Monster让求职和招聘更容易?毛!

Monster.com推出的BeKnown应用旨在通过Facebook平台帮助用户寻找工作机会,但实际体验却不如人意。该应用的操作流程更像是病毒营销手段,而非提供有效的求职解决方案。在手机端的表现也不佳,界面设计混乱且不专业。

Monster.com在周二发布了其应用BeKnown的iPhone版本,该应用提供的貌似是更多乱七八糟的东西而不是帮助求职者或者专业的招聘。Monster的这款Facebook应用发布于6月,看上去更像一个让Facebook用户来使用的搜工作的网站而不是给求职者和招聘者的解决方案。

该应用做的第一件事就是给用户展示他们已经注册的页面,这貌似一个经典的病毒营销技巧。第二步,该程序让他们邀请朋友也来使用这款应用,这其实也暗示了该公司更倾向于向我的的粉丝散布其信息而不是帮我找工作。

主要的亮点在于功能和设计?它没有一个简易的功能,而是会用各种徽章在你的Facebook页面描述你曾经去过多少地方或者是你想做些什么。感觉就像很多垃圾邮件,但和Foursquare的徽章又不太相同,因为用户不知道其为何存在或者他们做了哪些可以获得这个。我移除了这个应用并且阻止其将这些传到我的Facebook页面。

在手机上,该应用操作起来不太像一个单独的应用,因为其UI和各种乱七八糟的功能,看上去就像某人将Facebook页面放到我的手机浏览器上面,并且将Monster.com做成横幅挂在上面,我只在上面停留了10秒钟。我得眯着眼睛看窗口中有些什么,这个貌似真的很不专业。

如果创新者想要颠覆求职市场,给求职者一个解决方案,就要让正确的信息给正确的人。BeKnown给求职者解决了问题么?好像他们只给自己解决了一件事,相对于Facebook上的用户而言,Monster没多少用户。这玩意只是让他们为自己的业务招新人更方便一些。

viaRWW

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同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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