得参与机会的故事。

9月14号……

记得那天下午早早的就到了西电,等待alibaba的宣讲开始,然后就是占了个前排,听了一下午的宣讲,接下来要笔试了,可是人家只给收到笔试通知的菜鸟有座位,我们这等野鸟连笔试的机会也不给(后来听说最后还是给机会了,可是本菜鸟没有参加),说到这,我还清晰的记得当时有位长安大学的女菜鸟当着那么多人得面站起来为HR为什么他们学校的鸟都没有收到笔试通知,不愧为长安大学的鸟,胆够肥,她当时问可不可以霸笔的时候,好多人包括我都好像多多少少有点嘲笑和惊讶的意思,可是后来我反思了一下,我们或许就是因为有这样的一种心理或是盲目的心理,导致我们和别人总是有差距的,好长一段时间都在内心对其进行佩服……

人家不让参加我们也没办法,好公司不给机会咱不能坐以待毙吧,那就参加小公司的笔试呗,我们一行人就参加了珠海全志科技的笔试了,在嘈杂声中打完了笔试题,这也算我来古城的第一次正式笔试吧,更多的想的是见一见笔试题,然后收集收集经验,答完后还专门抄了几道不会的题准备回来了好好研究研究为以后积累积累经验,等我们出了西电的J110后才知道原来人家阿里有安排霸笔的地方,无奈痛苦又悲伤,就这样,或许此生与阿里无缘了,想想还真有点衰有点惋惜!作为IT菜鸟,没有为这些IT界的牛公司争取一把还真有点亏,后来才知道其实对于大公司,最注重的就是人才了,只要你有足够的能力和技能,只要你愿意争取,那么他们还是很愿意给你机会的,因为他们要的是人才,他们不会放过任何一个对他们有益的人才的,他们也不愿意把人才白白的让给其他公司的,只要你愿意为自己争取,那就加油吧!

9月15号,

这天从早上起来直到晚上都在PC前面,就在六点多的时候,突然有消息传出:西电晚上7点到10点有 中体彩 的宣讲加笔试,在万般纠结之后,我和旭子决定飞奔电大参加笔试。说到这了,顺便说说旭子这个哥们吧,人确实挺好,挺仗义,同其他一些人相比也可以说是比较勤快整洁的吧,就拿今晚的笔试来说吧,能在这么短的时间内赶到西电没有迟到(应该说是能够在这么晚了还愿意挥汗赶到西电)就已经够可以的了。

更可悲的还在后面,我们去了以后人已经坐满了,没有一个空座位了,我两就站在了最后面,听完宣讲后他们竟然说是没有多余的教师让后面的同学参加笔试,让我们先回去,我去!这么大老远的赶来,还参加不了,怎么能这么轻易的就走了,还说要我们交了简历等他通知,我又不是211、985,等你通知恐怕没戏吧,看了看后面墙沿上可以站着答题,本菜鸟就丢面子一回,主动要求给份题趴在墙沿答,而此刻惊人的一幕发生了,因参考人数太多,发题人员让考生自己上前取试卷,好啊,机会来了,拿到试卷其他一切都ok,就这样在拥挤的人群中本菜鸟挤了进去,成功拿到一份C/C++试题,挥汗钻出了人墙,走到后面的时候,发现已有好多人和我的想法一样,已经趴到了那里开始答题了,我也毫不犹豫的开始了答题……

说实话,那套题还真可以,站在那里答还越大越来劲,因为此刻我还知道每道题该怎样计算怎样下手,而这时已经顾不得倾盆的汗水挥洒了,衣服早都湿透了,脸上的汗水还得时不时的用两手掌缕着往下甩甩以防止汗珠流到卷子上去……那一刻的场景,真可谓求职呀,至今还历历在目。

匆匆打完回到住处已经晚上10点多了,我跟旭子又吃了(中午已吃过)铁蛋面,赶回寝室,洗完了澡,而此刻,我还不能睡,有赶紧整理了收集到的试题,到了很晚才入睡……委屈

【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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