最近因业务需要,招聘一名新人,结果应聘者中近半数以上都是应届大学毕业生,因在求职联系人的位置留了QQ ,结果陆续很多应聘者加我。
后来,发生了这样和那样的故事……
故事一:
某应聘者:你现在招人吧?
肥同小可:您好,我是XXX,是的,我公司现在招聘XXX职位……
某应聘者:有什么要求啊?
肥同小可:是这样,我们要求……
某应聘者:你公司在哪啊?
肥同小可:我公司在……
某应聘者:我想应聘
肥同小可(无奈):您方便告诉我您的姓名,并给我发一份简历吗……
点评:我有一种犯人被提审的感觉……最夸张的是,最后他的姓名还需要招聘者询问,而不是一开始就自报家门,这种人可能性格直爽,问题是直爽也不能到这种地步啊(直到我们都不爽)……要么就是真的不懂礼貌。很明显,他这次面试不会成功,礼貌是最基本的敲门砖,
故事二:
某应聘者:您好,我是XXX,在XX招聘网站看到贵公司招聘信息,我想应聘?
肥同小可:您好,我是XXX。
某应聘者:我想请问下这个职位大概薪资如何?
肥同小可(晕倒):这个那个……
某应聘者:贵公司有什么福利待遇?
肥同小可(狂晕):那个这个……
点评:市场学中有一句话“当客户没有认识到你销售产品的价值时,不要和客户谈价格”,其实在面试中何尝不是呢,当招聘者还没有了解应聘者的基本情况,双方还不确定是否有意向的时候,即便应聘者真的很期望了解薪资待遇,是否也要双方大概有一个简单了解之后呢,不然也太唐突了吧,会给人逐利而居的感觉。
故事三:
某应聘者:您好,我是XXX,您公司名称是什么啊?
肥同小可(服了):您好,我是XXX,我公司是XXX。
某应聘者:我想应聘贵公司XXX职位,这是我的简历。
肥同小可:我看您工作经历中并没有做过类似的工作,怎么想应聘这个职位。
某应聘者:感觉贵公司比较有发展,过去的工作只积累了经验,现在希望可以在从业的薪资上有所提升,所以希望有机会到贵公司工作。
肥同小可:您了解这份工作要做什么吗?
某应聘者:不是特别清楚,不过……
肥同小可(郁闷啊):……
点评:记住对方公司的名称是基本的尊重,就像我们要记住别人的姓名一样,这样的应聘者,根本就对要应聘的这份工作不重视。也许一天他面试了N家公司,但是我想这并不是他记不住我公司名称的借口。同时,只关心报酬,而不在乎工作的内容。这份工作实在没有理由相信他会做得好……
故事四:
场景:肥同小可打电话给一个预约了面试的同学
肥同小可:您好,XXX,我是XXX,我与您约好的今天下午三点在我公司面谈,不知道您什么时候过来。(当时时间为下午三点一刻)
某应聘者:哦,不好意思啊,我忘记了,另外一家公司通知我面试,时间冲突,我就来这家了……
肥同小可(我疯了):……
点评:答应别人的事情一定要做到,如果做不到一定要提前告诉别人,这是做人做事最基本的诚信,如果这一点都做不好的人,相信没有哪个企业敢录用。
………………
类似的故事发生了很多很多,故事的主角,有应届毕业生,有工作过一两年的应聘者,甚至也有工作过多年的应聘者,其中以应届毕业生居多。也许他们有能力,可惜,却没有机会在企业中发挥。
LAMP兄弟连过去有过很多的培训学员,他们在找工作的过程中也碰过壁也撞过南墙也走过弯路,面试失败的原因五花八门,有的同学简历超级简单让招聘企业一看就感觉能力有限;有的同学简历什么都精通无所不能让招聘企业觉得不可信;有的同学面试时着装实在太休闲了让人感觉不稳重;有的同学约好了面试却迟到半个小时;有的同学面试时手机响个不停;有的同学面试时不够自信……
大学生刚刚走入社会,也许我们没有经验,也许我们能力不是特别强悍,问题是面试基本的技巧和要求,满大街都有书在讲,互联网上一检索有无数的信息,可是,就是没有多少人关注,还是一样的胡乱面试,还是一样的经受失败。人与人的交往,最重要的就是第一印象,我们给别人的第一感觉,是难以磨灭的,如果第一印象良好,对方就会继续探索你其他好的品质;如果第一印象较差,对方就会不断发现你其他的不良品质。古人讲,路遥知马力,日久见人心,在今天飞速发展的社会已经不适用了,因为没有那么多人愿意给你“日久见人心”的机会,可能第一次表现不好,就没有了第二次表现的机会。
根据国家劳动和社会保障部的统计资料,2007年将求职的大学毕业生总量在600万人左右,现在上大学已经越来越容易,大学生每年都在激增,也许这是学历的一种变相贬值,有人讽刺说现在企业招聘“博硕多多益善,本科等等再看,大专看都不看,中专靠一边站”。大学生数量飞速膨胀,直接造成了今日大学生就业的难题。
在这样一个竞争激烈的环境中,我们要如何用积极的心态去面对,是每个大学毕业生要考虑的问题,而媒体的过分夸大,更增加了这些年轻人的心理压力。我们该如何看待就业,如果去规划自己的职业发展,如何去不断提升自己的能力,如何不断扩大自己的人脉和资源,是我们要有计划性的考虑的问题。现在80后这代的年轻人,社会更加的浮躁,人也更加的急功近利,可是社会不会因为我们的改变而改变,**老人家说过,“如果你不能改变环境,就只能学会适应环境”。
讲一个故事吧,讲一个人,80后创业成功的一个年轻人,戴志康。
戴志康,1981年的小伙子,从小喜爱计算机,高考报考专业,认为如果会计算机同时懂通信,毕业后一定好找工作,结果后来考取了哈尔滨工程大学通信工程专业。上了大学后,发现大学所学的课程和自己所想象的相差甚远,于是自己钻研C语言,后来大二时接触到了PHP ,当时有一个很简单的想法,就是想写一个软件,可以让尽可能多的人适用它并今儿知道自己,这样大学毕业后,工作就好找了,于是有了论坛软件Discuz!。凭借着这样一个理念,这个软件一做就是三年,直到他大学毕业。从免费到商业化,他大学没毕业就积累了几十万的资金,到大学毕业的那一天,有企业30万年薪聘请他,不过他不想放弃开发了三年的Discuz!。就自己孤身一人来北京闯荡,创办了康盛创想(北京)科技有限公司,从最早的孤军作战,到七八个人来十几杆枪,再到今天的二三百人,从兜里没有几个大钱到获得红杉资本几百万美金的风险投资……他成功了,作为国内最有影响力的PHP开发者之一,他是一个成功的例子。
问题在于,为什么同样也是大学毕业生,他如何能成功,有人说是机遇,有人说是努力……是什么都好吧,我想再讲两个小故事,送给我们同样是80后的年轻人。
有两个小孩,去森林里面玩,结果,碰到了大老虎,其中一个小孩撒腿就跑,另一个小孩拽住他“不要跑,不要跑,你再跑也跑不过大老虎”,没想到撒腿就跑的小孩讲了另外一句话“我不需要跑过大老虎,我只要跑过你就可以了”。这个小故事讲了一个道理:人,要具有相对竞争力。看到这个小故事,我回想自己的大学时代,曾经自认在大学学习还不错,入了党,社会活动的活跃者,拿奖学金,对比寝室的几个哥们我混得可以,和班级的同学比我也不错,和整个学校的计算机系比我也说得过去。问题是,当我2001年从国企出来,到北京闯荡的时候,我发现,我错了,因为和我竞争的,不是一个班级的同学,不是一个学校的同学,而是全中国所有大学的毕业生在和我竞争。后悔啊,当初的眼光是多么短浅,我就像一个井底之蛙。
对比戴志康,想想他为什么会成功,他考大学的时候,他大一的时候,就去想以后毕业了怎么找工作,而我,到了大四才想这个事情。我想这就是为什么别人能够成功的原因之一吧,定好目标,并按计划执行,不断修正,直到达成目标为止。各位同学,我们准备好了吗?我们一直都有目标和计划,并有这样的危机感吗?
还是这两个小孩,侥幸上次都没死(可能正好赶上老虎胃口不好不饿),又去森林里面玩,又碰到了大老虎,其中一个小孩撒腿就跑,另一个小孩拽住他“不要跑,不要跑,你再跑也跑不过大老虎”,撒腿就跑的小孩就说“我不需要跑过大老虎,我只要跑过你就可以了”,结果,没有跑的小孩说了句话“那可未必”,然后噌噌噌爬树上去了。拼了命跑玩了命跑的小孩,最后被老虎吃掉了,在树上的,没事。
也说明了一个道理,一个人努力一定会有结果,但是……不一定会有好结果。就像今天大伙儿要来北京找我,本来出了北京火车站要往南走到我家,不知道路,问了路边一个哥们,结果告诉你往西走,大伙儿迫切想来我这吹牛扯淡聊PHP,狂跑疯狂的跑,跑的越努力就距离我越远。所以,人努力不一定是最重要的,最重要的是选择,选择大于努力,选择对了,会事半功倍;选择错了,会事倍功半。一个人一生所做的选择没有几个,问题是,我们选择对了吗,我们是为了兴趣在选择职业,还是为了赚钱在选择工作?我们在选择时考虑了自己的职业规划,还是选择时猪八戒踩西瓜皮跌到哪里算哪里……爱因斯坦说,“兴趣是最好的老师”,我一直坚持一个人要喜欢一份工作,才可能把它,才可能做出成绩。如果选择你的工作,你有想过吗?
我们也许有危机,我们也许面临困境,我们也许生活艰难,我们也许前途未卜。在当今的社会,有大把的机遇,也有更多的竞争,如果在竞争中胜出,或许我要讲很多很多才能讲得完。如果看到这里你还不清楚自己改怎么做,亲爱的朋友,我给你几个简单的建议:
第一:确定自己的兴趣爱好,以决定未来的求职方向(相信我,不一定每个人都适合做程序开发);
第二:做好自己的人生的生活和职业规划,给自己设定一个目标,并定出时间表,有步骤有计划的执行;
第三:不断累积自己的能力、资源、人脉,让自己不断的成长。
如果你还不清楚怎么做,从小事做起吧,从如何面试做起吧,从小步走起,从小事开始,人如果不行动,永远是语言的巨人行动的矮子。如果你过去浪费了太多太多的时间,如果你对自己的现状不满意,如果你正面临找工作的痛苦,如果你的工作不能让你快了……重新思考一下吧,我们出来什么问题。
应届大学毕业生,不应该是找工作难的代名词,但是做好吃苦的准备总是必要的,我们的人生之路要如何走,中国有两句成语:
天道酬勤,曲径通幽。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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大学生挑战就业
当今的社会,大学生遍地都是,特别是在我们中国!于是乎,随之而来的就是大学生就业的问题。以前,大学生没出校门,就可以找到很如意的工作,现在就算是出去了校门,把头撞破都很难找到合适的工作,怎么算是合适呢?也无非就是所学能有所用罢了!!那现在大学生毕业了,所面临的第一个问题也就是‘就业’。那么大学生自己本身就应该有合格的素质与才学,这毕竟是就业之路上首要问题,自己连一定的本事也没有,那又何提就业呢?只有
济宁学院大学生就业竞争力提升研究
就业率较低专业:秘书学(78.13%)、运动康复(76.32%)、网络与新媒体(77.50%)、历史学(62.50%)、心理学(63.33%)、高分子材料与工程(65.22%)、化学(69.57%)、应用化学(65.22%)、产品设计(64.52%)等专业就业率相对较低,提示学校需针对这些专业加强就业指导,拓宽就业渠道,提升毕业生的市场适应能力。以化学专业为例,毕业生通过实习实践环节的锻炼,不仅提升了专业技能,也增强了职业素养,这使得他们在就业市场上受到企业的青睐,从而提升了就业竞争力。
大学生就业:路在何方 难在哪里
大学生就业:路在何方难在哪里2007年08月22日当前,虽然大学毕业生就业形势严峻,但这并不意味着大学毕业生总量已经过剩。在美国,接受过高等教育的人数占全国人口数量的35%;在日本,接受过高等教育的人数占全国人口数量的23%;在我国,目前接受过高等教育的人数仅占全国人数的5%。从这个角度来讲,大学毕业生不是太多而是太少。大学生就业难存在多方面原因,从大学生本身来说,大致有以下方面: 一
“三无”大学生,就业真难
2010年,630万大学生就业难,找合适的工作更难。 国内著名人力资源公司汉企商道提出“三无”大学生概念。 “三无”:无能力、无关系、无机会! 汉企商道著名人力资源专家唐汉祺指出,能力就业、关系就业、机会就业,是目前大学生就业的三种模式。大学毕业生,若想谋求到合适职位,能力、关系、机会,三者必具其一。倘若一无能力、二无关系、三无机会,想成功就业,谈
2024大学生核心就业能力培训(附答案)
将静态探索方法得出的结论带入动态探索,并在动态探索中运用微观视角发现更深入详尽的信息。核心就业能力提升学习,需要具备“独立、积极、务实、利他、变通、批判”的自我管理能力。信息建构,要综合考虑有效沟通法则、沟通影响因素、信息传达者、沟通对象与信息形式。在撰写简历的时候,在表现合适的自己和最好的自己之间,应该优先表现合适的自己。有效接受信息,需要专注、不打断、清楚地把握沟通对象表达的重点。做好求职的前提是进行职业探索,找准职业定位、储备职业胜任。微观视角的探索内容可概括为职业具体的入、做、得、拓、失。
大学生就业招聘系统的设计与实现
1.1研究背景如今互联网高速发展,网络遍布全球,通过互联网发布的消息能快而方便的传播到世界每个角落,并且互联网上能传播的信息也很广,比如文字、图片、声音、视频等。从而,这种种好处使得互联网成了信息传播的主要途径,社会上各种各样的信息都想尽办法通过互联网进行传播,互联网对社会产生的影响越来越大。随着计算机技术的发展以及计算机网络的逐渐普及,互联网成为人们查找信息的重要场所,二十一世纪是信息的时代,所以信息的交换和信息流通显得特别重要。因此,开发合适的大学生就业招聘系统成为企业必然要走的一步棋。
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