血泪整理!打破秋招信息差的秘诀,附超全校招实习表(25-28届)

秋招季就像一场没有硝烟的战争,提前批秋招更是,真正懂得找工作的,是利用好信息差,借助外力,助自己早日上岸,不少同学在求职路上摸爬滚打后才发现,那些成功拿到 offer 的人,往往是更早打破 “信息差” 的人。

今天就把我的亲身经历和总结的干货分享出来,帮大家少走弯路,文末还准备了超全的 25 - 28 届校招实习岗位 list+面经,持续更新,本文干货+各种资料,绝对超有所值,喜欢的可以一键三连,关注up!

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一、秋招中的信息差 “重灾区”
岗位发布渠道:很多同学以为校招岗位只在学校官网或招聘平台发布,其实不然。不少企业会在自己的官方公众平台、某博,甚至某脉、某薯等平台悄悄放出 “隐藏岗位”。关于这个,俺同学,就是在某薯刷到某大厂的内推信息,成功投递后顺利拿到 offer。
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岗位要求误读:招聘信息上写的 “有相关经验者优先”,让很多同学望而却步,其实很多企业对于应届生的实习经验要求并没有那么苛刻,只要你有相关课程学习、项目经历,都可以大胆投递。我有个朋友,仅凭课程设计中的一个数据分析项目,就拿到了某知名企业的数据分析实习岗。

时间线混乱:秋招时间线拉得很长,从提前批、正式批到补录阶段,各个企业时间节点都不一样。有些同学因为没掌握好时间,错过了心仪企业的投递,只能追悔莫及,这里不得不说认知高的那些同学了,掌握提前批和正式秋招,相当于拥有了两次机会!

二、打破信息差的实用方法
搭建信息网:除了常规的招聘平台,多关注行业论坛、垂直领域社群。比如想进互联网行业,可以加入产品经理论坛、运营社群;目标是金融行业,就关注金融从业者的交流群。同时,善用搜索引擎,用关键词 “XX 企业 秋招内推” 搜索,说不定能发现惊喜。

主动联系前辈:通过校友群、领英等渠道,找到在心仪企业工作的学长学姐,礼貌请教秋招经验和岗位信息。大多数前辈都很愿意分享,说不定还能得到内推机会。巧用工具:整理信息的工具很重要,用 Excel 或在线文档记录各企业的投递时间、岗位要求、面试进度,避免混乱,此外像不收费的工具也是可以白嫖用用的,像AIJob帮找、牛客、面试鸭等等啊。

另外,关注一些专门做求职资讯的博主,它们会定期汇总校招信息,不过这个貌似大多都收费,不过也能理解,这些信息的收集及其费时间,很多民营企业吧,岗位发布平台比较散乱,收取一定资源信息整合米,所以能理解,看到这里不得夸夸博主,免费奉上大法!

三、重磅福利:25 - 28 届校招实习岗位 list
说了这么多,知道大家最想要的还是岗位信息+面经!我花费大量时间,整理了涵盖科技、金融、互联网、快消、外企等多个行业的 25 - 28 届校招实习岗位 list,包含岗位名称、企业介绍、投递方式等详细内容。无论是想积累实习经验,还是争取转正机会,这份 list 都能派上用场!
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最后不得给up来个一键三连,早日上岸!

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在Win10下配置PyTorch环境可能会遇到一些困难,但只要按照正确步骤进行,就能成功安装。下面是一个简单的配置指南: 1. 首先,确保你已经在电脑上安装了Python解释器,建议使用Anaconda发行版,因为它已经包含了大部分常用的科学计算包。 2. 打开Anaconda Prompt,并创建一个新的虚拟环境,以便隔离PyTorch的安装。可以使用以下命令:```conda create -n myenv python=3.7```,其中"myenv"是你要创建的环境的名称,"python=3.7"示使用Python 3.7。 3. 激活虚拟环境:```conda activate myenv``` 4. 安装PyTorch的基础包。可以在PyTorch官方网站中找到适合你系统和Python版本的安装命令。例如,如果你的系统是64位的,Python版本是3.7,你可以输入以下命令:```conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge``` 5. 等待安装完成,这可能需要一些时间,因为PyTorch包的大小比较大。 6. 安装完成后,可以通过运行以下命令来验证PyTorch是否成功安装:```python -c "import torch; print(torch.__version__)"```。如果没有报任何错误,并且显示了安装的PyTorch版本号,则示安装成功。 7. 如果你想使用GPU加速,还需要安装对应的NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包。可以在NVIDIA官方网站上找到适合你显卡型号和系统的驱动和CUDA版本,并按照官方指南进行安装。 8. 最后,你可以尝试运行一些PyTorch的示例代码,以确保环境配置正确无误。PyTorch官方文档和教程提供了大量的示例代码,可以帮助你入门。 希望这些步骤能帮助你在Win10下成功配置PyTorch环境。如果还有其他问题,可以参考博客-csdn中的更详细教程,或者向PyTorch的社区寻求帮助。
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