一份辞职报告

如何专业撰写一份离职申请 简介:在职场中,撰写一份妥当的离职申请对个人职业生涯规划至关重要。它不仅是工作经历的结束,也是负责任地展示个人形象的机会。离职申请应包含离职原因、预期离职时间和工作交接事宜,且需以清晰、正面的语言表达。同时,与上级的面谈沟通也很关键,它有助于双方达成共识,顺利完成离职流程。离职申请的格式应规范,建议使用标准商务信函格式,并考虑使用专业模板辅助撰写。 阅读详情

尊敬的总经理、各位领导:

我从去年5月份进入NES计算机公司到现在,在这一年的时间里承蒙各位领导的关心和厚爱,在此表示衷心的感谢。这一年的工作对我本人的帮助非常大,学到了很多东西,与公司诸位同仁的合作也相当愉快和默契。但遗憾的是,在今年5月份的工作结束后,我将离开公司。做出这个决定对我个人而言是相当困难的,作为公司的一名中层干部,我的离去相信对公司、特别是一些正在进行的项目会带来一定的损失。我会在剩下的工作时间里尽力完成自己份内的工作,并在离职前交接好手头的工作以尽量减少或避免这些损失。

NES是一个非常有前景的公司,从我进入NES到现在,公司承接的项目越来越多,规模也一天天的壮大。虽然公司内部也存在一些这样那样的问题,但和其他国内软件公司一样,都是发展中必然会出现的一些问题,相信随着时间的推移,这些问题都会得到合理完善的解决。而且公司副总经理XXX、项目经理XXX等人认真负责的工作态度和勤奋忘我的工作精神给我留下了深刻的印象。可以说公司的发展和他们的努力是分不开的。所以我的辞职并非出于对公司制度或个人有什么不满,完全是我个人的意愿。

既然已经做出了离开的决定,我想我可以站在一个相对中立的立场对NES提出一些意见和建议,希望能对NES今后的发展能有一定的帮助,谨供各位领导参考。

一、 绩效考评标准的建立。对任何一家公司而言,不断的激发员工的工作和创造热情是相当重要的,软件公司也不例外。应该创造一个好的制度以保证并激励优秀的员工能够多劳多得。项目奖金和年终奖金是较多公司所采取的一种激励方式。另外在项目进行中对有突出表现的员工给与一定的物质奖励和精神奖励也非常重要。不要小看精神奖励,有时一个称号也会极大的激励起员工的工作热情。这一点,我们公司做的还相当不够。要建立起这样一个多劳多得的奖励制度,关键是要有一套对工作成绩衡量和评定的标准,制定这样一个标准很重要。虽然软件公司的工作有一定的特殊性,但国际上优秀的软件公司的管理经验和相关的技术文件(比如CMM软件成熟度评定标准)都可以为公司制定这样的一套标准提供详尽的资料。只要公司愿意组织人力物力去开发一套能够满足自身需求的绩效考评标准不仅能使公司在业务上更上一层台阶,也为今后的发展奠定了坚实的基础。
二、 对员工的培训。计算机和相关技术的发展速度是有目共睹的,所以对软件开发人员的培训也是重中之重。相信这一点公司的高层领导早就意识到了,然而公司的各项培训制度却不尽如人意。原因可以说有各个方面的,但关键还是太注重借助内部资源。事实上公司完全可以向员工提供各种外部的培训机构和培训课程的相关资料,让员工自由选择,并在培训时间上给与一定的配合。至于培训费用可以先让员工自己承担,如果数额不大,在考试合格后即可给与报销。对于数额较大的可以采取考试合格后公司先保存发票,等员工为公司持续工作了一段时间后再给与报销。如果员工能够取得一些对公司发展非常有利的证书也可在工资水平上做出相应的调整,具体情况由公司掌握。相信如果能够采取这样的措施,对整个公司员工的培训热情和从业素质都会有极大的促进。
三、 资源的再利用。作为一个规模不断壮大的软件公司,能否做到或者说能够做到多少程度的软件资源再利用是判断这家公司是否摆脱作坊式软件开发的关键。资源首先靠积累,当公司已经有了一部分的资源后,如何积累这些资源?以怎样的方式保存这些积累?如何利用这些已经积累的资源?这三个问题都是资源再利用不可或缺的一环。能够做好资源的再利用,对缩短项目完成周期,提高完成质量都会有极大的帮助。已经做完的项目不应该只剩下一些文档和源程序。相关的技术和共通模块也不应该只保存在开发人员的脑子里。应该分门别类地整理起来放进公司的数据库,再开发新的相关的软件时可以很快地找到并再一次的利用和完善。这是一个长期而巨大的工程,但公司应该能意识到这样的代价是完全值得去付出的。CMM标准是其中一条可以帮助公司走上正轨的道路。
四、 内部的计算机管理系统。作为一个软件开发公司如果没有一个像样的内部计算机管理系统就像鞋匠的儿子没有鞋穿一样不可思议。既然其他行业的公司都知道通过购买或委托开发一套适合自己的计算机管理系统能够极大的提高自身生产效率和公司盈利,那么作为专业开发这类系统的软件公司更应该拥有这样一套管理系统。前面提到过的绩效衡量标准、资源再利用等都离不开一个完善的公司内部数据库管理系统。我认为这一点应该引起公司决策者充分的重视,虽然我个人非常希望公司能拥有这样一套系统并且也利用了部分工作时间开发了一些相关的项目管理模块和功能,但这些离一个完整的管理系统还是有相当的距离,而且这也不是凭我一个人的力量可以完成的。即使我离开公司,我仍然希望能有人或一个团队在公司领导的支持下完成并不断优化这样一个系统。

以上是我个人对公司的一点意见和建议,如果这能对NES公司今后的发展有所助益,那么对即将离开公司的我也将是一种莫大的鼓励和安慰。最后,谨祝

商琪

辞职报告免费模板 入职以来,承蒙领导与同事对我的信任与关照,感激不尽。因本人家庭原因和个人规划,经过深思熟虑,现于____年____月____日郑重提出辞职,解除聘用关系。给单位带来的不便深感抱歉。在此期间我一定站好最后一班岗,认真完成本职工作和交接工作。因 _____________申请离职。衷心祝愿公司业务蒸蒸日上,团队成员在各自领域再创佳绩。日 期: _____________申 请 人: _____________联系方式: _____________ 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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