进入社会,我们要做哪些准备?

资深HR咨询顾问张大志分享职场新人如何理解公司的真正需求、获得赏识及晋升的关键要素。本书《程序员职场第一课》旨在帮助新人掌握必备技能。

博文视点大讲堂 32

进入社会,我们要做哪些准备?

对即将或者刚刚进入社会的年轻人而言,最难搞明白的莫过于以下几点:

公司对我们的真实要求?

公司到底看重我们哪些特点?

公司是凭什么决定加薪与升职?

以上问题背后隐藏着些行走江湖需要具备的基本素养,掌握了这些关键点我们就能在工作中如鱼得水,没有看明白其中门道我们就只能处处碰壁。以上问题的答案您都会在本期讲座中找到。

电子工业出版社十佳作者Leo张大志将携新书《程序员职场第一课》与您见面分享职业人的生存之道。本书是Leo结合自己多年企业新人入职培训的经验和智慧写就,在其中您能找到那些公司不愿意教,但是社会又要求职场新人必须会的东西。

此次活动您一定会有所收获而不虚此行!

主讲人简介

姓名:张大志(Leo)

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博客地址:http://blog.youkuaiyun.com/jobchanceleo

多年企业“新人入职培训”经验

l 资深HR咨询顾问

l 北京邮电大学MBA

l 自由撰稿人,多家媒体专栏作家

l 北京博文视点十佳作者

l Csdn最具价值博主

l zdnet最有影响力50名博第9名

l 学生大本营十佳讲师

l 13年IT从业经历,涉及领域横跨硬件、软件、咨询业

l 12000场面试经验、筛选简历超过120万份

活动主办方: 电子工业出版社博文视点公司

活动时间及地点: 2010年7月11日下午13:30~15:00 中关村图书大厦5层多功能厅

讲座内容:

公司对我们的真实要求?

公司到底看重我们哪些特点?

公司是凭什么决定加薪与升职?

听众对象:

职场新人以及他们的管理者,职场新人可以了解社会对我们的要求,与此同时新人的管理者们也能了解一种让下属快速成长的方法。

由于场地有限,还请各位有兴趣参加的朋友提前报名。凡到会参加者,均可获赠精美小礼品一份,现场还有抽奖活动!奖项设置如下:

一等奖一名:张大志“程序员职场系列”图书1 套(《程序员职场第一课》和《程序员羊皮卷》各1 本)

二等奖两名:《程序员羊皮卷》各1

三等奖三名:《过河卒》各1

报名方式:

1、直接编写短信“B10671+报名+您的姓名”,发送至1066 6666 789(本资讯收费0.1元)。

2、请致电:86-010-88254369。

3、登录博文视点官方网站www.broadview.com.cn在线报名

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《程序员职场第一课》

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当当网

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《程序员羊皮卷》

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### 使用 Gephi 进行社会网络分析的教程和方法 Gephi 是一款功能强大的社会网络分析软件,提供了丰富的可视化选项和分析工具。以下是关于如何使用 Gephi 进行社会网络分析的详细说明。 #### 数据准备 在开始分析之前,需要准备好数据文件。Gephi 支持多种数据格式,如 CSV、GEXF 和 GraphML 等。通常,CSV 文件是最常用的格式之一,因为它易于创建和编辑[^2]。 #### 导入数据 1. 打开 Gephi 软件后,选择“新建项目”以启动一个新的分析任务。 2. 在主界面中,点击“Data Laboratory”选项卡,然后选择“Import Spreadsheet”来导入 CSV 文件。 3. 根据提示设置节点和边的数据结构。节点代表网络中的个体或实体,而边表示它们之间的关系。 #### 可视化网络 导入数据后,可以进入“Overview”选项卡进行网络的可视化操作: - 使用不同的布局算法(例如 ForceAtlas2 或 Yifan Hu)调整节点的位置,以便更清晰地展示网络结构[^3]。 - 应用颜色、大小等视觉属性对节点和边进行区分,突出显示重要信息。 #### 分析网络特性 Gephi 提供了多种内置的分析指标,用于评估网络的特征: - **度中心性**:衡量每个节点在网络中的连接数量。 - **接近中心性**:反映节点到达其他所有节点的平均距离。 - **介数中心性**:表示节点在多大程度上充当其他节点之间信息传递的桥梁。 此外,还可以运行社区检测算法(如 Louvain 方法)来识别网络中的群组结构。 #### 导出结果 完成分析后,可以通过以下方式保存和分享结果: - 将生成的图表导出为图像文件(如 PNG 或 SVG 格式)。 - 将处理后的数据导出为支持的文件格式,方便进一步分析或与其他工具集成。 ```python # 示例代码:生成简单的 CSV 文件以供 Gephi 使用 nodes = [ ["Id", "Label"], [1, "Node A"], [2, "Node B"], [3, "Node C"] ] edges = [ ["Source", "Target", "Type", "Weight"], [1, 2, "Undirected", 5], [2, 3, "Undirected", 3], [1, 3, "Undirected", 2] ] # 写入节点数据到 nodes.csv with open("nodes.csv", "w") as f: for row in nodes: f.write(",".join(map(str, row)) + "\n") # 写入边数据到 edges.csv with open("edges.csv", "w") as f: for row in edges: f.write(",".join(map(str, row)) + "\n") ```
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