一个资深HR的忠告:用邮箱发简历的注意事项

数字IC/FPGA工程师简历撰写指南:从框架搭建到量化成果展示 在求职过程中,一份专业的技术简历是连接个人能力与职业机会的关键接口。其核心原理在于通过结构化的信息呈现,高效传递候选人的技术栈、项目经验与问题解决能力,从而通过HR与自动化筛选系统的初步评估。对于数字集成电路(IC)和现场可编程门阵列(FPGA)这类技术密集型领域,简历的价值尤为突出,它不仅是经历的罗列,更是工程思维与成果量化能力的体现。一份优秀的简历能精准匹配岗位需求,将复杂的项目经验转化为清晰的技术叙事,显著提升获得面试邀约的概率。本文聚焦于该领域的简历撰写方法论,深入解析如何构建核心模块、运用STAR 阅读详情
AI摘要

本文总结了求职邮件中常见的错误,并提供了改进简历投递成功率的具体建议。

近两个月来,由于工作关系,前前后后应该阅读了1千多份(都是通过电子邮箱接收的)求职简历了吧。在这些简历中,有我非常喜欢的,也有我一眼看上就想删除的。下面,我就先总结一下这批简历中存在的一些问题,然后再提出我自己的一些意见。


存在的问题:
1、邮箱命名不妥。如:有简历将自己的邮箱名叫做“差不多”、“无所谓”等。
2、邮件标题不当。如:邮件的标题为“求职”、“应聘”、“应聘简历”、“XX大学XX个人简历”、“XX专业XXX”等等。
3、邮件正文未换行。如:一句很长很长的话,要拖动半天,才可以看完,然后再拖回来看下一段的开头。
4、邮件正文没有新意,只是使用一个统一的模板,通过复制、粘帖的方法,直接copy到邮件正文。甚至连一些词都不改,如本来求职的单位是高校,而写成了“尊敬的公司领导”、“贵公司”等。
5、附件命名不够好。如:许多简历的命名是“个人简历”、“求职简历”、“个人简介”、“新建Microsoft Word”、“简历2008”、“完美版”、“最新版”、“我的简历”、“求职简历_88”、“2007.11.15”、“正式简历”等等。
6、将简历封面、简历证书等内容,作为几个附件、或者一个压缩包发送。


也许就有人会问:“应该如何去避免这些问题呢?”下面,我就自己工作中所得到的一些心得,与大家一起分享一下,希望能够对大家起到参考作用。




我们来问答几个问题吧:
一、“当你打开自己邮箱查收信件的时候,你最先关注的问题是什么?”
是不是最先关注的是,这封邮件是谁发送给你的、它的主题是什么?若是,那么一个陌生人的命名为“差不多”或者“无所谓”,你会如何去想呢?当看到标题为“求职”或“应聘”,你又作何感想呢?试想,几个岗位,收到几百封简历,如果你是考官,你会知道它要投那个岗位,要应聘哪个部门吗?答案是明确的。
这时,你如何判断这个邮件呢?对方的邮件在你这里的第一印象是不是就被破坏了呢?在现实生活中,我们会强调人与人交往的第一印象,每个找工作的人,花大成本购买套装、制作精美的简历,目的也就是为了给考官留下良好的第一印象,因为所有人都有一个公认的道理“第一印象有时会决定一个人对另外一个人的判断”。至此,我想我就不用再强调网投中给人留下第一印象的是什么了。
建议:
1、修改将邮箱的中文名。尽量避免出现前面类似的词字。当然,最好还是将邮箱命名为“自己的姓名”,如“李世民”、“曾国藩”等。
2、清晰地注明求职岗位,并适当地添加一下重要信息。何为重要信息呢?一般来说,重要的信息,就是符合对方招聘要求的信息,如:对方要求的专业是物流,那“物流”字眼就是重要信息了;如果你所在的学校的专业与它要求的专业对口,而此专业你校的全国排名又比较前,或者在某地区范围内非常出名,那“高校的名字”就是重要信息了;对方要求的是马上就可以上岗的历届或者应届毕业生,那“可随时到岗”字样就是重要信息了;其他依此类推。故而,一个较好的标题应该是“XX大学XX专业应聘XX岗位”、 “应聘XX岗位——XX大学XX专业”、“随时可到岗的XX专业XXX——应聘XX岗位”等等。


二、如果前面的两点,都没有什么问题,而你也打开邮件了。这时,跳入你眼球的是什么呢?是不是邮件的正文部分呢?那么:如果正文是空白的,你会怎样想呢?如果不是空白,而里面只是几个大大的“简历在附件,请查收”,你又作何感想呢?
这里面的理由,我就不做阐述了,直接进入建议吧。
建议:
1、抬头写上招聘信息中的人(记住,领导一般是不会直接收简历的!收简历的,往往是工作人员,所以如果按照招聘信息的联系人填写抬头,那是最好不过的方法了)。如果招聘信息中,没有写任何人,那么就可以用“尊敬的女士/先生”这样的词句来代替。
2、对公司、高校的称呼不要错。如果你觉得“每投一个简历就得改一次称呼,比较麻烦”,或者怕有些时候会忘记修改,那我就建议你不要用“贵公司”、“贵校”、“贵院”这样的词,可以用一个中性的“贵单位”。
3、正文内容一定要写,而且要有针对性的写。怎样才叫有针对性呢?那么,我就得问你“对方发布的招聘信息中,他的要求是什么呢?”是不是招聘信息中都会有“XX相关专业的应届毕业生”、“学生干部优先”、“有较好的团队合作精神”等等呢?那么,这就非常简单了,你的正文就可以把这些应聘要求作为问题,而用1、2、3的方式在邮件正文中进行作答(不做例举,请自行作答)。当然,写这些内容的前面还是有些非常重要的信息的,那些客套话,还是不要少的,比如说“您好!通过XX渠道获得贵校正招聘XX人员……特来应聘,主要理由如下:”。
4、控制正文的字数。一般来说,挑选简历者在邮件正文中停留的时间不会太长,所以邮件正文也不宜过长,也不宜过短,因为看完邮件正文,挑选简历者带着怎样的心情去打开你的简历,这是非常重要的。个人认为,用最简洁的方式把该表达的表达清楚是一个标准。当然,在求职者角度来说,觉得自己所有的东西都是要向考官表达的,所以有很多很多要表达。其实不然。就象第3点所说的那样,有针对的回答一些重点问题,告知一些重要信息,如自己的姓名,高校名称、所学专业、所获得或即将获得的学位学历、毕业时间(毕业时间不要光写年份,最好具体到月,如08年6月)等等。建议正文部分,字数以“在正常邮件界面的阅读情况下,不拖动滚条就可以看完这个正文”为参考。
5、加上一些祝福的话。一句祝福的话,也许不会影响别人对你的判断。但如果你加上了,那样的正文才叫完美(呵呵,不好意思啊,本人是个完美主义者)。
6、记得落款。具体理由就不阐述了:)


三、看完正文,是不是该到邮件的附件呢?当别人发一个附件给你,你是不是会关注这个附件的名称是什么呢?是不是一样就可以看出它有几个附件呢?如果你要保存这些附件,是一个附件容易还是两个附件容易呢?如果你想直接打开,是压缩包形式容易打开,还是直接附件容易打开呢?这些问题的答案都是非常显然的,我就不做解说了。
建议:
1、更好地命名附件。什么样的附件命名,对于不同的人,也许有不同的答案。但本人认为,附件采用一些规范的命名方式,可能会比较恰当,如“xxx”、“xx大学——xxx”、“xx专业——xxx”、“应聘xxx岗位——xxx”等等。这样是为了更好地方便考官将你的简历存入他们的文件夹,而不需要重新命名。也许有人会说“你自己是挑选简历的人,你当然会这样说啦,因为这样一来,你的工作量不就减轻啦?我才没有那个必要呢!”是的,我是挑选简历的人,我也的确这样想,那么其他挑选简历的人呢?他们会怎样想?正所谓“细节决定成败”,一些细节没有做好,也许别人不会否定你,但你是否知道考官在乎的是那个细节呢?
2、将所有的材料,形成一个word文档。在阅读简历中,有些求职者分别将封面、求职信、个人简历、证书作为附件发送(在我阅读的简历中,有个别邮件多达十几个附件),当我看到这些的时候,我会想“这个求职者的OFFICE软件是不是很一般呢?要不然,为什么不把这些本应该属于一个文档的内容,分成几个文档来储存呢?”,或者“这个人管理能力可能不是很强,要不然怎么一个简单的求职简历都无法做好呢?”。所以,建议大家还是将封面、求职信、个人简历、证书等内容合并成一个文档,如果不会的,就请教旁边OFFICE较好的同学:
3、尽量不要用压缩包的形式发送简历。我们简单计算一下,附件是压缩包,打开你简历的程序是:将压缩包保存——最小化窗口到保存文件的文件夹——解压缩包将文件另存为——打开压缩包这个文件夹——看到你的简历封面、求职信、个人简历、照片、证书等标题——选择其中一个打开阅读(当然,最快的方式是:直接双击压缩包并选择打开——弹出一个解压缩包的对话框——选择想要阅读的文件双击打开)。而如果简历直接作为附件发送,打开的程序是什么呢?“双击打开”即可。通过这一比较,我想大家就有非常清楚的答案了。


四、可能有人会问,“我的做法都不是象你上面说的那样,而是将我的个人简历直接粘帖在邮件正文中”是的,在我阅读简历中,的确遇到不少直接将个人简历粘帖在邮件正文的情况,而且这些邮件的附件存在两种情况,即个人简历还是作为附件发送和无任何附件。
对此,我的态度是:
不提倡,也不鼓励采用这种方法,但如果你喜欢采用,那就建议同时将简历作为附件发送。


- See more at: http://wk.yingjiesheng.com/v-000-011-259.html#sthash.ZMw7OmtE.dpuf
PowerBuilder 9 遗留系统逆向实战:3款反编译工具对比与关键DLL破解 本文深入探讨了PowerBuilder 9遗留系统的逆向工程实战,对比分析了PBKiller、PB DeCompiler和Shudepb三款反编译工具的核心功能与适用场景,并详细解析了关键DLL破解技术。通过IDA和OllyDbg等工具的应用,提供了从静态解构到动态追踪的完整逆向方法论,帮助开发者有效维护老旧PB系统。 阅读详情

相关推荐

Windows 64 位系统下安装配置 DOSBox 及 debug.exe

该篇博客同样作为类似问题 “如何在 Windows 64 位系统下进入 debug” 的答案。 很多同学初看王爽的《汇编语言》,或者因为其它原因需要进入 debug 调试模式下学习汇编语言的时候,会发现进入不了,出现类似以下的错误提示。 这是因为他们使用的是 64 位的 Windows 系统(Win 7,Win 8 以及 Win 10 等),而 64 位 Windows 系统不再支持在命令提示符窗口下进入 debug 调试模式。那么对于使用 64 位 Windows 系统的用户来说,该怎样才能够顺利进入 d

加号减减号的博客 5万+

[转] 网投中存在的问题和应对方法

近两个月来,由于工作关系,前前后后应该阅读了1千多份(都是通过电子邮箱接收的)求职简历了吧。在这些简历中,有我非常喜欢的,也有我一眼看上就想删除的。下面,我就先总结一下这批简历中存在的一些问题,然后再提出我自己的一些意见。 存在的问题: 1、邮箱命名不妥。如:有简历将自己的邮箱名叫做“差不多”、“无所谓”等。 2、邮件标题不当。如:邮件的标...

haidao2009的专栏 1684

基于深度学习方法(7种)的高光谱与多光谱图像融合(附代码+3个数据集获取)

其他不懂的可以把代码发给AI哦,让它给你解读。

热爱分享,热爱记录 1297

职场上什么邮箱最常用?你必须知道的邮件规则

邮件是现在职场的一个重要交流方式!如何用文字表达自己的感情,也是个技术活那职场中什么邮箱最常用?用什么邮箱会正式一些?又该注意哪些邮件规则呢?TOM小编给大家分享一下 一、职场中最常用的邮箱 混迹职场多年,本人最常用的就是QQ和TOM企业邮箱,QQ一般是自己个人使用的,但在工作中还是会用TOM的企业邮箱,TOM企业邮箱随心邮企业OA系统,考勤审批、企业通讯录、日程安排移动端即可轻松完成,可以提高你...

qq_37069989的博客 1万+

Unreal浅做一个MetaBall

Raymaching其实就是实时场景的一种渲染方法。主要原理网上有很多详细介绍。简单来说就是,以摄像机为原点,发射很多条射线,而每一条射线以步长为单位向前采样,同时以采样点和最近的物体像素的距离为半径进行一个球形检测。检测到摄像机和场景像素在当前射线方向的距离差小于某个值,就表示射线到达物体表面,然后画这个像素。

xzljj的博客 334

AI绘画与医疗可视化:用AI生成医学插图的实践

医疗可视化是医学教育、临床沟通和学术研究的核心工具。传统医学插图依赖手工绘制或专业3D建模,存在制作周期长、成本高、更新迭代慢等问题。随着深度学习技术的发展,AI绘画工具(如Stable Diffusion、DALL-E)展现出强大的图像生成能力,但医疗领域对插图的解剖准确性、标注规范性和语义完整性有极高要求,通用AI模型难以直接应用。本文聚焦AI技术与医疗领域的交叉创新,系统阐述如何通过数据预处理、模型定制化训练和后处理校验,构建符合医疗标准的插图生成系统。

大模型应用工坊 1788

邮箱投递简历,如何正确书写正文和主题?

我曾经犯过两个误区:①直接把word简历中的内容复制粘贴到邮件正文中②邮件正文,套用网上书信模板,长篇大论,不能让HR快速抓取有效信息。

一位才工作的工程师,持续学习,持续输出。更多内容,关注公众号“不想脱发的基兄”。 6万+

置顶必读(1) | 2026最新首发,全网最全 Spring Boot 学习宝典(附思维导图)

从0到1以知识点+实例+项目的教学模式对SpringBoot框架由浅入深进行学习,快来跟bug菌一起学习吧。

**My Coding Family** 16万+

什么电子邮箱正式?企业工作邮箱大全,一般白领用什么邮箱账号?

白领工作用的邮箱,当然是电子邮箱更正式些,说到正式,TOM企业邮箱定制域名更显专业,在工作邮箱大全中是拥有20多年服务经验的直销邮箱,专服务于企业用户。 微信收发邮件 无需安装第三方APP,在微信中即可随时随地收发邮件,还能及时收到新邮件提醒。 管理功能丰富多样 全域登录和发信日志,员工可自行查看,管理员可对员工账号进行增删改编辑。员工变动可及时备份邮件,收回邮箱账号。 全面支持移动办公 可在任何终端直接配置,通过imap/smtp/pop/协议连接邮箱,并支持多终端邮件同步和加密传输。 使用邮件撤回功能,

shufudeyunyan的博客 2775

QNX系统中的密码哈希格式——数据安全深度分析

综上所述,QNX系统中的Shadowed密码哈希格式提供了一种有效的数据安全机制,能够保护用户密码的安全性。通过将用户密码的哈希值存储在系统文件中,并结合哈希算法和盐值的使用,可以有效地防止明文密码泄露和密码破解。密码哈希是一种常用的安全技术,用于将用户密码转换为不可逆的哈希值,以保护用户的敏感信息。在QNX操作系统中,存在一种称为Shadowed密码哈希格式的机制,用于存储用户密码的安全散列值。当用户登录系统时,系统会将用户输入的密码与保存的哈希值进行比对,以验证密码的正确性。在上述代码中,首先使用。

UneDatabase的博客 251

Python爬虫实战:手把手教你如何抓取农作物品种名录,构建标准化种业索引数据库!

我长期专注 Python 爬虫工程化实战,主理专栏 《Python爬虫实战》:从采集策略到反爬对抗,从数据清洗到分布式调度,持续输出可复用的方法论与可落地案例。内容主打一个“能跑、能用、能扩展”,让数据价值真正做到——抓得到、洗得净、用得上。

喵手的博客 290

上班族用哪个邮箱好用,如何正确使用邮件工作? ...

随着现代信息社会工作节奏越来越快,无纸化办公成为未来发展的趋势。职场工作沟通,邮件是很重要的方式,虽然没有电话或者面对面沟通来的直接,但是邮箱在职场中不仅是交流的工具, 作为职场新人,选择好用的工作邮箱以及正确使用邮件工作都是非常重要的。 一、选择好用的工作邮箱的几大要素1、安全性保障:选择邮箱,首先看重的就是安全性。职场人不希望邮箱被盗、频收垃圾邮件这...

weixin_34043301的博客 2312

基于Stateflow的驱动电机控制系统模式管理与安全策略研究

摘要 本文基于Stateflow状态机建模工具,研究了驱动电机控制系统的模式管理架构与安全策略实现方法。通过分析电机控制系统的工作模式,设计了包含初始化、待机、校准、对齐、运行、故障、复位七种状态的有限状态机模型,并建立了三级故障处理机制和降额保护策略。基于Simulink/Stateflow搭建的仿真模型实现了模式切换逻辑和安全管理功能,验证了系统能够正确响应各类控制事件,故障处理机制可有效保护系统安全。研究成果为电动汽车电机控制系统的工程开发提供了参考。 关键词:Stateflow;驱动电机控制;模式管

AI的内部世界的博客 58

运维简历怎么写项目描述_简历要怎么写?

哈罗,我是一名HR,看过的简历有上万份了自己参加过6次校招,也收到一些只有半页A4纸的简历,真的除了姓名,联系人,学校专业,专业课,就没啥了。本科生简历上没东西太多东西可以写,是很正常的,因为很多亮点自己还没发现,所以要自己去提炼亮点。 那怎么做简历呢,来来来,往下走~首先搭框架一、个人简单情况:姓名,年龄,学历,是否是党员,籍贯,手机号,邮箱(收到过简历没写手机号,或手机号少一位的)来源于网络,...

weixin_39983350的博客 2106

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

Java开发面试简历这么写,提高命中率

如今前端市场一片混乱,典型的金字塔形状,前端从业人员很多,但高级开发及以上却非常稀缺。前端招聘也是所有猎头及 HR 的痛点所在,在这种混乱的环境中,如何让自己突出重围?一方面当然是加强自身的实力,当我们自身实力到位时可能会达到事半功倍的效果,要知道知识是无止境的,我们应努力加强自身基础,多看看视频或者多看看书 Java基础300集 另一方面也需要技巧,正所谓欲善其事,必利其器。那么我们写简历时,该怎么写,如何才能吸引HR的眼球? 写简历的原则 站在HR和面试官的角度看自己的简历 简历最终都是给

Limingmingaa的博客 519

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

写简历注意事项

何筛简历,一般取决于公司要招一个什么样的人,也就是招聘需求 01| 一般情况来讲,我一般先2秒钟刷刷刷把硬性条件刷一遍。 年龄&经验: 学历: 性别: 排版:漂亮的会加分,太丑的会减分,但加减分会根据企业用人特点或岗位特点而幅度不同。如在外企,你文档一定不能丑;如招的是设计师或总裁办助理,你文档千万得漂亮。 02| 然后3秒钟,看自我介绍。 这里要吐槽一下,那种入D...

dianke4075的博客 306

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

Android资深开发者告诉你:简历这样写绝对吸引面试官眼球,面试电话接到手软!

今天关于面试的分享就到这里,还是那句话,不管怎么样,不论是什么样的大小面试,要想不被面试官虐的不要不要的,只有做好全面的准备,当然除了简历方面外,还需要在平时把自己的基础打扎实,这样面试的时候不论面试官怎么样一个知识点里往死里凿,你也能应付如流啊~最后在这里小编分享一份自己收录整理上述技术体系图相关的几十套腾讯、头条、阿里、美团等公司19年的面试题,把技术点整理成了视频和PDF(实际上比预期多花了不少精力),包含知识脉络 + 诸多细节,由于篇幅有限,这里以图片的形式给大家展示一部分。还有。

VIP129370的博客 719

软件测试简历优化指南:从HR筛选到技术面试的实战策略

软件测试是软件开发过程中确保质量的关键环节,其核心原理是通过系统化的方法验证软件功能是否符合需求。在测试领域,自动化测试和性能测试是提升效率的重要技术,能够显著减少回归测试时间并发现系统瓶颈。对于测试工程师而言,一份优秀的简历需要精准展示技术能力与项目成果。通过STAR法则描述项目经验,并量化测试用例覆盖率和缺陷解决率,可以有效提升简历的竞争力。本文基于软件测试简历的常见问题,深入解析HR的10秒筛选规则和技术面试官的评估维度,为不同级别的测试工程师提供针对性的优化方案。

clijovtbq401783153的博客 323

【面试技巧】找工作应该从一份精美的简历开始

本文节选自《Java面试八股文》一书千万不要通过各种花里胡哨的设计去吸引面试官的眼球,因为你的审美和面试官的审美很难是一致的。而且花花绿绿的简历,会让面试官的关注点转移。我们一起看看下面这个简历,感受一下!从这些简历中可以看出以下几个明显的问题。1)背景太花,干扰了HR的关注点。2)色块太多,HR关注不到重点。首先大家要明白,简历的核心目的是让HR先快速通过文字了解你,然后基于公司的要求去判断简历的匹配度,从而决定是否邀请你过来面试。因此,简历的设计应该是干净、整洁、简约的。

Tom弹架构 292

面试阿里,看这一篇就够了!

背景 大家好,我是石头哥。今天给大家分享下阿里面试攻略,声明一下:本文内容仅代表石头哥个人观点,仅供参考。对于想加入阿里的同学,或者想了解阿里面试流程(其实,很多公司,特别是 BAT 等大...

极客重生 3654

2024年AI简历工具评测与专业简历制作指南

在线简历生成工具通过AI技术和结构化设计,解决了传统简历制作的效率与标准化问题。其核心原理在于自动化排版、智能关键词匹配以及多版本管理,显著提升求职竞争力。这类工具特别适合需要频繁投递不同岗位的求职者,能自动适配ATS系统筛选规则,并生成符合行业审美的专业简历。以ResumeNow Pro和VisualCV为代表的新一代产品,已实现根据职位描述优化内容、可视化呈现项目成果等进阶功能。掌握简历制作的CAR法则和行业潜规则,配合专业工具使用,将成为职场竞争的关键优势。

weixin_29053577的博客 307

终极免费简历制作指南:5分钟打造专业简历的完整教程

还在为简历格式烦恼吗?想要一个既专业又个性化的简历却不知道从何下手?Reactive Resume 这个开源免费的简历生成工具,就是你的完美解决方案!它不仅能让你在5分钟内创建出专业简历,还提供13种精美模板、强大的自定义功能,更重要的是完全保护你的隐私,所有数据都保存在本地。无论你是求职新人还是职场老手,这篇文章将带你全面掌握这款简历制作神器。 ## 🎯 为什么选择Reactive Resu

gitblog_01146的博客 398

专业简历模板选择指南:1000+套精选模板助力求职成功

简历作为求职过程中的重要工具,其专业性和适配性直接影响求职成功率。从技术实现角度看,优秀的简历模板需要遵循信息层级设计原理,通过字体大小、颜色对比、间距控制等视觉元素,引导HR快速捕捉关键信息。在工程实践中,简历模板的价值体现在兼容性强、行业适配度高等方面,确保在不同设备和阅读器上显示效果一致。特别是对于技术岗位,简历模板需要突出项目经验和技术栈展示,而设计类岗位则需要作品集展示区域。基于1000+套精选模板的资源库,涵盖了应届生、程序员、产品经理等不同岗位需求,所有模板均支持多端编辑,并结合STAR法则等

weixin_33985507的博客 383

GitHub:我在阿里做技术面试官的一些经验

hello,小伙伴们,大家好,今天给大家分享是程序员面试可能要注意到的问题,分享给大家,给大家做一个参考,peace! 简历格式 简历名称应为: xxx_x年工作经验_JAVA工程师 简历格式应为: xxx_x年工作经验_JAVA工程师.pdf 工作经验三年 邮箱注册使用163邮箱 邮箱名称应为: 姓名@163.com 现住址 不用写 毕业时间 应写 xxxx-xxxx 职位: xxxx软件工程师 技能擅长应该熟练掌握,不要写熟悉,了解等字眼。 薪资写:18K~20K,不建议写面议 不需要加红色字体,没

追心 868

AI辅助简历制作全攻略:从ATS匹配到面试追问

人工智能技术正深入改变求职的每一个环节,其核心原理之一就是通过自然语言处理和大规模数据训练,模拟人类专家对文本的理解与优化。在招聘场景中,许多企业首先使用ATS(应聘者跟踪系统)对简历进行初筛,系统会基于岗位描述中的关键词进行匹配打分。理解这一筛选机制后,我们可以借助AI扮演“岗位翻译官”“经历挖掘机”“表达压缩器”的角色,将零散的真实经历转化为高匹配度的简历内容。这种技术应用不仅适用于应届生,也适用于转行者、职场进阶者等各类求职人群。从岗位JD拆解、STAR法则访谈、量化表达改写,再到模拟HR面试追问,A

weixin_34111790的博客 457

如何准备阿里技术面试?终面官现身说法!

春暖花开的季节,阿里巴巴的春招面试正如火如荼地进行着。相信同学们也在面试这块做了许多准备,那么,参加阿里的面试需要注意些什么?今天,我们特别邀请到资深终面官永叔给同学们送上最实用的面试秘籍。 嘉宾简介:永叔,资深算法专家,5届校招终面官,历任职于淘宝、阿里妈妈、搜索、优酷等多个部门,主要研究方向为大规模分布式机器学习算法,多模态交互搜索推荐系统,算法...

weixin_34148340的博客 136
上一篇: CODE 优快云 Git 配制方法介绍
下一篇: IP地址,网关,子网掩码,网段
hellochenlu
博客等级 码龄14年 97粉丝 184原创
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值