钢筋铁骨的我,还是被各种奇葩渣公司打得措手不及

锦囊菌发起的话题讨论,分享了求职者们遇到的各种奇葩面试经历,从迟到的面试官到要求展示前公司资料的不合理要求,展示了职场面试中可能遭遇的尴尬与挑战。

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       前段时间,锦囊菌发起了一个“你在面试时碰到过哪些奇葩面试官?”的话题,各式各样千奇百怪的奇葩面试故事在评论区上演:

 

@老刀:

      “遇到过一次小公司的面试,是他们老板直接面试的。刚交谈了两三句话,那位女老板就开始自说自话长篇大论,好不容易听完了她的“演讲”,她问我有什么要说的?我只好摆出一副客气的样子,说:‘麻烦您再把简历给我一下。’她也不明所以地把我刚进门时交给她的简历递给了我,然后我把简历揣回了我的包里,也自说自话般地说道:‘时间浪费了,简历别浪费,下次留着用。’然后我起身,告辞……”

 

        ——老板太“社会”,惹不起,躲得起,告辞告辞!

 

@PeiPei:

       “就是你说的那种‘更离谱的是面试官迟到了2个小时,而面我就面了2分钟’。而且还是没面到我的……我还傻傻地等了他们领导两回,每回2个小时……最后一次打给我约见面,我彻底怒了……拉黑,再见!”

 

         ——见个面试官不容易,心累等不起,不伺候了!

 

@雕刻时光:

       “碰到过不守时让人等很久的;碰到过路途两小时但面试三分钟的;碰到过全程我主动约时间、约地点、要地址、要电话,反而招聘方各种被动的;碰到电话里说得多求贤若渴多着急招人,结果去到现场被告知领导说暂时不招人了;碰到过面试不问专业问题,专门问私人问题、家庭问题、婚姻问题的……我以为我钢筋铁骨了,结果还是被各种奇葩HR、渣渣公司打得措手不及。”

 

        ——即使炼就钢筋铁骨,习得金钟罩、铁布衫,还是逃不过奇葩暴雨梨花针式的摧残。

 

@苏漞:

         “我还遇到过要我拿出在前公司制定的行政制度给他看的公司,我的天呐。”

 

          ——这个,算明目张胆的借脑吗?

 

@MOMO:

       “忍着耐心面试了40多分钟,最后一个问题:钱少工作时间长且内容多,怎么去调节店铺员工的积极性?忍无可忍,跟面试官表示:如果真的有这种工作,我压根都不会考虑,更不会去调节员工的积极性。而且反问面试官:如果是您,您会考虑吗?结果,奇葩地应聘上了。但是,我怕这个公司的人都跟HR一样,所以没有考虑该公司。”

 

       ——面试时,公司让人觉得“蠢”,那事后求职者也不会为“蠢”买单,因果循环、天道轮回。

 

以上内容是否过度真实,引起不适呢?

 

丧着丧着,有人变佛系了——

 

@土豆番茄:

        “这些问题我多数遇到过,也生气了不少次,别太较真生活还要继续。”

 

        丧着丧着,有人觉得要一起抵制,改变局面——

 

@___________________________:

        “他们强势有病我们可以不选择呀。他以为他这样能招到人?”

 

@矮油哥哥:

        “现在面试和以前不一样了,都是双方的事情。你看不上我,我还不一定瞧得上你呢!”

 

        也并非所有面试都让人绝望,好的职业素养也能化解面试小bug,大家“买卖不成仁义在”——

 

@HIGH SCORE嘤嘤:

         “记得有次面试官因为急事迟到一个多小时,给我疯狂解释道歉……虽然最后还是没去,不过留了联系方式,可以算朋友吧!”

 

         最后,一位网友道出了面试双方各自应有的态度——

 

@静宝Iris:

       “我认为从面试就可以看出一个企业的管理,一般面试等待超出半小时,建议礼貌询问,不合适就离开。不要影响下一场面试。职场中,企业和应聘者都应严肃对待。面试官代表的是企业形象和文化,应聘者代表的是职业素养。”

 

        锦囊菌知道不管是公司招人,还是求职者应聘都谈不上容易,但各自的姿态很重要,过于强势或卑微,“吃相太难看”到哪里都不会遭人待见。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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