【毕业生】资历与跳槽

资历即是常说的论资排辈里面的“资”。


刚毕业时,大多数人会对“论资排辈”这样的事情很反感,也就忽视了其背后的力量。

而跳槽本身,对资历的损伤最大,如果没有可见的东西(职位提升,明显的收入增长等)做弥补,就会得不偿失。

在进一步展开这个话题前,先来看两个小故事:

故事1:在某个国内知名公司内,据说在一段时间内,Title没有工号作用大,工号10000内的人发起信来立刻有人回,某某职位的人就不好说了。

故事2:在小说《亮剑》里,描写了上将向中将敬礼的场景,原因则是中将是老领导,而上将则是他的以前的下属。

这两个小故事背后都体现着资历的力量。

而说这类小故事,倒不是说资历本身有多么合理,只是说在大环境下他确实存在,你不能无缘无故的无视他。


资历之所以有价值在于,在一个环境里呆得时间长的人,人脉会广,某些非文档化的东西会更熟识,更适应既存企业的文化氛围,对企业的忠诚度会更高。

而上述所有这些恰恰是新毕业生所不具备,需要一点点累积的。

一旦跳槽,这些隐形资产都会归零。


因此找工作的时候,尽可能不要抱”先就业,再择业“的想法,代价太大。

最理想的情形是第一个公司,可以持续做比较长时间。

退而求其次,也要第一个公司掌握基本技能,接下来第二个公司能坚持比较长时间。

最差的是1~2年就换个工作,这么折腾个4~5年搞不好一辈子搭里了。

请注意,这里不是说不要跳槽,当公司成为职业瓶颈的时候,当然要跳槽。

这里想说的是,要减少跳槽的次数,跟跳三次找到合适的公司比,一次就找到显然损失更小。

毕业生系列之一:青春饭陷阱及应对

毕业生系列之二:找工作的原则

毕业生系列之三:外包公司适合你么

毕业生系列之四:公司间的食物链

毕业生系列之五: 资历与跳槽

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理想流口号:创建超一流方法论,为培育超一流软件公司贡献力量。


基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系实际应用场景,强调“借力”工具创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等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应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性调参技巧。
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