以后简历要将年龄写大一些

最近,有人给绍了一份国外某著名电子商务网站中国分公司 db manager的职位,据说要求还挺高,正好与我现在的职位相近,于是决定尝试一下。 昨天将resume发给猎头看了一下,在msn上得到的回复居然是“其他基本没问题,但是 你太年轻了,人家JD要求的工作经验和工作年限说明,我需要找个30岁以上的”,我晕。。。。。。

诚然工作经验和工作年限很重要,但这也不能和 工作能力 划成正比阿。

不过掐指一算,确实偶距离30岁还差那么好几年呢,居然无视偶得工作能力,实在令我郁闷!!!

也许下次应该把简历的年龄写大一些!

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数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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