面试必问的7大“无聊”问题

本文解析了面试中常见的几个问题及其背后的目的,包括自我介绍、优缺点、期望薪资等,帮助应聘者更好地理解并准备这些问题。

  别武断地觉得面试官在面试中经常问一些很“没个性”的问题,其实,这些问题是必须要问的,其用意让我慢慢道来:

  请介绍一下你自己

  自我介绍不是目的,而是手段。让应聘者做自我介绍,并不是面试官对应聘者的不尊重,而是出于以下几个目的:

  1、缓解面试的紧张气氛,让应聘者能理顺自己思路、稳定情绪、尽快进入到角色中。

  2、从自我介绍中,面试官能对应聘者的表达能力、基础性格做一个初步了解。简历写得好,并不表示应聘者的表达能力同样出众。同时,有经验的面试官能通过应聘者的眼神、表情、肢体语言等来判断其自我介绍与简历中有多少水分。同时,从自我介绍中,也能看出应聘者对本次面试的重视程度。举例来说,应聘销售岗位,如果连自我介绍都做不好,连自己都不能推销出去,让面试官怎么相信你能胜任销售这个岗位?

  说说你最大的优点或缺点

  当然,这样的提问方法太直接,我个人不是很提倡。

  其实面试官提这个问题,主要意在判断应聘者是否具备自我批评、自我总结的良好工作习惯。我曾经面试过一位应聘者,当提出类似的问题时(请谈一谈工作中曾经失败的经历),这位应聘者把失败的经验全部推在别人头上,而没有从自身寻找原因,直接导致他被淘汰。

  你认为你还欠缺什么

  这个问题和上面的问题有些类似。有些面试官还是想考察应聘者是否能对自己的不足作出一个比较客观的判断。如果应聘者只能看到自己的优点和长处,看不到自己的缺点和欠缺,那就很容易在工作上出现推诿、扯皮的现象。

  你的期望工资是多少

  虽然不少公司在应聘者填写表格时都会设有这么一栏,但还是会有部分应聘者不写,甚至个别应聘者口头表述和填表的表达会出现不一致的情况(这种情况我经历过不止一次两次)。更多时候,面试官问这个问题,还是希望能亲耳听到应聘者的答复或确认。我个人认为,这也是面试官对应聘者的一种尊重。

  你还有什么问题想问吗

  这个问题我想应该是所有的面试官在面试结束前的必问问题。从我个人的经历来说,是想提醒应聘者不要忘了问他所想了解的公司及岗位情况。虽然面试后,面试官会对表现良好的应聘者留下自己的联系方式,但毕竟面试官还是不希望在自己的工作不时地被事后追问的电话所打断。

  说说你对这个行业的看法

  这个问题主要还是在公司有所变革,希望引进不同行业或关联行业的人才进入本公司的时;或对个别中高端岗位候选人面试时会被提及。不是所有面试都必问。

  你有什么个人爱好

  这个问题是在应聘者符合公司的入职要求时,针对公司的业余活动所提的问题,不属于必问的问题。但这个问题不应该影响应聘者符合公司入职要求的最本质需求。如果面试官以此作为是否符合公司入职要求的硬性考核指标,未免就太可笑了。

  如果面试时,面试官所问的问题基本都和招聘目的无关,那只能说这个面试官是不合格的。(完)
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 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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