加上这些小“心机”,投简历才有回音!

本文探讨了在制作简历时如何明智地选择工作经验和技能,避免冗余描述,通过合理改造现有经验,以及在技能上适度‘说谎’来提升简历吸引力。关键在于删除不匹配的内容,临时掌握看似欠缺的技能,并创造性地利用现有资源。

   在制作简历过程中,我们常常会遇上一些难题:过短的工作经历要不要写入简历?不会的工作技能是否可以承认已经学会?其实简历和很多其他事物一样,你不能把每一句描述都想象得黑白分明。有时候可以省略掉某些东西,有时候可以寻找一个合适的角度来描述你的经历。换一种表达方式,你的简历将更具吸引力。 
   
  1.不要把所有的工作经历都写进去 
   
  不管你的工作经历是长是短,你都没有必要把它们全都写进去。如果你申请的是一份市场类的工作,而你曾经在不同的公司做过实习生和助理,也曾经在百货店做过收银员,请不要在简历上写那些无关的工作。这么做会浪费你原本能用在描述你在真正相关的工作上取得的成绩的空间。 
   
  TIPS:制作最佳简历的关键是删除那些让你看起来和这份职位不相匹配的东西,不管这些东西有多么厉害。 
   
  2.暂时对那些你可以学的技能撒点小谎 
   
  你会用Excel吗?如果你有两年没接触过它的话或许你并不能用的很好,不过这并不意味着你就不能在简历上写它。如果你可以在你需要这项技能前花一晚上的时间学你需要知道的东西,你就可以声称你掌握了那些你实际并不掌握的技能。 
   
  TIPS:当你在一项技能上“说谎”时,你必须确保当公司需要你这项技能时你可以迅速地把它学会。不要申请那些需要你不具备的基础技能的工作。 
   
  3.如果你没有相关经验,就改造你现有的经验 
   
  改造经验指的是深层次地挖掘那些你并没有意识到你拥有的相关经验。如果你想找一份不一样的工作,想办法在你现在的职位上找办法做一些和你想找的工作相关的工作,这样你就能将之作为一段经验写在你的简历上。你仍然需要完成指派给你的那些任务,但是如果你在其他地方做些有用的工作,你的公司一定会很乐意接受的。 
   

  TIPS:业余时间是积累经验的好时机。没有人能阻止你在下班后进行设计、写作、或者做任何事情。(完) 


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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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