因害怕其流失不敢接受人才的公司没有未来

本文探讨了在经济危机时期,企业如何通过正确的人才战略来应对挑战并抓住机遇。指出有远见的企业不仅会缩减成本,还会积极寻找并留住优秀人才,这对企业的未来发展至关重要。以阿里巴巴为例,说明了其在人才招聘方面的前瞻性做法。

      谈论这样的一个话题,是有感于今年的经济形式下许多公司的反应和招聘遇到的情况。

      一个有远见的公司领导可能会预见危机的到来,因而做出相关的部署,使得公司的损失降到最低。即便是没有预见(这就差了别人一步),做出相关的补救也是必要的。缩减开支,减少人员,对于绝大多数企业来说,这是常见的手段。但是如果公司想赢得未来,就不能不考虑吸收优秀的人才。从一定程度上说,拥有优秀的人才就等于拥有了公司的未来。当然你要做到留得住人才的一些有力措施。如果仅仅是因为害怕留不住人才,而不去招聘或者招之而来又随其而去。那么这样的企业的未来便可以预见了。

     可能原因有很多(暂且不去讨论,大家想想)。这样大的经济危机,是对每个公司的考验,不仅仅是对其财力、市场和生存能力检验,也是对其领导决策的考验。如何才能生存下来,如何才能利用危中的“机”?有很多公司可能由于自身的原因未做考虑,从招聘时的态度就可以看出来。漫不经心甚至傲慢的态度,粗略的甚至从网上胡乱找来的题目,人事招聘仅仅十工作的需要等等。一定程度上是公司的领导决定公司的未来。如果领导手下没有得力的人才,如何走想成功呢?

    相比较而言,阿里巴巴在这方面做的比较好。其具有代表性。其他公司多是亡羊补牢。

    招到人才,留住人才,是为公司的未来,而不仅仅是为了图“现在招人很便宜”。这样的公司才可能是将来市场的中流砥柱。

    涂鸦,有感而已。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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