offer选择的思考

找了将近1个月的工作,终于落下帷幕。

虽然没有拿到心仪的offer(何止没拿到,心仪的公司连面试机会都没有),但是至少比现在的好,终于不必再忍受那些单调无味的工作,不必再忍受那无力改变的环境,不必再忍受那没有技术氛围的氛围。

也许是我不够强大吧,所以两年中并没有改变什么,但是我很欣慰自己能够始终友好的对待别人,无论这个人曾经在工作上对我多么敷衍,又或者抹杀了我什么劳动,随着时间流逝,那曾经的不满都遗忘了,我仍然像什么都没有发生一样,保持一颗纯真的心,对待我身边的人。也许这种行为反馈比较傻,但是我真的做不到像他们那样,我似乎有健忘症,遗忘知识,也遗忘仇恨。

说一说这一次求职的经历吧。“骚扰”了不少公司,在boss直聘、内推网、拉勾and脉脉上,我把这个量看作自己对积极找工作的一种努力,虽然你们没有给我发面试邀请,至少我努力争取了,也许我经验还不够,又或者简历不够亮眼,技术栈比较普通,又或者因为我是girl(old girl),总之因为种种原因吧,你们中的绝大部分没有选择我,没有让我去面试。一些公司也许是比较缺人,相中了我的简历,给我发了面试邀请,我基本上是来者不拒的,我不能拒绝来自任何一个公司的好意,不管我有没有准备好,在有限的时间内,我都得收拾好情绪,上战场。有的胜了,有的败了,胜少败多,我自己也很清楚,自己确实还有很多欠缺的地方,通过这些面试,也能深刻知道自己的一些不足,在今后的每一天里,我都要为弥补这些不足而努力。

我很感谢那些给予我offer的公司,我更很感谢那些认可我的面试官,那些面试官人很nice,我犹记得那个凉爽的下午,面完了一家,时间还有剩余,我又辗转到另一个公司去面试,其实很多面试官的模样我已经记不太清了,但是那个二面面试官的笑容我现在还清晰的记得,我还记得自己回家的路上,笑了一路,就是那种舒心的笑,很久没有那么舒心的笑过了 ,有的人的笑容就是那么感染人,姑且叫它治愈系的笑容吧,愿世界和平。

还有一个比较nice的leader,我会好好记住跟他说过的话,以后要多学习、多看书、多思考、多总结,多实践,他也是我的榜样,通过一次面试就能够感受到,他也是我想成为的那种人,如果不能和那样的人一起工作,就努力成为一个那样的人吧,也许有一天大家还会再见面。

我总共算是拿到了两个offer吧,本来准备去第一家(A公司)的,后来机缘巧合面了第二家(B公司),然后又运气好面试时没有被为难,拿到了offer。在选择offer的时候纠结了好长时间,询问了10多个人,自己还进行了比较原始的人才调查,还进行了数次的抓阄,经过多方面的对比,我其实比较倾向于A公司,但是听到很多别的声音说B公司平台大一些,这的确也是我个人履历所欠缺的,直到那最后一刻我还处于纠结的状态,当时A公司的面试官已经和我聊入职后的一些事宜了,可以说是最后时刻了,我必须做出决定了,不能再拖了,当时脑海里就在疯狂运转着个人履历,个人履历,我想B是更好看一些,于是选了B,虽然A有很多我喜欢的地方,但是为了那个人履历,我还是选择了B。A公司的面试官和hr也没有作过多的挽留,就简单了解了一下我的想法。我其实是不舍的,可是我必须做出一个选择,鱼和熊掌不可兼得,此时此刻,我不能得到所有的,只能选择其中一个,无论其他的我有那么想要,都没有办法,既然自己这么纠结,就选择一个大多数人都认为正确的答案吧。

而现在,我有点后悔,我觉得自己错过了一个不错的机会,其实我也已经花了很多时间,用了很多方式去了解了,事实也证明,去A公司对我而言能够解决我当下遇到的所有问题,而去B公司只能解决部分问题,而且我最关心的问题未能解决,A公司的福利也更好,制度方面也更有人情味。A公司其实很有发展前景,处于高速发展中,是一个非常有活力的公司,技术团队也很棒,这样一个鲜活的公司和团队,不正是我最想要的吗?我为什么要做出一个违心的选择,为什么不遵从自己的内心,为什么要按照别人的想法和意愿而为,别人只是站在他们的角度想问题,他们的想法一定是正确的吗?他们思考的又是全面的吗?不会有偏见吗?这些问题的答案,在现在是毫无悬念,可当时(其实也就是昨天)我已经迷失不辨方向了,我做出了错误的选择,至少不是那么正确的选择,总之没有选择自己最想要的。

这是一个关于offer选择的深刻总结,既然已经做出了选择,就要为自己的决定负责,好也罢坏也罢,要从这件事得到教训,以后无论面临什么样的事情,都要遵从自己的内心,从心而为,不要在乎那些外在的东西,不要受那些外界的影响,去做自己最想做的事情,决定了就总结问题,有则改之无则加勉,不要后悔,后悔没有什么用,还耗费心力,浪费时间。

已经知道所有,就继续往前走,走好后面的路,所谓该干嘛干嘛。

记住要做正确的事情,做现在该做的事情,不做现在不该做的事情。

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 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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