8个要领_推荐自己

  1. 推荐自己应以对方为导向。在推荐自己的时候,注重的应该是对方需要的感受,并根据他们的需要和感受说服对方,被对方接受。北京某大学新闻系的女生小A,学习成绩好,业务能力强。听说一家全国性报社要人,她先花一天时间钻进图书馆研究这家报纸,然后拿着自己的简历和作品闯进报社总编辑办公室。总编看后问道:“为什么来我们报社?”“你觉得我们报纸有哪些特点,哪些不足?” ……几番对答,总编不住颔首,结果小A如愿以偿。小A的成功,在于能注意对方的需要而被接受。    
  2. 推荐自己要有自己的特色。推荐自己必须先从引起别人注意开始,如果别人不在意你的存在,那就谈不上推荐自己。那么,如何引起别人的注意呢?关键是有自己的特色。这里所谓特色,并非什么文凭、哪个单位鉴定合格不合格,只要是接受的人认为有特色就可以了。   
  3. 推荐自己要善于面对面。人们通过面谈可以取得推荐自己、说服对方、达成协议、交流信息、消除误会等功效。面对面推荐自己时,应注意和遵守下面法则:依据面谈的对象、内容做好准备工作;语言表达自如,要大胆说话,克服心理障碍;掌握适当的时机,包括摸清情况、观察表情、分析心理、随机应变等。   
  4. 推荐自己要有灵活的指向。人有百号,各有所好。对人才的需求也是这样。假如你尽管针对对方的需要和感受仍然说服不了对方,没能被对方所接受,你应该重新考虑自己的选择。倘若期望值过高,目光只盯着热门单位,就应适时将期望值下降一点,目光多盯几个单位;还可以到与自己专业技术相关或相通的行业去自荐。美国咨询专家奥尼尔如是说:“如果你有修理飞机引擎的技术,你可把他变成修理小汽车或大卡车的技术”。   
  5. 推荐自己要注意控制情绪。人的情绪有振奋、平静和低潮等三种表现。在推荐自己的过程中善于控制自己的情绪,是一个人自我形象的重要表现方面。情绪无常,很容易给人留下不好的印象。为了控制自己开始亢奋的情绪,美国心理学家尤利斯提出了3条有趣的忠告:“ 低声、慢语、挺胸。”   
  6. 利用履历表或申请表把自己推荐给对方。为此要做好以下几点:⑴尽可能了解对方的情况,搞清楚对方的要求及自己是不是够资格;⑵搜集能够证实你的身份、履历特征等方面的文件和材料,这些有助于对方评估你的素质;⑶履历表应实事求是,简明扼要,切忌言过其实; ⑷字迹要端正、清楚,千万不要龙飞凤舞。否则,对方连阅读都困难,就很难对你感兴趣了。   
  7. 推荐自己要灵活运用宣传手段。从事宣传时,应以简短的自传形式扼要概括你的履历、才能、发明创造、贡献目标、理想、爱好等,分寄给你认为有可能对你感兴趣的单位和部门。也可以通过熟人、亲友等传递,还可以通过登广告的形式,向所需要的对方推荐自己。   
  8. 推荐自己应知难而退,另找门路。推荐自己有时不一定会成功,你去面谈求职,谈到一定时候,如果发现时机不对或者对方无兴趣,就要“三十六计,走为上策”。这时候,表现要冷静,不卑不亢地表明态度,或者自己找个台阶下,给人留下明理的印象。推荐不成功,可能错在自己,比如,资格不够,业务不对口、过分挑剔等,也可能错不在你,而是对方要求太高、性别歧视等,这时,你就要另找门路了。
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 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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