业内人士坦言——猎头公司做不大

业内人士坦言——猎头公司做不大
 
 
         幼小时,靠着你;长大了,另立山头。这是一位猎头公司老总日前对中国猎头业发展的描述。他说,猎头是一个靠个人智力、社会关系,不需要太多资本的行业,这样的行业背景,注定了“猎头”公司做不大。
   
        据记者了解,上海目前人才中介机构已达数百家。这些机构产生的一个重要根源就是:靠原有老机构的不断蜕变。上海两家有政府背景的人才中介公司,目前都已经从原来母公司中各自分裂出五家人才中介咨询公司。上海一家著名国有人才机构的老总,目前已是五家母公司控股的人才中介机构的法人代表。他对记者说,猎头公司做不大,是由行业特性决定的。他们公司刚成立时,因为有政府背景,员工都比较珍惜。经过几年的市场的历炼,不少“猎手”开始集聚起较好的社会资源,效益明显提高。与此同时,由于原有分配机制上的不合理,相当多“猎手”认为,自己有这么多的资源,与其为公司打工还不如自己干,“另立山头”的想法开始冒出。这位老总认为,与其让个人单干,还不如公司给其搭出平台,由公司控股,以猎手参股的方法成立新的公司。这样做的好处在于:个人积极性提高,在公司经营的整体策略上可以步调一致,不会形成太多竞争对手。这位老总说,现在如果有员工提出要组建新公司,他是全力支持的。
   
        上海另一家具有政府背景的人才公司老总向记者介绍说,他们公司目前也从一家裂变成5家。从单个公司来看,可能都做不大,但由于公司与众多子公司之间整体的推进战略,使公司群的效益明显增加。一位猎手对记者说,“猎头”中介行业就如同律师业,完全靠个人社会关系及智力,这个行业最后出路就如同律师事务所实行“合伙制”。猎头公司做不大是肯定的。——组织人事报
 
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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