落后地区企业招人难和人才求职难的矛盾

西部兰州一家小软件公司在招聘JAVA开发人员时遇到了难题,优秀人才流向大城市,导致本地招聘困难重重。求职者的工作态度及技能也存在诸多问题。
[size=medium]作为在西部兰州的一个小软件公司,现在遇到让我很烦恼的问题就是人才招聘。现在水平稍微好一些的java开发人员基本上都去大城市发展去了,谋求更好的职位和待遇,所以现在相对兰州的公司招人就难上加难,现在在各大人才招聘网站的简历库中输入“java”为关键词,就业地点“兰州”连一页的人才信息都找不到。
现在的企业和人才之间有好多鸿沟。我在用人的过程中发现,现在的好多求职者缺少吃苦精神,这个吃苦精神不是说天天加班的意思,就连上班的8小时都不能很好的利用,工作不能按照进度完成,没有工作思路和解决问题的方法。在做设计的时候很少换位思考。员工的意见也很大,经常做一个项目很枯燥,没有创新。其实应该由创新是我们软件开发人员提出来的,不是用户和老板考虑的问题。
作为一个企业的老板,应该为员工的福利待遇着想。每个员工都有向公司提出加薪的要求,但是应该是自己已经具备这样的能力,做出这样的事实。不能事情还没有做,就要谈条件。
现在举个用人的例子:我上周通过智联招聘网招聘了一个java开发人员,我一看在南京联创呆了5年,简历描述的很好,待遇他要求年收入在60K,我一看这样大公司出来的人,技术细节我就没有详细了解,说你只要能做到你在建立中描述的即可。到公司之后我们就给了一个开源的代码让他看,说需要在此基础上扩展一些其他的功能。但是在上班不到一周,他在晚上给我发了一份邮件。说感谢之类的话,由于个人原因,需要辞职。然后就没有来公司。
我主要想和大家交流的是我们在用人的过程中从在什么问题还是什么原因?
欢迎兰州的javaeyer一起交流[/size]
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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