简历有回音必做这些事,说得不能再明白了!

金匀文分享了如何撰写高效简历以提高求职成功率的技巧。文章强调简历应与目标职位高度匹配,内容简洁明了,突出工作经历和项目经验,通过具体事例展示个人能力和团队协作精神。


    简历——求职的敲门砖。有的人一敲门就有回应,有的人敲到砖都碎了却无人应答。当然,这和砖头本身的质量有关,也和敲门人的技术有关。前程无忧论坛网友金匀文分享了他投简历找工作的心得体会,很值得大家借鉴! 
   
  1、简历所列出的行业要与投递公司主营产品相吻合,切勿乱投,要突出重点。 
   
  2、简历内容简洁明了,尤其是在工作经历和项目经验,要如实按自己日常工作的正确方法来写,层次一定要明确,要能从中一眼看出工作的是什么岗位,做什么事,为什么要这么多,这么做有什么后果等。 
   
  3、针对投递岗位进行简历修改,工作经历一定要非常适合投递岗位,但凡HR筛选简历首先必看工作经历,看你是做什么的,是否符合招聘要求,只有你工作经历匹配了,才有面试机会。 
   
  4、工作经历中,尽量把自己和团队完全融入进来,即不失团队协作能力又能体现个人优秀能力,此乃吸引HR最大的亮点。 
   
  可以例举事例来表述:“曾经在XXX团队服役过,主要做XXX产品研发,负责XXX功能模块,当时时间不是很充足,又不能延期。后来我提议我们组内部轮流加通宵班,第二天休息工作同组同事顶班,攻克了好几个技术难题,经过一百一十天奋战,终于如期完成了XXX产品的开发,赢得了客户的信任,为公司避免了八百万违约金的风险,为此,我们的团队被评为XXXXX荣誉团队,而我因为提供最优秀的工作方案而被单独授予表彰。 
   
  简明扼要,列举一到两个实例证明你在你的团队做得很好,又能体现你的团队合作能力很强,能完成看似完不成的任务,又能将你自己的个人价值最大化,让别人一看就想把你挖过来的那种感觉,切忌胡乱吹嘘,一定要自己切身经历的才行。(完) 

 

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【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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