老鱼简历,写简历从未如此简单

最近在优化简历,改来改去,始终被简历的专业技能不够专业、语句不通顺等问题困扰着,无意间发现了“老鱼简历”,是由程序员鱼皮开发的,经过使用感觉不错,分享给大家

一、地址“老鱼简历”

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二、快速生成简历

使用老鱼简历,不到一分钟,就能帮你生成一份基础简历。

简历模版

一份优秀的简历更重要的是内容,排版只要简洁整齐即可,拒绝花里胡哨。
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AI 快速生成简历

我们第一次写简历时,通常会很懵,不知道简历需要写哪些内容。但在这个网站中,只要点击AI生成简历,输入目标职位、标签以及个人情况,即可快速生成你的建立,随后在进行优化即可。
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生成的效果如下,内容均可以优化删除,最终导出即可:
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多种格式简历导入

若您已经有了自己的简历,需要根据现有简历进行优化,直接导入即可
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三、快速优化简历

简历编辑

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简历助手

当你不知道改怎么写的时候,点击简历助手,搜索您的专业,选择合适的例句。这个功能真的很哇塞
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智能纠错

当我们写完简历后,若是有错别字,那面试官的印象会很不好。因为我们可以使用这个智能纠错,帮我们修正错别字、标点符号等错误。
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还会给出建立建议
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这一个又一个的简历技巧,助力我们简历加分。

AI优化简历内容

我们简历中的每一个模块都可以进行AI优化,让AI帮助我们快速优化内容。
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最终完成简历后导出即可使用

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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