这才是最有效的谈薪方式!pick一下?

调查显示超五成职场人在面试中不会主动提及薪资问题,而近五成的人能够成功谈薪。不同行业谈薪成功率存在差异,财务/审计/税务成功率最高。约十分之一的人能获得超过30%的涨薪幅度。

一提到面试中的谈薪环节不少求职者就头疼,不敢主动提薪资、总是错过谈薪的最佳时机、谈薪的最终结果总是达不到自己的期望薪资……你也是这样吗?

 

谈薪环节是面试的重头戏,让人“痛”并快乐着。也许谈薪过程很痛苦,但要是能谈出理想的薪资,自然是皆大欢喜。前程无忧近期发布了《面试谈薪调查报告》,来看看调查结果吧。

 

超五成职场人不会主动谈钱

 

 

在面试过程中,你会主动提薪资还是被动?调查结果显示,53.7%的受访者在谈薪中不会主动提薪资,主动提薪资的受访者占比46.3%。

 

如果你不好意思开口提薪资,只是被动地接受公司开的薪水,结果辛勤工作了一段时间,发现自己的薪水是部门最低的,最后后悔的是自己,到头来还要再纠结一番,进行一场加薪拉锯战。

 

近五成的人,和面试官谈薪成功

 

 

在最近一次面试中,和面试官谈薪成功的受访者占49.8%,50.2%的受访者谈薪失败。

 

从工作年限上看,工作1—5年的人面试成功率为43.4%,而工作10年以上的受访者面试成功率仅为35.1%。从这个结果可以发现,工作年限的长短和面试谈薪的成功率并不成正比。

 

    从职能角度看,最近一次和面试官谈薪成功的都是什么人?调查结果显示,成功率最高的是财务/审计/税务,排在第二位的是工程/机械/能源,计算机软件、销售人员、建筑工程与装潢排位并列第三。

 

约十分之一的人,谈薪幅度超30%

 

 

   36.5%的受访者最近一次和面试官的谈薪幅度在10%以内,33.9%的受访者谈薪幅度在10%—20%,谈薪幅度为20%—30%的受访者占16.1%,谈薪幅度在30%以上的受访者占13.5%。通过进一步的分析数据发现,谈薪幅度在30%以上的受访者中,建筑/建材/工程行业、电子技术/半导体/集成电路行业和互联网/电子商务行业排位前三。

 

谈薪不成,61%的人不会接受offer

 

 

在此次调查中,有38.8%的受访者表示,即使谈薪没有成功,自己仍然会妥协接受offer,其余61.2%的受访者则表示不会妥协。

 

另外,男性和女性对于这个问题并没有太大差异。男性受访者中,会妥协的人占比39.2%,60.8%的人不会妥协。女性受访者中,38.2%的人会妥协,61.8%的人表示不会妥协。

 

在面试的时候,如何就薪资的问题开口会让不少求职者,尤其是经验不多的新人很尴尬。前程无忧网友“得分为七”就表示:很想和HR谈薪,但是又觉得对方肯定会有标准,但是最后的薪水又不满意,只能安慰自己说工资不重要,就当是学习。

 

超八成人喜欢当面谈薪

 

 

关于谈薪的方式,大多数受访者认为直接和面试官当面沟通比较妥当,占比85.7%;而对于部分人来说,当面谈钱有些不好意思,因此有12.2%的受访者通过电话谈薪,选择邮件沟通的求职者仅占2.1%。

 

注:本次“面试谈薪调查”共收到在线样本数1616份,其中男性占60.3%,女性占39.7%;工作年限为1年的有7.7%,工作年限在1—3年(含三年)的占17.8%,工作年限在3—5年(含5年)的为16.5%,工作年限在5—10年(含10年)的为26.4%,工作年限在10年以上的有24.4%,应届毕业生占7.2%。在所有参与调查的人群中,来自民营企业的人占50.4%,来自国企的人占12.6%,来自外资(含合资)企业的人占22.6%。

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
### Git Cherry-Pick 的概念 Git cherry-pick 是一种用于将特定的提交(commit)应用到当前分支的操作工具。它允许开发者从另一个分支挑选某个或某些具体的提交记录,并将其合入到当前的工作分支中[^2]。 通过该操作,可以有效地解决跨分支协作中的部分功能集成问题,而无需合并整个分支的历史记录。这使得团队成员能够更加灵活地管理代码变更,特别是在需要针对某次具体修改进行快速修复或者特性移植的情况下非常有用。 #### 主要特点 - **精确控制**:可以选择单个或多个指定的提交来应用。 - **保持历史清晰度**:不会引入不必要的中间状态或其他无关更改。 - **独立性**:即使源分支存在冲突或复杂依赖关系,目标分支仍然能单独完成所需改动的应用。 --- ### 使用场景分析 以下是几种常见的使用场景: 1. **热修复发布** 当生产环境遇到紧急问题时,可以通过 `git cherry-pick` 将解决问题的相关提交直接应用于维护版本的分支上,而不必等待开发主线上的全部更新同步过来[^4]。 2. **特性迁移** 如果某一新特性的实现分布在不同阶段被分别提交到了实验性质的专题分支里,则可以用此方法把这些相关的提交逐一搬运至主干或者其他长期支持型分支之中[^3]。 3. **错误修正传播** 开发人员发现自己之前做的一个小调整实际上也适用于另外一些地方(比如文档改进),那么就可以利用这种方式把那个孤立的小修缮带到那些区域去执行同样的优化处理过程[^1]。 4. **避免重复劳动** 在多人合作项目当中经常会出现这样的情况——两个人几乎同时做了差不多的事情却因为沟通不够而导致后都要重新做一遍;如果事先知道对方已经完成了这部分任务的话,完全可以借助于此技术轻松获取他们的成果从而节省大量宝贵的时间资源投入进去再去做别的更重要的事情上去考虑如何进一步提升产品质量和服务水平等方面做出贡献出来才行啊! --- ### 基本语法与参数解析 标准形式如下所示: ```bash git cherry-pick [<options>] <commit>... ``` | 参数名 | 描述 | |---------------------|--------------------------------------------------------------------------------------| | `<commit>` | 要拾取的具体提交哈希值 | | `--edit` | 编辑所创建的新提交的消息 | | `-n`, `--no-commit` | 应用更改但不自动生成新的提交 | | `-m parent-number` | 指定父级编号当面对合并提交时 | | `-s` | 添加 Signed-off-by 行 | | `-x` | 自动生成一条消息表明这是由原来的哪个提交衍生出来的 | | `--ff` | 若可能则尝试快进 | | `-S[<keyid>]` | GPG签名 | 示例演示: 假设我们有一个名为 featureA 的分支包含了几个有用的提交,现在想把这些提交加入到 master 分支中。 切换回 master 并拉取新数据后运行下面命令之一即可达成目的: ```bash # 单独选取一个提交 git cherry-pick abcdefg # 连续选取一系列连续的提交 (注意顺序是从旧到新) git cherry-pick start_commit..end_commit # 排除第一个提交外其余都选 git cherry-pick ^start_commit end_commit ``` --- ### 处理潜在冲突的方法论 尽管大多数时候一切顺利无误发生任何异常状况的可能性极低,但仍有可能面临文件内容差异无法自动协调的情况。此时系统将会暂停进程提示用户手动介入解决矛盾之处后再继续前进下去直到完全结束为止[^4]。 一旦检测到冲突,请按照以下步骤操作: 1. 打开涉及冲突的文件查看标记位置; 2. 修改相应的地方消除分歧; 3. 使用 `git add` 或者 `git rm` 来确认解决方案已被采纳; 4. 输入终版的信息保存下来形成一个新的正式记录条目。 恢复中断流程有两种方式可供选择: - 完成所有待办事项之后调用 `git cherry-pick --continue`; - 放弃尚未完结的部分转而恢复正常状态可通过 `git cherry-pick --abort`. ---
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