记录找工作的那些事情(毕业篇)

本文回顾了一位大学毕业生在求职过程中的经历,从最初过于自信导致错失机会,到后来通过反思理解了求职的复杂性和自身不足。文章强调了目标明确、实际技能与面试准备的重要性,并分享了在不同企业面试中遇到的独特挑战和收获。

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       写这篇文章的目的,只想把自己在找工作遇到的点点滴滴记录一下,一是对自己的经历有个回忆,二是希望也会帮助到他人。文笔不好,但写的很真诚!

       找工作这个事情每个人都很经历过,虽然略有不同,但是开始都是几乎一样。我的故事就从学生毕业开始讲起。

      

       2008年,读了N多年的书的我就要毕业了。看着周围的同学都在为找工作积极的做准备,而我还在实验室里面为老师的项目忙东忙西,认为找工作其实是小case。没有放在心上。

      那一年,第一个来我们学校招聘的是百度。百度招聘一直有内部推荐,其实就是在百度里面的师兄师姐给你推荐一下。不要小看这个内部推荐,其实这是一个很好的机会。为什么这么说。因为百度人会先到学校请这些内部推荐的人在酒店里吃个饭,其实吃饭是小事,主要是有个展示个人机会的舞台。如果你的善于言谈或许就会被记录下来,再后面的面试会有很多机会。而我虽然在内推,但是没有说一句话。O(∩_∩)O哈哈~。在笔试的时候,估计自己的实力也不行,连面试的机会都没有。o(╯□╰)o。

     

       第二个来学校的是腾讯。最开始是笔试,笔试题都那个样子。基础知识,数据结构,算法。很多人都可以通过。也就是说有很多人进行面试,同理淘汰率很高。面试我的是个很年轻的GG。写个字符串拷贝算法,strcpy。这个问题只要看看面试题都会写出来。还问了做过什么项目。还有那时的简历上写了会COM组件。其实自己没有用过,只是看过一本书。然后就被GG问倒了。因为没有做过只是看过理论,有些实际的东西还是不懂的。面试完毕之后就已经知道over了。从这个面试经历就知道简历上只能写你会的。不会的千万别乱写。这个会的,是指真真正正做过的。


      第三个来学习的是华为。好家伙这公司直接在最好的酒店里面试,搞得很牛逼。笔试,群面,单面,英语,HR。说有意思的事情,就是群面。发现这个群面真的有意思,就是分成2组,每组6个人。然后每组根据论题互相讨论。根据讨论的情况,给大家排名。其实这个群面是考察一个人的合作能力,不是考察谁能说的问题。无论你是队长还是记录什么的,只要你真诚与人合作就OK了。千万不要为了评价而互相抨击。我对面的哪一组就是,一个宿舍的很好的朋友,面试官让他俩互相评价,哪知变成了互相讥讽。结果可想而知,两个都被咔嚓掉。但是他们还会回到那份真诚的感情里面了吗。我是在被单面时被咔嚓掉的,原因就是一个。面试官问我有什么业余爱好,我说有篮球,音乐,唱歌。他就不屑的说到了华为可没有时间给你休闲。我想我over了。事实证明也是这样。从这份经历我发现,找工作还是得讲缘分的。适合你的才是最好的。即使在在以后的两次华为面试也重复体现了这一点。我与华为没有缘分。后面还会讲到这个问题。

      第四个面试的就是我选择进去的公司。这家公司也是很气派。尤其是笔试题,没见过考的这么全面的。C++,操作系统,计算机网络,数据结构,算法,汇编,是否跟计算机有关系的都考了。第一面的时候问一些设计模式,记得最清楚的问题就是如果对矿泉水进行设计。考的很牛逼。还有线程如何使用等等。最后一面就是问你一些其他问题。然后就是英语面试,这是最失败的地方。根本没有听懂。太囧了。然后签约的时候,我说就想去上海,但是人家直接给我踹到西安去了。我想想西安也行,压力小。就答应了。哪知这个地方没有待到1个月就离开了。这是后面的事情了。有机会再讲。

     毕业的找工作经历了一个月,之所以浪费的这么多好的机会,总结了一下。就是太自信自己的能力,没看过任何面试题。以为别人也没看过。哪知与同学聊天的时候才知道,人家看了80%的面试题。怎么能不会呢。还有一点就是自己一直在实验室做项目,没有任何在公司工作的经验,这也是问题之一。其实最重要的一点就是,自己没有任何目标。不知道去什么公司,要干什么。就是瞎蒙那种。所以就会这样。╮(╯▽╰)╭。

      先写到这里,后面还会写参加工作5年中所经历过的面试情况。

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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