谁没有迟疑、彷徨的时候?--leo谈应届生求职(1)

针对应届生求职难的问题,本文分享了一位职场前辈的经验与建议。鼓励大家保持耐心,积极面对挑战,并提供了实用的求职心态调整方法。

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遇到莫大困难、逆境时,谁没有迟疑、彷徨的时候?即使是平日自信满满的我们,在职场上、生活中的某一时刻,也会迟疑、彷徨,对前途失去信心。

应届生求职难

去年做过个大学生实习的项目,期间认识了不少大学生,其中也有不少是计算机专业的。很多人同学今年毕业,正在求职旅途上跋涉。于是,我听到了如下一些抱怨。

“很多公司看重的狗屁全职工作经验就那么重要?还是我自己有问题,不适合干这个?”

“有些公司虽然表面上招聘应届生,可实际是一个应届都没有入职。TNND!”

……

就拿我认识的H举例吧,计算机本科应届毕业,有过些项目经历。走上社会求职时,发现困难重重,即不想苟安于没有发展的工作机会,进500强公司的机会又不多。多次受挫后,H甚至对自己的能力和因喜欢而选择的计算机专业产生了些许怀疑。对自己的前途有些彷徨。

从未迟疑、彷徨过的就不是人

前两天看一个访谈节目,被访者是84年出生的女孩子A,节目谈情感问题。当时现场专家反复呼吁A在处理情感问题时要理智、要理智。A反问:“你要是身处当时,会对感情问题很理智吗?”专家回答:“我会。”A很肯定地说:“那丫你不是人。”……

行走职场,面对重重压力,谁没有孤独、彷徨、焦虑的时候呢?只不过时间长短和程序不同而已。谁说自己从未迟疑过,刻薄点说:“他不是人。”宽容点说:“他缺乏丰富的实践。”

Leo的经历

回想几年前的我自己,在本应是最志得意满日,却在事业上受到非常沉重的打击,让天生乐观的自己信心跌至冰点,对前途信心全无,消沉的情况几乎左右了我,此时对我来说是个难以跨越的障碍。

在我最需要帮助的时候,是身边的朋友伸出了他们热情相助之手,提供我新的机会让我能重拾自信,不断给我鼓励让我能重新找到自己在职场上的定位;在我最需要帮助的时候,是亲爱的老婆给了我精神的支撑,她告诉即使一无所有,我还会拥有她全部的爱,以及她全部的支持。

最终,我是告朋友和家人的关爱让自己重拾信心,再回走上职场的阳光大道。

如今我已为人父、MBA也即将毕业,工作也蒸蒸日上。回首过去,有人因为同样的打击一蹶不振,而我,如果没有朋友、爱人的支持和天生乐观狂一样的个性,也是无法走出职业低谷的。

Leo给应届生的求职建议

应届生求职难是客观存在的现象,对此我有以下两个建议:

1、多一点点耐心

困难总会过去,相信自己的能力和价值。有时,机会出现在拐角处,我们只需要再多坚持一下J

2、不要伤害自己

永远记住,除非得到你的首肯,否则别人不会伤害你——其实还是自己伤害了自己。

有些人因求职难而抱怨多多,社会不公平、公司都的是骗子,这样只会让自己的求职受挫会心情更差。

如果能多角度看问题,用乐观的态度处事(比如:面试不成功,我则多了些求职经验),虽然结果还是不理想,但自己会有个好心情J

祝今年的天之骄子们早日找到适合自己的工作机会!!!

之后,我们谈谈面试技巧顶个P--leo谈应届生求职(2)

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职业发展顾问Leo

基于 NSFW Model 色情图片识别鉴黄 后面更新视频检测 项目背景: 随着互联网的快速发展,网络上的信息量呈现出爆炸式的增长。然而,互联网上的内容良莠不齐,其中不乏一些不良信息,如色情、暴力等。这些信息对青少年的健康成长和社会风气产生了不良影响。为了净化网络环境,保护青少年免受不良信息的侵害,我国政府加大了对网络内容的监管力度。在此背景下,本项目应运而生,旨在实现对网络图片和视频的自动识别与过滤,助力构建清朗的网络空间。 项目简介: 本项目基于 NSFW(Not Safe For Work)Model,利用深度学习技术对色情图片进行识别与鉴黄。NSFW Model 是一种基于卷积神经网络(CNN)的图像识别模型,通过学习大量的色情图片和非色情图片,能够准确地判断一张图片是否含有色情内容。本项目在 NSFW Model 的基础上,进一步优化了模型结构,提高了识别的准确率和效率。 项目功能: 色情图片识别:用户上传图片后,系统会自动调用 NSFW Model 对图片进行识别,判断图片是否含有色情内容。如果含有色情内容,系统会给出相应的提示,并阻止图片的传播。 视频检测:针对网络视频,本项目采用帧提取技术,将视频分解为一帧帧图片,然后使用 NSFW Model 对这些图片进行识别。如果检测到含有色情内容的图片,系统会给出相应的提示,并阻止视频的传播。 实时监控:本项目可应用于网络直播、短视频平台等场景,实时监控画面内容,一旦检测到含有色情内容的画面,立即进行屏蔽处理,确保网络环境的纯洁。
### 如何在本地部署 NSFW 模型或服务 要在本地环境中成功部署 NSFW(不适宜工作场合内容)检测模型或服务,以下是详细的说明: #### 准备环境 为了确保能够顺利运行模型和服务,需要安装必要的依赖项。这些工具和库包括但不限于以下几类: - **Python 环境**: 推荐使用 Python 3.7 或更高版本。 - **Transformers 库**: 提供加载预训练模型的功能[^1]。 - **PyTorch/TensorFlow**: 支持深度学习框架的计算需求。 - **Pillow (PIL)**: 处理图像文件并将其转换为适合输入模型的形式。 具体命令如下所示: ```bash pip install transformers torch Pillow ``` #### 加载模型与测试 通过 Hugging Face 的 `transformers` 工具包可以直接访问已有的 NSFW 图片分类模型。例如,可以采用名为 `"Falconsai/nsfw_image_detection"` 的公开模型来完成此任务[^1]。 下面是一个简单的代码片段展示如何加载该模型并对单张图片执行预测操作: ```python from PIL import Image from transformers import pipeline def classify_nsfw(image_path): # 打开指定路径下的图片文件 img = Image.open(image_path) # 初始化 image-classification 流水线对象,并指明使用的特定模型名称 classifier = pipeline("image-classification", model="Falconsai/nsfw_image_detection") # 对传入的图片调用流水线方法得到其类别标签及其置信度分数列表形式的结果 result = classifier(img) return result if __name__ == "__main__": test_img_path = "<your_test_image>" output_results = classify_nsfw(test_img_path) print(output_results) ``` 注意替换 `<your_test_image>` 成实际存在的图片绝对或者相对地址字符串值之前再尝试运行以上脚本。 #### 构建 RESTful API 服务 如果希望进一步扩展功能至 Web 应用程序层面,则可考虑利用 Flask/Django 这样的轻量级 web 开发框架构建起支持 HTTP 请求交互的服务端接口。这里给出基于 FastAPI 实现的一个简单例子作为示范用途: ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from PIL import Image from io import BytesIO from typing import List from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Prediction(BaseModel): label: str score: float @app.post("/predict/", response_model=List[Prediction]) async def predict(file: UploadFile = File(...)): try: contents = await file.read() pil_image = Image.open(BytesIO(contents)) clf_pipeline = pipeline('image-classification', model='Falconsai/nsfw_image_detection') predictions = clf_pipeline(pil_image) formatted_preds = [{"label": pred['label'], "score": round(pred['score'], 4)} for pred in predictions] return formatted_preds except Exception as e: raise ValueError(f"Error processing uploaded file {e}") if __name__ == '__main__': uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` 启动服务器之后即可向 `/predict/` 路径发送 POST 请求附带上传待分析的目标图片获取返回结果了。 ---
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